[發(fā)明專利]一種基于狀態(tài)評估與風險分析的變壓器檢修決策智能推薦方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110403754.1
• 申請日: 2021-04-15
• 公開（公告）號: CN113034031A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設計）人: 劉自強;林鈺;曲廣龍;劉家泰;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: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/00;G06F30/20;G06F119/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于狀態(tài)評估與風險分析的變壓器檢修決策智能推薦方法，其特征在于，所述基于狀態(tài)評估與風險分析的變壓器檢修決策智能推薦方法包括：

步驟一：對變壓器器身、繞組、鐵芯、套管、分接開關、冷卻系統(tǒng)的信息數(shù)據(jù)進行收集匯總；

步驟二：根據(jù)變壓器狀態(tài)評估體系云模型得到變壓器各部分正常、注意、異常、嚴重標準的云物元模型；

步驟三：對收集到的變壓器信息確定變壓器各部位關聯(lián)度，通過最大隸屬度原則確定變壓器部分狀態(tài)等級；

步驟四：根據(jù)變壓器故障后果數(shù)值模型和故障率模型，對變壓器風險值進行評估，得到變壓器風險嚴重等級；

步驟五：建立基于狀態(tài)與風險的變壓器檢修決策矩陣，根據(jù)檢修決策矩陣中不同情況確定檢修方式。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于狀態(tài)評估與風險分析的變壓器檢修決策智能推薦方法，其特征在于：步驟二所述，所采用的狀態(tài)評估體系指標情況通過標準云模型得到評估體系指標情況云物元模型如下：

標準云模型計算公式：

式中，表示變壓器等級期望值，表示變壓器等級標準差，和分別表示變壓器評估等級區(qū)間數(shù)值。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于狀態(tài)評估與風險分析的變壓器檢修決策智能推薦方法，其特征在于：步驟三所述，運用云物元模型對變壓器各部位進行關聯(lián)度計算，再根據(jù)最大隸屬度原則判定評估等級，采用的關聯(lián)度計算模型如下：

關聯(lián)度計算模型：

式中，表示變壓器部位關聯(lián)度值，與為云模型期望值與標準差，為變壓器實際監(jiān)測值。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于狀態(tài)評估與風險分析的變壓器檢修決策智能推薦方法，其特征在于：步驟四所述，變壓器風險值與故障發(fā)生的后果數(shù)值與故障發(fā)生的概率關聯(lián)，建立變壓器故障后果數(shù)值模型和故障率模型如下：

故障后果數(shù)值模型：

式中，表示變壓器故障后果數(shù)值，為電量價值，為符合容量，為變壓器故障持續(xù)時間；

變壓器故障率模型:

式中，表示變壓器的健康指數(shù)，表示設備的初始健康指數(shù)，B為老化常數(shù)參數(shù)，表示設備當前運行年份，表示設備投運的年份，表示變壓器故障發(fā)生率，為曲率常數(shù)，為比例常數(shù),為變壓器故障持續(xù)時間，其中C和K的取值如表1所示。

5.風險評估模型為：

式中，表示變壓器的風險值，表示變壓器故障發(fā)生率，表示變壓器故障后果數(shù)值。

6.根據(jù)權利要求1所述的一種基于狀態(tài)評估與風險分析的變壓器檢修決策智能推薦方法，其特征在于：步驟五所述，建立基于狀態(tài)與風險的變壓器檢修決策智能推薦如下：

1）通過將變壓器狀態(tài)評估等級和風險矩陣進行結合，構造出基于狀態(tài)與風險的變壓器檢修決策如表2所示；

2）確定檢修內容；

根據(jù)變壓器不同情況的運行狀態(tài)與風險等級將檢修方式分為A、B、C、D四類，相應的檢修內容如下：

A類：設備整體的檢查修理試驗以及更換故障元件；

B類：設備局部的檢查修理試驗以及更換故障元件；

C類：傳統(tǒng)的檢查修理試驗作業(yè)；

D類：帶電狀態(tài)下的檢查巡視和修理；

3）建立基于狀態(tài)與風險的變壓器檢修決策表如表2所示，根據(jù)表2可以由變壓器的狀態(tài)與風險確定檢修方式。