CN104318328B - 一种电网设备检修决策优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电网设备检修决策优化方法。针对现有的状态检修相关规程以及相关决策技术中，仅根据设备当前的健康状态评分给出定性的检修建议和时间，缺乏具体优化方案的问题，本发明通过提出一种多判据优化方法，制定了明确的检修决策，提供了定量的优化检修时间，增强了状态检修的明确性和目的性。此外，针对已有的定期检修周期优化模型不适应状态检修体制的问题，将价值工程中的费效比和求取条件极值的拉格朗日乘数法相结合，建立新的检修优化模型，作为检修决策的制定依据，能很好地适应状态检修体制。

Description

一种电网设备检修决策优化方法

技术领域

本发明属于电力故障检修技术领域，更具体地，涉及一种电网设备检修决策优化方法，用于电网设备检修决策的确定。

背景技术

电网设备作为电力系统电能经济传输和灵活调配的枢纽，广泛参与到电力系统发输变电的各个环节，其运行状况与电力系统的安全可靠性息息相关。电网设备的故障不仅会造成停电和维修等直接损失，更将对电网的安全稳定运行带来威胁，甚至引发不可估量的严重后果。因此，对电网设备施行合理的检修是十分有必要的。

随着电网设备检修策略的发展，从事故检修到计划检修，尽管增强了检修的主动性，但固定的计划检修周期仍然难免带来过检修、欠检修等一系列问题，影响设备的使用寿命。

状态检修策略是正在兴起的一种新型检修策略，它以在线监测为基础，研究故障模式，对设备在线监测的特征量、预防性试验的结果、设备历史运行状况、检修情况及现场运行参数等状态进行客观分析，通过综合的故障诊断技术判别来实施检修。这种依据电网设备运行状态的检修策略能够避免传统的计划检修的盲目性。

但是，在现有的状态检修导则中，仅根据设备当前的健康状态评分给出定性的检修建议和检修时间，现有的相关研究也鲜有优化的具体方案，这大大降低了状态检修策略的目的性和明确性，使得状态检修的优势不能得到全面发挥。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种电网设备检修决策优化方法，有效解决了现有的状态检修决策中仅给出定性的检修建议和检修时间，缺乏具体优化方案的问题，提供了定量的优化检修时间，增强了状态检修的明确性和目的性，而且能很好地适应状态检修体制。

为实现上述目的，本发明提供了一种电网设备检修决策优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)获取电网设备的当前健康评分s₀，将其与预设的健康评分门槛值E_set进行比较，若s₀＞E_set，则不对电网设备进行检修，顺序执行步骤(2)；否则跳至步骤(3)；

(2)监测电网设备的健康评分，在电网设备的健康评分改变时，返回步骤(1)；

(3)利用电网设备的当前健康评分s₀，结合电网设备的历史健康评分，得到电网设备的健康评分变化概率p随健康评分s和时间t变化的函数p(s,t)，其中，p(s,t)表示从当前时刻起，经过时间t后，电网设备的健康评分从s₀变化为s的概率；

(4)根据函数p(s,t)，计算经过时间t后，电网设备的健康评分期望值

(5)以费效比最优为目标函数，将E(t)≤E_set作为约束条件，构建检修决策优化模型，进而建立求解该优化模型所需的拉格朗日乘数法模型其中，C(t)为成本函数，表示在经过时间t后对电网设备进行检修时，电网设备投入的综合成本，包括运行成本和检修成本；V(t)为效益函数，表示在经过时间t后对电网设备进行检修时，电网设备投入的综合成本为电网设备带来的综合效益；L(t,μ)为拉格朗日函数，μ为拉格朗日因子；

(6)根据拉格朗日乘数法模型计算得到最优检修时间T_opt，并将其输出至检修部门。

优选地，所述步骤(3)中，通过如下方法得到电网设备的健康评分变化概率p随健康评分s和时间t变化的函数p(s,t)：首先求取健康评分s和时间t取不同值时的健康评分变化概率离散值，其中，健康评分s＝S，时间t＝T时的健康评分变化概率n₂为电网设备的历史健康评分中健康评分为s₀的总记录数，n₁为健康评分为s₀的记录在经过时间T后，健康评分变为S的记录数；然后将健康评分s和时间t取不同值时的健康评分变化概率离散值进行拟合，得到健康评分变化概率p随健康评分s和时间t变化的函数p(s,t)。

优选地，成本函数其中，c₁为电网设备单位时间的运行成本，c₂为经过时间t后的检修成本。

优选地，c₁＝(c_e+c_a)×rp(t)，c₂＝c_P+c_m+c_v+c_b，其中，c_e为电网设备单位时间的空载损耗，c_a为电网设备单位时间的负载损耗，rp(t)为实时电价，c_P为经过时间t后进行检修的人工成本，c_m为经过时间t后进行检修的材料成本，c_v为经过时间t后进行检修的机械成本，c_b为经过时间t后进行检修的供电中断成本。

优选地，效益函数V(t)＝R(t)×H(t)×A(t)，其中，R(t)表示电网设备在经过时间t后的可靠度，H(t)表示电网设备在经过时间t后的健康状态指数，A(t)表示电网设备在经过时间t后的可用度。

优选地，M和N为模型参数，其中，M＝e^100·N/T₀；T₀为电网设备的健康寿命，表示状态评分为100时的平均寿命；N通过如下两式计算得到：

其中，K为电网设备的历史故障次数；获取K组数据作为统计样本，每组数据记录包含电网设备从投入运行到发生故障停运的全部状态信息，T_i为第i组样本从投运到故障停运所经历的时间；L_i为第i组样本按照健康评分记录划分的状态阶段总数，T_j为第i组样本的第j个状态阶段的实际持续时间，s_j为第i组样本的第j个状态阶段的健康评分。

优选地，其中，n为电网设备部件总数，α_p为电网设备部件p的权重系数，其满足H_p(t)为电网设备部件p在经过时间t后的健康状态指数；H_p(t)＝E(t)×F_p×T_p，其中，F_p为电网设备部件p的家族性缺陷系数；T_p为电网设备部件p的役龄系数。

优选地，其中，T_U(t)为经过时间t后电网设备正常工作的时间，T_D(t)为经过时间t后电网设备不能正常工作的时间；T_D(t)＝τ_PMR(t)+τ_CM(1-R(t))，τ_PM为故障前进行的预防性检修时间，τ_CM为故障后进行的事后检修时间。

优选地，该方法还包括如下步骤(7)：检修部门在经过时间T_opt后，对电网设备进行检修。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：

1.针对现有的状态检修相关规程以及相关决策技术中，仅根据设备当前的健康状态评分给出定性的检修建议和时间，缺乏具体优化方案的问题，本发明通过提出一种多判据优化方法，制定了明确的检修决策，提供了定量的优化检修时间，增强了状态检修的明确性和目的性。

2.针对已有的定期检修周期优化模型不适应状态检修体制的问题，将价值工程中的费效比和求取条件极值的拉格朗日乘数法相结合，建立新的检修优化模型，作为检修决策的制定依据，能很好地适应状态检修体制。

附图说明

图1是本发明实施例的电网设备检修决策优化方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

如图1所示，本发明实施例的电网设备检修决策优化方法包括如下步骤：

(1)获取电网设备的当前健康评分s₀，将其与预设的健康评分门槛值E_set进行比较，若s₀＞E_set，则不对电网设备进行检修，顺序执行步骤(2)；否则跳至步骤(3)。

其中，健康评分门槛值E_set依据健康评分体系进行制定，根据电网设备状态检修规程，将判定电网设备为“正常状态”的最低健康评分s_{normal_min}设定为健康评分门槛值E_set，即：E_set＝s_{normal_min}。

(2)监测电网设备的健康评分，在电网设备的健康评分改变时，返回步骤(1)。

(3)利用电网设备的当前健康评分s₀，结合电网设备的历史健康评分，得到电网设备的健康评分变化概率p随健康评分s和时间t变化的函数p(s,t)，其中，p(s,t)表示从当前时刻起，经过时间t后，电网设备的健康评分从s₀变化为s的概率。

具体地，首先求取健康评分s和时间t取不同值时的健康评分变化概率离散值，其中，健康评分s＝S，时间t＝T时的健康评分变化概率n₂为电网设备的历史健康评分中健康评分为s₀的总记录数，n₁为健康评分为s₀的记录在经过时间T后，健康评分变为S的记录数；然后将健康评分s和时间t取不同值时的健康评分变化概率离散值进行拟合，得到健康评分变化概率p随健康评分s和时间t变化的函数p(s,t)。

(4)根据函数p(s,t)，计算经过时间t后，电网设备的健康评分期望值

(5)以费效比最优为目标函数，将E(t)≤E_set作为约束条件，构建检修决策优化模型，进而建立求解该优化模型所需的拉格朗日乘数法模型其中，C(t)为成本函数，表示在经过时间t后对电网设备进行检修时，电网设备投入的综合成本，包括运行成本和检修成本；V(t)为效益函数，表示在经过时间t后对电网设备进行检修时，电网设备投入的综合成本为电网设备带来的综合效益；L(t,μ)为拉格朗日函数，μ为拉格朗日因子。

具体地，将价值工程(研究如何以最低的寿命周期成本，可靠地实现对象的必要功能，而致力于功能分析的一种有组织的技术经济思想方法和管理技术)中的费效比模型引入检修决策中，作为检修决策的目标函数，费效比模型如下：

其中，CER表示费效比。

将健康评分限制E(t)≤E_set作为约束条件，结合上述目标函数构建检修决策优化模型，如下式所示：

采用拉格朗日乘数法求解上述含约束的最优化问题，建立拉格朗日乘数法模型如下：

下面对成本函数C(t)和效益函数V(t)的获取进行详细说明。

(A)获取成本函数C(t)

电网设备单位时间的运行成本为c₁，经过时间t后的检修成本为c₂，则成本函数C(t)由如下公式计算得到：

电网设备在传输功率的过程中必然会产生功率损耗，且损耗可分解为空载损耗和负载损耗两部分，负载损耗又可以进一步分解为铁耗和铜耗，因此，电网设备单位时间的运行成本c₁包含空载损耗c_e和负载损耗c_a，即c₁＝(c_e+c_a)×rp(t)。其中，rp(t)为实时电价，空载损耗c_e在电压稳定时基本保持不变，负载损耗c_a与电网设备的负荷变化量呈平方关系。

检修成本c₂一般包括人工成本c_P、材料成本c_m、机械成本c_v以及供电中断成本c_b，可按下式计算：c₂＝c_P+c_m+c_v+c_b。

(B)获取效益函数V(t)

效益函数V(t)由如下公式计算得到：

V(t)＝R(t)×H(t)×A(t)

其中，R(t)表示电网设备在经过时间t后的可靠度，H(t)表示电网设备在经过时间t后的健康状态指数，A(t)表示电网设备在经过时间t后的可用度。此处的健康状态指数H(t)不同于前文中电网设备的健康评分s，健康状态指数H(t)将家族性缺陷和使用役龄考虑在内，能够更加全面地衡量电网设备的整体健康状态对效益的影响。

下面进一步对R(t)、H(t)和A(t)的获取进行详细说明。

(B1)获取R(t)

在可靠性理论中，大量的统计数据表明电网设备寿命服从指数分布。此处建立的基于电网设备健康状态的可靠性模型中，电网设备的故障概率ω＝Me^-N·s，其中，M和N为模型参数。

由电网设备的历史统计数据获得电网设备的历史故障次数K，以这K组数据为统计样本，每组数据记录包含电网设备从投入运行到发生故障停运的全部状态信息。以其中第i组样本为例(i＝1,2,...,K)，从投运到故障停运所经历的时间(即实际寿命)为T_i，按照健康评分记录划分为L_i个状态阶段，各状态阶段的健康评分分别为各状态阶段的实际持续时间分别为定义电网设备的健康寿命T₀为状态评分为100时的平均寿命，计算为：其中因此，将T₀以及统计样本数据带入以上两式，即可计算得到模型参数N。进一步，状态评分为100时的故障概率由此得到，M＝e^100·N/T₀。

电网设备在经过时间t后的可靠度R(t)通过如下公式计算得到：

(B2)获取H(t)

在现有的健康评分基础上，考虑家族性缺陷(特指无法用状态检修体系下的状态量扣分值进行衡量的因素)和使用役龄两个影响因子，求取健康状态指数。电网设备部件p在经过时间t后的健康状态指数H_p(t)如下式所示：

H_p(t)＝(100-D_p(t))×F_p×T_p＝E(t)×F_p×T_p

其中，D_p(t)为电网设备部件p在经过时间t后的所有状态量的扣分总和；F_p为电网设备部件p的家族性缺陷系数；T_p为电网设备部件p的役龄系数，该系数随部件运行年数的增长而降低。F_p、T_p的取值参考电力设备状态评价导则。

按照各电网设备部件的重要性进行排序，两两比较重要度，依据层次分析法获取各电网设备部件的权重系数。电网设备总体的综合健康状态指数为所有部件的健康状态指数与各自权重系数的乘积之和，因此，电网设备在经过时间t后的健康状态指数H(t)由如下公式计算得到：

其中，n为电网设备部件总数，α_p为电网设备部件p的权重系数，其满足

(B3)获取A(t)

可用度表示在规定条件下，在经过时间t后电网设备能正常工作的概率。引用稳态可用度求取公式，其中，T_U(t)为经过时间t后电网设备正常工作的时间，T_D(t)为经过时间t后电网设备不能正常工作的时间，即检修时间。设备运行了时间t后，有：T_D(t)＝τ_PMR(t)+τ_CM(1-R(t))。其中，τ_PM为故障前进行的预防性检修时间，τ_CM为故障后进行的事后检修时间。因此，电网设备在经过时间t后的可用度A(t)可由如下公式计算得到：

(6)根据拉格朗日乘数法模型计算得到最优检修时间T_opt，并将其输出至检修部门。

根据拉格朗日乘数法模型，令联立求解，得到的时间t＝T_opt即为使费效比最小的时间，将该时间作为最优检修时间，在该时间对电网设备进行检修将达到成本和效益的优化平衡。

(7)检修部门在经过时间T_opt后，对电网设备进行检修。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种电网设备检修决策优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)获取电网设备的当前健康评分s₀，将其与预设的健康评分门槛值E_set进行比较，若s₀＞E_set，则不对电网设备进行检修，顺序执行步骤(2)；否则跳至步骤(3)；

(2)监测电网设备的健康评分，在电网设备的健康评分改变时，返回步骤(1)；

(3)利用电网设备的当前健康评分s₀，结合电网设备的历史健康评分，得到电网设备的健康评分变化概率p随健康评分s和时间t变化的函数p(s,t)，其中，p(s,t)表示从当前时刻起，经过时间t后，电网设备的健康评分从s₀变化为s的概率；

(4)根据函数p(s,t)，计算经过时间t后，电网设备的健康评分期望值

(5)以费效比最优为目标函数，将E(t)≤E_set作为约束条件，构建检修决策优化模型，进而建立求解该优化模型所需的拉格朗日乘数法模型其中，C(t)为成本函数，表示在经过时间t后对电网设备进行检修时，电网设备投入的综合成本，包括运行成本和检修成本；V(t)为效益函数，表示在经过时间t后对电网设备进行检修时，电网设备投入的综合成本为电网设备带来的综合效益；L(t,μ)为拉格朗日函数，μ为拉格朗日因子；

(6)根据拉格朗日乘数法模型计算得到最优检修时间T_opt，并将其输出至检修部门。

2.如权利要求1所述的电网设备检修决策优化方法，其特征在于，所述步骤(3)中，通过如下方法得到电网设备的健康评分变化概率p随健康评分s和时间t变化的函数p(s,t)：首先求取健康评分s和时间t取不同值时的健康评分变化概率离散值，其中，健康评分s＝S，时间t＝T时的健康评分变化概率n₂为电网设备的历史健康评分中健康评分为s₀的总记录数，n₁为健康评分为s₀的记录在经过时间T后，健康评分变为S的记录数；然后将健康评分s和时间t取不同值时的健康评分变化概率离散值进行拟合，得到健康评分变化概率p随健康评分s和时间t变化的函数p(s,t)。

3.如权利要求2所述的电网设备检修决策优化方法，其特征在于，成本函数其中，c₁为电网设备单位时间的运行成本，c₂为经过时间t后的检修成本。

4.如权利要求3所述的电网设备检修决策优化方法，其特征在于，c₁＝(c_e+c_a)×rp(t)，c₂＝c_P+c_m+c_v+c_b，其中，c_e为电网设备单位时间的空载损耗，c_a为电网设备单位时间的负载损耗，rp(t)为实时电价，c_P为经过时间t后进行检修的人工成本，c_m为经过时间t后进行检修的材料成本，c_v为经过时间t后进行检修的机械成本，c_b为经过时间t后进行检修的供电中断成本。

5.如权利要求2所述的电网设备检修决策优化方法，其特征在于，效益函数V(t)＝R(t)×H(t)×A(t)，其中，R(t)表示电网设备在经过时间t后的可靠度，H(t)表示电网设备在经过时间t后的健康状态指数，A(t)表示电网设备在经过时间t后的可用度。

6.如权利要求5所述的电网设备检修决策优化方法，其特征在于，M和N为模型参数，其中，M＝e^100·N/T₀；T₀为电网设备的健康寿命，表示状态评分为100时的平均寿命；N通过如下两式计算得到：

$T_0=\underset{i=1}{\overset{K}{\Σ}}{T}_i/K,T_i=\underset{j=1}{\overset{L_i}{\Σ}}{T}_j{e}^{N\·(100-s_j)},$

其中，K为电网设备的历史故障次数；获取K组数据作为统计样本，每组数据记录包含电网设备从投入运行到发生故障停运的全部状态信息，T_i为第i组样本从投运到故障停运所经历的时间；L_i为第i组样本按照健康评分记录划分的状态阶段总数，T_j为第i组样本的第j个状态阶段的实际持续时间，s_j为第i组样本的第j个状态阶段的健康评分。

7.如权利要求5所述的电网设备检修决策优化方法，其特征在于，其中，n为电网设备部件总数，α_p为电网设备部件p的权重系数，其满足H_p(t)为电网设备部件p在经过时间t后的健康状态指数；H_p(t)＝E(t)×F_p×T_p，其中，F_p为电网设备部件p的家族性缺陷系数；T_p为电网设备部件p的役龄系数。

8.如权利要求5所述的电网设备检修决策优化方法，其特征在于，其中，T_U(t)为经过时间t后电网设备正常工作的时间，T_D(t)为经过时间t后电网设备不能正常工作的时间；T_D(t)＝τ_PMR(t)+τ_CM(1-R(t))，τ_PM为故障前进行的预防性检修时间，τ_CM为故障后进行的事后检修时间。

9.如权利要求1至8中任一项所述的电网设备检修决策优化方法，其特征在于，该方法还包括如下步骤(7)：检修部门在经过时间T_opt后，对电网设备进行检修。