换流阀冷却系统关键元器件可靠性统计分析的建模方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种直流输电换流阀的建模方法，具体讲设及一种换流阀冷却系统关 键元器件可靠性统计分析的建模方法。
【背景技术】
[0002] 高压直流输电换流阀冷却系统是整个直流系统的重要组件，其本身也是一个设及 暖通、制冷、电气、水处理和控制等多个专业的系统。组成此系统需要各种各样的装置设备 及仪器仪表，因此对其设计、安装、调试、检修W及检测提出了很高的要求。近年来，换流阀 冷却系统因材质老化、元件损坏、水质变化、换热器结垢腐蚀、配水管电极和密封圈结垢腐 蚀、主累漏水、在线仪表故障和误差、控制保护系统误动作、一次设备设计不完善等原因，直 接导致的直流系统非计划停运占总数的一半左右，运表明换流阀冷却系统是威胁直流系统 安全可靠运行的最大风险之一。因此非常有必要开展换流阀冷却系统级别的可靠性分析工 作。
[0003] 就提高复杂系统的可靠性而言，行之有效的办法是找到系统的薄弱环节，而后针 对薄弱环节的设备或者系统进行可靠性的技术研究。然而在现行的换流阀冷却系统中，由 于缺乏相应的可靠性数据，而且换流阀冷却系统的设计、安装、调试、运行维护、检修和检测 等尚无国际、国家和行业标准与规范，导致相关工作（如设计、检修、检测、运维等）无章可 循，各个厂家技术线路不通，开展的工作项目不全面、周期不确定、工艺不标准、检测不完 善，未能实现相关工作的标准化、规范化和制度化，无法提高设备的可靠性和使用寿命。因 此针对设备的可靠性和使用寿命而言，除了制造厂家需提供相关的可靠性数据W外，设计、 安装、调试等厂家也应该将制造厂家提供的样本安装在自己的系统中进行配合调试而后获 得相应的实验数据，按照可靠性的研究技术对其进行系统的可靠性升级。换流阀冷却系统 关键元器件直接影响到冷却系统重要技术指标，关键元器件作为关键元器件之一，是换流 阀冷却系统的动力设备，直接影响到冷却系统的可靠性，所W针对关键元器件的可靠性要 求就显得尤为重要。
[0004] 对于关键元器件的可靠性分析，通常应用最广泛的统计分析模型是Weibull分 布，从概率论和统计学的角度看，Weibull分布式连续性的概率分布，其概率密度为： 阳0化]
[0006] 其中，X是随机变量，A〉〇是比例参数，k〉0是形状参数，它的累积分布函数是扩展 的分布函数。能够完整描述一个实数随机变量X的概率密度，是概率密度函数的积分。
[0007] Weibull分布是根据最弱环节模型或者串联模型得到的，能充分反映元器件的缺 陷W及应力对元器件疲劳寿命的影响，具有递增的失效率。因此将它作为元器件可靠性分 析模型是合适的。由于Weibull分布可W利用概率值推断出它的分布参数，尤其适用于磨 损累积失效的分布情况。
[0008] 两参数的Weibull分布主要用于材料的疲劳试验，S参数Weibull分布应用于元 器件的寿命试验或可靠性分析。二参数威布尔分布，其参数估计常会带来较大误差，对于 具有W耗损失效为特征的机械件的寿命评估中，采用=参数威布尔分布进行拟合及参数估 计，可W得到更高的精度，因而较二参数威布尔分布，更能反映产品可靠性的实际情况。
[0009] 目前对可靠性Weibull分布模型的研究有很多，由于Weibull分布非常适合机械 产品的磨损累积失效的分布形式。但是可靠性Weibull分布多数都集中在连接器上，针对 换流阀冷却系统的研究不多，尤其是换流阀冷却系统的关键元器件，因此亟需一种换流阀 冷却系统的关键元器件的可靠性统计分析的建模方法。
【发明内容】
[0010] 针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种换流阀冷却系统关键元器件可靠 性统计分析的建模方法，本发明采用适用于元器件寿命试验可靠性分析的S参数Weibull 分布，对换流阀冷却系统关键元器件的可靠性进行统计分析，并根据分析的结果对换流阀 的关键元器件进行可靠性的实际应用，能够准确的预测关键元器件的可靠性情况，对整个 系统的检修提出科学合理的建议，能够整体提高整个系统的可靠性。
[0011] 本发明的目的是采用下述技术方案实现的：
[0012] 本发明提供一种换流阀冷却系统关键元器件可靠性统计分析的建模方法，所述换 流阀冷却系统关键元器件包括水累、换热器和空气冷却器，其改进之处在于，所述建模方法 包括下述步骤：
[0013] (1)获得换流阀冷却系统关键元器件失效时间数据；
[0014] 似分析失效时间数据的经验分布函数；
[001引 做W经验分布函数为拟合标准，构建Weibull分布模型；
[0016] (4)获得Weibull分布模型中的模型参数；
[0017] (5)构建Weibull分布模型下的关键元器件可靠性统计分析模型；
[0018] (6)对可靠性统计分析模型的参数进行可靠性应用。
[0019] 进一步地，所述步骤（1)中，收集同一使用环境下同一型号的换流阀冷却系统关 键元器件，并获得其失效时间数据。
[0020] 进一步地，所述步骤（2)中，对所述失效时间数据计算其经验分布值，获得经验分 布函数，并基于经验分布函数绘制经验分布函数曲线，包括下述步骤：
[0021] a.将所述失效数据按照数据数值大小做升序排列，排列后的数据依次记为ti，其 中i = 1，2，......，n ;n表示n个失效数据；
[0022] b.确定每个时间间隔点的累积经验分布值，获得经验分布函数为F(ti)= (i-0. 3)/(n+0. 4) O
[0023] 进一步地，所述步骤（3)中，W步骤（2)的失效时间数据进行We化Ull分布的统计 推断，获得Weibull分布模型，所述Weibull分布模型为S参数Weibull分布模型，用下式 1)表示：
[0024] 1);
[00巧]其中：0为形状参数，n为特征寿命参数，丫为位置参数，t为失效时间。
[0026] 进一步地，所述步骤（4)中，采用柯尔莫戈洛夫检验法化-S检验法）对Weibull 分布模型进行拟合优度检验，判断是否在偏差之内；如果是，则记录Weibull分布模型中的 模型参数；否则重复步骤（2)，直到拟合优度检验在偏差之内，所述偏差可查柯尔莫戈洛夫 检验的临界值表得到。
[0027] 进一步地，所述模型参数包括S参数Weibull分布模型中对应的形状参数0、特 征寿命参数n和位置参数丫。
[0028] 进一步地，所述步骤巧）中，针对使用环境和关键元器件类型的不同，分别重复上 述步骤（1)至步骤（4)，建立模型参数查表文件的数据库，得到Weibull分布模型下的关键 元器件可靠性统计分析模型，用下式2)表示：
[0029] 汾;
[0030] 其中：P为形状参数，n为特征寿命参数，丫为位置参数，t为失效时间；不同的 关键元器件其模型对应的形状参数0、特征寿命参数n和位置参数丫是不同的。
[0031] 与现有技术比，本发明达到的有益效果是：
[0032] 1)本发明采用适用于元器件寿命试验可靠性分析的S参数Weibull分布，对换流 阀冷却系统关键元器件的可靠性进行统计分析，并根据分析的结果对换流阀的关键元器件 进行可靠性的实际应用，能够准确的预测关键元器件的可靠性情况，对整个系统的检修提 出科学合理的建议，能够整体提高整个系统的可靠性。
[0033] 2)易获得失效数据。
[0034] 3)所需参数少，计算不复杂，过程简洁且易于实现。
[0035] 4)能够通过计算数据进行可靠性预测，真实可靠。
[0036] 5)通过计算可W得出失效时间，便于有目的性的检修。
【附图说明】
[0037] 图1是本发明提供的换流阀冷却系统关键元器件可靠性统计分析的建模方法的 流程图；
[0038] 图2是本发明提供的具体实施例的主循环累经验分布函数与Weibull分布函数拟 合曲线；
[0039] 图3是本发明提供的具体实施例的喷淋累经验分布函数与Weibull分布函数拟合 曲线；
[0040] 图4是本发明提供的具体实施例的潜水排污累经验分布函数与Weibull分布函数 拟合曲线。
【具体实施方式】
[0041] 下面结合附图对本发明的【具体实施方式】作进一步的详细说明。
[0042] 直流输电换流阀冷却系统，包括主循环水累、加热罐、空气散热器、主过滤器、换流 阀及脱气罐；所述主循环水累出口、加热罐、空气散热器、主过滤器、换流阀、脱气罐及主循 环水累进口通过管道依次连接起来形成循环回路。
[0043] 所述直流输电换流阀冷却系统包括水处理回路，所述水处理回路包括离子交换器 及精密过滤器，所述水处理回路与换流阀并联，所述离子交换器与精密过滤器串联，所述离 子交换器及精密过滤器均设有备用。
[0044] 所述直流输电换流阀冷却系统包括氮气稳压系统，所述氮气稳压系统包括膨胀罐 及氮气瓶，膨胀罐与精密过滤器串联，氮气瓶膨胀罐连接，所述膨胀罐为两个串联，氮气瓶 设有备用。直流输电换流阀冷却系统包括自动补水系统，所述自动补水系统包括依次连接 的原水累、补水过滤器、原水罐、补水累及补水电动阀，补水电动阀与离子交换器连接，所述 补水累设有备用。加热罐包括至少一个电加热器。脱气罐包括至少一个电加热器。
[0045] 直流输电换流阀冷却系统包括电动S通阀、蝶阀及球阀，电动S通阀与蝶阀串联 后于球阀并联，连接在加热罐与主循环水累之间，电动=通阀第=端与主过滤器进口连接， 所述蝶阀及电动=通阀均设有备用。
[0046] 主循环水累、加热罐及主过滤器均设有备用。换流阀及脱气罐设有芳路。水处理 回路与电导率测量支路并联。
[0047] 本发明提供一种基于Weibull分布的换流阀冷却系统关键元器件可靠性统计分 析的建模方法及应用，主要用于直流输