首先是分析變壓器油紙絕緣的老化特性：眾所周知，變壓器絕緣的老化越嚴重，內部極化現象就越易變，這意味著需要更多的極化分支來識別介電介質的極化現象。后，研究將重點放在確定極化分支的數量以及分支數量與隔離狀態之間的比率上。
　　用參數識別方法，將粒子群信息熵算法應用于等效參數的識別，并利用極化光譜獲得可反映的極化分支數。其量只能是變壓器的隔離狀態。年來，隨著中國經濟的發展，科學技術的飛速發展，人們物質生活水平的提高，對電力的需求不斷增加。源部門必須提供足夠的能量，另一方面，它必須確保電氣設備的安全和穩定運行。絡崩潰或大規模停電，不僅會造成巨大的經濟損失，而且還會威脅生命。將危及地區安全，并造成嚴重的社會問題。此，確保電氣設備安全穩定運行是可靠地供應電力系統和電力傳輸系統的基礎。年來，根據對中國大型變壓器的運行，測試和事故的統計分析，發現電氣設備出現故障。中約70％是由于絕緣缺陷，包括紙-油絕緣缺陷。為在油浸式電源變壓器中，由于其長期運行，內部油紙絕緣層會遭受熱老化，電氣老化和環境老化的影響，從而導致糠醛，水分和其他老化產物因老化而降解，導致絕緣紙老化。合度將降低。文將通過電路分析研究紙和油絕緣變壓器的隔離。壓器用作交流電壓的調節裝置，在日常使用條件下，變壓器會受到高溫，高濕，高壓和氧化等多種因素的影響。壓器內部會產生劣化產物。包含各種化學物質，例如水，酒精，酸，醛，酮等，并且隨著變壓器壽命的增加，紙基絕緣復合電介質的微觀結構石油也發生變化，劣化產物越來越多。常重要的影響是，一方面它們會形成極化，另一方面它們也會形成界面極化，變壓器復合絕緣的介電響應特性會發生變化，這種現象通常稱為變壓器的油紙絕緣老化。壓器油是一種礦物油，是通過蒸餾和精煉各種烴（例如烷烴，環烷烴和芳烴），環烷烴含量最高為80％，然后再加入少量烷烴和芳烴。氫化合物等的混合物。磁場，熱，電弧，氧氣，電場和輻射的物理和化學作用很容易改變變壓器油的成分。的物理性質，顏色，氣味，運動粘度和介電損耗因子使其具有介電性能。降或緩慢變質，此過程是物理和化學變化的非常復雜的過程。緣紙的老化也是一個完整的過程。緣紙由包含約89％至90％的纖維素，6％至8％的半纖維素和3％至4％的交錯的木質素的混合物組成。長期操作過程中，油紙復合絕緣基材將受到各種限制，例如電，熱，機械和化學物質，這將導致熱降解，水解和氧化降解。

　　
　　緣紙的熱降解是由大分子鏈纖維素聚合物（其形成非常小的分子鏈），化合物CO，CO2，HO2和呋喃降解而引起的，該化合物將繼續形成焦油和各種化合物。西絕緣紙被水解，并且其降解是由大分子鏈的纖維素聚合物降解形成非常小的分子鏈引起的。緣紙會被氧化降解，其過程會被大分子鏈纖維素聚合物降解，形成非常小的分子鏈，CO，CO2，HO2和酸。些變化最終導致隔離性能下降。為一種可擴展的計算技術，粒子群算法已被廣泛應用于數值優化問題，但是在求解函數優化問題時很容易顯示局部優化。型綜合體。了顯示種群的多樣性，可以將信息熵導入粒子群算法中。息熵的粒子群優化算法具有以下優點：第一，利用信息熵作為評價一組粒子相似度的指標。使用漢明距離之類的指標相比，它更能體現含義。
　　是利用濃度選擇機制，一方面增加了適應度高的顆粒數量，另一方面也可以去除高濃度的顆粒，電纜以確保算法的收斂性和總體的多樣性，與多峰函數的優化兼容。三是引入閾值函數并利用組分集的BALDWIN效應來提高算法的性能。于信息熵的粒子群優化的基本過程：首先，初始階段，最大迭代次數qmax，慣性權重，學習因子c1和C2以及搜索ε的停止條件，同時初始化m個粒子的位置和速度。二種方法是使用改進的目標函數進行計算以獲得每個粒子的重合值，通過比較，找到最佳個體值和整體最佳值，然后從當前階段開始，找到最佳位置。個pbest已集成到集合中。好的地方最好。三是使用上述公式來計算代j的信息Hj（X）的熵值。
