专利名称：电力系统自动装置动态可靠性综合评估方法
技术领域：
本发明依据电力系统自动装置的功能和工作特点，提出了一种自动装置动态可靠性的定量分析方法，旨在为寻找系统薄弱环节、提高自动装置设计及运行可靠性提供参考依据。
背景技术：
电力系统作为一个庞大复杂的系统，各元件之间通过电或磁发生联系，任何元件发生故障都将在不同程度上影响系统的正常运行。电力系统自动装置的基本任务是当电力系统发生故障或异常工况时，在可能实现的最短时间和最小区域内，自动将故障设备从系统中切除，或发出信号由值班人员消除异常工况根源，以减轻或避免设备的损坏和对相邻地区供电的影响。电力系统自动装置作为电力技术的一环，它的可靠性对保障电力系统安全运行、提高社会经济效益起到举足轻重的作用。目前，电力系统自动装置可靠性研究主要针对装置可靠性评估指标及计算模型等方面展开，涉及系统可靠性的评估、可靠性与经济性的协调等，旨在找出电力系统自动装置系统的薄弱环节，寻找最佳的设计、运行方案及检修周期等。传统的故障树分析方法(Fault Tree AnalySiS，FTA)被认为是电力系统自动装置可靠性分析的一种简单、有效的方法，故障树分析法可以对系统进行定量分析，依据各基本事件发生的概率，计算出顶上事件(事故)发生的概率，为实现系统的最佳安全控制目标提供一个具体量的概念，有助于其它各项指标的量化处理。但故障树分析法必须在各基本事件发生的概率已知的条件下才能进行定量分析，而且作为一种基于静态逻辑或静态故障机理的分析方法无法描述系统失效的动态行为，如故障修复、时序相关的故障和冷热备用等。马尔科夫(Markov)过程作为一种特殊的随机过程，目前被广泛应用于电力系统自动装置可靠性分析，虽然能够描述系统的动态特性，但其状态空间的规模随系统规模、动态过程的复杂度增大呈指数增长，导致Markov模型的建立和求解非常繁琐，且并非所有部件的可靠性均服从指数分布，在处理复杂系统动态可靠性时存在状态划分和求解困难等不足。
发明内容
本发明结合电力系统自动装置系统的主要功能和工作特点，重点研究定量分析其动态可靠性的建模及求解方法，主要工作如下1)确立了装置系统累积失效概率、装置可用度、部件概率重要度指标，为分析电力系统自动装置系统失效、构成部件失效及其对系统失效的影响提供量化依据。2)建立了动态故障树(Dynamic Fault Tree,DFT)和Markov状态理论相结合的可修复冗余系统动态可靠性模型，提出了综合利用动态故障树结构函数和蒙特卡罗(Monte Carlo)仿真的模型求解方法。幻针对具体算例，应用所提方法求解了可靠性指标并进行了相关分析。
图1是电力系统自动装置动态可靠性建模与计算流程图2是继电保护装置硬件误动子系统故障树模型示例图3是PAND与Markov链的转化图4是PAND状态空间5是保护系统动态可靠性模型示
图6系统时序状态转移7保护系统可靠性指标计算结果
具体实施例方式下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。1电力系统自动装置可靠性特点电力系统自动装置系统属于可修复系统，深入分析其可靠性研究的特点是选取指标、建立模型、进行可靠性分析的前提。1)因为工作环境、自身状况的可变性，电力系统自动装置系统的可靠度、失效发生时间具有一定的随机性和概率性。而动态可靠性不仅取决于系统部件的失效模式，还与部件的失效顺序密切相关。2)电力系统自动装置系统可靠性研究涉及因素多，其建模、指标选取及计算具有难度。从广义上说，影响电力系统自动装置系统可靠性的因素不仅包括电力系统自动装置， 还包括与其关系紧密的通讯通道、一次设备、一次系统的运行状况及人为因素等；自动装置的设计原理、配置方案和电网实际运行方式也极大地影响自动装置的动作情况；就电力系统自动装置而言，又涵盖复杂的软、硬件及其冗余逻辑等。其中，软件的可靠性很难根据物理要素进行预计，而主要取决于系统输入、系统的使用和软件设计等。