TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol.12, No.7, July 201 4, pp . 5096 ~ 51 0 3   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i7.521 0          5096     Re cei v ed  No vem ber 2 6 , 2013; Re vi sed  March 20, 20 14; Accepted  April 2, 2014   Transformer State Assessment Method Based on Fuzzy  and Evidence T h eories       Xie Jiangho ng 1 , Wang Haipeng 1 , Nie Dexin 2 , Song  You 2 , Cai Wei * 2   1 State Grid Shan xi El ectric Po w e r C o mpa n y T a i y u an 03 00 01, Chi na;   2 State Grid Electric Po w e r Re search  Institute ,  W uhan 43 007 4, Chin a)   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : cai w ei @ w h u . edu.cn       A b st r a ct   Accurate a nd r e lia bl e assess me nt of pow er  equi p m e n t op eratio n state is  the pre m is e a nd b a sis   for ma inte nanc e of pow er sys tem state. T h is  article  b u il ds the transfor m er body  state as sessment  mod e l   base d  on fu zzy and ev ide n c e  theori e s taki ng 50 0kV oi l- i m mers ed trans former  as the  obj ect of resea r ch.   T he repres ent ative p a ra mete rs in pr ev entiv e test are sel e ct ed as state a ssessment in di cators by maki n g   referenc e to the factory valu e s  and thres hol d-crossin g   val u es of w h ich the  indic a tor nor mali z a ti on is carr ie d   out  to deter mi n e   the de grees  of  me mb ershi p  of eac h i n d i ca tor relativ e  to  d i fferent state  a ssessment l e v e ls  usin g fu zz y  ev alu a tion  metho d . T hese i ndic a tors are  divi d ed i n to three  sub-ev ide n ce  bod ies, i.e. ga s   dissolv ed  in o i l ,  oilati on test a nd e l ectrica l  te st,  and infor m a t ion co mbin atio n of these thr e e sub- evid enc e   bod ies is carri ed out usi ng e v ide n ce theory  to further  assess the oper ati on state  of transformer bo dy. T he  effectiveness  of this assess me nt mod e l a ppli ed  in st ate  assess me nt o f  transformer  body  is verifi e d  b y   exa m p l e an aly s is  of  th e data  of  a 50 0kV  tra n sformer.  Th i s   a sse ssm e n t   mo d e l  ha s cl e a r   i d ea s an d do esn’ nee d too much  historica l  data;  it provides  a n e w  metho d  for transformer sta t e assess ment.     Ke y w ords : po w e r transforme r , fu zz y  ev al uat ion,  evi d e n ce theory, state as sessment     Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  Along with t he co ntinuo u s  imp r oveme n t of powe r  transmissio n and tran sformatio n   voltage g r ad es  and  grid   cap a citie s , th e safe an stable op eration of p o wer  system i s  fa cing  great  ch allen ges. A s  the  core  equip m e n t of po wer transmi ssion  a nd tra n sfo r m a tion sy stem,  the   operation  stat e of p o wer transfo rme r  di rectly affe ct s t he  safe  ope ration level  of  the whole  po wer  system. A c cu rate  and  reli a b le a s se ssm ent of o p e r ati on  state of  p o we r tr an sformer to  di sco v er   the  potential hazards of  transformer  and reduce the  probability of  tr ansformer f aults i s   helpf ul to  improve the  safe operation  level of the whole gri d It can be kno w n from the tran sform e r st ate ev aluatio n indicato rs given by literature [1]  that: the amount of information of power tran sf orm e r state is large and refle c ts the operati on  state of transformer o n  different levels.  Howeve r, d ue to the inaccura cy of measure m ent and   imperfe ction   of evaluatio n  criteria,  the r e i s   gre a t uncertainty o f   the state asse ssm ent o f   transfo rme r And ba sed  o n  this, research of  tran sformer state  a s se ssm ent me thods  ha s be en   con d u c ted  by many  schol a r s at h o me  a nd a b ro ad. B a yesia n  n e twork [2-3] a s sessment  met hod  take s the hi storical, cu rrent  and fu ture st ates of tra n sf orme r into  co mpre hen sive  con s id eratio n  to   determi ne the comp reh e n s ive state of transfo rme r  b y  Bayesian n e twork. But this a sse ssm ent  method n eed s a la rge  a m ount of hi storical  dat as trai ning  sample of Ba yesian n e two r k.  