CN112630645B - 一种确定继电保护设备的缺陷率的方法及*** - Google Patents

一种确定继电保护设备的缺陷率的方法及*** Download PDF

Info

Publication number
CN112630645B
CN112630645B CN202011480834.9A CN202011480834A CN112630645B CN 112630645 B CN112630645 B CN 112630645B CN 202011480834 A CN202011480834 A CN 202011480834A CN 112630645 B CN112630645 B CN 112630645B
Authority
CN
China
Prior art keywords
relay protection
protection device
evaluation period
defect
preset
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.)
Active
Application number
CN202011480834.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112630645A (zh
Inventor
郭鹏
王文焕
张烈
杨国生
李伟
闫周天
张瀚方
胡海燕
康逸群
李妍霏
王丽敏
张逸帆
李俊恒
葛志超
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Electric Power Research Institute of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Electric Power Research Institute of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI, Electric Power Research Institute of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202011480834.9A priority Critical patent/CN112630645B/zh
Publication of CN112630645A publication Critical patent/CN112630645A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112630645B publication Critical patent/CN112630645B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/327Testing of circuit interrupters, switches or circuit-breakers
    • G01R31/3277Testing of circuit interrupters, switches or circuit-breakers of low voltage devices, e.g. domestic or industrial devices, such as motor protections, relays, rotation switches
    • G01R31/3278Testing of circuit interrupters, switches or circuit-breakers of low voltage devices, e.g. domestic or industrial devices, such as motor protections, relays, rotation switches of relays, solenoids or reed switches

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Emergency Protection Circuit Devices (AREA)

Abstract

本发明公开了一种确定继电保护设备的缺陷率的方法及***,包括:确定处于预设的评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的实际缺陷数量;获取每台继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列;根据每台继电保护设备的缺陷发生时间序列确定检验统计量,并根据检验统计量确定每台继电保护设备的可靠性变化趋势;确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定处于预设的运行时间范围内的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率。

Description

一种确定继电保护设备的缺陷率的方法及***
技术领域
本发明涉及电力***继电保护技术领域,并且更具体地,涉及一种确定继电保护设备的缺陷率的方法及***。
背景技术
继电保护缺陷是继电保护装置故障,反映出其不能如预期正常运行的状态。继电保护缺陷数据同时也是装置的一类重要运行数据,缺陷数据在继电保护全寿命周期管理中具有重要作用。作为一项统计指标,缺陷率反映出一类设备的整体可靠运行状况,是对划归为相同类别的继电保护装置总体可靠性的量化评价指标,在继电保护专业管理、运行分析等诸多领域均有广泛的应用。
根据国家电网公司近年来的继电保护专业管理情况,缺陷率的定义是评价周期内继电保护设备发生的缺陷次数与评价周期末设备总数量之比,计算公式如下:
在实践中,可以从多个角度计算继电保护缺陷率,例如依据缺陷严重程度的不同,将缺陷划分为一般缺陷、严重缺陷、危急缺陷,再对所分析的继电保护装置分别计算一般缺陷率、严重缺陷率、危急缺陷率。可以从电压等级、保护装置类别、下属单位等维度对所研究的继电保护装置进行分类,分类后对每一小类按照上述公式计算继电保护缺陷率。
在继电保护缺陷的统计分析中,除了按照上述分类方式外,按照装置运行时间对继电保护进行分类,统计不同运行时间下继电保护装置的缺陷率,分析不同运行时间的继电保护装置缺陷率的对比情况,对于继电保护专业管理具有一定的应用价值。
依据上述公式,缺陷率的计算有2个要素,分别是:1)评价期末设备数量。其含义是在评价期末这一时间断面上,符合统计限定的范围的继电保护装置数量。例如,保护类别为线路保护的继电保护装置的缺陷率,分母为评价期末在运的线路保护装置数量;2)评价周期内继电保护缺陷数量。可见,统计的缺陷数的范围是整个评价周期。
对于按全部继电保护装置,或按照电压等级、保护类别、缺陷严重程度、下属单位等维度对继电保护装置分类后计算缺陷率的场合,缺陷率计算的分母—评价期末保护设备数量,与分子—评价周期内继电保护缺陷数量基本是对应的,即统计的缺陷数目基本上都发生在统计的继电保护装置上。但对于按照运行时间划分的继电保护装置,缺陷率计算的分子、分母是不对应的,如图1所示。其中,假设评价周期为1年,2019.1、2019.12分别表示评价期始和评价期末,k-2、k-1、k-1+s、k是保护设备的运行时间序列,在评价期末保护装置的运行时间为k-1+s,s∈(0,1)。
如图1所示,统计2019年全年运行时间为k的继电保护装置的缺陷率时,分母中包含了如图1所示的2019年12月31日时运行时间在k-1到k的继电保护装置,但分子却包含了该装置在2019年全年的缺陷数。根据统计的目标—运行时间为k年的继电保护装置的缺陷率,在(2019.1,k-1)时间范围内发生的缺陷不应纳入缺陷率计算的分子,而(2019.12,k)时间范围内的缺陷则是与缺陷率计算的分母相对应的,但是由于该时间范围不在统计期(2019.1,2019.12)内,也不应带入到缺陷率计算公式中参与计算。可见,以运行时间作为缺陷率计算的划分依据时,缺陷率计算的分子与分母不对应,即评价期与统计条件不对应。
因此,需要一种合理且有效的计算以运行年限为划分依据的继电保护设备的缺陷率的方法。
发明内容
本发明提出一种确定继电保护设备的缺陷率的方法及***,以解决如何准确地确定以运行年限为划分依据的继电保护设备的缺陷率的问题。
为了解决上述问题,根据本发明的一个方面,提供了一种确定继电保护设备的缺陷率的方法,所述方法包括:
确定处于预设的评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的实际缺陷数量;
获取每台继电保护设备自投运至所述预设的评价周期的评价期末的缺陷发生时间序列;
根据每台继电保护设备的缺陷发生时间序列确定检验统计量,并根据所述检验统计量确定每台继电保护设备的可靠性变化趋势;
根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;
根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定处于预设的运行时间范围内的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率。
优选地,其中所述根据每台继电保护设备的缺陷发生时间序列确定检验统计量,并根据所述检验统计量确定每台继电保护设备的可靠性变化趋势,包括:
将每台继电保护设备自投运至评价周期的评价期末的运行时间范围均分,确定第一运行时间段和第二运行时间段;
根据每台继电保护设备在第一运行时间段和第二运行时间段内发生缺陷的时间序列计算每台继电保护设备的第一检验统计量,并根据预设的校验显著性水平确定每个继电保护设备的统计量拒绝域;
对于任一个继电保护设备,若该继电保护设备的第一检验统计量不在该继电保护设备的统计量拒绝域内,则确定该继电保护设备的可靠性变化趋势为稳定;反之,则确定该继电保护设备的可靠性变化趋势为不稳定。
优选地,其中利用如下公式根据每台继电保护设备在第一运行时间段和第二运行时间段内发生缺陷的时间序列计算每台继电保护设备的第一检验统计量,包括:
其中,F为继电保护设备的第一检验统计量;运行时间范围为(0,k-T+s],第一运行时间段为(0,(k-T+s)/2];第二运行时间段为((k-T+s)/2,k-T+s],n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数;(k-T)为预设的运行时间范围的下限;(k-T+s)为继电保护设备与预设的评价周期的评价期末对应的运行时间;T为评价周期的时间跨度;k为预设的运行时间范围的上限;s∈(0,T);tj和tl分别为所述缺陷发生时间序列中的第j个和第l个元素。
优选地,其中所述根据预设的校验显著性水平确定每个继电保护设备的统计量拒绝域,包括:
W={F>F1-α/2(2m,2n-2m)}∪{F<Fα/2(2m,2n-2m)},
其中,W为继电保护设备的统计量拒绝域;F1-α/2和Fα/2为临界值;α为预设的校验显著性水平;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数。
优选地,其中所述根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为稳定时,利用如下公式计算该继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
Qi=Pi×T1÷T2
其中,Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;Pi为第i个继电保护设备对应的实际缺陷数量;T1为第i个继电保护设备对应的评价期末至预设的运行时间范围上限的时间跨度;T2为第i个继电保护设备对应的预设的运行时间范围下限至评价期末的时间跨度。
优选地,其中所述根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为不稳定时,利用如下公式计算该继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
Qi=λc(t=k)·k-λc(t=t运行)·t运行
λc(t)=a+b×t/2,
θc(th)=th/h,
其中,Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;k为预设的运行时间范围的上限;t运行为第i个继电保护设备截止到评价期末时的运行时间值;a和b为继电保护设备累积失效率λc(t)拟合公式的系数;和/>分别为系数a和b的估计值;λc(t)为第i个继电保护设备自投运开始至运行时间为t时的累积失效率;th为第i个继电保护设备自投运开始至第h次缺陷发生的时间;θc(th)为缺陷发生时间th对应的平均故障间隔时间;h=1,2,…,n,n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数。
优选地,其中所述根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定役龄处于预设的运行时间范围的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率,包括:
其中,S为处于所述评价周期内且截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的缺陷率;Pi为处于评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围(k-T,k]内的第i个继电保护设备对应的实际缺陷数量;Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,T为评价周期的时间跨度;N为截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的数量。
根据本发明的另一个方面,提供了一种确定继电保护设备的缺陷率的***,所述***包括:
实际缺陷数量确定单元,用于确定处于预设的评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的实际缺陷数量;
缺陷发生时间序列确定单元,用于获取每台继电保护设备自投运至所述预设的评价周期的评价期末的缺陷发生时间序列;
可靠性变化趋势确定单元,用于根据每台继电保护设备的缺陷发生时间序列确定检验统计量,并根据所述检验统计量确定每台继电保护设备的可靠性变化趋势;
期望缺陷数量确定单元,用于根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;
缺陷率确定单元,用于根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定处于预设的运行时间范围内的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率。
优选地,其中所述可靠性变化趋势确定单元,根据每台继电保护设备的缺陷发生时间序列确定检验统计量,并根据所述检验统计量确定每台继电保护设备的可靠性变化趋势,包括:
将每台继电保护设备自投运至评价周期的评价期末的运行时间范围均分,确定第一运行时间段和第二运行时间段;
根据每台继电保护设备在第一运行时间段和第二运行时间段内发生缺陷的时间序列计算每台继电保护设备的第一检验统计量,并根据预设的校验显著性水平确定每个继电保护设备的统计量拒绝域;
对于任一个继电保护设备,若该继电保护设备的第一检验统计量不在该继电保护设备的统计量拒绝域内,则确定该继电保护设备的可靠性变化趋势为稳定;反之,则确定该继电保护设备的可靠性变化趋势为不稳定。
优选地,其中所述可靠性趋势确定单元,利用如下公式根据每台继电保护设备在第一运行时间段和第二运行时间段内发生缺陷的时间序列计算每台继电保护设备的第一检验统计量,包括:
其中,F为继电保护设备的第一检验统计量;运行时间范围为(0,k-T+s],第一运行时间段为(0,(k-T+s)/2];第二运行时间段为((k-T+s)/2,k-T+s],n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数;(k-T)为预设的运行时间范围的下限;(k-T+s)为继电保护设备与预设的评价周期的评价期末对应的运行时间;T为评价周期的时间跨度;k为预设的运行时间范围的上限;s∈(0,T);tj和tl分别为所述缺陷发生时间序列中的第j个和第l个元素。
优选地,其中所述可靠性趋势确定单元,根据预设的校验显著性水平确定每个继电保护设备的统计量拒绝域,包括:
W={F>F1-α/2(2m,2n-2m)}∪{F<Fα/2(2m,2n-2m)},
其中,W为继电保护设备的统计量拒绝域;F1-α/2和Fα/2为临界值;α为预设的校验显著性水平;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数。
优选地,其中所述期望缺陷数量确定单元,根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为稳定时,利用如下公式计算该继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
Qi=Pi×T1÷T2
其中,Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;Pi为第i个继电保护设备对应的实际缺陷数量;T1为第i个继电保护设备对应的评价期末至预设的运行时间范围上限的时间跨度;T2为第i个继电保护设备对应的预设的运行时间范围下限至评价期末的时间跨度。
优选地,其中所述期望缺陷数量确定单元,根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为不稳定时,利用如下公式计算该继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
Qi=λc(t=k)·k-λc(t=t运行)·t运行
λc(t)=a+b×t/2,
θc(th)=th/h,
其中,Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;k为预设的运行时间范围的上限;t运行为第i个继电保护设备截止到评价期末时的运行时间值;a和b为继电保护设备累积失效率λc(t)拟合公式的系数;和/>分别为系数a和b的估计值;λc(t)为第i个继电保护设备自投运开始至运行时间为t时的累积失效率;th为第i个继电保护设备自投运开始至第h次缺陷发生的时间;θc(th)为缺陷发生时间th对应的平均故障间隔时间;h=1,2,…,n,n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数。
优选地,其中所述缺陷率确定单元,根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定役龄处于预设的运行时间范围的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率,包括:
其中,S为处于所述评价周期内且截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的缺陷率;Pi为处于评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围(k-T,k]内的第i个继电保护设备对应的实际缺陷数量;Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,T为评价周期的时间跨度;N为截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的数量。
本发明提供了一种确定继电保护设备的缺陷率的方法及***,将缺陷率计算的分子,即评价周期内保护设备的缺陷数划分成两部分,一部分是处于评价周期内又满足运行时间统计条件的设备实际缺陷数;另一部分则是不处于评价周期内但满足运行时间统计条件的期望缺陷数;其中,根据实际缺陷数推导出期望缺陷数,在推算过程中进行了可靠性增长的假设检验,若保护设备可靠性未随时间变化,则可由实际缺陷数等比例推算得到期望缺陷数,否则,依据保护设备历史缺陷情况拟合设备累积失效率函数,再由累积失效率函数推算得出期望缺陷数;最后,根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定处于预设的运行时间范围内的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率;本发明能够合理准确地计算继电保护设备的缺陷率,对于掌握继电保护设备缺陷率随装置运行时间变化规律,提升继电保护专业管理水平具有重要意义。
附图说明
通过参考下面的附图,可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式:
图1为不同运行时间的继电保护装置缺陷率的计算示意图;
图2为根据本发明实施方式的确定继电保护设备的缺陷率的原理图;
图3为根据本发明实施方式的确定继电保护设备的缺陷率的方法300的流程图;
图4为根据本发明实施方式的累积失效率拟合结果的示意图;
图5为根据本发明实施方式的设备不同运行时间的缺陷率图;
图6为根据本发明实施方式的确定继电保护设备的缺陷率的***600的结构示意图。
具体实施方式
现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式,然而,本发明可以用许多不同的形式来实施,并且不局限于此处描述的实施例,提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明,并且向所述技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中,相同的单元/元件使用相同的附图标记。
除非另有说明,此处使用的术语(包括科技术语)对所述技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外,可以理解的是,以通常使用的词典限定的术语,应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义,而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。
根据背景技术中的缺陷率计算公式可知,缺陷率的分母为在评价周期末装置运行时间恰为(k-T,k]的装置数目,T为评价周期的时间跨度。以一台装置为例,当T为1时,该装置的运行时间与评价周期跨越时间的对照如图2所示。当该装置计入缺陷率计算的分母时,该装置在评价周期内缺陷数目应作为分子代入背景技术的公式计算缺陷率。根据背景技术的计算公式,缺陷率的分子应包含该装置在2019年全年发生的缺陷数。但是,(2019.1,k-1)时间段内发生的缺陷不属于运行时间为k的装置的缺陷(因为在这段时间内保护装置的运行时间不足k-1年),因而将该时间段内发生的缺陷数计入缺陷率的分子是不合适的,仅有(k-1,2019.12)时间段内发生的缺陷数适合计入缺陷率的分子。但是,背景技术的计算公式要求分子中装置缺陷数目的时间跨度为整个评价周期,运行时间段为(k-1,2019.12)不满足全部评价周期,所以应当将缺陷时间段(k-1,2019.12)补足,以覆盖整个评价周期。
另外,由于时间段(2019.12,k]满足装置运行时间为k的基本条件,但是这段时间不在评价周期内,不应直接将(2019.12,k]时间段内的缺陷数计入缺陷率的分子,而应从(k-1,2019.12)内发生的缺陷数出发,合理地推导出(2019.12,k]的期望缺陷数,并将(k-1,2019.12)内发生的缺陷以及推导出的(2019.12,k]内的期望缺陷数之和,作为与该运行时间为k的装置与分母装置数目对应的分子—缺陷数。
因此,本发明的缺陷率计算方法由(k-1,2019.12)发生的实际缺陷数为基础,推导(2019.12,k]的期望缺陷数,从而根据实际缺陷数和期望缺陷数合理且准确地确定缺陷率。
图3为根据本发明实施方式的确定继电保护设备的缺陷率的方法300的流程图。如图3所示,本发明实施方式提供的确定继电保护设备的缺陷率的方法,将缺陷率计算的分子,即评价周期内保护设备的缺陷数划分成两部分,一部分是处于评价周期内又满足运行时间统计条件的设备实际缺陷数;另一部分则是不处于评价周期内但满足运行时间时对应的期望缺陷数;其中,根据实际缺陷数推导出期望缺陷数,在推算过程中进行了可靠性增长的假设检验,若保护设备可靠性未随时间变化,则可由实际缺陷数等比例推算得到期望缺陷数,否则,依据保护设备历史缺陷情况拟合设备累积失效率函数,再由累积失效率函数推算得出期望缺陷数;最后,根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定处于预设的运行时间范围内的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率;本发明能够合理准确地计算继电保护设备的缺陷率,对于掌握继电保护设备缺陷率随装置运行时间变化规律,提升继电保护专业管理水平具有重要意义。本发明实施方式提供的确定继电保护设备的缺陷率的方法300,从步骤301处开始,在步骤301确定处于预设的评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的实际缺陷数量。
在本发明的实施方式中,若计算评价周期为2019年全年的且运行时间范围为(k-T,k]内的所有设备的缺陷率,若此时T=1,根据图2可以确定处于预设的评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的实际缺陷数量为截止到2019年底时的运行时间处于(k-1,k)的每台继电保护设备的缺陷数量。
在步骤302,获取每台继电保护设备自投运至所述预设的评价周期的评价期末的缺陷发生时间序列。
在步骤303,根据每台继电保护设备的缺陷发生时间序列确定检验统计量,并根据所述检验统计量确定每台继电保护设备的可靠性变化趋势。
优选地,其中所述根据每台继电保护设备的缺陷发生时间序列确定检验统计量,并根据所述检验统计量确定每台继电保护设备的可靠性变化趋势,包括:
将每台继电保护设备自投运至评价周期的评价期末的运行时间范围均分,确定第一运行时间段和第二运行时间段;
根据每台继电保护设备在第一运行时间段和第二运行时间段内发生缺陷的时间序列计算每台继电保护设备的第一检验统计量,并根据预设的校验显著性水平确定每个继电保护设备的统计量拒绝域;
对于任一个继电保护设备,若该继电保护设备的第一检验统计量不在该继电保护设备的统计量拒绝域内,则确定该继电保护设备的可靠性变化趋势为稳定;反之,则确定该继电保护设备的可靠性变化趋势为不稳定。
优选地,其中利用如下公式根据每台继电保护设备在第一运行时间段和第二运行时间段内发生缺陷的时间序列计算每台继电保护设备的第一检验统计量,包括:
其中,F为继电保护设备的第一检验统计量;运行时间范围为(0,k-T+s],第一运行时间段为(0,(k-T+s)/2];第二运行时间段为((k-T+s)/2,k-T+s],n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数;(k-T)为预设的运行时间范围的下限;(k-T+s)为继电保护设备与预设的评价周期的评价期末对应的运行时间;T为评价周期的时间跨度;k为预设的运行时间范围的上限;s∈(0,T);tj和tl分别为所述缺陷发生时间序列中的第j个和第l个元素。
优选地,其中所述根据预设的校验显著性水平确定每个继电保护设备的统计量拒绝域,包括:
W={F>F1-α/2(2m,2n-2m)}∪{F<Fα/2(2m,2n-2m)},
其中,W为继电保护设备的统计量拒绝域;F1-α/2和Fα/2为临界值;α为预设的校验显著性水平;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数。
在步骤304,根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量。
优选地,其中所述根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为稳定时,利用如下公式计算该继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
Qi=Pi×T1÷T2
其中,Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;Pi为第i个继电保护设备对应的实际缺陷数量;T1为第i个继电保护设备对应的评价期末至预设的运行时间范围上限的时间跨度;T2为第i个继电保护设备对应的预设的运行时间范围下限至评价期末的时间跨度。
优选地,其中所述根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为不稳定时,利用如下公式计算该继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
Qi=λc(t=k)·k-λc(t=t运行)·t运行
λc(t)=a+b×t/2,
θc(th)=th/h,
其中,Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;k为预设的运行时间范围的上限;t运行为第i个继电保护设备截止到评价期末时的运行时间值;a和b为继电保护设备累积失效率λc(t)拟合公式的系数;分别为系数a和b的估计值;λc(t)为第i个继电保护设备自投运开始至运行时间为t时的累积失效率;th为第i个继电保护设备自投运开始至第h次缺陷发生的时间;θc(th)为缺陷发生时间th对应的平均故障间隔时间;h=1,2,…,n,n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数。
可靠性增长试验的基础理论为:设备在其全寿命周期内失效时间服从泊松过程,即设备相邻2次缺陷的时间间隔服从指数分布,设备的可靠性未随时间而变化,t1,t2,…,tn为设备在截尾时间T内发生失效的时刻,在失效次数N(T)=n已知的条件下,有
在本发明的实施方式中,当预设的运行时间范围为(k-1,k]时,由已知的(k-1,2019.12)发生的实际缺陷数量,推导(2019.12,k]的期望缺陷数量的过程是:
1)提出假设H0:保护设备缺陷过程服从泊松分布,即假设保护设备相邻2次缺陷的时间间隔服从指数分布,保护设备的可靠性未随时间而变化。
2)根据F分布,在显著性水平α下,对假设H0进行检验,以判断是否存在保护设备的可靠性随时间显著变化。若假设检验的结果为接受H 0,则可以确定一个时间段内的期望缺陷数与时间段跨度成正比,转步骤3),否则转步骤4)。
3)推断时间段(2019.12,k]内设备的期望缺陷数=(k-1,2019.12)发生的实际缺陷数×(2019.12,k]的时间跨度÷(k-1,2019.12)的时间跨度,输出期望缺陷数量,并结束。
4)建立保护设备瞬时失效率λ(t)=a+bt、累积失效率λc(k)=a+bt/2的数学模型。
5)采用最小二乘法确定数学模型中的参数。
6)确定保护设备在(2019.12,k]的期望缺陷数=λc(k)k-λc(k-1+s)·(k-1+s),其中,k-1+s为保护设备运行到评价期末(2019.12)时的运行时间。
其中,确定可靠性变化趋势的具体过程为:
1)读取某台保护设备自投运以来,至评价期末发生缺陷的缺陷发生时间序列为(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn),t1<t2<…<tn≤k-1+s。由于该台保护设备缺陷统计在固定时限k-1+s截止,构成了单台设备缺陷统计的定时截尾试验。
2)建立假设。原假设H0:保护设备的缺陷过程服从泊松过程,即保护设备相邻2次缺陷的时间间隔服从指数分布,保护设备的可靠性未随时间而变化,保护设备的可靠性变化趋势为稳定;备择假设有两种:H11:缺陷时间间隔Δi=ti+1-ti(i=1,…,n-1)随机地变长,意味着保护设备的可靠性在增长;H12:缺陷时间间隔Δi随机地变短,意味着保护设备的可靠性在下降,这两种情况均说明保护设备的可靠性变化趋势为不稳定。
3)将评价期末对应的保护设备的运行时间范围(0,k-1+s]平均划分成2段,即运行时间划分为第一运行时间段(0,f]和第二运行时间段(f,k-1+s]2段,f=(k-1+s)/2。在(0,f]范围内保护设备发生缺陷的时间序列为t1,t2,…,tm,而在(f,k-1+s]范围内保护设备发生缺陷的时间序列为tm+1,…,tn
4)根据每台继电保护设备在第一运行时间段和第二运行时间段内发生缺陷的时间序列计算每台继电保护设备的第一检验统计量F,计算公式为:
其中,F为继电保护设备的第一检验统计量;运行时间范围为(0,k-T+s],第一运行时间段为(0,(k-T+s)/2];第二运行时间段为((k-T+s)/2,k-T+s],n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数;(k-T)为预设的运行时间范围的下限;(k-T+s)为继电保护设备与预设的评价周期的评价期末对应的运行时间;T为评价周期的时间跨度;k为预设的运行时间范围的上限;s∈(0,T);tj和tl分别为所述缺陷发生时间序列中的第j个和第l个元素;此时T=1。
5)根据设定的检验显著性水平α,确定拒绝域W为W={F>F1-α/2(2m,2n-2m)}∪{F<Fα/2(2m,2n-2m)},式中W为继电保护设备的统计量拒绝域;F1-α/2和Fα/2为临界值;α为预设的校验显著性水平;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数。
6)确定继电保护设备的可靠性变化趋势。
其中,当Fα/2(2m,2n-2m)≤F≤F1-α/2(2m,2n-2m)时,接受H0,此时Δi没有明显的趋势,也就是以显著性水平α表明,保护设备可靠性没有显著增长或下降趋势,可靠性变化趋势为稳定;
当F<Fα/2(2m,2n-2m)时,拒绝H0,接受H11,此时,Δi随机地增长,也就是以显著性水平α表明,保护设备可靠性有显著增长趋势;当F>F1-α/2(2m,2n-2m)时,拒绝H0,接受H12,此时,Δi随机地降低,也就是以显著性水平α表明,保护设备可靠性有显著下降趋势;当保护设备的可靠性有显著增长或下降时,确定可靠性变化趋势为不稳定。
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为稳定时,利用如下公式计算该继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
Qi=Pi×T1÷T2
其中,Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;Pi为第i个继电保护设备对应的实际缺陷数量;T1为第i个继电保护设备对应的评价期末至预设的运行时间范围上限的时间跨度;T2为第i个继电保护设备对应的预设的运行时间范围下限至评价期末的时间跨度。
即可推断时间段(2019.12,k]内设备的期望缺陷数=(k-1,2019.12)发生的实际缺陷数×(2019.12,k]的时间跨度÷(k-1,2019.12)的时间跨度,输出期望缺陷数量。
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为不稳定时,若保护设备的自投运开始至评价期末的运行时间为t,在(0,t]内保护设备的累积失效次数为N(t)。保护设备的累积失效率λc(t)定义为累积失效次数N(t)与运行时间t之比,即λc(t)=N(t)/t,保护设备在时刻t的瞬时失效率为λ(t)为:瞬时失效率λ(t)与保护设备运行时间t的关系为:λ(t)=a+bt,可以推得累积失效率λc(t)与累积试验时间t的关系为:λc(t)=a+bt/2。由最小二乘估计法,根据缺陷时间序列t1,t2,…,tn与对应的累积失效次数1,2,…,n,得到任一缺陷发生时间th对应的平均故障间隔时间为θc(th)=th/h(h=1,2,…,n)。
模型参数a与b的最小二乘拟合结果是:
其中, 为样本点的中心。
在步骤305,根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定处于预设的运行时间范围内的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率。
优选地,其中所述根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定役龄处于预设的运行时间范围的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率,包括:
其中,S为处于所述评价周期内且截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的缺陷率;Pi为处于评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围(k-T,k]内的第i个继电保护设备对应的实际缺陷数量;Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,T为评价周期的时间跨度;N为截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的数量。
通过上面的分析,推导了以保护设备运行时间为条件的缺陷率所需的分子的计算方法。缺陷率分子的计算包含2部分,一部分是保护设备在既满足给定运行时间又在评价期内的实际缺陷数,另一部分是保护设备在满足给定运行时间但不在评价期的时段的期望缺陷数。所以,运行时间为(k-T,k]的保护设备的缺陷率的计算式为:
其中,S为处于所述评价周期内且截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的缺陷率;Pi为处于评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围(k-T,k]内的第i个继电保护设备对应的实际缺陷数量;Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,T为评价周期的时间跨度;N为截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的数量。
以下具体举例说明本发明的实施方式
假设某型号的某一继电保护设备于2012年5月26日投运,在统计2019年保护设备缺陷率时,在评价期末的运行时间为7.6年,该台设备位于运行时间为(7,8]的设备集合中。根据缺陷率的计算公式,该设备应作为运行时间为(7,8]的设备进行统计,在分母(即评价期末满足条件的保护设备数量)中涵盖该台设备。分子中应为该设备在2019年整年发生的缺陷数目。该台设备在2019年1月1日至2019年5月26日发生的缺陷是该设备运行时间在7年以下时发生的,2019年5月27日至2019年12月31日发生的缺陷是该设备在运行时间为7至8年范围内发生的。所以,应当以该设备在2019年5月27日至2019年12月31日发生的缺陷为基础,推算出该设备在运行役龄从7年到8年的期望缺陷数目,并将其纳入到缺陷率计算的分子(保护设备在统计期内发生的缺陷数)中。
该设备在其运行期内共发生了6次缺陷,发生缺陷时对应的设备役龄分别为0.65、1.3、5.88、6.12、6.67、7.27。将设备运行期划分为2段(0,3.8]和(3.8,7.6],m=2,n=6,检验统计量F计算如下:
将显著性水平取为α=0.1,查F分布的分位数表知:F 0.95(4,8)=3.84,F0.05(4,8)=1/F0.95(8,4)=1/8.98=0.17。所以其拒绝域为W={F>3.84}∪{F<0.17}。样本落入拒绝域中,所以,拒绝保护设备可靠性未随时间发生显著变化的假设,由于F>3.84,接受H12,表明保护设备可靠性有显著下降趋势。
由于所分析的保护设备可靠性有显著下降趋势,所以不能够直接将2019年5月27日至2019年12月31日发生的缺陷数直接等比例地推算保护设备在役龄(7,8]剩余时间的期望缺陷数。以保护设备全寿命周期缺陷数据为基础,拟合出保护设备累积失效率λc(t)随时间t的变化情况,从而外推保护设备在设备役龄恰为8年时的累积失效率λc(8),得到保护设备在役龄为(7.6,8]时间段内的期望缺陷数=λc(8)·8-λc(7.6)·7.6。
其中,累积失效率λc(t)的参数a、b的最小二乘拟合所需的数据如
表1所示。累积失效率λc(t)的参数拟合的效果如图4所示。其中,
表1累积失效率模型参数拟合的基础数据
缺陷次数j 1 2 3 4 5 6 平均值
tj 0.65 1.3 5.88 6.12 6.67 7.27 4.648
θc(tj) 0.65 0.65 1.96 1.53 1.334 1.212
1/θc(tj) 1.538 1.538 0.51 0.654 0.75 0.825 0.969
因此,保护设备在役龄为(7.6,8]时间段内的期望缺陷数=λc(8)×8-λc
上面详细阐述了缺陷率计算中对一台保护设备的处理方法。以2019年为评价期,对不同运行时间的保护设备重复上面的过程,计算某个型号下保护设备在不同运行时间的缺陷率,如图5所示。
图6为根据本发明实施方式的确定继电保护设备的缺陷率的***600的结构示意图。如图6所示,本发明实施方式提供的确定继电保护设备的缺陷率的***600,包括:实际缺陷数量确定单元601、缺陷发生时间序列确定单元602、可靠性变化趋势确定单元603、期望缺陷数量确定单元604和缺陷率确定单元605。
优选地,所述实际缺陷数量确定单元601,用于确定处于预设的评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的实际缺陷数量。
优选地,所述缺陷发生时间序列确定单元602,用于获取每台继电保护设备自投运至所述预设的评价周期的评价期末的缺陷发生时间序列。
优选地,所述可靠性变化趋势确定单元603,用于根据每台继电保护设备的缺陷发生时间序列确定检验统计量,并根据所述检验统计量确定每台继电保护设备的可靠性变化趋势。
优选地,其中所述可靠性变化趋势确定单元603,根据每台继电保护设备的缺陷发生时间序列确定检验统计量,并根据所述检验统计量确定每台继电保护设备的可靠性变化趋势,包括:
将每台继电保护设备自投运至评价周期的评价期末的运行时间范围均分,确定第一运行时间段和第二运行时间段;
根据每台继电保护设备在第一运行时间段和第二运行时间段内发生缺陷的时间序列计算每台继电保护设备的第一检验统计量,并根据预设的校验显著性水平确定每个继电保护设备的统计量拒绝域;
对于任一个继电保护设备,若该继电保护设备的第一检验统计量不在该继电保护设备的统计量拒绝域内,则确定该继电保护设备的可靠性变化趋势为稳定;反之,则确定该继电保护设备的可靠性变化趋势为不稳定。
优选地,其中所述可靠性趋势确定单元603,利用如下公式根据每台继电保护设备在第一运行时间段和第二运行时间段内发生缺陷的时间序列计算每台继电保护设备的第一检验统计量,包括:
其中,F为继电保护设备的第一检验统计量;运行时间范围为(0,k-T+s],第一运行时间段为(0,(k-T+s)/2];第二运行时间段为((k-T+s)/2,k-T+s],n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数;(k-T)为预设的运行时间范围的下限;(k-T+s)为继电保护设备与预设的评价周期的评价期末对应的运行时间;T为评价周期的时间跨度;k为预设的运行时间范围的上限;s∈(0,T);tj和tl分别为所述缺陷发生时间序列中的第j个和第l个元素。
优选地,其中所述可靠性趋势确定单元603,根据预设的校验显著性水平确定每个继电保护设备的统计量拒绝域,包括:
W={F>F1-α/2(2m,2n-2m)}∪{F<Fα/2(2m,2n-2m)},
其中,W为继电保护设备的统计量拒绝域;F1-α/2和Fα/2为临界值;α为预设的校验显著性水平;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数。
优选地,所述期望缺陷数量确定单元604,用于根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量。
优选地,所述缺陷率确定单元605,用于根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定处于预设的运行时间范围内的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率。
优选地,其中所述期望缺陷数量确定单元604,根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为稳定时,利用如下公式计算该继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
Qi=Pi×T1÷T2
其中,Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;Pi为第i个继电保护设备对应的实际缺陷数量;T1为第i个继电保护设备对应的评价期末至预设的运行时间范围上限的时间跨度;T2为第i个继电保护设备对应的预设的运行时间范围下限至评价期末的时间跨度。
优选地,其中所述期望缺陷数量确定单元604,根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为不稳定时,利用如下公式计算该继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
Qi=λc(t=k)·k-λc(t=t运行)·t运行
λc(t)=a+b×t/2,
θc(th)=th/h,
其中,Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;k为预设的运行时间范围的上限;t运行为第i个继电保护设备截止到评价期末时的运行时间值;a和b为继电保护设备累积失效率λc(t)拟合公式的系数;分别为系数a和b的估计值;λc(t)为第i个继电保护设备自投运开始至运行时间为t时的累积失效率;th为第i个继电保护设备自投运开始至第h次缺陷发生的时间;θc(th)为缺陷发生时间th对应的平均故障间隔时间;h=1,2,…,n,n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数。
优选地,其中所述缺陷率确定单元605,根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定役龄处于预设的运行时间范围的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率,包括:
其中,S为处于所述评价周期内且截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的缺陷率;Pi为处于评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围(k-T,k]内的第i个继电保护设备对应的实际缺陷数量;Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,T为评价周期的时间跨度;N为截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的数量。
本发明的实施例的确定继电保护设备的缺陷率的***600与本发明的另一个实施例的确定继电保护设备的缺陷率的方法300相对应,在此不再赘述。
已经通过参考少量实施方式描述了本发明。然而,本领域技术人员所公知的,正如附带的专利权利要求所限定的,除了本发明以上公开的其他的实施例等同地落在本发明的范围内。
通常地,在权利要求中使用的所有术语都根据他们在技术领域的通常含义被解释,除非在其中被另外明确地定义。所有的参考“一个/所述/该[装置、组件等]”都被开放地解释为所述装置、组件等中的至少一个实例,除非另外明确地说明。这里公开的任何方法的步骤都没必要以公开的准确的顺序运行,除非明确地说明。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (14)

1.一种确定继电保护设备的缺陷率的方法,其特征在于,所述方法包括:
确定处于预设的评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的实际缺陷数量;
获取每台继电保护设备自投运至所述预设的评价周期的评价期末的缺陷发生时间序列;
根据每台继电保护设备的缺陷发生时间序列确定检验统计量,并根据所述检验统计量确定每台继电保护设备的可靠性变化趋势;
根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;
根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定役龄处于预设的运行时间范围的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据每台继电保护设备的缺陷发生时间序列确定检验统计量,并根据所述检验统计量确定每台继电保护设备的可靠性变化趋势,包括:
将每台继电保护设备自投运至评价周期的评价期末的运行时间范围均分,确定第一运行时间段和第二运行时间段;
根据每台继电保护设备在第一运行时间段和第二运行时间段内发生缺陷的时间序列计算每台继电保护设备的第一检验统计量,并根据预设的校验显著性水平确定每个继电保护设备的统计量拒绝域;
对于任一个继电保护设备,若该继电保护设备的第一检验统计量不在该继电保护设备的统计量拒绝域内,则确定该继电保护设备的可靠性变化趋势为稳定;反之,则确定该继电保护设备的可靠性变化趋势为不稳定。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,利用如下公式,根据每台继电保护设备在第一运行时间段和第二运行时间段内发生缺陷的时间序列计算每台继电保护设备的第一检验统计量,包括:
其中,F为继电保护设备的第一检验统计量;运行时间范围为(0,k-T+s],第一运行时间段为(0,(k-T+s)/2];第二运行时间段为((k-T+s)/2,k-T+s],n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数;(k-T)为预设的运行时间范围的下限;(k-T+s)为继电保护设备与预设的评价周期的评价期末对应的运行时间;T为评价周期的时间跨度;k为预设的运行时间范围的上限;s∈(0,T);tj和tl分别为所述缺陷发生时间序列中的第j个和第I个元素。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据预设的校验显著性水平确定每个继电保护设备的统计量拒绝域,包括:
W={F>F1-α/2(2m,2n-2m)}∪{F<Fα/2(2m,2n-2m)},
其中,W为继电保护设备的统计量拒绝域;F1-α/2和Fα/2为临界值;α为预设的校验显著性水平;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为稳定时,利用如下公式计算该继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
Qi=Pi×T1÷T2
其中,Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;Pi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围内的实际缺陷数量;T1为第i个继电保护设备对应的评价期末至预设的运行时间范围上限的时间跨度;T2为第i个继电保护设备对应的预设的运行时间范围下限至评价期末的时间跨度。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为不稳定时,利用如下公式计算该继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
Qi=λc(t=k)·k-λc(t=t运行)·t运行,λc(t)=a+b×t/2,
其中,Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;k为预设的运行时间范围的上限;t运行为第i个继电保护设备截止到评价期末时的运行时间值;a和b为继电保护设备累积失效率λc(t)拟合公式的系数;和/>分别为系数a和b的估计值;λc(t)为第i个继电保护设备自投运开始至运行时间为t时的累积失效率;th为第i个继电保护设备自投运开始至第h次缺陷发生的时间;θc(th)为缺陷发生时间th对应的平均故障间隔时间;h=1,2,…,n,n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定役龄处于预设的运行时间范围的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率,包括:
其中,S为处于所述评价周期内且截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的缺陷率;Pi为处于评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围(k-T,k]内的第i个继电保护设备对应的实际缺陷数量;Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,T为评价周期的时间跨度;N为截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的数量。
8.一种确定继电保护设备的缺陷率的***,其特征在于,所述***包括:
实际缺陷数量确定单元,用于确定处于预设的评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的实际缺陷数量;
缺陷发生时间序列确定单元,用于获取每台继电保护设备自投运至所述预设的评价周期的评价期末的缺陷发生时间序列;
可靠性变化趋势确定单元,用于根据每台继电保护设备的缺陷发生时间序列确定检验统计量,并根据所述检验统计量确定每台继电保护设备的可靠性变化趋势;
期望缺陷数量确定单元,用于根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;
缺陷率确定单元,用于根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定处于预设的运行时间范围内的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率。
9.根据权利要求8所述的***,其特征在于,所述可靠性变化趋势确定单元,根据每台继电保护设备的缺陷发生时间序列确定检验统计量,并根据所述检验统计量确定每台继电保护设备的可靠性变化趋势,包括:
将每台继电保护设备自投运至评价周期的评价期末的运行时间范围均分,确定第一运行时间段和第二运行时间段;
根据每台继电保护设备在第一运行时间段和第二运行时间段内发生缺陷的时间序列计算每台继电保护设备的第一检验统计量,并根据预设的校验显著性水平确定每个继电保护设备的统计量拒绝域;
对于任一个继电保护设备,若该继电保护设备的第一检验统计量不在该继电保护设备的统计量拒绝域内,则确定该继电保护设备的可靠性变化趋势为稳定;反之,则确定该继电保护设备的可靠性变化趋势为不稳定。
10.根据权利要求9所述的***,其特征在于,所述可靠性变化趋势确定单元,利用如下公式根据每台继电保护设备在第一运行时间段和第二运行时间段内发生缺陷的时间序列计算每台继电保护设备的第一检验统计量,包括:
其中,F为继电保护设备的第一检验统计量;运行时间范围为(0,k-T+s],第一运行时间段为(0,(k-T+s)/2];第二运行时间段为((k-T+s)/2,k-T+s],n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数;(k-T)为预设的运行时间范围的下限;(k-T+s)为继电保护设备与预设的评价周期的评价期末对应的运行时间;T为评价周期的时间跨度;k为预设的运行时间范围的上限;s∈(0,T);tj和tl分别为所述缺陷发生时间序列中的第j个和第I个元素。
11.根据权利要求9所述的***,其特征在于,所述可靠性变化趋势确定单元,根据预设的校验显著性水平确定每个继电保护设备的统计量拒绝域,包括:
W={F>F1-α/2(2m,2n-2m)}∪{F<Fα/2(2m,2n-2m)},
其中,W为继电保护设备的统计量拒绝域;F1-α/2和Fα/2为临界值;α为预设的校验显著性水平;m为第一运行时间段对应的第一缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm)的元素个数;n-m为第二运行时间段对应的第二缺陷发生时间序列(tm+1,…,tn)的元素个数;n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数。
12.根据权利要求8所述的***,其特征在于,所述期望缺陷数量确定单元,根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为稳定时,利用如下公式计算该继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
Qi=Pi×T1÷T2
其中,Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;Pi为第i个继电保护设备对应的实际缺陷数量;T1为第i个继电保护设备对应的评价期末至预设的运行时间范围上限的时间跨度;T2为第i个继电保护设备对应的预设的运行时间范围下限至评价期末的时间跨度。
13.根据权利要求8所述的***,其特征在于,所述期望缺陷数量确定单元,根据所述可靠性变化趋势,确定每台继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
当某继电保护设备的可靠性变化趋势为不稳定时,利用如下公式计算该继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,包括:
Qi=λc(t=k)·k-λc(t=t运行)·t运行
λc(t)=a+b×t/2,
其中,Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量;k为预设的运行时间范围的上限;t运行为第i个继电保护设备截止到评价期末时的运行时间值;a和b为继电保护设备累积失效率λc(t)拟合公式的系数;和/>分别为系数a和b的估计值;λc(t)为第i个继电保护设备自投运开始至运行时间为t时的累积失效率;th为第i个继电保护设备自投运开始至第h次缺陷发生的时间;θc(th)为缺陷发生时间th对应的平均故障间隔时间;h=1,2,…,n,n为继电保护设备自投运至评价期末的缺陷发生时间序列(t1,t2,…,tm,tm+1,…,tn)对应的总的缺陷数。
14.根据权利要求8所述的***,其特征在于,所述缺陷率确定单元,根据役龄处于预设的运行时间范围内的每台继电保护设备对应的处于预设的评价周期内的实际缺陷数量和处于预设的评价周期外的期望缺陷数量,确定役龄处于预设的运行时间范围的继电保护设备在所述评价周期内的缺陷率,包括:
其中,S为处于所述评价周期内且截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的缺陷率;Pi为处于评价周期内且役龄处于预设的运行时间范围(k-T,k]内的第i个继电保护设备对应的实际缺陷数量;Qi为第i个继电保护设备对应的处于评价周期外且役龄处于预设的运行时间范围内的期望缺陷数量,T为评价周期的时间跨度;N为截止到评价期末时刻时运行时长为(k-T,k]的继电保护设备的数量。
CN202011480834.9A 2020-12-15 2020-12-15 一种确定继电保护设备的缺陷率的方法及*** Active CN112630645B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011480834.9A CN112630645B (zh) 2020-12-15 2020-12-15 一种确定继电保护设备的缺陷率的方法及***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011480834.9A CN112630645B (zh) 2020-12-15 2020-12-15 一种确定继电保护设备的缺陷率的方法及***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112630645A CN112630645A (zh) 2021-04-09
CN112630645B true CN112630645B (zh) 2024-05-24

Family

ID=75314196

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011480834.9A Active CN112630645B (zh) 2020-12-15 2020-12-15 一种确定继电保护设备的缺陷率的方法及***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112630645B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102426307A (zh) * 2011-09-19 2012-04-25 工业和信息化部电子第五研究所 一种基于短期寿命试验数据的快速寿命评价方法
CN104616212A (zh) * 2015-02-06 2015-05-13 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 继电保护***可靠性分析方法与***
CN104765945A (zh) * 2015-02-09 2015-07-08 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于数量置信度的设备缺陷率检测方法
CN105426991A (zh) * 2015-11-06 2016-03-23 深圳供电局有限公司 一种变压器缺陷率预测的方法和***
CN105843210A (zh) * 2016-03-22 2016-08-10 清华大学 电力变压器缺陷信息数据挖掘方法
CN109472045A (zh) * 2018-09-26 2019-03-15 中国电力科学研究院有限公司 一种基于随机截尾数据的继电保护缺陷分布评估方法及***

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9880892B2 (en) * 2014-02-24 2018-01-30 International Business Machines Corporation System and method for managing semiconductor manufacturing defects

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102426307A (zh) * 2011-09-19 2012-04-25 工业和信息化部电子第五研究所 一种基于短期寿命试验数据的快速寿命评价方法
CN104616212A (zh) * 2015-02-06 2015-05-13 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 继电保护***可靠性分析方法与***
CN104765945A (zh) * 2015-02-09 2015-07-08 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于数量置信度的设备缺陷率检测方法
CN105426991A (zh) * 2015-11-06 2016-03-23 深圳供电局有限公司 一种变压器缺陷率预测的方法和***
CN105843210A (zh) * 2016-03-22 2016-08-10 清华大学 电力变压器缺陷信息数据挖掘方法
CN109472045A (zh) * 2018-09-26 2019-03-15 中国电力科学研究院有限公司 一种基于随机截尾数据的继电保护缺陷分布评估方法及***

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Data Dependence Analysis for Defects Data of Relay Protection Devices Based on Apriori Algorithm;MINGWEI TIAN等;SPECIAL SECTION ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES FOR ELECTRIC POWER SYSTEMS;120647-120653 *
基于单位生命周期费用最小的继电保护装置更换策略;薛安成等;电力***自动化;第37卷(第5期);44-48、60 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112630645A (zh) 2021-04-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110765619B (zh) 基于多状态参数的无失效屏蔽泵故障短期多步预测方法
CN111126759B (zh) 一种基于异常事件故障关联度的电能表状态评估方法
CN110633893B (zh) 一种策略效能监控方法、装置以及计算机设备
CN116345700B (zh) 一种用于储能电站的能耗监测方法及监测***
CN110633194B (zh) 一种硬件资源在特定环境下的性能评估方法
CN104933477A (zh) 一种利用输变电设备风险评估优化检修策略的方法
CN113806346B (zh) 一种基于大数据分析的汽轮机劣化趋势测量方法及终端机
CN114021846A (zh) 工业企业设备状态预警方法及***
CN118051863B (zh) 一种基于数字计量技术的健康数据采集***及方法
CN112630645B (zh) 一种确定继电保护设备的缺陷率的方法及***
JP2015228069A (ja) 保守作業間隔適正化装置および保守作業間隔適正化方法
CN113988676B (zh) 一种水处理设备的安全管理方法及***
CN115455359A (zh) 小批量误差数据的自动校正与分布拟合方法
CN117333143B (zh) 一种成本科目字典设置方法及***
CN113255096A (zh) 基于向前逐步回归的高损线路异常台区定位方法及***
CN111506878B (zh) 基于暂降***指标随机样本估计的节点数量选择装置及方法
CN113723827A (zh) 地铁机电设备运行风险诊断及运维管控方法与***
CN110061867B (zh) 基于故障源告警强度的通信网告警分析方法及***
KR101982235B1 (ko) 생존 함수 기반의 특질 추출 방법을 이용한 유사 설비 군집화 방법 및 장치
CN116007951A (zh) 一种燃气轮机的故障诊断方法和装置
CN114975184A (zh) 半导体良率监测方法、装置、电子设备和存储介质
CN113492724B (zh) 基于赫斯特指数的动力电池sop预测方法、存储介质及设备
CN112700018B (zh) 一种基于故障率的评价电力设备状态的方法及***
CN114970311A (zh) 一种远端模块寿命预测模型的建立方法与寿命预测方法
CN108154292B (zh) 一种路面性能的预测模型的建立方法及***

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant