CN109633377A - 一种二次设备寿命预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种二次设备寿命预测方法，方法包括：首先通过获取二次设备故障大数据，从现场二次设备的厂家、型号、缺陷部位、运行年限多维度研究二次设备的寿命特点，利用参数反演法确定Weibull分布模型的两个参数，得到拟合的二次设备整体和插件的故障概率拟合曲线（整体概率）；其次，设备的使用寿命评估预测受设备当前状态和设备故障概率两方面因素支配，采用模糊综合评价方法对二次设备状态进行评估，得出一个贴近设备真实状态的“等效运行时间”（个体状态），将“等效运行时间”和故障概率拟合曲线相结合，得到一个等效的精准化二次设备故障概率曲线；通过等效的精准化二次设备故障概率曲线得到二次设备寿命预测结果。
Description
技术领域
本发明属于二次设备状态诊断技术领域，具体涉及一种二次设备寿命预测方法，具体涉及一种基于模型参数反演与评估修正的二次设备寿命预测方法。
背景技术
随着国家电网规模的不断壮大，投运的变电站的数量快速增加，设备老化情况增多，受制度和对系统运行高可靠性的保守习惯，在设备故障或运行达到12年时将不进行任何区别对待就对整个二次设备完全更换，这造成了设备有效资源的浪费。
与此同时，国网公司在深入推进精益化改造向各个生产层面发展。这就催生出一种通过对当前状态的评估再充分考虑未来短时间内可能发生的故障机会，得到基于当前面向未来的科学合理的预测评判方法。
为了实现对设备预期寿命的可靠评估，需要探索一种简单可靠，便于统计总结，可检验性强的二次设备故障概率的求取方法。
发明内容
目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种二次设备寿命预测方法。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种二次设备寿命预测方法，其特征在于，包括：
反演确定故障概率曲线参数：通过获取二次设备故障大数据，从现场二次设备的厂家、型号、缺陷部位、运行年限多维度研究二次设备的寿命特点，利用参数反演法确定Weibull分布模型的两个参数，得到拟合的二次设备整体和插件的故障概率拟合曲线(整体概率)；
综合模糊评价法：设备的使用寿命评估预测受设备当前状态和设备故障概率两方面因素支配，采用模糊综合评价方法对二次设备状态进行评估，得出一个贴近设备真实状态的“等效运行时间”(正常设备一般短于实际运行时间)(个体状态)，将“等效运行时间”和故障概率拟合曲线相结合，得到一个等效的精准化二次设备故障概率曲线；通过等效的精准化二次设备故障概率曲线得到二次设备寿命预测结果；并为未来设备需要采取的技改时间点做出规划预测。
(1)统计二次设备的故障概率：
通过统计各变电站投运二次设备的历史运行运维数据，结合二次设备厂家的台账数据进行数据整理分析，描点画出不同类型的插件和二次设备随时间变化的故障概率离散点；统计其故障概率，评估其设备状态得出对应的故障概率曲线。
(2)二次设备故障概率建模：
通过Marquardt法对Weibull分布模型的两个参数进行迭代反演；直到得出误差在接受范围的参数结果，利用此参数结果精确拟合符合统计数据实际的故障概率拟合曲线。
所述Weibull分布模型的两个参数为形状参数和尺度参数。
(3)二次设备状态评估
参考国网标准Q-GDW 11285—2014，利用模糊综合评价方法(FuzzyComprehensive Evaluation，FCE)对被评价设备当前的设备状态进行评价。通过分析被评价设备当前的运行环境、绝缘实验、监测数据、可靠性和型号特征因素，按模糊综合评价方法综合评价设备当前健康状态并对设备当前状态进行赋分，得到设备状态评分结果；将设备状态评分结果作为修正设备运行时间的依据，因为实际设备状态可能好于或差于当前设备运行时间对应的状态；根据综合评价得出的设备状态信息给出一个更准确的“等效运行时间”用来评价设备的故障概率和使用寿命。
所述综合模糊评价法，依靠模糊数学中的隶属度来将定性评价变成定量评价，具有结果清晰以及系统性较强等优点，适用于包含大量因素影响的复杂问题的评价，已在工程技术、经济管理、社会生活中得到了广泛应用，能够较好地处理变电站二次设备运行出现的边界不清以及不容易量化的情况。
有益效果：本发明提供的基于模型参数反演与评估修正的二次设备寿命预测方法，可以根据设备在不同变电站，不同工作环境下的现实状态，准确判断出被评估的二次设备故障概率。该方法能够充分利用现场和历史的运行记录，依据数学规律对二次设备故障概率进行测算，为二次设备的风险量化评估提供数据支持。
附图说明
图1为本发明实施例方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例1
如图1所示，一种二次设备寿命预测方法，包括：
反演确定故障概率曲线参数：通过获取二次设备故障大数据，从现场二次设备的厂家、型号、缺陷部位、运行年限多维度研究二次设备的寿命特点，利用参数反演法确定Weibull分布模型的两个参数，得到拟合的二次设备整体和插件的故障概率拟合曲线(整体概率)；
综合模糊评价法：设备的使用寿命评估预测受设备当前状态和设备故障概率两方面因素支配，采用模糊综合评价方法对二次设备状态进行评估，得出一个贴近设备真实状态的“等效运行时间”(正常设备一般短于实际运行时间)(个体状态)，将“等效运行时间”和故障概率拟合曲线相结合，得到一个等效的精准化二次设备故障概率曲线；通过等效的精准化二次设备故障概率曲线得到二次设备寿命预测结果；并为未来设备需要采取的技改时间点做出规划预测。
实施例2
一种二次设备寿命预测方法，具体包括：
(1)统计二次设备的故障概率
通过统计各变电站投运二次设备的历史运行运维数据，结合二次设备厂家的台账数据进行数据整理分析，描点画出不同类型的插件和二次设备随时间变化的故障概率离散点。
考虑到电压等级和保护检测设备类型的差异，以运行8年的特定的某类型保护设备为例，进行状态评估和寿命预测。按照上述方法策略，统计其故障概率，评估其设备状态得出对应的故障概率曲线。
表1是根据二次设备厂家数据，去除人为维护因素整理得到保护设备插件的故障数据统计表；表2是特定型号的保护设备的运行与故障统计数。
表1
表2
| 运行时间/a | 故障概率/％ | 运行时间/a | 故障概率/％ |
| 2 | 0.021 06 | 14 | 0.039 65 |
| 8 | 0.018 88 | 15 | 0.05132 |
| 9 | 0.020 04 | 16 | 0.0 68 12 |
| 10 | 0.026 44 | 17 | 0.135 8 |
| 11 | 0.027 62 | 18 | 0.210 9 |
| 12 | 0.023 83 | 19 | 0.344 4 |
| 13 | 0.030 85 | 20 | 0.510 0 |
(2)二次设备故障概率建模
通过Marquardt法对Weibull故障概率分布模型的两个参数(形状参数和尺度参数)进行迭代反演。直到得出误差在接受范围的参数结果，利用此参数精确拟合符合统计数据实际的故障概率曲线。
(3)二次设备状态评估
参考国网标准Q-GDW 11285—2014，利用模糊综合评价方法(FuzzyComprehensive Evaluation，FCE)对被评价设备当前的设备状态进行评价。通过分析被评价设备当前的运行环境、绝缘实验、监测数据、可靠性和型号特征等因素，按FCE方法综合评价设备当前健康状态并对设备当前状态进行赋分。将设备状态评分结果作为修正设备运行时间的依据，因为实际设备状态可能好于或差于当前设备运行时间对应的状态。根据综合评价得出的设备状态信息给出一个更准确的“等效运行时间”(若状态较好，等效运行时间应较短，反之亦然)用来评价设备的故障概率和使用寿命。
(4)二次设备状态寿命预测
将“等效运行时间”和故障概率拟合曲线相结合，得到一个等效的精准化二次设备故障概率曲线；通过等效的精准化二次设备故障概率曲线得到二次设备寿命预测结果(设备当前的故障概率及未来可预期的工作时间)；并为未来设备需要采取的技改时间点做出规划预测。
本体系的采用可以针对不同的个体差异和工况对二次设备的故障概率进行准确的预测，从而实现差异化改造的目的，提高了资金利用效率，有助于提升经济效益。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种二次设备寿命预测方法，其特征在于，包括：
反演确定故障概率曲线参数：通过获取二次设备故障大数据，从现场二次设备的厂家、型号、缺陷部位、运行年限多维度研究二次设备的寿命特点，利用参数反演法确定Weibull分布模型的两个参数，得到拟合的二次设备整体和插件的故障概率拟合曲线；
综合模糊评价法：设备的使用寿命评估预测受设备当前状态和设备故障概率两方面因素支配，采用模糊综合评价方法对二次设备状态进行评估，得出一个贴近设备真实状态的“等效运行时间”，将“等效运行时间”和故障概率拟合曲线相结合，得到一个等效的精准化二次设备故障概率曲线；通过等效的精准化二次设备故障概率曲线得到二次设备寿命预测结果。
2.根据权利要求1所述的二次设备寿命预测方法，其特征在于，
统计二次设备的故障概率：通过统计各变电站投运二次设备的历史运行运维数据，结合二次设备厂家的台账数据进行数据整理分析，描点画出不同类型的插件和二次设备随时间变化的故障概率离散点；统计其故障概率，评估其设备状态得出对应的故障概率曲线。
3.根据权利要求1所述的二次设备寿命预测方法，其特征在于，所述Weibull分布模型的两个参数为形状参数和尺度参数。
4.根据权利要求2所述的二次设备寿命预测方法，其特征在于，二次设备故障概率建模：通过Marquardt法对Weibull分布模型的两个参数进行迭代反演；直到得出误差在接受范围的参数结果，利用此参数结果精确拟合符合统计数据实际的故障概率拟合曲线。
5.根据权利要求1所述的二次设备寿命预测方法，其特征在于，
参考国网标准Q-GDW 11285—2014，利用模糊综合评价方法对被评价设备当前的设备状态进行评价。
6.根据权利要求5所述的二次设备寿命预测方法，其特征在于，
通过分析被评价设备当前的运行环境、绝缘实验、监测数据、可靠性和型号特征因素，按模糊综合评价方法综合评价设备当前健康状态并对设备当前状态进行赋分，得到设备状态评分结果；将设备状态评分结果作为修正设备运行时间的依据，因为实际设备状态可能好于或差于当前设备运行时间对应的状态；根据综合评价得出的设备状态信息给出一个更准确的“等效运行时间”，采用“等效运行时间”来评价设备的故障概率和使用寿命。
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| 关哲 等: "基于在线监测与运行条件的变压器短期可靠性模型", 《智能电网》 * |
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