[發明專利]一種自適應的繼電保護裝置恒定故障率計算方法有效
| 申請號: | 201210411319.4 | 申請日: | 2012-10-25 |
| 公開(公告)號: | CN102945314A | 公開(公告)日: | 2013-02-27 |
| 發明(設計)人: | 薛安成;羅麟;王寶;王睿琛;畢天姝;黃少鋒 | 申請(專利權)人: | 華北電力大學 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 自適應 保護裝置 恒定 故障率 計算方法 | ||
技術領域
本發明屬于電力系統保護技術領域,尤其涉及自適應的基于實測數據的繼電保護裝置恒定故障率(失效率)計算方法。
背景技術
繼電保護裝置是保證供電系統安全運行和可靠供電的重要設備。當電網發生故障時,如果繼電保護裝置不能正確動作,不僅會使電力系統的故障擴大,甚至可能因不良的連鎖反應而造成整個電網崩潰,導致大面積停電,給人們的同常生活、經濟發展及社會穩定帶來嚴重影響。因此,確保繼電保護裝置的可靠性是保障電網安全穩定運行的一個非常重要的內容。對繼電保護系統進行可靠性分析研究,能及時發現繼電保護裝置的隱患,有助于快速消除保護缺陷,提高保護的可用率,避免電網發生事故時因保護裝置不正確動作引起事故的擴大。
電力系統保護中繼電保護裝置運行時可靠性指標的定義和計算與電力系統可靠性指標計算、繼電保護裝置的評價、使用、完善與發展等密切相關。通過繼電保護可靠性評估,得出故障率、修復率以及可用度等各種可靠性指標,設計出模型,根據模型,得出繼電保護設備最優檢修周期,以指導電力部門合理安排檢修計劃。
目前,繼電保護裝置的可靠性模型大致分為兩類,一是采用蒙特卡洛模擬法,以大數定律為依據,對繼電保護設備可用率模擬計算;另一類統稱為解析法,如以故障樹為基礎的故障樹分析法和以Markov過程為依據的Markov模型。繼電保護裝置故障率的估算,也是Markov模型等許多繼電保護裝置可靠性評估方法的前提與基礎。
但是,針對現場實測失效數據來看,繼電保護裝置的失效數據記錄多種多樣,而且現場運行的保護裝置數量多、投運時間不一致,有些實測數據會出現左截尾及定時截尾的數據截尾問題。因此,針對不同的失效數據和截尾情況,應有一種自適應的方法來計算不同情況下的繼電保護裝置的故障率。但是,現有關于繼電保護裝置失效率估算方法的文章很少,尚未提出一種自適應的基于實測數據的失效率估算方法,因此,現場的實測數據尚不能很好的通過程序實現對繼電保護裝置故障率的估算。
發明內容
本發明針對現有繼電保護裝置故障率估算的方法中,缺少一種能兼容并應用于多重現場實測數據的方法,提出了一種自適應的基于實測數據的繼電保護裝置恒定故障率計算方法。該方法可以應用于多種現場實測數據的故障率估算,使得故障率的計算更加真實可靠。
技術方案是,一種自適應的繼電保護裝置恒定故障率計算方法,所述方法包括下列步驟:
步驟1:獲取現場實測數據(包括繼電保護裝置的故障開始時間、故障距上次故障時間、故障結束時間、裝置總數以及失效裝置數等);
步驟2:處理實測數據,計算失效數據次數和故障距上次故障時間等信息;
步驟3:判斷現場實測數據的截尾數據類型;
步驟4:根據不同的截尾數據類型和失效數據次數選擇不同的故障率λ計算方法。
所述判斷現場實測數據的截尾數據類型中,包括完整數據、左截尾數據和定時截尾數據三種截尾數據類型。
所述計算失效數據次數,用于判斷現場實測數據可應用于哪種估算方法,如數據擬合方法。
所述不同的故障率λ計算方法包括以下4中方法:
(1)失效次數小于10時,采用方法1;
(2)失效次數大于10時,并且不存在截尾數據,采用方法2;
(3)失效次數大于10時,存在左截尾數據,采用方法3;
(4)失效次數大于10,并且只存在定時截尾數據,采用方法4。
所述不同的故障率λ計算方法中,方法1為求取平均失效前運行時間倒數的方法。,其中n為失效數據總和,Ti為第i臺故障的裝置距上次故障運行的時間。
所述不同的故障率λ計算方法中,方法2為考慮檢修時間和定時截尾數據的極大似然估計法。,其中Nst為t時刻保護裝置總數,NsΔt為Δt時刻后失效的保護裝置數。
所述不同的故障率λ計算方法中,方法3為不考慮截尾的最小二乘擬合的方法。,其中ti為失效時刻,F(ti)為繼電保護裝置的累計分布函數。
所述不同的故障率λ計算方法中,方法4為考慮左截尾的極大似然估計的方法。,其中n為失效次數總和,ncen為截尾數據總和,Ti為第i臺故障的裝置距上次故障運行的時間。
本發明可以應用于多種現場實測數據的故障率估算,故障率的計算更加真實可靠。
附圖說明
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G06F 電數字數據處理
G06F19-00 專門適用于特定應用的數字計算或數據處理的設備或方法
G06F19-10 .生物信息學,即計算分子生物學中的遺傳或蛋白質相關的數據處理方法或系統
G06F19-12 ..用于系統生物學的建模或仿真,例如:概率模型或動態模型,遺傳基因管理網絡,蛋白質交互作用網絡或新陳代謝作用網絡
G06F19-14 ..用于發展或進化的,例如:進化的保存區域決定或進化樹結構
G06F19-16 ..用于分子結構的,例如:結構排序,結構或功能關系,蛋白質折疊,結構域拓撲,用結構數據的藥靶,涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用





