CN105512801A - 一种输电设备状态评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种输电设备状态评估方法，根据专家组意见筛选出影响输电设备稳定运行的因素，并确定各个因素对应的扰动因子，以及扰动因子的扰动系数；将扰动因子按照技术运行指标、控制功能指标、系统可靠性指标和系统维修性指标进行归类，建立输电设备稳定运行的评价指标体系；根据评价指标体系建立神经网络模型，并对所述神经网络模型进行求解，计算出输电设备的运行状态值；将运行状态值和预设的稳定运行阈值进行比较，得出输电设备所处的稳定运行等级；根据输电设备所处的稳定运行等级做出状态预警，并提供检修策略；安排运维人员根据检修策略进行检修；对检修结果进行分析，并重新评估输电设备的稳定运行等级。

Description

一种输电设备状态评估方法

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，具体是一种输电设备状态评估方法。

背景技术

输电设备的安全是电网安全、可靠、稳定运行的基础，对设备状态进行有效、准确的评估、诊断和预测，不仅会直接影响到后续的风险评估及检修决策，而且提高供电可靠及电网运行智能化水平的重要途径。

由于输电设备分布面积广、分部件众多、所受自然环境影响大等特点，输电设备的状态评价面临着全面性和准确性的难题。要进行全面和准确的状态评估，需要融合设备状态信息、电网运行信息及环境状态信息等多源异构信息，结合电力设备的历史、当前和未状态，通过一定的标准和智能评估方法得出状态评估结果。

如何简明高效的评判输电设备的运行状态，让运维人员能够根据其评价结果进行相应的目标明确的动态巡维，成为本技术领域有待解决的一个问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种输电设备状态评估方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种输电设备状态评估方法，步骤如下：

步骤S01、根据专家组意见筛选出影响输电设备稳定运行的因素，并确定各个因素对应的扰动因子，以及所述扰动因子的扰动系数；

步骤S02、将所述扰动因子按照技术运行指标、控制功能指标、系统可靠性指标和系统维修性指标进行归类，建立输电设备稳定运行的评价指标体系；

步骤S03、根据评价指标体系建立神经网络模型，并对所述神经网络模型进行求解，计算出输电设备的运行状态值；

步骤S04、将所述运行状态值和预设的稳定运行阈值进行比较，得出输电设备所处的稳定运行等级；

步骤S05、根据输电设备所处的稳定运行等级做出状态预警，并提供检修策略；

步骤S06、安排运维人员根据检修策略进行检修；步骤S07、对检修结果进行分析，并重新评估输电设备的稳定运行等级。

作为本发明进一步的方案：所述步骤S01包括以下步骤，

1）根据专家组意见，从影响输电设备稳定运行的因素中提取出扰动因子；

2）根据扰动系数计算公式，计算出扰动因子的扰动系数λi。

作为本发明再进一步的方案：所述扰动系数计算公式如下：

，式中，n为参与所述扰动因子评分的人数，λ_ij为第i个扰动因子对应的第j级量纲值，所述量纲值按照对输电系统的影响程度分为五个等级，n_ij为判定第i个扰动因子为j级的人次，i和j为自然数。

作为本发明再进一步的方案：所述步骤S01中收集专家组意见的方法，步骤如下：

1）确认输电设备的种类；

2）选择相应专家组；

3）准备和发送调查问卷；

4）分析回收的调查问卷；

5）判断是否达成一致看法，若不一致，进行下一步，否则，进行步骤8）；

6）统计分析团队意见；

7）编制下一轮调查问卷，并返回至步骤3）；

8）整理分析最后结果。

作为本发明再进一步的方案：所述步骤S03包括以下步骤，

1）以所述评价指标体系的指标数量为神经网络模型的输入层的节点数，设定神经网络模型的输出层的节点为输电设备的运行状态值；

2）设置神经网络模型的隐含层的初始节点数，并采用试凑法求解出误差最小时对应的隐含层的节点数，确定隐含层的节点数：

3）根据运行状态值计算公式求解出输电设备的运行状态值。

作为本发明再进一步的方案：所述运行状态值计算公式如下：

，式中，y为运行状态值，g表示选用的函数，m为输入层节点数，n为隐含层节点数，x_i为输入量，w_ij为输入层与隐含层之间的链接权，v_j为隐含层和输出层之间的链接权，b_j为隐含层的偏置权，b为输出层的偏置权，e为误差值，t为目标输出值。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过研究影响输电设备稳定运行的扰动因素，从技术运行指标、控制功能指标、系统可靠性指标、系统维修性指标四个方面建立输电设备的稳定运行评价体系，并依据稳定运行评价体系，对输电设备进行实时评价，根据其评价结果判断属于稳定运行的何种区间，以此确定当前的输电设备的运行状态，由此运维人员可进行相应的目标明确的动态巡维，提升输电设备运行的稳定性，有效降低输电设备的故障概率；通过神经网络模型，大为简化了对输电设备构筑研究模型的过程，减少了计算量，并且误差小，贴近实际应用。