Suppo rt vect or ma chi n e  [4-6] a sse ssment m e th od with  goo d fitting and  gene rali zati on   capabilities can map the highly  non-linear input and  output func tions and  can well appropri a te  the mappi ng  of transfo rm er op eratio state from   st ate inform ation. This m e thod al so n e eds  certai n samp les for traini ng and  excessively  harden s the tre a tment of a s sessme nt state   boun dary. G r ey target th e o ry [7] rates the  state  of transfo rme r  in   stand ard  fault  free  mod e  a nd  use s  the g r ey target contributio n d egre e   a s  th e weig ht of quantity of state. Fuzzy  comp re hen si ve evaluation  method co nd ucts fu zzy  ev aluation no rm alizatio n of each a s se ssm ent  indicator  to  obtain  th e membe r ship vector  an d t hen  co ndu ct com p o s itional o peration  of  membe r ship  vectors of all indicators to obtain  the co mpre hen sive evaluation re sult. In addition,  there a r e lite r atures  asse ssi ng  the  sta t e of transfo rmer throug matter-eleme n t theory [11 ],  clou d theo ry [12], set pai r a nalysi s  [13] a nd core   vecto r  spa c e [14]  method s, etc.  The a ppli c ation   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Tran sfo r m e r State Asse ssm ent Method Bas ed o n  Fu zzy an d Evid ence… (Xie  Jiangh ong 5097 of these m e thods greatly  facilit ates and devel ops t he  transform e r state as sessment research,   and the s e me thods al so pl ay an importa nt role in actu al appli c ation s Evidence the o ry [15-1 6 ] is an imp o rt ant unc ertain ty inference  method; it attache s   importa nce t o  the  subj ect i vity of evidence  e s tima tio n  a s  well a s   empha si ze s t he o b jectivity of  eviden ce. It effectively co mbine s  the d i fferent  information thro u gh accu mulat i on of eviden ce s   and continu o u s shrin k a g e  of the set of assu mptio n s an d ha s stron g  de ci sion tre a tme n capability. Wi th 500kV  oil-i mmersed  transformer as t he object of  research, thi s   article  considers  the tran sfo r m e state a s se ssment a s   multi- attribute  de cisio n -m a k ing  problem  and  build s t he  transfo rme r   b ody state  assessment  mod e l ba sed  on  fuzzy and  evi den ce the o ri es  acco rdin to   the sel e cte d  tran sform e r body  state  asse ssment  paramete r s whi c h a r e  rep r e s entati v e   para m eters i n  preventativ e test a nd a r e divided i n to thre e sub - eviden ce b o d i es a c co rding  to  cha r a c t e ri st ic s.       2. Selection of As ses sment Indica tor s   A relevant in dustri a stand ard  divides th e tran sformer into five part s , i.e. body,  bushing   shell, tap p ing  swit ch, cooli ng sy stem, n on-el ec t r ic  q uantity prote c tion a nd  co ndu cts the  st ate   asse ssm ent resp ectively. This a r ticle  specifi c ally  asse sses the  st ate of in sul a tion of tran sformer  body, and it can be a refe rence for state   assessme nt method s of other pa rts.   The followi ng  prin ciple s  sh all be followe d by  the sele ction of asse ssment indi cators: (1)  High  sen s itivity, i.e. the minor  ch ang e o f  equipm ent  state  shall  be  able  to  cau s the sig n ificant  cha nge of qu antity of state; (2)  Hi gh reli ability, i.e. th e cha nge  of asse ssm ent  i ndicator shall   be  able to  a c curately refle c t t he  cha nge  of  equi pment   state; (3) Pra c ticability, i.e. the a s sessm ent  indicators sh all be conv enient for t e sting; (4)  Variou s a ssessment in di cators  shall  be   indep ende nt  of ea ch  othe r a nd  refle c t  the fe atur e s  of tra n sfo r m e r from  different a s pe cts  as  much  a s  po ssible. And  ba sed  on thi s , the qu antities  of  part  states  of gas  dissolv ed in oil, oil a tion   test an ele c trical  test  of t r an sform e r b ody a r sel e cted  as the   asse