CN104021304A - 一种变压器在线监测装置安装优先级评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种变压器在线监测装置安装优先级评估方法。该评估方法包含设备层和系统层，设备层又分为设备属性评估和运行状态评估。设备层具体评估方法包括基于模糊层次分析法的变压器设备属性评估以及基于状态评估技术的运行状态评估。系统层评估方法则基于风险收益指标。本发明所提变压器在线监测装置投资优先级评估方法，为变压器在线监测装置的投资策略提供了一种可行的参考。

Description

一种变压器在线监测装置安装优先级评估方法

技术领域

本发明属于电力二次设备使用规划领域，具体是一种变压器在线监测装置安装优先级评估方法。

背景技术

随着智能化变电站的建设和状态检修工作的开展，电力一次设备的在线监测装置得到了广泛的应用。电力变压器是电力系统中最重要的设备之一，对其安装在线监测装置可以有效地降低设备故障率及减少停电时间，进而影响整个电力系统的安全性、可靠性和经济性。然而电力系统内变压器数量众多，以220kV变压器为例，以地级市为规划范围，也往往有数十台之多。实际规划中由于人力物力的限制，电力部门一般采取分批投资方式，并且也不可能同时对这些变压器进行安装。因此如何统筹考虑每台变压器的设备运行状况和在电力系统中的重要性，合理评估同一电压等级内不同变压器的在线监测装置的安装优先级，以提高在线监测装置的投资综合效益，是一个值得研究的问题，而目前并没有相关部门研究该类问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种变压器在线监测装置安装优先级综合评估方法。本发明所提变压器在线监测装置安装优先级评估方法，为变压器在线监测装置的安装策略提供了一种可行的参考。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种变压器在线监测装置安装优先级评估方法，包括：

步骤(1)：建立变压器设备属性评估层次模型，基于模糊层次分析法对待评估变压器进行设备属性评估，得到第i台变压器的设备属性评估结果w_cri.i；

步骤(2)：对待评估变压器进行运行状态评估，得到第i台变压器的运行状态评估结果w_con.i；

步骤(3)：以变压器健康值为基础，计算风险收益指标，得到第i台变压器的风险收益评估结果w_ris.i；

步骤(4)：综合上述三个评估结果，并根据每一个评估结果所占的权重，计算第i台变压器的安装优先级评估结果。

所述步骤(1)的具体过程为：

步骤1.1：变压器设备属性评估层次模型包括：准则层，所述准则层包括但不限于：冷却方式准则、运行时间准则、分接开关准则、家族缺陷准则、地域环境准则以及检修记录准则；

所述准则层中的每个准则又分为若干个子准则，以专家按十分制打分为基础为各个子准则的得分，综合各专家意见并归一化后获得准则层中每个子准则的得分值；

步骤1.2：根据因素重要性比较的模糊标度，对设备属性进行两两比较构造模糊判断矩阵，利用对数最小二乘法求得设备属性的模糊权重，对模糊判断矩阵中的三角模糊数取其期望值去模糊化，a＝(l+2m+n)/4,得到各设备属性权重；

步骤1.3：对模糊判断矩阵的每一个矩阵元素取中间值m_ij，形成新的矩阵，求得新矩阵的最大特征值，作为模糊判断矩阵的近似最大特征值，并利用层次分析法进行一致性检验；

步骤1.4：计算设备属性优先级评估结果，具体方法为：

$w_{\mathrm{cri}.i}=\frac{\underset{j=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ij}}\×A_j}{\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ij}}\×A_j}$

其中，w_cri.i为第i台变压器的设备属性评估值，ε_ij为第i台变压器在准则j下的得分值，A_j为第j项准则的权重。

所述步骤(2)的具体方法为：

步骤2.1：根据变压器状态评估多层次不确定模型，计算各变压器分别处于正常状态、注意状态、异常状态和严重状态的概率[g₁,g₂,g₃,g₄]；

步骤2.2：计算变压器的状态健康值，具体方法为：

H＝A×g₁+B×g₂+C×g₃+D×g₄

其中，A、B、C、D分别为变压器四种状态劣化度的期望值；

步骤2.3：计算变压器运行状态评估结果，具体方法为：

$w_{\mathrm{con}.i}=\frac{H_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{H}_i}$

其中，H_i为第i台变压器状态健康值。

所述步骤(3)具体为：

步骤3.1：以变压器健康值为基础，计算变压器的故障率，具体方法为：

F(H)＝Ae^BH+C

其中，F(H)为变压器在状态健康值为H时的故障率，A、B和C为常数；

步骤3.2：假定变压器当前状态为状态0，未来安装在线监测装置状态为状态1，未来不安装在线监测装置状态为状态2；

步骤3.3：基于直流潮流模型计算变压器分别处于三种状态下的期望缺失供电量EENS，进而计算风险收益指标R_bt.i：

R_bt.i＝EENS_i.2-EENS_i.1

其中，EENS_i.2为第i台变压器在状态2下的期望缺失供电量，EENS_i.1为第i台变压器在状态1下的期望缺失供电量。

所述基于直流潮流模型计算变压器分别处于三种状态下的期望缺失供电量EENS的方法为：

1)确定系统负荷为峰荷；

2)计算系统处于状态S的概率：

$P\left(S\right)=\underset{i=1}{\overset{n_d}{\mathrm{\Π}}}{\mathrm{PF}}_i\underset{i=1}{\overset{n-n_d}{\mathrm{\Π}}}(1-{\mathrm{PF}}_i)$

其中n_d为系统处于状态S时的故障元件数，n为系统元件总数，PF_i为元件i的不可用率，PF_i的计算方法为：

PF_i＝F(H_i)×r_i/D

其中F(H_i)为元件i在状态值为H_i时的故障率，单位为次/年，r_i为其平均修复时间，D为计算时间；

3)建立状态S下的直流潮流模型具体为：

目标函数：

$\min \underset{i\∈\mathrm{ND}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{CD}}_i$

约束条件：

T(S)＝A(S)(PG-PD+CD)

$\underset{i\∈\mathrm{NG}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{PG}}_i+\underset{i\∈\mathrm{ND}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{CD}}_i=\underset{i\∈\mathrm{ND}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{PD}}_i$

${PG}_i^{\min }\≤{\mathrm{PG}}_i\≤{\mathrm{PG}}_i^{\max },i\∈\mathrm{NG}$

0≤CD_i≤PD_i  i∈ND

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

其中：T(S)是状态S时线路的有功潮流矢量，A(S)是状态S的有功潮流和注入功率间的关系矩阵，PG是发电输出功率矢量，PD是负荷功率矢量，CD是负荷削减矢变量，PG_i，PD_i，CD_i和T_k(S)分别是PG、PD、CD和T(S)的元素； 和分别是PG_i和T_k(S)的限值；NG，ND和L分别是系统发电母线、负荷母线以及支路的集合。

进行预想事故分析，计算负荷削减量CD(S)，若负荷削减量不为零，则该状态S为失效状态，记录状态S的概率P(S)和负荷削减量CD(S)；

4)计算系统的EENS：

$\mathrm{EENS}=\underset{S\∈\mathrm{SF}}{\mathrm{\Σ}}P\left(S\right)\×\mathrm{CD}\left(S\right)\×D$

其中SF为峰荷负荷条件下所有失效状态集合，P(S)是失效状态S的概率，CD(S)是状态S下的总的负荷削减量，D为计算时间。

所述步骤(4)中计算第i台变压器的优先级评估结果的方法为：

W_i＝α₁w_cri·i+α₂w_con·i+α₃w_ris·i

其中，w_cri·i、w_con·i和w_ris·i分别为第i台变压器的设备属性评估结果、运行状态评估结果和风险收益评估结果；且α₁+α₂+α₃＝1。

本发明有益效果：

本发明统筹考虑变压器在线监测装置投资优先级领域涉及的设备层和系统层两方面，提出涵盖设备属性、运行状态以及系统风险收益的在线监测装置投资优先级综合评估方法，能够较合理地从在线监测装置投资的角度，对不同变压器进行优先级排序，为电力行业在线监测装置的安装策略提供了一种参考，具有一定的实用性和推广性。

附图说明：

图1为本发明变压器设备属性评估层次模型。

具体实施方式：

下面借助附图与实施例对该发明进行进一步的说明。

一种变压器在线监测装置安装优先级评估方法，包括：

步骤1：基于模糊层次分析法对待评估变压器进行设备属性评估，得到第i台变压器设备属性评估结果w_cri.i；

步骤2：基于状态评估技术对待评估变压器进行运行状态评估，得到第i台变压器运行状态评估结果w_con.i；

步骤3：基于风险指标对待评估变压器进行系统层评估，得到第i台变压器系统层评估结果w_ris.i；

步骤4：结合上述三个评估结果，得到第i台变压器的优先级评估结果，所述结合方法为：W_i＝α₁w_cri·i+α₂w_con·i+α₃w_ris·i，满足α₁+α₂+α₃＝1。实施例中取α₁＝0.2，α₂＝0.3，α₃＝0.5。

以上方案中，所述步骤1具体为：

步骤1.1：建立变压器设备属性评估层次模型，如图1所示。准则层(即设备属性)包括但不限于：冷却方式、运行时间、分接开关、家族缺陷、地域环境以及检修记录。每个准则又分为几个子准则，各个子准则的得分以专家按十分制打分为基础，综合各专家意见归一化后获得，如表1所示。

表1 子准则权重

步骤1.2：构造判断矩阵并确定各属性权重。根据表2中的比较模糊标度，对各准则两两比较，构造模糊判断矩阵，利用对数最小二乘法求得其模糊权重，对三角模糊数取其期望值去模糊化，a＝(l+2m+n)/4，归一化后得到各属性权重(即各个准则权重)。

表2 因素重要性比较模糊标度

步骤1.3：一致性检验。求得模糊判断矩阵的近似最大特征值，并进行一致性检验，检验方法与常规层次分析法一致。

步骤1.4：计算设备属性优先级评估结果。按照下式计算设备属性评估结果：其中w_cri.i为第i台变压器的设备属性评估值，ε_ij为第i台变压器在准则j下的得分值。A_j为第j项准则的权重。

以上方案中，所述步骤2具体为：

步骤2.1：所述变压器状态评估技术要求最终变压器状态评价结果可用0～1表示，本发明具体使用技术为发明人提出的变压器状态评估多层次不确定模型，计算各变压器处于四种不同状态的概率[g₁,g₂,g₃,g₄]。

变压器状态评估多层次不确定模型具体为：首先构建了变压器状态评估的指标体系以及等级划分标准，并将状态评估分为整体系统和子系统3个阶段；其次根据物元云模型得到定量评价指标的等级关联度，结合最优权重获得定量评价系统中各子系统的状态评价结果；最后对原始证据进行随机处理和贝叶斯近似基于D-S证据理论对各子系统与各系统的评价结果进行融合，得到各变压器处于正常状态、注意状态、异常状态和严重状态的概率[g₁,g₂,g₃,g₄]。

该评估技术可参考文献：梁永亮等，变压器状态评估多层次不确定模型，电力系统自动化，2013，37(22)：73-78。

步骤2.2：所述变压器状态健康值按照式：H＝0.1×g₁+0.35×g₂+0.65×g₃+0.9×g₄计算。0.1、0.35、0.65、0.9分别为变压器四种状态劣化度的期望值。

步骤2.3：所述变压器运行状态评估结果按照式：计算，其中H_i为第i台变压器状态健康值。

以上方案中，所述步骤3具体为：

步骤3.1：以变压器健康值为基础，计算变压器故障率，所述计算公式为：F(H)＝Ae^BH+C。其中F(H)为变压器在状态值为H时的故障率，A、B和C为常数，对变压器分别取为：0.1565，2.2478622，-0.008148148。

步骤3.2：规定变压器当前状态为状态0，未来安装在线监测装置为状态1，未来不安装在线监测装置为状态2。

所述状态1下，即安装在线监测装置后，变压器的故障率和平均修复时间分别比状态0时减少87％和70％，若故障率值计算后小于F(0)，则设为F(0)；所述状态2下，将变压器故障率设为F(0.8)，平均修复时间保持不变。

步骤3.3：只考虑单元件失效，基于直流潮流模型计算变压器分别处于三种状态下的期望缺失供电量EENS，进而计算所述风险收益指标：R_bt.i＝EENS_i.2-EENS_i.1。所述EENS_i.2为第i台变压器在状态2下的期望缺失供电量，所述EENS_i.1为第i台变压器在状态1下的期望缺失供电量。

所述直流潮流模型具体为：

1)建立负荷等级模型。从下文的3.3节中可以看出，最终计算得到的是可能获得的最大风险收益的相对比较结果，因此本文只考虑系统峰荷一种负荷等级。

2)利用枚举技术选择系统状态，系统处于状态S的概率为：

$P\left(S\right)=\underset{i=1}{\overset{n_d}{\mathrm{\Π}}}{\mathrm{PF}}_i\underset{i=1}{\overset{n-n_d}{\mathrm{\Π}}}(1-{\mathrm{PF}}_i)$

其中n_d为系统处于状态S时的故障元件数，n为系统元件总数，PF_i为元件i的不可用率，可按式(15)求得。

PF_i＝F(H_i)×r_i/8760

其中F(H_i)为元件i在状态值为H_i时的故障率，单位为次/年，r_i为其平均修复时间，单位为小时(h)。

3)进行预想事故分析，针对所选系统状态，使用下述直流潮流模型计算负荷削减量，若负荷削减量不为零，则该状态为失效状态，记录其状态概率P(S)和负荷削减量CD(S)。直流潮流模型可以表达为：

目标函数：

$\min \underset{i\∈\mathrm{ND}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{CD}}_i$

约束条件：

T(S)＝A(S)(PG-PD+CD)

$\underset{i\∈\mathrm{NG}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{PG}}_i+\underset{i\∈\mathrm{ND}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{CD}}_i=\underset{i\∈\mathrm{ND}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{PD}}_i$

${PG}_i^{\min }\≤{\mathrm{PG}}_i\≤{\mathrm{PG}}_i^{\max },i\∈\mathrm{NG}$

0≤CD_i≤PD_i  i∈ND

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

其中：T(S)是状态S时线路的有功潮流矢量，A(S)是状态S的有功潮流和注入功率间的关系矩阵，PG是发电输出功率矢量，PD是负荷功率矢量，CD是负荷削减矢变量，PG_i，PD_i，CD_i和T_k(S)分别是PG、PD、CD和T(S)的元素； 和分别是PG_i和T_k(S)的限值；NG，ND和L分别是系统发电母线、负荷母线以及支路的集合。

4)计算系统的EENS(兆瓦时/年)

由于只考虑峰荷一种负荷情况，因此可按下式计算EENS：

$\mathrm{EENS}=\underset{S\∈\mathrm{SF}}{\mathrm{\Σ}}P\left(S\right)\×\mathrm{CD}\left(S\right)\×D$

其中SF为峰荷负荷条件下所有失效状态集合，P(S)是失效状态S的概率，CD(S)是状态S下的总的负荷削减量(MW)，D为计算时间，此处为8760h。

步骤3.4：所述风险收益评估结果(系统层评估结果)按下式计算：

其中n为变压器的数量。

该评估方法包含设备层和系统层，设备层又分为设备属性评估和运行状态评估。设备层具体评估方法包括基于模糊层次分析法的变压器设备属性评估方法以及基于状态评估技术的运行状态评估方法。系统层评估方法基于风险收益指标。

以某区域电网为算例，对其中6台变压器进行在线监测投资优先级评估，以解释该发明的具体实施。

1、设备属性评估

所述设备属性包括但不仅限于：冷却方式、运行时间、分接开关、家族缺陷、地域环境以及检修记录。设备属性评估方法为模糊层次分析法，因素比较标度参考表2。结合多专家意见，构造模糊判断矩阵为：

$\tilde{A}=\left[\begin{array}{cccccc}\left(\mathrm{1,1,2}\right)& \left(\mathrm{0.35,0.55,0.81}\right)& \left(\mathrm{0.23,0.31,0.44}\right)& \left(\mathrm{0.17,0.2,0.25}\right)& \left(\mathrm{1,1,2}\right)& \left(\mathrm{2,3,4}\right)\\ \left(\mathrm{1.23,1.83,2.90}\right)& \left(\mathrm{1,1,2}\right)& \left(\mathrm{0.31,0.44,0.81}\right)& \left(\mathrm{0.19,0.23,0.31}\right)& \left(\mathrm{1,1.62,2.66}\right)& \left(\mathrm{2.52,3.27,4.28}\right)\\ \left(\mathrm{2.26,3.27,4.28}\right)& \left(\mathrm{1.23,2.26,3.27}\right)& \left(\mathrm{1,1,2}\right)& \left(\mathrm{0.27,0.38,0.62}\right)& \left(\mathrm{1.62,2.16,3.25}\right)& \left(\mathrm{2.66,3.67,4.68}\right)\\ \left(\mathrm{4,5,6}\right)& \left(\mathrm{3.27,4.28,5.28}\right)& \left(\mathrm{1.62,2.66,3.67}\right)& \left(\mathrm{1,1,2}\right)& \left(\mathrm{2.66,3.67,4.68}\right)& \left(\mathrm{4.28,5.28,6.28}\right)\\ \left(\mathrm{0.5,1,1}\right)& \left(\mathrm{0.38,0.62,1}\right)& \left(\mathrm{0.31,0.46,0.62}\right)& \left(\mathrm{0.21,0.27,0.38}\right)& \left(\mathrm{1,1,2}\right)& \left(\mathrm{2.35,3.37,4.37}\right)\\ \left(\mathrm{0.25,0.33,0.5}\right)& \left(\mathrm{0.23,0.31,0.40}\right)& \left(\mathrm{0.21,0.27,0.38}\right)& \left(\mathrm{0.16,0.19,0.23}\right)& \left(\mathrm{0.23,0.29,0.43}\right)& \left(\mathrm{1,1,2}\right)\end{array}\right]$

按式得到其模糊权重，对三角模糊数,取其期望值去模糊化，a＝(l+2m+n)/4，并归一化得到其权重为：

$\tilde{A}=\left[\begin{array}{c}\left(\mathrm{0.0549,0.6839,1.0609}\right)\\ \left(\mathrm{0.7532,0.9968,1.5969}\right)\\ \left(\mathrm{1.2161,1.6772,2.5327}\right)\\ \left(\mathrm{2.4950,3.2144,4.3563}\right)\\ \left(\mathrm{0.5545,0.7987,1.1279}\right)\\ \left(\mathrm{0.2762,0.3392,0.4968}\right)\end{array}\right]\⇒A=\left[\begin{array}{c}0.092\\ 0.134\\ 0.219\\ 0.409\\ 0.101\\ 0.045\end{array}\right]$

这6台变压器在各准则下的得分值如表3所示，则可得到设备属性评估结果如表4所示。

表3 变压器各准则得分值

表4 设备属性评估结果

2、运行状态评估

所使用变压器状态评估技术要求最终变压器状态评价结果可用0～1表示，本发明具体使用技术可参考文献：梁永亮等，变压器状态评估多层次不确定模型，电力系统自动化，2013，37(22)：73-78。根据各变压器数据，得到其运行状态评估结果如表5所示。

表5 运行状态评估结果

3、系统层评估

系统中元件众多，难以获得所有元件的状态量参数，因此，除参与评估6台变压器外，其余元件的状态值均设为0.35。综合相关研究中输变电设备的平均修复时间，本文将变压器平均修复时间设为702h，线路的修复时间设为30h。得到系统层评估结果如表6所示。

表6 系统层评估结果

4、综合结果

按步骤4得到综合评估结果及排序如表7所示。

表7 综合评估结果

进而可得到在这6台变压器中，序号为TS.5的变压器拥有最高的在线监测装置投资优先级。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (6)

1.一种变压器在线监测装置安装优先级评估方法，其特征是，包括：

步骤(1)：建立变压器设备属性评估层次模型，基于模糊层次分析法对待评估变压器进行设备属性评估，得到第i台变压器的设备属性评估结果w_cri.i；

步骤(2)：对待评估变压器进行运行状态评估，得到第i台变压器的运行状态评估结果w_con.i；

步骤(3)：以变压器健康值为基础，计算风险收益指标，得到第i台变压器的风险收益评估结果w_ris.i；

步骤(4)：综合上述三个评估结果，并根据每一个评估结果所占的权重，计算第i台变压器的优先级评估结果。

2.如权利要求1所述的一种变压器在线监测装置安装优先级评估方法，其特征是，所述步骤(1)的具体过程为：

步骤1.1：变压器设备属性评估层次模型包括：准则层，所述准则层包括但不限于：冷却方式准则、运行时间准则、分接开关准则、家族缺陷准则、地域环境准则以及检修记录准则；

所述准则层中的每个准则又分为若干个子准则，以专家按十分制打分为基础为各个子准则的得分，综合各专家意见并归一化后获得准则层中每个子准则的得分值；

步骤1.2：根据因素重要性比较的模糊标度，对设备属性进行两两比较构造模糊判断矩阵，利用对数最小二乘法求得设备属性的模糊权重，对模糊判断矩阵中的三角模糊数取其期望值去模糊化，a＝(l+2m+n)/4,得到各设备属性权重；

步骤1.3：对模糊判断矩阵的每一个矩阵元素取中间值m_ij，形成新的矩阵，求得新矩阵的最大特征值，作为模糊判断矩阵的近似最大特征值，并利用层次分析法进行一致性检验；

步骤1.4：计算设备属性优先级评估结果，具体方法为：

$w_{\mathrm{cri}.i}=\frac{\underset{j=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ij}}\×A_j}{\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ij}}\×A_j}$

其中，w_cri.i为第i台变压器的设备属性评估值，ε_ij为第i台变压器在准则j下的得分值，A_j为第j项准则的权重。

3.如权利要求1所述的一种变压器在线监测装置安装优先级评估方法，其特征是，所述步骤(2)的具体方法为：

步骤2.1：根据变压器状态评估多层次不确定模型，计算各变压器分别处于正常状态、注意状态、异常状态和严重状态的概率[g₁,g₂,g₃,g₄]；

步骤2.2：计算变压器的状态健康值，具体方法为：

H＝a×g₁+b×g₂+c×g₃+d×g₄

其中，a、b、c、d分别为变压器四种状态劣化度的期望值；

步骤2.3：计算变压器运行状态评估结果，具体方法为：

$w_{\mathrm{con}.i}=\frac{H_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{H}_i}$

其中，H_i为第i台变压器状态健康值。

4.如权利要求1所述的一种变压器在线监测装置安装优先级评估方法，其特征是，所述步骤(3)具体为：

步骤3.1：以变压器健康值为基础，计算变压器的故障率，具体方法为：

F(H)＝Ae^BH+C

其中，F(H)为变压器在状态健康值为H时的故障率，A、B和C为常数；

步骤3.2：假定变压器当前状态为状态0，未来安装在线监测装置状态为状态1，未来不安装在线监测装置状态为状态2；

步骤3.3：基于直流潮流模型计算变压器分别处于三种状态下的期望缺失供电量EENS，进而计算风险收益指标R_bt.i：

R_bt.i＝EENS_i.2-EENS_i.1

其中，EENS_i.2为第i台变压器在状态2下的期望缺失供电量，EENS_i.1为第i台变压器在状态1下的期望缺失供电量。

5.如权利要求4所述的一种变压器在线监测装置安装优先级评估方法，其特征是，所述基于直流潮流模型计算变压器分别处于三种状态下的期望缺失供电量EENS的方法为：

1)确定系统负荷为峰荷；

2)计算系统处于状态S的概率：

$P\left(S\right)=\underset{i=1}{\overset{n_d}{\mathrm{\Π}}}{\mathrm{PF}}_i\underset{i=1}{\overset{n-n_d}{\mathrm{\Π}}}(1-{\mathrm{PF}}_i)$

其中n_d为系统处于状态S时的故障元件数，n为系统元件总数，PF_i为元件i的不可用率，PF_i的计算方法为：

PF_i＝F(H_i)×r_i/D

其中F(H_i)为元件i在状态值为H_i时的故障率，单位为次/年，r_i为其平均修复时间，D为计算时间；

3)建立状态S下的直流潮流模型具体为：

目标函数：

$\min \underset{i\∈\mathrm{ND}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{CD}}_i$

约束条件：

T(S)＝A(S)(PG-PD+CD)

$\underset{i\∈\mathrm{NG}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{PG}}_i+\underset{i\∈\mathrm{ND}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{CD}}_i=\underset{i\∈\mathrm{ND}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{PD}}_i$

${PG}_i^{\min }\≤{\mathrm{PG}}_i\≤{\mathrm{PG}}_i^{\max },i\∈\mathrm{NG}$

0≤CD_i≤PD_i  i∈ND

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

其中：T(S)是状态S时线路的有功潮流矢量，A(S)是状态S的有功潮流和注入功率间的关系矩阵，PG是发电输出功率矢量，PD是负荷功率矢量，CD是负荷削减矢变量，PG_i，PD_i，CD_i和T_k(S)分别是PG、PD、CD和T(S)的元素； 和分别是PG_i和T_k(S)的限值；NG，ND和L分别是系统发电母线、负荷母线以及支路的集合。

进行预想事故分析，计算负荷削减量CD(S)，若负荷削减量不为零，则该状态S为失效状态，记录状态S的概率P(S)和负荷削减量CD(S)；

4)计算系统的EENS：

$\mathrm{EENS}=\underset{S\∈\mathrm{SF}}{\mathrm{\Σ}}P\left(S\right)\×\mathrm{CD}\left(S\right)\×D$

其中SF为峰荷负荷条件下所有失效状态集合，P(S)是失效状态S的概率，CD(S)是状态S下的总的负荷削减量，D为计算时间。

6.如权利要求1所述的一种变压器在线监测装置安装优先级评估方法，其特征是，所述步骤(4)中计算第i台变压器的优先级评估结果的方法为：

W_i＝α₁w_cri·i+α₂w_con·i+α₃w_ris·i

其中，w_cri·i、w_con·i和w_ris·i分别为第i台变压器的设备属性评估结果、运行状态评估结果和风险收益评估结果；且α₁+α₂+α₃＝1。