本發(fā)明屬于電力設(shè)備故障計(jì)算領(lǐng)域，具體涉及一種基于狀態(tài)評(píng)價(jià)的電力設(shè)備故障率計(jì)算方法。

背景技術(shù)：

電力設(shè)備的故障率參數(shù)是進(jìn)行系統(tǒng)規(guī)劃、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的基礎(chǔ)，是將設(shè)備層面和系統(tǒng)層面聯(lián)系在一起的紐帶。電力設(shè)備的故障率等可靠性數(shù)據(jù)往往是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)得到的，它是一種統(tǒng)計(jì)意義上的平均值，是對(duì)設(shè)備一段時(shí)間內(nèi)運(yùn)行可靠性的宏觀評(píng)價(jià)，在數(shù)據(jù)量較少的情況下，用這種方法得到的故障率可信度很低。而狀態(tài)檢修決策中的電力設(shè)備故障率不同于統(tǒng)計(jì)得到的平均故障率，它要求設(shè)備的各個(gè)狀態(tài)都要有相應(yīng)的值，是一種瞬時(shí)故障率。因此需要一種以電力設(shè)備實(shí)際綜合狀態(tài)評(píng)分為依據(jù)，建立設(shè)備故障率與狀態(tài)評(píng)分之間的定量關(guān)系，為狀態(tài)檢修和系統(tǒng)規(guī)劃、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
：

為了克服上述背景技術(shù)的缺陷，本發(fā)明提供一種基于狀態(tài)評(píng)價(jià)的電力設(shè)備故障率計(jì)算方法。

為了解決上述技術(shù)問題本發(fā)明的所采用的技術(shù)方案為：

一種基于狀態(tài)評(píng)價(jià)的電力設(shè)備故障率計(jì)算方法：根據(jù)設(shè)備歷史狀態(tài)評(píng)分和故障次數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立故障率最小二乘數(shù)學(xué)模型，通過非線性最小二乘解法估計(jì)數(shù)學(xué)模型的關(guān)系式中的參數(shù)，即得到設(shè)備故障率與狀態(tài)評(píng)分之間的定量關(guān)系，結(jié)合狀態(tài)評(píng)價(jià)和定量關(guān)系即得電力設(shè)備的故障率。

較佳地，具體步驟包括：

步驟1，電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)；

步驟2，建立電力設(shè)備歷史狀態(tài)評(píng)價(jià)與故障次數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之間的定量關(guān)系；

步驟3，建立故障率求解最小二乘數(shù)學(xué)模型；

步驟4，對(duì)最小二乘數(shù)學(xué)模型進(jìn)行參數(shù)求解。

較佳地，步驟1電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)時(shí)基于巡檢、帶電檢測(cè)、在線監(jiān)測(cè)、停電試驗(yàn)、診斷性試驗(yàn)、家族缺陷、不良工況進(jìn)行的，評(píng)價(jià)對(duì)象包括現(xiàn)象強(qiáng)度、量值大小和發(fā)展趨勢(shì)。

較佳地，步驟1電力設(shè)備歷史狀態(tài)評(píng)價(jià)時(shí)尚未更新的狀態(tài)量，則沿用該狀態(tài)量的上一次的結(jié)果。

較佳地，步驟2以步驟1所得的以設(shè)備當(dāng)前的狀態(tài)量指標(biāo)為依據(jù)，以相關(guān)的評(píng)分導(dǎo)則為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)設(shè)備各部件進(jìn)行評(píng)分，可以求得設(shè)備的綜合狀態(tài)評(píng)分，并得到關(guān)系式λ＝A×e^B×ISE+C，其中，λ為設(shè)備故障率，單位為次/年，ISE為設(shè)備狀態(tài)評(píng)分，A為比例系數(shù)，B為曲率系數(shù)，C為位移系數(shù)。

較佳地，若一年里有n臺(tái)設(shè)備參與統(tǒng)計(jì)，每臺(tái)設(shè)備分別進(jìn)行m次狀態(tài)評(píng)分，每次時(shí)間間隔相等，則其中，λ_i為第i臺(tái)設(shè)備的年故障率，ISE_ij為第i臺(tái)設(shè)備第j次狀態(tài)評(píng)分值，i＝1,...,n,j＝1,...,m。