ssm ent i ndicators i n  t h is   article. As  sh own in Ta ble  1:     Table 1 T r an sform e r Body  St ate Assessment Indicato rs  Transform er Bod y  State   Gas dissolved in  oil  Total h y d r ocarbo n content   H y dr ogen conten Acety l en e conten Oilation test  O il dielectr ic los s   Oil breakdo w n  v o ltage  Moistur e  in oil   Furfu r al   Electrical test   Direct current  resistance unbalance rate   Winding dielectric loss  Polarization index  Iron core g r oundi ng current       3. Indicator  Quan tiza tion  and State Di v i sion    3.1. Asse ss ment Indicator Normaliza t ion   Powe r tran sf orme r body i s  a very co m p licat e d  syst em. Variou asse ssm ent i ndicators   reflect  the  o peratio stat e of tran sfo r mer fr o m  d i fferent  side s and  differe nt asse ssme n t   indicators h a v e different u n it mea s ures. Before   the asse ssm ent of  tran sform e r bo dy state  by  comp re hen si ve use of these a s sessm ent indica to rs, norm a lizati on of assessment indicators  shall be  con d u cted. In this article, the normali za tio n  of assessme nt indicato rs i s  co ndu cted  by  use  of relativ e  crackin g  de gree s. As fo the asse ssm ent indi cators of whi c h the  indicator valu es  are the small e r the better,  su ch a s  cont ent of hydr og en in oil, the cal c ulatio n of relative cra c king  degree s is ca rrie d  out usi n g formula (1):     0 0 01 10 1 0 1 r r nr r r xx xx x xx x xx xx                   (1)                                     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 7, July 201 4:  5096 – 51 03   5098 1 0 10 01 0 1 0 r r nr r r xx xx x xx x xx xx                 ( 2 )     As for th e a s se ssm ent in d i cators  of whi c h th e indi cat o r valu es are  the la rge r  th e better,  su ch a s  oil breakdo wn voltage, t he cal c ulation of rel a tive cra c kin g  deg ree s  is  carrie d out u s ing   formula (2).   In formula s  (1) and  (2),  x r  is the actu al measured val ue of asse ssment indicato e r x nr  is  the normali ze d value,  x 0  and  x 1  are no rmalize d  thre shold value s x is dete r min ed by prevent ive   test pro c e dure, and the ex pre ssi on of a c tual me asure value of asse ssm ent  indi cator  beyon d the   stipulate d  value sh all aro u se the  attention.  x 1  is t he facto r y value of a s se ssment indi cator.  Acco rdi ng to the tran sform e r a sse ssme nt guidelin es  and field surv ey data, the thre shol d valu es  of various a s se ssm ent indi cators of 500 kV  tran sform e r body a r e shown in Tabl e 2.      Table 2. No rmalize d  Thre shol d Value s  of State Asse ssment Indicators  Assessment Indi cator   x 0  x 1   Total h y d r ocarbo n content (uL/L )   50  150  H y dr ogen conten t (uL/L)   30  150  Acety l en e conten t (uL/L)   Oil dielectric loss  (%)   Oil breakdo w n  v o ltage (kV)   70  50  Moisture in oil  (mg/L)   15  Furfu r al (mg/L )   Direct current  resistance unbalance rate ( % )   Winding dielectric loss ((%)   0.6  Polarization index  1.5  Iron core g r oundi ng current  (A)   0.1      3.2. State Gr ading   The tra n sfo r mer  state is gene rally di vided in to fo ur stat e grad es: no rmal  state S1,  attention  state S2, a bno rmal  state S3  and   seri ou state S4.  No rmal  state m e ans that: vari ous  asse ssm ent i ndicators of tran sform e r a r e sta b le  an d  within the  warnin g value s  and attentio n   values  stipula t ed by the proce dure, the transfo rm e r  can ope rate n o rmally; atten t ion state me ans  that: the cha nging  tren ds of on e o r   more  a s sessment indi cat o rs devel op  approa chin the   stand ard  limi t  values but  haven’t  exceede d the  st anda rd li mit  values, th e t r an sform e r can   contin ue the  operation a n d  the monito ring  sha ll  be  enha nce d ; a bnormal  state mean s that : a   certai n a s se ssment i ndi cat o r h a relativ e ly larg e cha nge a nd h a excee ded  or  slightly excee ded   the sta nda rd   limit value, th e op eratio shall b e  m onitored  an rep a ir  sh all be   sche dule d  to  be  carrie d out a s  app ro priate ; serio u stat e mean s that : an importa nt asse ssm e n t indicato r h a seri ou sly exceede d the  st anda rd li mit  value, an d p o we r-off rep a i r shall  be  sche dule d  to  be  carrie d out as soon a s  po ssible.       