基于双辅助变量的变压器故障发生率新型抽样估计方法及其在电网运维中的应用

《Applied Sciences》：Research on Estimators for Sampling Survey of Transformer Fault Conditions in Inner Mongolia Power Grid

　　

特色应用

所提出的估计器可应用于大型电网中油浸式变压器的故障状态抽样调查，能够利用常规监测数据高效且经济地估计区域内变压器的故障发生率，并可扩展应用于其他油浸式电力设备（如电抗器和套管）的状态评估。

摘要

由于内蒙古地域辽阔，辖区内变压器全覆盖巡检需要耗费大量人力和物力资源，难以通过传统监测方法高效评估区域变压器的整体故障状态。针对传统抽样估计方法精度不足的问题，本研究提出了两种基于双辅助变量的新型抽样估计器 和 。这些估计器融合了比值、差分、指数和乘积估计方法，增强了双变量辅助变量之间的协同相关性，并扩大了参数优化空间。选择五个辅助变量——总烃、顶层油温、氢气、一氧化碳和二氧化碳——并根据它们与故障发生率的关联强度进行分组。利用2021至2025年间内蒙古电网变电站的故障记录和监测数据，通过均方误差对比系统地分析了所提出的估计器与传统估计器之间的性能差异。结果表明，在辅助变量与故障发生率之间呈强相关的情况下，所提出的估计器可获得显著的精度提升；在中等相关或弱相关条件下，它们在所调查的样本量下表现出与常规估计器相当或略有提升的性能。它们尤其适用于变压器故障诊断场景，估计精度得到显著提升。蒙特卡洛模拟结果证实，所提出的估计器在所研究的强相关情景下表现出良好的鲁棒性，而三个相关分组之间的数值比较进一步说明了估计性能如何随辅助变量与目标变量之间的关联强度而变化。本研究为内蒙古电网高效监测变压器故障状态提供了一种新工具，为抽样估计理论在电力设备故障诊断领域的应用提供了参考，并有助于提高电网运维统计工作的科学严谨性和精准性。

由于内蒙古地域辽阔，辖区内变压器全覆盖巡检需要耗费大量人力和物力资源，难以通过传统监测方法高效评估区域变压器的整体故障状态。针对传统抽样估计方法精度不足的问题，本研究提出了两种基于双辅助变量的新型抽样估计器 和 。这些估计器融合了比值、差分、指数和乘积估计方法，增强了双变量辅助变量之间的协同相关性，并扩大了参数优化空间。选择五个辅助变量——总烃、顶层油温、氢气、一氧化碳和二氧化碳——并根据它们与故障发生率的关联强度进行分组。利用2021至2025年间内蒙古电网变电站的故障记录和监测数据，通过均方误差对比系统地分析了所提出的估计器与传统估计器之间的性能差异。结果表明，在辅助变量与故障发生率之间呈强相关的情况下，所提出的估计器可获得显著的精度提升；在中等相关或弱相关条件下，它们在所调查的样本量下表现出与常规估计器相当或略有提升的性能。它们尤其适用于变压器故障诊断场景，估计精度得到显著提升。蒙特卡洛模拟结果证实，所提出的估计器在所研究的强相关情景下表现出良好的鲁棒性，而三个相关分组之间的数值比较进一步说明了估计性能如何随辅助变量与目标变量之间的关联强度而变化。本研究为内蒙古电网高效监测变压器故障状态提供了一种新工具，为抽样估计理论在电力设备故障诊断领域的应用提供了参考，并有助于提高电网运维统计工作的科学严谨性和精准性。

1. 引言

随着新型电力系统的持续推进，内蒙古电网的变压器装机容量逐年扩大。设备的安全稳定运行与区域内工业和居民供电的可靠性直接相关。油浸式变压器中的潜在故障隐蔽性极高；绝缘老化和内部过热等缺陷在早期阶段没有明显的外部先兆。一旦此类故障发展到严重阶段，很容易引发停电、设备烧毁等安全事故。因此，开展区域层面的变压器整体故障状态监测与评估是电网运维的核心任务。

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