CN111797538A - 一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法 - Google Patents

一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111797538A
CN111797538A CN202010667916.8A CN202010667916A CN111797538A CN 111797538 A CN111797538 A CN 111797538A CN 202010667916 A CN202010667916 A CN 202010667916A CN 111797538 A CN111797538 A CN 111797538A
Authority
CN
China
Prior art keywords
state
transformer
time
varying
bank
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010667916.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111797538B (zh
Inventor
李芳方
冯磊
莫海峰
崔文婷
刘宝林
李小双
程军照
黄梅
段燕茹
时艳丽
王芳
程曙光
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yunnan Power Grid Co Ltd
Original Assignee
Yunnan Power Grid Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yunnan Power Grid Co Ltd filed Critical Yunnan Power Grid Co Ltd
Priority to CN202010667916.8A priority Critical patent/CN111797538B/zh
Publication of CN111797538A publication Critical patent/CN111797538A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111797538B publication Critical patent/CN111797538B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/02—Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本申请一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法，属于电力变压器可靠性评估技术领域。本申请先通过分析电力变压器的多状态特征，将变压器组状态划分为正常状态、注意状态、严重状态和故障状态，并建立变压器组的多状态转移图和多状态转移矩阵，再以此建立和求解方程组得出时变状态概率，最后建立多状态的变压器组的可靠性模型。本申请利用变压器组的多状态特征，使得变压器组可靠性评估结果更具针对性且准确高；并且，在互为备用的变压器组系统中，基于马尔可夫过程模型对变压器组时变可靠性进行了定量评估，为变压器组的可靠性运行提供明确的科学依据，为电力系统规划提供参考。

Description

一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法
技术领域
本申请涉及变压器组可靠性评估技术领域，尤其涉及一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法。
背景技术
电力的安全可靠供应对保障国计民生具有重要作用。电力变压器作为电力系统的核心设备，其运行状态会直接影响电力系统的安全可靠运行。为提高电力变压器组的可靠性，通常配置备用变压器，当一台变压器故障时，另一变压器投入使用，以满足系统的变电需求。同时，变压器组的运行会受到不确定因素的影响，呈现结介于“正常状态”与“故障状态”的中间状态。因此，有必要对考虑备用的多状态电力变压器组进行可靠性分析研究，定量评估电力变压器组的时变可靠性，为其安全可靠运行提供科学依据，为电力系统规划提供参考。
电力变压器的可靠性分析方法可以分为解析法和蒙特卡洛模拟法，其中解析法又可以分为故障树法、马尔可夫过程法、贝叶斯网络法等。电力变压器在运行的过程中会受到外界环境、自身运行状况等因素的影响。在变压器运行过程中，可能受过热、机械故障、放电、电磁等影响，导致变压器的状态逐渐恶化，而不是立即失效。因此，变压器并不单一呈现“正常状态”与“故障状态”，也可呈现介于“正常状态”与“故障状态”的中间状态，从而使得电力变压器呈现多状态特性。
所以，目前的可靠性评估分析方法，未充分考虑备用电力变压器多变压器可靠性的影响，也为考虑介于变压器正常状态和故障状态之间的特性状态对变压器可靠性的影响。
发明内容
本申请提供了一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法，是基于马尔可夫过程对含备用的多状态变压器组建立模型，以解决现有可靠性评估分析方法中存在的上述问题。
本申请采用的技术方案如下：
一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法，所述方法包括：
根据变压器中参数变化将变压器状态划分为正常状态、注意状态、严重状态和故障状态，并表征所述变压器状态下的变压器组运行状况；
根据所述变压器状态建立所述变压器组的多状态转移图；
根据所述多状态转移图，并基于马尔可夫过程模型建立多状态转移矩阵A为：
Figure BDA0002581111200000021
λij表示变压器由状态i转移到状态j的状态转移率(i<j)，μij表示变压器由状态i修复到状态j的修复率(i＞j)，状态i,j＝1,...,4，分别对应变压器的所述正常状态、所述注意状态、所述严重状态和所述故障状态；
设变压器在某一时刻t处于状态i的时变状态概率为pi(t)，则状态概率P＝[p1(t),p2(t),p3(t),p4(t)]；
根据所述多状态转移矩阵A、所述时变状态概率pi(t)和所述状态概率P建立方程组：
Figure BDA0002581111200000022
求解所述时变状态概率pi(t)；
所述变压器组的时变可靠性为：
Figure BDA0002581111200000023
将所述时变状态概率pi(t)代入上式中，求解所述时变可靠性，其中Rk(t)表示k台互为备用的变压器的在某一时刻t的时变可靠性，系统变电需求为D，
Figure BDA0002581111200000024
表示第k个变压器在状态i时的时变状态概率、
Figure BDA0002581111200000025
表示第k个变压器在状态i时的容量，k≥2。
进一步地，所述变压器运行状况包括：在所述正常状态时，所述变压器正常运行；在所述注意状态时，所述变压器降负荷运行；在所述严重状态时，所述变压器停运；在所述故障状态时，所述变压器退出运行，备用变压器投入运行。
进一步地，所述多状态转移图包括：当变压器处于所述正常状态时，转移至所述注意状态、所述严重状态或所述故障状态；当变压器处于所述注意状态时，转移至所述严重状态或所述故障状态，或经修复转移至所述正常状态；当变压器处于所述严重状态时，转移至所述故障状态，或经修复转移至所述正常状态或所述注意状态；当变压器处于所述故障状态时，备用变压器立即投入运行。
进一步地，所述变压器组包括至少两台互为备用的变压器。
采用本申请的技术方案的有益效果如下：
本申请将变压器状态划分为多个状态，使得可靠性评估结果更具针对性且准确高；并且，基于马尔可夫模型建立了多状态、互为备用的变压器组的可靠性模型，对含备用变压器的变压器组的可靠性进行了定量评估，为变压器组的时变可靠性运行提供明确的科学依据，为电力系统规划提供参考。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为含备用的多状态电力变压器组结构示意图；
图2为变压器组的多状态转移图；
图3为单个变压器在不同状态的时变状态概率；
图4为变压器系统时变可靠性对比图。
具体实施方式
下面将详细地对实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的系统和方法的示例。
电力系统中使用的变压器多为油浸式变压器，由变压器油承担绝缘和冷却的重要作用。在电力变压器投运后，变压器使用寿命可近似为变压器绝缘的寿命，开展针对变压器油的油气分析是研究电力变压器状态的重要手段。不同原因导致变压器油中溶解的氢气、一氧化碳等气体的含量及产气速率不同。因此，可根据变压器中可燃性溶解气体总量、产气速率等将变压器状态分为正常状态、注意状态、严重状态和故障状态。在上述四种状态下变压器的运行状况分别是：在正常状态，变压器正常运行；在注意状态，需密切关注变压器状态，考虑变压器降负荷运行；在严重状态，需密切关注变压器状态，考虑变压器停运；在故障状态，变压器退出运行。
本申请首先采用对变压器状态分类，建立变压器组的多状态转移图。
在电力变压器运行过程中，通常通过增加一台变压器来提高变压器的运行可靠性，两台变压器以“一用一备”或“互为备用”形式运行。其中，“一用一备”是指一个为主变压器、一个为备用变压器，主变压器出现故障或者检修时候投入备用变压器，检修完毕后就投入主变压器；互为备用是指是两台变压器没有主从关系，一台出现故障后另一台立即投入运行，参见图1为含备用的多状态电力变压器组结构示意图。
因此，本申请所指的变压器组正是指互为备用的两台变压器，并建立含变压器组多状态转移图，参见图2为变压器组的多状态转移图，如图2所示，考虑到变压器的可修复性，在本模型中，假设维修可使得变压器恢复到前一个状态或设备最好状态。因此，当变压器处于所述状态1时，继续运行可转移至所述状态2(状态转移率为λ12)、所述状态3(状态转移率为λ13)或所述状态4(状态转移率为λ14)；当变压器处于所述状态2时，继续运行可转移至所述状态3(状态转移率为λ23)或所述状态4(状态转移率为λ24)，或经修复转移至所述状态1(修复率为μ21)；当变压器处于所述状态3时，继续运行可转移至所述状态4(状态转移率为λ34)，或经修复转移至所述状态1(修复率为μ31)或所述状态2(修复率为μ32)；当变压器处于所述状态4时，另一台备用变压器立即投入运行，满足系统运行需求。在图2中，λij表示变压器由状态i转移到状态j的状态转移率(i<j)，μij表示变压器由状态i修复到状态j的修复率(i>j)，状态i,j＝1,...,4，分别对应变压器的正常状态为状态1、注意状态为状态2、严重状态为状态3和故障状态为状态4。在电力系统的可靠性计算中，状态转移率λij和修复率μij通常设定为常数。
然后，根据多状态转移图，并基于马尔可夫过程模型建立多状态转移矩阵A如式(1)所示。
Figure BDA0002581111200000041
在多状态转移矩阵A中，正常状态(状态1)的时变概率p1(t)，取决于向注意状态(状态2)、严重状态(状态3)和故障状态(状态4)的状态转移率，即p1(t)＝-λ12-λ13-λ14。同理，对角线元素的状态取决于本身状态向其他三种状态转移率以及修复率，即状态2的时变概率p2(t)＝-μ21-λ23-λ24，状态3的时变概率p3(t)＝-μ31-μ32-λ34，且故障状态除外即状态4的时变概率p4(t)＝0，因为一旦变压器处于故障状态(状态4)时，另一个变压器立即投入运行，满足系统运行需求。非对角线元素表示状态转移率或者状态修复率。
假设在多状态变压器马尔可夫过程模型中，变压器处于状态i的时变概率为pi(t)，则相应的状态时变概率P为状态1、状态2、状态3和状态4的时变概率的集合，可描述为P＝[p1(t),p2(t),p3(t),p4(t)]。
再针对离散状态连续时间马尔可夫过程模型，状态转移率λij与时变状态概率pi(t)之间应满足式(2)。同时，由于变压器在任何时刻均满足所有状态概率之和为1，如式(3)所示。
Figure BDA0002581111200000042
Figure BDA0002581111200000051
通过联合求解式(2)、(3)，得到本模型中变压器在不同状态的时变状态概率pi(t)。
最后，当变压器系统中设置有K台互为备用的变压器组时，变压器组的时变可靠性如式(4)所示。
Figure BDA0002581111200000052
将所述时变状态概率pi(t)代入式(4)中，求解所述时变可靠性。其中Rk(t)表示k台互为备用的变压器的时变可靠性，系统变电需求为D，
Figure BDA0002581111200000053
表示第k个变压器在状态i时的状态概率、
Figure BDA0002581111200000054
表示第k个变压器在状态i时的容量,k＝2,3……。
本申请中，在系统中配置备用变压器后，本模型中认为K个变压器的失效过程相互独立，且当K个变压器所处状态的容量均不能满足系统时，若K个变压器同时运行时的容量之和能够满足系统需求，则认为系统是可靠性。为了表征不同变压器所处状态的容量及相应的时变状态概率，将其相关变量加上上边，即
Figure BDA0002581111200000055
表示第k个变压器在状态i时的状态时变概率、
Figure BDA0002581111200000056
表示第k个变压器在状态i时的容量。
本申请具体实施例中，假设系统中存在2台互为备用的变压器时，相应的可靠性R2(t)如式(5)所示。
Figure BDA0002581111200000057
本申请以2台互为备用的相同变压器组为例，改进得到变压器的状态转移率和修复率，即相应的状态转移矩阵A如式(6)所示。变压器在不同状态的容量Ci(i＝1,...,4)分别为100kVA、50kVA、20kVA、0kVA。系统容量需求为80kVA。
Figure BDA0002581111200000058
通过求解式(2)、(3)联立的微分方程组，可以得到单个变压器在不同状态的时变状态概率，如图3所示为单个变压器在不同状态的时变状态概率。从图3中可以看出，在变压器运行初期，主要处于正常状态(状态1)；在变压器运行后期，主要处于故障状态(状态4)；而处于注意状态(状态2)和严重状态(状态3)的状态概率较低。
一般地，当系统中仅有1台变压器时，系统的时变可靠性R1(t)如式(7)所示：
R1(t)＝p1(t) (7)
而在本申请所采用的方法中，若当系统中有两台互为备用的变压器时，相应的时变可靠性R2(t)如式(8)所示：
Figure BDA0002581111200000061
如图4所示，为变压器系统时变可靠性对比图，从图4中可以看出，随着运行时间的推移，变压器系统的可靠性越来越低；而系统中有两台互为备用的变压器时，系统的可靠性高于仅有一台变压器的可靠性。由此可见，增加备用设备对提高系统可靠性的重要作用。
本申请提供的实施例之间的相似部分相互参见即可，以上提供的具体实施方式只是本申请总的构思下的几个示例，并不构成本申请保护范围的限定。对于本领域的技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下依据本申请方案所扩展出的任何其他实施方式都属于本申请的保护范围。

Claims (4)

1.一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法，其特征在于，所述方法包括：
根据变压器中参数变化将变压器状态划分为正常状态、注意状态、严重状态和故障状态，并表征所述变压器状态下的变压器组运行状况；
根据所述变压器状态建立所述变压器组的多状态转移图；
根据所述多状态转移图，并基于马尔可夫过程模型建立多状态转移矩阵A为：
Figure FDA0002581111190000011
λij表示变压器由状态i转移到状态j的状态转移率(i<j)，μij表示变压器由状态i修复到状态j的修复率(i＞j)，状态i,j＝1,...,4，分别对应变压器的所述正常状态、所述注意状态、所述严重状态和所述故障状态；
设变压器在某一时刻t处于状态i的时变状态概率为pi(t)，则状态概率为：
P＝[p1(t),p2(t),p3(t),p4(t)]；
根据所述多状态转移矩阵A、所述时变状态概率pi(t)和所述状态概率P建立方程组：
Figure FDA0002581111190000012
求解所述时变状态概率pi(t)；
所述变压器组的时变可靠性为：
Figure FDA0002581111190000013
将所述时变状态概率pi(t)代入上式中，求解所述时变可靠性，其中Rk(t)表示k台互为备用的变压器的在某一时刻t的时变可靠性，系统变电需求为D，
Figure FDA0002581111190000014
表示第k个变压器在状态i时的时变状态概率、
Figure FDA0002581111190000015
表示第k个变压器在状态i时的容量，k≥2。
2.根据权利要求1所述的一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法，其特征在于，所述变压器运行状况包括：在所述正常状态时，所述变压器正常运行；在所述注意状态时，所述变压器降负荷运行；在所述严重状态时，所述变压器停运；在所述故障状态时，所述变压器退出运行，备用变压器投入运行。
3.根据权利要求1所述的一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法，其特征在于，所述多状态转移图包括：当变压器处于所述正常状态时，转移至所述注意状态、所述严重状态或所述故障状态；当变压器处于所述注意状态时，转移至所述严重状态或所述故障状态，或经修复转移至所述正常状态；当变压器处于所述严重状态时，转移至所述故障状态，或经修复转移至所述正常状态或所述注意状态；当变压器处于所述故障状态时，备用变压器立即投入运行。
4.根据权利要求1所述的一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法，其特征在于，所述变压器组包括至少两台互为备用的变压器。
CN202010667916.8A 2020-07-13 2020-07-13 一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法 Active CN111797538B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010667916.8A CN111797538B (zh) 2020-07-13 2020-07-13 一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010667916.8A CN111797538B (zh) 2020-07-13 2020-07-13 一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111797538A true CN111797538A (zh) 2020-10-20
CN111797538B CN111797538B (zh) 2022-12-23

Family

ID=72808335

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010667916.8A Active CN111797538B (zh) 2020-07-13 2020-07-13 一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111797538B (zh)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103324992A (zh) * 2013-07-11 2013-09-25 国家电网公司 基于马尔可夫和熵权模糊综合评价的变压器风险预测方法
CN106487007A (zh) * 2016-11-16 2017-03-08 国网重庆市电力公司经济技术研究院 基于可靠性的公共备用配电变压器优化配置方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103324992A (zh) * 2013-07-11 2013-09-25 国家电网公司 基于马尔可夫和熵权模糊综合评价的变压器风险预测方法
CN106487007A (zh) * 2016-11-16 2017-03-08 国网重庆市电力公司经济技术研究院 基于可靠性的公共备用配电变压器优化配置方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
廖瑞金等: "应用马尔科夫模型评估电力变压器可靠性", 《高电压技术》 *
郑焯文等: "考虑绕组降额运行的变压器可靠性评估", 《电测与仪表》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111797538B (zh) 2022-12-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107633354B (zh) 一种站用直流系统运行状态健康程度的综合评价方法
CN106908674B (zh) 一种基于多状态量预测的变压器状态评估方法
Lin et al. Reactive power optimisation with voltage stability consideration in power market systems
CN105809322B (zh) 综合考虑发电、输电和配电系统的城市电网可靠性评估方法
CN110490454B (zh) 基于配网设备运行效率评价的配网资产运行效率计算方法
Hu et al. Optimal reliability allocation of±800 kV ultra HVDC transmission systems
CN112116276B (zh) 一种计及电气主设备时变状态的变电站运行风险评估方法
CN115271238A (zh) 一种变压器的寿命预测方法及装置
CN109559019A (zh) 一种基于风险指数的电力系统动态安全评估方法
Zhu et al. Post-earthquake rapid assessment method for electrical function of equipment in substations
CN111797538B (zh) 一种多状态电力变压器组时变可靠性评估方法
CN114156901A (zh) 一种低压配变无功补偿装置状态异常检测方法
Vasquez et al. Risk‐based approach for power transformer replacement considering temperature, apparent age, and expected capacity
Ibe et al. Adequacy analysis and security reliability evaluation of bulk power system
Lu et al. Configuration determination for k-out-of-n partially redundant systems
CN110222896A (zh) 一种利用备用变压器降低变电站运行风险的方法
Li et al. Fault prediction of power transformer by association rules and markov
CN108448570A (zh) 一种降低系统备用容量的自备电厂企业变电站优化方法
Zhang et al. Research on variable weight synthesizing model for transformer condition assessment
Xiao et al. Application of geometrical observation of security region in distribution network enhancement
CN114638169A (zh) 变压器时变故障概率计算方法、装置及计算机可读存储介质
CN111628574B (zh) 一种基于距离相关系数的电网电压量测异常识别方法
Qu et al. Power transformer oil–paper insulation degradation modelling and prediction method based on functional principal component analysis
Wang et al. Analysis on comprehensive fault rate of oil-immersed power transformer based on FTA
CN113536650A (zh) 粒子群算法求解多目标多能源电源规划模型方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant