CN116245279A - 变压器动态增容决策方法 - Google Patents

变压器动态增容决策方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116245279A
CN116245279A CN202310097138.7A CN202310097138A CN116245279A CN 116245279 A CN116245279 A CN 116245279A CN 202310097138 A CN202310097138 A CN 202310097138A CN 116245279 A CN116245279 A CN 116245279A
Authority
CN
China
Prior art keywords
failure
equipment
rate
transformer
time
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.)
Withdrawn
Application number
CN202310097138.7A
Other languages
English (en)
Inventor
舒逸石
苗桂喜
王鑫
管霄
元亮
陈彩虹
席晟哲
孙浩然
岳全友
王丽晔
王小军
田雨
崔哲芳
王远
王琪
闫娇
郑惠瀛
赵悠悠
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.)
Anyang Power Supply Co of State Grid Henan Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Anyang Power Supply Co of State Grid Henan Electric Power 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 Anyang Power Supply Co of State Grid Henan Electric Power Co Ltd filed Critical Anyang Power Supply Co of State Grid Henan Electric Power Co Ltd
Priority to CN202310097138.7A priority Critical patent/CN116245279A/zh
Publication of CN116245279A publication Critical patent/CN116245279A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • 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
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/04—Constraint-based CAD
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/08—Probabilistic or stochastic CAD
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/04—Power grid distribution networks
    • 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]
    • 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
    • G06F2119/04—Ageing analysis or optimisation against ageing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Testing Electric Properties And Detecting Electric Faults (AREA)

Abstract

本发明属于变压器增容技术领域，具体涉及变压器动态增容决策方法；本发明包括步骤1、将失效时间作为随机变量，确定设备故障概率分布、故障概率密度及设备的可靠运行概率，并确定设备故障率函数；步骤2、以负载率、环境温度为输入，以变压器冷却系统类型为模型系数建立设备老化失效模型；步骤3、用健康指数对设备状态进行评估，以健康状态为输入建立健康指数模型，建立健康指数和设备故障率的关系；步骤4、确定变压器增容运行的故障率约束；本发明的变压器动态增容决策方法为电力工作人员提供增容运行的可靠决策信息，保障电力系统安全稳定运行。

