CN110930072A - 一种牵引供电系统的可靠性研究方法 - Google Patents

一种牵引供电系统的可靠性研究方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种牵引供电系统的可靠性研究方法，利用灰色理论建立牵引供电系统的灰色预测模型，对牵引供电系统中各组成设备的故障率进行了中长期预测，利用威布尔分布进行设备的可靠性分析，基于混沌粒子群优化算法的智能拟合方法，得出特征寿命α、形状参数β的最优参数估计方法，再根据牵引供电系统各设备的设备寿命平均值和标准差，通过分段多项式估计方法对所述牵引供电系统各设备进行可靠性建模，得出特征寿命α、形状参数β的最优参数估计方法；建立起牵引变电所和接触网两个子系统的可靠性模型，结合两个子系统故障树分析方法对牵引供电系统的整体可靠性建模，为牵引供电系统的检修和健康管理提供依据和前提。

Description

一种牵引供电系统的可靠性研究方法
技术领域
本发明涉及铁路牵引供电领域，具体地，涉及一种牵引供电系统的可靠性方法。
背景技术
牵引供电系统是电气化铁路最重要的组成部分之一，伴随着我国铁路建设事业的快速发展，为保证我国电气化铁路的安全可靠运行，满足我国铁路事业的快速发展需求，对牵引供电系统的安全运行问题提出了更为严格的要求。一旦某个组成部分或设备发生故障，牵引供电系统将面临着严重的影响，甚至会导致整个系统遭受严重的破坏，造成重大的经济损失甚至是更为严重的人民生命、财产损失，同时受到所处自然环境、外部供电系统自身状况的影响，使得牵引供电系统的运行条件变得非常恶劣，导致其发生故障的概率较高。因此深入地探讨研究牵引供电系统的可靠性问题，最大限度地保障牵引供电系统可靠安全运行，具有重大的现实意义。
牵引供电系统由大量的接触网、电缆、变压器、断路器、隔离开关、互感器、避雷器及二次设备等组成，但是故障率发生率最高的是牵引变电所和接触网两大系统，其中设备故障包含多种因素，比如设备本身性能原因、偶尔因素及共因失效等都会引起设备故障。既有的研究者对牵引供电系统单个设备的可靠性分析及保护方面做了很多工作，但是缺乏对牵引供电线系统整体可靠性的研究。
从20世纪80年代开始，我国的铁路行业也逐渐开始了可靠性方面的研究，依托于电力系统可靠性研究的一般方法，结合所研究系统的结构和特点，正式开展了电气化铁路牵引供电系统方面的可靠性分析研究，随着研究方法的不断深入、数据收集与分析工作的不断进行，取得了一定的成果。谢将剑等人采用威布尔分布作为可靠性模型，首次提出了一种基于遗传算法的牵引供电系统及其各设备的可靠性拟合方法；张庆平等采用灰色模型预测，运用BDD算法得到用最小割集表示的牵引变电所和接触网故障树模型，综合得到牵引供电系统整体的可靠性模型，并计算出系统的可靠度和平均使用寿命；卢碧红等采用故障模式、影响及危害度分析的方法，提出了牵引供电系统的可靠性框图，根据FMECA方法对牵引供电系统的16种主要故障展开研究；张岩等在改进RCM维修管理实施过程、建立铁路牵引供电系统的定量可靠性分析模型和优化多部件成组运营维修管理策略方面提出研究建议；林小松等统计分析了地铁牵引供电系统常见故障及其产生原因，建立了地铁牵引供电系统失效故障树模型，利用最小割集对故障树模型进行定量计算，得到地铁牵引供电系统的不可靠度、平均无故障运营时间，以及底事件的结构重要度和概率重要度。
虽然研究方法比较广泛，但有一定的局限性：一是现行的牵引供电可靠性分析理论中，一般利用解析估计法进行威布尔分布特征寿命α、形状参数β的估计，但这种方法的不足之处在于，数值运算复杂繁琐，工作量大。二是既有的研究对牵引供电系统单个设备的可靠性分析及保护方面做了很多工作，缺乏对牵引供电线系统整体可靠性和设备平均使用寿命的研究。为了解决现有技术中的局限性，需要对现有技术和方法进行改进。
发明内容
本发明解决的技术问题在于克服现有技术的缺陷，提供一种基于混沌粒子群优化算法的牵引供电系统可靠性研究，拟合智能算法提高参数寻优精度和速度，建立牵引供电系统整体可靠性研究模型，有效预测牵引供电系统设备的整理故障，为今后牵引供电系统整体设备维修计划的制定提供科学依据。其具体方法和步骤如下所示：
S1：根据牵引供电系统主要设备的故障类型和故障率，建立灰色预测模型；
S2：采用混沌粒子群算法的智能拟合方法对所述牵引供电系统各设备的灰色预测模型进行可靠性建模，得出特征寿命α、形状参数β的最优参数估计方法；
S3：根据牵引供电系统各设备的数设备寿命平均值和标准差，通过分段多项式估计方法对所述牵引供电系统各设备进行可靠性建模，得出特征寿命α、形状参数β的最优参数估计方法；
S4：根据S2与S3分别得出的特征寿命α、形状参数β，建立所述牵引供电系统的牵引变电所和接触网两个子系统的可靠性模型；
S5：结合所述牵引供电系统各设备的威布尔分布模型，对两个子系统故障树模型进行了可靠度分析，最终归纳得出了牵引供电系统整体的可靠性模型，并计算了系统的整体可靠度和平均使用寿命；
