基于灰色熵AHP与TOPSIS法的风电机组运行可靠性评估方法

为实现风电机组运行状态的实时评估,提出了一种基于SCADA运行数据的风电机组运行可靠性评估方法。该方法首先通过层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和熵权法分别计算目标属性的主观权重和客观权重,采用灰色关联度法计算目标属性的关联权重,并对3种权重通过松弛因子进行线性融合得到组合权重。然后通过改进的优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)对风电机组可靠性进行评估得到风机状态评估结果,最后将组合权重松弛因子d由0到1连续取值,进行敏感性分析。本方法应用于某风电场9台风机的可靠性指标仿真评估,结果表明,基于该方法得到的评估结果更接近风机实际运行状态,具有更高的可信度。本文提出的方法为合理制定风电机组检修计划提供了新的技术手段。     

宏试验在水电机组状态监测数据分析中应用

采用宏试验的水电机组健康状况评估方法,是将机组正常运行工况当作试验,与人工试验相结合开展宏试验数据分析及状态评估工作,评价机组健康状态及性能指标。文章通过运行状态检测实时评估机组健康状况,实现机组健康状况在线监测,并进行了实例验证。     

考虑多信息融合的风电机组状态评估与预测系统开发

为降低风电机组故障发生概率,提高其可靠性,该文利用数据采集与监控系统（supervisory control and data acquisition,SCADA）检测获得的风电机组运行状态数据,通过研究多指标融合状态评价模型及其预测算法,解决风电机组状态参数评估与预测难题。结合SCADA系统结构,设计并规划风电机组状态参数评估与预测系统架构与功能;利用输出功率波动、风能利用率以及开机运行比率3项参数,基于阈值法,建立风电机组状态退化评价指标模型,通过主成分分析法对3个评估标准进行权重计算,并将各指标进行信息融合,综合反应风电机组运行状态;设计Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory风电机组状态预测模型,实施风电场运行状态参数预测;开发风电机组状态评估与预测系统软件,验证所提方法的有效性。     

基于趋势预测的大型风电机组运行状态模糊综合评价

大型风力发电机组的设备维修与更换的费用昂贵,因此及时准确地对风电机组运行状态进行评估,可有效节约检修维护成本。为此,提出一种基于状态参数趋势预测的大型风电机组运行状态模糊综合评价策略。首先分析并归纳大型风电机组的重要运行状态参数,采用层次分析法构建出评价模型,在状态参数的劣化度计算中结合模糊趋势预测策略,然后应用模糊隶属度加权进行逐层评价结论的综合,在总体评价结论的综合策略上对传统方法进行有益的改进。算例表明,与常规模糊评价策略相比,提出策略更具合理性,有助于及时发现早期故障隐患,可为风电场合理安排机组的调度运行与检修维护计划提供参考。     

风电机组运行状态参数的非等间隔灰色预测

为了实现风电机组故障预警和智能状态检修,提出了风电机组运行状态趋势的灰色非等间隔预测研究。首先,考虑不同间隔段历史数据所反映机组趋势和变化规律差别,对监测数据抽取多组非等间隔时间序列,利用平均弱化缓冲算子,分别建立非等间隔灰色GM(1,1)预测模型。其次,引入关联度概念,选择各组非等间隔灰色预测值与实际值之间最大关联度的预测结果,应用建立的灰色关联组合预测模型,对某850kW变速恒频风电机组的发电机转速及部件温度等运行状态参数进行预测。最后,对某2MW风电机组运行转速进行预测,并与反向传播(BP)神经网络和支持向量机方法的预测结果进行比较,结果表明风电机组运行状态参数的非等间隔灰色预测具有较高的精度。     

基于灰色关联度和TOPSIS的真空断路器运行状态综合评估

基于灰色关联度和TOPSIS法对真空断路器运行状态进行综合评估,根据真空断路器典型故障类型,构建由振动信号、真空度、电寿命、触头温度组成的评估指标体系,采用熵权法确定各项指标权重系数。通过样本与正理想解和负理想解的欧氏距离和灰色关联度描述样本与理想方案的贴近程度,综合灰色关联度和欧氏距离计算评估样本的相对贴近度,并据此对评估样本进行优劣排序。实例论证及与其他方法对比表明,该方法可以客观有效地评估真空断路器运行状态,为合理安排真空断路器检修计划以及指导真空断路器设备维修提供可靠参考。     

变电站继电保护运行工况在线监测的实现

指出传统的继电保护装置检修采用定期检验模式,造成了“过度检修”和“检修不足”两大主要问题.结合德清供电公司现场运行检修统计数据,分析了常见继电保护装置故障及解决措施,探讨了变电站二次设备在线监测技术,阐述了相关电气指标采集方法及各性能指标的健康度模型的建立,通过每个指标的权重分配,得到对继电保护设备的运行状况在线评分及健康度评估.     

水电机组状态检修现状分析

状态检修能最大限度地延长检修间隔,降低水电机组的运行成本,保证安全生产。在分析我国水电机组现有检修制度不足的基础上,系统介绍我国开展状态检修工作的发展状况及存在的问题,特别对于不同的故障诊断方法在水电机组上的应用进行详细描述。指出对水电机组开展状态检修是水电机组检修的发展方向。     

基于虚拟仪器的水电机组在线状态监测系统的研究

随着水电机组状态检修的不断开展,需要实现对机组的状态监测,及时了解机组的运行情况并能及时处理。考虑到水电机组状态监测的多样性和复杂性,结合实际,提出了水电机组在线状态监测的项目和基于PXI总线仪器和LabVIEW的具体实施方案。状态监测系统通过对水电机组状态量的采集、处理和分析,实现水电机组运行状态在线实时监测,极大地提高了机组利用率。该系统在水电机组在状态检修中得到了实际应用。     

水电机组状态检修技术的几点认识

针对当前国内水电机组状态检修技术的现状,对几个核心问题包括水电机组状态检修技术的定位、人工智能、机组的个性和共性、健康标准等进行了探讨,指出了当前的工作重点。从水电厂的实际需要和现实的技术水平出发,提出了水电机组状态检修技术健康发展的思路。     

模糊层次灰关联在给水泵状态评价中的应用

针对给水泵运行工况复杂、准确评价难的问题,阐述了模糊层次分析法及灰关联理论,建立了模糊层次灰关联的评价模型。提出了一种基于模糊层次灰关联的给水泵状态评价方法,即采用模糊层次分析法(FAHP)确定各指标的权重系数,对灰色关联系数加权得到灰色关联度,由给水泵被评估参数和等级标准参数的相关度评价结果得出给水泵所处的状态。计算结果表明,该模型用于给水泵状态评价有效可行,能提高给水泵的安全性和经济性,为检修决策提供了依据。     

适用于水电机组开机过程的轴承状态综合评估方法

为了克服利用单一限值难以充分表征水电机组轴承状态的缺陷和不足,基于机组开机过程多项参数指标,提出了一种具有层次性的轴承状态综合评估方法。该方法利用专家经验和权重渐变性的组合赋权来确定各项指标的综合权重,并通过概率论和模糊理论求取评判矩阵,最终得到水电机组轴承状态综合评价指标值。以某机组运行实测数据为例进行验证,结果表明该方法具有工程适用性。     

基于虚拟仪器的水电机组在线状态监测系统的研究

为了实施水电机组状态检修,需要实现对机组的在线状态监测。考虑到水电机组状态的多样性和复杂性, 应合理选择水电机组在线状态监测的项目,采用基于PXI总线仪器和LabVIEW的具体实施方案。状态监测系统通过 对水电机组状态量的采集、处理和分析,来实现水电机组运行状态在线实时监测,极大地提高了机组利用率。该系统 在水电机组的状态检修中得到了实际应用。     

国内水电机组状态检修技术现状分析

结合长江三峡工程开发总公司牵头的全国范围内水电机组状态检修技术调研,对目前国内水电机组状态检修技术及其应用环境进行了初步分析和探讨,介绍了国内水电机组状态检修技术的主要功能、结构特点及当前主要的研究课题,同时提出了实施水电机组状态检修系统的建议。     

水轮发电机组检修的必然趋势：状态检修

论述了水电机组实施状态检修的优点及状态检修的基本原理。从水电机组实施状态检修的监测系统及诊断技术的发展两方面说明了水电机组实施状态检修的可行性。结合青海省实际得出水电机组实施状态检修的必要性和可行性结论,并结出实施状态检修的流程图。     

电力变压器运行状态的灰色层次评估模型

电力变压器运行状态评估是指导变压器状态检修及提高电力系统运行可靠性的重要手段。根据变压器状态信息的多层次性和多因素性，文中建立和量化了变压器状态评估的层次指标体系。引入了灰色层次评估法，分别建立变压器突变状态和渐变状态评估模型，利用关联层次分析确定变压器的具体状态。指标的权重先由灰色关联分析法确定常权权重，并对常权权重进行修正得到其变权权重，以提高状态评估的准确性。实例分析表明了变压器运行状态的灰色层次评估模型的合理性和有效性。     

基于改进雷达图理论的交联聚乙烯电力电缆运行状态综合评估

为了对电力电缆状态检修提供决策支持,提出了一种基于改进雷达图理论的交联聚乙烯电力电缆运行状态综合评估模型。通过预防性电气试验、在线监测技术、设备缺陷及运行检修记录等途径获取电缆特征变量,建立了电缆运行状态综合评价指标体系。运用改进的层次分析法得到各项指标的权重值,在此基础上,对雷达图中各评估指标对应的扇形区域进行排序和角度分配,推导出了交联聚乙烯电力电缆运行状态综合评估和指标属性灵敏度计算公式。结合实际算例对电缆运行状态进行了定量评估分析,并与现有方法进行比较验证了该模型的正确性与优越性。     

水轮发电机组状态检修研究

水办发电机组状态检修是一种现代化管理手段,是科学的确定机组检修间隔、工期及检修内容的方法,通过对机组进行监测,可以用量少的人力,最大限度保证机组安全稳定运行。文章从资料收集、监测方案、数学模型、专家经验以及可实施性等角度研究了状态检修工作的主要内容及实施方案。状态检修是电网发展的必然趋势,也是水电机组检修工作的一次革命。     

基于MI-GA-BP和误差统计分析的水电机组健康评估模型研究

针对水电机组运行期间故障样本较少,难以构建故障诊断模型的问题,提出基于MI-GA-BP和误差统计分析的方法构建水电机组健康评估模型。首先通过互信息理论选择相关的多个工况参数,进而采用GA-BP神经网络建立水电机组的振动预测模型,确定健康评估模型的基准值。然后通过对振动相对预测误差进行统计分析,采用非参数核密度估计法和正态分布估计法分别拟合其概率密度函数,计算在一定置信水平下的置信区间,采用熵权法对2种方法得到的区间进行组合得到最优区间,得到健康评估模型的界限值。通过仿真分析表明,所构建的健康评估模型能够实时反映机组的健康状态,判断其是否处于异常状态。     

水电机组状态检修模式探讨

为确保水电机组的安全稳定和经济运行,需要实现对水电机组的状态检修。介绍了水电机组状态检修的基本概念,分析了当前水电机组检修模式中存在的一些问题,重点研究和分析了水电机组的状态监测和故障诊断,结合实际情况,提出了实际实施过程中应注意的问题及相应对策。