CN105045253A - 电气设备异常运行工况快速甄别方法 - Google Patents

电气设备异常运行工况快速甄别方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供电气设备异常运行工况快速甄别方法。该方法具体步骤如下：首先从运行设备的开关量记录中剔除设备检修期间的开关量记录；接着计算设备的运行时间及其概率分布；然后根据概率密度分布是否左右对称，以平均值或最大频值为中心，1.96倍均方差以外的开关量记录即为异常运行工况的开关量记录；最后计算剔除异常运行工况记录后的概率分布的均方差，若均方差小于阈值<i>δ</i>0时，则设备运行不稳定，需对该设备进行及时维护，若均方差大于阈值<i>δ</i>0时，则设备运行稳定，无需对该设备进行检查维护。该方法能快速从开关量记录中分离出异常运行状态下的开关量记录，为运行设备的状态评估及其状态检修提供可靠的方案。

Description

电气设备异常运行工况快速甄别方法
技术领域
本发明涉及电气设备技术领域，具体涉及电气设备异常运行工况快速甄别方法。
背景技术
运行设备正常处于备用状态，通常可随时启动且可通过送出开关量，记录下此时时刻和此时的“on”状态，也可随时停下且通过送出开关量，记录下此时时刻和此时的“off”状态的设备。
这些含有设备“on”或“off”状态、对应时刻、相应设备描述的记录即为本发明中所述的开关量记录。工程中，可通过计算开关量记录中两种态记录的间隔时差，获得设备运行的持续时间，以及通过开关量记录的数目获知设备的启动频次。
然而由于开关量记录的数目较为庞大，且缺乏从开关量记录中直接分离出异常运行记录的技术方法，导致无法从开关量记录中萃取反映设备异常运行状态的关键信息，致使相应的状态检修举步维艰。
此外，若仅通过传统的最大值、最小值、平均值等指标对开关量记录进行分析，也仅能得出设备总体的运行参数。让人不容忽视的是，若开关量记录中存在较多异常运行记录时，通过平均值等指标进行分析，往往可能会得出错误的结论。
后来在本发明的工程实践中发现正常情况下运行状态良好的设备，其开关量记录总体应呈现以平均值为中心或以最大频值为中心，频次数据依次向正负坐标方向快速锐减，类似于正态分布的概率分布。考虑到正态分布中，1.96倍均方差以外的分布为小概率事件，若将概率分布应用于开关量记录的频次分析中，无疑为快速从开关量记录中分离出异常运行状态下的开关量记录，为及时掌握运行设备的运行状况，运行设备的状态评估及其状态检修提供线索提供了技术借鉴。
发明内容
本发明的目的在于提供电气设备异常运行工况快速甄别方法，能快速从指定历史时期内运行设备的开关量记录中分离出异常运行状态下的开关量记录，能快速甄别运行设备的状态并进行必要的检修维护。
本发明的电气设备异常运行工况快速甄别方法，包括如下步骤：
(1)采集指定历史时期内运行设备的开关量记录V0，从V0剔除设备检修期间的开关量记录Vm后，获得开关量记录V1；
(2)通过开关量记录V1计算获得设备的运行时间T1及运行时间T1的概率分布f1并绘出f1的分布图；
(3)若概率分布图左右对称，则选择以平均值xav为中心，1.96倍均方差σ以外的开关量记录Vu1，即为异常运行工况的开关量记录，若概率分布图左右不对称，则选择以最大频值xmax为中心，1.96倍均方差σ以外的开关量记录Vu2，即为异常运行工况的开关量记录；
(4)剔除异常运行工况记录后，获得开关量记录V2，重新计算获得设备的运行时间T2及运行时间T2的概率分布f2，并算出概率分布f2的均方差η，若η小于阈值δ0时，则设备运行不稳定，需对该设备进行检查维护，若η大于阈值δ0时，则设备运行稳定，则无需对该设备进行检查维护。
上述方法中，所述设备是指正常处于备用状态，可随时启动且可通过信号送出开关量记录下此时时刻和此时的“on”状态，也可随时停下且通过信号送出开关量记录下此时时刻和此时的“off”状态的设备。
开关量包含两种状态记录，分别是代表“on”的“1”状态记录和代表“off”的“0”状态记录。开关量记录则至少包含三个记录内容，分别是精确至毫秒的时间记录、状态记录、设备描述。
设备的运行时间T1由以下计算获得：
(1)从开关量记录V1中找出“on”状态记录V1on和“off”状态记录V1off，并数出记录V1on的条数n1on和记录V1off的条数n1off；
(2)将1至n1on作为记录V1on的序号，将1至n1off作为记录V1off的序号；
(3)将序号相同的记录V1off和记录V1on中的时间记录两两作差后获得的差值即为设备的运行时间T1。
概率分布f1由以下计算获得：
(1)将运行时间T1的最大值向正方向取整后获得max；
(2)将运行时间T1的最小值向负方向取整后获得min；
(3)默认设运行时间最小刻度rati为1，若(max-min)/rati大于100，则rati改为(max-min)/100，若(max-min)/rati小于4，则rati改为(max-min)/20，若(max-min)/rati的值既不大于100，也不小于4，则rati取默认值1；
(4)以min为最小值，max为最大值，rati为公差，获得数列x和数列x的个数lengthx；
(5)将运行时间T1按数值大小，由小至大进行排序，获得数列TT1、数列TT1的个数m和数列TT1各数在数列T1中的序号；
(6)设i＝1，将数列TT1中满足数值小于或等于x(1)条件的数存在数组xx(1)中，xx(1)中数的个数存在数列y(1)中；
(7)i的值加1，若i的值不大于lengthx，并进行第(8)步，若i的值大于lengthx，则转至第(9)步；
(8)将数列TT1中满足数值小于或等于x(i)而又大于x(i-1)条件的数存在数组xx(i)中，xx(i)中数的个数存在数列y(i)中，转至第(7)步；
(9)概率分布f1等于数列y中各数与m的比值。
上述中的概率分布f1的分布图是以数列x为横坐标，概率分布f1为纵坐标，绘出的二维柱状图。
最大频值xmax是f1的分布图中f1的最大值对应的横坐标x的值。平均值xav是运行时间T1的平均值。均方差σ是运行时间T1的均方差。
其中，概率密度分布图左右对称是指最大频值xmax在(1±0.1)xav的区间内，所述概率密度分布图左右不对称，是指最大频值xmax在(1±0.1)xav的区间外。
异常运行工况的开关量记录由以下步骤获得：
(1)以平均值xav为中心，从数列x中找出数值小于(xav-1.96×σ)和大于(xav+1.96×σ)的数所对应的序号，再根据序号对应在数列xx中找到相应的运行时间T1的序号，找出的序号即为异常运行工况的开关量记录Vu1；
(2)以最大频值xmax为中心，从数列x中找出数值小于(xmax-1.96×σ)和大于(xmax+1.96×σ)的数所对应的序号，再根据序号对应在数列xx中找到相应的运行时间T1的序号，找出的序号即为异常运行工况的开关量记录Vu2。
概率分布的均方差η由以下步骤获得：
(1)从数列f1中删去异常运行工况的开关量记录对应的数值后获得数列f2；
(2)计算数列f2的均方差，即为概率分布的均方差η。
本发明中的阈值δ0是运行时间T2的最大值。
与现有技术相比，本发明填补了工程界的空白，具有以下优点和技术效果：
(1)本发明能快速从指定历史时期内运行设备的开关量记录中分离出异常运行状态下的开关量记录，为设备的异常运行状态判断提供有效实施方案；
(2)本发明通过获得概率分布的均方差，实现了对运行设备的状态是否正常稳定的快速量化评估，能更好对设备状态进行检修；
(3)本发明应用概率分布弥补了过去平均值无法反应概率分布的缺陷，实现了对设备历史运行状态的直观展示。
附图说明
图1为本实例中异常运行工况快速甄别方法的流程图。
图2为#7球阀油泵运行时长的概率分布图。
图3为#8球阀油泵运行时长的概率分布图。
图4为#7球阀油泵运行时长的概率分布图。
图5为#8球阀油泵运行时长的概率分布图。
具体实施方式
以下结合附图和实例对本发明的具体实施作进一步说明，但本发明的实施和保护不限于此。需指出的是，以下若有未特别详细说明之过程，均是本领域技术人员可参照现有技术实现或理解的。
以下对广州蓄能水电厂B厂2014年1月1日至7月1日#7、#8球阀油泵的开关量记录进行实例分析。
B厂球阀液压系统采用容积式液压传动结构，通过球阀油泵打压实现液压系统的压力保持。即球阀液压系统内的气囊气体容积一定，当球阀液压系统油压低于55bar时，启动油泵打压，并通过送出开关量，记录下此时时刻和此时的“on”状态，当油压等于60bar时，油泵停止运行，并通过送出开关量，记录下此时时刻和此时的“off”状态。
结合图1流程，异常运行工况快速甄别方法包括以下步骤：
(1)从电厂主计算机时间记录模块中导出2014年1月1日至7月1日期间，#7、#8球阀油泵启停的开关量记录V0，从V0中剔除设备检修期间的开关量记录Vm后，获得开关量记录V1；
(2)通过开关量记录V1，计算获得#7球阀油泵的运行时长T17、#8球阀油泵的运行时长T18、运行时长T17的概率分布f17、运行时长T18的概率分布f18，图2示出f17的分布和图3示出f18的分布；
(3)#7球阀运行时长的概率分布f17左右对称，则选择以平均值xav7为中心，1.96倍均方差σ7以外的开关量记录Vu17，即为#7球阀液压系统异常运行工况的开关量记录，#8球阀运行时长的概率分布左右对称，则选择以平均值xav8为中心，1.96倍均方差σ8以外的开关量记录Vu18，即为#8球阀液压系统异常运行工况的开关量记录；
(4)剔除异常运行工况记录后，获得#7球阀油泵的运行时长T27、运行时长T27的概率分布f27、#8球阀油泵的运行时长T28、运行时长T28的概率分布f28，图4示出f27的分布，图5示出f28的分布，并算出概率分布f27的均方差η7为96.0361、概率分布f28的均方差η8为34.5079。
#7球阀油泵的运行时长T27的最大值为33，则阈值δ07为33、#8球阀油泵的运行时长T28的最大值为47，则阈值δ08为47。
η7大于阈值δ07，#7球阀油泵运行稳定，则无需对#7球阀油泵所属液压系统进行检查维护；η8小于阈值δ08，#8球阀油泵运行不稳定，需对#8球阀油泵所属液压系统进行检查维护。
可见，本发明实现了对任何历史时期内异常运行记录的快速分离，并应用概率分布弥补了过去平均值无法反应概率分布的缺陷，实现了对设备历史运行状态的直观展示，使得运行人员得以概率密度的均方差值便可快速获知设备运行的稳定性。可为设备的异常运行状态分析及其状态检修提供线索。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他任何未背离本发明的精神实质和原理下所作的修改、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.电气设备异常运行工况快速甄别方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)采集指定历史时期内运行设备的开关量记录V0，从V0剔除设备检修期间的开关量记录Vm后，获得开关量记录V1；
(2)通过开关量记录V1计算获得设备的运行时间T1及运行时间T1的概率分布f1并绘出f1的分布图；
(3)若概率分布图左右对称，则选择以平均值xav为中心，1.96倍均方差σ以外的开关量记录Vu1，即为异常运行工况的开关量记录，若概率分布图左右不对称，则选择以最大频值xmax为中心，1.96倍均方差σ以外的开关量记录Vu2，即为异常运行工况的开关量记录；
(4)剔除异常运行工况记录后，获得开关量记录V2，重新计算获得设备的运行时间T2及运行时间T2的概率分布f2，并算出概率分布f2的均方差η，若η小于阈值δ0时，则设备运行不稳定，需对该设备进行检查维护，若η大于阈值δ0时，则设备运行稳定，则无需对该设备进行检查维护。
2.根据权利要求1所述的电气设备异常运行工况快速甄别方法，其特征在于步骤(1)所述运行设备是指正常处于备用状态，能随时启动且能通过送出开关量，记录下此时时刻和此时的“on”状态，也能随时停下且通过送出开关量，记录下此时时刻和此时的“off”状态的设备；所述开关量包含两种状态记录，分别是代表“on”的“1”状态记录和代表“off”的“0”状态记录；所述开关量记录，至少包含三个记录内容，分别是精确至毫秒的时间记录、状态记录、设备描述。
