准确评估复杂的油纸隔离系统的状态需要结合多个老化指标。虑到隔离状态与多个指标之间的关系不是很清楚，并结合了模糊理论和灰色系统的特点。先，使用模糊分类确定灰色类的每个漂白函数的阈值，然后使用指数漂白函数建立对应的对应关系，然后使用权重每个老化指标均由改进的层次分析法确定。于分级算法的隔离状态的改进评估模型。
过具体实例和与其他状态评估方法的比较，该算法在评估油纸隔离状态方面更加客观，准确，科学。了确保国民经济的可持续发展，电力系统的正常和稳定运行是国民经济可持续发展的先决条件，国民经济是系统中最昂贵，最昂贵的设备之一，同时确保安全可靠的运行。回电压测量（RVM）是一种简单，有效且无损的时间响应时域诊断方法，可反映绝缘材料的内部绝缘信息[1]。前，基于RVM的诊断方法已被国内外专家应用于变压器油纸绝缘子的老化评估，并产生了相应的搜索结果。证实了通过RVM提取的老化指数可以诊断变压器复合纸的绝缘状态[2-4]。过进一步的研究，结合扩展的ED（等效德拜）介电响应电路作为分析系统隔离状态的辅助手段，评估了系统的状态保温更有效，更准确[5-6]。纸绝缘系统是一个受多种因素影响的复合系统，单因素评估不能说明绝缘的整体情况，完整的多因素评估系统必须在州一级通过评估。于MFP指标之间的关系也很复杂，因此每个指标的阈值水平之间存在模糊的不确定性关系。
一方面，由于多因素老化指标评估系统与每个绝缘状态等级之间的关系不是完全“黑色”或完全“白色”，因此利用灰色系统理论，论文可以被认为是典型的灰色系统。油纸绝缘状态指数知识的评估[8]。于变压器的油纸绝缘系统具有模糊和灰色的特点，因此模糊分类和灰色分类的结合很少用于变压器的评估。纸绝缘状态。指数灰色漂白函数模型的基础上，解决了非相邻状态水平之间的零加权问题[9]，提出了模糊FC分类和灰色分类。改进的模型相关联的隔离状态评估的新模型，使用了改进的分析层次结构，充分利用了相关专家的经验和知识来确定集群的权重[10]最常用的状态评估方法[11，12]，验证了用于评估绝缘状态的分级算法的改进模型的有效性和合理性；大大提高了状态评估的准确性和可靠性。色系统理论是在1980年代提出的，旨在从一些不清楚的信息和信息中提取非常有用的信息，以解决不确定性问题并更准确地捕获内部信息和客观世界的规律。[13]。色聚类可以分为灰色关联聚类和灰色漂白函数聚类。度聚类结合了相同的属性因子，以检查多指标评估系统中是否存在相同类型属性的相关因子，从而简化了复杂的系统。本文中，对灰色漂白功能进行分组可以检查评估对象是否属于不同的预定义绝缘类别。于该变压器是纸-油复合绝缘系统，因此对其状态的评估涉及一个具有多个指标的复杂决策问题：必须选择一个完整而合理的科学老化指标来对变压器的状态进行全面评估。缘。前，尚无基于完全绝缘等级的标准统一标准体系，它是根据科学确定绝缘状态，放置绝缘层的方式确定的。理的评价指标体系及其标准化。据现有的理论研究和实际结果，可以更好地反映变压器油纸绝缘老化指标的特点。过恢复电压测量方法获得的老化特性主要是[14]：峰值极化电压（Urmax），初始斜率（Si）和主时间常数（Tcdom），基于扩展ED模型作为辅助手段分析系统的介电响应绝缘状态[15]，提取的特征量主要包括：绝缘电阻（Rg），几何电容（Cg），常数平均弛豫时间（τav）和等效分支数（N）。述提取的老化特性的量如下构成图1所示的完整的油纸绝缘性评价系统的分层状态图。于老化指标的数据值具有不同的属性和重要的差异，因此为了便于状态评估的计算和分析，
电缆这些老化指标必须是无量纲的，并且指标在[0，1]之间标准化。
次分析法包括根据专家的知识和经验，将复杂条件评估问题构建为层次结构模型，将定性分析和定量研究相结合， 9个量表用于量化指标的相对重要性，判断矩阵用于分析评价指标体系。此，获得了每个分组指标的相对重要性。是，在指标量化过程中，根据经验和实际情况以及主观因素，将判断矩阵的构建交托专家，这通常需要进行一些调整才能满足。
致性检查。此，本文使用增强的层次结构过程来满足一次一致性检查，并提供详细计算过程的参考[10]。于聚类索引的评估值是一个动态区间，因此在灰色系统理论中，与该区间中任何白化数相对应的灰度数的成员不同。据灰色阈值（线性反转点），经典的灰色聚类算法上限的漂白函数（a），中等量度的漂白函数（b）和上限的漂白函数下限（c）[16]如下图所示。于大多数灰度阈值是通过统计实验或经验方法确定的，以确定标准绝缘状态值的特征量，因此存在人为因素，缺乏科学性[17]和不确定性的各个级别。白灰色。功能仅与相邻的上，下层具有对应关系，而忽略相邻层之间的影响。此，灰度组校正模型主要集中在建立每个灰度等级阈值和使用指数函数模型上。糊数学依靠严格的数学理论知识来研究实践中的现象和不明确的数据，而聚类分析则使用多元统计方法来确定事物的相似度并做出判断。客观的划分。糊聚类分析是用于聚类分析的模糊数学概念，它可以更科学合理地确定不确定性的程度，是处理不确定性信息的强大而重要的工具。“对象组合在一起”。
于常用的增白功能采用“半梯形”结构，因此每个灰度类别的增白功能仅具有相邻的上下级与指标的数值之间的关系。类灰色的老化呈现出很大的差异。那时，可能会有许多有效的消息。此，本文引用了具有灰色漂白功能的指数漂白功能的改进模型，有效地解决了非相邻水平之间零权重的现象。
了使选定的样本数据具有代表性，并减少对环境因素和仪器误差的影响，多年来收集了一套由45套不同老化程度的电力变压器组成的78组绕组并从78组绕组的测试数据中随机选择。个不同绕组下的测试数据用于验证本文档中使用的算法。据上述公式（5）至（7）确定其余72个绕组的变压器绕组测试数据，并确定油纸隔离度状态指标数据，然后各5级灰色老化指数的阈值根据公式（8）确定。据公式（9）-（11），建立了5级灰色类漂白功能。面的表2显示了标准向量表，通过改进的层次分析法获得了每个老化指标的聚类权重j，并在该表中验证了六个变压器的老化指标矢量表。3.使用公式（2）-（3）对表3中的聚类样本指标进行归一化，然后根据公式（4），
电缆使用MATLAB计算6的灰色聚类算法变压器验证以改善模型计算结果，并比较常见的灰色分组。（4）给出了灰色关联分析和模糊综合评价等级模型的结果。“校正”是本文分级算法的改进模型。“通用”是经典的灰色分类算法。次评估的结果是作者评估的结论。“灰色”是对灰色相关性的评估，其结果是所引用文献的结论[11]。“模型评估”是一种模糊的总体评估，其结果是通过引用[12]获得的结论。据表4中的结果，可以看出，改进的灰色分组计算模型与灰色关联分析和评估之间的状态评估结果具有相同的灰色类别。全模糊，表明改进的灰色聚类算法模型的合理性和可靠性。通过聚类校正模型获得的结果与普通灰色聚类的结果进行比较，可以看出，通过变压器编号X（2）和X（5）获得的灰色类别不同，并且灰色聚类（2）和（5）分别属于灰色类别K = 3和K = 4，并且常用的灰色分组计算用于评估编号。
压器X（2）和X（5）系列。K = 2和K = 5，导致评估结果不同的主要原因是经典灰度计算中的灰度设置不科学，并且不相邻等级之间的关系为忽略了典型的美白功能，导致有效信息的丢失。证了改进后的灰色分组计算模型的优越性和准确性。色分组算法的要点是确定每个灰度类别的漂白函数阈值，FCM聚类算法用于科学合理地确定一些典型灰度样本的灰度阈值。纸绝缘，消除了先前建立的主观门槛。度算法对灰度精度和客观性的影响大大提高：在常用的灰度级白化功能中，相邻级之间仅存在一一对应关系，忽略非相邻水平状态因素的影响。用指数式白化功能，充分考虑了灰色聚类算法中不相邻等级之间的关系以及不相邻等级之间的零加权现象，并通过特征量表示信息老化指标得到有效利用。
于变压器油纸绝缘系统的模糊和灰色特性，模糊分组和灰色分组的组合被用于评估变压器油纸绝缘状态以及变压器油纸绝缘状态。进了用于模糊和灰度分组的隔离模型。的评估模型：使用改进的分析层次结构过程，充分利用参与确定集群权重的专家的经验和知识；通过比较常用的状态评估方法，可以证明本文中使用的改进的灰色分类算法对于隔离状态的评估是有效的。别和理性大大提高了国家评估的准确性和可靠性。
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