（国网河北省电力公司电力科学研究院 河北石家庄 050021）
摘要：智能变电站通信系统的可靠性直接决定了智能变电站的可用性。本文根据模糊可能性和T-S模糊门构造智能变电站通信网络系统的T-S模糊故障树，通过基本事件的模糊失效率推导出系统失效的模糊可能性。该方法克服了传统故障树分析方法对大量故障数据和需对故障机理有深入研究的依赖，丰富了传统的智能变电站通信系统可靠性评估方法。
关键词：T-S模糊故障树；智能变电站；通信网络
0 引言
智能变电站[1]为智能电网提供标准的、可靠的节点支撑，而其通信系统的可靠性直接决定了智能变电站的可用性。以往智能变电站通信系统的可靠性度量都是从概率的角度基于单个元件的失效率构建故障树[2]、贝叶斯网络[3]或是马尔科夫过程[4]来对系统的可靠性进行定量分析。然而智能变电站中运行着大量的大型成套设备，系统复杂且昼夜连续运行，其可靠性实验无法在实验室进行，有时在历史数据缺乏或系统环境的变化对元件故障率影响具有不确定性等情况下，常规的可靠性分析方法无法准确的获得单个元件的概率可靠性，且在系统建模时，一个元件从“完好”到“故障”是一个相互渗透相互转化的过程，不能明确失效的含义（故障程度具有不确定性），在可靠性分析中表现出逻辑门的模糊性和部件状态的模糊性。
本文根据模糊可能性和T-S模糊门构造智能变电站通信网络系统的T-S模糊故障树，通过基本事件的模糊失效率推导出系统失效的模糊可能性，该方法克服了传统故障树分析方法对大量的故障数据和需对故障机理有深入研究的依赖，丰富了传统的智能变电站通信系统可靠性评估方法。
1 T-S模糊故障树
1.1 基于四边形隶属函数的模糊数
通常用F表示某个函数，称它为模糊数的一个基准函数，本文将F描述为四边形隶属函数，即有
（1）
其中，模糊数支撑集的中心为F0，左右支撑半径分别为sl和sr，左右模糊区为ml和mr，模糊数F0称为由隶属函数F描述的模糊数，如图1所示。
图1 四边形模糊数的隶属函数
根据图1，F0模糊数的隶属函数有如下定义：
（2）
四边形隶属函数变为三角形函数当且仅当sl=sr=0时；模糊数变为确定数当且仅当支撑半径为0且ml=mr=0时。
若
为第i个部件的失效率，则模糊数
为其模糊可能性。如果这个部件的历史数据丰富，则令支撑半径为0，且模糊区为0，即认为其失效率是确定的。通常失效程度可以在[0，1]区间上选取模糊数来描述，一般可认为模糊数的隶属函数左右对称，即
， 。本节用模糊数来描述部件的失效程度，将由历史经验得到的失效概率用模糊数表示为模糊可能性，以此来反映部件失效概率的不确定性。
1.2 T- S模糊门和T- S模糊故障树
T- S模型[5]是一种万能逼近器，由一系列IF- ELSE模糊规则组成，具体表述如下：
已知规则l（ l=1，2，…，m），设
为前件变量，
为模糊集，其隶属函数为
。
如果z1为Sl1且z2为Sl2
为且…，则Y为Yl。T- S模型的输出为
（3）
其中
满足
为
的归一化子集，由如下公式计算：
（4）
式（4）中
为模糊规则l的满足程度，由如下公式计算：
（5）
设Y为基本事件x1，x2，…，xn的上级事件，则它们间的联系可由图2描述。
图2 T- S模糊门
设上级事件Y与基本事件x1，x2，…，xn的失效程度分别是模糊数
和
，且满足
则T- S模糊门可表示为如下模糊规则：
已知规则l（ l=1，2，…，m）；
（6）
其中
（7）
上式中
表示第l条规则中
对相应模糊集的隶属程度。
令
为基本事件失效度的模糊可能性，则规则l执行的可能性为：
（8）
由此可得上级事件的模糊可能性为：
（9）
图3 T- S模糊门故障树
若基本事件当前状态已知，则利用式（6）可计算出上级事件的模糊可能性；若基本事件模糊可能性已知，则利用式（9）可计算出上级事件的各种模糊可能性。
用模糊数描述失效率和失效程度，用T- S模糊门描述事件间不确定联系，构造出T- S模糊门故障树（TS- FTA），图3是一个简单的T- S模糊门故障树，图中1、2、3、4、5是基本事件，a和b为T- S模糊门。可由基本事件的模糊可能性得到顶事件的模糊可能性。
3 结论
模糊可靠性理论无论在理论研究还是工程应用方面都还处于初始发展阶段，针对智能变电站通信网络系统的模糊可靠性研究还几乎没有。本文通过智能变电站通信网络系统的T-S模糊故障树分析、利用基本事件的模糊失效率推导出系统失效的模糊可能性的方法克服了传统故障树分析方法对大量的故障数据和需对故障机理有深入研究的依赖，丰富了传统的智能变电站通信系统可靠性评估方法，为智能变站站通信网络状态监测和定期检修提供了有力的理论依据。本文的研究是对模糊可靠性度量方法工程化应用的一种有效探索。
参考文献：
[1]国家电网公司. Q/GDW383-2009，智能变电站技术导则. 北京：中国电力出版社，2009.
[2]韩小涛，尹项根，张哲. 故障树分析法在变电站通信网络可靠性分析中的应用. 电网技术，2004，28（1）：56- 59.
[3]霍利民，朱永利. 一种基于贝叶斯网络的电力系统可靠性评估新方法. 电力系统自动化，2003，27（5）：36- 40.
[4]Lars Andersson，Klaus- Peter Brand，Christoph Brunner，et al. Reliability Investigations For SA communication Architectures Based On IEC 61850.In. Proceedings of IEEE Power Tech 2005.Russia，2005. 1- 7.
[5]T Takagi，M Sugeno. Fuzzy identification of system and its applications to modeling and control. IEEE Trans on Syst，Man and Cyb，1985，15（1）：116- 132.
论文作者:刘婷,赵建利,王艳,王霄,李宣义
论文发表刊物:《电力设备》2017年第33期
论文发表时间:2018/4/17
标签：模糊论文; 变电站论文; 故障论文; 智能论文; 事件论文; 可靠性论文; 可能性论文; 《电力设备》2017年第33期论文;