3.根据权利要求1所述的电气设备异常运行工况快速甄别方法，其特征在于步骤(2)所述设备的运行时间T1由以下过程获得：
(2.1)从开关量记录V1中找出“on”状态记录V1on和“off”状态记录V1off，并数出记录V1on的条数n1on和记录V1off的条数n1off；
(2.2)将1至n1on作为记录V1on的序号，将1至n1off作为记录V1off的序号；
(2.3)将序号相同的记录V1off和记录V1on中的时间记录两两作差后获得的差值即为设备的运行时间T1。
4.根据权利要求1所述的异常运行工况快速甄别方法，其特征在于步骤(2)所述概率分布f1由以下过程获得：
(4.1)将运行时间T1的最大值向正方向取整后获得max；
(4.2)将运行时间T1的最小值向负方向取整后获得min；
(4.3)默认设运行时间最小刻度rati为1，若(max-min)/rati大于100，则rati改为(max-min)/100，若(max-min)/rati小于4，则rati改为(max-min)/20，若(max-min)/rati的值既不大于100，也不小于4，则rati取默认值1；
(4.4)以min为最小值，max为最大值，rati为公差，获得数列x和数列x的个数lengthx；
(4.5)将运行时间T1按数值大小，由小至大进行排序，获得数列TT1、数列TT1的个数m和数列TT1各数在数列T1中的序号；
(4.6)设i＝1，将数列TT1中满足数值小于或等于x(1)条件的数存在数组xx(1)中，xx(1)中数的个数存在数列y(1)中；
(4.7)i的值加1，若i的值不大于lengthx，并进行第(4.8)步，若i的值大于lengthx，则转至第(4.9)步；
(4.8)将数列TT1中满足数值小于或等于x(i)而又大于x(i-1)条件的数存在数组xx(i)中，xx(i)中数的个数存在数列y(i)中，转至第(4.7)步；
(4.9)概率分布f1等于数列y中各数与m的比值。
5.根据权利要求1所述的异常运行工况快速甄别方法，其特征在于步骤(2)所述概率分布f1的分布图是以数列x为横坐标，概率分布f1为纵坐标，绘出的二维柱状图；步骤(3)所述最大频值xmax是f1的分布图中f1的最大值对应的横坐标x的值；步骤(3)所述平均值xav是运行时间T1的平均值。
6.根据权利要求1所述的异常运行工况快速甄别方法，其特征在于步骤(3)所述均方差σ是运行时间T1的均方差。
7.根据权利要求1所述的异常运行工况快速甄别方法，其特征在于步骤(3)所述概率密度分布图左右对称是指最大频值xmax在(1±0.1)xav的区间内，所述概率密度分布图左右不对称，是指最大频值xmax在(1±0.1)xav的区间外。
8.根据权利要求1所述的异常运行工况快速甄别方法，其特征在于步骤(3)所述异常运行工况的开关量记录由以下步骤获得：
(3.1)以平均值xav为中心，从数列x中找出数值小于(xav-1.96×σ)和大于(xav+1.96×σ)的数所对应的序号，再根据序号对应在数列xx中找到相应的运行时间T1的序号，找出的序号即为异常运行工况的开关量记录Vu1；
(3.2)以最大频值xmax为中心，从数列x中找出数值小于(xmax-1.96×σ)和大于(xmax+1.96×σ)的数所对应的序号，再根据序号对应在数列xx中找到相应的运行时间T1的序号，找出的序号即为异常运行工况的开关量记录Vu2。
9.根据权利要求1所述的异常运行工况快速甄别方法，其特征在于步骤(4)所述概率分布的均方差η由以下步骤获得：
(4.1)从数列f1中删去异常运行工况的开关量记录对应的数值后获得数列f2；
(4.2)计算数列f2的均方差，即为概率分布的均方差η。
10.根据权利要求1所述的异常运行工况快速甄别方法，其特征在于步骤(4)所述的阈值δ0是运行时间T2的最大值。
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