CN109685340B - 一种配电设备健康状态评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种配电设备健康状态评估方法及系统。其中，一种配电设备健康状态评估方法包括：采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型；运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度，建立配电设备各部位评价矩阵，确定出各个评价指标的权重；利用模糊评价法以及各个评价指标的权重对配电设备各部位评价矩阵分析，通过加权隶属度原则得到配电设备综合初始得分；构建配电设备状态评估模型的辨识框架，确定出缺陷严重度的权重；对配电设备综合初始得分和缺陷严重度的权重进行加权计算，得出配电设备健康状态评估的综合得分值。

Description

一种配电设备健康状态评估方法及系统

技术领域

本公开属于电气设备状态评估领域，尤其涉及一种配电设备健康状态评估方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

目前，国内外对电力系统发生故障及其主要存在问题的分析更多地强调在电力系统运行本身上，而对电力设备自身故障引发电网事故的重视不足。在实际运行中，电力设备运行安全是保障电为系统运行安全的工作的重中之重，电力设备的故障停运一直是危及整个电力系统安全的主要因素之一，特别是作为电力系统的核心设备，配电变压器、架空线路的健康水平和运行状况的好坏直接与配网运行的安全与稳定相关联，上述关键设备一旦发生故障，将可能会造成巨大的经济损失，影响人民的正常生活。因此，对电力设备的运行可靠性进行评估，估计架空线路设备的停运概率、对配电变压器实施故障诊断，实时预测提高配电网运行可靠性水平，对促进电力系统安全、稳定、经济运行具有十分重要的意义。

设备状态评估作为配电设备维修的基础，国内众多专家学者进行了研究工作，但是大多停留在定性分析阶段，并未具体量化各因素对设备状态的影响程度。同时，众多学者在健康状态评估的研究过程中应用了层次分析法、模糊综合评判等，然后此类方法依赖专家经验值，评估方法相对单一，缺乏一定的客观性。因此需要建立一种更贴近真实情况的定量评价方法。

发明内容

根据本公开的一个或多个实施例，提供一种配电设备健康状态评估方法，其能够实现配电设备状态评价理论模型的实用化效果。

本公开的一种配电设备健康状态评估方法，包括：

采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型；

运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度，建立配电设备各部位评价矩阵，确定出各个评价指标的权重；

利用模糊评价法以及各个评价指标的权重对配电设备各部位评价矩阵分析，通过加权隶属度原则得到配电设备评估状态得分；

构建配电设备状态评估模型的辨识框架，确定出配电设备评估状态的权重；

对配电设备评估状态得分和配电设备评估状态的权重进行加权计算，得出配电设备健康状态评估的综合得分值。

在一个或多个实施例中，采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型的具体过程为：

首先，建立配电设备的各部位评价指标集；

其次，建立配电设备的评语集。

在一个或多个实施例中，配电设备的各部位评价指标集＝{经济损失，检修费用，检修时间}。

在一个或多个实施例中，配电设备的评语集＝{良好，一般，轻度，严重，特别严重}。

在一个或多个实施例中，运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度的过程，包括：

根据层次分析法，将配电设备故障严重度分析层次化，利用下层对上层的重要性确定评价指标的权重；

确定系统层次和各层次元素后需要建立定性判断矩阵；

逐层计算定性判断矩阵的最大特征值，归一化对应的特征向量，得到评价配电设备各部位的评价矩阵。

在一个或多个实施例中，得到配电设备各部位的评价矩阵之后，对配电设备各部位的评价矩阵中各元素进行标准化，得到标准化评价矩阵。

在一个或多个实施例中，在运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度的过程中，将配电设备缺陷严重度分为：评价指标层、准则层和目标层；

其中，评价指标层为配电设备的各部位评价指标集；

准则层为配电设备的不同部位；

目标层为配电设备。

在一个或多个实施例中，各个评价指标的权重为：准则层评价矩阵对目标层评价指标的最大特征值对应的归一化特征向量与指标层矩阵对准则层评价矩阵的最大特征值对应的归一化特征向量乘积的累和。

在一个或多个实施例中，构建配电设备状态评估模型的辨识框架的过程包括：

将归一化处理后的配电设备的各部位评价指标集作为获取识别框架的证据体；

采用Inagaki合成公式来合成证据，得到配电设备评估状态基本信任函数和因配电设备评估状态的权重。

本公开还提供了一种配电设备健康状态评估系统，包括处理器和存储器，所述处理器，包括：

配电设备状态评判模型建立模块，其用于采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型；

层次分析法模块，其用于运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度，建立配电设备各部位评价矩阵，确定出各个评价指标的权重；

