CN102081765A - 输电设备状态检修的系统性控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了输电设备状态检修的系统性控制方法，将输电系统状态检修分为输电设备信息采集和系统性状态检修策略制定两大步骤。输电设备信息采集包括设备状态信息采集和输电系统运行信息采集。系统行状态检修策略制定首先形成检修策略基础数据库，采用状态检修系统控制算法求解，并校核及输出得到最优的检修安排策略。本发明中使用的方法可减少检修过程的盲目性，避免检修不足或检修，综合平衡增加设备使用寿命和提高检修周期内的系统可靠性的目标，从系统整体效益最大的角度安排输电设备检修的时段和类型，提高系统检修安排的经济性和可靠性。

Description

输电设备状态检修的系统性控制方法

技术领域

本发明属于电工技术领域，涉及设备状态检测与检修规划控制策略方法，是在线状态检测与检修规划系统自动装置实现的一部分，适用于电力系统输电设备检修安排，是当前智能电网功能实现的一部分。

背景技术

输电系统的检修对保证系统可靠运行具有重要作用，是维持输电网安全稳定运行、保护设备和延长其使用寿命周期的重要手段。电力设备检修经历了事故后维修(corrective maintenance，CM)、预防性维修(preventive maintenance，PM)及预知性维修(predictive maintenance，PdM)三个发展阶段。

a.事故后检修

事故后检修是当设备无法继续维持和完成指定的功能时，退出运行进行维护和维修的方式，是被动的、不可预知的，需要较大的人力物力和承受较高的停运损失经济费用，有时还会威胁设备本身及工作人员安全。

b.预防性维修

预防性检修作为我国当前输电设备检修的主要方式，包括基于使用寿命的维修策略(age-dependant PM)和定期维修策略(periodic PM)两类。

基于使用寿命的维修策略(age-dependant PM)主要依据是高压电气设备的预防性试验。但随着用电部门要求的提高，基于使用寿命的维修策略已经越来越不适用，主要表现在：

①需要停电进行试验，而许多重要电力设备轻易不能退出运行；

②停电后设备状态(如电压、温度等)和运行情况不一致，影响判断准确性；

③由于是周期性定期试验，仍可能在2次试验期间发生故障。

定期维修策略(periodic PM)是对设备定期进行维护和维修，又称之为计划检修。但是由于检修计划是提前制定的，不能系统实际运行时系统和设备实际运行状况，所以仍存在临时性维修频繁、维修不足或维修过剩、盲目维修等缺陷，使得系统检修获得的经济性和可靠性效益较差。

c.设备状态检修

设备状态检修(condition-based maintenance--CBM)是指通过获取设备的历史运行、检修及试验状态和连续监测数据，分析其变化趋势并加以预测、诊断，用于设备寿命周期管理优化，从而确定检修项目、频度与检修内容。这种检修方式以在线监测数据和离线检测数据为基础，充分利用设备信息使检修安排更有针对性，提高了设备管理水平和寿命。

但是由于输电系统是由多个设备构成的复杂系统，存在网络约束、潮流约束和可靠性约束等条件约束，没有考虑设备在系统中重要性和系统本身的复杂性，而只从延长单个设备使用寿命入手，得到优化的设备检修安排计划，往往仍然存在不合理的因素，甚至可能得到与系统需求相反的检修安排。

如在系统高负荷、高风险运行方式下，按照设备状态检修安排大修，可能使系统情况更加恶化，造成切负荷概率增加；不检修则设备停运风险增加，设备故障后维修费用增加。这就需要根据比较安排设备不检修时造成的设备停运、系统停运风险损失以及设备维修费用增加损失和检修造成的负荷停运损失。

发明内容

本发明提出的输电系统状态检修在设备监测和故障分析诊断的基础上得到设备状态信息，评估设备运行状态，提高了检修的针对性；同时结合输电系统运行状态信息，综合分析并评估系统整体运行条件和可靠性水平，从系统角度而不是单个设备角度，研究了优化整个输电系统的状态检修安排的方法。本发明中使用的方法可减少检修过程的盲目性，避免检修不足或检修，综合平衡增加设备使用寿命和提高检修周期内的系统可靠性的目标，从系统整体效益最大的角度安排输电设备检修的时段和类型，提高系统检修安排的经济性和可靠性。

本发明将输电系统状态检修分为输电设备信息采集和系统性状态检修策略制定两大步骤。输电设备信息采集包括设备状态信息采集和输电系统运行信息采集。系统行状态检修策略制定包括形成检修策略基础数据库、状态检修系统控制算法求解、校核及输出检修安排策略。

本发明的技术方案是这样实现的：

该方法分为输电设备信息采集和系统性状态检修策略制定两大步骤，输电设备信息采集包括设备状态信息采集和输电系统运行信息采集，系统行状态检修策略制定包括形成检修策略基础数据库、状态检修系统控制算法求解、校核及输出检修安排策略；

1)输电设备信息采集：

设备的状态信息通过巡视指标接口、技术指标接口、运行指标接口、检修指标接口、扩展指标接口录入设备状态评价系统，提供设备状态信息源，并将其用于设备状态估计进行设备信息初始处理，设备状态估计使用故障率来量化计算设备检修紧迫性，对检修后的设备根据检修的类型不同计算设备检修后设备可靠性指标变化量，此外，设备运行日志系统记录设备运行情况，用于追溯设备状态和改善设备状态估计效果。

输电系统运行信息采集通过与EMS系统接口通信，得到输电系统当前的网络拓扑、潮流方向、负荷波动等信息，提供系统性状态信息数据源；

2)系统性状态检修策略制定

系统性状态检修策略优化系统将采集处理过的设备状态估计信息和输电系统运行状态信息通过通讯信道传送到检修策略基础数据库，运行人员对检修策略基础数据库操作输入、调整检修安排约束，形成检修策略制定的所需基础数据，

输电设备状态检修系统控制算法调用检修策略基础数据库，完成以下计算环节：估计或更新设备信息以及系统状态信息；对系统作潮流计算和设备失效的影响电量计算，选出影响电量最大、最迫切需要安排检修的设备；对各个检修安排时段评估可靠性，按损失电量风险最小排列各个时段；使用等风险优化方法，将影响电量最大的设备安排在损失电量风险最小的时段；计算出检修安排收益，并优化形成检修安排策略直到所有待检修设备检修完毕；

输电设备状态检修系统控制算法运行结束，得到输电系统优化的检修安排策略和检修时段中系统可靠性指标，并提供给电网运行机构安全校核，将校核通过的检修安排结果输出，为检测安排决策提供辅助支持。

计算检修安排收益的方法如下式：

CRR(m，k，t)＝CRR₁(m，k，t)+CRR₂(m，k，t)-ΔR(m，k，t)-S_i    (1)

k：设备序号

m：设备k的检修任务序号

t：时间段(天/星期)

CRR(k，m，t)：表示t时刻开始的设备k的第m次检修带来的累积风险减少量；由CRR₁、CRR₂和ΔR(m，k，t)三部分组成，其中，CRR₁是由检修后故障下降带来的风险削减，CRR₂由检修后设备寿命延长带来的风险削减，ΔR(m，k，t)则是检修过程中引起的系统风险增加值，S_i是检修花费，CRR₁是由检修带来的设备k故障率下降使原来的风险按比例下降的值，CRR₂表示由检修后设备寿命延长带来的风险削减。

设备失效的影响电量计算就是利用发输电系统的蒙特卡洛Monte Carlo，MC方法对电力系统进行状态抽样，找出所有需要切负荷的系统状态，提取这些状态中各设备的运行状态，记录每次切负荷时所有失效设备及其对应的此次切负荷值，直到所有状态评估完成后，累加统计得到每个输电设备所关联的切负荷量，最终得到各设备的“影响电量”，如下式：

$R_i=\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{ik}}\right)*T/N---\left(2\right)$

式中，R_i表示第i个设备的“影响电量”，r_ik为第k次抽样状态中包含设备i故障在内的系统切负荷量，N为蒙特卡洛抽样次数，T为研究周期。

本发明理论上说，检修能给系统带来正面的好处，且检修安排越合理，检修收益就越大，对系统实施优化的状态检修收益将高于计划检修和单一的设备状态检修。

1.从输电系统整体优化安排检修策略；

传统的状态检修只针对设备状态做优化，并未考虑系统运行情况和设备对系统的影响，检修目标是设备寿命最大或检修成本最小。而本发明提出的输电设备系统状态检修，综合考虑了在检修周期内检修对设备的改善、对系统停运切负荷的改善和设备检修停运对系统影响的问题，增加输电系统检修效益。

2.提出的设备“影响电量”评价指标；

“影响电量”评价指标采用追溯系统切负荷状态中的设备状态，统计得到由于设备失效造成的系统切负荷量，作为评价设备对系统可靠性影响的评价指标，避免在普遍满足“N-1”校核的电网中系统可靠性对各设备的灵敏度分析失效的问题。

3.设备“检修紧迫性”在检修前后的量化；

本发明使用设备故障停运率来量化设备“检修紧迫性”，通过提取设备状态信息评估分析设备所处状态，找出存在缺陷的设备，模拟其故障率在短期内显著、快速增加的过程。同时，提出使用设备“检修后可靠性指标变化量”评估检修效果，区分量化不同类型的检修行为对设备状态的改善。通过这些方法，使检修安排更具有针对性，检修收益更大。

4.将发电设备的“等风险度法”推广到输电设备检修中使用；

本发明将发电机组检修安排的“等风险度法”用于输电设备检修安排中，从系统角度研究，优化安排输电设备检修类型和时段，按照“最大影响电量设备安排在系统切负荷风险最小的时段”这一思想来拉平系统各时段切负荷风险，可以避免在设备检修时段中系统承受较高切负荷风险，提高了系统总的可靠性水平。

综上所述，本发明提出的检修安排方法，可以达到综合平衡延长设备寿命和提高系统可靠性的目的，更具有针对性，并能增加检修收益，获得较好的经济性。本发明的输电设备系统状态检修技术，属于我国智能电网功能实现的一部分，相较于设备状态检修，其对于推动我国输电系统智能化发展具有良好的作用。

附图说明

图1设备状态信息采集、评估系统

图2输电设备系统性检修策略安排系统

图3输电设备状态检修系统控制算法模块流程图

具体实施方式

1.系统性控制算法的实现步骤及流程

输电设备状态检修系统控制算法是制定检修安排的核心环节，属于系统性状态检修策略优化系统，如图1所示。其主程序不断调用各个计算环节和基础数据，优化形成系统效益最大的输电设备状态检修系统性安排策略，具体实现流程如图2所示，基本步骤如下：

1)形成输电系统的基本网架和运行信息；

2)读入或修改设备估计信息，即设备可靠性参数；

3)对设备进行影响电量计算，选出影响电量最大的设备进行检修安排；

4)对各检修时间段进行可靠性评估，按损失电量风险大小排列各检修时段；

5)按照等风险原则将最重要的设备(对系统风险影响最大的设备)安排在系统风险最小的时段，依次类推；

6)检查约束，若约束不满足需要调整安排(如将该设备改变安排到风险次小时段，重新检查约束)；

7)计算该检修安排下的检修收益；

8)回到步骤3)进行下一个设备安排；

2.输电设备估计状态信息

设备的状态取决于设备的性能，要反映设备状态，需要建立一套能反映设备状态的性能指标集，本发明综合设备的在线监测、离线监测、定期解体点检信息，以及设备的历史运行情况、家族缺陷、运行工况、以及环境因素等信息评估设备状态，得到量化的“检修紧迫性”和“检修后可靠性指标变化量”，设备状态信息采集及评估系统如图3所示。

a.设备“检修紧迫性”

设备“检修紧迫性”使用设备故障率来量化，与电力系统规划以及长期运行方式安排认为设备故障概率恒定不变所不同，在短周期的状态检修安排过程中必须认为设备故障概率是随设备状态和系统运行状态变化的，通过对设备运行状态评估得到。

一般来说，设备从出现缺陷到故障的过程中，考虑设备的状态的动态变化，使用由正常状态N逐渐转移到缺陷状态或异常运行状态D1，D2，D3，最后到故障状态F的五状态模型表征设备的状态转移。当元件处于缺陷状态时，认为如果不及时检修，其故障率在短时间内将显著增加，且缺陷越严重，故障率增加越快。同时，系统运行条件恶化造成设备电压过高、电流过大也都有可能增加设备故障的概率；但是当设备经过检修，根据不同的检修强度，其故障率又会回到一个较低的水平。

b.设备“检修后可靠性指标变化量”

当输电设备经过不同程度的检修和维护工作后，故障隐患可能被消除，设备自身状态将得到改善和修复，设备的故障率和强迫停运率被削减。由此可以假设认为设备故障率在未安排检修之前已经到达某一值，经过不同程度的检修工作(如大修、小修等)，故障率会相应降低，可用如下公式表达：

λ_New＝λ_Old(1-M_i)    (3)

其中，λ_New为检修后故障率，λ_Old为检修前故障率，M_i为不同检修带来的故障率削减，i为检修类型，如大修、小修等，不同的检修类型和强度，故障率降低的值不同。

3.基于“影响电量”的输电设备重要度评估

在输电设备检修安排的过程中，需要知道设备对系统可靠性的影响程度，从而帮助决策哪些设备应该立刻检修，哪些延时安排检修，所以使用本发明提出的“影响电量”作为评估设备重要度的依据，并可使用该指标参与设备选择和检修效益计算。

结构和设计较为坚强的高压输电网往往都满足“N-1”甚至更严格的要求，单一设备停运不会对可靠性产生明显影响，采用对其进行断线分析来准确获得系统可靠性对各设备的灵敏度的方法是不可行的。但是电网中各种复合故障依然会导致电网意外失负荷，例如某发电机故障的同时输电系统出现问题，或者变压器和输电线路同时故障引起其他支路的过载等。此时，输电系统中不同支路的重要程度就会从一个侧面反映出来，这就意味着可以通过追溯每次系统失负荷时的设备状态来得到这些设备的“影响电量”，从侧面得到设备对系统可靠性的影响大小的指标。

设备“影响电量”就是利用发输电系统的蒙特卡洛(Monte Carlo，MC)方法对电力系统进行状态抽样，找出所有需要切负荷的系统状态，提取这些状态中各设备的运行状态，记录每次切负荷时所有失效设备及其对应的此次切负荷值，直到所有状态评估完成后，累加统计得到每个输电设备所关联的切负荷量，最终得到各设备的“影响电量”，如下式：

$R_i=\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{ik}}\right)*T/N---\left(4\right)$

式中，R_i表示第i个设备的“影响电量”，r_ik为第k次抽样状态中包含设备i故障在内的系统切负荷量，N为蒙特卡洛抽样次数，T为研究周期。

由此可见，设备“影响电量”能够从侧面反映出其对系统可靠性的影响程度。在输电系统检修中，可以使用该指标参与设备选择和检修效益计算。

除了可靠性因素之外，根据不同的判断标准而不同，经济性因素、可监测和维修的难易程度都可以作为评价设备重要度的因素。可以将这些因素综合起来，并赋予合适的权值，加权得到综合的重要程度指标，按下式计算。

$I={\mathrm{\α}}_1{m}_1+{\mathrm{\α}}_2{m}_{2_1}+...+{\mathrm{\α}}_i{m}_i---\left(5\right)$

其中I为设备重要度指标，m_i为第i个因素，a_i为其权重因子。

4.输电系统检修安排的“等风险法”

检修决策目标的制定，以系统短期内切负荷风险水平的削减量最大为优化的目标函数，具体就是对构成为各个时段经决策而被接受检修任务导致的系统风险削减之和进行优化。检修安排的决策过程受到各设备检修次数、检修任务是否可行、检修资源(包括人力时间，预算资金)限制、网络约束限制、检修中造成的风险限制、检修持续时间等限制条件约束。此外，在中短期检修安排模型中，考虑到的都是系统运行指标，时段较短，所以要把负荷的波动计及在内，将负荷看作变化量。因此，根据检修周期长度，在蒙特卡洛抽样中，把负荷按小时或者按天为单位进行分级。

在制定检修安排计划周期中，由于选择检修的设备或时段不同，检修决策对检修时的系统可靠性有不同程度影响；此外，实施不同程度的检修后，设备故障率会有不同程度的下降，间接影响了检修计划周期内系统总的可靠性指标。为了减少设备检修计划周期内的运行风险波动，使用将各个时段检修风险“拉平”的等风险数学模型，起到将检修安排优化的结果，其目标函数为：

EENS_i＝EENS_j    (6)

其中i，j∈t；t为检修时间段t＝1，2，...，T，T为检修周期的长度。EENS_i为第i个时段的电量不足期望值，所以这一目标可以描述为尽量使各时段切负荷量大小相等，通过“拉平”各时段的电量损失期望相等，从而起到优化安排检修的效果。

等风险数学模型的约束条件包括：

a.所有设备的检修必须安排在检修周期T内

$\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{m}_{\mathrm{it}}=1---\left(7\right)$

式中，m_it表示设备i在t时段的状态，0表示设备i处于运行状态，1表示设备正在进行检修。

b.同时检修约束

m_it≠m_jt    (8)

表示某时段只能检修一个设备。

c.连续检修约束

表示检修必须在指定的时间段内连续完成，D_i为设备i检修持续时间。

d.检修资源约束

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{s}_i{m}_{\mathrm{it}}\≤S---\left(10\right)$

s_i为检修i设备花费的资源(包括人力、财力、物力)，S为最大可用资源。

e.系统运行约束

包括检修后系统功率平衡约束、发电机出力限制、支路传输容量限制等。

Bθ＝P    (11)

${\mathrm{PG}}_i^{\min }\≤{\mathrm{PG}}_i\≤{\mathrm{PG}}_i^{\max }(i\∈\mathrm{NG})---\left(12\right)$

$\left|T_k\left(S\right)\right|\≤T_k^{\max }(k\∈L)---\left(13\right)$

式中，B为节点导纳矩阵；θ为节点电压角度；P为节点注入功率；PG_i，PD_i，和T_k(S)分别是PG、PD和T(S)的元素；

和

分别是PG_i和T_k(S)的限值；NG和L分别是系统发电母线以及支路的集合。

除了以上几种基本约束以外，还可以灵活地选择考虑检修时其他约束，如设备同时检修约束、互斥检修约束、顺序检修约束等。

5.检修风险削减和收益计算

由于不同类型的检修会引起故障率削减程度不同，且其花费的资源和持续的时间也不相等，所以根据不同的检修安排结果可以计算出长期的风险削减量以及其带来的经济收益。计算收益的方法如下式：

CRR(m，k，t)＝CRR₁(m，k，t)+CRR₂(m，k，t)-ΔR(m，k，t)-S_i    (14)

k：设备序号

m：设备k的检修任务序号

t：时间段(天/星期)

CRR(k，m，t)：表示t时刻开始的设备k的第m次检修带来的累积风险减少量；

CRR(Cost of Risk Reduction)表示系统总的风险削减值，由CRR₁、CRR₂和ΔR(m，k，t)三部分组成。其中，CRR₁是由检修后故障下降带来的风险削减，CRR₂由检修后设备寿命延长带来的风险削减，ΔR(m，k，t)则是检修过程中引起的系统风险增加值，S_i是检修花费

CRR₁是由检修带来的设备k故障率下降使原来的风险按比例下降的值。CRR₂表示由检修后设备寿命延长带来的风险削减直接折算成经济指标，即用下面式子表达，

${\mathrm{CRR}}_1(m,k,t_0)=\frac{\mathrm{\Δp}(m,k)}{p\left(k\right)}R(k,t_0)---\left(15\right)$

${\mathrm{CRR}}_2(m,k,t_0)=\mathrm{RC}\left(k\right)\×{(1+r)}^{-(\mathrm{MTTF}-t)}\×[1-{(1+r)}^{-{\mathrm{\Δt}}_k}]---\left(16\right)$

ΔR(m，k，t)的值是通过对检修过程的可靠性评估得到的。需要注意的是，这三个表达风险的指标，都是通过电价转化成经济指标来运算的，从而最后得到的总风险CRR也是以资金衡量的量。

p(k)：检修之前，设备k的故障率；

Δp(m，k)：检修之后，设备k的故障率的下降值；

R(k，t₀)：由设备k的故障，导致的系统风险，本发明采用影响电量来计算；

r：投资回报率；

RC：设备故障后，检修或更新的费用。

Claims (3)

1.输电设备状态检修的系统性控制方法，该方法分为输电设备信息采集和系统性状态检修策略制定两大步骤，输电设备信息采集包括设备状态信息采集和输电系统运行信息采集，系统行状态检修策略制定包括形成检修策略基础数据库、状态检修系统控制算法求解、校核及输出检修安排策略；

1)输电设备信息采集：

设备的状态信息通过接口采集得到，用于设备状态估计，使用故障率来量化计算设备检修紧迫性，对检修后的设备根据检修类型的不同衡量设备检修后设备可靠性指标变化量，此外，设备运行日志系统记录设备运行情况，用于追溯设备状态和改善设备状态估计效果。

输电系统运行信息采集通过与EMS系统接口通信，得到输电系统当前的网络拓扑、潮流方向、负荷波动等信息，提供系统性状态信息数据源；

2)系统性状态检修策略制定

系统性状态检修策略优化系统将采集处理过的设备状态估计信息和输电系统运行状态信息通过通讯信道传送到检修策略基础数据库，运行人员对检修策略基础数据库操作输入、调整检修安排约束，形成检修策略制定的所需基础数据；

输电设备状态检修系统控制算法调用检修策略基础数据库，完成以下计算环节：估计或更新设备信息以及系统状态信息；对系统作潮流计算和设备失效的影响电量计算，选出影响电量最大、最迫切需要安排检修的设备；对各个检修安排时段评估可靠性，按损失电量风险最小排列各个时段；使用等风险优化方法，将影响电量最大的设备安排在损失电量风险最小的时段；计算出检修安排收益，并优化形成检修安排策略直到所有待检修设备检修完毕。本方法不仅考虑检修元件特点、检修时间等因素，而且采用系统状态评估考虑到电网结构、系统运行状态、检修周期整体优化等系统影响因素；

输电设备状态检修系统控制算法运行结束，得到输电系统优化的检修安排策略和检修时段中系统可靠性指标，并提供给电网运行机构安全校核，将校核通过的检修安排结果输出，为检测安排决策提供辅助支持。

2.根据权利要求1所述的输电设备状态检修的系统性控制方法，其特征在于，计算检修安排收益的方法如下式：

CRR(m，k，t)＝CRR₁(m，k，t)+CRR₂(m，k，t)-ΔR(m，k，t)-S_i    (17)

k：设备序号

m：设备k的检修任务序号

t：时间段(天/星期)

CRR(k，m，t)：表示t时刻开始的设备k的第m次检修带来的累积风险减少量；由CRR₁、CRR₂和ΔR(m，k，t)三部分组成，其中，CRR₁是由检修后故障下降带来的风险削减，CRR₂由检修后设备寿命延长带来的风险削减，ΔR(m，k，t)则是检修过程中引起的系统风险增加值，S_i是检修花费，CRR₁是由检修带来的设备k故障率下降使原来的风险按比例下降的值，CRR₂表示由检修后设备寿命延长带来的风险削减。

3.根据权利要求1所述的输电设备状态检修的系统性控制方法，其特征在于，设备失效的影响电量计算就是利用发输电系统的蒙特卡洛Monte Carlo，MC方法对电力系统进行状态抽样，找出所有需要切负荷的系统状态，提取这些状态中各设备的运行状态，记录每次切负荷时所有失效设备及其对应的此次切负荷值，直到所有状态评估完成后，累加统计得到每个输电设备所关联的切负荷量，最终得到各设备的“影响电量”，如下式：

$R_i=\left(\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{ik}}\right)*T/N---\left(18\right)$

式中，R_i表示第i个设备的“影响电量”，r_ik为第k次抽样状态中包含设备i故障在内的系统切负荷量，N为蒙特卡洛抽样次数，T为研究周期。

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