較佳地，若n臺(tái)設(shè)備一年里理論上的總故障次數(shù)為若實(shí)際中由于設(shè)備缺陷總共發(fā)生了N_f次故障，則

較佳地，步驟3建立故障率求解最小二乘數(shù)學(xué)模型為其中，d為對(duì)設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的年數(shù)；n^t為第t年參與統(tǒng)計(jì)的設(shè)備臺(tái)數(shù)；ISE_ij^t為第t年、第i個(gè)設(shè)備的第j次狀態(tài)評(píng)分值，i＝1,…,n^t，j＝1,…,m，t＝1,…,d；N_f^t為第t年實(shí)際故障的設(shè)備臺(tái)數(shù)；

f_t(A,B,C)對(duì)參數(shù)A、B、C的偏導(dǎo)數(shù)為：

較佳地，步驟4對(duì)最小二乘數(shù)學(xué)模型進(jìn)行參數(shù)求解的具體方法包括：

令f(x)＝(f₁(x),f₂(x),…,f_m(x))^T，由向量函數(shù)的一階泰勒展開式得f(x)≈f(x^k)+f'(x^k)(x-x^k)

其中，

F(x)＝(f(x),f(x))

≈(f(x^k)+f'(x^k)(x-x^k),f(x^k)+f'(x^k)(x-x^k))

＝||f(x^k)||²+2(x-x^k)^Tf'(x^k)^Tf(x^k)

+(f'(x^k)^Tf'(x^k)(x-x^k),x-x^k)

F'(x)＝2f'(x^k)^Tf(x^k)

F''(x)≈2f'(x^k)^Tf'(x^k)

根據(jù)求解無約束規(guī)劃問題的下降類算法得到如下迭代式：

x^k+1＝x^k+α_kp^k

＝x^k-α_k[F''(x)]^-1F'(x)

＝x^k-α_k[f'(x^k)^Tf'(x^k)]^-1f'(x^k)^Tf(x^k)

其中搜索方向p^k＝-[f'(x^k)^Tf'(x^k)]^-1f'(x^k)^Tf(x^k)，搜索步長(zhǎng)α_k按最佳步長(zhǎng)方法獲得；

使得p^k與負(fù)梯度方向偏斜，即令

p^k＝-[f'(x^k)^Tf'(x^k)+β_kI]^-1f'(x^k)^Tf(x^k)

其中，I為單位矩陣。

當(dāng)β_k＝0時(shí)，p^k就是搜索方向；

當(dāng)β_k≠0時(shí)，

本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明以電力設(shè)備實(shí)際綜合狀態(tài)評(píng)分為依據(jù)，提出了故障率與狀態(tài)評(píng)分之間的指數(shù)關(guān)系；以電力設(shè)備實(shí)際綜合狀態(tài)評(píng)分為依據(jù)，建立設(shè)備故障率與狀態(tài)評(píng)分之間的定量關(guān)系，通過非線性最小二乘問題的Gauss-Newton和Marquardt擬合解法，用來估計(jì)關(guān)系式中的參數(shù)；為狀態(tài)檢修和系統(tǒng)規(guī)劃、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

附圖說明

圖1為設(shè)備逐步老化的狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程；

圖2為考慮設(shè)備檢修的狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例電力設(shè)故障率與狀態(tài)評(píng)分關(guān)系曲線。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的說明。

一種基于狀態(tài)評(píng)價(jià)的電力設(shè)備故障率計(jì)算方法，根據(jù)設(shè)備歷史狀態(tài)評(píng)分和故障次數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立故障率最小二乘數(shù)學(xué)模型，通過非線性最小二乘解法估計(jì)數(shù)學(xué)模型的關(guān)系式中的參數(shù)，即得到設(shè)備故障率與狀態(tài)評(píng)分之間的定量關(guān)系，結(jié)合狀態(tài)評(píng)價(jià)和定量關(guān)系即得電力設(shè)備的故障率。

具體包括：

步驟1，電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)；電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)時(shí)基于巡檢、帶電檢測(cè)、在線監(jiān)測(cè)、停電試驗(yàn)、診斷性試驗(yàn)、家族缺陷、不良工況進(jìn)行的，評(píng)價(jià)對(duì)象包括現(xiàn)象強(qiáng)度、量值大小和發(fā)展趨勢(shì)。電力設(shè)備歷史狀態(tài)評(píng)價(jià)時(shí)尚未更新的狀態(tài)量，則沿用該狀態(tài)量的上一次的結(jié)果。

由于目前待評(píng)價(jià)的狀態(tài)量較多，同時(shí)成熟的帶電檢測(cè)技術(shù)較少，難以真正做到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的狀態(tài)，所以獲取狀態(tài)量的周期不相同，同一個(gè)評(píng)價(jià)周期內(nèi)不是每個(gè)狀態(tài)量都能得以更新。

設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)主要依據(jù)《國(guó)家電網(wǎng)公司輸變電設(shè)備狀態(tài)檢修試驗(yàn)規(guī)程》、《國(guó)家電網(wǎng)公司輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)導(dǎo)則》等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，依據(jù)收集到的各類設(shè)備信息，確定設(shè)備狀態(tài)和發(fā)展趨勢(shì)。

步驟2，建立電力設(shè)備歷史狀態(tài)評(píng)價(jià)與故障次數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之間的定量關(guān)系；以設(shè)備當(dāng)前的狀態(tài)量指標(biāo)為依據(jù)，以相關(guān)的評(píng)分導(dǎo)則為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)設(shè)備各部件進(jìn)行打分(扣分值)，可以求得設(shè)備的綜合狀態(tài)評(píng)分。因?yàn)樵O(shè)備的狀態(tài)評(píng)分越高(即扣分越多)，其健康狀況越差，所以在總體趨勢(shì)上，設(shè)備狀態(tài)評(píng)分和故障率之間應(yīng)該存在這樣的定性關(guān)系：設(shè)備狀態(tài)評(píng)分上升，故障率也隨之上升。假定它們之間具有如式所示的指數(shù)關(guān)系。

以步驟1所得的以設(shè)備當(dāng)前的狀態(tài)量指標(biāo)為依據(jù)，以相關(guān)的評(píng)分導(dǎo)則為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)設(shè)備各部件進(jìn)行評(píng)分，可以求得設(shè)備的綜合狀態(tài)評(píng)分，并得到關(guān)系式λ＝A×e^B×ISE+C，其中，λ為設(shè)備故障率，單位為次/年，ISE為設(shè)備狀態(tài)評(píng)分，A為比例系數(shù)，B為曲率系數(shù)，C為位移系數(shù)。

若一年里有n臺(tái)設(shè)備參與統(tǒng)計(jì)，每臺(tái)設(shè)備分別進(jìn)行m次狀態(tài)評(píng)分，每次時(shí)間間隔相等，則其中，λ_i為第i臺(tái)設(shè)備的年故障率，ISE_ij為第i臺(tái)設(shè)備第j次狀態(tài)評(píng)分值，i＝1,...,n,j＝1,...,m。

若n臺(tái)設(shè)備一年里理論上的總故障次數(shù)為若實(shí)際中由于設(shè)備缺陷總共發(fā)生了N_f次故障，則近似有如下關(guān)系：

只要具備三年以上的設(shè)備狀態(tài)評(píng)分和故障次數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，將每年的數(shù)據(jù)分別代入上式，通過最小二乘法即可求得適合于區(qū)域電網(wǎng)的A、B和C值，從而用于電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

步驟3，建立故障率求解最小二乘數(shù)學(xué)模型；

若對(duì)此類設(shè)備進(jìn)行了為期d年的狀態(tài)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，則求解此問題的最小二乘數(shù)學(xué)模型如下：

其中，d為對(duì)設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的年數(shù)；n^t為第t年參與統(tǒng)計(jì)的設(shè)備臺(tái)數(shù)；ISE_ij^t為第t年、第i個(gè)設(shè)備的第j次狀態(tài)評(píng)分值，i＝1,...,n^t，j＝1,…,m，t＝1,…,d；N_f^t為第t年實(shí)際故障的設(shè)備臺(tái)數(shù)；

f_t(A,B,C)對(duì)參數(shù)A、B、C的偏導(dǎo)數(shù)為：

步驟4，對(duì)最小二乘數(shù)學(xué)模型進(jìn)行參數(shù)求解。

上述式所示的非線性二乘問題采用Marquardt法。

針對(duì)如下非線性最小二乘問題：

令f(x)＝(f₁(x),f₂(x),…,f_m(x))^T，由向量函數(shù)的一階泰勒展開式得f(x)≈f(x^k)+f'(x^k)(x-x^k)

其中，

F(x)＝(f(x),f(x))

≈(f(x^k)+f'(x^k)(x-x^k),f(x^k)+f'(x^k)(x-x^k))

＝||f(x^k)||²+2(x-x^k)^Tf'(x^k)^Tf(x^k)

+(f'(x^k)^Tf'(x^k)(x-x^k),x-x^k)

F'(x)＝2f'(x^k)^Tf(x^k)

F''(x)≈2f'(x^k)^Tf'(x^k)

根據(jù)求解無約束規(guī)劃問題的下降類算法得到如下迭代式：

x^k+1＝x^k+α_kp^k

＝x^k-α_k[F″(x)]^-1F'(x)

＝x^k-α_k[f'(x^k)^Tf'(x^k)]^-1f'(x^k)^Tf(x^k)

此公式稱為Gauss-Newton法，其中搜索方向p^k＝-[f'(x^k)^Tf'(x^k)]^-1f'(x^k)^Tf(x^k)，搜索步長(zhǎng)α_k按最佳步長(zhǎng)方法獲得；

Gauss-Newton法存在的問題是：有時(shí)矩陣f'(x^k)^Tf'(x^k)不可逆，方法失效；有時(shí)搜索方向p^k與梯度F'(x)接近于正交，因而迭代進(jìn)展很慢，或出現(xiàn)假收斂。

為了克服Gauss-Newton法的不足之處，Marquardt提出了一種修正的方法，使得p^k與負(fù)梯度方向偏斜，即令

p^k＝-[f'(x^k)^Tf'(x^k)+β_kI]^-1f'(x^k)^Tf(x^k)

其中，I為單位矩陣。

當(dāng)β_k＝0時(shí)，p^k就是搜索方向；

當(dāng)β_k≠0時(shí)，

當(dāng)β_k足夠大時(shí)，p^k接近于F(x)的負(fù)梯度方向。因此Marquardt方法可以看作是Gauss-Newton法與最速下降法的結(jié)合，本文采用Marquardt方法對(duì)設(shè)備故障率求解。

采用Marquardt方法對(duì)設(shè)備故障率求解，取搜索步長(zhǎng)α_k＝1，計(jì)算步驟包括：

步驟41，給定初始值x⁰,β₀,γ,ε，置β＝β₀，k＝0；

步驟42，β＝β/γ；

步驟43，計(jì)算：

矩陣中的元素表示在x^k處的偏導(dǎo)數(shù)；

步驟44，p^k＝-[f'(x^k)^Tf'(x^k)+β_kI]-¹f'(x^k)^Tf(x^k)；

x^k+1＝x^k+p^k；

步驟45，若F(x^k+1)＜F(x^k)，則置x^k＝x^k+1轉(zhuǎn)步驟47；否則置β＝β·γ轉(zhuǎn)步驟46；

步驟46，若||f'(x^k)^Tf(x^k)||≤ε，則求出最優(yōu)解x^*＝x^k；否則轉(zhuǎn)步驟44；

步驟47，若||f'(x^k)^Tf(x^k)||≤ε，則求出最優(yōu)解x^*＝x^k；否則置k＝k+1轉(zhuǎn)步驟42。

本實(shí)施例中電力設(shè)備由正常狀態(tài)到故障狀態(tài)經(jīng)歷了狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程，如1所示，圖中S₁,S₂,…,S_n表示電力設(shè)備狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程中的逐步老化狀態(tài)，F(xiàn)表示故障狀態(tài)，狀態(tài)從完好狀態(tài)S₁逐漸向故障狀態(tài)F轉(zhuǎn)移時(shí)，設(shè)備故障的概率會(huì)增大。圖2考慮了檢修對(duì)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的影響，M₂,M₃,...,M_n表示檢修狀態(tài)，檢修后設(shè)備會(huì)提升到一個(gè)較好的狀態(tài)，因此檢修可以有效地延緩故障發(fā)生的時(shí)間。電力設(shè)備故障率與狀態(tài)評(píng)分?jǐn)M合曲線如圖3所示。

應(yīng)當(dāng)理解的是，對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說，可以根據(jù)上述說明加以改進(jìn)或變換，而所有這些改進(jìn)和變換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍。