CN103048573A - 一种用于电力系统运行风险评估的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种用于电力系统运行风险评估的方法及装置，所述方法包括：通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分，并基于马尔科夫过程，建立所述变压器的状态转移图；根据变压器的状态转移图，计算得到变压器老化因素引起的老化停运概率；利用数据采集与监视控制系统SCADA电气量测信息对所述变压器运行工况进行评估，判断所述变压器运行工况正常与否；根据所述变压器运行工况正常与否，计算得到所述变压器的偶发停运概率；根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估。本发明可以有效减少现场对重要设备在线监测方面的投入，节省电力企业成本。

Description

一种用于电力系统运行风险评估的方法及装置

技术领域

本发明涉及电力系统，特别涉及一种用于电力系统运行风险评估的方法及装置。

背景技术

相对于传统可靠性评估而言，运行风险评估的是系统在未来短时间尺度(分、时、日)的运行安全水平，其元件(线路、变压器等)的停运概率应依其运行工况(外部天气环境、内部老化情况等)变化而时变，所以如何求取这种依工况时变的元件停运概率是运行风险评估研究的难点和核心技术。

目前，针对电网中输电元件（变压器、输电线路等）性能（载荷状况、寿命年限、运行是否正常等）评估主要是指故障诊断技术。如在一定量测配置下，针对变压器，有通过油中气体性质分析、局部放电、温度变化、绕组变形等手段进行故障诊断；针对架空输电线路，通过对杆塔、绝缘子、金具、导线、地线、基础及接地装置等主要部件评价，实施其状态评估；对其他类，如，通过对断路器、隔离开关、电容器以及GIS（GeographicInformation System或Geo－Information system，地理信息系统）等设备的在线监测，以把握其性能。然而，这些做法一是需要附加若干量测仪器，增设测点，造成巨大的硬件投资成本；二是增加的各种监测设备本身的可靠性和寿命有限，且增大了对它们的维护工作量。

发明内容

本发明实施例提供一种用于电力系统运行风险评估的方法及装置，以减少电力系统运行风险评估现场的硬件投资成本，节省资金。

一方面，本发明实施例提供了一种用于电力系统运行风险评估的方法，所述用于电力系统运行风险评估的方法包括：

通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分，并基于马尔科夫过程，建立所述变压器的状态转移图；

根据所述变压器的状态转移图，计算得到所述变压器老化因素引起的老化停运概率；

利用数据采集与监视控制系统SCADA电气量测信息对所述变压器运行工况进行评估，判断所述变压器运行工况正常与否；

根据所述变压器运行工况正常与否，计算得到所述变压器的偶发停运概率；

根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估。

可选的，在本发明一实施例中，所述通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分后，将变压器状态划分为：良好状态、告警状态、危险状态和故障状态。

可选的，在本发明一实施例中，所述利用数据采集与监视控制系统SCADA电气量测信息对所述变压器运行工况进行评估，判断所述变压器运行工况正常与否，包括：依据所述变压器SCADA电气量测信息，定义所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标；根据所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标，判断所述变压器运行工况正常与否。

可选的，在本发明一实施例中，所述判断所述变压器运行工况正常与否，包括：根据所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标，基于所述指标的历史统计信息，进行所述指标概率统计规律的学习，得到所述指标的概率分布函数；根据所述指标的概率分布函数，对所述变压器运行工况正常与异常进行评判。

可选的，在本发明一实施例中，所述根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，利用如下公式，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估：

P_t＝P_ta+P_tc-P_taP_tc，

其中，P_t为所述变压器的变压器停运概率；P_ta为所述老化停运概率；P_tc为所述偶发停运概率。

另一方面，本发明实施例提供了一种用于电力系统运行风险评估的装置，所述用于电力系统运行风险评估的装置包括：

建立单元，用于通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分，并基于马尔科夫过程，建立所述变压器的状态转移图；

老化停运概率计算单元，用于根据所述变压器的状态转移图，计算得到所述变压器老化因素引起的老化停运概率；

判断单元，用于利用数据采集与监视控制系统SCADA电气量测信息对所述变压器运行工况进行评估，判断所述变压器运行工况正常与否；

偶发停运概率计算单元，用于根据所述变压器运行工况正常与否，计算得到所述变压器的偶发停运概率；

综合计算单元，用于根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估。

可选的，在本发明一实施例中，所述建立单元通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分后，将变压器状态划分为：良好状态、告警状态、危险状态和故障状态。

可选的，在本发明一实施例中，所述判断单元，用于依据所述变压器SCADA电气量测信息，定义所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标；根据所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标，判断所述变压器运行工况正常与否。

可选的，在本发明一实施例中，所述判断单元，进一步用于根据所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标，基于所述指标的历史统计信息，进行所述指标概率统计规律的学习，得到所述指标的概率分布函数；根据所述指标的概率分布函数，对所述变压器运行工况正常与异常进行评判。

可选的，在本发明一实施例中，所述综合计算单元，进一步用于根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，利用如下公式，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估：

P_t＝P_ta+P_tc-P_taP_tc，

其中，P_t为所述变压器的变压器停运概率；P_ta为所述老化停运概率；P_tc为所述偶发停运概率。

上述技术方案具有如下有益效果：因为采用所述用于电力系统运行风险评估的方法包括：通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分，并基于马尔科夫过程，建立所述变压器的状态转移图；根据所述变压器的状态转移图，计算得到所述变压器老化因素引起的老化停运概率；利用数据采集与监视控制系统SCADA电气量测信息对所述变压器运行工况进行评估，判断所述变压器运行工况正常与否；根据所述变压器运行工况正常与否，计算得到所述变压器的偶发停运概率；根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估的技术手段，所以达到了如下的技术效果：为在运行评估中引入电气量测信息达到对变压器运行工况在线监测的目的，可以有效减少现场对重要设备在线监测方面的投入，节省电力企业成本，本发明提出的方案可以嵌入到现有电力系统运行风险评估程序中，效果显著。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一种用于电力系统运行风险评估的方法流程图；

图2为本发明实施例一种用于电力系统运行风险评估的装置结构示意图；

图3为本发明应用实例电力系统运行风险评估的变压器停运概率计算示意图；

图4为本发明应用实例变压器状态转移图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，为本发明实施例一种用于电力系统运行风险评估的方法流程图，所述用于电力系统运行风险评估的方法包括：

101、通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分，并基于马尔科夫过程，建立所述变压器的状态转移图；

102、根据所述变压器的状态转移图，计算得到所述变压器老化因素引起的老化停运概率；

103、利用数据采集与监视控制系统SCADA电气量测信息对所述变压器运行工况进行评估，判断所述变压器运行工况正常与否；

104、根据所述变压器运行工况正常与否，计算得到所述变压器的偶发停运概率；

105、根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估。

可选的，所述通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分后，将变压器状态划分为：良好状态、告警状态、危险状态和故障状态。

可选的，所述利用数据采集与监视控制系统SCADA电气量测信息对所述变压器运行工况进行评估，判断所述变压器运行工况正常与否，包括：依据所述变压器SCADA电气量测信息，定义所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标；根据所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标，判断所述变压器运行工况正常与否。

可选的，所述判断所述变压器运行工况正常与否，包括：根据所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标，基于所述指标的历史统计信息，进行所述指标概率统计规律的学习，得到所述指标的概率分布函数；根据所述指标的概率分布函数，对所述变压器运行工况正常与异常进行评判。

可选的，所述根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，利用如下公式，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估：

P_t＝P_ta+P_tc-P_taP_tc，

其中，P_t为所述变压器的变压器停运概率；P_ta为所述老化停运概率；P_tc为所述偶发停运概率。

对应于上述方法实施例，如图2所示，为本发明实施例一种用于电力系统运行风险评估的装置结构示意图，所述用于电力系统运行风险评估的装置包括：

建立单元21，用于通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分，并基于马尔科夫过程，建立所述变压器的状态转移图；

老化停运概率计算单元22，用于根据所述变压器的状态转移图，计算得到所述变压器老化因素引起的老化停运概率；

判断单元23，用于利用数据采集与监视控制系统SCADA电气量测信息对所述变压器运行工况进行评估，判断所述变压器运行工况正常与否；

偶发停运概率计算单元24，用于根据所述变压器运行工况正常与否，计算得到所述变压器的偶发停运概率；

综合计算单元25，用于根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估。

可选的，所述建立单元21通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分后，将变压器状态划分为：良好状态、告警状态、危险状态和故障状态。

可选的，所述判断单元23，用于依据所述变压器SCADA电气量测信息，定义所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标；根据所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标，判断所述变压器运行工况正常与否。

可选的，所述判断单元23，进一步用于根据所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标，基于所述指标的历史统计信息，进行所述指标概率统计规律的学习，得到所述指标的概率分布函数；根据所述指标的概率分布函数，对所述变压器运行工况正常与异常进行评判。

可选的，所述综合计算单元25，进一步用于根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，利用如下公式，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估：

P_t＝P_ta+P_tc-P_taP_tc，

其中，P_t为所述变压器的变压器停运概率；P_ta为所述老化停运概率；P_tc为所述偶发停运概率。

本发明实施例上述技术方案具有如下有益效果：因为采用所述用于电力系统运行风险评估的方法包括：通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分，并基于马尔科夫过程，建立所述变压器的状态转移图；根据所述变压器的状态转移图，计算得到所述变压器老化因素引起的老化停运概率；利用数据采集与监视控制系统SCADA电气量测信息对所述变压器运行工况进行评估，判断所述变压器运行工况正常与否；根据所述变压器运行工况正常与否，计算得到所述变压器的偶发停运概率；根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估的技术手段，所以达到了如下的技术效果：为在运行评估中引入电气量测信息达到对变压器运行工况在线监测的目的，可以有效减少现场对重要设备在线监测方面的投入，节省电力企业成本，本发明提出的方案可以嵌入到现有电力系统运行风险评估程序中，效果显著。

以下举应用实例进行详细说明：

针对上述现有技术及其存在的缺陷，本发明应用实例的目的旨在提供一种用于电力系统运行风险评估的变压器停运概率计算方法。目前，反映变压器当前运行状况的SCADA电气量测数据可以在线送到调度中心，并逐步形成内容丰富的历史数据库资源，使得在运行风险评估中利用电气量测信息建立依工况信息变化的时变变压器停运模型具备了现实基础。鉴于此，本发明应用实例提出基于SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监视控制系统）电气量测信息的电力系统风险评估的思想，其思路在于：依据连续不断的电气信息，从变压器伏安特性规律出发，提出反映变压器性能的指标，以估计和学习的方式，实现对变压器性能指标的量化表达，达到利用性能指标间接反映元件运行工况的目的，例如，短期内，反映天气状况、环境温度、风速、风向、日照热量、负荷水平等运行工况对变压器停运概率的影响，该理论可应用于变压器的运行风险评估，帮助调度人员在短期运行规划和在线运行中做出合理的决策。

为实现上述的目的，本发明应用实例采取的技术方案是：通过对变压器油中溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis，DGA），完成变压器状态划分，基于马尔科夫过程，建立变压器的状态转移图，以此，计算变压器前瞻时间内老化停运概率；为反映外界运行工况变化对变压器停运概率的影响，提出基于SCADA（Supervisory Control And DataAcquisition，数据采集与监视控制系统）电气量测信息对变压器运行工况进行评估的方法，从而依据变压器运行工况正常与否计算得到变压器的偶发停运概率，最终，综合考虑老化因素和偶发因素，建立变压器的停运模型，本发明应用实例有利于减少现场的硬件投资成本，节省资金。

按本发明应用实例思想，变压器停运模型的建立包括如下两步：

（1）利用变压器运行的历史统计数据，建立变压器的老化停运模型；

（2）依据变压器的在线电气量测信息，评判变压器实时运行工况，建立变压器的偶然停运模型。

如图3所示，为本发明应用实例电力系统运行风险评估的变压器停运概率计算示意图，采用的技术方案包括以下内容：

1）、依据变压器DGA信息，完成变压器状态划分，将变压器状态划分为良好状态、告警状态、危险状态和故障状态四个状态；

2）、依据马尔科夫过程模型，得到变压器处于不同状态的等效老化停运概率，完成变压器老化因素引起的老化停运概率计算；

3）、依据变压器SCADA电气量测信息，定义变压器电纳模指标、电抗模指标和效率指标，用于反映变压器运行工况变化；

4）、在变压器电气量测指标定义基础上，基于指标的历史统计信息，完成指标概率统计规律的学习，得到指标的概率分布函数，根据此概率分布函数，对变压器运行工况正常与异常进行评判，从而得到变压器偶发停运概率；

5）、在变压器老化停运概率和偶发停运概率计算基础上，计算受老化因素和偶发因素综合作用的变压器停运概率。

以下进行详细说明：

1）、依据变压器的DGA信息，完成变压器的状态划分，划分为良好状态、告警状态、危险状态和故障状态四个状态，变压器状态划分标准如表1所示。

表1DGA体积分数的变压器状态划分

2）、所述变压器老化停运概率的计算方法，包括：

①根据表1中变压器的状态划分，通过马尔科夫过程建立变压器的劣化模型，其中，D₁、D₂、D₃和F₁分别表示变压器处于良好状态、告警状态、危险状态和故障状态，各状态之间的转移过程和转移率的关系，如图4所示，为本发明应用实例变压器状态转移图。

模型的参数可通过变压器停运的历史统计数据得到。一般地，若有k台同类型的变压器的统计数据，y_ij表示某一变压器从i状态转向j状态的停留时间，λ_ij表示变压器从i状态转向j状态的转移率，则，

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}=1/\frac{1}{k}\underset{m=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{y}_{\mathrm{ij}}$

②令P表示变压器的状态转移概率矩阵，Q为在P基础上，将F₁状态对应的行和列去掉以后得到的矩阵，N为平均转移时间矩阵，则，

N＝[I-Q]^-1

由此，可以得到变压器各状态到故障状态的平均转移时间，求取变压器的老化停运概率。

当变压器处在状态D₁时，等效老化故障率为

λ_ta＝¹/(1/λ₁₂+1/λ₂₃+1/λ_3f)

当变压器处在状态D₂时，等效老化故障率为

λ_ta＝¹/(1/λ₂₃+1/λ_3f)

当变压器处在状态D₃时，老化故障率为

λ_ta＝λ_3f

变压器在Δt时间内的老化停运概率为

P_ta＝1-exp(-λ_taΔt)

3）、依据变压器SCADA电气量测信息，提取能够反映变压器运行工况的电气量测信息组合而成的指标集。

本发明应用实例提取以下三个指标：

①电纳模指标

$\mathrm{Sc}=\frac{\underset{i\∈n}{\mathrm{\Σ}}{I}_i-\underset{j\∈m}{\mathrm{\Σ}}{I}_j}{V^{\mathrm{av}}}$

式中，I_i、I_j分别为元件电流流入和流出的数值；V^av为元件端点电压平均值；n和m分别为源端与受端节点集。

②电抗模指标

$\mathrm{Im}=\underset{i\∈L}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ΔV}}_i/I_i^{\mathrm{av}}$

式中，L为等效元件的支路数（无接地支路），ΔV_i为对应支路两端电压数值差，

为对应支路两端电流数平均值。

③效率指标

$\mathrm{\η}=\underset{j\∈m}{\mathrm{\Σ}}{P}_j/\underset{i\∈n}{\mathrm{\Σ}}{P}_i$

式中，P_i、P_j为对应源端和受端的有功功率。该指标能反映元件输送电能的效率，是运行情况下效率的度量，简称效率。

上述指标，在正常范围内有允许的波动范围，超出波动范围，必体现在运行工况的恶化。

4）、依据运行环境下变压器的指标表达，在对指标变化规律估计和学习的基础上，得到指标的概率分布，从而完成变压器运行工况正常与异常的评判，得到偶发停运概率：

①指标的估计

指标包括电纳模，电抗模和效率，SCADA系统为其主要表征量，受其量测误差及不良数据的影响，欲使指标符合实际，必须对其进行估计，以过滤因量测过程中误差与不良数据所带来的影响。

②指标变化规律学习

估计就是在一定概率分布假设下，对概率分布参数的估计，寻求变压器指标变化的随机规律。一方面，在无外界意外情况发生情况下，按变压器自身的特性，短期内变压器指标有其平稳过程的特征，长期内变压器这一平稳性能特征有其单调递减趋势；另一方面，在有外界意外情况发生情况下，按变压器与外界关联的特性，依外界扰动情况发生的大小，应该有短期的特征。可见，围绕变压器指标日复一日的变化，应该有统计学习的规律。这样以估计和学习结合的方式，可辨别内因和外因的关系。

③随机过程分布规律的估计

若上述指标按日为周期，指标表示为Y(t)，随时间t的变化，则可统一表示成如下随机过程：

Y_n(t),t∈nT,n＝1，2，...

其中，n＝1表示随机采样的开始周期，这样随着实时运行的进行，假设其符合随机过程实验的条件，且符合高斯分布过程，则三个指标即构成随机的高斯分布过程。

实际中，采样按离散形式进行，假设每周期采样点数为N，对应时刻为t，则任一周期n的随机过程实验可表示为如下时间序列：

Y_n(t)＝[Y_n(t₁),Y_n(t₂),Y_n(t₃),…,Y_n(t_N)]

由此，随着运行时间的推移，可进行上述随机过程参数的估计，具体叙述如下。

对于确定的采样时刻点t_i(i∈[1,N])，那么，

Y₁(t_i)、Y₂(t_i)、…、Y_n(t_i)

可以看作随机变量Y(t_i)容量为n的样本，假设Y(t_i)符合高斯分布。

为了反映指标分布规律，假设过程各时刻间是独立的，按照点估计理论，前n周期t_i时刻指标均值和方差的估计分别为：

$E{\left[Y\left(t_i\right)\right]}_n=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_k\left(t_i\right)$

${D\left[Y\left(t_i\right)\right]}_n=\frac{1}{n-1}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{[Y_k\left(t_i\right)-E{\left[Y\left(t_i\right)\right]}_n]}^2$

其中，方差采用无偏的样本方差来估计。不同时刻的均值和方差不一定相等，分别刻画了在各个时刻的概率统计特性。E[Y(t_i)]_n体现指标变化的平均水平，D[Y(t_i)]_n则表征指标波动的散布情况。

随着估计时间的延续，新样本会不断进入，从而增大估计的样本数量，均值和方差可递推：

$E{\left[Y\left(t_i\right)\right]}_{n+1}=E{\left[Y\left(t_i\right)\right]}_n+\frac{1}{n+1}(Y_{n+1}\left(t_i\right)-E{\left[Y\left(t_i\right)\right]}_n)$

$D{\left[Y\left(t_i\right)\right]}_{n+1}=\frac{n-1}{n}D{\left[Y\left(t_i\right)\right]}_n+\frac{{(Y_{n+1}\left(t_i\right)-E{\left[Y\left(t_i\right)\right]}_n)}^2}{n+1}$

④变压器运行工况实时评估

按上述估计过程进行，当训练到一定程度时，可进行评估，评估应该以各指标间关联的有机结合方式进行。

短期内，依据变压器指标的平稳性，可以辨别运行工况异常对指标的影响。

短期趋势评估实时滚动进行，对应当前性能评估时刻t，计算变压器对应的电纳模、电抗模及效率指标。根据前一周期t时刻性能指标的分布规律，以及当前时刻指标偏离期望值的程度，在一定的置信水平下，判断当前时刻指标是否正常。

如果三个指标均正常，将新的数据纳入历史信息中，重新估计该时刻指标的分布规律；如果指标出现异常，当前指标不计入历史信息，还需辨别指标异常的原因。

短期内，元件指标受运行行为（电压支撑水平、负载率等）以及外界意外扰动影响较大，出现异常时，应该根据外界条件综合判别。

⑤元件运行工况评估算法

（a）计算待评判日指标

设当前待评判日为i，利用待评判日元件两侧的SCADA信息，分别计算各指标在各采样时刻的值，构成指标矩阵[X_i]_288×3，如下所示：

矩阵行数表示待评判日共有288个采样点，列数表示每个采样点都有三个指标，分别是电纳模、电抗模和效率。

（b）建立评语集

将变压器各指标以及变压器的总体指标均分为“正常”与“异常”两种状态。

（c）确定评判标准

根据待评判日之前的历史数据，计算288个采样时刻各个指标历史数据的数字特征如均值[μ_i-1]_288×3、方差

等，及每日正常的采样点应占总采样点的比例的均值Ψ_i-1、方差

等。

对待评判日每一采样时刻点指标j的评判，以μ_i-1(k,j)为中心，根据实际情况确定波动范围，如±σ_i-1i-1(k,j)、±2σ_i-1i-1(k,j)或±3σ_i-1i-1(k,j)，其中j∈[1,3]表示三个不同的指标。

结合理论正常波动范围，按照门槛值设定原则，确定各采样时刻点k指标j的正常波动范围为：

μ_i-1(k,j)±min(a(k,j)σ_i-1(k,j),b(k,j)μ_i-1(k,j))

式中，a(k,j)可根据评判的要求取不同的值；b(k,j)为指标j的理论正常波动范围。

（d）评判各采样时刻点变压器运行工况

根据第一步所得的待评判日的指标，根据第三步确定的各指标在各采样时刻的评判标准，确定各采样时刻各指标是否正常，正常记为0，异常记为1，得到评判结果矩阵[P_i]_288×3。

根据各指标间的牵制关系，确定各采样时刻变压器运行工况是否正常，正常记为0，意味着变压器运行工况处于正常状态，异常记为1，意味着元件可能受到雨雪、大风以及负荷波动等异常运行工况的影响，最终得到的评判结果矩阵为[F_i]_288×1。

⑥变压器偶发停运概率

在变压器短期运行工况评判基础上，为简化起见，使用两状态的模型来描述变压器偶发停运模型的故障率，其表达式为

$\mathrm{\λ}\left(u\right)=\left\{\begin{array}{cc}\stackrel{\‾}{\mathrm{\λ}}\frac{N+S}{N}(1-F),& u=0\\ \stackrel{\‾}{\mathrm{\λ}}\frac{N+S}{S}F,& u=1\end{array}\right.$

式中，

为元件偶发停运的统计平均值；N为正常运行工况的持续时间；S为异常运行工况的持续时间；F为发生在异常工况的故障比例；u为元件当前所处的工况状况，正常工况时u＝0，异常工况时u＝1，变压器在Δt时间内的偶发停运概率分别为，

P_tc＝1-exp(-λ(u)Δt)

5）、在变压器老化停运概率和偶发停运概率计算基础上，计算得到变压器受老化因素和偶发因素综合作用的停运概率：

P_t＝P_ta+P_tc-P_taP_tc

式中，P_t为变压器受老化因素和偶发因素综合作用的停运概率表达。

综上所述，本发明应用实例的具体实施过程如下：依据变压器在线监测的DGA信息，完成变压器不同状态的划分及老化停运模型的构建；以变压器运行的SCADA电气量测信息为主，提取电纳模、电抗模和效率等指标，通过对指标变化规律学习，得到其概率分布，以达到对变压器运行工况正常或异常进行评判的目的，进而建立变压器的偶发停运模型；最终，考虑变压器老化因素和偶发因素的共同影响，建立适用于运行风险评估的变压器停运模型。本发明应用实例的有益效果是：本发明应用实例的突出贡献为在运行评估中引入电气量测信息达到对变压器运行工况在线监测的目的，可以有效减少现场对重要设备在线监测方面的投入，节省电力企业成本，实践证明，本发明应用实例提出的方法可以嵌入到现有电力系统运行风险评估程序中，效果显著。本发明应用实例可以应用于某一地区电网的运行风险评估中。

本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种说明性逻辑块（illustrativelogical block），单元，和步骤可以通过电子硬件、电脑软件，或两者的结合进行实现。为清楚展示硬件和软件的可替换性（interchangeability），上述的各种说明性部件（illustrativecomponents），单元和步骤已经通用地描述了它们的功能。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。

本发明实施例中所描述的各种说明性的逻辑块，或单元都可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路（ASIC），现场可编程门阵列或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。

本发明实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于用户终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。

在一个或多个示例性的设计中，本发明实施例所描述的上述功能可以在硬件、软件、固件或这三者的任意组合来实现。如果在软件中实现，这些功能可以存储与电脑可读的媒介上，或以一个或多个指令或代码形式传输于电脑可读的媒介上。电脑可读媒介包括电脑存储媒介和便于使得让电脑程序从一个地方转移到其它地方的通信媒介。存储媒介可以是任何通用或特殊电脑可以接入访问的可用媒体。例如，这样的电脑可读媒体可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁性存储装置，或其它任何可以用于承载或存储以指令或数据结构和其它可被通用或特殊电脑、或通用或特殊处理器读取形式的程序代码的媒介。此外，任何连接都可以被适当地定义为电脑可读媒介，例如，如果软件是从一个网站站点、服务器或其它远程资源通过一个同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线（DSL）或以例如红外、无线和微波等无线方式传输的也被包含在所定义的电脑可读媒介中。所述的碟片（disk）和磁盘（disc）包括压缩磁盘、镭射盘、光盘、DVD、软盘和蓝光光盘，磁盘通常以磁性复制数据，而碟片通常以激光进行光学复制数据。上述的组合也可以包含在电脑可读媒介中。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于电力系统运行风险评估的方法，其特征在于，所述用于电力系统运行风险评估的方法包括：

通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分，并基于马尔科夫过程，建立所述变压器的状态转移图；

根据所述变压器的状态转移图，计算得到所述变压器老化因素引起的老化停运概率；

利用数据采集与监视控制系统SCADA电气量测信息对所述变压器运行工况进行评估，判断所述变压器运行工况正常与否；

根据所述变压器运行工况正常与否，计算得到所述变压器的偶发停运概率；

根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估。

2.如权利要求1所述用于电力系统运行风险评估的方法，其特征在于，

所述通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分后，将变压器状态划分为：良好状态、告警状态、危险状态和故障状态。

3.如权利要求1所述用于电力系统运行风险评估的方法，其特征在于，所述利用数据采集与监视控制系统SCADA电气量测信息对所述变压器运行工况进行评估，判断所述变压器运行工况正常与否，包括：

依据所述变压器SCADA电气量测信息，定义所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标；

根据所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标，判断所述变压器运行工况正常与否。

4.如权利要求3所述用于电力系统运行风险评估的方法，其特征在于，所述判断所述变压器运行工况正常与否，包括：

根据所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标，基于所述指标的历史统计信息，进行所述指标概率统计规律的学习，得到所述指标的概率分布函数；

根据所述指标的概率分布函数，对所述变压器运行工况正常与异常进行评判。

5.如权利要求1所述用于电力系统运行风险评估的方法，其特征在于，所述根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，利用如下公式，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估：

P_t＝P_ta+P_tc-P_taP_tc，

其中，P_t为所述变压器的变压器停运概率；P_ta为所述老化停运概率；P_tc为所述偶发停运概率。

6.一种用于电力系统运行风险评估的装置，其特征在于，所述用于电力系统运行风险评估的装置包括：

建立单元，用于通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分，并基于马尔科夫过程，建立所述变压器的状态转移图；

老化停运概率计算单元，用于根据所述变压器的状态转移图，计算得到所述变压器老化因素引起的老化停运概率；

判断单元，用于利用数据采集与监视控制系统SCADA电气量测信息对所述变压器运行工况进行评估，判断所述变压器运行工况正常与否；

偶发停运概率计算单元，用于根据所述变压器运行工况正常与否，计算得到所述变压器的偶发停运概率；

综合计算单元，用于根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估。

7.如权利要求6所述用于电力系统运行风险评估的装置，其特征在于，

所述建立单元通过对变压器油中溶解气体分析，完成变压器状态划分后，将变压器状态划分为：良好状态、告警状态、危险状态和故障状态。

8.如权利要求6所述用于电力系统运行风险评估的装置，其特征在于，

所述判断单元，用于依据所述变压器SCADA电气量测信息，定义所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标；根据所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标，判断所述变压器运行工况正常与否。

9.如权利要求8所述用于电力系统运行风险评估的装置，其特征在于，

所述判断单元，进一步用于根据所述变压器的如下指标：电纳模指标、电抗模指标和效率指标，基于所述指标的历史统计信息，进行所述指标概率统计规律的学习，得到所述指标的概率分布函数；根据所述指标的概率分布函数，对所述变压器运行工况正常与异常进行评判。

10.如权利要求6所述用于电力系统运行风险评估的装置，其特征在于，

所述综合计算单元，进一步用于根据所述老化停运概率和所述偶发停运概率，利用如下公式，获取所述变压器的变压器停运概率，以对所述变压器所在电力系统运行进行风险评估：

P_t＝P_ta+P_tc-P_taP_tc，

其中，P_t为所述变压器的变压器停运概率；P_ta为所述老化停运概率；P_tc为所述偶发停运概率。

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