毕岩滨 郭斌
（中海油能源发展装备技术有限公司）
随着现代化技术的发展，当今社会对电力供应需求越来越大，保障电力安全就变得尤为重要。同时为了满足人们用电需求的增加以及较好的用电质量体验感，就需要不断提高电网设备的稳定性，时刻了解电网设备运行状态。变压器是电网中重要组成部分，在发电、送电、用电环节扮演着日益重要的角色。所以确保变压器安全、稳定运行非常重要，以变压器评价结果为指导对变压器进行合理的巡检和调控对电力系统稳定运行具有重要意义。
经过不断研究，目前国内外研究学者、专家等提出了很多有关对变压器进行评估和评价的方法和决策，包括：专家经验法、不确定性分析法、人工智能法（深度学习算法）、层析分析法（AHP）[1]。但目前这些方法或得出结果准确性不高，或实施起来不方便。因此，本文提出一种基于层次分析法并结合专家系统的指标权重确定方法，通过上述方法得到变压器各项指标权重，结合实际测量指标得分，最后得到变压器整体评估状态。
为了清楚了解某一时刻变压器的健康程度，对变压器状态进行评估必不可少，但从不同层面反映变压器状态信息、本体性能的指标很多，所以需要将指标进行分层，将变压器作为最高层，最高层的得分代表着其运行状态的健康度；
中间层故障层，其由很多指标构成；
故障层下为最底层的现场采集的状态量，这些状态量也是故障下指标的体现。
变压器在线监测中，由于不同指标的量纲和数量级不同，甚至差别过大，如果没有对采集数据进行处理，就会导致大数据吞噬掉小数据；
并且各项指标不同，也会存在越大越好型和越小越好型。所以在进行评价之前对采集到的数据指标进行处理，使其归一化，表达式如下：
式中，xn为该指标特征量的得分，当xn>0时，令xn=1；
当xn﹤0时，令xn=0；
wn为该指标特征量实测值。在所有指标中存在越大越好型和越小越好型指标体，所以当指标为越大越好时，取注意值w′=1.3wa，当指标为越小越好型时，取注意值w′=1.3/wa的取值参考文献[2]；
wf为该指标初始值。
最终评分依据国家电网评价规程进行区间划分，确定变压器当前健康状态。若设备处于非正常状态，可通过得分反推设备异常原因。
2.1 基本原理
层析分析法是一种既可以对定量指标做评价也可以对定性指标做评价的方法。通常，AHP根据评价目标和目标所处性质，将很复杂的评价问题分为各个指标，并通过内在联系，形成一个由浅到深的层析结构。再求取指标权重，求权重一般是由专家将同一分组下的指标两两相比构建判断矩阵，判断矩阵是一个正互反矩阵，它的互反关系是一种把人的判断进行合理结合的方式。通过这种方式确定当前层次的指标相对其上一层支配指标的权重，然后通过一定算法逐层组合指标权重，最终得到最低层指标相对于最高层的综合权重[3]。
2.2 运用步骤
2.2.1 建立层次
根据实际问题进行梳理分层，一般分为三层：指标层、准则层、目标层，首先确定每层元素的评价因素集。
2.2.2 构造判断矩阵
构造所有层次的优先关系判断矩阵A=(aij)n×n，其中A表示阶段目标，i和j表示评判因素。由于各个因素所占的比重不同，使用aij表示因素集i对因素j的重要程度。
2.2.3 一致性检验与权重计算
通过上述方法得到判断矩阵A，但是首先应该确定该判断矩阵是否通过一致性检验，经过一次性检验后，如果不满足一致性检验条件，则应该重新调整判断矩阵。一致性检验步骤如下：
1）由判断矩阵特征值计算检验指标：
式中，CI为一致性检验指标；
λmax是该判断矩阵所有特征值中最大的特征值；
n为指标的个数，也就是该判断矩阵的阶数。
2）计算一致性比率：当一致性比率﹤0.1时，认为满足一致性检验条件，如果不满足一致性检验条件，则应该重新调整判断矩阵。只有满足一致性检验后才能求取权重。
3）满足一致性检验条件后，可以通过算术平均法得到权重向量W。
2.3 算法改进
层次分析法在使用过程中一般是由众多专家进行决策的，由于每个专家的自身因素（经验、学历、职称等）存在不同，传统的AHP在确定权重时，通常把每位专家权重都等于1/m（m为专家个数）。但是由于专家的情况不同，存在较大差异，这将会导致权重确定过于主观，不太符合工程实践。
因此本文在传统AHP的基础上通过引入专家系统来确定权重，可以较大程度忽视专家自身情况不同带来的过于主观评价。具体步骤如下：
1）假设有m位专家，目前层次有指标个数n，A(k)=(aij)n×n(k=1,2,3,…,m)，表示第k位专家对该层给定的判断矩阵，并且假设所有专家给定的判断矩阵均通过一致性检验，通过传统AHP计算方法可以得到该层指标的初始权重值。以各专家给定的指标权重构建一个m×n的矩阵W0，该矩阵中第i行j表示第i个专家对第j个指标的评价权重值。
2）以专家知识（学习）、经验（年龄）、工龄、职称四个维度对应专家权重的确定因素集。分别以对m个专家这4个维度分析得到分析矩阵B（m×4）。由于众数理论具有较好的保类性，在本算法中，通过提取矩阵B中每一行的中众数构建重要度矩阵R(r1,r2, ...,rm)。
3）根据公式：判断矩阵最大特征值λmax与一致性检验比率成正比，一致性比率CR越小则说明专家意见越统一。
通过上述算法改进，可以看出不仅保留了传统AHP的判断矩阵算法，同时也遵循了专家个人不同情况。尊重个人判断结果，又充分考虑了客观因素带来的误差。
上文介绍了对变压器指标体系的建立，将指标体系分成三层，第一层为性能层由底层指标确定，第二层为部件层，由性能层确定，第三层为变压器状态，由各部件层确定。确定了各层指标权重的算法改进，并最终通过第二层的方法得到各层指标的最终权重。
本文基于上述提出一种基于AHP和专家系统的变压器状态评估方法，具体步骤如下：
1）通过第2节中的方法计算指标层下各个指标的权重w；
2）通过式（1）归一化处理得到各个指标的状态监测得分h；
3）通过各个指标权重与得分的积进行累加，得到该层下的状态得分W；
4）本文将变压器分成三个层次，每层运用上述1~3步骤，最后通过式（3）得到变压器最终得分S，判断其所在的状态区间，假设评估得到的分数处于正常阶段，则直接输出结果评估结束；
如不正常，则可根据各故障类型得分查找故障指标，为后期检修提供指导。
式中，vi为第i类故障所占权重；
xi为第i类故障的状态得分。通过下表[4]和得分确定变压器的健康状态。
表
文中通过对传统AHP方法的阐述以及提出专家决策系统，将二者结合，相较于传统AHP本文提出的这种方法更切合实际，符合工程实际，更能结合主观和客观对各项指标权重的确定，更能科学合理地分配指标权重，能较为准确地实现对变压器的评估。
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