4. Transform e r Body  State Ass essme n t Model Ap ply i ng Fuzz y  and Ev idence Theorie s   Acco rdi ng to the asse ssm ent indicato sele ct ion met hod in Sectio n 1, the asse ssment   indicators of tran sform e b ody are  divid ed into t he  qu antities of p a rt states  of th ree sub-evide n ce  bodie s , i.e.: gas di ssolved i n  oil (sub-eviden ce bo dy 1), oilation test  (su b -evid e n c e body 2) a n d   electri c al  test  (sub-eviden ce body  3). E a ch  su b- evid ence bo dy co nsi s ts of  sev e ral  asse ssm e n t   indicators (Ta b le 1 ) . The  worki ng  step of tr an sform e r bo dy state  as se ssm ent model ba sed   on   fuzzy an d eviden ce theo ri es are: 1) Ob tain the  actu al values of variou s a s sessment indi cat o rs  and  co ndu ct  the n o rm ali z ation,  determine the  de gree  of m e mbershi p  of  each a s se ssment  indicator to th e state of tra n sformer  usi n g fuzzy  theory; 2) Dete rmi ne the d egre e  of memb ership  of each sub-eviden ce bod y to  t he state of transformer; 3) Cond uct the evide n ce infe ren c e of  each sub - evi den ce b ody  usin g evide n c e the o ry  to  obtain the  a s se ssm ent  sta t e of tran sformer   body. The det ailed working  pro c e ss of a s se ssm ent mo del is sho w n i n  Figure 1.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Tran sfo r m e r State Asse ssm ent Method Bas ed o n  Fu zzy an d Evid ence… (Xie  Jiangh ong 5099     Figure 1. Tra n sformer Bo d y  State Assessment Mo del       4.1. Degre e  of Member s h ip of Ass e s s ment Indica tor   This a r ticle  determi ne s the state s  of  va riou s a s se ssm ent  in dicat o rs  usi n g f u z zy  evaluation m e thod which overcome s th e pro b le m of  exce ssive h a r deni ng of a s se ssm ent sta t e   boun dary tre a tment of other evalu a tion method s.  Acco rdi ng to fuzzy mathe m atic theory,  the   informatio n of different state grad es of a s sess me nt indicato rs  can  be expre s sed  by membership  function s. Th e co mmon  m e mbe r ship fu nction s a r e t r iangul ar m e mbershi p  fun c tion, tra p e z o i dal  membe r ship  function, semi-tra pe zoid  and semi-ridge combi n ation memb ership fun c ti on.  Trian gula r  m e mbe r ship fu nction  is rel a tively  rough  i n  the  determ i nation  of sta t e gra de,  whi l e   trape zoid al  membe r ship  function  is  e a sy to  cau s e  inform ation  loss. Thi s  a r ticle u s e s   se mi- trape zoid  an d semi -ri dge  combi nation  membe r ship  function to  determi ne th e informatio n  of  different  state  grad es  of va riou s a s sessment indi cato rs, a nd the m e mbe r ship fu nction i s  d e fined  as:   1 12 11 2 21 2 1 11 () s i n [ ( ) ] 22 2 0 nr n r nr nr nr xa aa x xa x a aa xa                                                      (3)     12 12 21 22 3 34 34 43 11 sin [ ( ) ] 22 2 () 1 11 sin [ ( ) ] 22 2 nr nr nr nr nr n r aa x ax a aa x ax a aa x ax a aa                                                        (4)     34 34 43 34 5 56 56 65 11 sin [ ( ) ] 22 2 () 1 11 sin[ ( ) ] 22 2 nr n r nr nr nr nr aa x ax a aa x ax a aa x ax a aa                                                        (5)     5 56 45 6 65 6 0 11 () s i n [ ( ) ] 22 2 1 nr nr nr nr nr xa aa x xa x a aa xa                                                      (6)     In formul as  (3 )~ (6),  x nr  i s  th e no rmali z ed   value of a s se ssment in dica tor  e r μ 1 ( x nr )~ μ 4( x nr are the  deg re es of m e mbe r shi p  of a s se ssment indi ca tor e r  relative to four  different  state gra des  S1~ S 4. a 1 ~a 6  are  bo und ary values bet