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      輸變電設(shè)施可靠性評(píng)估中設(shè)備故障率預(yù)測(cè)措施

      2019-09-10 07:22:44溫曉佳蓋耀輝
      石油研究 2019年1期

      溫曉佳 蓋耀輝

      摘要:輸變電設(shè)備故障率具有復(fù)雜多變的特性,進(jìn)而故障率表現(xiàn)為一種隨機(jī)的特性,這也為輸變電設(shè)備故障率的預(yù)測(cè)增加了難度,很難準(zhǔn)確的確定輸變電設(shè)備的故障率。還有就是目前對(duì)于輸變電設(shè)施的可靠性資料的統(tǒng)計(jì)很少,缺乏可以參考的資料,導(dǎo)致很難合成有效的擬合函數(shù), 目前形成的擬合函數(shù)的精度都比較低。本文所選用的自回歸‐移動(dòng)平均混合模型(ARMA 模型)是現(xiàn)在應(yīng)用最為廣泛的擬合模型,它具有很多優(yōu)勢(shì),例如它能夠準(zhǔn)確的反映當(dāng)前值和歷史值之間的聯(lián)系,它還能夠反映自回歸部分的誤差累計(jì),并且本方法需要的樣本量很少,但是擬合精度卻較高。

      關(guān)鍵詞:輸變電設(shè)施;可靠性評(píng)估;設(shè)備故障率;預(yù)測(cè)措施

      輸變電主設(shè)備所處狀態(tài)及外部因素導(dǎo)致的設(shè)備故障概率是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中最為重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之一,它在極大程度上直接影響輸變電主設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)的大小。因此,為實(shí)現(xiàn)輸變電主設(shè)備的狀態(tài)檢修必須研究狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果與故障概率之間的關(guān)系。

      一、輸變電設(shè)施狀態(tài)檢修的問(wèn)題

      1 缺乏定量的設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。對(duì)現(xiàn)有輸變電主設(shè)備數(shù)據(jù)資料收集、整理、綜合分析等還不夠完善,缺乏對(duì)輸變電主設(shè)備進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的評(píng)估模型以及基于風(fēng)險(xiǎn)的運(yùn)行檢修策略。

      2 狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)有待完善。狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)的作用至關(guān)重要,它是獲取狀態(tài)參量數(shù)據(jù)信息的主要手段。由于受到現(xiàn)有檢測(cè)技術(shù)水平及現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境等各種因素的制約,在安徽電網(wǎng)的實(shí)際操作中,仍然采用傳統(tǒng)的停電試驗(yàn)為主、帶電測(cè)試和在線(xiàn)監(jiān)測(cè)為輔的狀態(tài)監(jiān)測(cè)手段,無(wú)法實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的掌握設(shè)備的健康狀況,因而需要引進(jìn)先進(jìn)設(shè)備,進(jìn)一步完善狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)。

      3 各專(zhuān)業(yè)間橫向集成度不高。使各種數(shù)據(jù)信息完整化系統(tǒng)化是狀態(tài)檢修工作的前提條件。從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)信息采集情況來(lái)看,由于檢修記錄、試驗(yàn)報(bào)告、運(yùn)行數(shù)據(jù)分別由不同部門(mén)完成,因而各種數(shù)據(jù)信息各自孤立,沒(méi)有形成完整的數(shù)據(jù)體系,為數(shù)據(jù)分析處理帶來(lái)不便,無(wú)法為狀態(tài)檢修工作提供數(shù)據(jù)支持。

      4 設(shè)備運(yùn)行維護(hù)指導(dǎo)依據(jù)需進(jìn)一步優(yōu)化。在大多數(shù)情況下依然按照傳統(tǒng)的定期檢修規(guī)定執(zhí)行,例如停電試驗(yàn)和巡視維護(hù)按周期進(jìn)行, 技術(shù)改造和檢修安排按規(guī)劃完成,造成了大量人力物力資源的利用不盡合理。因此,要全面開(kāi)展?fàn)顟B(tài)檢修工作,應(yīng)不斷完善相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)程,使?fàn)顟B(tài)檢修有理有據(jù),有文可依。

      輸變電設(shè)備的故障率不是恒定不變的,它是隨時(shí)間變化而形成的隨機(jī)序列,這組隨機(jī)變量受到兩方面的影響:①影響因素;②自身變化規(guī)律。設(shè)備故障率是評(píng)估輸變電設(shè)施安全可靠性的根本,所以,所建立的設(shè)備故障率預(yù)測(cè)模型是十分重要的,因?yàn)樵撃P退峁┑臄?shù)據(jù)是評(píng)估輸變電設(shè)施可靠性的重要參考依據(jù),并且該模型所提供的數(shù)據(jù)是確定輸變電設(shè)施可靠性評(píng)估的可信度的依據(jù)。

      二、模型與算例分析

      1 自回歸-移動(dòng)平均混合模型

      2 基于 ARMA模型的故障預(yù)測(cè)方法

      基于 ARMA 模型的故障預(yù)測(cè)方法能夠劃分為六個(gè)部分,分別為: 數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型結(jié)構(gòu)確定、模型定階、參數(shù)識(shí)別、模型校驗(yàn)以及預(yù)測(cè)分析。在完成前面幾個(gè)步驟(數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型結(jié)構(gòu)確定、參數(shù)識(shí)別、模型校驗(yàn))后就可以得到預(yù)測(cè)模型關(guān)系式,表達(dá)函數(shù)為。

      三、算例分析

      3.1 原始數(shù)據(jù)

      通過(guò)查閱資料,選取 220kV 某輸電線(xiàn)路的事故率,截取時(shí)間為2014 年 8 月到 2016 年 8 月。通過(guò)數(shù)據(jù)分析可以看出,220kV 輸電線(xiàn)路的事故率的時(shí)間序列呈現(xiàn)出隨機(jī)波動(dòng)大以及還有斷點(diǎn)存在的特點(diǎn), 不能應(yīng)用常規(guī)的分解分析法以及回歸分析法去設(shè)備故障率進(jìn)行有效的預(yù)測(cè),但是,這是 ARMA的優(yōu)勢(shì),可以應(yīng)用 AMRA模型去處理, 然后得到對(duì)設(shè)備故障率的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

      本文選用 2014 年 8 月到 2016 年 8 月的數(shù)據(jù)作為基本數(shù)據(jù),建立ARMA模型后對(duì)220kV 輸電線(xiàn)路的事故率后五個(gè)月的設(shè)備故障率進(jìn)行預(yù)判以及誤差分析。

      3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

      3.3.3 模型檢驗(yàn)

      應(yīng)用殘差序列對(duì)上述三種模型進(jìn)行檢驗(yàn),通過(guò)觀察模型中自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)的殘差序列可以看出他們均為截尾,因此所建模型的殘差是不含相關(guān)性的白噪聲,這也表明該模型的效果良好。

      綜上所述,應(yīng)用 ARMA(4,2)模型對(duì)設(shè)備故障率進(jìn)行預(yù)測(cè)是可行的,預(yù)測(cè)模型如式所示。

      3.3.4 模型預(yù)測(cè)以及結(jié)果

      根據(jù)預(yù)測(cè)模型公式(8)對(duì)后五個(gè)月設(shè)備故障率進(jìn)行預(yù)測(cè),其結(jié)果如表 3 所示。

      3.3 模型參數(shù)的設(shè)計(jì)

      3.3.1 模型結(jié)構(gòu)

      同時(shí)應(yīng)用自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行處理,應(yīng)用兩種函數(shù)的截尾性對(duì) ARMA 進(jìn)行初步識(shí)別,進(jìn)而建立 ARMA 模型的階數(shù), 對(duì)于模型的參數(shù)制定如表 1 所示。

      4.總結(jié)

      應(yīng)用 ARMA模型能夠很好的對(duì)輸變電設(shè)施可靠性評(píng)估中設(shè)備故障率進(jìn)行預(yù)測(cè),輸變電故障率是評(píng)判供電系統(tǒng)可靠性的基礎(chǔ),但是設(shè)備故障率是隨機(jī)的并且是時(shí)變的,不能應(yīng)用傳統(tǒng)的時(shí)序分析法對(duì)其建立模型,常規(guī)的時(shí)序分析法包含回歸法、分解分析法。然而應(yīng)用 ARMA模型能夠很好的預(yù)測(cè)設(shè)備故障率,并且該方法對(duì)平穩(wěn)隨機(jī)變量的預(yù)測(cè)是最為合適的,該方法不需要很多的信息,只需要較少的樣本就能夠得到高精度預(yù)測(cè)結(jié)果,本文還對(duì)該方法進(jìn)行了實(shí)例預(yù)測(cè),對(duì) 220kV 輸電線(xiàn)路建立了 ARMA模型,通過(guò)此模型對(duì)設(shè)備故障率進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)誤差分析結(jié)果可以看出,該模型滿(mǎn)足實(shí)際工程要求,可以應(yīng)用到實(shí)際工程當(dāng)中, 該方法有效解決了常規(guī)方法不能對(duì)隨機(jī)性、時(shí)變性設(shè)備故障率精確分析的弊端,希望本文所介紹的方法能夠?qū)ο嚓P(guān)工作者帶來(lái)幫助。

      參考文獻(xiàn):

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