一種電力二次設(shè)備故障概率計(jì)算方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種計(jì)算方法，尤其設(shè)及一種電力二次設(shè)備故障概率計(jì)算方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 故障概率是設(shè)備一個(gè)重要的可靠性指標(biāo)，也是進(jìn)行設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的基礎(chǔ)。在電網(wǎng) 中用于輸變電的高壓一次設(shè)備直接決定著電能傳輸?shù)纳a(chǎn)過(guò)程，因此關(guān)于此類設(shè)備故障概 率的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算受到重視。而對(duì)一次設(shè)備進(jìn)行保護(hù)和測(cè)控的二次設(shè)備來(lái)說(shuō)，正常可靠的運(yùn) 行也是保障電網(wǎng)穩(wěn)定和電力設(shè)備安全的基本要求，需要得到同等的關(guān)注。
[0003] 目前對(duì)故障概率的研究著重考慮運(yùn)行時(shí)間和設(shè)備故障概率之間的關(guān)系，W及在運(yùn) 行年限的基礎(chǔ)上再考慮其他因素如運(yùn)行環(huán)境等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。但影響設(shè)備故障發(fā)生的因素很 多，僅考慮運(yùn)行年限和運(yùn)行環(huán)境等因素時(shí)得到的故障概率存在一定的局限性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明提供一種電力二次設(shè)備故障概率計(jì)算方法，W解決現(xiàn)有技術(shù)中的設(shè)備故障 概率計(jì)算方法局限性較大的問(wèn)題。
[000引本發(fā)明提供一種電力二次設(shè)備故障概率計(jì)算方法，所述電力二次設(shè)備故障概率計(jì) 算方法包括:獲取二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的量化值;獲取不同狀態(tài)等級(jí)設(shè)備的故障概率;利用最 小二乘法將所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的量化值和所述故障概率關(guān)聯(lián)擬合。
[0006] 優(yōu)選的，所述獲取二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的量化值包括:選取特征狀態(tài)量，并將所述特 征狀態(tài)量量化，求取特征狀態(tài)量量化值;求取所述特征狀態(tài)量的權(quán)重值;根據(jù)所述特征狀態(tài) 量量化值W及所述特征狀態(tài)量的權(quán)重值求取二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)量化值。
[0007] 優(yōu)選的，所述將所述特征狀態(tài)量量化，求取特征狀態(tài)量量化值包括:通過(guò)共度性計(jì) 算，求取參量信息矩陣。
[0008] 優(yōu)選的，所述求取所述特征狀態(tài)量的權(quán)重值包括:基于1-9標(biāo)度的層次分析法，獲 得各參量的權(quán)重。
[0009] 優(yōu)選的，所述利用最小二乘法將所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的量化值和所述故障概率關(guān)聯(lián) 擬合包括:根據(jù)所述二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)量化值和所述故障概率，通過(guò)數(shù)學(xué)建模或者整理歸 納實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)尋求一個(gè)目標(biāo)函數(shù)：
：令f^S)滿足
的極小點(diǎn)，從而(口ι*，α;，'··，<)滿足方程組
[0010] 引入記^
，可得
[0011]
[001引矩陣形式夫
[0013] 當(dāng)f。(S)，f 1 (S)，...，fn(S)，線性無(wú)關(guān)時(shí)，獲取最小二乘解％ =為為=為，…為=為P
[0014] 本發(fā)明的實(shí)施例提供的技術(shù)方案可W包括W下有益效果：
[0015] 本發(fā)明提供一種電力二次設(shè)備故障概率計(jì)算方法，所述電力二次設(shè)備故障概率計(jì) 算方法包括:獲取二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的量化值;獲取不同狀態(tài)等級(jí)設(shè)備的故障概率;利用最 小二乘法將所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的量化值和所述故障概率關(guān)聯(lián)擬合。本文提出基于二次設(shè)備 狀態(tài)評(píng)價(jià)的故障概率求取方法，完善狀態(tài)參量模型的基礎(chǔ)上，利用最小二乘法擬合運(yùn)行狀 態(tài)和故障概率的關(guān)聯(lián)曲線。該方法能夠充分利用現(xiàn)場(chǎng)和歷史的運(yùn)行記錄，依據(jù)數(shù)學(xué)規(guī)律對(duì) 二次設(shè)備故障概率進(jìn)行測(cè)算，為二次設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估提供數(shù)據(jù)支持。
[0016] 應(yīng)當(dāng)理解的是，W上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不 能限制本發(fā)明。
【附圖說(shuō)明】
[0017] 圖1是本發(fā)明實(shí)施例中提供的一種電力二次設(shè)備故障概率計(jì)算方法的流程圖；
[0018] 圖2是本發(fā)明實(shí)施例中提供的獲取二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的量化值的方法流程圖；
[0019] 圖3是本發(fā)明實(shí)施例中提供的二次設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)參量模型的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020] 運(yùn)里將詳細(xì)地對(duì)示例性實(shí)施例進(jìn)行說(shuō)明，其示例表示在附圖中。下面的描述設(shè)及 附圖時(shí)，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。W下示例性實(shí)施例 中所描述的實(shí)施方式并不代表與本發(fā)明相一致的所有實(shí)施方式。相反，它們僅是與如所附 權(quán)利要求書(shū)中所詳述的、本發(fā)明的一些方面相一致的裝置的例子。
[0021] 本說(shuō)明書(shū)中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部 分互相參見(jiàn)即可，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其它實(shí)施例的不同之處。
[0022] 請(qǐng)參考圖1，所示為本發(fā)明實(shí)施例中提供的一種電力二次設(shè)備故障概率計(jì)算方法 的流程圖。
[0023] 由圖1可知，本發(fā)明提供一種電力二次設(shè)備故障概率計(jì)算方法，所述電力二次設(shè)備 故障概率計(jì)算方法包括:獲取二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的量化值;獲取不同狀態(tài)等級(jí)設(shè)備的故障 概率;利用最小二乘法將所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的量化值和所述故障概率關(guān)聯(lián)擬合。本文提出 基于二次設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)的故障概率求取方法，完善狀態(tài)參量模型的基礎(chǔ)上，利用最小二乘 法擬合運(yùn)行狀態(tài)和故障概率的關(guān)聯(lián)曲線。該方法能夠充分利用現(xiàn)場(chǎng)和歷史的運(yùn)行記錄，依 據(jù)數(shù)學(xué)規(guī)律對(duì)二次設(shè)備故障概率進(jìn)行測(cè)算，為二次設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估提供數(shù)據(jù)支持。
[0024] 請(qǐng)參考圖2,所示為本發(fā)明實(shí)施例中提供的獲取二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的量化值的方 法流程圖。
[0025] 由圖2可知，所述獲取二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的量化值包括:選取特征狀態(tài)量，并將所 述特征狀態(tài)量量化，求取特征狀態(tài)量量化值;求取所述特征狀態(tài)量的權(quán)重值;根據(jù)所述特征 狀態(tài)量量化值W及所述特征狀態(tài)量的權(quán)重值求取二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)量化值。
[0026] 請(qǐng)參考圖3,所示為本發(fā)明實(shí)施例中提供的二次設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)參量模型的示意圖。
[0027] 由圖3可知，設(shè)備狀態(tài)量的選取主要是結(jié)合實(shí)際運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，找尋最能反映二次設(shè)備 自身狀況的特征參量，并分析參量的全面性和合理性。按照全過(guò)程、系統(tǒng)性與層次性相結(jié)合 的原則，結(jié)合二次設(shè)備自身的運(yùn)行管理特點(diǎn)，建立二次設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)參量模型。
[0028] 確定參數(shù)模型的權(quán)重法，采用0.1~0.9標(biāo)度，步驟如下：
[0029] (1)構(gòu)建模糊矩陣.4= (η為要確定權(quán)重的要素的個(gè)數(shù)），例如：
[0030] (技術(shù)資料質(zhì)量、裝置制造質(zhì)量、施工安裝質(zhì)量、投產(chǎn)驗(yàn)收質(zhì)量、缺陷情況、家族性 缺陷、運(yùn)行考核參量、定檢情況、反措情況、設(shè)備冗余配置、設(shè)備性能參數(shù)、實(shí)時(shí)運(yùn)行資料、運(yùn) 行環(huán)境、運(yùn)行時(shí)間、廠家支持15個(gè)方面均為權(quán)重要素，即η = 15;
[0031] 通過(guò)元素間的兩兩比較構(gòu)造模糊互補(bǔ)判斷矩陣.4 = ，表示針對(duì)上層某準(zhǔn)則， \ y /打xn 本層與之有關(guān)元素之間的相對(duì)重要性程度。
[0032] 當(dāng)叫=0.5時(shí)，Ui和Uj同等重要；當(dāng)￡iij>0.5時(shí)，Ui比Uj重要；當(dāng)aijCO. 5時(shí)，Uj比Ui重 要，具體如表1所示。
[0033] 表1:模糊判斷矩陣
[0034]
[003引假設(shè)有m個(gè)專家，運(yùn)樣可W得到m個(gè)模糊矩陣，記為Α?。
[0036] (2)求取模糊一致矩陣R
[0039] 對(duì)m個(gè)模糊矩陣Α，記為可W得到m個(gè)模糊互補(bǔ)矩陣R，記為R?。
[0040] (3)求模糊一致矩陣的聚合矩陣Λ =巧),《。=
[0041] 假設(shè)每位專家地位相等（如果不等根據(jù)專家意見(jiàn)的重要度給出該專家加權(quán)因子）
[0045] 進(jìn)一步，所述將所述特征狀態(tài)量量化，