wee n  differen t  state g r a d e s . Acco rdin to releva nt fu zzy  rule s, the values of a1 ~a 6 are sele cted  as 1/10, 3/10,  4/10, 6/10, 7/10 and 9/1 0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 7, July 201 4:  5096 – 51 03   5100 4.2. Degre e  of Member s h ip of Sub-e v i dence Bod y   The d egree s of memb ership  μ 1 ( x nr )~ μ 4 ( x nr of a s sessment i ndi cat o r e r  relative  to four   different state  grade s can b e  determi ned  from formul as (3)~(6 ). The  mathemati c al  expressio n  o f   degree of me mbershi p  of  sub-evid en ce body  is:     1 () ( ) ( ) m ij i n r r r E xx                                                                                ( 7 )     In whic h,  μ i ( E j ) is the  de gree  of mem bership  of su b-evide n ce b ody  j  relative to s t ate  grad i μ i ( x nr ) is the de gre e  of membe r ship of a s sessment indi cat o r er in  sub - eviden ce bo d y   j   relative to st ate gra de  i ω ( x r ) is the  weig ht of indicator  er.  Th e weig ht of each indi cato r is  determi ned u s ing exp e rt d e ci sion meth od. In this art i cle, the state  of transform er is divide d into  four g r a d e s , therefo r e, th e value s   sel e cted  fo r i  a r e 1,  2, 3  an d 4.  As there are three  sub - eviden ce b o d i es in  asse ssment mod e l, the value s   sel e cted fo r j a r e 1, 2 an d 3.  m is the  num ber  of asse ssm e n t indicato rs  in sub - evid e n ce  body; as obtained f r o m  Table 1: t he num bers  o f   asse ssm ent i ndicators in  v a riou su b-eviden ce  bodi e s  in  a s sessm ent mo del  are respe c tively: 3,  4 and 4. The  weig hts of asse ssm ent indi cato r e r  in various  sub - evid ence bodi es  are:   Gas di ssolve d in oil: {0.26 97, 0.1780, 0. 5223 }   Oilation test: {0.171 0, 0.19 64, 0.1964, 0. 4362 }   Electri c al test : {0.2828, 0.1 720, 0.172 0, 0.3732 }     4.3. Ev idence Combina t ion Theor y   Evidence  co mbination the o ry, also kno w n a s   DS the o ry, is an un certainty infere nce a nd  treatment me thod. Evidence combi natio n theory  is b a se d on the  combi nation  of evidences  and  updatin g of belief functio n s a nd de scribe s  the u n c ertai n ty thro ugh the  con c ept s such as  identificatio n frame, ba sic  belief distri bu tion f unction,  belief functio n , plausi b ility and co nfide n ce  interval [17].    4.3.1.  Basic Defini tions   The ba sic d e finitions of evi den ce combi nation theo ry are a s  follows:  Definition 1:  assume th at:  Θ  is the ide n tification fra m e and the  b a si c belief di stributio function  m i s  the m appi ng from  the  set 2 Θ [0, 1 ], and A  . If  () 0 m and  () 1 A mA   are sati sfied,  m(A) is call e d  the basi c  b e lief distrib u tion function of  event A an d   expre s ses th e deg re e of b e lief of evide n ce  to A.   All the  sets satisfying  m(A)>0 are call ed  fo cal  element s, an d the union of  all the focal element s in frame  Θ  is  call ed the co re.   Definition  2: the functio n  Bel 2 Θ [0,1] defined  by  A  an () () BA B el A m B  is call ed the  confide n ce functio n  on  Θ  and expresses the d egre e  of  belief to the truene ss of A.  Definition  3:  assume  Bel 2 Θ [0,1] to  be the   confid ence fun c tion  on   Θ , for A  the functio n   Pls 2 Θ [0,1 ] defined  by  () 1 ( ) Pl s A Be l A    is called the  plausibility function  of  Bel.  Definition 4:  for A  , the interval [Bel(A), pl s(A)] is  call ed  the co nfiden ce interval of  A.    4.3.2.  Ev idence Combin ation   Con s id erin that different  sub - evide n ce bodi es ha ve  different relative  imp o r tance,  confid en ce functio n   α  is introdu ced t o  corre c t the conf id en ce  distributio n before evid e n ce   combi nation.   () ( ) () 1 mA m A m                                                                                               (8)     m’(A) is the  correcte d co nfiden ce fun c tio n  value; m’( Θ ) is the co nfiden ce di strib u tion of  uncertain evi den ce.