CN108808673A - 一种保护装置风险度的确定方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种保护装置风险度的确定方法及***。该方法包括：确定保信***所能监测到的故障模式，所述保信***对所述保护装置的运行数据进行实时采集；根据保信***采集的保护装置的运行数据，确定所述运行数据中所述保护装置所有的异常状态信息；确定各异常状态信息所属的故障模式；根据各异常信息所属的故障模式对保护装置以及保护***的影响度，确定所述保护装置的风险度。本发明提供的保护装置风险度的确定方法及***能够准确的自动完成对保护装置风险度的在线预测，而且，具有节约人力、可靠性强的特点。
Description
技术领域
本发明涉及继电保护状态检修领域，特别是涉及一种保护装置风险度的确定方法及***。
背景技术
以可靠性为中心的维修RCM提出了潜在故障的概念：认为故障的萌生、发展是有其客观规律的。而状态监测技术的进展，使设备维修人员可以采用更加准确的方法来确定潜在故障的净P-F间隔期，从而制定合理的检查频率，避免过剩检修，保证设备长周期运行。其中可将保护装置在线监测可靠度预计值作为识别正常状态与存在潜在故障的特征量。可靠性工程理论应用到电力***企业已经经历了40多年历程，特别是进入二十一世纪后随着状态检修工作的开展，可靠性工程理论在电力行业得到大力应用。分析应用的领域主要表现在设备可靠性设计、制造工艺等方面，在电力***运行维护领域主要是一次设备运行可靠性分析应用的比较多，对电力***继电保护运行维护方面应用研究相对较少，随着国网公司制定了《继电保护状态检修导则》文件之后，对继电保护运行可靠性研究得到了重视，目前开展的继电保护运行可靠性工作，主要依据继电保护状态检修评价规程规定，人工收集反应保护装置运行状态的基础资料，巡视、检修、保护动作等方面动态记录发现的缺陷资料，按照评价规程给出的计算保护部件可靠性要素和方法，进行管理层面继电保护装置离线可靠性分析，开发了各种需求的继电保护可靠性分析软件产品。离线可靠性分析工作的特点表现为：人工收集资料、人工分析资料、人工计算可靠性或将用于可靠性分析的资料录入到继电保护状态可靠性分析软件***中实现部分自动化可靠性预计功能。此种方式不能实现在线监测和预测可靠性指标，而且，实时性差，只能做到宏观了解电网中运行的各个保护装置工作状态(可靠性分析随评价规程规定一般正常状态2—3/年次)，此外，工作主要依靠人员参，其表现出工作量大，同时存在一定的工作难度。随着电网规模扩大这种管理层面可靠性分析的模式需要花费大量的人力和资金，且不能保证实时的掌握保护装置运行可靠性。
发明内容
本发明的目的是提供一种保护装置风险度的确定方法及***，能够准确的自动完成对保护装置风险度的在线预测，而且，具有节约人力、可靠性强的特点。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种保护装置风险度的确定方法，所述方法包括：
确定保信***所能监测到的故障模式，所述保信***对所述保护装置的运行数据进行实时采集；
根据保信***采集的保护装置的运行数据，确定所述运行数据中所述保护装置所有的异常状态信息；
确定各异常状态信息所属的故障模式；
根据各异常信息所属的故障模式对保护装置以及保护***的影响度，确定所述保护装置的风险度。
可选的，所述确定保信***所能监测到的故障模式，具体包括：
获取配置内部对象信息文件，所述配置内部对象信息文件中包含所述保护装置的运行数据与保护装置内部各部件状态的对应关系；
根据配置内部对象信息文件，确定所述保信***所能监测到的故障模式。
可选的，所述故障模式包括：功能硬件故障、软件故障、数据异常、异常启动、电源故障、通信故障、电流测量采集异常、配置错误、定值错误、开关量采集异常、开出量异常、电压测量采集异常、操作为确认、时钟同步故障、人工交换硬件故障、装置上电初始化、二次控制回路故障、失灵保护启动异常、环境温湿度异常、光信号异常、GOOSE网通信故障和长期不能复归。
可选的，所述根据各异常信息所属的故障模式对保护装置以及保护***的影响度，确定所述保护装置的风险度，具体包括：
根据保护装置的运行数据统计各所述故障模式发生的频率；
根据保护装置的运行数据统计各所述故障模式在统计时间内发生故障的累计持续时间；
根据p＝g/s计算各故障模式的发生概率，其中，p为所述故障模式的发生概率，g为所述故障模式在统计时间内发生故障的累计持续时间，s为统计时间；
根据t＝f*i*p计算各故障模式的风险度，其中，t为所述故障模式的风险度，f为所述故障模式的发生频率，i为所述故障模式的影响度，p为所述故障模式的发生概率，i＝a+b+c+d+e，a为所述故障模式对保护装置功能的影响度，b为所述故障模式对保护***功能的影响度，c为所述故障模式对保护装置可靠性的影响度，d为所述故障模式对保护***可靠性的影响度，e为所述故障模式对保护***风险性的影响度；
将所述保护装置运行数据中异常信息所对应的各故障模式的风险度的值累加，得到所述保护装置的风险度。
可选的，在所述根据保信***采集的保护装置的运行数据，确定所述运行数据中所述保护装置所有的异常状态信息之后，在所述确定各异常状态信息所属的故障模式之前，还包括：
记录所述保护装置所有的异常状态信息。
本发明还提供了一种保护装置风险度的确定***，所述***包括：
故障模式确定模块，用于确定保信***所能监测到的故障模式，所述保信***对所述保护装置的运行数据进行实时采集；
异常状态信息确定模块，用于根据保信***采集的保护装置的运行数据，确定所述运行数据中所述保护装置所有的异常状态信息；
所属故障模式确定模块，用于确定各异常状态信息所属的故障模式；
保护装置风险度确定模块，用于根据各异常信息所属的故障模式对保护装置以及保护***的影响度，确定所述保护装置的风险度。
可选的，所述故障模式确定模块，具体包括：
配置内部对象信息文件获取单元，用于获取配置内部对象信息文件，所述配置内部对象信息文件中包含所述保护装置的运行数据与保护装置内部各部件状态的对应关系；
故障模式确定单元，用于根据配置内部对象信息文件，确定所述保信***所能监测到的故障模式。
可选的，所述故障模式包括：功能硬件故障、软件故障、数据异常、异常启动、电源故障、通信故障、电流测量采集异常、配置错误、定值错误、开关量采集异常、开出量异常、电压测量采集异常、操作为确认、时钟同步故障、人工交换硬件故障、装置上电初始化、二次控制回路故障、失灵保护启动异常、环境温湿度异常、光信号异常、GOOSE网通信故障和长期不能复归。
可选的，所述保护装置风险度确定模块，具体包括：
故障模式发生频率统计都单元，用于根据保护装置的运行数据统计各所述故障模式发生的频率；
故障持续时间统计单元，用于根据保护装置的运行数据统计各所述故障模式在统计时间内发生故障的累计持续时间；
故障模式发生概率计算单元，用于根据p＝g/s计算各故障模式的发生概率，其中，p为所述故障模式的发生概率，g为所述故障模式在统计时间内发生故障的累计持续时间，s为统计时间；
故障模式风险度计算单元，用于根据t＝f*i*p计算各故障模式的风险度，其中，t为所述故障模式的风险度，f为所述故障模式的发生频率，i为所述故障模式的影响度，p为所述故障模式的发生概率，i＝a+b+c+d+e，a为所述故障模式对保护装置功能的影响度，b为所述故障模式对保护***功能的影响度，c为所述故障模式对保护装置可靠性的影响度，d为所述故障模式对保护***可靠性的影响度，e为所述故障模式对保护***风险性的影响度；
保护装置风险度计算单元，用于将所述保护装置运行数据中异常信息所对应的各故障模式的风险度的值累加，得到所述保护装置的风险度。
可选的，所述***还包括：
记录模块，用于记录所述保护装置所有的异常状态信息。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供的保护装置风险度的确定方法及***，以保信***采集的保护装置的运行数据为数据源，结合配置内部对象信息，完成了保护装置运行异常信息的自动提取及归类，使用故障模式与影响度可靠性分析方法，实现了继电保护装置在线风险度的预测，为实时掌握继电保护运行状态开展状态检修工作提供了状态数据支持，而且，具有节约人力、可靠性强的特点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例基于保信***的保护装置风险度的确定方法流程图；
图2为本发明实施例基于保信***的保护装置风险度的确定***结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种保护装置风险度的确定方法及***，能够准确的自动完成对保护装置风险度的在线预测，而且，具有节约人力、可靠性强的特点。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例基于保信***的保护装置风险度的确定方法流程图，如图1所示，本发明提供的基于保信***的保护装置风险度的确定方法包括以下步骤：
步骤101：确定保信***所能监测到的故障模式，所述保信***对所述保护装置的运行数据进行实时采集；依据继电保护及故障录波信息主站***实时采集运行数据，并按接口标准导出第三方应用软件开发的保护装置配置文件内部对象信息，配置辨识保护装置直接反应运行异常状态的信息，作为筛选实时采集信息用于状态检修需要的评价保护装置运行性能过滤条件；
步骤102：根据保信***采集的保护装置的运行数据，确定所述运行数据中所述保护装置所有的异常状态信息；接收继电保护及故障录波信息主站***实时采集运行数据，并按接口标准导出第三方应用软件开发的实时采集信息文件，按照辨识配置信息筛选出直接反应保护装置运行异常状态信息；
步骤103：确定各异常状态信息所属的故障模式；
步骤104：根据各异常信息所属的故障模式对保护装置以及保护***的影响度，确定所述保护装置的风险度。
其中，步骤101具体包括：
获取配置内部对象信息文件，所述配置内部对象信息文件中包含所述保护装置的运行数据与保护装置内部各部件状态的对应关系；
根据配置内部对象信息文件，确定所述保信***所能监测到的故障模式。
对故障模式信息按照运行异常信息反映所属部件及影响度相同的原则进行归类，以归类信息给出定量计算各项指标评价标准，所述故障模式包括：功能硬件故障、软件故障、数据异常、异常启动、电源故障、通信故障、电流测量采集异常、配置错误、定值错误、开关量采集异常、开出量异常、电压测量采集异常、操作为确认、时钟同步故障、人工交换硬件故障、装置上电初始化、二次控制回路故障、失灵保护启动异常、环境温湿度异常、光信号异常、GOOSE网通信故障和长期不能复归。归类信息给出定量计算各项影响度指标，包含保护装置功能影响、保护***功能影响、保护装置可靠性影响、保护***可靠性影响、保护***安全性(风险评估)影响等定量评价指标，参见表一。
表一
对保护功能的影响度，影响等级分为：丧失功能，性能下降(影响保护的正确行为)，无影响。②保护***影响度：分析装置及外部因素发生的缺陷/故障模式，对保护***功能的影响度，影响等级分为：丧失功能，性能下降(影响保护的正确行为)，无影响。③保护装置可靠度影响度：分析装置本身发生的缺陷/故障模式，对保护装置可靠度的影响度，影响等级分为：可靠度下降，无影响。④保护***可靠度影响度：分析装置及外部因素发生的缺陷/故障模式，对保护***可靠度的影响度，影响等级分为：可靠度下降，无影响。⑤保护***本身风险影响度：分析装置及外部因素发生的缺陷/故障模式，对保护***本身所带来的风险影响度，影响度等级分为：造成保护***拒动或误动风险存在，无影响。并为各影响度确定定量评分的标准。参见表二。
表二
步骤104具体包括：
根据保护装置的运行数据统计各所述故障模式发生的频率；
根据保护装置的运行数据统计各所述故障模式在统计时间内发生故障的累计持续时间；
根据p＝g/s计算各故障模式的发生概率，其中，p为所述故障模式的发生概率，g为所述故障模式在统计时间内发生故障的累计持续时间，s为统计时间；若在统计时期内没有发生特定故障模式事件时其概率为零；
根据t＝f*i*p计算各故障模式的风险度，其中，t为所述故障模式的风险度，f为所述故障模式的发生频率，i为所述故障模式的影响度，p为所述故障模式的发生概率，i＝a+b+c+d+e，a为所述故障模式对保护装置功能的影响度，b为所述故障模式对保护***功能的影响度，c为所述故障模式对保护装置可靠性的影响度，d为所述故障模式对保护***可靠性的影响度，e为所述故障模式对保护***风险性的影响度；
将所述保护装置运行数据中异常信息所对应的各故障模式的风险度的值累加，得到所述保护装置的风险度。
在步骤102与步骤103之间还包括：
记录所述保护装置所有的异常状态信息。记录保护装置运行异常信息，作为后续分析保护装置致命度/风险度指标的故障模式信息。
本发明提供的保护装置风险度的确定方法，以保信***采集的保护装置的运行数据为数据源，结合配置内部对象信息，完成了保护装置运行异常信息的自动提取及归类，使用故障模式与影响度可靠性分析方法，能够方便、准确地完成继电保护装置在线风险度的预测，及时发现继电保护装置的运行异常状态，为实时掌握继电保护运行状态开展状态检修工作提供了状态数据支持，填补了继电保护在线监测评价方面的技术空白，提高继电保护装置动作的正确率和电力***运行的可靠性，而且，具有节约人力、可靠性强的特点。
本发明还提供了一种保护装置风险度的确定***，图2为本发明实施例基于保信***的保护装置风险度的确定***结构图，如图2所示，所述***包括：
故障模式确定模块201，用于确定保信***所能监测到的故障模式，所述保信***对所述保护装置的运行数据进行实时采集；
异常状态信息确定模块202，用于根据保信***采集的保护装置的运行数据，确定所述运行数据中所述保护装置所有的异常状态信息；
所属故障模式确定模块203，用于确定各异常状态信息所属的故障模式；
保护装置风险度确定模块204，用于根据各异常信息所属的故障模式对保护装置以及保护***的影响度，确定所述保护装置的风险度。
其中，所述故障模式确定模块201，具体包括：
配置内部对象信息文件获取单元，用于获取配置内部对象信息文件，所述配置内部对象信息文件中包含所述保护装置的运行数据与保护装置内部各部件状态的对应关系；
故障模式确定单元，用于根据配置内部对象信息文件，确定所述保信***所能监测到的故障模式。
所述故障模式包括：功能硬件故障、软件故障、数据异常、异常启动、电源故障、通信故障、电流测量采集异常、配置错误、定值错误、开关量采集异常、开出量异常、电压测量采集异常、操作为确认、时钟同步故障、人工交换硬件故障、装置上电初始化、二次控制回路故障、失灵保护启动异常、环境温湿度异常、光信号异常、GOOSE网通信故障和长期不能复归。
所述保护装置风险度确定模块204，具体包括：
故障模式发生频率统计都单元，用于根据保护装置的运行数据统计各所述故障模式发生的频率；
故障持续时间统计单元，用于根据保护装置的运行数据统计各所述故障模式在统计时间内发生故障的累计持续时间；
故障模式发生概率计算单元，用于根据p＝g/s计算各故障模式的发生概率，其中，p为所述故障模式的发生概率，g为所述故障模式在统计时间内发生故障的累计持续时间，s为统计时间；
故障模式风险度计算单元，用于根据t＝f*i*p计算各故障模式的风险度，其中，t为所述故障模式的风险度，f为所述故障模式的发生频率，i为所述故障模式的影响度，p为所述故障模式的发生概率，i＝a+b+c+d+e，a为所述故障模式对保护装置功能的影响度，b为所述故障模式对保护***功能的影响度，c为所述故障模式对保护装置可靠性的影响度，d为所述故障模式对保护***可靠性的影响度，e为所述故障模式对保护***风险性的影响度；
保护装置风险度计算单元，用于将所述保护装置运行数据中异常信息所对应的各故障模式的风险度的值累加，得到所述保护装置的风险度。
所述***还包括：
记录模块，用于记录所述保护装置所有的异常状态信息。
本发明提供的保护装置风险度的确定***，以保信***采集的保护装置的运行数据为数据源，结合配置内部对象信息，完成了保护装置运行异常信息的自动提取及归类，使用故障模式与影响度可靠性分析方法，能够方便、准确地完成继电保护装置在线风险度的预测，及时发现继电保护装置的运行异常状态，为实时掌握继电保护运行状态开展状态检修工作提供了状态数据支持，填补了继电保护在线监测评价方面的技术空白，提高继电保护装置动作的正确率和电力***运行的可靠性，而且，具有节约人力、可靠性强的特点。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种保护装置风险度的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
确定保信***所能监测到的故障模式，所述保信***对所述保护装置的运行数据进行实时采集；
根据保信***采集的保护装置的运行数据，确定所述运行数据中所述保护装置所有的异常状态信息；
确定各异常状态信息所属的故障模式；
根据各异常信息所属的故障模式对保护装置以及保护***的影响度，确定所述保护装置的风险度。
2.根据权利要求1所述的保护装置风险度的确定方法，其特征在于，所述确定保信***所能监测到的故障模式，具体包括：
获取配置内部对象信息文件，所述配置内部对象信息文件中包含所述保护装置的运行数据与保护装置内部各部件状态的对应关系；
根据配置内部对象信息文件，确定所述保信***所能监测到的故障模式。
3.根据权利要求1所述的保护装置可靠性在线预测方法，其特征在于，所述故障模式包括：功能硬件故障、软件故障、数据异常、异常启动、电源故障、通信故障、电流测量采集异常、配置错误、定值错误、开关量采集异常、开出量异常、电压测量采集异常、操作为确认、时钟同步故障、人工交换硬件故障、装置上电初始化、二次控制回路故障、失灵保护启动异常、环境温湿度异常、光信号异常、GOOSE网通信故障和长期不能复归。
4.根据权利要求1所述的保护装置可靠性在线预测方法，其特征在于，所述根据各异常信息所属的故障模式对保护装置以及保护***的影响度，确定所述保护装置的风险度，具体包括：
根据保护装置的运行数据统计各所述故障模式发生的频率；
根据保护装置的运行数据统计各所述故障模式在统计时间内发生故障的累计持续时间；
根据p＝g/s计算各故障模式的发生概率，其中，p为所述故障模式的发生概率，g为所述故障模式在统计时间内发生故障的累计持续时间，s为统计时间；
根据t＝f*i*p计算各故障模式的风险度，其中，t为所述故障模式的风险度，f为所述故障模式的发生频率，i为所述故障模式的影响度，p为所述故障模式的发生概率，i＝a+b+c+d+e，a为所述故障模式对保护装置功能的影响度，b为所述故障模式对保护***功能的影响度，c为所述故障模式对保护装置可靠性的影响度，d为所述故障模式对保护***可靠性的影响度，e为所述故障模式对保护***风险性的影响度；
将所述保护装置运行数据中异常信息所对应的各故障模式的风险度的值累加，得到所述保护装置的风险度。
5.根据权利要求1所述的保护装置可靠性在线预测方法，其特征在于，在所述根据保信***采集的保护装置的运行数据，确定所述运行数据中所述保护装置所有的异常状态信息之后，在所述确定各异常状态信息所属的故障模式之前，还包括：
记录所述保护装置所有的异常状态信息。
6.一种保护装置风险度的确定***，其特征在于，所述***包括：
故障模式确定模块，用于确定保信***所能监测到的故障模式，所述保信***对所述保护装置的运行数据进行实时采集；
异常状态信息确定模块，用于根据保信***采集的保护装置的运行数据，确定所述运行数据中所述保护装置所有的异常状态信息；
所属故障模式确定模块，用于确定各异常状态信息所属的故障模式；
保护装置风险度确定模块，用于根据各异常信息所属的故障模式对保护装置以及保护***的影响度，确定所述保护装置的风险度。
7.根据权利要求6所述的保护装置风险度的确定***，其特征在于，所述故障模式确定模块，具体包括：
配置内部对象信息文件获取单元，用于获取配置内部对象信息文件，所述配置内部对象信息文件中包含所述保护装置的运行数据与保护装置内部各部件状态的对应关系；
故障模式确定单元，用于根据配置内部对象信息文件，确定所述保信***所能监测到的故障模式。
8.根据权利要求6所述的保护装置可靠性在线预测***，其特征在于，所述故障模式包括：功能硬件故障、软件故障、数据异常、异常启动、电源故障、通信故障、电流测量采集异常、配置错误、定值错误、开关量采集异常、开出量异常、电压测量采集异常、操作为确认、时钟同步故障、人工交换硬件故障、装置上电初始化、二次控制回路故障、失灵保护启动异常、环境温湿度异常、光信号异常、GOOSE网通信故障和长期不能复归。
9.根据权利要求6所述的保护装置可靠性在线预测***，其特征在于，所述保护装置风险度确定模块，具体包括：
故障模式发生频率统计都单元，用于根据保护装置的运行数据统计各所述故障模式发生的频率；
故障持续时间统计单元，用于根据保护装置的运行数据统计各所述故障模式在统计时间内发生故障的累计持续时间；
故障模式发生概率计算单元，用于根据p＝g/s计算各故障模式的发生概率，其中，p为所述故障模式的发生概率，g为所述故障模式在统计时间内发生故障的累计持续时间，s为统计时间；
故障模式风险度计算单元，用于根据t＝f*i*p计算各故障模式的风险度，其中，t为所述故障模式的风险度，f为所述故障模式的发生频率，i为所述故障模式的影响度，p为所述故障模式的发生概率，i＝a+b+c+d+e，a为所述故障模式对保护装置功能的影响度，b为所述故障模式对保护***功能的影响度，c为所述故障模式对保护装置可靠性的影响度，d为所述故障模式对保护***可靠性的影响度，e为所述故障模式对保护***风险性的影响度；
保护装置风险度计算单元，用于将所述保护装置运行数据中异常信息所对应的各故障模式的风险度的值累加，得到所述保护装置的风险度。
10.根据权利要求6所述的保护装置可靠性在线预测***，其特征在于，所述***还包括：
记录模块，用于记录所述保护装置所有的异常状态信息。
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| CN (1) | CN108808673A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111416866A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-07-14 | 上海电力大学 | 一种电力物联网数据通信方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004152017A (ja) * | 2002-10-30 | 2004-05-27 | Fuji Electric Systems Co Ltd | 設備の保全方式を評価する保全方式評価装置、保全方式評価方法、及びその方法をコンピュータに行わせるためのプログラム並びに記録媒体 |
| JP2005011327A (ja) * | 2003-05-29 | 2005-01-13 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 修繕計画立案支援装置及び方法 |
| CN104392288A (zh) * | 2014-12-16 | 2015-03-04 | 广西电网公司电力科学研究院 | 一种高压断路器部件检修方法 |
| CN105224782A (zh) * | 2014-10-16 | 2016-01-06 | 华北电力大学 | 一种基于故障模式的变电设备故障概率计算方法 |
| CN105956789A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-09-21 | 国网四川省电力公司 | 一种基于状态评价的电力设备定量风险评估方法 |
| CN107491876A (zh) * | 2017-08-18 | 2017-12-19 | 西南交通大学 | 一种智能变电站保护***的风险评估方法 |
| CN107832984A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-03-23 | 西南交通大学 | 考虑继电保护可靠性的牵引供电***风险评估方法 |
-
2018
- 2018-07-10 CN CN201810747781.9A patent/CN108808673A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004152017A (ja) * | 2002-10-30 | 2004-05-27 | Fuji Electric Systems Co Ltd | 設備の保全方式を評価する保全方式評価装置、保全方式評価方法、及びその方法をコンピュータに行わせるためのプログラム並びに記録媒体 |
| JP2005011327A (ja) * | 2003-05-29 | 2005-01-13 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 修繕計画立案支援装置及び方法 |
| CN105224782A (zh) * | 2014-10-16 | 2016-01-06 | 华北电力大学 | 一种基于故障模式的变电设备故障概率计算方法 |
| CN104392288A (zh) * | 2014-12-16 | 2015-03-04 | 广西电网公司电力科学研究院 | 一种高压断路器部件检修方法 |
| CN105956789A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-09-21 | 国网四川省电力公司 | 一种基于状态评价的电力设备定量风险评估方法 |
| CN107491876A (zh) * | 2017-08-18 | 2017-12-19 | 西南交通大学 | 一种智能变电站保护***的风险评估方法 |
| CN107832984A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-03-23 | 西南交通大学 | 考虑继电保护可靠性的牵引供电***风险评估方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 孙思培，马杰: "《基于FMEA和模糊理论的继电保护风险评估方法》", 《河南科技》 * |
| 王桐: "智能变电站保护功能一体化配置研究》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库（工程科技Ⅱ辑）》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111416866A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-07-14 | 上海电力大学 | 一种电力物联网数据通信方法 |
| CN111416866B (zh) * | 2020-03-25 | 2022-05-31 | 上海电力大学 | 一种电力物联网数据通信方法 |
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