智能变电站继电保护装置寿命预测方法与流程

本发明涉及一种变电站继电保护装置，尤其涉及一种智能变电站继电保护装置寿命预测方法，属于电力设备
技术领域：
。
背景技术：
：继电保护作为保障电网安全、稳定运行的第一道防线，是整个电力系统的重要组成部分，其可靠性也是防止电网事故扩大和连锁反应的重要保证。对继电保护装置进行寿命预测有助于实现二次设备状态检修，为运行人员提供参考，保证电力系统及其设备安全运行，对提高电力系统运行稳定性以及保证运行人员安全具有重要意义。在继电保护装置中，有很多的电子元器件，因此其运行环境对继电保护装置的寿命有着很大的影响，而且所承受的环境应力也是多种应力的综合，对继电保护装置进行寿命预测要综合考虑这方面的因素。技术实现要素：本发明的目的在于提供一种智能变电站继电保护装置寿命预测方法，在装置运行期间，根据在线监测信息和历史运行数据对继电保护装置剩余寿命进行有效预测，该预测结果可以为运行人员提供参考，有助于提高智能变电站的运行稳定性。本发明的目的通过以下技术方案予以实现：一种智能变电站继电保护装置寿命预测方法，基于马尔科夫模型建立继电保护设备健康预测模型，利用在线监测信息和历史运行数据预测设备剩余寿命，包括以下步骤：步骤1，对继电保护设备进行数据收集；步骤2，确定继电保护设备健康状态空间；步骤3，确定继电保护设备初始状态概率分布向量；步骤4，确定继电保护设备健康状态转移矩阵；步骤5，预测继电保护设备剩余有效寿命。本发明的目的还可以通过以下技术措施来进一步实现：前述智能变电站继电保护装置寿命预测方法，所述步骤1包括：步骤1.1，收集继电保护设备运行数据，为获得设备当前状态提供参考，作为继电保护设备剩余寿命预测的依据；继电保护装置包括CPU插件、GOOSE接口插件、SMV接口插件、直流电源插件，历史运行数据描述设备投运以来的运行表现，具体指标包括设备投运时间和历史监测数据记录，在线监测数据包括设备运行温度、接收光强与发送光强，每隔单位时间进行记录；步骤1.2，定义继电保护设备健康状态评价指标的温度偏移率和光强相对劣化率，定义温度偏移率KT为：其中，T0表示继电保护设备额定工作温度，T表示继电保护设备实测温度；光强相对劣化率其中I0表示继电保护设备光纤接口光强额定值，I表示光强实测值，Imin表示允许光强最小值；温度偏移率和光强相对劣化率越大，表示继电保护设备健康状态越差。前述智能变电站继电保护装置寿命预测方法，所述步骤2包括：假定系统有N个可以区分的性能指标，状态完美时，定义状态值为M，M为一个正整数；状态完全失效时，定义状态值为0；0和M之间的数就代表状态完善和失效之间的中间状态，系统状态的退化就是状态值从M向0逐渐减小的过程，这种状态的转移是随机的，是随时间变化的随机变量；对继电保护设备以1～4的值进行状态空间划分，3～4表示良好状态，2～3表示一般状态，1～2表较差状态，0～1表示失效状态，具体划分方法如下：健康等级良好一般较差失效等级区间(3,4)(2,3)(1,2)(0,1)前述智能变电站继电保护装置寿命预测方法，所述步骤3的具体方法是：步骤3.1，对于刚投入运行的继电保护设备来说，此时t0＝0，只要符合验收标准，初始状态概率分布向量即为P(t0)＝(1,0,0,0)；步骤3.2，一般预测的继电保护设备都不是从刚投运开始的，而是从现役状态开始，因此需要确定现役状态的概率分布向量，在充分考虑继电保护在线监测数据的基础上，采用概率统计方法确定初始状态概率分布；因为继电保护设备由电子元器件组成，其健康状态与温度相关，而光强是表征继电保护设备通讯状态的指标，定义评价指标K＝εTKT+εIKI，其中εT和εI分别为温度偏移率和光强相对劣化率的权重系数，εT+εI＝1；根据评价指标的大小对继电保护设备的状态进行分类，分类标准如下表：状态等级良好一般较差失效评价指标K(0,5％)(5％,10％)(10％,20％)(20％,1)在开始时刻t0之后，取1000个观测点，进行温度和光强监测数据统计，分别计算观测点的评价指标值，根据状态等级分类标准，获得设备处于不同健康状态的概率，得到初始状态概率向量P(t0)＝(a0,b0,c0,d0)，其中a0、b0、c0、d0分别表示继电保护设备初始状态是良好、一般、较差、失效的概率。前述智能变电站继电保护装置寿命预测方法，所述步骤4的具体方法是：若设备投运时间为toperation，则每toperation/6的时间作为一个状态转移时段，随机选取每时段内的1000个点，根据在线监测值计算评价指标，进行统计，确定该时段内的状态概率分布向量：其中，pnm为一年间状态n到状态m的转移概率，矩阵A和B为：(a1,b1,c1,d1)～(a5,b5,c5,d5)为总时间为T的6个时段内的状态概率分布向量。前述智能变电站继电保护装置寿命预测方法，所述步骤5的具体方法是：步骤5.1，若以继电保护设备投运时间为起点开始预测，计算公式为：其中P(ti)为时刻ti继电保护设备的状态概率分布向量；P(0)为设备投运时的状态概率分布向量，P(0)＝(1,0,0,0)；[π]为继电保护设备的一步状态转移概率矩阵；步骤5.2，若以在役继电保护设备当前时刻为起点开始预测，计算公式为：其中P(ti)为时刻ti继电保护设备的状态概率分布向量；P(t0)为在役设备当前时刻的状态概率分布向量，由概率统计法求得；[π]为继电保护设备的一步状态转移概率矩阵；步骤5.3，对时刻ti继电保护设备的状态概率分布向量预测之后，基于可靠度理论求解设备的可靠度，第t年继电保护设备健康状态的可靠指标β(t)大于等于最低可靠指标βmin的概率为：R(t)＝P{β(t)≥βmin}＝P1(t)+P2(t)其中P1(t)和P2(t)分别表示t时刻继电保护设备处于良好状态和一般状态的概率，按照工程中常用的85％的保证率，即R(t)＜85％时，继电保护设备某状态的可靠指标不能达到要求；因此，R(t)＝85％时，就是继电保护设备的使用极限状态，以此算出的时间差就是继电保护设备的剩余寿命，即剩余寿命RUL＝t-t0。与现有技术相比，本发明的有益效果是：根据监控主站监测到的继电保护设备温度、光强，计算并统计继电保护设备评价指标值；建立智能变电站继电保护设备状态空间，根据概率统计法，确定继电保护设备初始状态概率分布向量；结合设备投运时间和历史监测数据，计算继电保护设备状态转移概率矩阵；再根据设备状态转移概率矩阵，结合可靠度理论，求解设备失效时刻，计算得到继电保护设备剩余有效寿命。预测得到的继电保护设备寿命有助于评估二次设备健康状态，为运行人员展开检修工作提供参考，提高智能变电站运行稳定性。附图说明图1是本发明的流程图；图2是本发明的健康状态转移图。具体实施方式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所示是本发明的流程图。如图2所示是本发明的健康状态转移图。首先，基于马尔科夫模型建立继电保护设备健康预测模型，利用在线监测信息和历史运行数据预测设备剩余寿命，包括以下步骤：步骤1，对继电保护设备进行数据收集。步骤2，确定继电保护设备健康状态空间。步骤3，确定继电保护设备初始状态概率分布向量。步骤4，确定继电保护设备健康状态转移矩阵。步骤5，预测继电保护设备剩余有效寿命。所述步骤1的具体方法是：步骤1.1，收集继电保护设备运行数据，为获得设备当前状态提供参考，作为继电保护设备剩余寿命预测的依据。继电保护装置主要由CPU插件、GOOSE接口插件、SMV接口插件、直流电源插件构成，其中GOOSE插件是保护装置用于和智能终端交换状态信息(GOOSE)的插件，SMV插件是保护装置用来接收合并单元发出的采样值信息(SV)的插件，而状态信息和采样值信息都通过光纤传递。历史运行数据描述设备投运以来的运行表现，具体指标包括设备投运时间和历史监测数据记录。因为智能变电站中的继电保护设备包含多种电子元器件，而电子元器件寿命与温度相关，故选取设备运行温度作为在线监测的指标；保护设备通讯系统以光纤为载体，通过接口接受光强和发送光强能够判断设备通讯状态，所以将接收光强与发送光强作为在线监测指标，每隔单位时间对监测数据进行记录。步骤1.2，定义继电保护设备健康状态评价指标温度偏移率和光强劣化率。定义温度偏移率KT：其中，T0表示继电保护设备额定工作温度，T表示继电保护设备实测温度。光强相对劣化率其中I0表示继电保护设备光纤接口光强额定值，I表示设备光强实测值，Imin表示设备允许光强最小值。温度偏移量和光强相对劣化率越大，表示继电保护设备健康状态越差。所述步骤2的具体方法是：步骤2.1，确定继电保护设备的健康状态空间。假定系统有N个可以区分的性能指标，状态完美时，定义状态值为M，M为一个正整数；状态完全失效时，定义状态值为0。0和M之间的数就代表状态完善和失效之间的中间状态。系统状态的退化就是状态值从M向0逐渐减小的过程。这种状态的转移是随机的，是随时间变化的随机变量。对继电保护设备以1～4的值进行状态空间划分，3～4表示良好状态，2～3表示一般状态，1～2表较差状态，0～1表示失效状态。具体划分方法如下：健康等级良好一般较差失效等级区间(3,4)(2,3)(1,2)(0,1)所述步骤3的具体方法是：步骤3.1，对于刚投入运行的继电保护设备来说，此时t0＝0，只要符合验收标准，初始状态概率分布向量即为P(t0)＝(1,0,0,0)。步骤3.2，一般预测的继电保护设备都不是从刚投运开始的，而是从现役状态开始，因此需要确定现役状态的概率分布向量。在充分考虑继电保护在线监测数据的基础上，采用概率统计方法确定初始状态概率分布。因为继电保护设备由电子元器件组成，其健康状态与温度相关，而光强是表征继电保护设备通讯状态的指标。定义评价指标K＝εTKT+εIKI，其中εT和εI分别为温度偏移率和光强相对劣化率的权重系数，εT+εI＝1。根据评价指标的大小对继电保护设备的状态进行分类，分类标准如下表：状态等级良好一般较差失效评价指标K(0,5％)(5％,10％)(10％,20％)(20％,1)在开始时刻t0之后，取1000个观测点，进行温度和光强监测数据统计，分别计算观测点的评价指标值，根据状态等级分类标准，获得设备处于不同健康状态的概率，得到初始状态概率向量P(t0)＝(a0,b0,c0,d0)，其中a0、b0、c0、d0分别表示继电保护设备初始状态是良好、一般、较差、失效的概率。所述步骤4的具体方法是：步骤4.1，若设备投运时间为toperation，则每toperation/6的时间作为一个状态转移时段，随机选取每时段内的1000个点，根据在线监测值计算评价指标，进行统计，确定该时段内的状态概率分布向量。其中，pnm为一年间状态n到状态m的转移概率。矩阵A和B为：(a1,b1,c1,d1)～(a5,b5,c5,d5)为总时间为T的6个时段内的状态概率分布向量。所述步骤5的具体方法是：步骤5.1，若以继电保护设备投运时间为起点开始预测，计算公式为：其中P(ti)为时刻ti继电保护设备的状态概率分布向量；P(0)为设备投运时的状态概率分布向量，P(0)＝(1,0,0,0)；[π]为继电保护设备的一步状态转移概率矩阵。步骤5.2，若以在役继电保护设备当前时刻为起点开始预测，计算公式为：其中P(ti)为时刻ti继电保护设备的状态概率分布向量；P(t0)为在役设备当前时刻的状态概率分布向量，由概率统计法求得；[π]为继电保护设备的一步状态转移概率矩阵。步骤5.3，对时刻ti继电保护设备的状态概率分布向量预测之后，基于可靠度理论求解设备的可靠度。假设继电保护设备处于第四类状态等级时，设备失效，即不允许达到第四类状态。因此，第t年继电保护设备健康状态的可靠指标β(t)大于等于最低可靠指标βmin的概率为：R(t)＝P{β(t)≥βmin}＝P1(t)+P2(t)其中P1(t)和P2(t)分别表示t时刻继电保护设备处于良好状态和一般状态的概率，按照工程中常用的85％的保证率，即R(t)＜85％时，继电保护设备某状态的可靠指标不能达到要求。因此，R(t)＝85％时，就是继电保护设备的使用极限状态，以此算出的时间差就是继电保护设备的剩余寿命，即剩余寿命RUL＝t-t0。除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式，凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围内。当前第1页1 2 3