CN109409723A - 一种架空输电线路状态评价方法 - Google Patents
一种架空输电线路状态评价方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109409723A CN109409723A CN201811217096.1A CN201811217096A CN109409723A CN 109409723 A CN109409723 A CN 109409723A CN 201811217096 A CN201811217096 A CN 201811217096A CN 109409723 A CN109409723 A CN 109409723A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- transmission line
- event
- fault
- overhead transmission
- degree
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 title claims abstract description 90
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims abstract description 34
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 27
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 25
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 14
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 9
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 7
- 238000011058 failure modes and effects analysis Methods 0.000 claims description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 17
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 8
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 3
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 abstract description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 abstract description 2
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 11
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 10
- 239000012212 insulator Substances 0.000 description 6
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 5
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 5
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 208000037656 Respiratory Sounds Diseases 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 2
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 2
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 2
- 241001391944 Commicarpus scandens Species 0.000 description 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 1
- 206010037660 Pyrexia Diseases 0.000 description 1
- 241000607479 Yersinia pestis Species 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 1
- 238000005336 cracking Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000006735 deficit Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N gold Chemical compound [Au] PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000010931 gold Substances 0.000 description 1
- 229910052737 gold Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及输电线路状态评价技术领域,具体涉及一种架空输电线路状态评价方法。本发明可以很好的解决输电线路结构庞大,故障模式多种多样,影响因素也种类繁多,评价难度大的问题,该方法具有结构清晰,便于应用于工程实践的优点。本发明所涉及的方法可以快速计算输电线路发生各类故障的概率,从而得到输电线路在各类运行情况下的运行风险水平,为指导电网运行调度,检修巡视,制定线路特维、特巡计划提供科学的参考依据。根据本发明对输电线路的运行状况开展评价,可以及时发现可以指导运维人员制定相应的维护策略,从而有针对性差异化开展输电线路运维。
Description
技术领域
本发明涉及输电线路状态评价技术领域,具体涉及一种架空输电线路状态评价方法。
背景技术
架空输电线路是电力***中重要的组成部分,是输电***的命脉,它的主要作用是传输电能。架空输电线路运行状态的好坏,对整个***运行的可靠性直接产生巨大的影响。随着社会经济的不断发展,电力网络的规模也日益增大,架空输电线路也将日益增多,与此同时,由于运输、安装、质量等造成架空输电线路的故障不仅影响电力***的输电能力,还可能造成电力***的大规模停电,给电力***和国民经济带来巨大损失。
输电线路的可靠性是一种对输电线路是否可用的量化描述,是评价输电线路技术状况的重要根据。它综合体现了输电线路规划设计、安装、运行维护、检修改造等各个环节的生产管理水平。从比较大的方面讲,导致架空输电线路停电有两方面的原因:一是绝缘子串大面积污闪等原因造成的线路跳闸且重合闸不成功,二是输电线路的外界环境持续变化或者自身元件不断老化而导致停电与检修作业。鉴于以上两方面的原因,欲通过运用可靠性分析方法来探寻导致输电线路停电的原因,进而找到能够完善输电线路设施可靠性的技术和管理措施,只有实施这些措施才可以提高线路运行的可靠性。因此,对影响输电线路可靠性的因素进行了解和分析,并对输电线路进行可靠性评估是十分必要的。
长期以来,输电线路维修主要是计划性维修和事后抢修两种方式。计划性维修即对输电线路检修制定了计划周期,一到了周期时间,在输电线路运行的任何状态中,都应该维护每个相应的单元部件。所以,这样的检修方式容易使好的线路段产生“过维修”,相对较差的线路段产生“欠维修”。再次,由于输电线路的长距离跨越与复杂的跨域环境,所以对其的维护需要花费巨大的人力、物力和财力,这个情况跟目前电力部门线路工人紧缺形成反差,导致输电线路检修计划任务难以完成。输电线路的状态检修具体来说,是利用输电线路的历史运行、检修和连续在线监测数据,评估和预测输电线路的健康状态,在输电线路故障发生前安排检修计划任务。它是根据输电线路设备的实际情况来决定输电线路设备是否需要检修。对于线路设备实际情况较差要及时修理,保证其安全运行的可靠性,对于线路设备实际情况较好的,可以延长检修周期。显然,输电线路状态的评估是实现状态检修的前提和基础。
输电线路可靠性及风险性评估的基础是正确、准确的评估输电线路运行状态。国内外对于输电线路在可靠性分析、风险评估和寿命预测等方面相对较为欠缺,因此提高电力设备运行可靠性和延长其有效寿命已成为电力部门急需解决的问题,也成为关乎国家经济安全和社会稳定的重要问题。但是目前还没有一种比较***的实现架空输电线路状态评价的方法。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供了一种架空输电线路状态评价方法,具体技术方案如下:
一种架空输电线路状态评价方法包括以下步骤:
(1)建立故障特征参量集:对架空输电线路进行FMEA分析,将架空输电线路常见故障划分为N部分,建立架空输电线路故障特征参量集,其对应的故障特征参量分别为{X1,X2,…,XN};
(2)建立故障特征参量间的逻辑关系,构建相应的故障树模型:将架空输电线路缺陷作为故障树的顶事件,设为T,将N个故障特征参量作为故障树的中间事件,设为Xi,其中i=1,2,…,N,对架空输电线路各故障特征参量进行细分,并将造成故障特征向量的原因作为故障树的底事件,设为Xij,其中j=1,2,…,M,其中M为每个中间事件包括的底事件数量;(3)由于各底事件对顶事件发生的重要度,即贡献程度不同,为了区分各底事件对顶事件发生的重要度的差异,采用故障发生概率与重要度相结合的方法求取顶事件的发生概率P(T),即该输电线路的不可靠度F(T);
其中,为中间事件Xi发生的概率,为中间事件Xi的重要度;
其中,i=1,2,…,N;
其中,为中间事件Xij发生的概率,为中间事件Xij的重要度;
架空输电线路的可靠度R(T)为:
R(T)=1-P(T)。
优选地,所述故障特征量Xi分为数值描述型故障特征量和文字描述型故障特征量;所述数值描述型故障特征量采用隶属度的评估方法计算其故障发生概率P(Xi);所述文字描述型故障特征量采用相对劣化度的评估方法计算其故障发生概率P(Xi)。
优选地,所述重要度的计算采用改进层次分析法计算,步骤如下:
(1)组织专家根据建立的故障树模型确定中间事件的判断矩阵H和底事件的判断矩阵
(2)根据lij=lghij分别得到H和的最优传递矩阵L和其中lij表示最优传递矩阵L或中的第i行第j列的元素;hij表示最优传递矩阵H或中的第i行第j列的元素;
(3)根据计算H和的拟优化传递矩阵W*和w* ij表示拟优化传递矩阵W*或中的第i行第j列的元素;
(4)由下列公式计算中间事件的重要度以及底事件的重要度:
其中,n为拟优化传递矩阵W*或的阶数。
本发明的有益效果为:
1.本发明所涉及的一种架空输电线路状态评估的方法,可以很好的解决输电线路结构庞大,故障模式多种多样,影响因素也种类繁多,评价难度大的问题,该方法具有结构清晰,便于应用于工程实践的优点。
2.本发明所涉及的方法可以快速计算输电线路发生各类故障的概率,从而得到输电线路在各类运行情况下的运行风险水平,为指导电网运行调度,检修巡视,制定线路特维、特巡计划提供科学的参考依据。
