[發明專利]一種智能變電站繼電保護裝置狀態評價與評估方法有效
| 申請號: | 201710365382.1 | 申請日: | 2017-05-22 |
| 公開(公告)號: | CN107256449B | 公開(公告)日: | 2021-05-04 |
| 發明(設計)人: | 應黎明;楊磊;賈永天;王玉磊;羅先成 | 申請(專利權)人: | 武漢大學 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 趙麗影;代文成 |
| 地址: | 430072 湖*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 智能 變電站 保護裝置 狀態 評價 評估 方法 | ||
1.一種智能變電站繼電保護裝置狀態評價與評估方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟1:分析繼電保護裝置的故障情況,選擇能反映裝置內部易故障模塊狀態的指標信息,在此基礎上,結合繼電保護裝置的歷史運行狀況因素,建立繼電保護裝置狀態評價體系;
步驟2:對繼電保護裝置狀態評價各指標進行量化,其中可以直接量化的指標包括在線監測信息、正確動作率及運行時間,不能直接量化的定性指標運用模糊語言及高斯隸屬度函數進行量化;
步驟3:初步確定各指標的權重并對其進行模糊化處理,選用權重值上下浮動20%的區間信息作為各指標的權重約束條件;
步驟4:在對各繼電保護裝置進行狀態評價時,引入一個理想的運行狀態良好的同類型保護裝置,該裝置各項指標量化值均為理想化的最大值;
步驟5:將各待評價繼電保護裝置的各定性指標隸屬度函數取α截集,得到其模糊區間值,并與已經量化好的定量指標一起輸入模糊DEA評價模型,分別得到在不同置信水平α下的悲觀DEA效率評價值及樂觀DEA效率評價值并畫出各DMU評價效率隨α的變化圖像;
步驟6:通過重心法得出各待評價繼電保護裝置平均有效性評價指數根據其大小判斷繼電保護裝置的運行狀態;
步驟1中所述的“分析繼電保護裝置的故障情況,需要選擇最能反映裝置內部重要或者易故障模塊狀態的指標信息,在此基礎上,結合繼電保護裝置的歷史運行狀況及其他因素,建立繼電保護裝置狀態評價體系”的具體過程為:
a:根據繼電保護裝置故障情況,選取的狀態監測信息參量為裝置內部溫度、電源輸出電壓、CPU負荷率以及光模塊光強;
b:考慮包括裝置歷史運行狀況因素,建立繼電保護裝置的狀態評價體系;
步驟2中所述的“對繼電保護裝置狀態評價各指標進行量化,其中可以直接量化的指標包括在線監測信息、正確動作率及運行時間,不能直接量化的定性指標運用模糊語言及高斯隸屬度函數進行量化”的具體過程為:
a:對于雙向劣化指標,包括裝置內部溫度、電源輸出電壓,運用梯形劣化度函數進行量化,其中允許上限和允許下限分別是裝置在運行中各狀態參量指標良好值的參考范圍,門限值上限和下限分別為狀態參量告警值的上下限;其量化變換公式為:
式中,x為指標的參量值,xm,xn分別為指標的允許上限和下限,xmax,xmin分別為指標的門限值上限和下限;
運用半梯形函數對繼電保護裝置的CPU負荷率進行量化,其量化變換公式為:
式中,x為指標的參量值,xm為指標的允許上限,xmax為指標的門限值上限;
b:光模塊光強在裝置運行過程中隨光纖通道的劣化及插件的老化逐漸減弱,其量化變換公式為:
式中,x為指標的參量值,xn為指標的允許下限,xmin為指標的門限值下限;
c:正確動作率考慮保護裝置本身正確動作率RCO1、同型號裝置正確動作率RCO2以及同批次正確動作率RCO3,該項指標的量化公式為:
正確動作率RCO=(30%×RCO2+70%×RCO3)×RCO1
d:對于運行時間的量化,采用的量化變換公式為:
式中,x為運行時間,單位為年;
e:在繼電保護裝置狀態評價體系中,不能直接量化的定性指標包括定檢情況、裝置缺陷情況、運行環境以及家族性資料,將模糊評價的因素狀態分為良好、一般、注意、異常、嚴重異常5個等級,相應地評判集記為V={v1,v2,v3,v4,v5},采用高斯分布函數對上述各定量指標進行量化;
步驟5中所述的“將各待評價繼電保護裝置的各定性指標隸屬度函數取α截集,得到其模糊區間值,并與已經量化好的定量指標一起輸入模糊DEA評價模型,分別得到在不同置信水平α下的悲觀DEA效率評價值及樂觀DEA效率評價值”的具體過程為:
a:假設模糊評價指標的量化值對應的模糊數為為該指標的隸屬度函數,則其α截集是實數域上的一個區間范圍,記為其中分別代表區間的左右邊界,0≤α≤1;
b:編號為k的待評價繼電保護裝置DMUk基于α截集解的最悲觀模糊DEA評價模型及最樂觀模糊DEA評價模型分別為:
其中,yij(i=1,2,…,m)為模糊輸出變量,即各指標量化值,和分別表示決策單元j、指標i量化值的基于α截集解的左右邊界,對于被評價繼電保護裝置k,其值分別為和Ek為決策單元DMUk模糊效率評價值;和分別為原模糊DEA模型在α截集下的極小值規劃和極大值規劃;ω=(ω1,ω2,...ωm)T為各評價指標權重系數;C為n×m維的系數矩陣,n是權重約束條件的個數;B=(b1,b2,...,bn)T為常數向量。
2.如權利要求1所述的一種智能變電站繼電保護裝置狀態評價與評估方法,其特征在于:步驟6中所述的“通過重心法得出各待評價繼電保護裝置平均有效性評價指數,根據其大小判斷繼電保護裝置的運行狀態”的具體過程為:
a:取不同置信水平αi=i/k,i=1,…,k,求各決策單元的最悲觀評價值和最樂觀評價值求得平均有效性評價指數其表達式為:
b:根據確定待評價繼電保護裝置的運行狀態,指導繼電保護裝置狀態檢修工作。
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