一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，所述方法包括以下步驟：設(shè)備基本故障模式分類；定義基本概率參數(shù)；確定所述設(shè)備故障停運(yùn)對(duì)觀察條件的可信度；確定所述設(shè)備故障的先驗(yàn)概率；確定時(shí)變?cè)O(shè)備故障停運(yùn)概率。該方法在主觀貝葉斯方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合外部環(huán)境和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，運(yùn)用模糊專家系統(tǒng)和設(shè)備的先驗(yàn)故障概率模型，計(jì)算設(shè)備的時(shí)變故障概率，為形成基于風(fēng)險(xiǎn)度的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展軌跡奠定了基礎(chǔ)。
【專利說明】一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法

【技術(shù)領(lǐng)域】：
[0001] 本發(fā)明涉及一種設(shè)備故障概率確定方法，更具體涉及一種電力設(shè)備狀態(tài)和外部環(huán) 境變化的時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法。

【背景技術(shù)】：
[0002] 為適應(yīng)智能電網(wǎng)快速發(fā)展對(duì)電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行的影響，需要在智能調(diào)度系統(tǒng)現(xiàn)有研究 成果的基礎(chǔ)之上，提商調(diào)度系統(tǒng)本身感知電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)和潛在運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的能力，提商調(diào)度 系統(tǒng)自我決策水平，有效輔助調(diào)度運(yùn)行人員完成對(duì)電網(wǎng)的控制。
[0003] 電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展軌跡有別于傳統(tǒng)的電壓、功角單一物理量的變化曲線，它是一 個(gè)更加宏觀、抽象的概念，可以解釋為在一段時(shí)間內(nèi)電網(wǎng)運(yùn)行點(diǎn)的時(shí)序圖，描繪了歷史、當(dāng) 前、未來一段時(shí)間內(nèi)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的變化過程?；陲L(fēng)險(xiǎn)度的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展軌跡是考 慮電力系統(tǒng)運(yùn)行過程中的各種不確定性因素的影響，而給出的電網(wǎng)實(shí)時(shí)及未來短時(shí)間尺度 內(nèi)一種結(jié)合事故發(fā)生概率及其后果嚴(yán)重度的電網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)運(yùn)行人員防止停電事故的發(fā) 生具有一定的指導(dǎo)作用。
[0004] 建立設(shè)備故障概率模型是進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度計(jì)算的前提，更是建立基于風(fēng)險(xiǎn)度的電網(wǎng)運(yùn) 行狀態(tài)發(fā)展軌跡的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的電力設(shè)備故障概率主要應(yīng)用于電網(wǎng)規(guī)劃、設(shè)備檢修領(lǐng)域的 常規(guī)可靠性分析，著眼于設(shè)備的長(zhǎng)期穩(wěn)定性，忽略短時(shí)間尺度內(nèi)運(yùn)行工況變化對(duì)設(shè)備故障 概率的影響。而基于風(fēng)險(xiǎn)度的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展軌跡著眼于短時(shí)間尺度內(nèi)電網(wǎng)的運(yùn)行情 況，因此需要建立時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率模型。目前，時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率模型主要有指數(shù)分布、 威布爾分布、馬爾可夫過程解析模型，所建模型中的瞬時(shí)狀態(tài)概率往往是通過設(shè)備的故障 率和修復(fù)率參數(shù)體現(xiàn)的，與傳統(tǒng)可靠性評(píng)估停運(yùn)模型中故障率取為長(zhǎng)期統(tǒng)計(jì)平均值不同， 隨著設(shè)備運(yùn)行工況的變化，時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率模型中的故障率參數(shù)是時(shí)變的。這就需要大 量的歷史數(shù)據(jù)，否則時(shí)變參數(shù)的獲取比較困難。在考慮統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不足及工況信息不確定性 因素的影響下，不少學(xué)者利用模糊理論、可信度理論建立設(shè)備故障概率的非解析模型。在此 基礎(chǔ)上，本發(fā)明提供了一種計(jì)及設(shè)備運(yùn)行工況，基于主觀貝葉斯方法建立時(shí)變?cè)O(shè)備故障概 率模型的方法以克服上述缺陷。


【發(fā)明內(nèi)容】
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[0005] 本發(fā)明的目的是提供一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，該方法為形成基于風(fēng)險(xiǎn)度 的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展軌跡奠定基礎(chǔ)。
[0006] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，所 述方法包括以下步驟：
[0007] (1)設(shè)備基本故障模式分類；
[0008] (2)定義基本概率參數(shù)；
[0009] (3)確定所述設(shè)備故障停運(yùn)對(duì)觀察條件的可信度；
[0010] (4)確定所述設(shè)備故障的先驗(yàn)概率；
[0011] (5)確定時(shí)變?cè)O(shè)備故障停運(yùn)概率。
[0012] 本發(fā)明提供的一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，所述步驟（1)的故障模式包括導(dǎo) 線故障、桿塔故障和絕緣子故障；所述導(dǎo)線故障包括斷線故障、短路故障和閃絡(luò)故障；所述 絕緣子故障包括污閃故障、雷擊故障和機(jī)械故障。
[0013] 本發(fā)明提供的一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，所述步驟（2)中的參數(shù)包括觀察 條件S、證據(jù)Q、結(jié)論R和可信度C(Q/S);
[0014] 所述觀察條件S :指設(shè)備運(yùn)行工況；
[0015] 證據(jù)Q :指導(dǎo)致架空線路故障停運(yùn)的各種基本故障停運(yùn)模式；
[0016] 結(jié)論R :指架空線路故障停運(yùn)；
[0017] 可信度C(Q/S):指觀察條件S對(duì)證據(jù)Q的支持度。
[0018] 本發(fā)明提供的另一優(yōu)選的一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，所述設(shè)備運(yùn)行工況包 括設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和外部環(huán)境；
[0019] 所述可信度C(Q/S)取值通常為-K?+K中的某個(gè)整數(shù)，并通過下式（1)確定與條 件概率P(Q/S)的關(guān)系 ：
[0020]