Description

变压器动态增容决策方法
技术领域
本发明属于变压器增容技术领域，具体涉及变压器动态增容决策方法。
背景技术
变压器是电力系统中应用最为广泛的变压器类型。一方面,它的稳定可靠运行,是电网持续供电的前提。为了进一步提高电网的可靠性指标,从监测设备自身的运行状态出发建立变压器故障率模型,是实现这一目标的有效途径。另一方面,区域负荷的增长、停运事故的发生、应急负荷的出现和停电检修的执行等现象,要求变压器具有一定的增容运行能力。在保障安全、可靠、经济的基础上,探求设备客观存在的隐性荷载性能,为调度人员提供增容运行的决策信息,是业内亟待解决的问题；因此，提供一种变压器动态增容决策方法，为电力工作人员提供增容运行的可靠决策信息，保障电力系统安全稳定运行是很有必要的。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种变压器动态增容决策方法，为电力工作人员提供增容运行的可靠决策信息，保障电力系统安全稳定运行。
本发明的目的是这样实现的：变压器动态增容决策方法，它包括以下步骤：
步骤1、将失效时间作为随机变量，确定设备故障概率分布、故障概率密度及设备的可靠运行概率，并确定设备故障率函数；
步骤2、以负载率、环境温度为输入，以变压器冷却系统类型为模型系数建立设备老化失效模型；
步骤3、用健康指数对设备状态进行评估，以健康状态为输入建立健康指数模型，建立健康指数和设备故障率的关系；
步骤4、确定变压器增容运行的故障率约束。
所述步骤1将失效时间作为随机变量，确定设备故障概率分布、设备故障概率密度及设备的可靠运行概率，并确定设备故障率函数包括：
将失效时间定义为T，用故障概率分布函数F(t)表征设备故障概率分布，用故障概率密度函数f(t)表征设备故障概率密度，用可靠度函数R(t)表征设备的可靠运行概率；失效时间T为设备从开始投运到首次发生故障而停止运行的时间，故障概率分布函数F(t)如下式，它表示设备在时间区间(0,t]内发生故障的概率，
F(t)＝Pr(T≤t),t＞0 (1)
故障概率密度函数f(t)如下式，它表示设备在微小的单位时间(t,t+Δt]内发生故障的概率，
Figure BDA0004071997560000021
可靠度函数R(t)如下式，它表示设备在时间区间(0,t]内不发生故障而可靠运行的概率，
R(t)＝1-F(t)＝Pr(T＞t),t＞0 (3)
故障率函数z(t)如下式，
Figure BDA0004071997560000022
故障率函数z(t)表征设备可靠运行到t时刻后，在下一个微小单位时间内发生故障的概率。
所述步骤2以负载率、环境温度为输入，以变压器冷却系统类型为模型系数建立设备老化失效模型包括：
将热点温度(θH)与绝缘寿命(L)的关系表示为
Figure BDA0004071997560000031
其中B、C为经验常数，上式的实验寿命值用于衡量同类变压器的出厂设计寿命；用威布尔分布描述老化失效过程在时域上的概率函数，下式为设备老化失效的故障率函数，
Figure BDA0004071997560000032
其中，参数β为形状参数，参数η为比例参数，描述设备的寿命特征；随着η值的减小，λ曲线上升的坡度变大，设备的期望寿命减小时，同时期的故障率也相应增加；老化失效模型以负载率为主要影响因子，利用η参数的寿命特性，将L(θH)结果带入η中，得到如下式的故障率完整表达式，
Figure BDA0004071997560000033
上式中t表示设备在维持θH不变时已运行的时间，将服役时间按照热点温度划分为n个区间ti，区间内的热点温度θHi保持恒定，根据各区间热点温度值将ti折算为基准热点温度θH下的等效运行时间Teq，累加得到下式，
Figure BDA0004071997560000034
上式中，B为经验常数，将Teq带入式(7)中的t值，得到以负载率为条件的老化失效模型故障率。
所述步骤3用健康指数对设备状态进行评估，以健康状态为输入建立健康指数模型，建立健康指数和设备故障率的关系包括：
根据设备检测信息制定反映设备健康状态的量化指标健康指数HI，健康指数HI和设备平均故障率λ之间为指数关系，如下式，
λ(HI)＝k·e-c·HI (9)
上式中k和c是采用统计数据拟合出的正常数，k为比例参数，c为曲率参数，用健康指数进行设备的状态评估，检测和量化设备的长期老化效应，为评估剩余寿命提供基础，健康指数与设备的期望服役寿命具有正相关的关系。