配电设备评估状态得分模块，其用于利用模糊评价法以及各个评价指标的权重对配电设备各部位评价矩阵分析，通过加权隶属度原则得到配电设备评估状态得分；

辨识框架构建模块，其用于构建配电设备状态评估模型的辨识框架，确定出配电设备评估状态的权重；

综合得分模块，其用于对配电设备评估状态得分和配电设备评估状态的权重进行加权计算，得出配电设备健康状态评估的综合得分值。

本公开的有益效果是：

本公开采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型；运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度，分析设备各部位故障的后果严重程度，两者结合得到的设备健康状态评估解决了单一方法下设备状态无法进行整体评价、检修策略针对性不强等问题，实现了配电设备状态评价理论模型的实用化，可对一段时间内某地区配电设备分部位运行状况的风险评估。

附图说明

构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。

图1是本公开的一种配电设备健康状态评估方法流程图。

图2是贝叶斯网络图。

图3是配电设备各部位故障后果严重度层次分析法框图。

图4是本公开的一种配电设备健康状态评估系统结构示意图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

图1是本公开的一种配电设备健康状态评估方法流程图。

如图1所示，本公开的一种配电设备健康状态评估方法，包括：

S110：采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型。

具体地，建立配电设备状态评判模型的过程包括：

首先确定评判对象的各部位评价指标集，把选定的设备各部位评价指标，也就是各部位评判因素归结如下：

U＝{u₁,u₂,u₃}＝{经济损失，检修费用，检修时间}。

其次，建立配电设备的评语集，把选定的设备各部位故障评语归结如下：

V＝{v₁,v₂,v₃,v₄,v₅}＝{良好，一般，轻度，严重，特别严重}。

S120：运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度，建立配电设备各部位评价矩阵，确定出各个评价指标的权重。

根据层次分析法，采用多位专家打分的方式，将配电设备缺陷严重度分析层次化，利用下层对上层的重要性确定评价指标的权重。

按照层次分析法，将配电设备缺陷严重度分为评价指标层U(经济损失、检修费用、检修时间)、准则层X(某配电设备的m个不同部位)、目标层Z(某配电设备)。如图3所示：

采用层次分析法时，确定系统层次和各层次元素后需要建立定性判断矩阵，设定性判断矩阵为M₁～M_m与N₁～N₃，定性判断矩阵的内容根据矩阵判断标度确定。

逐层计算准则层X对目标层评价矩阵的最大特征值，计算后，它对应的归一化特征向量ω_j＝[x₁,x₂,...,x_m]，(j＝1,2,3)。

同理，逐层计算评价指标层矩阵Y对准则层评价矩阵的最大特征值及对应的归一化特征向量为ω_i＝[u₁,u₂,u₃]，(i＝1,2,3…，m)。

则评价指标层Y对最终目标层的总权重α为：

S130：利用模糊评价法以及各个评价指标的权重对配电设备各部位评价矩阵分析，通过加权隶属度原则得到配电设备评估状态得分。

评价指标集通过标准化后可得m个评价部位的评价矩阵

式中，u_ij(i＝1,2,...,m；j＝1,2,3)表示第i个部位缺陷严重度的第j个评价指标值，通过α_i的转置并标准化后可得到U的列向量。第j个指标在评价集V上的模糊子集可由评价集的隶属度函数来确定，隶属度函数取等腰三角形函数。

由此，可得部位i缺陷严重度的模糊评价矩阵：

式中，r_ij(ν_k)为第i个部位缺陷严重度的第j个评价指标对评语v_k的隶属度。

最后，获得最终评价模糊子集并确定缺陷严重度：

式中，α_j为权重向量，α_j＝[α₁,α₂,α₃]，已由前文获得；R_i为部位i缺陷严重度的模糊评价矩阵。算子“。”采用M(+,·)模型，M(+,·)模型即模糊合成计算中的加权和模型，有

经过模糊综合评价得到评估值B_i后，分别赋予评语集中每个评语分值，即v₁＝100,v₂＝90,v₃＝8＝,v₄＝70,v₅＝60。采用加权隶属度法，得出配电设备状态评估得分为：

S140构建配电设备状态评估模型的辨识框架，确定出配电设备评估状态的权重。

假设辨识框架用Θ＝{A₁,A₂,A₃,…,A_n}表示，集合里的A_n代表配电设备的某个部位的评估状态。

分别将归一化处理后的经济损失、检修费用和检修时间作为获取识别框架的证据体，分别用D₁、D₂和D₃表示。

确定四个证据体各自的基本可信度。设第t条证据下，第i个评估状态A_i的基本信任度分配为：

表示第t条证据下，第i个评估状态的归一化值。

确定证据合成方法。m_t(A_i)(i＝1,2,3...,n，t＝1,2,3)分别为证据D₁、D₂、D₃对应的基本信任度分配，对应的焦元分别为A＝{A₁,A₂,A₃,…,A_n}中的元素，根据可处理高冲突证据的Inagaki合成公式：

可得到合成后的基本信任函数：

根据证据融合后的基本信任函数，可得到第i个评估状态的权重为β_i：

S150计算得出配电设备状态评估的综合得分值。

由各评估状态的权重可以计算得出配电设备状态评估的综合得分值F：

算例分析：

采用所述方法，对某变压器进行状态评估，变压器数据如下表所示：

表1变压器各部位缺陷严重度评价表

通过对变压器进行缺陷严重度模糊评判，得出七个部位的标准化评判矩阵U：

最终得到的模糊评判结果和各部位得分为：

表2模糊评判结果

部位分类	b<sub>i1</sub>	b<sub>i2</sub>	b<sub>i3</sub>	b<sub>i4</sub>	b<sub>i5</sub>	得分V<sub>i</sub>
							铁芯	0.186	0.304	0.255	0.152	0.103	83.18
绕组	0.216	0.357	0.289	0.114	0.024	86.27
							套管	0.344	0.258	0.205	0.098	0.095	86.58
冷却系统	0.512	0.184	0.156	0.096	0.052	90.08
							分接头	0.488	0.201	0.161	0.108	0.042	89.85
绝缘介质	0.328	0.297	0.132	0.122	0.121	85.89
							其他	0.145	0.276	0.312	0.164	0.103	81.96

根据DS证据融合方法，可得融合后配电设备各部位重要度基本信任分配：

表3DS融合基本信任分配结果

部位分类	DS融合基本信任分配
		铁芯m(A<sub>1</sub>)	0.0188
绕组m(A<sub>2</sub>)	0.0346
		套管m(A<sub>3</sub>)	0.2479
冷却系统m(A<sub>4</sub>)	0.0475
		分接头m(A<sub>5</sub>)	0.0326
绝缘介质m(A<sub>6</sub>)	0.0317
		其他m(A<sub>7</sub>)	0.5869

根据式(1.10)，可得该变压器最终得分为84.04。

根据实际情况可知，这一地区的变压器已经服役八年多，各部位损耗程度有一定的差异，且状态评分在正常范围内已经算比较低，这也和服役年龄有一定的关系，但整体来看仍然具有较好的工作状态。同时，建议设备运行管理人员高度重视设备的工作状况，随时获取信息参数，如需要就及时改变维护和检修策略，采取必要的措施，保持这些部件的良好状态，提高设备运行的可靠性。

本公开采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型；运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度，分析设备各部位故障的后果严重程度，两者结合得到的设备健康状态评估解决了单一方法下设备状态无法进行整体评价、检修策略针对性不强等问题，实现了配电设备状态评价理论模型的实用化，可对一段时间内某地区配电设备分部位运行状况的风险评估。

图4是本公开的一种配电设备健康状态评估系统结构示意图。

如图4所示，本公开的一种配电设备健康状态评估系统，包括处理器和存储器，所述处理器，包括：

配电设备状态评判模型建立模块，其用于采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型；

层次分析法模块，其用于运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度，建立配电设备各部位评价矩阵，确定出各个评价指标的权重；

配电设备评估状态得分模块，其用于利用模糊评价法以及各个评价指标的权重对配电设备各部位评价矩阵分析，通过加权隶属度原则得到配电设备评估状态得分；

辨识框架构建模块，其用于构建配电设备状态评估模型的辨识框架，确定出配电设备评估状态的权重；

综合得分模块，其用于对配电设备评估状态得分和配电设备评估状态的权重进行加权计算，得出配电设备健康状态评估的综合得分值。

本公开采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型；运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度，分析设备各部位故障的后果严重程度，两者结合得到的设备健康状态评估解决了单一方法下设备状态无法进行整体评价、检修策略针对性不强等问题，实现了配电设备状态评价理论模型的实用化，可对一段时间内某地区配电设备分部位运行状况的风险评估。

本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本公开是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。

上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (5)

1.一种配电设备健康状态评估方法，其特征在于，包括：

采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型；

采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型的具体过程为：

首先，建立配电设备的各部位评价指标集，评价指标集包括经济损失、检修费用和检修时间；

其次，建立配电设备的评语集，评语集包括良好，一般，轻度，严重，特别严重；

运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度，建立配电设备各部位评价矩阵，确定出各个评价指标的权重；

运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度的过程，包括：

根据层次分析法，将配电设备故障严重度分析层次化，利用下层对上层的重要性确定评价指标的权重；

确定系统层次和各层次元素后需要建立定性判断矩阵；

逐层计算定性判断矩阵的最大特征值，归一化对应的特征向量，得到评价配电设备各部位的评价矩阵；

在运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度的过程中，将配电设备缺陷严重度分为：评价指标层、准则层和目标层；

其中，评价指标层为配电设备的各部位评价指标集；

准则层为配电设备的不同部位；

目标层为配电设备；

各个评价指标的权重为：准则层评价矩阵对目标层评价指标的最大特征值对应的归一化特征向量与指标层矩阵对准则层评价矩阵的最大特征值对应的归一化特征向量乘积的累和；

利用模糊评价法以及各个评价指标的权重对配电设备各部位评价矩阵分析，通过加权隶属度原则得到配电设备评估状态得分；

构建配电设备状态评估模型的辨识框架，确定出配电设备评估状态的权重，其中，辨识框架里的元素代表配电设备的某个部位的评估状态，将经济损失、检修费用和检修时间作为获取识别框架的证据体；

构建配电设备状态评估模型的辨识框架的过程包括：

将归一化处理后的配电设备的各部位评价指标集作为获取识别框架的证据体；

采用Inagaki合成公式来合成证据，得到配电设备评估状态基本信任函数和因配电设备评估状态的权重；

对配电设备评估状态得分和配电设备评估状态的权重进行加权计算，得出配电设备健康状态评估的综合得分值；

所述配电设备健康状态评估方法，采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型；运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度，分析设备各部位故障的后果严重程度，两者结合得到的设备健康状态评估。

2.如权利要求1所述的一种配电设备健康状态评估方法，其特征在于，配电设备的各部位评价指标集＝{经济损失，检修费用，检修时间}。

3.如权利要求1所述的一种配电设备健康状态评估方法，其特征在于，配电设备的评语集＝{良好，一般，轻度，严重，特别严重}。

4.如权利要求1所述的一种配电设备健康状态评估方法，其特征在于，得到配电设备各部位的评价矩阵之后，对配电设备各部位的评价矩阵中各元素进行标准化，得到标准化评价矩阵。

5.一种配电设备健康状态评估系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器，包括：

配电设备状态评判模型建立模块，其用于采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型；

采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型的具体过程为：

首先，建立配电设备的各部位评价指标集，评价指标集包括经济损失、检修费用和检修时间；

其次，建立配电设备的评语集，评语集包括良好，一般，轻度，严重，特别严重；

层次分析法模块，其用于运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度，建立配电设备各部位评价矩阵，确定出各个评价指标的权重；

运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度的过程，包括：

根据层次分析法，将配电设备故障严重度分析层次化，利用下层对上层的重要性确定评价指标的权重；

确定系统层次和各层次元素后需要建立定性判断矩阵；

逐层计算定性判断矩阵的最大特征值，归一化对应的特征向量，得到评价配电设备各部位的评价矩阵；

在运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度的过程中，将配电设备缺陷严重度分为：评价指标层、准则层和目标层；

其中，评价指标层为配电设备的各部位评价指标集；

准则层为配电设备的不同部位；

目标层为配电设备；

各个评价指标的权重为：准则层评价矩阵对目标层评价指标的最大特征值对应的归一化特征向量与指标层矩阵对准则层评价矩阵的最大特征值对应的归一化特征向量乘积的累和；

配电设备评估状态得分模块，其用于利用模糊评价法以及各个评价指标的权重对配电设备各部位评价矩阵分析，通过加权隶属度原则得到配电设备评估状态得分；

辨识框架构建模块，其用于构建配电设备状态评估模型的辨识框架，确定出配电设备评估状态的权重，其中，辨识框架里的元素代表配电设备的某个部位的评估状态，将经济损失、检修费用和检修时间作为获取识别框架的证据体；

构建配电设备状态评估模型的辨识框架的过程包括：

将归一化处理后的配电设备的各部位评价指标集作为获取识别框架的证据体；

采用Inagaki合成公式来合成证据，得到配电设备评估状态基本信任函数和因配电设备评估状态的权重；

综合得分模块，其用于对配电设备评估状态得分和配电设备评估状态的权重进行加权计算，得出配电设备健康状态评估的综合得分值，采用多级模糊综合评判法建立配电设备状态评判模型；运用层次分析法分析配电设备状态评判模型中配电设备各部位缺陷严重度，分析设备各部位故障的后果严重程度，两者结合得到的设备健康状态评估。

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