　　四是知道Hj（X）>ε，其中迭代次數大于最大值。果滿足條件，則算法終止并生成最佳總位置gbest，否則更新粒子的位置，速度和慣性權重一致。五，重復上述步驟二至四，直到滿足結束條件。次，基于信息熵的混合粒子群算法識別等效電路的參數。中，Ti是各種極化分支的弛豫周期，Ti ＝ RpiCpi，Rpi和Cpi表示各種弛豫鍵的極化電阻和極化容量。U0是充電電壓，Ur（t）是油紙絕緣系統兩端的恢復電壓值，tc是充電時間段，td是放電時間段。是從上面的公式，我們發現Cg，Rpi和Cpi（i = 1，2，...，N）2N 1是一個不確定數，然后進行2N恢復電壓的計算 1，累積2N或更多。于 1處的方程組，可以獲得未知的X。過該公式可以知道a = 1，...，M，M代表方程數，M≥2N 1。
　　通過混合粒子群的信息熵混合算法中，該公式還用作第一個目標函數，該函數包括處理不確定函數Cg，Rpi和Cpi（i = 1、2，...，N）的標識。過計算恢復電壓的最大值來獲得參數Rg的識別。式如下：我們通過公式知道：j，k = 1，...，N 1; i，l = 1 ...，N;峰值是計算高峰期； AN，i和BN是Cg，Rg，Rpi和Cpi。合結果，則等效電路研究的Zij和pij對應于文獻中傳遞函數的零和極點。似地，通過該算法，最大復電壓值和相應的峰值測量周期也可以視為已知量，電纜計算結果的最佳匹配度的電絕緣值Rg可以為獲得。此，根據每個充電周期的恢復電壓Vr max（t）的最大值和測量值Ur max（t）的最大值，對要優化的第二目標函數F2（X）進行優化。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標函數主要解決了識別未知參數Rg的問題。后，對2015年使用的T1變壓器進行了現場測試，包括RVM5461恢復電壓測試儀，型號SFSE9-240000 / 220、240 MVA容量和測試溫度35。將測量參數替換為群體混合信息熵算法程序進行優化計算。本文中，2015年使用的變壓器T1的最大迭代次數為2000，學習因子C1 = C2 = 1.49445，慣性權重= 0.729，粒子數m = 50和未知范圍的范圍在[0.01，300]中定義。始值可取該范圍內的任何值，并且目標函數的收斂精度設置為0.1。題在于粒子群算法具有隨機特征，并且不會收斂。此，執行了幾次，并排除了意外的異常結果，如下圖所示。圖顯示，極化分支數的不同值對粒子群信息熵混合算法中目標函數的結果有很大影響。圖清楚地表明，重合度的值增加了，并且圖的兩極化線的修改都沿著重合的方向進行，這使我們知道油紙隔離是優缺點。
　　N = 6時，偏振光譜的測量值與兩條計算出的線幾乎完全一致，并且重合度C（x）的值大約等于97.43％。反，其他分支下的重合值變小。此，可以說當極化支數為六個時，可以更好地反映T1的油紙絕緣狀態。表列出了參數的識別結果，其他參數為R. = 5.835 60GII，cg = 154.681 80nF，E（x）= 0.002538l。過以上分析，使用粒子群信息熵混合算法，可以確定粒子系統的等效電路模型中極化分支的數量。壓器油紙絕緣。化分支數與隔離條件之間的相關性。們知道，變壓器的絕緣將根據使用年齡而變化。后我們將與兩個變壓器進行比較，一個T1是以前的型號是SFSE9-240000 / 220，當前啟動時間是2015年，醛糖含量是0.12 mg，L-1，一個T2是SFPS-180000 / 220，該手術于2010年開始，醛糖含量為2.96 mg L-1。們發現，醛醛T2的含量遠高于T1，而且變壓器T2的隔離度很差。后，如果我們將盆地N = 6和N = 7進行比較，我們將看到，當N = 6時，T1的重合度非常好，并且當N = 6時，重合值T2非常小。7，結果相反。句話說，當N = 6時，可以清楚地知道T1的油紙隔離條件，而當N = 7時，可以清楚地知道T2的油紙隔離條件。用壽命長，絕緣狀態越差，極化分支的數量越多。
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