所述步骤4确定变压器增容运行的故障率约束包括：
增容运行时设备加速损耗，影响包括以下几个方面：绕组热点温度上升，在高场强区域内出现气泡而导致绝缘强度下降；机械特性变劣，导致短路强度降低；套管内部压力升高产生漏洞现象，导致故障发生；分接开头在大电流下无法切断，分接开头的接触电阻增加，易导致热失控现象；绝缘元件、绝缘纸在高温下容易发生不可逆老化，热劣化导致变压器加速损耗；密封材料在高温下硬化发脆，出现漏油，过热严重时，变压器纸板部分碳化；高温导致绝缘劣化产生大量气泡，使变压器继电器动作，较大的电流应力，使绕组、套管等结构发生不可逆形变；
将热点温度取110℃时持续运行的寿命时长作为变压器的标准寿命L0，任意热点温度θH运行时的老化速率，相比标准温度运行时的老化速率，由下式的相对老化速率V表示，
Figure BDA0004071997560000041
将相同热点温度的持续时间ti与对应的相对老化速率Vi做乘积累加，可得一定运行时间内的累积等效寿命损失L，如下式，
Figure BDA0004071997560000051
累加从开始服役到当前所有的寿命损失，再与标准寿命比较，可评估出变压器的剩余可用寿命；热点温度的大小决定了寿命的损耗速率，影响了绝缘油的热劣化和热膨胀程度，影响本体内高场强区域内气泡的产生情况，决定了绝缘强度的下降水平，因此，热点温度可用于反映增容时设备的健康水平，定义绕组热点温度和健康指数的关系如下式，
Figure BDA0004071997560000052
在已知设备标准寿命L0时，在确定模型拟合值β和m后，带入增容时累积等效运行时间Teq和健康指数HI值，确定设备的故障率，如下式，
Figure BDA0004071997560000053
故障率描述的是设备可靠运行到某时刻后，下一个微小单位时间内发生故障停运的概率，上式的故障率与电网可靠性统计中的故障率是一致的，故障率的极限约束，依据地区设备的年度故障率统计值来制定。
本发明的有益效果：本发明的变压器动态增容决策方法，通过步骤步骤1、将失效时间作为随机变量，确定设备故障概率分布、故障概率密度及设备的可靠运行概率，并确定设备故障率函数；步骤2、以负载率、环境温度为输入，以变压器冷却系统类型为模型系数建立设备老化失效模型；步骤3、用健康指数对设备状态进行评估，以健康状态为输入建立健康指数模型，建立健康指数和设备故障率的关系；步骤4、确定变压器增容运行的故障率约束；为电力工作人员提供增容运行的可靠决策信息，保障电力系统安全稳定运行。
附图说明
图1为本发明变压器动态增容决策方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的说明。
变压器动态增容决策方法，如附图1所示，它包括以下步骤：
步骤1、将失效时间作为随机变量，确定设备故障概率分布、故障概率密度及设备的可靠运行概率，并确定设备故障率函数；
步骤2、以负载率、环境温度为输入，以变压器冷却系统类型为模型系数建立设备老化失效模型；
步骤3、用健康指数对设备状态进行评估，以健康状态为输入建立健康指数模型，建立健康指数和设备故障率的关系；
步骤4、确定变压器增容运行的故障率约束。
为了更好的效果，所述步骤1将失效时间作为随机变量，确定设备故障概率分布、设备故障概率密度及设备的可靠运行概率，并确定设备故障率函数包括：
将失效时间定义为T，用故障概率分布函数F(t)表征设备故障概率分布，用故障概率密度函数f(t)表征设备故障概率密度，用可靠度函数R(t)表征设备的可靠运行概率；失效时间T为设备从开始投运到首次发生故障而停止运行的时间，故障概率分布函数F(t)如下式，它表示设备在时间区间(0,t]内发生故障的概率，
F(t)＝Pr(T≤t),t＞0 (1)
故障概率密度函数f(t)如下式，它表示设备在微小的单位时间(t,t+Δt]内发生故障的概率，
Figure BDA0004071997560000071
可靠度函数R(t)如下式，它表示设备在时间区间(0,t]内不发生故障而可靠运行的概率，
R(t)＝1-F(t)＝Pr(T＞t),t＞0 (3)
故障率函数z(t)如下式，
Figure BDA0004071997560000072
故障率函数z(t)表征设备可靠运行到t时刻后，在下一个微小单位时间内发生故障的概率。
为了更好的效果，所述步骤2以负载率、环境温度为输入，以变压器冷却系统类型为模型系数建立设备老化失效模型包括：
将热点温度(θH)与绝缘寿命(L)的关系表示为
Figure BDA0004071997560000081
其中B、C为经验常数，上式的实验寿命值用于衡量同类变压器的出厂设计寿命；用威布尔分布描述老化失效过程在时域上的概率函数，下式为设备老化失效的故障率函数，
Figure BDA0004071997560000082
其中，参数β为形状参数，参数η为比例参数，描述设备的寿命特征；随着η值的减小，λ曲线上升的坡度变大，设备的期望寿命减小时，同时期的故障率也相应增加；老化失效模型以负载率为主要影响因子，利用η参数的寿命特性，将L(θH)结果带入η中，得到如下式的故障率完整表达式，
Figure BDA0004071997560000083
上式中t表示设备在维持θH不变时已运行的时间，将服役时间按照热点温度划分为n个区间ti，区间内的热点温度θHi保持恒定，根据各区间热点温度值将ti折算为基准热点温度θH下的等效运行时间Teq，累加得到下式，
Figure BDA0004071997560000084
上式中，B为经验常数，将Teq带入式(7)中的t值，得到以负载率为条件的老化失效模型故障率。
为了更好的效果，所述步骤3用健康指数对设备状态进行评估，以健康状态为输入建立健康指数模型，建立健康指数和设备故障率的关系包括：
根据设备检测信息制定反映设备健康状态的量化指标健康指数HI，健康指数HI和设备平均故障率λ之间为指数关系，如下式，
λ(HI)＝k·e-c·HI (9)
上式中k和c是采用统计数据拟合出的正常数，k为比例参数，c为曲率参数，用健康指数进行设备的状态评估，检测和量化设备的长期老化效应，为评估剩余寿命提供基础，健康指数与设备的期望服役寿命具有正相关的关系。
为了更好的效果，所述步骤4确定变压器增容运行的故障率约束包括：
增容运行时设备加速损耗，影响包括以下几个方面：绕组热点温度上升，在高场强区域内出现气泡而导致绝缘强度下降；机械特性变劣，导致短路强度降低；套管内部压力升高产生漏洞现象，导致故障发生；分接开头在大电流下无法切断，分接开头的接触电阻增加，易导致热失控现象；绝缘元件、绝缘纸在高温下容易发生不可逆老化，热劣化导致变压器加速损耗；密封材料在高温下硬化发脆，出现漏油，过热严重时，变压器纸板部分碳化；高温导致绝缘劣化产生大量气泡，使变压器继电器动作，较大的电流应力，使绕组、套管等结构发生不可逆形变；
将热点温度取110℃时持续运行的寿命时长作为变压器的标准寿命L0，任意热点温度θH运行时的老化速率，相比标准温度运行时的老化速率，由下式的相对老化速率V表示，
Figure BDA0004071997560000091
将相同热点温度的持续时间ti与对应的相对老化速率Vi做乘积累加，可得一定运行时间内的累积等效寿命损失L，如下式，
Figure BDA0004071997560000101
累加从开始服役到当前所有的寿命损失，再与标准寿命比较，可评估出变压器的剩余可用寿命；热点温度的大小决定了寿命的损耗速率，影响了绝缘油的热劣化和热膨胀程度，影响本体内高场强区域内气泡的产生情况，决定了绝缘强度的下降水平，因此，热点温度可用于反映增容时设备的健康水平，定义绕组热点温度和健康指数的关系如下式，
Figure BDA0004071997560000102
在已知设备标准寿命L0时，在确定模型拟合值β和m后，带入增容时累积等效运行时间Teq和健康指数HI值，确定设备的故障率，如下式，
Figure BDA0004071997560000103
故障率描述的是设备可靠运行到某时刻后，下一个微小单位时间内发生故障停运的概率，上式的故障率与电网可靠性统计中的故障率是一致的，故障率的极限约束，依据地区设备的年度故障率统计值来制定。
综述，本发明的变压器动态增容决策方法，通过步骤1、将失效时间作为随机变量，确定设备故障概率分布、故障概率密度及设备的可靠运行概率，并确定设备故障率函数；步骤2、以负载率、环境温度为输入，以变压器冷却系统类型为模型系数建立设备老化失效模型；步骤3、用健康指数对设备状态进行评估，以健康状态为输入建立健康指数模型，建立健康指数和设备故障率的关系；步骤4、确定变压器增容运行的故障率约束；为电力工作人员提供增容运行的可靠决策信息，保障电力系统安全稳定运行。

Claims (5)

1.变压器动态增容决策方法，其特征在于，它包括以下步骤：
步骤1、将失效时间作为随机变量，确定设备故障概率分布、故障概率密度及设备的可靠运行概率，并确定设备故障率函数；
步骤2、以负载率、环境温度为输入，以变压器冷却系统类型为模型系数建立设备老化失效模型；
步骤3、用健康指数对设备状态进行评估，以健康状态为输入建立健康指数模型，建立健康指数和设备故障率的关系；
步骤4、确定变压器增容运行的故障率约束。
2.如权利要求1所述的变压器动态增容决策方法，其特征在于，所述步骤1将失效时间作为随机变量，确定设备故障概率分布、设备故障概率密度及设备的可靠运行概率，并确定设备故障率函数包括：
将失效时间定义为T，用故障概率分布函数F(t)表征设备故障概率分布，用故障概率密度函数f(t)表征设备故障概率密度，用可靠度函数R(t)表征设备的可靠运行概率；失效时间T为设备从开始投运到首次发生故障而停止运行的时间，故障概率分布函数F(t)如下式，它表示设备在时间区间(0,t]内发生故障的概率，
F(t)＝Pr(T≤t),t＞0 (1)
故障概率密度函数f(t)如下式，它表示设备在微小的单位时间(t,t+Δt]内发生故障的概率，
Figure FDA0004071997550000011
可靠度函数R(t)如下式，它表示设备在时间区间(0,t]内不发生故障而可靠运行的概率，
R(t)＝1-F(t)＝Pr(T＞t),t＞0 (3)
故障率函数z(t)如下式，
Figure FDA0004071997550000021
故障率函数z(t)表征设备可靠运行到t时刻后，在下一个微小单位时间内发生故障的概率。
3.如权利要求1所述的变压器动态增容决策方法，其特征在于，所述步骤2以负载率、环境温度为输入，以变压器冷却系统类型为模型系数建立设备老化失效模型包括：
将热点温度(θH)与绝缘寿命(L)的关系表示为
Figure FDA0004071997550000022
其中B、C为经验常数，上式的实验寿命值用于衡量同类变压器的出厂设计寿命；用威布尔分布描述老化失效过程在时域上的概率函数，下式为设备老化失效的故障率函数，
Figure FDA0004071997550000023
其中，参数β为形状参数，参数η为比例参数，描述设备的寿命特征；随着η值的减小，λ曲线上升的坡度变大，设备的期望寿命减小时，同时期的故障率也相应增加；老化失效模型以负载率为主要影响因子，利用η参数的寿命特性，将L(θH)结果带入η中，得到如下式的故障率完整表达式，
Figure FDA0004071997550000031
上式中t表示设备在维持θH不变时已运行的时间，将服役时间按照热点温度划分为n个区间ti，区间内的热点温度θHi保持恒定，根据各区间热点温度值将ti折算为基准热点温度θH下的等效运行时间Teq，累加得到下式，
Figure FDA0004071997550000032
上式中，B为经验常数，将Teq带入式(7)中的t值，得到以负载率为条件的老化失效模型故障率。
4.如权利要求1所述的变压器动态增容决策方法，其特征在于，所述步骤3用健康指数对设备状态进行评估，以健康状态为输入建立健康指数模型，建立健康指数和设备故障率的关系包括：
根据设备检测信息制定反映设备健康状态的量化指标健康指数HI，健康指数HI和设备平均故障率λ之间为指数关系，如下式，
λ(HI)＝k·e-c·HI (9)
上式中k和c是采用统计数据拟合出的正常数，k为比例参数，c为曲率参数，用健康指数进行设备的状态评估，检测和量化设备的长期老化效应，为评估剩余寿命提供基础，健康指数与设备的期望服役寿命具有正相关的关系。
5.如权利要求1所述的变压器动态增容决策方法，其特征在于：所述步骤4确定变压器增容运行的故障率约束包括：
增容运行时设备加速损耗，影响包括以下几个方面：绕组热点温度上升，在高场强区域内出现气泡而导致绝缘强度下降；机械特性变劣，导致短路强度降低；套管内部压力升高产生漏洞现象，导致故障发生；分接开头在大电流下无法切断，分接开头的接触电阻增加，易导致热失控现象；绝缘元件、绝缘纸在高温下容易发生不可逆老化，热劣化导致变压器加速损耗；密封材料在高温下硬化发脆，出现漏油，过热严重时，变压器纸板部分碳化；高温导致绝缘劣化产生大量气泡，使变压器继电器动作，较大的电流应力，使绕组、套管等结构发生不可逆形变；
将热点温度取110℃时持续运行的寿命时长作为变压器的标准寿命L0，任意热点温度θH运行时的老化速率，相比标准温度运行时的老化速率，由下式的相对老化速率V表示，
Figure FDA0004071997550000041
将相同热点温度的持续时间ti与对应的相对老化速率Vi做乘积累加，可得一定运行时间内的累积等效寿命损失L，如下式，
Figure FDA0004071997550000042
累加从开始服役到当前所有的寿命损失，再与标准寿命比较，可评估出变压器的剩余可用寿命；热点温度的大小决定了寿命的损耗速率，影响了绝缘油的热劣化和热膨胀程度，影响本体内高场强区域内气泡的产生情况，决定了绝缘强度的下降水平，因此，热点温度可用于反映增容时设备的健康水平，定义绕组热点温度和健康指数的关系如下式，
Figure FDA0004071997550000051
在已知设备标准寿命L0时，在确定模型拟合值β和m后，带入增容时累积等效运行时间Teq和健康指数HI值，确定设备的故障率，如下式，
Figure FDA0004071997550000052
故障率描述的是设备可靠运行到某时刻后，下一个微小单位时间内发生故障停运的概率，上式的故障率与电网可靠性统计中的故障率是一致的，故障率的极限约束，依据地区设备的年度故障率统计值来制定。
CN202310097138.7A 2023-02-10 2023-02-10 变压器动态增容决策方法 Withdrawn CN116245279A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310097138.7A CN116245279A (zh) 2023-02-10 2023-02-10 变压器动态增容决策方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310097138.7A CN116245279A (zh) 2023-02-10 2023-02-10 变压器动态增容决策方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116245279A true CN116245279A (zh) 2023-06-09

Family

ID=86630777

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310097138.7A Withdrawn CN116245279A (zh) 2023-02-10 2023-02-10 变压器动态增容决策方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116245279A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116760196A (zh) * 2023-08-22 2023-09-15 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 一种移动箱变车的控制方法、装置及移动箱变车
CN118536433A (zh) * 2024-07-24 2024-08-23 中国石油大学(华东) 海洋石油水下生产系统智能运维与生产优化方法及系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116760196A (zh) * 2023-08-22 2023-09-15 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 一种移动箱变车的控制方法、装置及移动箱变车
CN116760196B (zh) * 2023-08-22 2023-12-26 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 一种移动箱变车的控制方法、装置及移动箱变车
CN118536433A (zh) * 2024-07-24 2024-08-23 中国石油大学(华东) 海洋石油水下生产系统智能运维与生产优化方法及系统
CN118536433B (zh) * 2024-07-24 2024-09-20 中国石油大学(华东) 海洋石油水下生产系统智能运维与生产优化方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN116245279A (zh) 变压器动态增容决策方法
CN104992377B (zh) 一种基于服役年龄和负荷水平的变压器可靠性分析方法
CN104537487A (zh) 一种输变电设备运行动态风险的评估方法
Idrees et al. Fuzzy logic based calculation and analysis of health index for power transformer installed in grid stations
Wouters et al. Remaining lifetime modeling of power transformers: individual assets and fleets
CN111398723A (zh) 一种变压器故障智能诊断的模型方法
CN111652473A (zh) 基于健康指数理论的变压器运行状态三级递进式综合评估方法
Arshad et al. Power transformer aging and life extension
CN115248292A (zh) 一种变压器故障分析诊断方法及系统
CN112630643A (zh) 换流变有载调压开关顶盖状态监测装置及方法
CN116885667A (zh) 一种并联隔离变压器智能转换管理系统
CN115169932B (zh) 一种高压断路器状态综合评估方法
CN110927628B (zh) 机车牵引变压器次边绕组短路诊断方法和装置
CN115935641A (zh) 一种变电主设备运行质量评价方法
Dmitriev et al. Fuzzy dynamic model of power equipment state assessment
CN115864310A (zh) 一种多参量融合电力变压器缺陷辨识、状态分级与主动安全保护方法
Saraswati et al. Power transformer failures evaluation using failure mode effect and criticality analysis (FMECA) method
Walliyamethee et al. Maintenance scheduling of distribution reclosers using rcm techniques
Montsinger et al. Overloading of power transformers
CN111208396A (zh) 一种检测电容式电压互感器电容击穿数量的方法
Zhang et al. Transformer Load Capacity Assessment and Optimized Control Strategy of Cooling System
NOTINGHER et al. Calculation of the temperatures and lifetimes for distribution transformers
Bastian et al. Health and risk assesment of power transformer in PLN Transmisi Jawa Bagian Barat
Shymanska et al. THE INFLUENCE OF INSULATION AGING PROCESSES ON THE RELIABILITY OF TRANSFORMERS
CN115127193B (zh) 一种零火线接线松动的检测方法及系统、空调器室外机

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20230609