硬件的可靠性则主要取决于其各个基本部件及电路设计的可靠性等。2电力系统自动装置可靠性指标综合电力系统自动装置可靠性研究的特点，确立了装置累积失效概率peF、装置可用度、部件概率重要度3个可靠性指标。2.1装置累积失效概率系统至时间t的累积失效概率pCF如式(1)所示pCF ⑴=p(T<t)(1)其中，随机变量T表示系统投入运行至发生失效的时间，T > 0，pCF(0) = 0。特别地，对于继电保护系统，根据其误动和拒动失效，分别定义保护误动累积失效概率Pot和拒动累积失效概率PCFK。其中Pcfk可表示为式O):Pcfe (t) = ρ (Tref ^ t) (2)其中，随机变量Tref表示系统投运至发生拒动失效的时间，TMf > 0，Pcfe(O) = 0。 保护误动累积失效概率可类似求取。2. 2装置可用度用于评估装置长期运行的可靠性水平，可定义为A( °o ) = tMTBF/ (tMTBF+tMTTE) (3)
4
其中，tMTBF为平均无故障工作时间，tMTTK为平均修复时间。不可用度A'(-)= I-A (①)。2. 3部件概率重要度为了进一步分析电力系统自动装置系统构成部件失效率的变化对系统失效率的影响，引入部件概率重要度指标，以确定降低哪个构成部件的失效率能有效降低电力系统自动装置系统的失效率。其对制定提高自动装置可靠性的措施及优化自动装置可靠性设计具有参考意义。已知系统故障的结构函数为Φ (X(t)) = Φ (Xl(t)，&(t)，…、(^)(4)其中，Xi(i = 1,2, ...η)表示系统由η个基本部件组成，并且每个基本部件的寿命分布和参数已知。由结构函数的分解公式得
coos ] Φ(χω) = χ α)Φ( ,χα))-( -χ α))Φ(ο ,χα))⑶部件的概率重要度即是系统的失效率g OKt))对某个部件的偏导数，定义为AprW = -^ = g^Qit))-S{%Q(f)) (6)
OQiKt)其中，Q(t)为系统的不可用度。由式(6)可知，i部件的概率重要度就是i部件状态取1值(Ii)时系统失效率和i部件状态取O值时系统失效率之差。3电力系统自动装置系统扩展动态故障树模型3. 1动态故障树DFT分析方法综合了 FTA和Markov模型两者的优点，通过引入功能相依门、序列门、备用门等表征动态特性的逻辑门进行相关动态分析。电力系统自动装置系统具有一定的冗余结构和动态随机故障，故本节以DFT为基础，选择典型电力系统自动装置系统，探讨新型电力系统自动装置系统可靠性的DFT模型及其仿真分析方法，为解决复杂冗余系统的可靠性分析提供新的思路。3. 2电力系统自动装置系统的扩展动态故障树可靠性模型3. 2. 1建模流程本发明将自动装置按功能划分为硬件子系统和软件子系统。对硬件子系统建立子DFT并划分为动态部分和静态部分，将动态部分以动态逻辑门为单位转化成若干Markov 状态转移链计算其拒动和误动失效概率并作为DFT中的底事件，本文称这种底事件为 “Markov底事件”，其有助于大大简化后续运算的复杂度。对于软件，考虑到其可靠性很难根据物理要素进行预计，建立DFT模型具有一定难度，所以也建立相应的“Markov底事件”，并与硬件模型一起合成系统级故障树；在系统级，统筹考虑“Markov底事件”及其它事件的失效与修复动态过程，应用Monte Carlo仿真进行可靠性综合计算。整个过程Markov状态划分简单，且对模型中的局部动态性通过 “Markov底事件”作了预处理，降低了系统级仿真计算的复杂度。流程如图1所示。3. 2. 2硬件子系统计其动态特性建模对于自动装置硬件子系统，可能引起自动装置失效的模块主要包括1).电源模块(Power Supply Unit, PSU)，主要为各模块提供工作电源；2).数据采集模块(AnalogInput，Al)，包括电压形成、模拟低通滤波(Analog Low-pass Filter，ALF)、采样/保持(Sample/Hold，S/H)、多路转换(Multiplexer，MPX)和模数转换(Analog-Digital converter, A/D)等环节；3).