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Tran sfo r m e r State Asse ssm ent Method Bas ed o n  Fu zzy an d Evid ence… (Xie  Jiangh ong 5101 Given the co nfiden ce fun c tions of different  evidence  bodie s  in the same id ent ification   frame, the combine d  con f idence functi on ca n be  calcul ated u s i ng the combi nation rule. The  basi c  combin ation rule i s  a s  follows:     1 1 11 1 11 () ( ) () ( ) 1( ) ( ) n n nn AA A n nn AA mA m A mm A mA m A                                            (9)     After the co mbined  confi den ce fun c ti on of   diffe re nt  sub - evid e n ce bodi es has been   determi ned, t he a s sessme nt target det ermin a tion can be  con d u c ted u s ing th e co rrespond ing   inferen c rule . The basi c  in fe renc e rule is  as  follows   1 2 () ( ) () () ( ) ij i mF mF m mF m                                                                                                       (10)    F i  is th state  gra de  obtain ed by th e a ssessment; m ( F i ) i s  the  conf iden ce fu ncti on valu e   of assessme nt result; m( F j ) is the co nfiden ce fun c tion value s   of other stat es; m( Θ ) is  the  uncertain  co nfiden ce fun c tion value;  ε 1  and  ε 2  are threshold v a lue s  pre defi ned a c cordi n g to   expertise and  technical sta ndards. In th is articl e, the values sele cted for  ε 1  and  ε 2  are 0.5 a n d   0.1 respe c tively.      5. Example Analy s is    The  asse ssment o b ject   is the  tra n sf orme with  model  of O D FPS-2 500 0 0 /500 i n  a  transfo rme r   substatio n  of  Hub e i Provincial El e c tri c   Powe Comp any, the p r ev entative test  data   of this tran sforme r in  Ma y 2010  are selecte d  fo r th e a s sessme n t  of the state  of tran sform e body. The a c tual valu es  of its variou s indicators , i.e. gas  dissol ved in oil, oi lation test a n electri c al te st are sho w n in  Table 3:       Table 3. Prev entative Test  Data of Tra n sformer  Sub-evidence Bod y   Assessment Indicator  Measured Value   Gas dissolved in  oil  Total h y d r ocarbo n content (uL/L )   70.1  H y dr ogen conten t (uL/L)   60.5  Acety l en e conten t (uL/L)   3.6  Oilation test  Oil dielectric loss (%)   0.5  Oil breakdo w n  v o ltage (kV)   67.1  Moistur e  in oil ( m g/L)  Furfu r al (mg/L )   3.01  Electrical test   Direct current  resistance unbalance rate ( % )   Winding dielectric loss ((%)   0.53  Polarization index  1.9  Iron core g r oundi ng current  (A)   0.065       Table 4. Co nfiden ce Fun c ti on Value s  of S ub-evid en ce  Bodies befo r e the Corre c ti on   Sub-evidence Bod y   m(A)  S1 S2  S3 S4  0.1548  0.2929   0.5095  0.0128   0.1979  0.1695   0.5625  0.0701   0.0860  0.2274   0.5175  0.1691       Table 5. Co nfiden ce Fun c ti on Value s  of Sub-evid en ce  Bodies after  the Corre c tio n   Sub-evidence Bod y   m( m(A)  S1 S2  S3 S4  0.1000   0.1393  0.2636   0.4586  0.0115   0.4653   0.1058  0.0906   0.3008  0.0375   0.1700   0.0714  0.1887   0.4296  0.1403   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 7, July 201 4:  5096 – 51 03   5102 The  normali zation of  mea s ured  value s  of in di cators is cond ucte d  usi n g  the  ca lculatio n   formula of rel a tive cra cki n g  degree s an d the thre sho l d values of variou s a s sessment indi cat o rs  in Section  2.  Then, the  de gree s of m e mbershi p  of  e a ch  asse ssm ent indi cator  relative to vari ous   state gra d e s  are obtai ned  based on fuzzy evaluat ion  method to furthe r obtain  the degre e s of  membe r ship   of ea ch  sub-eviden ce  bod y relative  to   variou state  grade s; T abl e 4  an d T abl e 5  respe c tively sho w  the co nfiden ce fun c tion values o f  various  sub - eviden ce b o d ies b e fore  a n d   after the co rrection.   Acco rdi ng to the inferen c e  rule in formu l a (10), the m a ximum confi den ce functio n  value  of  su b-eviden ce body 1  i s  0.4586   with  differen c e   of less  tha n   ε 1  f r om  all the  ot her confiden ce   function val u es; the r efore, the op eratio n state  of tra n sformer bo d y  can’t b e  de termine d  by t he  informatio n o f  sub - evide n c body  1 al one. Simila rl y, neither  su b-evide n ce b ody 2  nor sub- eviden ce bo dy 3 can d e termin e the  operation  state of transformer  body  by themsel v es.  Therefore, e v idence  com b inati on i s   condu cted fo r the three  sub-evid en ce  bodie s  a nd t h e   confid en ce fu nction valu es  are obtai ned,  as sho w n in  Table 6:       Table 6 Confi den ce Fun c ti on Value s  after Eviden ce  Combi nation   Transform er Bod y   m( m(A)  S1 S2  S3 S4  1&2&3  0.0222   0.0705  0.1816   0.6990  0.0267       Table 6  sh ows the  confid e n ce  distri buti on of three  sub-evid en ce bodie s   after eviden ce  combi nation.  It can be  seen that: the  confid en ce f unctio n  value  of state S3  is 0.69 90  with   differen c of more  than  ε 1  from the  confid en ce f unctio n  value s  of all th other  state s ; the   uncertain evi den ce co nfid ence functi o n  value is 0.0222 an d is  less than  ε 2 , in addition, the   confid en ce fu nction val ue  of state S3 i s  mo re  tha n   the un certai n  eviden ce  co nfiden ce valu e.  Therefore, it  can  be obtai ned fro m  the  inferen c ru l e  that: the transfo rme r  is  in state S3, i . e.  abno rmal  sta t e. The a c tu al situ ation i s  that:  the r e  are  hig h  te mperature  ov erhe ating t r a c e s   arou nd  the  coil of thi s  t r a n sformer a n d  ther h a b een arc discharg e  phen o m enon,   there f ore,  the ope ratio n  of this tran sformer shall  be mo ni tore d  and th e rep a ir  shall  be  sche dule d  to  b e   carrie d out as app rop r iate ; thus, the correctn ess  of the asse ssment method  in this articl e is  verified.      6. Conclusio n    This arti cle select the   re pre s entative para m et ers i n  preventive  test  of tran sforme a s   asse ssm ent i ndicators for state asse ssment a nd  di vides the s e i ndicators int o  three diffe ren t   sub - evide n ce  bodie s  to asse ss the  ope ration  stat e o f  transfo rme r  body by use  of assessm e nt  model ba se on fuzzy and  eviden ce the o rie s . It can b e  obtaine d from the re se a r ch i n  this a r ticle   that: 1) Th use  of fuzzy  evaluation m e thod in  t r eat ment of un ce rtainty pro b le m ca n overcome  the proble m   of exce ssive  hard eni n g   of asse ssm ent state  treatme n t  of othe r eval uation m e tho d s;  2) Eviden ce theory  can ov ercome the o ne-side dne ss of evidence  body in a certain asp e ct a n d   effectively co mbine th e inf o rmatio n of v a riou eviden ce bodie s   to  allow  th e state  a s sessme n t   results  to be more sp ecifi c   and  g r e a tly  redu ce  the  asse ssm ent u n c ertai n ty; 3)  The tra n sfo r mer  body state  a s sessme nt m odel b a sed o n  fuzzy an eviden ce the o rie s  h a cle a r p r in ciple s   and   easily a c ce ssible  asse ssment indi cat o rs, it  c an  accurately a s sess the  o peratio n stat e o f   transfo rme r   b ody with out requiri ng  a la rge am ount  of empi rical d a ta. Thi s  a s se ssment  mod e is  also a ppli c abl e to all the other tra n sf o r m e r pa rts o r  other po we r eq uipment s.      Ackn o w l e dg ements   This work was supp orted  by Science  and Te chn o logy Prog ra m of Shanxi Powe Corpo r ation  (No. K J  [20 11]  333 ) a nd  Nat i onal Ba si Rese arch P r og ram  of China   (973 ) P r og ra (No.2 009 CB7 2450 7)        Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Tran sfo r m e r State Asse ssm ent Method Bas ed o n  Fu zzy an d Evid ence… (Xie  Jiangh ong 5103 Referen ces   [1]  Producti on T e chno log y   De p a rtment of C h in a State Gi rd C o mpi l a t i o n  o f  eq ui p m en t co nd i t io mainte nanc e regu latio n s an d technic a l stan d a rds.  Beij ing, C h in a Electric P o w e r Press. 20 08.   [2]  Z hao W en-Qin g , Z hu Yong-L i , Jiang Bo, et al. Conditi on as sessment for po w e r transform ers b y  Ba ye s   net w o rks. Hi gh  Voltage E ngi n eer i ng. 20 08; 3 4 (5): 103 2-1 0 3 9 [3]  W u  Li-Z eng.  Assessin g  ap p r oach  of trans former co n d iti on. Bao d in g,  North Ch in a E l ectric Po w e Univers i t y . 2 0 0 5 [4]  Xi ao Y an-C a i,  Nan Gui-Qi ng,  Z hang Qin g , et al. T r ansformer F ault Di ag nosis Bas ed  o n  Hier a rchic a l   F u zz y  S upp ort Vector Mach i nes.  T E LKOMNIKA Indo nesi an Jo urn a of Electrical   Eng i neer ing.  2 0 13;  11(1 0 ): 584 2-5 850.   [5]  Ma Bo,  Don g   Hai-Yi ng. Stat us Assessm en t of Seco nd ar y Equ i pme n t i n   Substatio n  B a sed  on F u zz Compre he nsiv e Supp ort Vector Machin e Method.  T E LK OMNIKA Indonesi an Jour nal  of Electrica l   Engi neer in g. 2014; 12( 2): 156 1-15 69.   [6]  Ashkezar i AD,  Ma H, Sah a  T K , et al. App lic ation  of fuzz supp ort vector  machi ne for  de terminin g  the   hea lth in de x o f  the insulati o n  s y stem of i n -ser vice  po w e r transformer s . Dielectrics  and El ectrica l   Insulation.  IEEE Transactions  on.  201 3; 20(3 ) : 965-97 3.  [7]  Z heng R u i-R u i ,  Z hao Ji-Yin,  W u  Bao-Chu n , et al . Method for insu lati on con d iti on c l assificati o n   eval uatio n of p o w e r transf o rmer base d  o n   w e ig ht coefficie n t  gre y  tar get th eor y .   T r a n sacti ons of Ch in a   Electrotech n ic al Soci ety.  200 8; 23(8): 60-6 6 .   [8]  Lia o  R u i-Ji n,  W ang Qi an, L uo S i -Jia,  et a l . Con d iti on  as sessment m o d e l for  po w e r tr ansformer  i n   service bas ed  on  fuzz y s y nth e tic  ev alu a tio n Auto mati on  of  Electric P o w e r  Systems 20 0 8 ; 32( 3): 70- 75.   [9]  Luo  Si-Ji a , L i a o  R u i-Ji n, W a ng Y ou-Y uan,  et a l F u zz y s y nt hetic eva l uatio n of  p o w e transform er   cond ition w i t h   varia b le w e ig ht s.  High Volta g e  Engin eeri n g . 2 007; 33( 8): 106 -110.   [10]  F l ores W C , Mo mbell o  EE, Jar d ini  JA, et al Exp e rt s y stem  for the ass e ss ment of p o w e r  transforme r   insul a tio n  c o n d itio n b a se o n  t y pe- 2 fuzz y lo gic s y stems .   Expert Syste m s w i th  App lic ations.  20 11 ;   38(7): 81 19- 81 27.   [11]  Yang  Li- X i, Yu  F a -W ei, Bao  Yi. Classific a ti on ev al u a tio n  of  transformer insul a tio n   co nd ition base d   o n   matter-elem ent  theor y .   Electric Power Au tomation Eq ui p m e n t . 2010; 30( 6): 55-59.   [12]  Z hang Yi-Y i, Li ao Ru i-Jin, Ya ng  Li-J un, et al . An assessme n t method for i n sul a tion c ond i t ion of po w e r   tra n s fo rme r base d  up on  cl ou d mo d e l .   T r ansa c tions of C h i n a  Electrotech n ic al Soc i ety . 20 1 2 ; 27(5):  13- 20.   [13]  Lia o  Ru i-Jin, Z hen g H an-Bo,  Yang  Li-J un, et  al A po w e r transformer  insulati on condition assessment   method b a se d on set pair a n a l y s is. Automati on of Electric P o w e r S y stems.  2010; 3 4 (21):  55-6 0 [14]  Z hou Qua n Xu Z h i, Li ao  Rui - Jin, et al. Ins u lati o n  con d iti o n  assessme n t of  po w e r transfor m er bus hin g   base d  on cl ou d mode l an kerne l  vector  space  mo de l. High V o lta ge  Engi neer in g. 2013; 3 9 (00 5 ):   110 1-11 06.   [15]  Xi  Yu e, Li u F eng, Y u a n  H o ngli,  et a l . Sa fe t y  V o ting  S y stem B a se on DS  Evi den ce T heor y .   T E LKOMNIKA Indon esi an Jou r nal of Electric al Eng i ne eri ng.  2013; 1 1 (11):  664 5-66 50.    [16]  T ang W H , Spurge on K, W u  QH, et al. An evide n tia l  rea s oni ng a ppr oa ch to transfor m er cond itio n   assessme n ts. Po w e r D e liv er y. IEEE  Transac tions on. 2 004;  19(4): 169 6-1 703.   [17]  Yang F e n g b a o ,  W ang Xia o x i a . Combin atio n  method  of conflictive evi d e n c es  in D-S evi denc e theor y.   Beiji ng. Nati on al Defe nse Ind u str y  Press. 20 10.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.