输变电设备故障率预测及状态检修

输变电设备是电力系统的核心组件,设备的可用率和检修成本直接决定着系统的可靠性和企业的效益。因此需要对设备的故障率和检修机制进行研究,基于状态的检修是一种新的检修方式,采用状态检修可以最大限度地降低检修风险,提高检修的针对性和实时性,延长设备寿命和降低检修成本。然而,要实现这个目的,如何建立基于全面状态信息的故障率模型和对状态检修策略进行优化是关键问题。本文针对输变电设备的故障率建模和状态检修策略优化,主要开展了以下工作:首先,为了能够同时反映时间参数和健康指数对故障率的影响,通过建立设备平均运行寿命与健康指数的指数关系,将健康指数作为参量加入到时间模型中,构建了从运行时间和健康评价的角度共同计算故障率的新模型。算例分析拟合结果表明新模型可以更加准确地表征故障率。其次,针对输变电设备故障具有较强的随机性和模糊性的特点,提出了采用二维云模型的不确定推理预测输变电设备故障率的方法。挖掘设备役龄和健康指数数据与当前故障发展趋势之间的关系,构建多条件云语言预测规则,在此基础上通过隶属度的不确定性传递来预测未来设备故障率。实例分析结果表明,二维云模型预测结果真实可靠,具有较强的实用性。最后,考虑到目前许多基于状态检修的模型过于简单化以及理想化,未能考虑“不完全维修”的情况,本文将不完全维修引入到检修策略优化过程中,建立了更为准确的基于状态检修策略优化的数学模型。模型利用隐式半马尔科夫随机过程描述设备的状态转移劣化过程,基于此将设备检修策略优化过程转化成半马尔科夫决策问题,并提供了最优检修策略的求解方法。通过算例验证了基于状态检修策略优化的过程。