首先是分析变压器油纸绝缘的老化特性：众所周知，变压器绝缘的老化越严重，内部极化现象就越易变，这意味着需要更多的极化分支来识别介电介质的极化现象。后，研究将重点放在确定极化分支的数量以及分支数量与隔离状态之间的比率上。
用参数识别方法，将粒子群信息熵算法应用于等效参数的识别，并利用极化光谱获得可反映的极化分支数。其量只能是变压器的隔离状态。年来，随着中国经济的发展，科学技术的飞速发展，人们物质生活水平的提高，对电力的需求不断增加。源部门必须提供足够的能量，另一方面，它必须确保电气设备的安全和稳定运行。络崩溃或大规模停电，不仅会造成巨大的经济损失，而且还会威胁生命。将危及地区安全，并造成严重的社会问题。此，确保电气设备安全稳定运行是可靠地供应电力系统和电力传输系统的基础。年来，根据对中国大型变压器的运行，测试和事故的统计分析，发现电气设备出现故障。中约70％是由于绝缘缺陷，包括纸-油绝缘缺陷。为在油浸式电源变压器中，由于其长期运行，内部油纸绝缘层会遭受热老化，电气老化和环境老化的影响，从而导致糠醛，水分和其他老化产物因老化而降解，导致绝缘纸老化。合度将降低。文将通过电路分析研究纸和油绝缘变压器的隔离。压器用作交流电压的调节装置，在日常使用条件下，变压器会受到高温，高湿，高压和氧化等多种因素的影响。压器内部会产生劣化产物。包含各种化学物质，例如水，酒精，酸，醛，酮等，并且随着变压器寿命的增加，纸基绝缘复合电介质的微观结构石油也发生变化，劣化产物越来越多。常重要的影响是，一方面它们会形成极化，另一方面它们也会形成界面极化，变压器复合绝缘的介电响应特性会发生变化，这种现象通常称为变压器的油纸绝缘老化。压器油是一种矿物油，是通过蒸馏和精炼各种烃（例如烷烃，环烷烃和芳烃），环烷烃含量最高为80％，然后再加入少量烷烃和芳烃。氢化合物等的混合物。磁场，热，电弧，氧气，电场和辐射的物理和化学作用很容易改变变压器油的成分。的物理性质，颜色，气味，运动粘度和介电损耗因子使其具有介电性能。降或缓慢变质，此过程是物理和化学变化的非常复杂的过程。缘纸的老化也是一个完整的过程。缘纸由包含约89％至90％的纤维素，6％至8％的半纤维素和3％至4％的交错的木质素的混合物组成。长期操作过程中，油纸复合绝缘基材将受到各种限制，例如电，热，机械和化学物质，这将导致热降解，水解和氧化降解。
缘纸的热降解是由大分子链纤维素聚合物（其形成非常小的分子链），化合物CO，CO2，HO2和呋喃降解而引起的，该化合物将继续形成焦油和各种化合物。西绝缘纸被水解，并且其降解是由大分子链的纤维素聚合物降解形成非常小的分子链引起的。缘纸会被氧化降解，其过程会被大分子链纤维素聚合物降解，形成非常小的分子链，CO，CO2，HO2和酸。些变化最终导致隔离性能下降。为一种可扩展的计算技术，粒子群算法已被广泛应用于数值优化问题，但是在求解函数优化问题时很容易显示局部优化。型综合体。了显示种群的多样性，可以将信息熵导入粒子群算法中。息熵的粒子群优化算法具有以下优点：第一，利用信息熵作为评价一组粒子相似度的指标。使用汉明距离之类的指标相比，它更能体现含义。
是利用浓度选择机制，一方面增加了适应度高的颗粒数量，另一方面也可以去除高浓度的颗粒，
电缆以确保算法的收敛性和总体的多样性，与多峰函数的优化兼容。三是引入阈值函数并利用组分集的BALDWIN效应来提高算法的性能。于信息熵的粒子群优化的基本过程：首先，初始阶段，最大迭代次数qmax，惯性权重，学习因子c1和C2以及搜索ε的停止条件，同时初始化m个粒子的位置和速度。二种方法是使用改进的目标函数进行计算以获得每个粒子的重合值，通过比较，找到最佳个体值和整体最佳值，然后从当前阶段开始，找到最佳位置。个pbest已集成到集合中。好的地方最好。三是使用上述公式来计算代j的信息Hj（X）的熵值。
四是知道Hj（X）>ε，其中迭代次数大于最大值。果满足条件，则算法终止并生成最佳总位置gbest，否则更新粒子的位置，速度和惯性权重一致。五，重复上述步骤二至四，直到满足结束条件。次，基于信息熵的混合粒子群算法识别等效电路的参数。中，Ti是各种极化分支的弛豫周期，Ti ＝ RpiCpi，Rpi和Cpi表示各种弛豫键的极化电阻和极化容量。U0是充电电压，Ur（t）是油纸绝缘系统两端的恢复电压值，tc是充电时间段，td是放电时间段。是从上面的公式，我们发现Cg，Rpi和Cpi（i = 1，2，...，N）2N 1是一个不确定数，然后进行2N恢复电压的计算 1，累积2N或更多。于 1处的方程组，可以获得未知的X。过该公式可以知道a = 1，...，M，M代表方程数，M≥2N 1。
通过混合粒子群的信息熵混合算法中，该公式还用作第一个目标函数，该函数包括处理不确定函数Cg，Rpi和Cpi（i = 1、2，...，N）的标识。过计算恢复电压的最大值来获得参数Rg的识别。式如下：我们通过公式知道：j，k = 1，...，N 1; i，l = 1 ...，N;峰值是计算高峰期； AN，i和BN是Cg，Rg，Rpi和Cpi。合结果，则等效电路研究的Zij和pij对应于文献中传递函数的零和极点。似地，通过该算法，最大复电压值和相应的峰值测量周期也可以视为已知量，
电缆计算结果的最佳匹配度的电绝缘值Rg可以为获得。此，根据每个充电周期的恢复电压Vr max（t）的最大值和测量值Ur max（t）的最大值，对要优化的第二目标函数F2（X）进行优化。定，X代表R。
公式可以得出，信息熵粒子群混合算法的第二目标函数主要解决了识别未知参数Rg的问题。后，对2015年使用的T1变压器进行了现场测试，包括RVM5461恢复电压测试仪，型号SFSE9-240000 / 220、240 MVA容量和测试温度35。将测量参数替换为群体混合信息熵算法程序进行优化计算。本文中，2015年使用的变压器T1的最大迭代次数为2000，学习因子C1 = C2 = 1.49445，惯性权重= 0.729，粒子数m = 50和未知范围的范围在[0.01，300]中定义。始值可取该范围内的任何值，并且目标函数的收敛精度设置为0.1。题在于粒子群算法具有随机特征，并且不会收敛。此，执行了几次，并排除了意外的异常结果，如下图所示。图显示，极化分支数的不同值对粒子群信息熵混合算法中目标函数的结果有很大影响。图清楚地表明，重合度的值增加了，并且图的两极化线的修改都沿着重合的方向进行，这使我们知道油纸隔离是优缺点。
N = 6时，偏振光谱的测量值与两条计算出的线几乎完全一致，并且重合度C（x）的值大约等于97.43％。反，其他分支下的重合值变小。此，可以说当极化支数为六个时，可以更好地反映T1的油纸绝缘状态。表列出了参数的识别结果，其他参数为R. = 5.835 60GII，cg = 154.681 80nF，E（x）= 0.002538l。过以上分析，使用粒子群信息熵混合算法，可以确定粒子系统的等效电路模型中极化分支的数量。压器油纸绝缘。化分支数与隔离条件之间的相关性。们知道，变压器的绝缘将根据使用年龄而变化。后我们将与两个变压器进行比较，一个T1是以前的型号是SFSE9-240000 / 220，当前启动时间是2015年，醛糖含量是0.12 mg，L-1，一个T2是SFPS-180000 / 220，该手术于2010年开始，醛糖含量为2.96 mg L-1。们发现，醛醛T2的含量远高于T1，而且变压器T2的隔离度很差。后，如果我们将盆地N = 6和N = 7进行比较，我们将看到，当N = 6时，T1的重合度非常好，并且当N = 6时，重合值T2非常小。7，结果相反。句话说，当N = 6时，可以清楚地知道T1的油纸隔离条件，而当N = 7时，可以清楚地知道T2的油纸隔离条件。用寿命长，绝缘状态越差，极化分支的数量越多。
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