CN108319789A - 结合异常故障的变压器风险评估方法、装置、设备及介质 - Google Patents

结合异常故障的变压器风险评估方法、装置、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种结合异常故障的变压器风险评估方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：运用模拟出来的故障频率，建立各故障模式的风险评估矩阵；根据各故障模式的各变量的极值，建立参考矩阵；根据所述风险评估矩阵和所述参考矩阵，计算各故障模式的灰色关联度；根据所述灰色关联度，计算各故障模式的风险评估指标，并排序；根据排序后的所述风险评估指标，确定变压器的设备的失效概率。通过本发明，解决了变压器风险评估的准确性低的问题，提高了变压器风险评估的准确性。

Description

结合异常故障的变压器风险评估方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及变压器风险评估领域，具体而言，涉及一种结合异常故障的变压器风险评估方法、装置、设备及介质。
背景技术
电力变压器是电网中能量转换、传输的核心，是国民经济各行业和千家万户能量来源的必经之路，是电网中最重要和最关键的设备之一。因此，提高变压器的运行维护技术和管理水平，预防和降低故障的几率，采用合理的维修策略降低维修费用，是国内外电力行业急需解决的难题。
鉴于电力变压器在长时间的运行中，受到电磁振动、机械磨损、化学作用、大气腐蚀、电腐蚀等内外影响，其健康状态逐渐变坏，在不同程度上影响了该设备的安全准确性。对电力变压器进行风险评估的目的就是为了评估变压器的异常运行状况对电力系统的异常影响程度，对变压器运行中的不确定性进行量化分析，让相关人员更好的了解变压器的健康状况及采取何种应对措施。
目前我国变压器评估方法有很多种，大多以预防性试验为主，其中主要包括：测量绝缘电阻、测量直流泄漏电流、直流耐压试验、介损正切试验、绝缘油试验、微水测试、油中溶解气体色谱分析、局放试验等。上述的变压器风险评估方法都是通过预先获取大量与设备相关的信息，并基于以往变压器设备故障老化模型或者电监会发布的准确性指标来估计变压器整体故障概率，在获得故障概率后，依据《电力设备风险评估导则》等研究思路，评估其正常状态风险情况。
然而，由于设备故障老化导致的正常风险是变压器发生故障的其中一种风险。除了设备正常老化导致的正常风险之外，当检测到一些异常特征量时，设备极有可能已经发生故障，即异常状态，此时故障概率需要根据异常特征量与故障模式的关系进行故障诊断来判定。
在相关技术中针对变压器的异常故障仅凭经验进行评估，缺乏科学的评估手段和评估方法，导致变压器风险评估的准确性低。
发明内容
本发明提供了一种结合异常故障的变压器风险评估方法、装置、设备及介质，以至少解决相关技术中变压器风险评估的准确性低的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种结合异常故障的变压器风险评估方法，包括：
运用模拟出来的故障频率，建立各故障模式的风险评估矩阵；
根据各故障模式的各变量的极值，建立参考矩阵；
根据所述风险评估矩阵和所述参考矩阵，计算各故障模式的灰色关联度；
根据所述灰色关联度，计算各故障模式的风险评估指标，并排序；
根据排序后的所述风险评估指标，确定变压器的设备的失效概率。
第二方面，本发明实施例提供了一种结合异常故障的变压器风险评估装置，包括：
第一建立模块，用于运用模拟出来的故障频率，建立各故障模式的风险评估矩阵；
第二建立模块，用于根据各故障模式的各变量的极值，建立参考矩阵；
第一计算模块，用于根据所述风险评估矩阵和所述参考矩阵，计算各故障模式的灰色关联度；
第二计算模块，用于根据所述灰色关联度，计算各故障模式的风险评估指标，并排序；
确定模块，用于根据排序后的所述风险评估指标，确定变压器的设备的失效概率。
第三方面，本发明实施例提供了一种结合异常故障的变压器风险评估设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现第一方面所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
通过本发明实施例提供的结合异常故障的变压器风险评估方法、装置、设备及介质，采用运用模拟出来的故障频率，建立各故障模式的风险评估矩阵；根据各故障模式的各变量的极值，建立参考矩阵；根据所述风险评估矩阵和所述参考矩阵，计算各故障模式的灰色关联度；根据所述灰色关联度，计算各故障模式的风险评估指标，并排序；根据排序后的所述风险评估指标，确定变压器的设备的失效概率的方式，解决了变压器风险评估的准确性低的问题，提高了变压器风险评估的准确性。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的结合异常故障的变压器风险评估方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的结合异常故障的变压器风险评估装置的结构框图；
图3示出了本发明实施例提供的结合异常故障的变压器风险评估设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，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描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
在本实施例中提供了一种结合异常故障的变压器风险评估方法，图1是根据本发明实施例的结合异常故障的变压器风险评估方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
步骤S101，运用模拟出来的故障频率，建立各故障模式的风险评估矩阵；
步骤S102，根据各故障模式的各变量的极值，建立参考矩阵；
步骤S103，根据所述风险评估矩阵和所述参考矩阵，计算各故障模式的灰色关联度；
步骤S104，根据所述灰色关联度，计算各故障模式的风险评估指标，并排序；
步骤S105，根据排序后的所述风险评估指标，确定变压器的设备的失效概率。
通过上述的步骤，基于故障频率，采用灰色关联度方式计算风险评估指标，并根据风险评估指标的排序，确定变压器的设备的失效概率，解决了变压器的异常故障仅凭经验进行评估，缺乏科学的评估手段和评估方法，导致变压器风险评估的准确性低的问题，提高了变压器风险评估的准确性。
本实施例应用矩阵理论进行故障概率计算，基于矩阵计算的故障诊断模型需要收集所有可能故障征兆，并赋予各个故障征兆对应各个故障模式的基本概率可能，再对多种故障征兆进行综合计算，选定概率最高的故障模式认定为最终的故障模式。
(1)故障征兆与故障模式的建立
可依据待分析变压器的检测数据和运行数据，可以建立设备的故障征兆集，一般涵盖油中溶解气体分析、油简化试验、保护动作情况及预防性试验项目等。此外，可根据设备常见故障类型统计及检验结果分布，建立设备故障模式集。
故障树分析法用于分析和判断系统的可靠性和可用性，将系统故障形成的原因由总体至部分按树枝状逐级细化的重要分析方法。利用故障树法分析设备的故障模式，通过衡量元、部件对设备的重要度，找出设备的薄弱环节，以便在设计和设备运行管理中采取相应的措施。
只有深入了解变压器的结构和故障规律，才能构建针对变压器全面客观的风险树。通过查阅和整理电网运行中对多年的事故报告，统计资料，维修历史，并与电力运行部门、生产制造单位合作，就能顺利完成了变压器风险树的构建。变压器风险树由八个子树构成，分别是：绕组、绝缘、套管、铁芯、分接开关、引线、冷却系统和其它。
(2)风险指标评价
在本实施例中，采用矩阵理论对设备运行中出现的故障征兆进行分析时，需要对各种故障征兆进行初始化设置。在实际建立诊断模型时，对于基本概率的赋值方法比较灵活，既可采用对经验数据的统计结果，也可用专家提供的经验值来代替。
目前，设备或部件的失效概率主要通过两种途径获取：一种是根据可靠性试验，通过建立相应的故障概率分布函数获得；另一种则是假设其故障概率或可靠度满足某种特定的规律，如正态分布、威布尔分布等，利用寿命数据进行建模得到概率的计算函数。但是，由于变压器的结构型式、生产工艺和运行条件等的不同，要实现变压器部件的可靠性试验非常困难。
本项目通过对一定区域和时间内的变压器的设备失效次数按照风险类型进行统计，然后根据设备寿命的威布尔分布并且利用Monte-Carlo模拟方法来模拟在一定时期内的故障发生频率，然后运用灰色关联度分析模拟出来的故障发生频率，从而得到变压器风险发生概率评价指标进行定量评估。
采用所建立的故障征兆矩阵、基本概率可能分配矩阵及故障模式矩阵等理论，并且利用上述理论进行计算可得到故障诊断的计算结果。通过该方式可综合油中溶解气体、日常检查、继电器保护动作、预防性试验等证据信息进行综合分析，取概率最高的故障模式为最终的故障模式，即可获得该模式的故障概率。
下面对各风险评估方法的各步骤分别进行说明
步骤1，运用模拟出来的故障概率建立风险评估矩阵
假设变压器有m种故障模式，分别记为M1，M2，…，Mn，Mj为第j种失效模式，由于每种故障模式有S1，S2，…，Sm，1≤m≤4评价指标，因此，反映第j种失效模式的风险评价的数据列可表示为xj(1)，xj(2)，…，xj(4)。因此，可以得到反映p种故障模式的风险评价矩阵为：
步骤2，建立参考矩阵
故障模式的风险排序需要一个参考基，参考矩阵应该选择故障模式中各变量的极值作为参考，这里选择最差值。
步骤3，计算灰色关联度
参考灰色关联理论，根据式(6)可以计算得出故障模式的灰色关联度。
式中ζ为分辨系数，ζ∈(0,1)。
步骤4，计算风险评估指标
设风险评价指标的权重分别为则第j种失效模式的风险指标可由式(7)得到：
按照各故障模式风险从大到小的顺序对评价指标排序。
步骤5，确定失效概率
