CN113589780A - 基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析系统及方法 - Google Patents

基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析系统及方法 Download PDF

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CN113589780A CN202110734780.2A CN202110734780A CN113589780A CN 113589780 A CN113589780 A CN 113589780A CN 202110734780 A CN202110734780 A CN 202110734780A CN 113589780 A CN113589780 A CN 113589780A
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Abstract

本发明提出了基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析系统及方法，通过将控制系统的整体组件架构分解成局部组件单元，计算系统的局部组件单元的可靠性值，依据模型等效替代法，将其转化成可靠性值相同的单个组件，通过不断的分解、计算和替代，求得整体控制系统的可靠性值。对于业务组件化组态化快速搭建的基于组件架构的智能电网客户侧的用能控制系统，本发明能在组件开发时对组件的可靠性进行快速定量分析，进而在用户组态化快速搭建系统时通过组件组合架构对系统可靠性进行快速预测，而不需要重新调整可靠性模型并进行模型训练，本发明的可靠性分析系统及方法能够提升控制系统的可靠性分析效率。

Description

基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析系统及方法
技术领域
本发明属于智能电网技术领域，涉及用能控制系统的可靠性分析系统及方法。
背景技术
之前传统电网中，客户侧的用能控制系统应用场景种类繁多，对数据采集监控、需求响应等共性需求的认识不足，导致重复开发多，开发成本高，可移植和复用性差，为解决传统电网所存在的不足，国家电网有限公司组织开发部署了智慧能源服务平台即智能电网平台，将各类场景的业务功能实现封装成组件，然后搭建组态化的用能控制系统开发平台，用户可以通过组件之间的相互组合拼凑出一个满足用户需求的客户侧用能控制系统。
智能电网客户侧的用能控制系统承担着智能电网各种设备的管理、监控、敏感数据存储等重要职能，其系统的可靠性极其重要。在系统投入正式运行前，对系统的可靠性进行评估，对提高控制系统的开发效率和质量，缩短开发周期和降低开发成本具有重要意义。
传统的基于经典概率论或神经网络的可靠性模型，虽然具有预测精度高的特点，但通常需基于较多假设，模型的适用性较差，并且需要投入大量的时间对模型进行训练以提高模型精度，因此，该传统模型不适用于服务组件化、组态化快速搭建的智能电网客户侧的用能控制系统。
发明内容
为解决背景技术中所述的问题，本发明提出了基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析系统及方法。
该可靠性分析方法包括以下步骤：
步骤一、对控制系统的组件架构进行分解，提取出组件组合单元，所述局部串联组件单元和/或局部并联组件单元，所述局部串联组件单元Cp由n个组件(Cp1,Cp2,…,Cpn)串联而成,所述局部并联组件单元Bp由n个组件(Bp1,Bp2,…,Bpn)并联而成；
步骤二、对所述局部串联组件单元Cp的可靠性值
Figure BDA0003141200760000021
和局部并联组件单元Bp的可靠性值
Figure BDA0003141200760000022
进行计算；
步骤三、利用模型等效替代法，将局部串联组件单元Cp视为一个整体，用可靠性值同为
Figure BDA0003141200760000023
的组件进行替代，将局部并联组件单元Bp视为一个整体，用可靠性值同为
Figure BDA0003141200760000024
的组件替代；
步骤四、若进行替代的组件数量为一个，则替代的组件的可靠性值为控制系统的可靠性值RT；若进行替代的组件数量大于一个，则针对步骤三进行替代的组件构成的控制系统的组件架构，重复步骤一至步骤三，直到进行替代的组件数量为一个，该控制系统的可靠性值RT为最后替代的一个组件的可靠性值；
其中p和n均为正整数。
所述局部串联组件单元Cp的可靠性值
Figure BDA0003141200760000031
其中
Figure BDA0003141200760000032
为单个组件Cpi的调用频率，
Figure BDA0003141200760000033
为单个组件Cpi的可靠性值；所述局部并联组件单元Bp的可靠性值
Figure BDA0003141200760000034
其中
Figure BDA0003141200760000035
为单个组件Bpi的调用频率，
Figure BDA0003141200760000036
为单个组件Bpi的可靠性值。
所述单个组件Cpi的可靠性值
Figure BDA0003141200760000037
和单个组件Bpi的可靠性值
Figure BDA0003141200760000038
均可表示为R，则单个组件的可靠性值
Figure BDA0003141200760000039
其中xi为该单个组件未来的第i次失效与已发生的第i-1次失效的间隔，E(xi)为xi的数学期望，ζj表示xi邻域|xj-xi|≤r中包含xk(k≠j且k＝i-m,...,i-1)的个数，r为xj的邻域半径，其值由历史失效数据依据经验估算。
所述xi的表达式为
Figure BDA00031412007600000310
该表达式中，xmin＝min(xi-1,xi-2,...,xi-m)，xmax＝max(xi-1,xi-2,...,xi-m)，
Figure BDA00031412007600000311
是xi的置信密度分布函数，m是参与计算的历史失效数据个数。
所述E(xi)的表达式为
Figure BDA00031412007600000312
其中，m是参与计算的历史失效数据个数，ζj表示xi邻域|xj-xi|≤r中包含xk(k≠j且k＝i-m,...,i-1)的个数，r为xj的邻域半径，其值由历史失效数据依据经验估算。
所述
Figure BDA0003141200760000041
表达为
Figure BDA0003141200760000042
其中，m是参与计算的历史失效数据个数，ζj表示xi邻域|xj-xi|≤r中包含xk(k≠j且k＝i-m,...,i-1)的个数，r为xj的邻域半径，其值由历史失效数据依据经验估算。
所述参与计算的历史失效数据个数m的取值范围为7≤m≤10的整数。
基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析系统，包括控制系统分解模块、组件组合单元可靠性计算模块、组件替代模块和控制系统可靠性判定模块。
所述控制系统分解模块用于对控制系统的组件架构进行分解，提取出组件组合单元：局部串联组件单元Cp和/或局部并联组件单元Bp，输出给组件组合单元可靠性计算模块；
所述组件组合单元可靠性计算模块用于对控制系统分解模块提取出的组件组合单元的可靠性值进行计算，将计算值输出给组件替代模块；
所述组件替代模块利用模型等效替代法，将组件组合单元可靠性计算模块计算的组件组合单元用可靠性值相同的单个组件进行替代，并将进行替代的单个组件的数量及其可靠性值输出给控制系统可靠性判定模块；
所述控制系统可靠性判定模块用于判定组件替代模块中进行替代的组件数量是否为一个并确定控制系统的可靠性值：若进行替代的组件数量为一个，则输出结果，进行替代的组件的可靠性值即为控制系统的可靠性值RT；若进行替代的组件数量大于一个，则将替代出的单个组件构成的控制系统的组件架构输出到控制系统分解模块，再次进行分解、计算、替代，直到进行替代的组件数量为一个，该控制系统的可靠性值RT为最后替代的一个组件的可靠性值。
所述可靠性分析系统还包括组件可靠性计算模块；所述组件可靠性计算模块用于计算组件组合单元中单个组件的可靠性值并输出给组件组合单元可靠性计算模块。
所述组件可靠性计算模块中，单个组件的可靠性值的计算方法为：
Figure BDA0003141200760000051
其中xi为该单个组件未来的第i次失效与已发生的第i-1次失效的间隔，E(xi)为xi的数学期望，m是参与计算的历史失效数据个数，ζj表示xi邻域|xj-xi|≤r中包含xk(k≠j且k＝i-m,...,i-1)的个数，r为xj的邻域半径，其值由历史失效数据依据经验估算；所述组件组合单元可靠性计算模块中，组件组合单元的可靠性值得计算方法为：局部串联组件单元Cp的可靠性值
Figure BDA0003141200760000052
其中
Figure BDA0003141200760000053
为单个组件Cpi的调用频率，
Figure BDA0003141200760000054
为单个组件Cpi的可靠性值；局部并联组件单元Bp的可靠性值
Figure BDA0003141200760000055
其中
Figure BDA0003141200760000056
为单个组件Bpi的调用频率，
Figure BDA0003141200760000057
为单个组件Bpi的可靠性值。
本发明与现有技术相比，通过将控制系统的整体组件架构分解成局部组件单元，计算系统的局部组件单元的可靠性值，依据模型等效替代法，将其转化成可靠性值相同的单个组件，通过不断的分解和替代，即求得整体控制系统的可靠性值。本发明通过引入未确知数学理论构建可靠性模型，减少了模型假设，提高了模型的适应性，减少了模型训练时间；对于业务组件化组态化快速搭建的基于组件架构的智能电网客户侧的用能控制系统，本发明能在组件开发时对组件的可靠性进行快速定量分析，进而在用户组态化快速搭建系统时通过组件组合架构对系统可靠性进行快速预测，而不需要重新调整可靠性模型并进行模型训练，本发明的可靠性分析系统和方法能够提升控制系统的可靠性分析效率。
附图说明
图1为基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析方法的流程图。
图2为基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析系统的示意图。
图3为某一基于组件架构的智能电网客户侧用能控制系统的组件架构示意图。
图4为图2的控制系统进行分解替代后的组件架构示意图。
图5为图3的控制系统再分解替代后的组件架构示意图。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的实施情况，但它们并不构成对本发明的限定，仅做举例而已，同时通过说明，将更加清楚地理解本发明的优点。本领域的普通的技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。实施例中其他未详细说明的部分均为现有技术。
对于业务组件化组态化快速搭建的基于组件架构的用能控制系统，控制系统的最小粒度为组件，整个控制系统由多个组件通过串联、并联混搭而成。
参照图1，对该控制系统的可靠性进行分析，步骤如下：
步骤一、对控制系统的整体组件架构进行分解，提取出组件组合单元：局部串联组件单元和/或局部并联组件单元，此次分解会得到至少一个局部串联组件单元和/或至少一个局部并联组件单元；
步骤二、对划分出的组件组合单元的可靠性值进行计算；
步骤三、利用模型等效替代法，使用可靠性值相同的单个组件对组件组合单元进行替代；
步骤四、若进行替代的组件数量为一个，则替代的组件的可靠性值为控制系统的可靠性值RT；若进行替代的组件数量大于一个，则针对步骤三进行替代的组件构成的控制系统的组件架构，重复步骤一至步骤三，直到进行替代的组件数量为一个，该控制系统的可靠性值RT为最后替代的一个组件的可靠性值。
假设每个局部串联组件单元Cp由n个组件(Cp1,Cp2,…,Cpn)串联而成,对应的，每个组件的调用频率分别为(βp1,βp2,…,βpn)，调用频率是一个经验值，根据系统组件功能设计估算。则n个组件串联的可靠性计算公式如下：
Figure BDA0003141200760000081
其中，p和n均为正整数，
Figure BDA0003141200760000082
为单个组件Cpi的调用频率，
Figure BDA0003141200760000083
为单个组件Cpi的可靠性值。
假设每个局部并联组件单元Bp由n个组件(Bp1,Bp2,…,Bpn)并联而成，对应的，每个组件的调用频率分别为(βp1,βp2,…,βpn)，调用频率是一个经验值，根据系统组件功能设计估算。则n个组件并联的可靠性计算公式如下：
Figure BDA0003141200760000084
其中，p和n均为正整数，
Figure BDA0003141200760000085
为单个组件Bpi的调用频率，
Figure BDA0003141200760000086
为单个组件Bpi的可靠性值。
上述公式①和公式②中，需要计算出局部串联组件单元或局部并联组件单元中的单个组件的可靠性值,下面对其计算过程进行详细说明
对于单个组件，其历史失效时刻为{t1,t2,…,ti-1},若两个失效时刻tj和tj-1之间的间隔为xj，则失效时刻间隔为{x2,x3,…,xi-1}。若将该组件未来的第i次失效与已发生的第i-1次失效的间隔看作一个未确知有理数xi，则未确知有理数xi可以表示为：
Figure BDA0003141200760000087
其中，xmin＝min(xi-1,xi-2,...,xi-m)，xmax＝max(xi-1,xi-2,...,xi-m),m为参与计算的历史失效数据个数，由于早期失效数据对预测下一次失效影响不大，因此一般m取值7-10的常数。
Figure BDA0003141200760000091
是xi的置信密度分布函数，其计算公式如下：
Figure BDA0003141200760000092
其中，ζj表示xj邻域|xj-xi|≤r中包含xk(k≠j且k＝i-m,...,i-1)的个数，r为xj的邻域半径，其值由历史失效数据依据经验估算，在给定邻域半径r范围内，其包含历史失效间隔数据的个数越多，取值xi＝xj的可信度越大。
对于未知有理数xi，其数学期望E(xi)就是下一次失效的平均间隔时间,在组件不发生变化的情况下,即不引入新的失效的情况下，组件平均失效时间应该为一个常数，E(xi)的计算公式如下：
Figure BDA0003141200760000093
则最后一次组件失效时刻ti-1到未来下一次组件失效时刻ti之间的时间间隔为xi，则xi的密度函数为：
Figure BDA0003141200760000094
xi的分布函数为：
Figure BDA0003141200760000095
假设局部串联组件单元中的单个组件Cpi的可靠性值RCpi和局部并联组件单元中的单个组件Bpi的可靠性值
Figure BDA0003141200760000101
均可表示为R，则单个组件的可靠性计算公式如下：
Figure BDA0003141200760000102
按照公式⑧可计算得出的单个组件的可靠性值，将该单个组件的可靠性值及其对应的调用频率代入公式①和公式②中，即可得出所要计算的局部串联组件单元和局部并联组件单元的可靠性值。
对该控制系统的可靠性分析方法是基于图2所示的系统实现的，该可靠性分析系统可存储在计算机的可读取存储介质中，该可靠性分析系统包括控制系统分解模块1、组件组合单元可靠性计算模块2、组件替代模块3和控制系统可靠性判定模块4。
控制系统分解模块1对控制系统的组件架构进行分解，提取出组件组合单元：局部串联组件单元Cp和/或局部并联组件单元Bp，输出给组件组合单元可靠性计算模块2。
组件组合单元可靠性计算模块2对控制系统分解模块1提取出的组件组合单元的可靠性值进行计算，将计算得到的可靠性值输出给组件替代模块3。
组件替代模块3利用模型等效替代法，将组件组合单元可靠性计算模块2计算得到可靠性值的组件组合单元用可靠性值相同的单个组件进行替代，并将进行替代的单个组件的数量及其可靠性值输出给控制系统可靠性判定模块4；
控制系统可靠性判定模块4判定组件替代模块3中进行替代的组件数量是否为一个并确定控制系统的可靠性值，该判定过程具体为：若进行替代的组件数量为一个，则输出结果，进行替代的组件的可靠性值即为控制系统的可靠性值RT；若进行替代的组件数量大于一个，则将替代出的单个组件构成的控制系统的组件架构输出到控制系统分解模块，再次进行分解、计算、替代，直到进行替代的组件数量为一个，该控制系统的可靠性值RT为最后替代的一个组件的可靠性值。
如图2所示，该可靠性分析系统还包括组件可靠性计算模块5；该组件可靠性计算模块5用于计算组件组合单元中单个组件的可靠性值并输出给组件组合单元可靠性计算模块2。
该可靠性分析系统中，所有计算相关的内容与上述所述的可靠性分析方法中的公式①-⑧相同，此处不再赘述。
下面结合具体实施例对基于组件架构的智能电网客户侧用能控制系统的可靠性分析方法进行说明。
如图3所示的某一基于组件架构的智能电网客户侧用能控制系统，由多个组件通过串联、并联混搭而成。
通过控制系统分解模块1对该控制系统进行分解，可得到五组组合组件单元，即三组局部并联组件单元B1、B2和B3，两组局部串联组件单元C1和C2，其中局部并联组件单元B1由组件B11、组件B12和组件B13并联而成，局部并联组件单元B2由组件B21、组件B22和组件B23并联而成，局部并联组件单元B3由组件B31、组件B32和组件B33并联而成，局部串联组件单元C1由组件C11、组件C12和组件C13串联而成，局部串联组件单元C2由组件C21和组件C22串联而成，将该五组组合组件单元输出给组件组合单元可靠性计算模块2。
同时，组件可靠性计算模块5计算组件组合单元中单个组件的可靠性值并输出给组件组合单元可靠性计算模块2，计算单个组件的可靠性值，依据的是上文所述的公式③、公式④、公式⑤、公式⑥、公式⑦和公式⑧以及经验数据，m为参与计算的历史失效数据个数，由于早期失效数据对预测下一次失效影响不大，因此一般m取值7-10的常数，在本实施例中m＝8。
通过组件组合单元可靠性计算模块2对局部并联组件单元B1、B2和B3，局部串联组件单元C1和C2的可靠性值进行计算，计算结果如下：
Figure BDA0003141200760000121
Figure BDA0003141200760000122
Figure BDA0003141200760000123
Figure BDA0003141200760000124
Figure BDA0003141200760000131
将上述计算得到的五组组件组合单元的可靠性值输出给组件替代模块3。
组件替代模块3利用模型等效替代法，使用可靠性值相同的单个组件对上述局部串联组件单元和局部并联组件单元进行替代，进行替代的单个组件数量为五个，将进行替代的单个组件的数量及其可靠性值输出给控制系统可靠性判定模块4。
控制系统可靠性判定模块4对进行替代的单个组件的数量是否大于一个进行判断，由输入结果可知进行替代的单个组件数量为五个，数量大于一个，则将替代的单个组件构成的控制系统的组件架构输出给控制系统分解模块1，一次替代后的单个组件构成的组件架构如图4所示，通过控制系统分解模块1对其进行再分解，可得到两组局部串联组件单元，令再分解得到的局部串联组件单元分别为T1和T2，再分解的局部串联组件单元T1由可靠性值为
Figure BDA0003141200760000132
的组件和可靠性值为
Figure BDA0003141200760000133
的组件串联而成，再分解的局部串联组件单元T2由可靠性值为
Figure BDA0003141200760000134
的组件、可靠性值为
Figure BDA0003141200760000135
的组件和可靠性值为
Figure BDA0003141200760000136
的组件串联而成，将该两组局部串联组件单元输出给组件组合单元可靠性计算模块2。
通过组件组合单元可靠性计算模块2对再分解的局部串联组件单元T1和局部串联组件单元T2的可靠性值进行计算，计算结果如下：
Figure BDA0003141200760000137
Figure BDA0003141200760000141
将上述计算得到的两组局部串联组件单元的可靠性值输出给组件替代模块3。
组件替代模块3利用模型等效替代法，使用可靠性值相同的单个组件对上述再分解的局部串联组件单元进行二次替代，进行替代的单个组件数量为两个，将进行替代的单个组件的数量及其可靠性值输出给控制系统可靠性判定模块4。
控制系统可靠性判定模块4对进行替代的单个组件的数量是否大于一个进行判断，由输入结果可知，进行替代的组件数量为两个，则将替代的单个组件构成的控制系统的组件架构输出给控制系统分解模块1，二次替代后的组件架构如图5所示，对其进行三次分解，可得到一组局部并联组件单元，令三次分解得到的局部并联组件单元为T，三次分解的局部并联组件单元T为可靠性值为
Figure BDA0003141200760000142
的组件和可靠性值为
Figure BDA0003141200760000143
的组件并联而成，将该局部并联组件单元T输出给组件组合单元可靠性计算模块2。
通过组件组合单元可靠性计算模块2对三次分解得到的局部并联组件单元T的可靠性值进行计算，计算结果如下：
Figure BDA0003141200760000144
将上述计算得到的局部并联组件单元T的可靠性值RT输出给组件替代模块3。
组件替代模块3利用模型等效替代法，使用可靠性值相同的单个组件对上述三次分解的局部并联组件单元T进行三次替代，进行替代的单个组件数量为一个，将进行替代的单个组件的数量及其可靠性值输出给控制系统可靠性判定模块4。
控制系统可靠性判定模块4对进行替代的单个组件的数量是否大于一个进行判断，由输入结果可知，进行替代的组件数量为一个，因而可知该控制系统的可靠性值即为RT。
以上结合附图及具体实施例详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、对控制系统的组件架构进行分解，提取出组件组合单元，所述局部串联组件单元和/或局部并联组件单元，所述局部串联组件单元Cp由n个组件(Cp1,Cp2,…,Cpn)串联而成，所述局部并联组件单元Bp由n个组件(Bp1,Bp2,…,Bpn)并联而成；
步骤二、对所述局部串联组件单元Cp的可靠性值
Figure FDA0003141200750000011
和局部并联组件单元Bp的可靠性值
Figure FDA0003141200750000012
进行计算；
步骤三、利用模型等效替代法，将局部串联组件单元Cp视为一个整体，用可靠性值同为
Figure FDA0003141200750000013
的组件进行替代，将局部并联组件单元Bp视为一个整体，用可靠性值同为
Figure FDA0003141200750000014
的组件替代；
步骤四、若进行替代的组件数量为一个，则替代的组件的可靠性值为控制系统的可靠性值RT；若进行替代的组件数量大于一个，则针对步骤三进行替代的组件构成的控制系统的组件架构，重复步骤一至步骤三，直到进行替代的组件数量为一个，该控制系统的可靠性值RT为最后替代的一个组件的可靠性值；
其中p和n均为正整数。
2.根据权利要求1所述的基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析方法，其特征在于：所述局部串联组件单元Cp的可靠性值
Figure FDA0003141200750000021
其中
Figure FDA0003141200750000022
为单个组件Cpi的调用频率，
Figure FDA0003141200750000023
为单个组件Cpi的可靠性值；所述局部并联组件单元Bp的可靠性值
Figure FDA0003141200750000024
其中
Figure FDA0003141200750000025
为单个组件Bpi的调用频率，
Figure FDA0003141200750000026
为单个组件Bpi的可靠性值。
3.根据权利要求2所述的基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析方法，其特征在于：所述单个组件Cpi的可靠性值
Figure FDA0003141200750000027
和单个组件Bpi的可靠性值
Figure FDA0003141200750000028
均可表示为R，则可靠性值
Figure FDA0003141200750000029
其中xi为该单个组件未来的第i次失效与已发生的第i-1次失效的间隔，E(xi)为xi的数学期望，ζj表示xi邻域|xj-xi|≤r中包含xk(k≠j且k＝i-m,...,i-1)的个数，r为xj的邻域半径，其值由历史失效数据依据经验估算。
4.根据权利要求3所述的基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析方法，其特征在于：所述xi的表达式为
Figure FDA00031412007500000210
该表达式中，xmin＝min(xi-1,xi-2,...,xi-m)，xmax＝max(xi-1,xi-2,...,xi-m)，
Figure FDA00031412007500000211
是xi的置信密度分布函数，m是参与计算的历史失效数据个数。
5.根据权利要求3所述的基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析方法，其特征在于：所述E(xi)的表达式为
Figure FDA0003141200750000031
其中，m是参与计算的历史失效数据个数，ζj表示xi邻域|xj-xi|≤r中包含xk(k≠j且k＝i-m,...,i-1)的个数，r为xj的邻域半径，其值由历史失效数据依据经验估算。
6.根据权利要求4所述的基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析方法，其特征在于：所述
Figure FDA0003141200750000032
表达为
Figure FDA0003141200750000033
其中，m是参与计算的历史失效数据个数，ζj表示xi邻域|xj-xi|≤r中包含xk(k≠j且k＝i-m,...,i-1)的个数，r为xj的邻域半径，其值由历史失效数据依据经验估算。
7.根据权利要求3至6中任一项所述的基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析方法，其特征在于：所述参与计算的历史失效数据个数m的取值范围为7≤m≤10的整数。
8.一种实现权利要求1-7的基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析方法的系统，其特征在于：它包括控制系统分解模块(1)、组件组合单元可靠性计算模块(2)、组件替代模块(3)和控制系统可靠性判定模块(4)；
所述控制系统分解模块(1)用于对控制系统的组件架构进行分解，提取出组件组合单元：局部串联组件单元Cp和/或局部并联组件单元Bp，输出给组件组合单元可靠性计算模块(2)；
所述组件组合单元可靠性计算模块(2)用于对控制系统分解模块(1)提取出的组件组合单元的可靠性值进行计算，将计算值输出给组件替代模块(3)；
所述组件替代模块(3)利用模型等效替代法，将组件组合单元可靠性计算模块(2)计算的组件组合单元用可靠性值相同的单个组件进行替代，并将进行替代的单个组件的数量及其可靠性值输出给控制系统可靠性判定模块(4)；
所述控制系统可靠性判定模块(4)用于判定组件替代模块(3)中进行替代的组件数量是否为一个并确定控制系统的可靠性值：若进行替代的组件数量为一个，则输出结果，进行替代的组件的可靠性值即为控制系统的可靠性值RT；若进行替代的组件数量大于一个，则将替代出的单个组件构成的控制系统的组件架构输出到控制系统分解模块(1)，再次进行分解、计算、替代，直到进行替代的组件数量为一个，该控制系统的可靠性值RT为最后替代的一个组件的可靠性值。
9.根据权利要求8所述的基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析系统，其特征在于：所述可靠性分析系统还包括组件可靠性计算模块(5)；所述组件可靠性计算模块(5)用于计算组件组合单元中单个组件的可靠性值并输出给组件组合单元可靠性计算模块(2)。
10.根据权利要求9所述的基于组件架构的用能控制系统的可靠性分析系统，其特征在于：所述组件可靠性计算模块(5)中，单个组件的可靠性值的计算方法为：
Figure FDA0003141200750000041
其中xi为该单个组件未来的第i次失效与已发生的第i-1次失效的间隔，E(xi)为xi的数学期望，m是参与计算的历史失效数据个数，ζj表示xi邻域|xj-xi|≤r中包含xk(k≠j且k＝i-m,...,i-1)的个数，r为xj的邻域半径，其值由历史失效数据依据经验估算；
所述组件组合单元可靠性计算模块(2)中，组件组合单元的可靠性值得计算方法为：局部串联组件单元Cp的可靠性值
Figure FDA0003141200750000051
其中
Figure FDA0003141200750000052
为单个组件Cpi的调用频率，
Figure FDA0003141200750000053
为单个组件Cpi的可靠性值；局部并联组件单元Bp的可靠性值
Figure FDA0003141200750000054
其中
Figure FDA0003141200750000055
为单个组件Bpi的调用频率，
Figure FDA0003141200750000056
为单个组件Bpi的可靠性值。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5798939A (en) * 1995-03-31 1998-08-25 Abb Power T&D Company, Inc. System for optimizing power network design reliability
US6512472B1 (en) * 2002-01-15 2003-01-28 Motorola, Inc. Method and apparatus for optimizing dynamic range of a wideband analog-to-digital converter
CN104361169A (zh) * 2014-11-12 2015-02-18 武汉科技大学 一种基于分解法建模的可靠性监测方法
WO2017093560A1 (fr) * 2015-12-03 2017-06-08 Electricite De France Estimation de la fiabilite d'un systeme industriel
CN109033507A (zh) * 2018-06-13 2018-12-18 南京邮电大学 一种考虑信息系统监视功能失效的电力系统可靠性评估方法
CN109711637A (zh) * 2019-01-09 2019-05-03 国家电网有限公司 新型电力设备接入电网可靠性评估及其优化方法和系统
CN110808858A (zh) * 2019-10-31 2020-02-18 上海无线通信研究中心 基于微服务单元的5g接入网数据传输方法及装置
CN111679972A (zh) * 2020-05-20 2020-09-18 北京航空航天大学 软件系统可靠性预计方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111859621A (zh) * 2020-06-18 2020-10-30 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 基于蒙特卡洛方法的主网和配网的网架可靠性协同评估法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5798939A (en) * 1995-03-31 1998-08-25 Abb Power T&D Company, Inc. System for optimizing power network design reliability
US6512472B1 (en) * 2002-01-15 2003-01-28 Motorola, Inc. Method and apparatus for optimizing dynamic range of a wideband analog-to-digital converter
CN104361169A (zh) * 2014-11-12 2015-02-18 武汉科技大学 一种基于分解法建模的可靠性监测方法
WO2017093560A1 (fr) * 2015-12-03 2017-06-08 Electricite De France Estimation de la fiabilite d'un systeme industriel
CN109033507A (zh) * 2018-06-13 2018-12-18 南京邮电大学 一种考虑信息系统监视功能失效的电力系统可靠性评估方法
CN109711637A (zh) * 2019-01-09 2019-05-03 国家电网有限公司 新型电力设备接入电网可靠性评估及其优化方法和系统
CN110808858A (zh) * 2019-10-31 2020-02-18 上海无线通信研究中心 基于微服务单元的5g接入网数据传输方法及装置
CN111679972A (zh) * 2020-05-20 2020-09-18 北京航空航天大学 软件系统可靠性预计方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111859621A (zh) * 2020-06-18 2020-10-30 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 基于蒙特卡洛方法的主网和配网的网架可靠性协同评估法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陈文: "软件可靠性模型中样点可信度", 《现代电子技术》 *

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