CN105375469B - 避雷器备品的储备方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种避雷器备品的储备方法和系统，上述避雷器备品的储备方法，包括如下步骤：从直流输电系统仿真模型中读取避雷器信息；将所述避雷器信息输入预设的概率预估模型获取避雷器故障概率；根据所述避雷器故障概率确定避雷器故障台数大于n的概率；其中，所述n为非负整数；根据所述避雷器故障台数大于n的概率确定避雷器备品数量，根据所述避雷器备品数量储备避雷器备品。本发明提供的避雷器备品的储备方法和系统可以根据相应阀片故障率灵活确定避雷器备品数量，为避雷器备品的储备提供较为准确的参考，提高所储备的避雷器备品的准确性。

Description

避雷器备品的储备方法和系统
技术领域
本发明涉及电力技术领域，特别是涉及一种避雷器备品的储备方法和系统。
背景技术
直流输电系统换流站中性母线通常会装设一定数量的避雷器，例如E型避雷器等等，起到限制过电压、保护中性母线设备的作用。雷器相对于换流站其余类型的避雷器有数量大、内并联阀片柱数多的特点。避雷器阀片均存在一定的故障率，由于阀片数量大导致避雷器总体故障率偏高，现场运行中时常出现避雷器动作后阀片被击穿的情况，使直流输电系统被迫停运。为了减少停电时间，现场需配置一定数量的E型避雷器等避雷器备品。
目前避雷器备品台数一般按总台数5％的比例储备避雷器备品，上述方案主要依据为相关工作人员的经验，无法根据相应阀片故障率进行灵活储备，容易影响储备的准确性。
发明内容
基于此，有必要针对传统方案容易影响储备的准确性的技术问题，提供一种避雷器备品的储备方法和系统。
一种避雷器备品的储备方法，包括如下步骤：
从直流输电系统仿真模型中读取避雷器信息；
将所述避雷器信息输入预设的概率预估模型获取避雷器故障概率；
根据所述避雷器故障概率确定避雷器故障台数大于n的概率；其中，所述n为非负整数；
根据所述避雷器故障台数大于n的概率确定避雷器备品数量，根据所述避雷器备品数量储备避雷器备品。
一种避雷器备品的储备系统，包括：
读取模块，用于从直流输电系统仿真模型中读取避雷器信息；
获取模块，用于将所述避雷器信息输入预设的概率预估模型获取避雷器故障概率；
确定模块，用于根据所述避雷器故障概率确定避雷器故障台数大于n的概率；其中，所述n为非负整数；
储备模块，用于根据所述避雷器故障台数大于n的概率确定避雷器备品数量，根据所述避雷器备品数量储备避雷器备品。
上述避雷器备品的储备方法和系统，通过从直流输电系统仿真模型中读取避雷器信息后，将上述输入避雷器信息预设的概率预估模型获取避雷器故障概率，以确定避雷器故障台数大于n的概率；再根据所述避雷器故障台数大于n的概率确定避雷器备品数量，根据所述避雷器备品数量储备避雷器备品，使所储备的避雷器备品可以依据相应的避雷器信息，根据相应阀片故障率灵活确定避雷器备品数量，为避雷器备品的储备提供较为准确的参考，提高所储备的避雷器备品的准确性。
附图说明
图1为一个实施例的避雷器备品的储备方法流程图；
图2为一个实施例的直流输电系统仿真模型示意图；
图3为一个实施例的避雷器备品的储备系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的避雷器备品的储备方法和系统的具体实施方式作详细描述。
参考图1，图1所示为一个实施例的避雷器备品的储备方法流程图，包括如下步骤：
S10，从直流输电系统仿真模型中读取避雷器信息；
上述避雷器可以为E型避雷器，上述避雷器信息可以包括E型避雷器台数、每台内并联阀片柱数、每柱阀片数以及单个阀片故障率。上述直流输电系统仿真模型为利用相关软件根据现场的避雷器信息所搭建的，上述直流输电系统仿真模型进行搭建后，可以根据避雷器信息的变动进行相应调整，以保证上述直流输电系统仿真模型中相应信息的准确性。
在一个实施例中，上述所述避雷器信息可以包括避雷器台数、每台内并联阀片柱数、每柱阀片数以及单个阀片故障率。
S20，将所述避雷器信息输入预设的概率预估模型获取避雷器故障概率；
上述概率预估模型可以根据相关避雷器故障概率的预估公式进行预设，使避雷器故障概率包括相应的概率公式，以确保所输出的概率的准确性。
在一个实施例中，上述概率预估模型可以包括单台避雷器故障概率检测公式以及避雷器故障台数概率检测公式；
所述单台避雷器故障概率检测公式为P0＝1-(1-a)(g*x)；
所述避雷器故障台数概率检测公式P(n)＝Cz n(P0)n(1-P0)(z-n)；
其中，z为避雷器台数，g为每台避雷器并联阀片柱数，x为每柱阀片数，a为单个阀片故障率，符号*表示乘号，P0表示单台避雷器故障概率，n表示避雷器故障台数，为非负整数，P(n)表示避雷器故障台数概率。
S30，根据所述避雷器故障概率确定避雷器故障台数大于n的概率；其中，所述n为非负整数；
在一个实施例中，上述步骤S30可以包括：
读取避雷器故障台数小于或者等于n的概率；
根据避雷器故障台数小于或者等于n的概率计算避雷器故障台数大于n的概率。
本实施例中，单位1减去避雷器故障台数小于或者等于n的概率便可以得到避雷器故障台数大于n的概率。
S40，根据所述避雷器故障台数大于n的概率确定避雷器备品数量，根据所述避雷器备品数量储备避雷器备品。
上述步骤S40中，避雷器故障台数大于n的概率比较小，便可以表明，该直流输电系统中避雷器的故障台数大于n的可能性较小，避雷器备品数量设置为n便可以符合相应的工作需求，使相应的输电系统可以正常工作。
在一个实施例中，上述根据所述避雷器故障台数大于n的概率确定避雷器备品数量的步骤可以包括：
检测所述避雷器故障台数大于n的概率低于预设概率时，对应的避雷器故障台数，根据所述避雷器故障台数确定避雷器备品数量。
本实施例中，上述预设概率可以设置为1％，也可以根据直流输电系统的具体特征设置为其他值。所述避雷器故障台数大于n的概率低于预设概率，表明该直流输电系统中避雷器的故障台数大于n的可能性极小，避雷器备品数量设置为n便可以符合相应的工作需求。
本发明提供的避雷器备品的储备方法，通过从直流输电系统仿真模型中读取避雷器信息后，将上述输入避雷器信息预设的概率预估模型获取避雷器故障概率，以确定避雷器故障台数大于n的概率；再根据所述避雷器故障台数大于n的概率确定避雷器备品数量，根据所述避雷器备品数量储备避雷器备品，使所储备的避雷器备品可以依据相应的避雷器信息，根据相应阀片故障率灵活确定避雷器备品数量，为避雷器备品的储备提供较为准确的参考，提高所储备的避雷器备品的准确性。
在一个实施例中，上述从直流输电系统仿真模型中读取避雷器信息的步骤前还可以包括：
使用PSCAD/EMTDC软件搭建直流输电系统仿真模型；其中，所述直流输电系统仿真模型包括换流变压器、换流阀、极母线设备、中性母线设备以及接地极线路；
在PSCAD/EMTDC软件中模拟换流站接地极线路开路故障，并设置保护动作时间和保护动作结果；
将避雷器在直流输电系统仿真模型中对应的能量与承受能力相比较，调整避雷器的台数、每台并联阀片柱数以及每柱阀片数。
本实施例中，上述直流输电系统仿真模型可以如图2所示，图2中，1表示换流变压器，2表示换流阀，3表示直流极母线设备，4表示性母线电压测量装置，5表示中性母线E型避雷器，6表示接地极线路开路故障点，7表示第一接地极电流测量装置，8表示第二接地极电流测量装置。
根据直流输电系统的实际情况所搭建的模型可以较为准确的提供相应的避雷器信息，将避雷器在直流输电系统仿真模型中对应的能量与承受能力相比较，调整避雷器的台数、每台并联阀片柱数以及每柱阀片数，可以进一步确保所读取的相应信息的准确性，以提高避雷器备品的储备的准确性。
在一个实施例中，可以利用上述避雷器备品的储备方法在十二脉动高压直流输电系统确定避雷器备品数量，用于储备避雷器备品。该直流输电系统包括借助直流线路连接的两端及两端以上的换流站。换流站直流侧主要分为极母线区域、阀厅区域以及中性母线区域。
若从直流输电系统仿真模型中读取避雷器信息包括：E型避雷器台数为23、每台内并联阀片柱数为4、每柱阀片数为16、单个阀片故障率为0.05％；
利用概率预估模型获取避雷器故障概率的过程可以包括：
利用单个阀片故障率与每柱阀片数以及每台内并阀片柱数计算出单台E型避雷器故障率为：P0＝1-(1-0.05％)(4×16)＝3.15％，使用n重伯努利试验概率公式计算n台E型避雷器发生故障的概率为：
P(n)＝C23 n(3.15％)n(1-3.15％)(23-n),n＝0,1,2……；
E型避雷器没有出现故障的概率为：P(0)＝(1-3.15％)(23-0)＝47.9％；
E型避雷器有一台故障的概率为：P(1)＝C23 1(3.15％)1(1-3.15％)(23-1)＝35.8％；
E型避雷器有两台故障的概率为：P(2)＝C23 2(3.15％)2(1-3.15％)(23-2)＝12.8％；
E型避雷器有三台故障的概率为：P(3)＝C23 3(3.15％)3(1-3.15％)(23-3)＝2.9％；
……
根据所述避雷器故障概率确定避雷器故障台数大于n的概率的过程可以包括：
假设故障台数为随机变量ξ，E避雷器故障台数大于n的概率为：P(ξ>n)＝1-P(ξ≤n)，
E避雷器故障台数大于0的概率为：
P(ξ>0)＝1-P(ξ≤0)＝1-P(0)＝1-47.9％＝52.1％；
E避雷器故障台数大于1的概率为：
P(ξ>1)＝1-P(ξ≤1)＝1-P(0)-P(1)＝16.3％；
E避雷器故障台数大于2的概率为：
P(ξ>2)＝1-P(ξ≤2)＝1-P(0)-P(1)-P(2)＝3.5％；
E避雷器故障台数大于3的概率为：
P(ξ>3)＝1-P(ξ≤3)＝1-P(0)-P(1)-P(2)-P(3)＝0.6％；
可知，E避雷器故障台数大于3的概率为P(ξ>3)＝0.6％<1％，该直流输电系统中E避雷器故障台数大于3的概率极小，可以将上述E避雷器备品台数确定为3，可以在该直流输电系统中储备3台避雷器备品。
参考图3，图3所示为一个实施例的避雷器备品的储备系统结构示意图，包括：
读取模块10，用于从直流输电系统仿真模型中读取避雷器信息；
获取模块20，用于将所述避雷器信息输入预设的概率预估模型获取避雷器故障概率；
在一个实施例中，上述概率预估模型可以包括单台避雷器故障概率检测公式以及避雷器故障台数概率检测公式；
所述单台避雷器故障概率检测公式为P0＝1-(1-a)(g*x)；
所述避雷器故障台数概率检测公式P(n)＝Cz n(P0)n(1-P0)(z-n)；
其中，z为避雷器台数，g为每台避雷器并联阀片柱数，x为每柱阀片数，a为单个阀片故障率，符号*表示乘号，P0表示单台避雷器故障概率，n表示避雷器故障台数，为非负整数，P(n)表示避雷器故障台数概率。
确定模块30，用于根据所述避雷器故障概率确定避雷器故障台数大于n的概率；其中，所述n为非负整数；
储备模块40，用于根据所述避雷器故障台数大于n的概率确定避雷器备品数量，根据所述避雷器备品数量储备避雷器备品。
在一个实施例中，上述确定模块可以进一步用于：
读取避雷器故障台数小于或者等于n的概率；
根据避雷器故障台数小于或者等于n的概率计算避雷器故障台数大于n的概率。
在一个实施例中，上述读取模块前还可以包括：
搭建模块，用于使用PSCAD/EMTDC软件搭建直流输电系统仿真模型；其中，所述直流输电系统仿真模型包括换流变压器、换流阀、极母线设备、中性母线设备以及接地极线路；
设置模块，用于在PSCAD/EMTDC软件中模拟换流站接地极线路开路故障，并设置保护动作时间和保护动作结果；
调整模块，用于将避雷器在直流输电系统仿真模型中对应的能量与承受能力相比较，调整避雷器的台数、每台并联阀片柱数以及每柱阀片数。
本发明提供的避雷器备品的储备系统与本发明提供的避雷器备品的储备方法一一对应，在所述避雷器备品的储备方法的实施例阐述的技术特征及其有益效果均适用于避雷器备品的储备系统的实施例中，特此声明。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，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)

1.一种避雷器备品的储备方法，其特征在于，包括如下步骤：
从直流输电系统仿真模型中读取避雷器信息；
将所述避雷器信息输入预设的概率预估模型获取避雷器故障概率；
根据所述避雷器故障概率确定避雷器故障台数大于n的概率；其中，所述n为非负整数；
检测所述避雷器故障台数大于n的概率低于预设概率时，对应的避雷器故障台数，根据所述避雷器故障台数储备避雷器备品；
所述概率预估模型包括单台避雷器故障概率检测公式以及避雷器故障台数概率检测公式；
所述单台避雷器故障概率检测公式为
所述避雷器故障台数概率检测公式P(n)＝Cz n(P0)n(1-P0)(z-n)；
其中，z为避雷器台数，g为每台避雷器并联阀片柱数，x为每柱阀片数，a为单个阀片故障率，符号*表示乘号，P0表示单台避雷器故障概率，n表示避雷器故障台数，为非负整数，P(n)表示避雷器故障台数概率。
2.根据权利要求1所述的避雷器备品的储备方法，其特征在于，所述避雷器信息包括避雷器台数、每台内并联阀片柱数、每柱阀片数以及单个阀片故障率。
3.根据权利要求1所述的避雷器备品的储备方法，其特征在于，所述从直流输电系统仿真模型中读取避雷器信息的步骤前还包括：
使用PSCAD/EMTDC软件搭建直流输电系统仿真模型；其中，所述直流输电系统仿真模型包括换流变压器、换流阀、极母线设备、中性母线设备以及接地极线路；
在PSCAD/EMTDC软件中模拟换流站接地极线路开路故障，并设置保护动作时间和保护动作结果；
将避雷器在直流输电系统仿真模型中对应的能量与承受能力相比较，调整避雷器的台数、每台并联阀片柱数以及每柱阀片数。
4.根据权利要求1所述的避雷器备品的储备方法，其特征在于，所述根据所述避雷器故障概率确定避雷器故障台数大于n的概率的步骤包括：
读取避雷器故障台数小于或者等于n的概率；
根据避雷器故障台数小于或者等于n的概率计算避雷器故障台数大于n的概率。
5.一种避雷器备品的储备系统，其特征在于，包括：
读取模块，用于从直流输电系统仿真模型中读取避雷器信息；
获取模块，用于将所述避雷器信息输入预设的概率预估模型获取避雷器故障概率；所述预设的概率预估模型为根据单个阀片的故障概率以及避雷器的总阀片数，使用二项分布的概率算法估算避雷器故障概率；
确定模块，用于根据所述避雷器故障概率确定避雷器故障台数大于n的概率；其中，所述n为非负整数；
储备模块，用于检测所述避雷器故障台数大于n的概率低于预设概率时，对应的避雷器故障台数，根据所述避雷器故障台数储备避雷器备品；
所述概率预估模型包括单台避雷器故障概率检测公式以及避雷器故障台数概率检测公式；
所述单台避雷器故障概率检测公式为
所述避雷器故障台数概率检测公式P(n)＝Cz n(P0)n(1-P0)(z-n)；
其中，z为避雷器台数，g为每台避雷器并联阀片柱数，x为每柱阀片数，a为单个阀片故障率，符号*表示乘号，P0表示单台避雷器故障概率，n表示避雷器故障台数，为非负整数，P(n)表示避雷器故障台数概率。
6.根据权利要求5所述的避雷器备品的储备系统，其特征在于，所述读取模块前还包括：
搭建模块，用于使用PSCAD/EMTDC软件搭建直流输电系统仿真模型；其中，所述直流输电系统仿真模型包括换流变压器、换流阀、极母线设备、中性母线设备以及接地极线路；
设置模块，用于在PSCAD/EMTDC软件中模拟换流站接地极线路开路故障，并设置保护动作时间和保护动作结果；
调整模块，用于将避雷器在直流输电系统仿真模型中对应的能量与承受能力相比较，调整避雷器的台数、每台并联阀片柱数以及每柱阀片数。
7.根据权利要求5所述的避雷器备品的储备系统，其特征在于，所述确定模块进一步用于：
读取避雷器故障台数小于或者等于n的概率；
根据避雷器故障台数小于或者等于n的概率计算避雷器故障台数大于n的概率。
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