【權(quán)利要求】
1. 一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟： (1) 設(shè)備基本故障模式分類； (2) 定義基本概率參數(shù)； (3) 確定所述設(shè)備故障停運(yùn)對(duì)觀察條件的可信度； (4) 確定所述設(shè)備故障的先驗(yàn)概率； (5) 確定時(shí)變?cè)O(shè)備故障停運(yùn)概率。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，其特征在于：所述步驟（1) 的故障模式包括導(dǎo)線故障、桿塔故障和絕緣子故障；所述導(dǎo)線故障包括斷線故障、短路故障 和閃絡(luò)故障；所述絕緣子故障包括污閃故障、雷擊故障和機(jī)械故障。
3. 如權(quán)利要求1所述的一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，其特征在于：所述步驟（2) 中的參數(shù)包括觀察條件S、證據(jù)Q、結(jié)論R和可信度C(Q/S); 所述觀察條件S :指設(shè)備運(yùn)行工況； 證據(jù)Q :指導(dǎo)致架空線路故障停運(yùn)的各種基本故障停運(yùn)模式； 結(jié)論R :指架空線路故障停運(yùn)； 可信度C(Q/S):指觀察條件S對(duì)證據(jù)Q的支持度。
4. 如權(quán)利要求3所述的一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，其特征在于：所述設(shè)備運(yùn)行 工況包括設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和外部環(huán)境； 所述可信度C(Q/S)取值通常為-K?+K中的某個(gè)整數(shù)，并通過下式（1)確定與條件概 率P(Q/S)的關(guān)系：
其中，K為可信度C(Q/S)取值的閾值。
5. 如權(quán)利要求1所述的一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，其特征在于：所述步驟（3) 中的可信度通過模糊專家系統(tǒng)建立，其確定步驟如下： (3-1)根據(jù)隸屬度函數(shù)，將輸入變量和輸出變量模糊化處理，將確定的值映射到相應(yīng)的 模糊子集； (3-2)構(gòu)建模糊規(guī)則庫(kù)； (3-3)通過模糊推理機(jī)將輸入空間上的模糊集合利用模糊規(guī)則映射到輸出空間的模糊 集合上； (3-4)輸出變量解模糊化； (3-5)通過組合證據(jù)為單一證據(jù)的析取計(jì)算公式，得到可信度C (Q/S)。
6. 如權(quán)利要求4所述的一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，其特征在于：所述步驟（4) 中的先驗(yàn)概率P(R)通過下式確定： P(R) = PIT 彡 t} = l-e_At (2) 其中，λ為設(shè)備的故障率，T為設(shè)備無(wú)故障運(yùn)行時(shí)間，t為到將來某一時(shí)刻設(shè)備總運(yùn)行 時(shí)間。
7. 如權(quán)利要求6所述的一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，其特征在于：所述步驟（5) 中的時(shí)變?cè)O(shè)備故障停運(yùn)概率通過主觀貝葉斯法確定，其確定公式（3)如下：
8. 如權(quán)利要求6所述的一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，其特征在于：所述隸屬度函 數(shù)及其參數(shù)根據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)確定；所述模糊規(guī)則通過專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)確定 并根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)的運(yùn)行情況進(jìn)行補(bǔ)充和修改；所述模糊推理機(jī)采用的模糊推理是Mamdani 型。
9. 如權(quán)利要求6所述的一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，其特征在于：通過重心法進(jìn) 行所述解模糊化，計(jì)算公式為：
其中，z為定義在論域Zi上的變量，Zi為設(shè)備各個(gè)基本故障停運(yùn)模式故障證據(jù)％的論 域；μ h為隸屬度函數(shù)； 所述可信度C(Q/S)通過下式（5)確定： C (Q/S) = max {C 浼/S)，C (Q2/S)，…C (Qi/S)} (5) 其中，C(Qi/S)}為觀察條件S下的設(shè)備各個(gè)基本故障停運(yùn)模式證據(jù)％的可信度C(Qi/ S)。
10. 如權(quán)利要求4所述的一種時(shí)變?cè)O(shè)備故障概率確定方法，其特征在于：所述所述可信 度C(Q/S)與條件概率P(Q/S)的關(guān)系通過3個(gè)點(diǎn)進(jìn)行分段線性插值得到，所述3個(gè)點(diǎn)為： C (Q/S) =-K，表示在觀察S下證據(jù)Q肯定不存在，即P (Q/S) = 0 ; C (Q/S) = 0,表示觀察S與初始證據(jù)Q無(wú)關(guān)，即P (Q/S) = P (Q); C (Q/S) =+K，表示在觀察S下證據(jù)Q肯定存在，即P (Q/S) = 1。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104050377SQ201410286145
【公開日】2014年9月17日 申請(qǐng)日期:2014年6月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月24日
【發(fā)明者】游大海, 田珂, 楊勝春, 姚建國(guó), 龍呈, 陳齊瑞, 馮樹海, 於益軍, 李峰, 潘玲玲, 徐鵬 申請(qǐng)人:國(guó)家電網(wǎng)公司, 中國(guó)電力科學(xué)研究院, 華中科技大學(xué), 江蘇省電力公司