3.根据本发明对输电线路的运行状况开展评价,可以及时发现可以指导运维人员制定相应的维护策略,从而有针对性差异化开展输电线路运维。
附图说明
图1为本发明的流程示意图;
图2为本发明中故障特征量的故障发生概率的流程图;
图3为本发明中故障特征量的重要度计算流程图。
具体实施方式
为了更好的理解本发明,下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明:
如图1及图2所示,一种架空输电线路状态评价方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)建立故障特征参量集:对架空输电线路进行FMEA分析,将架空输电线路常见故障划分为N部分,建立架空输电线路故障特征参量集,其对应的故障特征参量分别为{X1,X2,…,XN};其中N=7,具体为杆塔缺陷、基础缺陷、导地线缺陷、绝缘子缺陷、金具缺陷、拉线缺陷和附属设施缺陷。
(2)建立故障特征参量间的逻辑关系,构建相应的故障树模型:将架空输电线路缺陷作为故障树的顶事件,设为T,将N个故障特征参量作为故障树的中间事件,设为Xi,其中i=1,2,…,N,对架空输电线路各故障特征参量进行细分,并将造成故障特征向量的原因作为故障树的底事件,设为Xij,其中j=1,2,…,M,其中M为每个中间事件包括的底事件数量,根据架空输电线路中各事件间的逻辑关系,得出该故障树的所有最小割集,即能直接导致顶事件T发生的底事件为:{Xij},其故障概率为:P(Xij);依据故障树分析的原理得顶事件、中间事件和底事件间的逻辑关系:
①顶事件与中间事件间的逻辑关系:
②中间事件与底事件间的逻辑关系:
其中,i=1,2,…,N;
依据架空输电线路故障关系间的逻辑,当故障树最小割集Ki,i=1,2,…,n, n为最小割集的数量,之间没有重复事件存在,最小割集相互独立,可以出得顶事件、中间事件和底事件间的故障概率间的逻辑即为:
①顶事件与中间事件间的逻辑关系:
②中间事件与底事件间的逻辑关系
其中,i=1,2,…,N;
即可得顶事件T发生概率P(T)为:
则输电线路发生故障的概率,即不可靠度F(T)为
(3)由于各底事件对顶事件发生的重要度,即贡献程度不同,为了区分各底事件对顶事件发生的重要度的差异,采用故障发生概率与重要度相结合的方法求取顶事件的发生概率P(T),即该输电线路的不可靠度F(T);
其中,为中间事件Xi发生的概率,为中间事件Xi的重要度;
其中,为中间事件Xij发生的概率,为中间事件Xij的重要度;
架空输电线路的可靠度R(T)为:
R(T)=1-P(T)。
其中,故障特征参量的个数N=7,具体为:{X1,X2,…,X7}={杆塔缺陷,基础缺陷,导地线缺陷,绝缘子缺陷,金具缺陷,拉线缺陷,附属设施缺陷},同时该7个故障特征参量分别为7个中间事件。
杆塔缺陷X1包括8个底事件,具体为{X11,X12,…,X18}={腐蚀锈蚀,主材脚钉缺损,混泥土杆裂纹,杆塔主材弯曲,杆塔机械损坏,鸟害状况,杆塔附身植物异物,杆塔倾斜}。
基础缺陷X2包括4个底事件,具体为{X21,X22,X23,X24}={基础开裂,基础发生沉降,拉线基础异常,基础防护设施损坏}。
导地线缺陷X3包括6个底事件,具体为{X31,X32,…,X36}={导线损伤截面积,导地线弧垂异常,导地线挂异物情况,导地线断股,光纤损伤情况,OPGW导地线表面腐蚀情况}。
缘子缺陷X4包括8个底事件,具体为{X41,X42,…,X48}={钢脚钢帽锈蚀,零值绝缘子,附属部件故障,绝缘子过热,其他缺陷,连接状况,污秽爬电比距,绝缘子破损老化}。
金具缺陷X5包括6个底事件,具体为{X51,X52,…,X56}={金具锈蚀损伤,金具存在裂纹,金具部件发热异常,线夹锈蚀损坏,联接金具缺损,防护金具倾斜掉边脱落}。
拉线缺陷X6包括2个底事件,具体为{X61,X62}={拉线锈蚀损伤,拉线松弛}。
附属设施缺陷X7包括7个底事件,具体为{X71,X72,…,X77}={标志牌损坏,在线监测装置缺损,防鸟设施损坏,防护设施损坏,避雷针设施缺损,避雷针、引雷塔损坏,接地装置损坏}。
故障特征量集如表1所示,顶事件T的发生概率与中间事件Xi的发生概率间的逻辑关系:
P(T)=P(X1)+P(X2)+P(X3)+P(X4)+P(X5)+P(X6)+P(X7)。
中间事件Xi的发生概率与底事件Xij的发生概率间的逻辑关系:
P(X1)=P(X11)+P(X12)+P(X13)+P(X14)+P(X15)+P(X16)+P(X17)+P(X18);
P(X2)=P(X21)+P(X22)+P(X23)+P(X24);
P(X3)=P(X31)+P(X32)+P(X33)+P(X34)+P(X35)+P(X36);
P(X4)=P(X41)+P(X42)+P(X43)+P(X44)+P(X45)+P(X46)+P(X47)+P(X48);
P(X5)=P(X51)+P(X52)+P(X53)+P(X54)+P(X55)+P(X56);
P(X6)=P(X61)+P(X62);
P(X7)=P(X71)+P(X72)+P(X73)+P(X74)+P(X75)+P(X76)+P(X77)。
表1故障特征量集
其中,故障特征量Xi分为数值描述型故障特征量和文字描述型故障特征量;数值描述型故障特征量采用隶属度的评估方法计算其故障发生概率P(Xi);文字描述型故障特征量采用相对劣化度的评估方法计算其故障发生概率P(Xi)。根据各个故障特征量的评价标准,可将特征量分为两大类,一类为文字描述型,其故障代码包括:C1,C7,C8,C18,C19,C22,C23,C26,C28,C30,C31,C32,C33,C34,C35。另一类为数值型,数值型又分为在线监测型和离线型,其中在线监测型故障特征量对应的故障代码包括C14,C15,C16;离线型故障特征量对应的故障代码包括C2,C3,C4,C5,C6,C9,C10,C11,C12,C13,C17,C20,C21,C24,C25,C27,C29,C36,C37,C38,C39,C40,C41。
文字描述型故障特征量采用相对劣化度的评估方法计算其故障发生概率P(Xi),相对劣化度是反映设备(或***)劣化程度的指标,其数值介于[0,1]之间,反映设备(或***)状态良好的程度。当相对劣化度为1时,说明整个设备(或***)处于故障状态;当相对劣化度为0时,设备(或***)处于最优状态,不容易发生故障;当相对劣化度大于0小于1时,设备(或***)处于一定程度的劣化状态,具有一定的故障发生概率。在参考相关输电线路的运行规程、导则和标准的基础上,组织专家根据输电线路的实际运行经验确定劣化度值与输电线路运行状态的对应关系,如表2所示:
表2相对劣化度的语义定义
μ(x)取值范围 | 状态语义描述 |
0~0.20 | 正常状态,发生故障的可能性很小 |
0.20~0.50 | 一般缺陷,可以继续运行,有一定的发生故障的可能性 |
0.50~0.85 | 重大缺陷,有轻微故障现象出现 |
0.85~1.0 | 紧急缺陷,有严重故障现象出现 |
数值描述型故障特征量采用隶属度的评估方法计算其故障发生概率P(Xi);隶属函数是用来描述模糊集合的特征函数,是模糊数学中最重要且最基本的概念。定义如下:设是论域U到[0,1]的一个映射,即
称是U上的模糊集,而函数称为模糊集的隶属函数,称为x对模糊集的隶属度。
隶属函数的确定,主要依据实践经验来探求对应法则,就是要建立从论域U到[0,1]的映射,用来反映对象具有某个模糊性质或属于某个模糊概念的程度。因为论域U上的模糊集的隶属函数就是U到[0,1]的实值函数,并没有什么附加条件,范围也很广泛,因此,确定隶属函数的方法各种各样,没有统一的模式。
总结以往人们的经验,常见的确定隶属函数的方法包括:因素加权综合法、专家打分法、模糊统计法、二元排序法、指派法等。
我国电力行业标准DL\T 741-2010《架空输电线路运行规程》等试验及运行规程对输电线路状态评价中部分特征参量都规定有注意值,且规程要求呈现出两种类型,即“不大于型”,如杆塔倾斜程度不大于20%,和“不小于型”,如绝缘子机械强度不小于85%额定机电破坏负荷等。“不大于型”规定了故障特征量的上限值,即当检测值趋近于注意值时,故障的可能性越大;一旦等于或高于注意值,则电力变压器可能存在一定的异常。“不小于型”规定了故障特征量的下限值,即当检测值越趋近于注意值时,故障的可能性越大;一旦等于或低于注意值,则电力变压器可能存在一定的异常。结合这一特点,本申请通过构造相关隶属函数,利用特征参量的检测值计算其隶属度,并根据隶属度评定故障的发生概率,即隶属度越高,故障概率就越大。
例如,杆塔倾斜故障概率用隶属函数表示如下,其他部分故障特征量隶属函数如表3所示;
表3部分故障特征量隶属函数
同上,逐项分析可以得到所有数值描述型故障类的隶属函数,代入实测值进而能够得出该特征参量的故障概率。
如图3所示,重要度的计算采用改进层次分析法计算,步骤如下:
(1)组织专家根据建立的故障树模型确定中间事件的判断矩阵H和底事件的判断矩阵
(2)根据lij=lghij分别得到H和的最优传递矩阵L和其中lij表示最优传递矩阵L或中的第i行第j列的元素;hij表示最优传递矩阵H或中的第i行第j列的元素;
(3)根据计算H和的拟优化传递矩阵W*和w* ij表示拟优化传递矩阵W*或中的第i行第j列的元素;
(4)由下列公式计算中间事件的重要度以及底事件的重要度:
其中,n为拟优化传递矩阵W*或的阶数。
W*或的阶数与判断矩阵H或一样,判断矩阵H的阶数根据中间事件的个数确定,本实施例中,中间事件有7个,则H为7阶矩阵,的阶数根据底事件的个数确定,例如中间事件X1的底事件为8个,其判断矩阵为为8阶矩阵。
本发明的应用流程为:
1)根据架空输电线路的结构和各组成部分的功能,将可能导致输电线路故障的因素通过FEMA分析进行分类,在此基础上,建立输电线路的故障树模型。
2)收集实际运行中架空输电线路的故障数据,判断属于故障树模型中的哪一类故障。
3)对输电线路中的每根杆塔进行故障树模型的相应计算,根据收集到的故障数据,将其分为文字描述型故障特征量和数值描述型故障特征量。
4)对文字描述型故障特征量采用相对劣化度的评估方法计算其故障概率;对数值描述型故障特征量采用隶属函数的评估方法计算其故障概率。
5)根据改进层次分析法,计算输电线路各类故障的重要度。
6)根据各类故障发生的故障概率与各类故障的重要度计算架空输电线路缺陷的不可靠度。
5)根据故障树的原理计算得到输电线路各基杆塔的可靠度,其中可靠度最低的即为该条架空输电线路的可靠度。
6)根据计算得到的可靠度判断架空输电线路的运行状况,制定相应的维护策略。
本发明不局限于以上所述的具体实施方式,以上所述仅为本发明的较佳实施案例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种架空输电线路状态评价方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)建立故障特征参量集:对架空输电线路进行FMEA分析,将架空输电线路常见故障划分为N部分,建立架空输电线路故障特征参量集,其对应的故障特征参量分别为{X1,X2,…,XN};
(2)建立故障特征参量间的逻辑关系,构建相应的故障树模型:将架空输电线路缺陷作为故障树的顶事件,设为T,将N个故障特征参量作为故障树的中间事件,设为Xi,其中i=1,2,…,N,对架空输电线路各故障特征参量进行细分,并将造成故障特征向量的原因作为故障树的底事件,设为Xij,其中j=1,2,…,M,其中M为每个中间事件包括的底事件数量,
