[發(fā)明專利]一種智能變電站繼電保護實時可靠性預測方法

有效

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• 申請日: 2019-09-29
• 公開（公告）號: CN110826179B
• 公開（公告）日: 2023-07-11
• 發(fā)明（設計）人: 羅琨;張金榮;楊永謙;李正新;時永肖;劉麗;周坤;郝東方;李勇;周宇;李義;徐巖
• 申請（專利權）人: 貴州電網有限責任公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;H02H7/22;G06F111/10;G06F119/02
• 代理公司: 成都拓荒者知識產權代理有限公司 51254
• 代理人: 鄒廣春

本發(fā)明公開了一種智能變電站繼電保護實時可靠性預測方法,包括以下步驟：S1:建立單個裝置故障率的二參數(shù)LN分布模型，將單個繼電保護裝置壽命歷史數(shù)據(jù)作為輸入，其故障率為累積密度函數(shù)；S2：對非線性的LN分布模型進行線性轉化，進行直線擬合，求得時變失效率；S3：建立保護系統(tǒng)的時變馬爾可夫模型，不同狀態(tài)之間的實時轉換概率由保護裝置LN分布模型確定，分別分析其轉移概率矩陣P和轉移密度矩陣A，得出馬爾可夫實時狀態(tài)概率。采用本發(fā)明通過計算狀態(tài)轉移矩陣與初始狀態(tài)的乘積可以得到實時的保護系統(tǒng)狀態(tài)概率，提供短時(一小時)的狀態(tài)預測，實現(xiàn)狀態(tài)評估并為狀態(tài)檢修提供參考。

技術領域

本發(fā)明涉及繼電保護技術領域，具體而言，涉及一種智能變電站繼電保護實時可靠性預測方法。

背景技術

目前，在電力系統(tǒng)中，智能變電站是采用先進、可靠、集成和環(huán)保的智能設備，以全站信息數(shù)字化、通信平臺網絡化、信息共享標準化為基本要求，自動完成信息采集、測量、控制、保護、計量和檢測等基本功能，同時，具備支持電網實時自動控制、智能調節(jié)、在線分析決策和協(xié)同互動等高級功能的變電站。

智能變電站主要包括智能高壓設備和變電站統(tǒng)一信息平臺兩部分。智能高壓設備主要包括智能變壓器、智能高壓開關設備、電子式互感器等。智能變壓器與控制系統(tǒng)依靠通信光纖相連，可及時掌握變壓器狀態(tài)參數(shù)和運行數(shù)據(jù)。當運行方式發(fā)生改變時，設備根據(jù)系統(tǒng)的電壓、功率情況，決定是否調節(jié)分接頭；當設備出現(xiàn)問題時，會發(fā)出預警并提供狀態(tài)參數(shù)等，在一定程度上降低運行管理成本，減少隱患，提高變壓器運行可靠性。

傳統(tǒng)的繼電保護模型考慮裝置老化保護模型使用Weibull分布擬合，而智能站繼電保護設備由于其數(shù)字化特點所以其壽命更長，可靠性更高，對這種數(shù)字化保護裝置建立其數(shù)學模型時應考慮數(shù)字產品的具體特性，而傳統(tǒng)Weibull分布并不能充分考慮這一點；在考慮可修復保護系統(tǒng)可靠性時，目前主要方法多基于恒定失效率建立系統(tǒng)的馬爾可夫模型，而實際繼電保護裝置其失效率明顯是隨時間變化的，對時變失效率的模型分析很有必要；傳統(tǒng)的保護可靠性預測方法主要針對長期狀態(tài)的預測，主要針對穩(wěn)態(tài)進行預測，建立實時的可靠性預測方法對于指導實際運行有實際意義。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于提供一種智能變電站繼電保護實時可靠性預測方法，針對目前智能站繼電保護裝置數(shù)字化特性，考慮數(shù)字產品失效特性，首先從分布角度出發(fā)，建立的單個繼電保護裝置時變失效率LN分布模型，為繼電保護系統(tǒng)建模提供數(shù)據(jù)支撐。對保護系統(tǒng)的各種故障情況進行分類，然后提出單套保護系統(tǒng)的8狀態(tài)馬爾可夫模型，通過理論分析得到計算狀態(tài)轉移矩陣e^At的方法，通過計算狀態(tài)轉移矩陣與初始狀態(tài)的乘積可以得到實時的保護系統(tǒng)狀態(tài)概率，提供短時(一小時)的狀態(tài)預測，實現(xiàn)狀態(tài)評估并為狀態(tài)檢修提供參考。

為達到上述技術目的，本發(fā)明采用的技術方案具體如下：

一種智能變電站繼電保護實時可靠性預測方法，包括以下步驟：

S1:建立單個裝置故障率的二參數(shù)LN分布模型，將單個繼電保護裝置壽命歷史數(shù)據(jù)作為輸入，其故障率為累積密度函數(shù)，由式1獲得，

F(t)＝Φ[ln(t/θ)^ρ]，?式一；

其中，t為輸入的壽命數(shù)據(jù)，ρ,θ為LN分布模型的兩個變量參數(shù)；

S2：對非線性的LN分布模型進行線性轉化，進行直線擬合，求得ρ,θ的估計值進而得到PDF函數(shù)進而得到時變失效率，分別由式7和式8獲得

式中

S3：建立保護系統(tǒng)的時變馬爾可夫模型，不同狀態(tài)之間的實時轉換概率由保護裝置LN分布模型確定，分別分析其轉移概率矩陣P和轉移密度矩陣A，得出馬爾可夫實時狀態(tài)概率。