[發(fā)明專利]一種基于綜合狀態(tài)評估的GIS維修決策智能推薦方法

在審

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• 申請日: 2021-04-15
• 公開（公告）號: CN113033018A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設計）人: 李佳杰;林鈺;楊威;蒲彩霞;李茜;張安安
• 申請（專利權）人: 西南石油大學;四川銘學智能技術有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06Q10/06;G06Q10/00;G06Q50/06;G06F111/08;G06F119/02;G06F119/04
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• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開了一種基于綜合狀態(tài)評估的GIS維修決策智能推薦方法，該方法包括：通過收集設備資產信息（直接反映與間接反映資產狀態(tài)的信息，包括基礎信息、運行參數、環(huán)境資料、試驗數據、缺陷情況等），在充分了解和掌握設備資產運行、環(huán)境、維護以及設備狀態(tài)性能之間關系的基礎上，針對GIS設備開展狀態(tài)評估與風險評估，以量化的狀態(tài)指標準確、直觀地計算GIS設備當前、未來的運行狀態(tài)，每臺設備狀態(tài)評估結果與風險評估結果最終直觀地以得分數據展示，同時，基于狀態(tài)評估結果與風險評估結果，在電力企業(yè)可用的檢修資源的情況下，以定量的指標（故障率、狀態(tài)、風險等）給出合理的檢修、維護建議，從而保證了GIS設備的安全運行。

技術領域

本發(fā)明屬于氣體絕緣組合電氣設備（GIS）技術領域，尤其涉及一種基于綜合狀態(tài)評估的GIS維修決策智能推薦方法。

背景技術

隨著GIS設備的應用越來越廣泛，現有技術對GIS設備的運行管理和檢修工作，主要是根據用電負荷及相應的停電計劃，結合日常維護發(fā)現的設備缺陷，開展的設備檢修計劃。這種檢修方法，有其特定的局限性，即用電負荷高無法停電檢修、停電時間短、相關備品備件少等原因制約著GIS設備的檢修質量。在市場經濟的飛速發(fā)展，用電負荷的不斷的增加，電力設備不斷增加的情況下，這是一種可靠性不高的檢修方法。工人在檢修過程中面臨的各種技術問題主要是通過工作人員自己的經驗來進行排除和修復，但由于工作人員經驗不同，也會導致故障的檢修效率不高，出現檢修問題。

發(fā)明內容

針對現有技術的不足，本發(fā)明提出一種基于綜合狀態(tài)評估的GIS維修決策智能推薦方法，可以通過對GIS設備進行狀態(tài)和風險評估，根據評估結果來推薦最優(yōu)檢修策略，可以有效掌握GIS設備的綜合狀態(tài)情況，提高檢修質量，還能有效解決由于工作人員經驗不同，導致故障檢修效率不高的問題。

為實現上述目的，所述基于綜合狀態(tài)評估的GIS維修決策智能推薦方法包括：

步驟一：建立GIS狀態(tài)評估模型，利用GIS的關鍵特征量和基本信息，從設備狀態(tài)指數、失效概率和壽命評估三方面對GIS設備進行健康度評估，并對GIS設備的斷路器、隔離開關、接地開關、電流互感器、避雷器、電壓互感器、套管、母線七個部件按照特定標準進行打分；

步驟二：建立GIS風險評估模型，利用GIS設備實時運行數據和歷史運行數據，對GIS設備實時故障率進行計算，進而得出GIS風險等級結果；

步驟三：根據所得GIS設備狀態(tài)評估結果和風險評估結果，對GIS設備進行排序，由排序結果確定需要重點關注部件，并根據系統(tǒng)給出的檢修策略進行準確檢修。

附圖說明

圖1是本發(fā)明系統(tǒng)示意圖。

圖2是本發(fā)明風險評估模型。

圖3是反演法求取曲率系數和比例系數的模型。

具體實施方式

下面結合附圖對本發(fā)明作進一步詳細說明：

步驟一：建立GIS狀態(tài)評估模型，如圖1所示，利用GIS的關鍵特征量和基本信息，從設備狀態(tài)指數、失效概率和壽命評估三方面對GIS設備進行健康度評估，并對GIS設備的斷路器、隔離開關、接地開關、電流互感器、避雷器、電壓互感器、套管、母線七個部件按照特定標準進行打分；

其中，狀態(tài)指數是指對于每一個間隔唯一連續(xù)的、與時間成正相關的介于0至10之間的數值，0表示GIS的健康狀態(tài)很好，10表示GIS的狀態(tài)最差，其計算如公式（1）（2）（3）所示；失效概率是指用于表征每一個間隔發(fā)生故障的可能性大小的數據，其計算如公式（4）所示；壽命評估計算如公式（5）所示。

（1）

式中：為間隔在未來第n年的狀態(tài)指數；為斷路器氣室在未來第n年的狀態(tài)指數；為氣室在未來第n年的狀態(tài)指數。

（2）

式中：為氣室在未來第n年的老化狀態(tài)指數；為氣室在未來第n年的絕緣性能狀態(tài)指數；為氣室在未來第n年的機械性能狀態(tài)指數。