具体地，所述步骤S1进一步包括以下过程：
灰色模型的建立步骤如下过程所示：
S111：统计所述供电系统各主要设备的故障类型和故障率，累加生成新的序列；
S112：构造累加矩阵B和常数向量Y；
S113：建立模型微分方程；
S114：辨识模型参数；
S115：生成灰色测试模型，并检验模型精度；
无偏灰色模型的建立步骤如下过程所示：
S121：统计所述供电系统各主要设备的故障类型和故障率，累加生成新的序列；
S122：构造累加矩阵B和常数向量Y；
S123：建立模型微分方程；
S124：计算参数a，b
S125：计算无偏参数A、C
S126：生成无偏灰色模型，并检验模型精度；
具体地，所述步骤S2进一步包括以下过程：
S21：混沌粒子群初始化；
S22：适应值计算；
S23：寻找个体极值和群体极值；
S24：更新各粒子的速度与位置；
S25：计算各粒子适应度值计算；
S26：更新粒子个体极值和群体极值更新；
S27：判断是否达到最大迭代数，若没有达到则返回S24；否则检测拟合优度，并结束；
具体地，所述步骤S4中的牵引变电所和接触网以串行方式连接，共同组成牵引供电系统。所述牵引供电系统的可靠度是牵引变电所与接触网模型可靠度的乘积。
更具体地，所述牵引变电所和接触网中可靠度分别由其中各主要主要设备的可靠度的乘积。
通过实施上述本发明提供的牵引供电系统可靠性研究方法，具有如下有益效果：
(1)本发明在可靠性模型参数拟合过程中采用基于混沌粒子群优化算法的牵引供电系统可靠性研究，简化数值运算，提高寻优算法的精度，更强的局部搜索能力。
(2)基于威布尔分布作为可靠性模型，利用故障树分析法牵引供电系统的整体可靠性模型，分析出牵引供电线系统整体可靠性和设备平均使用寿命。
附图说明
图1是本发明提供的牵引供电系统可靠性研究方法的流程框图；
图2是本发明建立灰色模型的程序流程图；
图3是本发明混沌粒子群优化算法程序流程图
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明，其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
实施例1
如附图1所示，一种牵引供电系统的可靠性研究方法的具体实施例，包括以下步骤：
S1：根据牵引供电系统主要设备的故障类型和故障率，建立灰色预测模型；
S2：采用混沌粒子群算法的智能拟合方法对所述牵引供电系统各设备的灰色预测模型进行可靠性建模，得出特征寿命α、形状参数β的最优参数估计方法；
S3：根据牵引供电系统各设备的数设备寿命平均值和标准差，通过分段多项式估计方法对所述牵引供电系统各设备进行可靠性建模，得出特征寿命α、形状参数β的最优参数估计方法；
S4：根据S2与S3分别得出的特征寿命α、形状参数β，建立所述牵引供电系统的牵引变电所和接触网两个子系统的可靠性模型；
S5：结合所述牵引供电系统各设备的威布尔分布模型，对两个子系统故障树模型进行了可靠度分析，最终归纳得出了牵引供电系统整体的可靠性模型，并计算了系统的整体可靠度和平均使用寿命；
上述具体实施例描述的牵引供电系统的可靠性研究方法实现了参数拟合过程中简化数值运算，提高寻优算法的精度，更强的局部搜索能力。
上述的步骤S1中的灰色模型包括灰色模型与无偏灰色模型，具体建立过程如图2所示，其建立步骤如下所示：
(1)灰色模型
S111：统计所述供电系统各主要设备的故障类型和故障率，累加生成新的序列；
S112：构造累加矩阵B和常数向量Y；
S113：建立模型微分方程；
S114：辨识模型参数；
S115：生成灰色测试模型，并检验模型精度；
(2)无偏灰色模型：
S121：统计所述供电系统各主要设备的故障类型和故障率，累加生成新的序列；
S122：构造累加矩阵B和常数向量Y；
S123：建立模型微分方程；
S124：计算参数a，b
S125：计算无偏参数A、C
S126：生成无偏灰色模型，并检验模型精度；
S1中灰色模型的特征寿命α、形状参数β采用混沌粒子群的方法进行拟合，减少计算量，加快计算时间，提高计算精度，其具体拟合过程如图3所示，其具体过程步骤如下所示：
S21：混沌粒子群初始化；
S22：适应值计算；
S23：寻找个体极值和群体极值；
S24：更新各粒子的速度与位置；
S25：计算各粒子适应度值计算；
S26：更新粒子个体极值和群体极值更新；
S27：判断是否达到最大迭代数，若没有达到则返回S24；否则检测拟合优度，并结束；
步骤S4中的牵引变电所和接触网以串行方式连接，共同组成牵引供电系统。所述牵引供电系统的可靠度是牵引变电所与接触网模型可靠度的乘积。
RTS＝RT·RC (1)
其中，RT、RC分别代表牵引变电所和接触网的可靠度。
牵引变电所和接触网分别由其中各主要设备串联组成，其可靠度可分别由其组成的设备的可靠度的乘积来决定。对于串联系统的可靠度函数为：
Figure BDA0002315660150000061

Claims (5)

1.一种牵引供电系统的可靠性研究方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：根据牵引供电系统主要设备的故障类型和故障率，建立灰色预测模型；
S2： 采用混沌粒子群算法的智能拟合方法对所述牵引供电系统各设备的灰色预测模型进行可靠性建模，得出特征寿命α、形状参数β的最优参数估计方法；
S3：根据牵引供电系统各设备的数设备寿命平均值和标准差，通过分段多项式估计方法对所述牵引供电系统各设备进行可靠性建模，得出特征寿命α、形状参数β的最优参数估计方法；
S4：根据S2与S3分别得出的特征寿命α、形状参数β，建立所述牵引供电系统的牵引变电所和接触网两个子系统的可靠性模型；
S5：结合所述牵引供电系统各设备的威布尔分布模型，对两个子系统故障树模型进行了可靠度分析，最终归纳得出了牵引供电系统整体的可靠性模型，并计算了系统的整体可靠度和平均使用寿命。
2.根据权利要求1所述的牵引供电系统的可靠性研究方法，其特征在于，其灰色模型包括灰色模型和无偏灰色模型两种，所述步骤S1进一步包括以下过程：
灰色模型的建立步骤如下过程所示：
S111：统计所述供电系统各主要设备的故障类型和故障率，累加生成新的序列；
S112：构造累加矩阵B和常数向量Y；
S113：建立模型微分方程；
S114：辨识模型参数；
S115：生成灰色测试模型，并检验模型精度；
无偏灰色模型的建立步骤如下过程所示：
S121：统计所述供电系统各主要设备的故障类型和故障率，累加生成新的序列；
S122：构造累加矩阵B和常数向量Y；
S123：建立模型微分方程；
S124：计算参数a，b
S125：计算无偏参数A、C
S126：生成无偏灰色模型，并检验模型精度。
3.根据权利要求1所述的牵引供电系统的可靠性研究方法，所述步骤S2进一步包括以下过程：
S21：混沌粒子群初始化；
S22：适应值计算；
S23：寻找个体极值和群体极值；
S24：更新各粒子的速度与位置；
S25：计算各粒子适应度值计算；
S26：更新粒子个体极值和群体极值更新；
S27：判断是否达到最大迭代数，若没有达到则返回S24；否则检测拟合优度，并结束。
4.根据权利要求1所述的牵引供电系统可靠性研究方法，所述步骤S4中的牵引变电所和接触网以串行方式连接，共同组成牵引供电系统，所述牵引供电系统的可靠度是牵引变电所与接触网模型可靠度的乘积。
5.根据权利要求1所述的牵引供电系统可靠性研究方法，所述牵引变电所和接触网中可靠度分别由其中各主要主要设备的可靠度的乘积。
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