内蒙古电力（集团）有限责任公司（以下简称内蒙古电力公司）变电设备在线监测系统通过应用传感技术、信号分析、人工智能、计算机网络通信、大型数据库等先进技术，实现对变电设备运行的精益化管理。该套系统由变电设备在线监测主站系统、各变电站站控系统与在线监测装置共同组成。在遵循现行的预防性检修体制情况下，积极采取状态监测及故障诊断技术，通过采集变电设备的关键数据，结合现场记录、历史经验等对设备的运行状态进行综合评价。既可弥补定期预防性试验的不足，及时发现电气设备运行中存在的绝缘缺陷，提高电力系统的供电可靠性，又可降低停电试验和维护的盲目性。通过适当延长试验周期来降低生产成本，提高企业的竞争力并获得更大的经济效益和社会效益；同时也为计划检修过渡到状态检修奠定了基础。

内蒙古电力公司变电设备在线监测主站系统于2012年开始建设，22座变电站396套在线监测装置作为试点陆续接入内蒙古电网，其中避雷器在线监测装置267套，所占比例67.4%。该系统经调试于2013年7月正式投入运行。目前，内蒙古电力公司变电设备在线监测系统已投运1.5 a，由于各变电站采用不同厂家的避雷器在线监测装置，导致装置接入主站系统后数据传输频现异常。为了保证在线监测技术在变电设备监测中得到更客观的评价依据，并使该项技术得到更好的推广应用，本文对避雷器在线监测装置的运行情况进行分析。

避雷器在线监测系统的运行综合评价是装置、设备性能和服务质量的综合反映，受多种因素的影响。由于灰色系统理论对信息不精确、不完全确知的样本系统有明显的优势，因此本文对避雷器在线监测系统运行的综合评价研究选择灰色关联度综合评价方法作为评价模型的理论基础，将评价因素之间的不完全确知关系进行清晰化。

本次评价的267套避雷器在线监测装置分别来自7个不同厂家，依据运行评价参数对每个厂家的设备运行情况进行综合评价，然后纵向对比，最后得出客观公正的综合评价结果。为避雷器在线监测装置选型提供依据和技术支持，也为电网一次设备状态检修风险评估^[1]提供理论支撑。

灰色关联度综合评价法通过对设备运行影响因素之间的关联程度进行分析，在对原始数据进行处理后,寻找设备运行参数变化的规律，形成一定的数据序列，建立相应的微分方程模型，然后对设备运行的状况进行综合分析。关联度定量地描述了各因素之间的相对变化情况。该综合评价方法是分析系统各元素之间关联程度或相似程度的方法，利用各种方案与最优方案之间关联度的大小对评价对象进行比较^{[2, 3]}、排序。其特点是：分析思路清晰，分析时所需要的数据较少，计算方法简单，可以充分利用清晰的信息，综合评价误差小。

利用灰色关联度综合评价方法建立避雷器在线监测装置的综合评价模型，灰色关联度综合评判模型公式如下：

E 为避雷器在线监测装置评价指标的评判矩阵，表述如下：

W=[w₁，w₂，...，w₅]^T为避雷器在线监测装置评价指标的权重分配向量，其中

本次评价指标权重W通过Delphi法^[4]确定，采用该方法的目的在于保证避雷器在线监测装置评价参数的客观性，体现各评价参数的个性优势，以更加公正客观地评价避雷器在线监测系统的性能。

综合评价过程包括确定最优指标、指标规范和综合评价3个步骤。

避雷器在线监测系统运行综合评价是对监测装置运行情况的定量描述，它是多种因素综合影响的结果^[5]。利用避雷器在线监测系统运行过程中一些可以反映装置实际运行性能的参数指标进行装置的综合评价分析。

根据内蒙古电力公司相关标准、规定以及近年来在线监测装置运行和评估经验，确定站控系统稳定率、信息传输率、监测误差率、数据异常率和现场服务质量为避雷器在线监测设备的运行评价指标。

避雷器在线监测站控系统部署在变电站内，接收监测装置发出的标准化状态信息，并将接收到的信息发送至主站系统信息中心，在整个电网避雷器监测网络中起着关键作用。站控系统稳定率是通过站控系统1 a内的正常运行时间来反映站控系统的稳定运行情况，具体统计数据见表 1所示。

表1(Table 1)

表 1 站控系统稳定率统计

表 1 站控系统稳定率统计

信息传输率为在线监测装置在规定时间段内数据传输的计划次数和实际次数的比值，反映的是站控系统与避雷器在线监测装置之间的信息传输稳定情况。信息传输率统计数据见表 2所示。

表2(Table 2)

表 2 信息传输率统计

表 2 信息传输率统计

监测误差率用于反映现场实时监测所得数据和实验室常规色谱试验数据的相对误差情况。监测数据误差率来源于安装避雷器在线监测装置变电站的试验结果和在线结果比对的情况。监测误差率离线试验值由各供电单位检修工区通过离线或带电检测试验定期测定、定期抽查，每套装置的抽查次数不少于3次/月，对每次抽查结果求取误差率，然后求取误差率平均值，作为考核时间段内该避雷器在线监测装置数据的误差率。监测误差率统计见表 3所示。

表3(Table 3)

表 3 监测误差率统计

表 3 监测误差率统计

数据异常率主要考察避雷器在线监测装置对测量数据回传命令的响应程度，即反映避雷器在线监测装置对同一数据多次上传的现象。它是指在装置正常运行期间内重复上传数据次数和超区间上传数据次数占总上传数据次数的比例。数据异常率统计情况见表 4。

表4(Table 4)

表 4 数据异常率统计

表 4 数据异常率统计

现场服务质量由供电单位根据厂家在避雷器在线监测装置现场安装、调试、运行、维护等过程中的服务质量确定。服务质量是避雷器在线监测装置运行和服务满意度的综合反映，主要考察的是厂家对避雷器在线监测装置进行定期维护、试验、评价以及异常情况紧急处理的能力。服务质量统计见表 5。

表5(Table 5)

表 5 服务质量统计1）

表 5 服务质量统计1）

依据避雷器在线监测装置的评价指标数据建立指标数列，则避雷器在线监测装置评价指标的评判矩阵E为：

根据避雷器在线监测装置运行评价指标选择最优指标集合F*，设

公式（2）中，j_k^*（ k=1，2，…，5）为第k个指标的最优值。该最优值从7个不同厂家避雷器在线监测装置的各评价指标中选取，若某指标取最大值为好，则选取在各装置中的该指标最大值；若某指标取最小值为好，则选取在各装置中的该指标最小值；也可以选取公认的最优值。在确定最优值时，既要考虑到在线监测技术的先进性，又要考虑到在线监测系统方案的可行性。

根据267套避雷器在线监测装置的运行指标选取最优指标，并建立最优指标集合F*：

选定最优指标后，构造原始数据矩阵D，利用矩阵D进行评价指标的规范化处理：

由于避雷器在线监测评判指标之间的量纲和数量级不同，故不能直接进行对比。为保证结果的可靠性，需要对原始指标值进行规范化处理。通过对原始数据矩阵D 进行规范化处理，得到各参数与最佳指标之间的关联性，实现对避雷器在线监测装置运行能力的客观评价。

设第k 个指标的变化区间为[ek1，ek2]，ek1为第k 个指标在所有方案中的最小值，ek2为第k个指标在所有方案中的最大值，则将原始数值矩阵D转换为无量纲值∈（0，1）。

本次评价参数的权重系数由内蒙古电网变电专家团队利用AHP（Analytic Hierarchy Process，层次分析法）法确定，站控系统稳定率、信息传输率、监测误差率、数据异常率、现场服务质量5个评价指标的权重为W＝（0.5，0.2，0.125，0.125，0.05）。

根据灰色关联度综合评价理论，将{C^*}=[C₁^*，C₂^*，…，C₅^*]作为参考数列，将{C}=[C₁ⁱ，C₂ⁱ，…，C₅ⁱ]作为被比较数列，则用关联分析法分别求得第i 个方案第k个指标与第k个最优指标的关联系数ξ_i（k），即：

这样综合评判结果为：R=EW，即

若关联度ri最大，则说明{C_i}与最优指标{C^*}最接近，即第i 个厂家的避雷器在线监测运行情况优于其他厂家。经过计算关联度系数如下：

利用灰色关联度综合评价方法对内蒙古电网267套避雷器在线监测系统运行情况进行分析，结论及建议如下。

（1） 根据灰色加权关联度的大小对评价对象进行排序，关联度越大其评价结果越好。从上述计算结果可以看出：C厂家的避雷器在线监测装置设备运行性能最好，装置运行性能参数优良，数据传输通道畅通，数据误差率和数据异常率指标突出，体现了其装置与站控系统数据传输具有较高的准确性与稳定性，也充分证明准确传输数据对在线监测装置评价的重要性^[6]。

（2） 避雷器在线监测装置的数据传送周期是统一的，无论正常装置还是异常装置，其监测数据上传频率均相同，因此无法对异常装置进行细致的多数据跟踪反馈。建议根据设备状态评价结果有针对性地制订差异化的数据传送周期，以及时掌握异常装置的运行状况，提高在线监测数据的利用和分析水平。

（3） 目前避雷器在线监测装置质量良莠不齐，一些厂家的装置运行稳定性和数据准确性相对较差，站控系统稳定性水平不高。建议修编相关检测规范，完善检测机构设置，开展在线监测系统入网检测工作，保证入网装置质量；同时制订相关抽检、现场交接验收规范，加强现场验收工作，保证安装质量，使在线监测装置发挥应有的作用。

（4） 在线监测装置站控系统的运行、数据测量的原理和数据传输的准确性是设备稳定运行的基础，因此应加强对先进而稳定产品的推广应用，不建议采用无线传输原理装置（无线传输数据测量误差远大于采用传统原理的测量装置），建议选用基于电缆取TV二次电压原理的在线监测装置，以保证数据信息的准确传输。

（5） 将本次评价结果与各厂家避雷器在线监测装置在国内其他网省公司的使用情况进行对比，评价结果符合各厂家的产品性能规律。同时评价结果与《内蒙古电力公司变电设备在线监测系统运行分析报告》一致，充分证明灰色关联度综合评价方法是一套科学性、理论性和公正性兼具的综合性评价方法，可应用于变电设备在线监测系统的运行评价，也适用于各种类型的在线检测系统和其他在运设备的运行评价^{[7, 8, 9]}。