(3)由于各底事件对顶事件发生的重要度,即贡献程度不同,为了区分各底事件对顶事件发生的重要度的差异,采用故障发生概率与重要度相结合的方法求取顶事件的发生概率P(T),即该输电线路的不可靠度F(T);
其中,为中间事件Xi发生的概率,为中间事件Xi的重要度;
其中,i=1,2,…,N;
其中,为中间事件Xij发生的概率,为中间事件Xij的重要度;
架空输电线路的可靠度R(T)为:
R(T)=1-P(T)。
2.根据权利要求1所述的一种架空输电线路状态评价方法,其特征在于:所述故障特征量Xi分为数值描述型故障特征量和文字描述型故障特征量;所述数值描述型故障特征量采用隶属度的评估方法计算其故障发生概率P(Xi);所述文字描述型故障特征量采用相对劣化度的评估方法计算其故障发生概率P(Xi)。
3.根据权利要求1所述的一种架空输电线路状态评价方法,其特征在于:所述重要度的计算采用改进层次分析法计算,步骤如下:
(1)组织专家根据建立的故障树模型确定中间事件的判断矩阵H和底事件的判断矩阵
(2)根据lij=lghij分别得到H和的最优传递矩阵L和其中lij表示最优传递矩阵L或中的第i行第j列的元素;hij表示最优传递矩阵H或中的第i行第j列的元素;
(3)根据计算H和的拟优化传递矩阵W*和w* ij表示拟优化传递矩阵W*或中的第i行第j列的元素;
(4)由下列公式计算中间事件的重要度以及底事件的重要度:
其中,n为拟优化传递矩阵W*或的阶数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811217096.1A CN109409723A (zh) | 2018-10-18 | 2018-10-18 | 一种架空输电线路状态评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811217096.1A CN109409723A (zh) | 2018-10-18 | 2018-10-18 | 一种架空输电线路状态评价方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109409723A true CN109409723A (zh) | 2019-03-01 |
Family
ID=65467561
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811217096.1A Pending CN109409723A (zh) | 2018-10-18 | 2018-10-18 | 一种架空输电线路状态评价方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109409723A (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110009246A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-07-12 | 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 | 一种基于大数据画像技术的输电线路运行状态评估方法 |
CN111652448A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-09-11 | 广东电网有限责任公司清远供电局 | 一种输电线路缺陷率的预测方法、装置及*** |
CN112561278A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-03-26 | 国网吉林省电力有限公司 | 一种基于物联网和故障树的输电线路运营风险应对方法 |
CN113256261A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-13 | 北京汽车集团越野车有限公司 | 一种汽车造型方案确定方法、装置和存储介质 |
CN113533906A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-10-22 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种智能架空输电线路故障类型诊断方法及*** |
CN114061770A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-02-18 | 江苏攸米智能科技有限公司 | 一种分布式预制光纤母线测温*** |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106780141A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-05-31 | 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于流形学习的输电线路检修计划优化方法及*** |
-
2018
- 2018-10-18 CN CN201811217096.1A patent/CN109409723A/zh active Pending
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106780141A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-05-31 | 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于流形学习的输电线路检修计划优化方法及*** |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
何迎春: "基于故障树的架空输电线路可靠性评估方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110009246A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-07-12 | 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 | 一种基于大数据画像技术的输电线路运行状态评估方法 |
CN110009246B (zh) * | 2019-04-12 | 2023-04-07 | 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 | 一种基于大数据画像技术的输电线路运行状态评估方法 |
CN111652448A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-09-11 | 广东电网有限责任公司清远供电局 | 一种输电线路缺陷率的预测方法、装置及*** |
CN112561278A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-03-26 | 国网吉林省电力有限公司 | 一种基于物联网和故障树的输电线路运营风险应对方法 |
CN113256261A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-13 | 北京汽车集团越野车有限公司 | 一种汽车造型方案确定方法、装置和存储介质 |
CN113533906A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-10-22 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种智能架空输电线路故障类型诊断方法及*** |
CN113533906B (zh) * | 2021-07-28 | 2022-09-23 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种智能架空输电线路故障类型诊断方法及*** |
CN114061770A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-02-18 | 江苏攸米智能科技有限公司 | 一种分布式预制光纤母线测温*** |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109409723A (zh) | 一种架空输电线路状态评价方法 | |
CN103793853B (zh) | 基于双向贝叶斯网络的架空输电线路运行状态评估方法 | |
CN106529696B (zh) | 一种电网中设备预警方法及预警装置 | |
CN105512448B (zh) | 一种配电网健康指数的评估方法 | |
CN106017551A (zh) | 一种智能化输电线路综合监测分析预警方法 | |
CN110320892A (zh) | 基于Lasso回归的污水处理设备故障诊断***及方法 | |
CN104408562B (zh) | 一种基于bp神经网络的光伏***发电效率综合评估方法 | |
CN109583520A (zh) | 一种云模型与遗传算法优化支持向量机的状态评估方法 | |
CN105608842B (zh) | 一种核反应堆燃料破损在线监测报警装置 | |
CN106327062A (zh) | 一种配电网设备的状态评估方法 | |
CN113900381B (zh) | 一种基于物联网的钢结构远程健康监测平台及应用方法 | |
CN107273273A (zh) | 一种分布式集群硬件故障预警方法及*** | |
CN109934447A (zh) | 一种智能变电站二次设备效能的模糊综合评估方法 | |
CN108898311A (zh) | 一种面向智能配电网抢修调度平台的数据质量检测方法 | |
CN109359894A (zh) | 一种基于rpn的电力计量设备风险评价方法及装置 | |
CN111625988A (zh) | 基于深度学习的桥梁健康管理分析与预测***及方法 | |
CN103700025A (zh) | 一种基于风险分析的电力***设备重要度的评估排序方法 | |
CN108846591A (zh) | 一种变电站开关柜多运行状态智能监测***及评估方法 | |
CN109657966A (zh) | 基于模糊测度评价的输电线路风险复合评估方法 | |
CN105912857B (zh) | 一种配电设备状态监测传感器的选配方法 | |
CN105719094A (zh) | 一种输电设备状态评估方法 | |
Li et al. | Real‐Time Warning and Risk Assessment of Tailings Dam Disaster Status Based on Dynamic Hierarchy‐Grey Relation Analysis | |
CN106327071A (zh) | 电力通信风险分析方法和*** | |
CN110378549A (zh) | 一种基于fahp-熵权法的输电杆塔鸟害等级评估方法 | |
CN117421998B (zh) | 一种基于多模态数据的输电架空线路健康状态评估*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190301 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |