基于故障树分析的电力变压器可靠性跟踪方法

电力变压器是电力系统中最重要的输变电设备之一,提高电力变压器的可靠性,对整个电网的安全可靠运行具有重要意义。提出了基于故障树分析的系统不可靠性跟踪和薄弱环节辨识方法。给出了应用故障树评估系统可靠性指标的最小割集法。提出了适用于故障树分析的系统不可靠性指标比例分摊准则和系统不可靠性指标跟踪算法。根据变压器结构、各部件功能和故障模式分析,建立了变压器故障树模型。对变压器进行了可靠性跟踪算例分析,确定了影响变压器可靠性的关键部件,辨识了变压器薄弱环节。     

HVDC输电系统可靠性跟踪方法

由于高压直流输电(HVDC)系统结构复杂、元件众多,各元件对系统不可靠性的影响各不相同,如能找到一种不可靠性分摊方法,给出各元件对系统不可靠性的贡献大小,以确定直流输电系统的薄弱环节,将为运行和规划人员提供一种新的可靠性分析方法。针对该问题,提出基于比例分摊思想的系统不可靠性跟踪准则,结合可靠性计算中的子系统划分,又提出了直流输电系统可靠性跟踪的2次分摊方法。在子系统可靠性跟踪中,应用比例分摊准则得到各子系统内部元件对子系统可靠性指标的分摊;在整个直流系统可靠性跟踪中,基于该准则得到各子系统可靠性指标对直流系统各可靠性指标的分摊;最后合并2次分摊结果即可得到各元件对系统可靠性指标的分摊。采用某工程算例进行测试分析,结果证实该文提出的可靠性跟踪方法能够将HVDC输电系统可靠性指标公平合理地分摊到各元件或子系统,并有效地辨识了系统的薄弱环节。     

计及开关故障的复杂配电系统可靠性评估

结合中压配电网复杂的结构特点,提出一种计及开关故障的配电系统可靠性评估算法。首先给出邻接表的构造方法,基于此提出配电网分块快速形成算法。配电网常具有树状运行特点,在故障解析模拟时,将开关元件故障对系统可靠性的影响分摊到连接开关的相邻分块的故障后果中,进而提出计及开关故障的可靠性等值解析模型,不需单独进行开关元件故障的可靠性分析即可计算其对系统可靠性的影响,应用该算法对RBTS-BUS6和RBTS-BUS4系统及实际中压配电网进行了可靠性评估,结果表明该算法有较明显的速度优势,具有高效性和工程实用性。     

配电网可靠性薄弱元件辨识模型及应用

可靠性跟踪方法是辨识电力系统薄弱环节的主要方法之一,通过跟踪分析可得到各元件对系统可靠性指标的贡献率,分析得到系统的薄弱环节。基于配电网分块算法和可靠性跟踪准则,提出配电网元件可靠性双层分摊模型,深入分析了可靠性跟踪指标,基于跟踪结果辨识出系统的薄弱环节,并给出可靠性的改善措施。应用可靠性跟踪原理以及双层分摊模型,对IEEE RBTS BUS6系统以及某地区实际配电系统进行了算例分析,辨识出以上系统的薄弱环节,并给出了可靠性改善措施。     

基于故障树模型的光伏跟踪系统可靠性分析

针对光伏跟踪系统可靠性评估进行了研究,通过对光伏跟踪系统主要结构进行分析,提出光伏跟踪系统可靠性评估指标,建立光伏跟踪系统可靠性评估故障树以及各模块可靠性模型。根据某跟踪型光伏电站现场实际故障情况的数据统计与分析,采用极大似然估计法确定各模块可靠性参数,并利用故障树对光伏跟踪系统整体可靠性进行评估,结果证明此评估方法的有效性。     

基于贝叶斯网络和分块技术的配电网可靠性评估

提出一种基于贝叶斯网络的配电网可靠性评估算法。以配电网可靠性评估的分块为基础,建立配电网4层贝叶斯网络,即元件层、分块层、负荷点层和系统层。根据配电网分块形成的等效网络,建立元件层和分块层间的关系;通过解析枚举分块及开关元件的故障,得到负荷点的节点类型,建立分块层和负荷点层间的关系,并通过矩阵存储实现负荷点可靠性计算;建立负荷点层和系统层间的关系,实现系统可靠性计算。根据贝叶斯网络的双向推理功能,提出通过元件可靠性参数辨识负荷点薄弱环节的方法,及通过各元件分摊的期望缺供电量指标辨识系统薄弱环节的方法。对RBTS母线2等算例系统进行可靠性评估和分析,验证了算法的正确性和高效性。     

不同过程层网络结构的保护系统可靠性分析

数字化变电站过程层存在多种形式的网络结构,研究不同网络结构下继电保护系统的可靠性对过程层网络结构的选择和工程应用具有重要意义。根据数字化变电站继电保护系统的构成特点,提出了一种保护系统可靠性分析方法。该方法将保护系统划分为采样子系统和跳闸子系统,分别建立其故障树模型。综合考虑设备故障和修复过程,利用故障树和蒙特卡罗(Monte Carlo)仿真相结合的求解方法计算保护系统可靠性。最后应用所提出的分析方法,对不同网络结构下保护系统的可靠性进行了评估,通过对元件概率重要度分析,给出了影响保护系统可靠性的主要元件。     

高压直流输电系统可靠性灵敏度分析模型

为从元件层面刻画高压直流输电系统可靠性影响程度，提出了直流系统元件可靠性灵敏度指标，结合故障树法及频率和持续时间法建立了高压直流输电系统元件可靠性灵敏度分析的组合模型，提出了直流系统可靠性评估概率灵敏度和关键重要度的定义。最后通过2个算例，对单/双12脉高压/特高压直流输电系统进行可靠性评估及灵敏度分析，基于计算结果对各元件或子系统对系统可靠性的影响及元件备用的影响进行了全面探讨。该方法对于识别系统的薄弱环节，对系统的增强措施分析及系统运行维修决策具有参考意义。     

基于双向层级结构的计及开关故障的配电系统可靠性评估

提出了一种基于双向层级结构的计及开关故障的配电系统可靠性评估算法。首先以断路器或隔离开关为边界元件将配电系统划分为断路器块和隔离开关块,并提出了基于广度遍历算法的分块方法。为简化可靠性评估过程,采用顺向层级矩阵传递元件块故障对下游负荷可靠性指标的影响,采用逆向层级矩阵传递隔离开关块故障对上游负荷可靠性指标的影响。分析了开关与相邻元件块故障后果的异同,提出了将开关可靠性数据融合至相邻元件块中通过双向传递过程计及开关故障的影响。应用该算法对RBTS-BUS6进行可靠性评估,结果表明该算法能显著提高计算效率,适用于计及开关故障的复杂配电系统可靠性评估。     

直流系统可靠性故障树评估模型及应用

直流系统可靠性评估已变得日益重要。利用故障树分析的相关理论,根据直流输电的基本原理,从引起直流系统故障的原因入手,建立了高压直流输电系统的故障树结构,所建立的故障树结构,考虑了引起系统失效的所有事件和换流站内元件存在备用的情况,是一种有效的可靠性评估算法。     

基于多分类融合模型的智能电能表故障预测北大核心

由于智能电能表功能的丰富多样,随之而来的是设备故障类型及故障率的不断增加,如何准确地判断智能电能表的故障类型,提高故障表的检修效率,对保障智能电能表的安全稳定运行十分重要。文中提出一种基于多分类融合模型的智能电能表故障预测算法。针对智能电能表故障进行多维度分析及故障类型筛选;通过欠采样和过采样相结合的混合采样方式解决数据集中类不平衡问题,构建分类预测模型所需数据;利用基础分类算法的组合获取最优融合算法,在公共数据集上验证了所提算法的有效性,融合后的准确率较基础分类模型有稳定提升,以近年来电网系统中实时采集的智能电能表故障数据为基础,进行了基础模型与融合后算法模型的实验对比,结果表明文中所提的多分类融合算法模型在故障预测的准确率和可靠性上有明显的提升。     

基于混合威布尔模型的智能电能表可靠性评价方法

针对当前智能电能表故障类型多样、可靠性评价单一的问题,本文提出基于混合威布尔模型的可靠性评价方法。首先基于智能电能表各单元串联关系和故障事件进行故障类型分类,利用最小二乘法推算各单元故障类型的尺度与形状参数,结合中位秩与平均秩次计算智能电能表累计失效概率提高模型准确度,并通过熵权法计算各故障类型对整表可靠度影响的权重系数,据此建立基于混合威布尔模型的智能电能表可靠性评价方法。实例结果表明：本文提出方法在各类故障类型下均能准确得到智能电能表可靠度评估,并能准确获得智能电能表单元模块的可靠度,与现有方法相比,本文方法不需大量先验知识,且实现简单、准确度更高。     

基于异常事件故障关联度的电能表可靠性评价方法

随着智能电网的全面建设,使得通过智能电表终端的用电采集数据来对电能表可靠性评价成为了可能。本文提出了一种基于异常事件故障关联度的电能表可靠性评价方法。由于电能表故障引起的异常事件报警存在一定的耦合关系,所以将异常告警事件分为单异常事件和并发异常事件进行分析。对于单异常告警事件,分析电能表发生异常事件报警的次数与电能表故障有无直接关系;对于组合异常告警事件,利用Apriori算法筛选出频繁发生的组合异常告警事件,然后计算异常事件的故障关联度。最后通过异常事件的故障关联度对同地区尚在运行的电能表进行可靠性评价。实例分析结果验证了本文方法的可行性。     

典型环境下智能电能表可靠性指标体系及指标量化

针对智能电能表在高严寒、高海拔、高湿热、高盐雾、高干热等典型环境下运行时故障率高、可靠性降低的情况,分析了典型的域特征对智能电能表运行可靠性的影响因素,选取层次结构作为可靠性指标体系的基本数据结构,提出了典型环境下智能电能表可靠性指标体系;基于层次分析理论和熵理论,提出了一种改进熵权法,用于典型环境下智能电能表可靠性指标的量化分析和权重计算;基于地域差异建立的智能电能表可靠性指标体系与指标量化方法,更加有效地完善了智能电能表的评价体系,提高了智能电能表的管理水平,为开展差异化招投标及电能表制造工艺控制提供技术支撑。     

电能表故障预测的代价敏感模型研究

对电能表故障的准确预测是及时处理异常电能表,实现拆回电能表的自动分拣与质量评估的关键环节。为解决电能表故障预测这一高度不平衡的分类问题,文章提出一种代价敏感的多分类集成树模型。通过层次聚类等预处理技术,对数据特征维度进行压缩以抑制过拟合;通过优化基于类别先验概率设计的代价敏感目标函数,模型可以有效克服由于数据集不平衡导致的偏差。在真实数据集的测试表明,模型对电能表故障预测的精度达到较高水平。     

智能电能表故障预警系统的设计与开发

智能电能表因其信息采集的便利性以及功能的完善性而广泛普及,如何高效且有针对性地对数量如此庞大的智能电能表进行维护是电力运营企业面临的挑战.针对此问题,文中提出了基于数据挖掘技术的智能电能表故障预警方法,即利用C 5.0算法构建智能电能表的故障预警模型,通过大量训练集对模型进行训练,再利用测试集计算模型的预警准确度.通过VS 2016平台搭建了故障预警系统,仿真结果表明,此系统能够对智能电能表的运行状态进行准确预警,电力运营企业可根据预警结果对异常的电能表进行重点检查,由此节省由于逐户排查所浪费的人力物力.     

智能电能表批次故障预警和寿命预估方法

随着智能电网的建设,智能电能表投运数量出现大幅增长。基于现场可靠性数据,使用极大似然法对智能电能表的分布参数进行估计,提出了智能电能表批次故障预警和寿命预估方法。实际验证结果表明,所提方法可以预警存在故障的智能电能表批次,预估可靠寿命,为智能电能表轮换机制的优化提供理论和数据支撑。     

智能电能表批次故障预警和寿命预估方法

随着智能电网的建设,智能电能表投运数量出现大幅增长。基于现场可靠性数据,使用极大似然法对智能电能表的分布参数进行估计,提出了智能电能表批次故障预警和寿命预估方法。实际验证结果表明,所提方法可以预警存在故障的智能电能表批次,预估可靠寿命,为智能电能表轮换机制的优化提供理论和数据支撑。     

智能电能表综合性能评级方法研究*

针对目前国内智能电能表综合性能评价缺失的情况,提出一种基于数据挖掘方法的智能电能表综合性能评级方法。基于大量智能电能表样本的全性能试验数据,选取代表性试验项目数据作为性能评级指标,利用主成分法分析某一评级指标下不同试验点的影响程度,给出不同试验点的权重值,通过加权处理获得各评级指标数据,得到评级指标矩阵。采用k均值聚类分析法构建智能电能表综合性能评级模型,对所选各样表性能给出评级结果。最后随机选取三个不同电能表厂家的样表,结合电能表现场故障率统计情况等分析其评级结果分布,验证了该评级方法对电能表综合性能评级的合理性及可靠性。     

基于FPGA仿真模拟技术的智能电能表软件可靠性测试系统设计

针对智能电能表软件可靠性测试问题,设计了一种基于FPGA仿真模拟技术的智能电能表软件测试系统,采用FPGA模拟智能电能表外围电路各功能芯片,实现了智能电能表的软件可靠性测试。之后,对该测试系统进行了性能验证,验证结果表明:基于FPGA仿真模拟技术的智能电能表软件测试系统可测试出不同厂家的智能电能表在极限情况下存在的深度软件缺陷,有效提高了智能电能表软件成熟度和可靠性,减少了智能电能表批量运行故障。