基于故障率模型的配电变压器状态检修策略研究

2019-03-20何志红沙道凤陈红光孙会龙包秀莉

绿色科技 2019年4期

何志红，沙道凤，何曦，杨弦，陈红光，孙会龙，包秀莉

(1.重庆房地产职业学院重庆市虚拟现实内容制作与体感设备研发工程技术中心，重庆 401331；2.重庆理工大学低碳能源中心，重庆 400054；3.潼南供电公司，重庆 402660)

1 引言

考虑故障率与检修策略间的关系是配电变压器状态检修的关键问题，在该关系量化研究方式上大概可分为两类：一是利用概率计算故障率与检修策略关系；二是将神经网络算法引入设备检修中。

在第一类研究中，文献[1]运用马尔科夫决策方法，考虑经济性和可靠性对设备检测进行优化，但该方法中状态转移概率是根据设备实际状态统计得出，不具有针对性。文献[2～7]利用齐次泊松过程表示设备发生故障的规律，对电力系统检修建模，但该方法忽略了对设备修复率的影响。

在第二类研究中，文献[8，9]将BP神经网络引入变压器故障检修，并与传统检修方法相结合，提高了变压器故障诊断的准确率。文献[10，11]采用Elman神经网络算法，利用负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出点，根据数据来预测未来时段负荷，但其历史数据不能全面的反映现有手段负荷。

2 配电变压器状态检修

2.1 概念的引出

设备状态检修是指通过检测各设备的运行状态和检测诊断技术所提供的设备运行状态信息，来分析预测设备未来的运行状态及发生异常的可能性来预知设备故障。变压器状态检修是基于设备状态评价来优化设备检修策略，以此提高设备的运行工作寿命。

2.2 配电变压器故障率模型

变压器的状态检修是一种针对设备运行状态变化而变化的故障检测维修模式，并且应该在耗损故障后期时故障率迅速上升之前实施，以使设备能在较长时间内得以维护、平稳运行。本文将利用威布尔分布模型来表现变压器的可靠性和故障率分布。威布尔分布即变压器故障率函数：

(1)

式(1)中，m(m>0)为形状参数，影响分布曲线的形状变化，当m=1时，威布尔分布为指数分布；η为尺度参数，表示坐标尺度，也被称为特征寿命。当m<1时，设备故障率曲线呈下降趋势，如图1中的早期故障期对应的故障率；当m=1时，故障率为常数，威布尔分布为指数分布，对应于图1中偶然故障期的故障率；当m>1时，故障率曲线呈上升趋势，对应于图1中耗损故障期的故障率。不同参数下威布尔分布表示的故障率曲线可如图1所示。

图1 威布尔分布曲线

2.3 配电变压器故障率求解

依据2008年国家电网公司颁布的《输变电设备状态检测实验规程》规定的相关设备运行状态的评价量化扣分标准，对变压器各部件工作状态和运行发展进程进行科学合理的量化评价。健康指数是由各部件扣分值乘以相应权重累加得到，然后结合相应的权值对变压器的扣分值进行综合，即可得出变压器的健康指数HI。

f=keQ·HI

(2)

(3)

2.4 研究周期内变压器故障概率预测

根据概率论原理，设备故障率函数描述的是一种条件概率，即变压器在时刻t的故障率表示其可靠运行至时刻t的前提下，设备发生故障的概率。所以要求解变压器在时刻t的故障概率，必须求解设备能够可靠运行至时刻t的概率，即可靠度。根据威布尔分布中的可靠度函数：

(4)

以变压器工作的一个周期为例，把周期时间t分成N个时间段，由于经过N次分段后，变压器发生故障率变化极小，则时段内故障率可由处于每个时刻的端点的故障率来表示:

(5)

所以设备的故障概率：

P(t)=R(t)·f(t)+[1-R(t)]·f(t)=f(t)

(6)

由式(5)，(6)可知，在这种假设下，变压器的故障概率等于其故障率，即故障后维修对变压器的故障概率没有影响。

3 配电变压器故障原因分析

3.1 配电变压器基础数据管理

电力维修人员可根据本文提出的检修策略对各时刻易出现故障的部件进行分析，查明故障发生原因并进行预防性检修或更换部件，以使变压器能够在特征寿命期内更加有效运行，提升经济效益和社会效益。

3.2 变压器状态评价与状态检修

变压器状态评价为状态检修提供相应的状态依据，通过收集变压器实时运行状态数据，并用连续的曲线函数将变压器工作运行轨迹表示出来，通过曲线函数的起伏变化，可以清晰地看出不同时刻其工作的状态变化，再根据国家电力设备检修相关规定，选取不同指标体系进行加权评分，最终根据设备总得分的大小来界定变压器的运行状态是否正常。