开关量输入模块(Digital Input，DI)，采集自动装置所需的各种开关量状态信息；4).开关量输出模块(Digital Output，D0)，输出跳闸、告警信号等开关量信息；5).中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，自动装置的核心，完成计算、判断及简单的录波；6).本文将各种RAM、ROM及接口归为存储器类(Memory，MEM)考虑其对硬件失效的影响。依照硬件构成及特点对硬件子系统建立动态故障子树。以继电保护系统为例，目前主设备及超高压线路保护装置普遍采取双保护CPU分别完成主、后备保护功能，本发明用热备用逻辑门(Hot Spare gate,HSP)表示二者的关系。另外，保护出口插件往往采用启动元件QD动作后开放直流正(负)电源的可靠性措施，为了说明DFT模型处理时序相关事件的优越性，考虑QD与DO模块均误动，且QD先于DO模块误动引起保护误动的情况，并采用优先与门(Priority AND gate, PAND)表示该逻辑。以硬件误动失效子故障树为例，模型如图2。各种动态门与Markov链的转化方法已很成熟，仅以PAND为例进行说明。如图3 所示，当输入A和B均失效且A先于B失效，则输出为失效(Failure，FL)，若A、B均不失效或B先于A失效，则输出为不失效(Operation，0P)。相应的状态空间图如图4所示。图4中，入12，入13，入24，入35，μ12，μ 13, μ 24, μ 35为各状态转移概率，设入12 =入13 =A24 = λ , = 3. 7522 XlO^6A, μ 12 = μ η = μ 24 = μ = (1/8)/h。按以下步骤对图4模型建立Markov状态方程，求解各状态的稳态概率。
a)根据系统状态转移图5建立状态转移矩阵A
权利要求
1.电力系统自动装置动态可靠性综合评估方法，是一种自动装置动态可靠性的定量分析方法。主要特征有提出了“Markov底事件”，将其和DFT相结合，建立了 Markov状态空间与动态故障树相结合的自动装置动态可靠性模型；在不降低算法精度的同时降低了进行动态可靠性分析的计算复杂度。
2.如权利要求1所述的电力系统自动装置动态可靠性建模方法，其特征在于对自动装置的硬件子系统建立子DFT并划分为动态部分和静态部分，将动态部分以动态逻辑门为单位转化成若干Markov状态转移链计算其拒动和误动失效概率并作为DFT中的底事件 (Markov底事件)，建立硬件模型，对软件子系统也通过相应的“Markov底事件”，建立软件模型。
3.如权利要求1所述的电力系统自动装置动态可靠性综合评估方法，其特征在于将权利要求2中的硬件模型与软件模型一起合成系统级故障树，在系统级，统筹考虑“Markov底事件”及其它事件的失效与修复动态过程，应用Monte Carlo仿真进行可靠性指标的综合计笪弁。
全文摘要
依据电力系统自动装置的功能和工作特点，提出了一种自动装置动态可靠性的定量分析方法，旨在为寻找系统薄弱环节、提高自动装置设计及运行可靠性提供参考依据。首先，确立了累积失效概率、可用度、基本部件概率重要度指标。其次，建立马尔科夫状态空间与动态故障树相结合的自动装置动态可靠性模型，提出了基于动态故障树结构函数的蒙特卡罗仿真方法进行相关系统的可靠性定量评估。最后以算例验证了所提方法的有效性，并进行了相关分析。结果表明该方法对于电力系统自动装置可靠性评估、部件影响分析及薄弱环节识别具有参考价值。
文档编号G06F17/50GK102436519SQ20111026321
公开日2012年5月2日 申请日期2011年8月23日 优先权日2011年8月23日
发明者戴志辉, 曹树江, 焦彦军, 王焯, 陈曦 申请人:戴志辉, 王焯, 陈曦