附图说明

图1为输电设备状态评估方法的流程示意图。

图2为步骤S01中收集专家组意见的方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明的技术方案作进一步详细地说明。

请参阅图1-2，一种输电设备状态评估方法，步骤如下：

步骤S01、根据专家组意见筛选出影响输电设备稳定运行的因素，并确定各个因素对应的扰动因子，以及所述扰动因子的扰动系数；

步骤S02、将所述扰动因子按照技术运行指标、控制功能指标、系统可靠性指标和系统维修性指标进行归类，建立输电设备稳定运行的评价指标体系；

步骤S03、根据评价指标体系建立神经网络模型，并对所述神经网络模型进行求解，计算出输电设备的运行状态值；

步骤S04、将所述运行状态值和预设的稳定运行阈值进行比较，得出输电设备所处的稳定运行等级；

步骤S05、根据输电设备所处的稳定运行等级做出状态预警，并提供检修策略；

步骤S06、安排运维人员根据检修策略进行检修；

步骤S07、对检修结果进行分析，并重新评估输电设备的稳定运行等级。

本发明是将输电设备相关的设备信息、扰动信息进行统一维护与管理，以科学的稳定运行分析，避免不必要的人为因素、环境因素的影响，确保分析结果的及时准确，对评判结果进行状态预警，适时安排检修，减少事故发生，提高设备的管理水平，保障输电系统安全稳定运行。

所述步骤S01包括以下步骤，

1）根据专家组意见，从影响输电设备稳定运行的因素中提取出扰动因子；

2）根据扰动系数计算公式，计算出扰动因子的扰动系数λi，

其中所述扰动系数计算公式如下：

式中，n为参与所述扰动因子评分的人数，λ_ij为第i个扰动因子对应的第j级量纲值，所述量纲值按照对输电系统的影响程度分为五个等级，n_ij为判定第i个扰动因子为j级的人次，i和j为自然数。

对于扰动因子的确定，根据相关专家组意见整理出来了影响输电设备稳定运行的扰动因子，并请相关专家组对各扰动因子给予非常重要、重要、比较重要、一般重要和不重要对应打出相应10、8、6、4、2的分数，即五个等级的量纲值，以此确定各扰动因子的扰动系数λi。

为了体现评价指标的科学性及合理性，首先依据构建的扰动因子，对指标进行初选，然后运用统计方法，根据相关专家组意见，对初步确定的指标进行筛选，剔除对输电设备稳定运行贡献不大的指标，并甄选相关性较强的指标，增加遗漏的主要指标，以此完善稳定运行评判体系，最后得出输电设备稳定运行域评判指标体系。

所述步骤S01中收集专家组意见的方法，步骤如下：

1）确认输电设备的种类；

2）选择相应专家组；

3）准备和发送调查问卷；

4）分析回收的调查问卷；

5）判断是否达成一致看法，若不一致，进行下一步，否则，进行步骤8）；

6）统计分析团队意见；

7）编制下一轮调查问卷，并返回至步骤3）；

8）整理分析最后结果。

本发明从技术运行指标、控制功能指标、系统可靠性指标和系统维修性指标四个方面建立评价指标体系，综合考虑各扰动因子对输电设备稳定运行可能造成的影响，建立科学全面的综合性的评价指标体系，并设置稳定运行阈值，确定稳定运行区间。

所述步骤S03包括以下步骤，

1）以所述评价指标体系的指标数量为神经网络模型的输入层的节点数，设定神经网络模型的输出层的节点为输电设备的运行状态值；

2）设置神经网络模型的隐含层的初始节点数，并采用试凑法求解出误差最小时对应的隐含层的节点数，确定隐含层的节点数：

3）根据运行状态值计算公式求解出输电设备的运行状态值，

其中运行状态值计算公式如下：

式中，y为运行状态值，g表示选用的函数，m为输入层节点数，n为隐含层节点数，x_i为输入量，w_ij为输入层与隐含层之间的链接权，v_j为隐含层和输出层之间的链接权，b_j为隐含层的偏置权，b为输出层的偏置权，e为误差值，t为目标输出值。

将上式用向量表示为：

隐含层及输出层的激励函数，据此通过神经网络的算法对模型进行求解。在求解过程当中，输入层的节点数量为上述表格中提出的评价指标体系中的三级指标数量；输出层节点设为1个，即输电设备的运行稳定值；依据经验，可以暂定隐含层节点数的初始节点数为10个，随后将采用试凑法确定神经网络模型的误差最小时对应的隐节点数。

运用神经网络模型对输电设备的稳定运行状态进行求解，得出稳定运行值，并将其与建立的评价指标体系中的稳定运行阈值进行比较，确定该输电设备当前的运行区间。

根据输电场所实际运维需求，可将输电设备的稳定级别设置为6个级别，分别为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级、Ⅵ级，以S表示稳定值，对应的稳定阈值可以按照下表设置

根据不同的稳定状态，可给出相应的运维策略，实现输电设备的差异化、精益化运维。

本发明通过研究影响输电设备稳定运行的扰动因素，从技术运行指标、控制功能指标、系统可靠性指标、系统维修性指标四个方面建立输电设备的稳定运行评价体系，并依据稳定运行评价体系，对输电设备进行实时评价，根据其评价结果判断属于稳定运行的何种区间，以此确定当前的输电设备的运行状态，由此运维人员可进行相应的目标明确的动态巡维，提升输电设备运行的稳定性，有效降低输电设备的故障概率；通过神经网络模型，大为简化了对输电设备构筑研究模型的过程，减少了计算量，并且误差小，贴近实际应用。

上面对本发明的较佳实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (6)

1.一种输电设备状态评估方法，其特征在于，步骤如下：

步骤S01、根据专家组意见筛选出影响输电设备稳定运行的因素，并确定各个因素对应的扰动因子，以及所述扰动因子的扰动系数；

步骤S02、将所述扰动因子按照技术运行指标、控制功能指标、系统可靠性指标和系统维修性指标进行归类，建立输电设备稳定运行的评价指标体系；

步骤S03、根据评价指标体系建立神经网络模型，并对所述神经网络模型进行求解，计算出输电设备的运行状态值；

步骤S04、将所述运行状态值和预设的稳定运行阈值进行比较，得出输电设备所处的稳定运行等级；

步骤S05、根据输电设备所处的稳定运行等级做出状态预警，并提供检修策略；

步骤S06、安排运维人员根据检修策略进行检修；步骤S07、对检修结果进行分析，并重新评估输电设备的稳定运行等级。

2.根据权利要求1所述的输电设备状态评估方法，其特征在于，所述步骤S01包括以下步骤，

1）根据专家组意见，从影响输电设备稳定运行的因素中提取出扰动因子；

2）根据扰动系数计算公式，计算出扰动因子的扰动系数λi。

3.根据权利要求2所述的输电设备状态评估方法，其特征在于，所述扰动系数计算公式如下：

，式中，n为参与所述扰动因子评分的人数，λ_ij为第i个扰动因子对应的第j级量纲值，所述量纲值按照对输电系统的影响程度分为五个等级，n_ij为判定第i个扰动因子为j级的人次，i和j为自然数。

4.根据权利要求1或2或3所述的输电设备状态评估方法，其特征在于，所述步骤S01中收集专家组意见的方法，步骤如下：

1）确认输电设备的种类；

2）选择相应专家组；

3）准备和发送调查问卷；

4）分析回收的调查问卷；

5）判断是否达成一致看法，若不一致，进行下一步，否则，进行步骤8）；

6）统计分析团队意见；

7）编制下一轮调查问卷，并返回至步骤3）；

8）整理分析最后结果。

5.根据权利要求1所述的输电设备状态评估方法，其特征在于，所述步骤S03包括以下步骤，

1）以所述评价指标体系的指标数量为神经网络模型的输入层的节点数，设定神经网络模型的输出层的节点为输电设备的运行状态值；

2）设置神经网络模型的隐含层的初始节点数，并采用试凑法求解出误差最小时对应的隐含层的节点数，确定隐含层的节点数：

3）根据运行状态值计算公式求解出输电设备的运行状态值。

6.根据权利要求5所述的输电设备状态评估方法，其特征在于，所述运行状态值计算公式如下：

，式中，y为运行状态值，g表示选用的函数，m为输入层节点数，n为隐含层节点数，x_i为输入量，w_ij为输入层与隐含层之间的链接权，v_j为隐含层和输出层之间的链接权，b_j为隐含层的偏置权，b为输出层的偏置权，e为误差值，t为目标输出值。