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自动化设备健康状态评价和检修决策及其系统实现

2022-09-23龙,曹

电声技术 2022年7期
关键词:检修变电站决策

李 龙,曹 楠

(国网湖南省电力有限公司,湖南 长沙 410004)

0 引言

自动化设备的运行状态分析,是保障电力系统安全、经济运行,开展自动化设备状态检修的基础[1-2]。随着电力系统自动化程度的提高,电网的安全运行、调度等对自动化设备的依赖程度越来越大。然而,目前的故障检修以及无评估的计划检修方式往往导致维修不足或维修过剩,既浪费了大量的人力、物力,也影响了设备的稳定运行和可用率,已经不能满足新的电网运行需求[3-4]。

目前,许多专家和学者也针对二次设备状态检修进行了探索性的研究。文献[5]通过分析二次设备典型故障类型,将在线监测数据与设备运行状态以及预警技术相结合分析,提出基于二次设备在线监测技术状态检修方案。文献[6]建立了DTDS 模型来描述各组件在不同运行状况下的故障率分布模型,结合继电保护系统的误动和拒动特性,建立了继电保护系统的风险评估模型,以实现检修策略优化。文献[7]论述了二次设备状态检修的实现方法和故障诊断过程。

基于设备状态监测和先进诊断技术的状态检修,可以定量、正确、全面地评价自动化设备的运行状态,在设备发生故障前有计划地安排检修。因此,本文基于调度运行管理系统开发自动化设备健康状态及检修决策管理系统,结合实时的自动化设备状态指标信息和检修决策信息开展自动化设备状态检修辅助决策。

1 自动化设备评价指标提取

自动化设备故障机理分析及参数提取,是构建自动化设备状态评价指标的基础。分析自动化设备的故障原因,探索其可能带来的故障影响,研究自动化设备故障状态时的指标变化,有利于构建一个全面、准确的状态指标评价体系。然而,影响变电站自动化设备运行状态的因素多而复杂,难以全面分析所有影响因素。自动化设备状态评价指标的选取通常应遵循系统性、典型性、简明科学性、可比、可操作、可量化的原则。

为了提高指标评价的全面性和准确性,本文建立了基于设备全寿命周期的自动化部分设备状态评估指标体系,如图1 所示,包含投运前、历史运行、实时运行以及其他因素四个方面。

图1 变电站自动化部分设备状态评估指标体系

2 自动化设备健康状态评价及检修决策方法

2.1 设备健康状态评价

本文拟从设备状态指标、设备整体、系统整体三个方面进行健康状态评价,使调度人员能够更直观、更准确地了解自动化设备的运行情况,大概掌握各个变电站自动化系统的运行情况。所提出的健康状态评价方法的总体流程[8]如图2 所示,主要步骤介绍如下。

图2 状态评价流程图

(1)分析故障成因,建立状态评价指标体系。

(2)参照已有的状态指标集,导入实时状态指标数据,形成区间值模糊集;分析评价设备状态指标的健康等级。

(3)基于区间值模糊集计算各项指标权重。

(4)聚合得到各个设备的状态评价结果,进行评估与比较。

(5)聚合得到各个变电站自动化系统的状态评价结果,进行评估与比较。

2.2 状态检修决策

状态检修是通过状态评价和最佳策略的选择等多种技术手段和经济手段来综合评价设备的当前状态,预测事态的发展,从而制定设备检修计划,是一个综合性的决策过程。检修决策即根据决策参考因素制定合理的检修任务优先级排序,能够更有效地利用检修资源以及最小化系统运行的风险与成本。

所提出的变电站自动化设备犹豫模糊检修优先级决策方法的流程[9]如图3 所示。具体实现步骤如下。

图3 检修决策流程图

(1)建立变电站自动化设备检修任务优先级决策指标集,对各项指标进行分析和量化,形成指标值矩阵。

(2)对指标值矩阵进行规范化处理,消除各指标量纲、类型不同对计算结果造成的影响。遵循“检修任务负指标值越大,优先级越靠后;正指标值越大,优先级越靠前”的原则,进行规范化处理。

(3)决策者对某个检修任务在所有优先级决策指标下的可能隶属度给出不同决策结果,得出犹豫模糊决策矩阵。

(4)考虑决策者的风险偏好态度,应用基于犹豫模糊矩阵的指标权重确定模型求解指标权重矩阵。

(5)求各检修任务的优先级决策得分。得分越高,检修任务的优先级越靠前。

3 系统设计与实现

3.1 系统部署架构

系统利用变电站自动化设备采集装置,对变电站测控装置、远动装置等设备信息进行实时采集,通定时采集的方式将采集信息汇集并进行处理。采集信息通过调度数据网上送至省级调度主站,再通过正向隔离装置、反向隔离装置、防火墙等网络安全设备传至III 区,以结构化信息推送至自动化设备健康状态评价及检修管理系统。系统部署如图4 所示。

图4 系统部署架构

3.2 自动化设备状态评价模块

系统定时从调度能量系统中采集自动化设备运行信息,应用于设备状态评价计算,基于区间值模糊集的无加权模糊决策算法,对变电站所有设备类型进行区间值定义,包括正常区间最大值、正常区间最小值、异常区间最大值以及异常区间最小值。参数由自动化专家根据实际的工作经验进行定义,用于最终设备状态的评价计算。

系统结合自动化设备运行信息,分别计算得出自动化设备状态得分、状态权重及状态比重,最终计算出自动化设备状态得分。通过与自动化设备状态的专家经验指标对比分析,计算得出自动化设备的运行状态。结果如图5 所示。

图5 设备状态评价管理

通过自动化设备与自动化系统的关联关系计算得出的自动化设备状态评价得分,综合上述自动化设备状态评分的计算方式,可计算得出相应自动化系统的运行状态评价。

3.3 自动化设备检修决策管理模块

系统能够对自动化设备的检修指标进行量化管理,指标主要包括检修时间、可用性、检修费用、检修资源需求度、故障概率、故障损失、检修状况以及状态评价等。参数由自动化专家根据自动化设备检修经验结合犹豫模糊矩阵进行计算得出。

系统结合自动化设备状态检修策略指标,利用犹豫模糊矩阵相关算法,分别计算得出指标得分、指标欧式距离、指标关系得分以及指标权重等信息,最终通过指标得分权重的分析计算,得出自动化设备状态的检修优先级评分。结果如图6所示。

图6 状态检修优先级得分管理

3.4 变电站自动化信息展示

结合变电站自动化设备测控运行信息、自动化设备远动运行信息、自动化设备遥信信息、自动化设备健康状态评价以及状态检修管理模块相关信息,系统可以综合展示变电站自动化设备的运行及检修状态,如图7 所示。

图7 自动化设备健康状态评价及检修管理系统展示

4 结语

本文基于调度运行管理系统开发自动化设备健康状态及检修决策管理系统,以实现设备状态智能管理,可大幅提高电力设备的运行维护以及监督管理水平。状态检修能实现按需检修,避免了检修过度和检修不足的问题,不仅可以节省大量维修费用,而且能延长设备使用寿命、提高供电可靠性、减少检修风险。因此,研究变电站自动化设备状态检修方法,进而在电力系统中推行自动化设备状态检修机制,成为检修制度发展的必然选择。

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