在确定风险顺序以后，则该设备风险模式下的失效概率等于关联度最高的风险模式的设备失效率。
可选地，上述风险评估方法还包括正常风险的故障概率的评估方法。例如：从变压器状态监控装置获取变压器的状态评价数据；根据状态评价数据，计算变压器发生正常风险的故障概率。上述的变压器状态监控装置是利用变压器运行状态数据，采用已有的状态评价方法进行状态评价，并将状态评价结果更新存储的装置。
在获得正常风险的故障概率和异常风险的故障概率之后：既可以根据正常风险的故障概率和异常风险的故障概率采用加权计算的方式确定变压器的最终故障概率，权重值根据经验选取；也可以将异常风险的故障概率作为正常风险的故障概率的备注信息，或者异常风险的故障概率和正常风险的故障概率分别进行评估和监控，以使维护人员能够直观了解变压器的正常风险和异常风险的故障概率。
变压器运行准确性主要由其绝缘系统的性能决定，设备在正常运行情况下，其故障率与其材料老化特性直接相关，利用设备老化失效模型或设备准确性指标统计结果，即可获得设备的故障率结果。在本实施例中，根据状态评价数据，计算变压器发生正常风险的故障概率，采用下列公式计算变压器的各个部件发生正常风险的故障概率：
P(t)＝K×e-C×ISE；(1)
其中，K为比例系数；C为曲率系数；P为变压器的部件t发生正常风险的故障概率；ISE为变压器的部件t的状态评价数据。
可选地，K和C是根据下列方程组计算而来的：
其中，Pa为年故障发生概率；n为发生故障的变压器台数；N为变压器总台数；i＝1,2,3,…,k代表不同类别的部件；ISEi为按照i分类分值上下限的平均值。
具体而言，在本实施例中，K和C的计算过程包括如下步骤：
①划定统计区域；
②确定统计设备类型；
③确定统计时间；
④对统计区域内的设备进行状态评价；
⑤对评价结果进行分析，确定各个分值段设备的台数；
⑥对统计区域内故障发生的设备台次进行统计，并将其按照故障部件，以及发生故障前的状态分值进行归类(对于故障部件多于一个的可以重复统计)；
⑦根据公式计算设备的年故障发生率，如式(2)所示。
⑧将历年的统计结果带入式(3)中，联解方程可得K和C值。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
在本实施例中还提供了一种结合异常故障的变压器风险评估装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”或者“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图2是根据本发明实施例的结合异常故障的变压器风险评估装置的结构框图，如图2所示，该装置包括：
第一建立模块21，用于运用模拟出来的故障频率，建立各故障模式的风险评估矩阵；
第二建立模块22，用于根据各故障模式的各变量的极值，建立参考矩阵；
第一计算模块23，用于根据所述风险评估矩阵和所述参考矩阵，计算各故障模式的灰色关联度；
第二计算模块24，用于根据所述灰色关联度，计算各故障模式的风险评估指标，并排序；
确定模块25，用于根据排序后的所述风险评估指标，确定变压器的设备的失效概率。
可选地，装置还包括：获取模块，用于从变压器状态监控装置获取变压器的状态评价数据；第三计算模块，耦合至获取模块，用于根据状态评价数据，计算变压器发生正常风险的故障概率。
可选地，第三计算模块根据状态评价数据，计算变压器发生正常风险的故障概率包括：采用下列公式计算变压器的各个部件发生正常风险的故障概率：
P(t)＝K×e-C×ISE；
其中，K为比例系数；C为曲率系数；P为变压器的部件t发生正常风险的故障概率；ISE为变压器的部件t的状态评价数据。
可选地，K和C是根据下列方程组计算而来的：
其中，Pa为年故障发生概率；n为发生故障的变压器台数；N为变压器总台数；i＝1,2,3,…,k代表不同类别的部件；ISEi为按照i分类分值上下限的平均值。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述模块分别位于多个处理器中。
另外，结合图1描述的本发明实施例的结合异常故障的变压器风险评估方法可以由结合异常故障的变压器风险评估设备来实现。图3示出了本发明实施例提供的结合异常故障的变压器风险评估设备的硬件结构示意图。
结合异常故障的变压器风险评估设备可以包括处理器31以及存储有计算机程序指令的存储器32。
具体地，上述处理器31可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器32可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器32可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器32可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器32可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器32是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器32包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
处理器31通过读取并执行存储器32中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种结合异常故障的变压器风险评估方法。
在一个示例中，结合异常故障的变压器风险评估设备还可包括通信接口33和总线30。其中，如图3所示，处理器31、存储器32、通信接口33通过总线30连接并完成相互间的通信。
通信接口33，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线30包括硬件、软件或两者，将结合异常故障的变压器风险评估设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线30可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。
该结合异常故障的变压器风险评估设备可以基于获取到的数据，执行本发明实施例中的结合异常故障的变压器风险评估方法，从而实现结合图1描述的结合异常故障的变压器风险评估方法。
另外，结合上述实施例中的结合异常故障的变压器风险评估方法，本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种结合异常故障的变压器风险评估方法。
需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种结合异常故障的变压器风险评估方法，其特征在于，包括：
运用模拟出来的故障频率，建立各故障模式的风险评估矩阵；
根据各故障模式的各变量的极值，建立参考矩阵；
根据所述风险评估矩阵和所述参考矩阵，计算各故障模式的灰色关联度；
根据所述灰色关联度，计算各故障模式的风险评估指标，并排序；
根据排序后的所述风险评估指标，确定变压器的设备的失效概率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，运用模拟出来的故障频率，建立各故障模式的风险评估矩阵包括：
获取变压器的设备失效次数，并将所述设备失效次数按照故障模式的类型进行统计；
根据设备寿命的威布尔分布，利用Monte-Carlo模拟方法模拟出所述故障频率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述风险评估指标，确定变压器的设备的失效概率包括：
设备在异常风险模式下的失效概率等于排序后的所述风险评估指标中风险评估指标最高的故障模式对应的失效概率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
从变压器状态监控装置获取所述变压器的状态评价数据；
根据所述状态评价数据，计算所述变压器发生正常风险的故障概率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述状态评价数据，计算所述变压器发生正常风险的故障概率包括：采用下列公式计算所述变压器的各个部件发生正常风险的故障概率：
P(t)＝K×e-C×ISE；
其中，K为比例系数；C为曲率系数；P为所述变压器的部件t发生正常风险的故障概率；ISE为所述变压器的部件t的状态评价数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，K和C是根据下列方程组计算而来的：
其中，Pa为年故障发生概率；n为发生故障的变压器台数；N为变压器总台数；i＝1,2,3,…,k代表不同类别的部件；ISEi为按照i分类分值上下限的平均值。
7.一种结合异常故障的变压器风险评估装置，其特征在于，包括：
第一建立模块，用于运用模拟出来的故障频率，建立各故障模式的风险评估矩阵；
第二建立模块，用于根据各故障模式的各变量的极值，建立参考矩阵；
第一计算模块，用于根据所述风险评估矩阵和所述参考矩阵，计算各故障模式的灰色关联度；
第二计算模块，用于根据所述灰色关联度，计算各故障模式的风险评估指标，并排序；
确定模块，用于根据排序后的所述风险评估指标，确定变压器的设备的失效概率。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
获取模块，用于从变压器状态监控装置获取所述变压器的状态评价数据；
第三计算模块，用于根据所述状态评价数据，计算所述变压器发生正常风险的故障概率。
9.一种结合异常故障的变压器风险评估设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
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