变压器作为电力系统的枢纽设备,其运行可靠性与电力系统的安全与稳定紧密相关。长期以来,我国电力行业一直根据电力设备预防性试验规程的规定,对电力设备进行定期的停电试验、检修和维护,对电力系统的安全运行起了非常重要的作用。沿用已久的变压器定期维修的主要弊端表现在:需要检修的变压器(指在大修周期内出现未被监测到隐患的设备)却不能修而造成事故发生;不需要检修的变压器(指到了大修周期而健康状态良好的设备)却仍然按周期进行大修,造成了人力和材料的浪费。状态维修则是通过对设备状态进行监测,按照设备的健康状态来安排维修的一种技术。状态维修的针对性强,经济合理。随着状态维修技术的的广泛认同,状态维修技术取代定期维修已成为发展的必然。变压器的状态维修的基本流程是,通过定期的预试或在线监测装置得到的数据,以及该变压器的历史记录,评估变压器运行的健康状态,然后依据状态维修规则进行必要的判定,根据现实情况拟订相应的维修方案,采用技术经济比较的方法对有限的维修方案进行优选,其中涉及多种评价指标和多个决策者。本文在收集大量相关文献的基础上,主要研究了以下几个方面的内容:提出采用灰色聚类决策对变压器健康状态进行评估的原理及方法。首先将变压器的状态划分为五个灰类,建立了五个灰类的白化权函数,分析了评估变压器状态的所涉及的状态信息,给出了变压器状态评估的灰色聚类决策步骤。在变压器运行及各种试验中会得到大量反映变压器状态的信息,根据这些信息可以形成状态维修规则,但在这些信息中某些是独立的,某些信息却是冗余的。本文在深入研究粗糙集理论的基础上,提出采用知识约简的方法对各种状态信息进行规则挖掘,从而得到了变压器状态维修规则。将灰色关联度决策方法引入到变压器状态维修决策中,分析了灰色关联度的计算方法和变压器状态维修的几种对策,成功地优选出了评价变压器状态维修的决策指标,给出了灰色关联度决策的步骤。变压器状态维修决策涉及到很多决策评价指标,对这些指标的评估往往是由领域专家或工程技术人员做出,他们的评估无法用一个严格意义上的判断标准来衡量,而是一个模糊的概念。为此,作者将模糊决策引入到变压器状态维修决策中,提出采用模糊多属性决策方法对变压器状态维修决策进行分析,并对决策指标、维修方案进行了研究。通过具体实例,采用模糊简单加权平均法和模糊多属性折衷决策法对维修方案分别进行了评价,得出了一致的结论。由于变压器状态维修方案的评价不仅涉及多个评价指标,而且涉及多个决策<WP=6>者,如变电工区一级,生技部门一级以及电业局领导一级等。各级决策者考虑的指标的重要性不同,决策者的偏好不同,决策者的权威性也不相同,因此各级决策者给出评价仍然是一个模糊的概念。为此,作者提出采用模糊多属性多专家群决策的方法对变压器状态维修方案进行优选评价,并讨论了决策指标,决策者以及决策者的权威性权重,给出了算法的步骤。通过实例,采用模糊折衷型群决策方法、模糊加权平均型群决策方法分别进行评价,得到了一致的结论。综上所述,论文中提出的多种决策方法不仅具有重要的学术价值,而且在实践中具有一定的指导意义。