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摘要：随着智能变电站的不断建设和监测技术的不断发展，对继电保护系统进行状态检修成为可能。然而，现有的继电保护状态检修研究大多是基于定性分析，缺乏科学合理的定量理论研究。在此基础上，结合智能变电站继电保护系统各组成部分的故障机理、类型和演化特征，将影响设备运行状态的因素分为长期演化型和短期突变型。建立DTDS模型，考虑设备老化、维修回归等因素的影响，描述不同工况下各部件的故障率分布模型。其中，用最小二乘法求解DT模型，用Gamma分布描述DS模型。在此基础上，建立了单继电保护系统和双继电保护系统的风险评估模型，以优化智能变电站继电保护系统的维护策略。
关键词：智能变电站；继电保护系统；状态检修；DTDS模型；风险评估
继电保护作为智能变电站的重要组成部分，其正常运行对电力系统的运行有着非常重要的影响。因此，提高继电保护的可靠性是智能变电站建设的重要目标之一。目前，随着保护装置、通信系统等状态监测手段的不断发展，智能变电站继电保护系统实施状态检修已成为提高继电保护可靠性的重要手段。降低设备故障的概率，是智能变电站继电保护系统建设的一个重要方向。因此，利用先进的监测技术和设备对继电保护系统进行状态监测，并根据监测结果制定合理的维护策略，提高继电保护系统的可靠性，已成为继电保护研究的重要内容之一。
1 继电保护系统组件信息分类
从设备的各种信息中获取数据，提取具有共同特征的信息，并通过一定的模型描述设备的未来发展趋势，是设备状态维修的重要环节之一。设备数据信息的分类是继电保护系统维护的基础和重要依据。设备数据信息的不合理分类将难以正确提取信息的共性特征，影响设备的预测规律和继电保护系统的维护策略。继电保护系统的数据信息包括原始数据、运行数据、维护信息、监控信息、测试信息和巡检信息。不同故障特征的数据特征是部件在不同运行条件下的特征。本文利用构件失效率模型来描述构件的变化趋势。当设备在正常运行状态下运行时，部件的失效率受材料疲劳、设备老化、前期维护等因素影响较大。当部件在恶劣条件下运行时，可以通过状态信息、测试信息等对运行状态进行监控。检验数据和其他数据被识别。因此，本文将影响继电保护系统元件失效率的因素，如设备老化、家庭缺陷、维护等，归类为长期演化因素，并对监测数据、测试数据、巡检数据进行分类，以表征继电保护系统元件的失效率。部件的时间特性，作为影响部件故障率的短期突变信息。
2 组件失效率预测模型
构件失效率受长期演化和短期突变两个因素的影响。不同的影响因素使构件具有不同的状态特征。本文提出了一种DTS模型来描述组件随时间的变化。其中DTDS模型由DT模型和DS模型两部分组成。用DT模型描述老化和材料疲劳引起的失效率分布规律，用DS模型描述构件短期突变引起运行突变的特征。目前，DTDS理论已被广泛应用于机电设备等许多研究领域。根据继电保护元件的故障机理和演化特征，提出了适合于继电保护各元件的DTDS模型，以描述各元件运行状态的变化趋势。
2.1 基于最小二乘法拟合的DT模型
组件性能的劣化是由自身原因和外因两类因素的共同作用造成的。对继电保护设备来说，在忽略人工和外因的影响下，设备长期演变规律与时间的关系通常可用浴盆曲线来描述。在此，用Weibull分布描述设备的长期演变规律。其中，Weibull分布是近年来在设备寿命可靠性分析中应用较为广泛的一种模型，可整体反映元件在不同运行时期的整个变化趋势。此外，生产厂家已在组件出厂前进行了相应的测试，所以在实际分析中，组件的早期故障期可略去不计。因此，通过Weibull分布模型描述继电保护系统二次设备故障率分布曲线，可得到浴盆曲线中的偶然失效期与老化失效期的曲线。
2.2 基于状态监测信息的DS模型
构件失效率的变化不仅与构件老化等长期演化因素有关，还与短期突变因素有关。当构件的运行条件恶化时，短期突变因子比长期演化因子更明显，这将导致构件在短时间内失效。因此，构件失效率分布模型还需要考虑构件在恶劣工况下的运行变化规律。在恶劣的运行条件下，部件失效率的短期变化极其复杂。根据《继电保护系统状态检修导则》，提取监测信息和巡检信息。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆将这些数据反映的状态变量作为短期突变因子的状态变量，并根据相应的评分机制描述短期突变。
2.3 考虑检修回归的组件故障率模型
检修是影响构件故障率分布的重要因素。已修复的部件不能根据原始故障率分布模型进行分析。建立考虑维修效果的故障率分布模型是必要的。经过一段时间的运行，部件的故障率增加。对继电保护系统进行预防性检修。否则，如果部件的故障率增加到一定程度，继电保护系统将失效。预防性维修可以降低设备的故障率，这体现在故障率分布曲线上部件使用寿命的维修有效性。然而，由于设备本身受材料老化的影响，维修不能恢复设备的状态为新，所以维修只能在一定程度上修复设备的劣化程度，特别是对于因增量而引起的短期突变。构件的有效使用寿命不能恢复到上次维修后的等效使用寿命，在维修的影响下，直到达到技术门槛，构件失效或失效率仍呈上升趋势。因此，检修只延长部件的使用寿命。
3 继电保护系统风险评估模型
3.1 检修风险
变电站继电保护系统的状态检修是在继电保护元件发生故障之前进行的一种预防性检修。它降低了部件的故障率，同时也带来了电网停电造成的电网损耗。继电保护系统的状态检修是计划停电。损失费用包括大修费用和计划检修费用在检修范围内。
3.2 误动和拒动风险
继电保护系统的故障风险包括误操作风险和拒动风险。其中，误操作的风险是由非计划负荷转移引起的损失和其他后果，包括非计划停电损失成本和维护成本。
3.3 综合风险
继电保护系统状态检修能有效减小保护系统失效发生的次数，但并不能完全消除突发故障。因此，继电保护系统风险损失计算必须考虑检修费用、误动风险损失以及拒动风险损失。
4 检修周期内保护系统累计失效概率
从以上部分可以看出，继电保护系统的风险评估与系统的累积失效概率有关。继电保护系统在两个维护周期内需要求出累积失效概率和累积失效概率。假设继电保护系统从当前状态在Q时刻进行修复，则可以计算从上一次维护到下一次维护的每个部件的累积失效概率。由于继电保护系统包括单保护系统和双保护系统两种结构模式，因此不同配置模式的检修间隔不同。分别解决了两种组网模式在大修间隔中的累积失效概率。
5 结论
本文结合智能变电站继电保护系统各组件的故障机理和演变特点，综合考虑保护动作特性和检修回归等影响因素，建立了中低压等级智能变电站继电保护系统的检修决策模型，对继电保护系统状态检修的开展与推广具有重要的指导作用。与现有状态检修方案相比，本文方法具有如下优势。
提出建立DTDS模型描述设备的运行工况，能较好地描述不同影响因素对设备运行规律的作用；其中，用最小二乘法拟合受长期演变因素影响的DS模型，并提出用Gamma分布描述短期骤变因素影响的DT模型。
根据继电保护系统的配置方式、误动和拒动特性以及设备检修回归等影响，并结合风险评估理论建立了继电保护系统的状态检修决策模型。
本文计算所得的继电保护系统最佳检修周期，不仅能避免继电保护系统因“过检”而导致电网检修风险增加，同时还能避免因“欠检”而造成的电网故障风险增加。
本文所提方法不仅对单套保护系统和双重化保护系统适用，对其他串并联等混联系统同样有效。
参考文献：
[1]国家电网公司.继电保护状态检修导则[S].2010.
[2]徐长宝，庄晨，蒋宏图.智能变电站二次设备状态监测技术研究[J].电力系统保护与控制,2015,43(7):127-131.
论文作者:达瓦
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第31期
论文发表时间:2019/1/15
标签：继电保护论文; 系统论文; 模型论文; 状态论文; 设备论文; 故障率论文; 构件论文; 《建筑学研究前沿》2018年第31期论文;