考虑极端天气冲击过程的风电机组竞争失效可靠性评估

针对风电机组的运行可靠性易受极端天气影响的问题,提出了一种考虑极端天气冲击过程的风电机组竞争失效可靠性评估方法。同时考虑风电机组自然退化、极端天气冲击导致的瞬时退化以及极端天气持续过程产生的加速退化,构建极端天气下的风电机组综合退化模型;考虑风电机组退化过程对其耐冲击性能的影响,建立风电机组竞争失效可靠度模型以评估风电机组可靠性;基于我国北方某风电场工程数据和极端天气历史数据评估了某2 MW风电机组的可靠性并进行了参数灵敏度分析。结果显示,到第5年时,仅考虑自然退化的方法评估风电机组可靠度为0.84,而考虑极端天气冲击过程的方法评估风电机组可靠度为0.178,后者更加符合工程实际。通过模型参数的灵敏度分析发现,运行时间超过3年后,退化失效开始逐渐影响风电机组的可靠性。     

基于二元非线性Wiener随机过程的变压器油纸绝缘剩余寿命预测方法

针对传统单性能退化量的油浸式电力变压器油纸绝缘剩余寿命预测方法难以全面反映油纸绝缘退化行为,且缺乏对多性能退化量间相关性的考虑,该文充分考虑退化过程的随机性和非线性,提出了一种基于二元非线性Wiener随机过程的变压器油纸绝缘剩余寿命预测方法。首先,基于非线性Wiener随机过程建立单性能退化量的油纸绝缘退化模型,刻画油纸绝缘退化过程的随机性和非线性;然后,基于Copula函数建立两性能相关的退化模型,更加全面地分析两性能退化量所反映的变压器油纸绝缘联合退化行为;最后,采用MCMC-Gibbs抽样算法估计模型未知参数,实现变压器油纸绝缘剩余寿命预测。该文以糠醛和甲醇含量作为性能退化量,依托加速热老化实验数据进行实例验证,对比单性能、两性能独立、两性能相关三种情况下的可靠度曲线及剩余寿命预测结果,结果表明,该文所提方法能够更加合理全面地描述退化过程,可靠度曲线更贴近真实结果。     

基于残差U型网络的低压台区电力缺失数据补全方法

低压台区的用户电力数据在采集、传输等环节出现无规律缺失导致后续台区应用分析出现误差,为保证低压台区电力数据的完整性,提出了基于残差U型网络(RU-Net)的多用户电力缺失数据补全方法.首先,根据低压台区多用户电力数据缺失的特点,将电力数据构成可供一维卷积操作的时空张量数据格式.然后,利用RU-Net的编码与解码能力实现...