袁泉[1]2003年在《电力设备健康状态评估算法的设计与实现》文中指出电力企业为了提高经济效益和社会效益，要求电力没备的检修王作逐步山定期检修向状态检修过渡，直至广泛使用状态检修。这就需要对电力设备的健康状态予以及时、准确的评估。本文通过对大量现场试验数据的汇总、分析，将专家知识、模糊评判相结合，针对电力设备的预防性试验数据、绝缘在线监测和历史运行状况等诸多因素，提出电力设备健康状态评估算法；结合工作实际，完成了整个系统功能体系的概要设计，使研制完成的系统在开放性、实验结果可视化等方面能较好的满足工程需要。为试验数据的综合利用以及设备状态检修的最终实现做出了新的贡献。
张建付[2]2017年在《大数据环境下智能电网关键设备健康评估》文中研究说明伴随着数字信息化时代的快速发展,信息量也呈爆炸性增长态势。当前信息通信技术与电力生产深度融合,对电力工业的价值贡献已经从量变转变到质变,其最鲜明的体现就是电力数据成为电力工业的核心资产。目前中国的电力系统已成为世界上最大规模的关系国计民生的电力网络。电力设备的可靠性、高效运行与有效管理对电力系统的安全、稳定变得愈来愈重要。如何从海量的电力设备监测数据中快速挖掘和发现设备的健康状态与缺陷信息,成为研究者和电力企业的重要关注点。智能电网中的众多传感器会实时地产生大量数据流,对新型流式数据的分析与处理,给设备的健康评估带来了很大的挑战。数据聚类方法是数据挖掘中的一种重要的数据处理技术,许多研究人员提出了众多具有代表性的聚类算法。然而,新型流式数据的出现使得这些经典聚类算法不能直接运用,故而需要研究新的数据流分析与处理方法。云模型是将随机性与模糊性相结合,通过特定的算法实现定性、定量间不确定转换的一种模型。目前,该模型也受到众多研究者关注,并成功应用于许多领域。基于以上问题本文探讨了一种基于新型数据流聚类方法和云模型的设备健康评估方法。该方法包括离线处理和在线实时处理两个模块。离线处理模块,首先基于设备的正常状态的历史运行数据,运用聚类方法实现设备运行工况空间的划分,并计算每种工况下的设备标准状态组合高斯云;在线实时处理模块,采用流式聚类算法对智能电网设备的实时数据流进行工况辨识,并针对每个聚簇采用微簇的方法获取当前数据流的摘要信息,计算设备实时状态的组合高斯云;之后计算实时状态的组合高斯云与标准状态组合高斯云的偏离值并将其作为设备的健康指数;最后根据健康指数的大小对设备的健康状态进行分级。文末通过实例验证分析,利用风电机组的实时数据流,就本文所探讨的方法进行该风电机组的健康评估。实验结果说明该方法所得出的结论符合风电机组的实际运行情况,并能够对风电机组的健康恶化趋势进行预警。
彭炎亮[3]2016年在《基于模糊理论和时间序列分析的开关柜在线健康状态评估与预测辅助系统研究》文中研究表明开关柜作为电网系统中最关键和最复杂的设备之一,在保证电网系统的安全可靠上发挥着重要作用。但总会因为凝露、局部放电、绝缘老化、电弧光以及触头发热等一系列异常状况的发生,严重影响设备的使用寿命,甚至会诱发重大事故,造成生命财产的损失。从目前开关柜运行、维护的实际情况看,开关柜中的很多隐患都不能被实时监控,事故发生后也不能进行取证和重新推演事故发生过程;另外,在日常运行过程中,尚未对开关柜的健康状态进行科学评估,更未对其状态的变化趋势做适度预测。针对上述问题和需求,本文研究并设计了一套基于模糊理论和时间序列分析的开关柜在线健康状态评估与预测辅助系统,对开关柜的重要运行状态参数进行实时在线监测,并根据实时监测到的最新状态数据对开关柜的健康状态进行全面综合评估,同时利用系统监测采集到的历史数据对开关柜的状态变化趋势进行预测,实现了对开关柜的状态评估和事故预警,方便了巡检人员实时了解开关柜的健康状态和发展趋势,为设备检修提供重要的参考信息。首先,基于预警动态修正权重的模糊综合评判法,建立了开关柜健康状态综合评估模型,实验结果表明本文建立的评估模型符合电力行业的实际标准和需求。然后,基于粒子群优化的动态自适应指数平滑模型,以开关柜的历史监测数据作为时间序列,建立了开关柜状态变化预测模型。仿真结果表明该模型较好地把握了开关柜状态变化的趋势,有助于电力巡检人员对设备的巡检。最后,根据电力行业对开关柜实时运行状态的需求,设计了一套基于模糊理论和时间序列分析的开关柜在线健康状态评估与预测辅助系统。该系统利用传感器网络实现了数据采集、存储、管理、评估与预测一体化,对电网安全可靠运行起到了辅助决策的作用。
刘海鹏[4]2010年在《大中型水电站设备健康状态评估体系研究》文中研究说明水电设备健康状态评估作为一项确定设备技术状态的技术方法,可以及时发现设备的潜在故障,提高水电企业设备运行的可靠性和安全性,可以指导水电企业设备运行、维护和检修工作科学合理的开展,减少盲目维护、检修给企业带来的经济损失,完全契合了水电站提高其运行安全性、经济性的要求,因而成为目前水电领域研究的热点问题。论文正是在这种背景下,围绕大中型水电站设备健康状态评估中指标体系的建立、算法的制定、流程的设计以及评价等级的创建等关键技术问题展开了深入研究和讨论。论文的研究成果对提高我国大中型水电站设备管理水平具有非常重要的理论和应用价值。本文的主要研究内容有:①在分析国内外设备状态评估相关研究内容和发展现状的基础上,结合我国大中型水电站的实际情况,提出了本文研究的方向和思路。②在对水电站设备构成研究基础上,对水电站设备的重要程度进行了分析,并确定了不同设备的重要度系数。通过对水电站设备系统特性的分析,提出水电站设备系统是一个复杂网络系统的论断。③在对设备管理理论尤其是设备状态评估相关理论进行了深入研究之后,建立了水电站设备健康状态评估体系。评估体系由评估指标、评估流程、评估算法和评估等级构成。④在评估指标方面,设计了指标权重确定的方法,并制定了指标评分标准和评分方法。在评估算法方面,将复杂网络理论应用到水电站整体设备健康状态评估中,提出将水电设备健康状态评估分成单体设备评估和整体设备评估两个层次并分别进行了研究。⑤制定了水电设备健康状态评估的流程以及评估等级,并对评估等级对应的分数进行了研究。⑥在评估体系理论研究的基础上,对大中型水电站设备健康状态评估的原型系统进行了开发设计。系统构建了数据库模块、决策支持模块、健康状态评估模块和系统维护管理模块等六个功能模块,并对各模块进行了详细的设计。最后还给出了系统开发的一个实例。
张金萍[5]2004年在《基于预试数据的电力设备健康状态评估》文中研究说明随着市场经济的不断发展和电力系统规模的扩大，电力设备的状态检修体制亟待建立。对设备的健康状态做出快速、科学的评估是实现状态检修的前提条件，本文对国内外电力设备健康状态评估的发展趋势及现状进行了广泛深入的调研，完成了基于预防性试验数据的电力设备健康状态评估系统的设计与开发工作。文中运用模糊数学理论，结合专家系统，针对在线监测数据、预防性试验数据和历史运行状况数据，提出了一种电力设备健康状态评估的新算法；它可将电力设备预防性试验数据及历史数据有效组织起来，对设备健康状态进行评估。现场工程数据评估结果显示：该算法可对设备的潜伏性故障，作出准确预测。随着该系统的工程应用和不断完善，它必将为状态检修的实现作出新的贡献。
张金萍, 刘国贤, 袁泉, 杨希成, 郑明涛[6]2004年在《变电设备健康状态评估系统的设计与实现》文中研究说明运用模糊数学理论 ,结合专家系统 ,针对预防性试验数据提出了一种电力设备健康状态评估的新算法 ;它可将电力设备预防性试验数据及历史数据有效组织起来 ,对设备健康状态进行评估 ,同时设计了相应的变电设备健康状态评估系统
朱承治[7]2008年在《输变电设备优化检修（OM）若干关键技术研究》文中提出输变电设备是组成电力系统的主要元件。在当前电力需求不断增大和电力企业商业化运营的环境下,设备的可利用率和维护成本直接关系到系统运行可靠性、企业效益与市场竞争力。因此需要设备管理部门能够及时掌握设备的运行状态和健康状态,正确地对设备进行故障检测和诊断,通过合理的检修体制预防和消除设备的故障。在全面总结我国电网企业现有检修体制的基础上,借鉴其它工业领域的研究成果,提出了电网企业优化检修(Optimal Maintenance,OM)的思想:逐步减少定期检修,避免重要设备的事后检修,推行状态检修,制订以可靠性为中心的综合检修计划,保证系统的可靠性,降低检修成本。输变电设备优化检修的核心是状态检修,其实现依赖于状态监测技术、状态评估技术、故障诊断技术、检修计划优化技术,企业信息化技术的发展。本文对这几个领域的若干关键技术进行了研究,并着重以电力变压器为例进行了应用。对状态监测中的故障检测功能进行了分析。基于非线性系统辨识模型的故障检测方法要求模型本身具有较高的辨识精度,因此提出一种基于差异进化算法(Differential Evolution,DE)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的新型混合进化算法DEPSO,以及基于DEPSO的径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)模型,并应用于预测SF_6气体绝缘变压器表面温度。该模型用DEPSO算法训练RBFNN隐层中心的数量和位置,并采用递推最小二乘法确定网络输出层的权值。对某变电站SF_6气体绝缘变压器的表面温度预测结果表明:与BP网络、基于进化规划、PSO的RBFNN相比,这种建模方法具有更高的辨识精度。输变电设备的状态评估是一个多属性决策问题,需要对其状态进行合理划分,并综合考虑监测资料、工作环境、运行检修记录,建立综合的评估指标体系。以变压器为例,根据状态评估指标具有层次性和模糊不确定性的特点,提出了一种改进的证据推理方法用于评估变压器的状态。证据的初始基本概率赋值通过层次分析法及模糊评估法获取,改进的方法适用于证据间出现高度冲突的情况。实例分析表明了该方法的有效性。指标体系的建立方法和改进的证据推理方法同样适用于输电线路和断路器等输变电设备的状态评估。提出一种新颖的多分类多核学习支持向量机变压器故障诊断方法,相对于传统的两分类支持向量机,该方法具备诸多优点。算法针对单一的优化目标函数求解,只需设计一组参数,大大降低了支撑向量机在解决多类问题中模型构造和参数选择的难度;核函数是多个基核函数的组合,提高了分类的精度;将模型分解为两个凸优问题进行求解,问题的复杂度低,求解速度快。诊断实例表明,该方法能保证很高的诊断准确率,具有很好的实用性和推广性。从输变电设备检修计划编制的实际需求出发,建立了考虑多种约束条件、以系统全年可靠性指标最优为目标的检修计划优化模型。模型中考虑了设备实际状态对其故障率的转化,以及检修对故障率的影响。针对该模型的特点,提出了一种改进的免疫算法,该算法在上一代最优抗体的基础上,通过一个较小邻域范围和一个较大邻域范围的并行搜索,使得该方法具备较强的局部寻优能力和全局寻优能力,有效提高算法的收敛速度和收敛精度。通过马尔可夫链的分析,证明了本文提出该算法的全局收敛性。最后,通过对标准IEEE RTS96单区域系统进行仿真,证明了本文模型及算法的实用性。为了提高输变电设备检修决策信息平台的集成能力及系统的柔性,提出了基于面向服务架构(Services-Oriented Architecture,SOA)的输变电设备优化检修信息系统体系结构。将优化检修系统的服务划分为应用服务、业务服务及业务流程服务,并进行了详细的功能描述及建模。将公用信息模型和模型驱动的思想用于SOA开发,并基于WebServices技术实现。SOA是一种面向动态需求的企业架构模型,它为企业应用提供了一种服务驱动的分布式协同工作新模式。基于SOA的优化检修信息集成框架能适应业务和实现技术的不断变化,极大地实现了软件的重用,降低了集成的复杂性和成本。
刘树鑫[8]2013年在《电器设备绝缘状态在线监测方法研究》文中指出电器设备是电力系统中的重要元件，也是电力系统中使用量最大且耗资最多的一次设备，其可靠运行直接影响着电力系统的安全与稳定。随着电器设备的发展，固体绝缘材料以其优良的电气、化学、物理及力学特性大量的应用于电器设备中，固体绝缘结构件如灭弧筒、绝缘筒、绝缘子以及电器设备的出线套管等已经普遍的使用，根据其绝缘特点对于以大型固体绝缘结构为主绝缘体的电器设备统称为电容型电器设备。根据统计，绝缘故障是引发电器设备事故最重要的原因，因此研究电器设备绝缘状态在线监测具有十分重要意义。电器设备绝缘状态在线监测的核心问题为绝缘状态评估准确度、各项绝缘特征量指标对于绝缘状态影响的权重、复杂条件下在线获取绝缘特征量的精度、绝缘材料老化过程中绝缘特征量变化和绝缘在线动态监测硬件设计。基于此，本文开展下述工作。(1)针对电容型电器设备绝缘状态评估存在的受到多种外部、内部因素的随机性约束，建模复杂，影响评估结果的因素多，而且影响程度不同的困难，本文提出了改进加权灰靶理论对电容型电器设备绝缘状态进行评估，改进了传统灰靶理论靶心度计算过程中各项评估指标对于靶心度影响权重计算的不合理性，采用层次-熵权组合权重法计算各项指标对于绝缘状态的影响权重，利用层次分析法的主观优势结合熵权法的客观优势，确保权重计算更加科学合理，并针对电容型电器设备自身特点，给出了绝缘状态评估的分级策略，通过实验验证了该方法的有效性，为电容型电器设备检修提供可靠的参考。(2)针对电容型电器设备绝缘介质损耗值在线监测存在着测量稳定性差、抗干扰能力差、精度要求高、硬件设计复杂等问题，提出瞬时功率变换方法结合综合相对测量法测量设备的介质损耗值，可跟踪电网频率并实现电阻性电流和电容性电流的分解，不需要获取电压或者电流的具体相位信息，有效克服了由于非同步采样和非整周期采样造成的频谱泄漏和栏栅效应带来的误差，并降低对硬件水平的苛刻要求，通过综合相对测量法能够极大地降低同相母线上多台设备的相似性干扰，从而提高监测精度。(3)针对环氧树脂绝缘材料老化机理数据不完善，严重制约电容型电器设备绝缘状态在线监测，本文开展了数千小时的加速老化试验，系统的研究了环氧树脂绝缘材料在逐步老化过程中，绝缘特征量在老化过程中的变化规律。为电容型电器设备绝缘状态监测的评估以及故障诊断提供科学、可靠的数据支撑。(4)针对电容型电器设备绝缘状态评估体系建立过程中需要同时监测8种指标，继而带来的在线监测项目繁多、采样路数众多和数据存储量大的难点，以固体环网柜为研究对象展开研究，提出DSP+CPLD+USB实时监测策略，在PCB电路板制作中充分考虑了抗电磁干扰能力，以此为基础完成了固体环网柜绝缘在线监测系统的研制，实现了各项指标的同时监测，保证了各项绝缘指标的精确度，为设备绝缘状态评估的准确性提供保证。
王丹丹[9]2011年在《室内10kV真空开关柜安全运行状态评估策略的研究》文中指出室内10kV真空开关柜在电力行业中起着非常重要的作用，如果开关柜中的设备发生故障会影响整个系统的正常运行，可能导致局部甚至广大地区的停电，造成巨大的经济损失。因此，本文研究了室内10kV真空开关柜运行状态评估的策略方法，为10kV真空开关柜性能评估、合理使用和安全工作提供了基本的信息和科学的依据，以达到了解和掌握开关柜的运行状况，满足现代社会对室内10kV真空开关柜状态检修的要求。文章在分析了室内10kV真空开关柜各部分工作原理的基础上，总结了开关柜在运行过程中出现的异常现象及其原因，然后确定了能反映开关柜故障征兆的一系列参数，并且对特征参数的提取方法和传感器的选型上进行了研究。其次从真空开关柜的状态评估要求和实际可操作性出发，确定真空开关柜评判模型的评语集及隶属函数；利用层次分析法(AHP)，确定了各因素在评判模型中的权重分配；根据开关柜的实际情况，提出了基于模糊综合评判算法的开关柜工作状态评估方法。最后为了进一步判断10kV真空开关柜设备在发生异常时的具体类型及其原因，建立了基于神经网络的10kV真空开关柜运行状态健康诊断系统。通过实例验证，利用模糊综合评判算法对室内10kV真空开关柜的各个部件进行状态评估，这种方法可以有效地将开关柜工作状态的几种参数结合起来，能够评估出真空开关柜每个元件的工作性能；通过MATLAB仿真实验验证了基于神经网络的开关柜健康诊断系统的准确性，能够及时了解室内10kV真空开关柜具体的异常类型运行状况，能更好的判断出室内10kV开关柜的运行状态。
王玘[10]2018年在《基于健康状态的高速铁路牵引供电系统主动维护策略研究》文中研究表明随着近年来我国高速铁路的飞速发展,以及“一带一路”战略的提出,海内外的投运的大规模、网络化的高速铁路将迎来一个全面运营维护的时期。牵引供电系统作为高速列车的唯一动力来源,其健康高效地服役至关重要,随着运营里程的累积、服役时间的增加和设备性能的退化,牵引供电系统的安全隐患必将逐渐暴露出来,维修维护压力也将与日俱增。而现有针对牵引供电系统的维修理论与技术的发展严重滞后,存在很强的“被动性”,包括:设备与系统的运行状态判断不准确、不全面;故障的判断与处理方式存在缺陷;维修维护模式十分落后。因此,亟需发展一种“主动性”的维护理论与技术,通过对牵引供电系统制定并实施主动维护策略,大大提高设备服役能力和系统工作效率,节约大量的运营维护成本,有效减少运营维护人员的工作量和工作压力,为海内外高速铁路向全面运营维护期的转型保驾护航。论文首先分析了高速铁路牵引供电系统在其服役运行和维修活动中表现出的多时空尺度性、动态性和随机性的特性。围绕这些特性提出了牵引供电系统主动维护的新理念,指出主动维护应围绕“全寿命服役周期的健康状态”来开展、主动维护具有大数据性、主动维护的决策过程具有多属性、主动维护的实施手段具有多阶段的普适性、主动维护策略应充分考虑现场实际情况并具有“量身定制”的特点。在此基础上构建了牵引供电系统主动维护的理论研究内容与技术实现途径,形成了牵引供电系统主动维护的理论框架。全面准确地掌握牵引供电设备和系统的健康状态是主动维护核心与基础,为此论文研究了高速铁路牵引供电设备和牵引供电系统的健康状态评估方法。采用层次分析法(The Analytic Hierarchy Process,简称AHP)构建了系统健康状态的分层分析模型,并利用模糊统计的方法,通过引入模糊隶属度来修正权重,以消除认知的随机性对评估结果的影响,将具有多时空尺度性的多源异构监测、检测数据统一为健康值,以逐层向上地评估各个设备、子系统以及系统的健康状态。实例分析结果表明,所提出的健康状态评估方法能全面、准确、直观、定量地表征牵引供电设备及牵引供电系统当前所处的健康状态。对于牵引供电设备的主动维护策略,服役于牵引负荷环境下的牵引供电设备在自身寿命衰退的同时也遭受着外部的负荷冲击,其故障失效由损耗型的软故障与突发型的硬故障共同导致。为此论文利用随机过程建立了牵引供电设备的服役性能退化及失效模型,结合软、硬故障的竞争失效机理推导了设备的可靠性指标,基于完全维修的模型假设提出了“监—检—修结合”的牵引供电设备主动维护策略,推导了经济性指标并定义了可靠度成本率来评价维护策略性能,研究了主动维护决策与优化方法,以通过优化决策变量达到维护策略的最佳性能。实例分析结果表明,对于以气体绝缘开关设备(Gasinsulated Switchgear,简称GIS)高压柜为例的牵引供电设备,可以通过配置其最优的检测周期和负荷冲击阈值,使主动维护策略达到设备可靠性和维护经济性之间的最佳平衡。为更精确地描述牵引供电设备的真实服役性能退化与故障失效过程,同时更切实地指导牵引供电设备主动维护策略的制定。论文考虑了软硬故障的耦合性、硬故障的时间阈值和不完全维修等现场实际情况,建立了软、硬失效时空耦合模型,用极限冲击模型和δ—冲击模型描述硬故障的时空双阈值,用耦合性描述了软故障中负荷冲击对寿命衰退的加速效应,基于特征函数的表达推导了设备可靠性指标,结合可靠性和可维护性推导了可用性指标,并定义了可用度成本率作为主动维护策略性能的评价,在此基础上研究了现场实际情况下主动维护决策与优化方法。实例分析结果表明,考虑不完全维修的牵引供电设备主动维护策略,不仅比完全维修模型假设下的主动维护策略更加贴近现场实际,还实现了对目前现场所采用的实际维修策略的有效改进。对于牵引供电系统的主动维护策略,论文对现阶段的和未来可能采用的牵引供电系统的维修方式及其优缺点进行分类与总结,建立了维修方式集,分析了系统在服役运行和维修活动中的各种属性,建立了影响因素集,提出应用网络分析法(Analytic Network Process,简称ANP)进行主动维护决策,在建立主动维护的ANP决策模型的基础上,对各维修方式进行综合权重的求取与排序,定量地给出了牵引供电系统维修方式的优先顺序。实例分析结果表明,该方法能准确而深刻地描述具有多层交错网络结构的决策客体,在保证决策过程中权重分配的客观合理性的基础上决策出牵引供电系统维修方式的最优排序。无论对牵引供电设备还是牵引供电系统的主动维护策略,采用灵敏度分析的方法,可以掌握决策优化结果随模型参数或权重分配的变化规律,以针对具有时间和空间差异性的牵引供电设备和系统,灵活地调整主动维护策略来达到最佳维护效果,实现了主动维护多阶段的普适性以及“量身定制”的特点。主动维护策略的研究,使牵引供电设备和牵引供电系统在其全寿命服役周期内能始终保持优良的健康状态,以用低成本、高效率的维护策略维持设备和系统的最佳服役性能,来保证牵引供电系统为高速铁路提供全天候、全方位的优质电能,从而保障海内外数万公里高速铁路的安全、可靠、经济运行。
参考文献：
[1]. 电力设备健康状态评估算法的设计与实现[D]. 袁泉. 华北电力大学（北京）. 2003
[2]. 大数据环境下智能电网关键设备健康评估[D]. 张建付. 华北电力大学. 2017
[3]. 基于模糊理论和时间序列分析的开关柜在线健康状态评估与预测辅助系统研究[D]. 彭炎亮. 安徽师范大学. 2016
[4]. 大中型水电站设备健康状态评估体系研究[D]. 刘海鹏. 重庆大学. 2010
[5]. 基于预试数据的电力设备健康状态评估[D]. 张金萍. 华北电力大学（北京）. 2004
[6]. 变电设备健康状态评估系统的设计与实现[J]. 张金萍, 刘国贤, 袁泉, 杨希成, 郑明涛. 现代电力. 2004
[7]. 输变电设备优化检修（OM）若干关键技术研究[D]. 朱承治. 浙江大学. 2008
[8]. 电器设备绝缘状态在线监测方法研究[D]. 刘树鑫. 沈阳工业大学. 2013
[9]. 室内10kV真空开关柜安全运行状态评估策略的研究[D]. 王丹丹. 河南理工大学. 2011
[10]. 基于健康状态的高速铁路牵引供电系统主动维护策略研究[D]. 王玘. 西南交通大学. 2018