CN105303329A - 一种基于监控信息的设备健康状态评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于监控信息的设备健康状态评估方法，包括以下步骤：1)根据一次设备采集的监控信息，建立设备健康状态评估模型；2)根据设备健康状态评估模型获取评估时间段内的历史运行数据；3)对历史数据中的噪声数据进行清洗降噪；4)根据降噪后的历史数据，获取健康状态分项扣分值；5)对健康状态分项扣分值进行加权计算，获取设备健康状态总扣分，并对应结果对照表得出健康状态评估结果。与现有技术相比，本发明具有计算简单准确等优点。

Description

一种基于监控信息的设备健康状态评估方法

技术领域

本发明涉及一种设备健康状态评估方法，尤其是涉及一种基于监控信息的设备健康状态评估方法。

背景技术

随着我国电力工业建设的突飞猛进，现代电力系统正向着大电网、大机组、超高压、大容量的方向发展，为保障电力系统的稳定性、可靠性，对电力设备的安全程度也提出了更高的要求，电网安全已被上升为国家安全层面。电力一次设备健康状况直接影响电网的安全稳定运行，目前各供电公司有独立的运行检修班组，周期性的巡视变电站一次设备，记录各项健康指标数据，结合设备检修周期以及家族性缺陷等问题，采取计划检修和故障临时维修的方式。传统的检修方式周期性较长，在检修巡视周期内，很难预见可能出现的设备健康问题，缺乏指导性的数据源。利用智能电网调度技术支持系统采集的监控信息，包括一次设备运行的量测、一次设备相关的二次保护等信息为数据源，对一次设备健康状态进行评估，预知可能出现的设备健康问题，评估结果可以给设备状态检修作为参考数据源。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于监控信息的设备健康状态评估方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于监控信息的设备健康状态评估方法，包括以下步骤：

1)根据一次设备采集的监控信息，建立设备健康状态评估模型；

2)根据设备健康状态评估模型获取评估时间段内的历史运行数据；

3)对历史数据中的噪声数据进行清洗降噪；

4)根据降噪后的历史数据，获取健康状态分项扣分值；

5)对健康状态分项扣分值进行加权计算，获取设备健康状态总扣分，并对应结果对照表得出健康状态评估结果。

所述的步骤1)中设备健康状态评估模型包括一次设备运行量测数据模型和一次设备运行保护信息模型。

所述的一次设备运行量测数据模型将量测负载等级划分为一般、严重和危急三级，所述的一次设备运行保护信息模型将保护信息缺陷等级分类标准划分为一般、严重和危急三级。

所述的步骤2)中历史运行数据包括评估时间段内的量测数据采样值和保护信息详细动作记录。

所述的噪声数据包括超出数据合理值范围的数据、设备调试、检修期间产生的数据、设备停运期间产生的数据以及运行期间异常频发的数据。

所述的步骤4)中健康状态分项扣分值包括设备运行量测数据扣分值L_m和设备运行保护数据扣分值R_n：

$L_m=\underset{j=0}{\overset{m}{\Σ}}\left(\right(\underset{i=0}{\overset{t}{\Σ}}{T}_i)*Q_j/{\mathrm{\Δt}}_j)$

$R_n=\underset{i=0}{\overset{n}{\Σ}}\frac{A_i}{N_i}{P}_i$

其中，m为量测负载等级，Q_j为负载等级对应的扣分值，T_i为相应等级的负载时长，Δt_j为负载等级虐化持续时间，n为一次设备所包含的保护信息数量，A_i为单个保护动作次数，P_i为保护等级权重扣分值，N_i为该保护等级的动作限次。

所述的设备健康状态总扣分H的计算式为：

H＝P_LL_m+P_RR_n

其中，P_L为设备运行量测数据占健康状态的权重比，P_R为设备运行保护数据占健康状态的权重比。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

一、计算简单准确：通过加权量化计算设备健康状态，该评估结果可以对设备状态检修数据原起到一个补充和参考，可以让设备状态检修的评价结果更加真实、准确；

二、提前预知电网一次设备健康状态，保障电网安全稳定运行。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例：

本发明提出一种基于监控信息的设备健康状态评估方法，下面结合附图和具体的实施例对本发明技术方案作进一步的详细描述，以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

为便于理解本发明，下面将结合附图进行阐述。

如图1所示一种基于监控信息的设备健康状态评估方法计算流程，具体包括以下步骤：

分析电力一次设备运行采集的监控数据，获取设备健康状态相关数据，按量测负载等级将量测数据划分为一般、严重、危急，按保护信息缺陷等级分类标准将保护信息划分为一般、严重、危急，建立设备健康状态评估的层次模型；

依据评估模型，按评估时间段获取设备运行量测数据采样值，设备运行保护信息详细动作记录；

对获取的历史数据进行清洗降噪，主要从以下几个方面处理：

数据合理值范围，进行合理值校验，超出合理值范围的判为噪声数据；

设备调试、检修数据，调试、检修期间产生的数据判为噪声数据；

设备停运数据，停运期间产生的数据判为噪声数据；

异常频发数据，运行期间异常频发的数据判为噪声数据；

计算出健康状态分项扣分值：

设备运行量测数据评估计算，计算公式为：

$L_m=\underset{j=0}{\overset{m}{\Σ}}\left(\right(\underset{i=0}{\overset{t}{\Σ}}{T}_i)*Q_j/{\mathrm{\Δt}}_j)$

式中m为量测负载等级，Q_j为负载等级对应的扣分值，T_i为相应等级的负载时长(单位：小时)，Δt_j负载等级虐化持续时间；

设备运行保护数据评估计算，计算公式为：

$R_n=\underset{i=0}{\overset{n}{\Σ}}\frac{A_i}{N_i}{P}_i$

式中n为一次设备所包含的保护信息数量，A_i为单个保护动作次数，P_i为保护等级权重扣分值，N_i为该保护等级的动作限次。

计算出设备健康状态总扣分值。

设备健康状态总扣分，计算公式为：

H＝P_LL_m+P_RR_n

式中，P_L为设备运行量测数据占健康状态的权重比，P_R为设备运行保护数据占健康状态的权重比。

依据健康评估总扣分值，对应结果对照表给出健康状态评估结果。

以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (7)

1.一种基于监控信息的设备健康状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)根据一次设备采集的监控信息，建立设备健康状态评估模型；

2)根据设备健康状态评估模型获取评估时间段内的历史运行数据；

3)对历史数据中的噪声数据进行清洗降噪；

4)根据降噪后的历史数据，获取健康状态分项扣分值；

5)对健康状态分项扣分值进行加权计算，获取设备健康状态总扣分，并对应结果对照表得出健康状态评估结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于监控信息的设备健康状态评估方法，其特征在于，所述的步骤1)中设备健康状态评估模型包括一次设备运行量测数据模型和一次设备运行保护信息模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于监控信息的设备健康状态评估方法，其特征在于，所述的一次设备运行量测数据模型将量测负载等级划分为一般、严重和危急三级，所述的一次设备运行保护信息模型将保护信息缺陷等级分类标准划分为一般、严重和危急三级。

4.根据权利要求1所述的一种基于监控信息的设备健康状态评估方法，其特征在于，所述的步骤2)中历史运行数据包括评估时间段内的量测数据采样值和保护信息详细动作记录。

5.根据权利要求1所述的一种基于监控信息的设备健康状态评估方法，其特征在于，所述的噪声数据包括超出数据合理值范围的数据、设备调试、检修期间产生的数据、设备停运期间产生的数据以及运行期间异常频发的数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于监控信息的设备健康状态评估方法，其特征在于，所述的步骤4)中健康状态分项扣分值包括设备运行量测数据扣分值L_m和设备运行保护数据扣分值R_n：

$L_m=\underset{j=0}{\overset{m}{\Σ}}\left(\right(\underset{i=0}{\overset{t}{\Σ}}{T}_i)*Q_j/{\mathrm{\Δt}}_j)$

$R_n=\underset{i=0}{\overset{n}{\Σ}}\frac{A_i}{N_i}{P}_i$

其中，m为量测负载等级，Q_j为负载等级对应的扣分值，T_i为相应等级的负载时长，Δt_j为负载等级虐化持续时间，n为一次设备所包含的保护信息数量，A_i为单个保护动作次数，P_i为保护等级权重扣分值，N_i为该保护等级的动作限次。

7.根据权利要求6所述的一种基于监控信息的设备健康状态评估方法，其特征在于，所述的设备健康状态总扣分H的计算式为：

H＝P_LL_m+P_RR_n

其中，P_L为设备运行量测数据占健康状态的权重比，P_R为设备运行保护数据占健康状态的权重比。