一种基于发电设备重要度的维修方式制定方法与流程

本发明涉及发电设备维修技术领域，具体的说是一种基于发电设备重要度的维修方式制定方法。

背景技术：

近年来，发电设备逐渐向大型化、自动化、精密化和复杂化发展，同时价格也日趋昂贵，发电设备维修管理的重要性日益突出，维修费用占电力成本的比例不断增加。因此，采用合理的维修策略和维修方式，不仅可以保证设备安全运行，减少停机时间，还可以降低维修成本以及提高设备运行的可靠性。

目前，在确定发电设备维修方式时较多地采用基于按磨损、故障的模式等直接分析的方法，它是根据设备中零件的平均故障间隔时间的相同与否来确定的，不能进行定量分析且存在着诸多不确定性，容易过修或失修，造成维修资源的浪费，还可能由于不合理的维修方式引起设备的固有可靠性降低。现有确定维修方式的决策思想中，主要侧重于定性分析，只能限于对设备的初步判断，不能精确确定维修方式。

本发明在确定设备重要度评价因素基础上，通过建立重要度评价模型，根据设备的重要度分析结果来确定维修方式。

技术实现要素：

针对上述现有技术不足，本发明提供一种基于发电设备重要度的维修方式制定方法，通过对影响设备重要度的因素进行全面分析，为设备的维修策略决策提供依据，做到对每一类设备采用适合其特点的维修方式，提高设备运行的可靠性；将维修方式的确定建立在设备重要度评价基础上，以减小维修的盲目性，降低运行及维修费用。

本发明提供的一种基于发电设备重要度的维修方式制定方法是通过以下技术方案实现的：

一种基于发电设备重要度的维修方式制定方法，包括：发电设备重要度评价因素的确定，发电设备重要度评价模型的建立，设备维修方式的确定,其中，

发电设备重要度评价因素的确定：

对于发电设备，定义与设备重要度有关的主要因素：安全影响、环境影响、停运时间、维修成本、故障频率和可识别度；在对各项因素分析中，考虑到既不使设备重要度评价过于复杂又兼顾评价的精确性，将每个影响因素根据发电厂cmms(设备维护管理系统)中设备的基本信息分为3～6个等级，并按设备故障的影响程度将各因素转化为0-100分之间的值；

发电设备重要度评价模型的建立：

a、评价指标的确定

在确定各评价因素的基础上，采用线性加权数学模型来计算设备重要度评价指数

其中，n表示影响因素的个数，本模型中为6；mi表示对于某被评价设备的第i个影响因素的评分，由风险评估的准则给定；αi表示第i个影响因素的权重，即对安全影响、环境影响、生产损失、维修成本、故障频率、可识别度等影响因素的重要性进行赋值；

b、评价权重的确定方法

将安全影响、环境影响、停运时间、维修成本、故障频率和可识别度六个因素进行两两比较，构造两两比较矩阵，

其中，uij表示第i个评价因素对第j个评价因素的相对重要度，uji表示第j个评价因素对第i个评价因素的相对重要度，其取值为uij的倒数。

c、计算重要性排序

计算判断矩阵d的最大特征根λmax，代入齐次线性方程组

解出w1，w2，…，wn，得到最大特征根λmax对应的特征向量

w＝(w1,w2,…,wn)

即为各因素的权重。这样就将那些定性的因素实现了定量化，然后根据这些权重的大小对各因素的优先级进行排序，

最后，按下式进行一致性检验

cr＝ci/ri

式中cr称为判断矩阵的随机一致性比率；ci称为判断矩阵的一般一致性指标，其值ci＝(λmax-n)/(n-1)；ri称为判断矩阵的平均随机一致性指标；

当cr<0.1时，即认为判断矩阵具有满意的一致性，说明权数分配合理；否则需要调整判断矩阵，直到取得满意的一致性为止；

设备维修方式的确定：

根据重要度分析结果，将电站设备分为三组，分别给出设备相应的维修方式：

若iindex<50，则采用事后维修方式；

若50<iindex<100，则采用定期维修方式；

若iindex>100，则采用状态维修方式。

以某电厂的某台设备为例进行基于重要度确定维修方式，根据各设备的运行、维修历史记录以及相关可靠性数据库，按评分标准对每一设备的各评价因素进行打分；

通过与现场运行和检修人员讨论，得到各因素权重的判断矩阵；

求出以上矩阵的特征向量w＝(0.082,0.062,0.185,0.331,0.134,0.206)，

求出特征根λmax＝6.265，计算一致性指标ci＝0.053，ri＝1.24，cr＝0.043<0.1，一致性检验通过；

此时，可求得iindex＝30.93，则可采用事后维修方式。

本发明的有益效果是：

1.基于设备重要度来确定设备的维修方式，可以避免过修和失修；

2.能够实现确定精确的维修方式，有效节约维修资源以及提高设备运行的可靠性。

附图说明

图1是本发明各主要因素及评分标准表；

图2是相对重要度取值参考比例标度表；

图3是阶判断矩阵的ri值；

图4是根据各设备的运行、维修历史记录以及相关可靠性数据库对应的评分标准。

具体实施方式

下面将通过实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

一种基于发电设备重要度的维修方式制定方法，包括：发电设备重要度评价因素的确定，发电设备重要度评价模型的建立，设备维修方式的确定,其中，

发电设备重要度评价因素的确定：

对于发电设备，定义与设备重要度有关的主要因素：安全影响、环境影响、停运时间、维修成本、故障频率和可识别度；在对各项因素分析中，考虑到既不使设备重要度评价过于复杂又兼顾评价的精确性，如图1所示，将每个影响因素根据发电厂cmms(设备维护管理系统)中设备的基本信息分为3～6个等级，并按设备故障的影响程度将各因素转化为0-100分之间的值；

发电设备重要度评价模型的建立：

a、评价指标的确定

在确定各评价因素的基础上，采用线性加权数学模型来计算设备重要度评价指数

其中，n表示影响因素的个数，本模型中为6；mi表示对于某被评价设备的第i个影响因素的评分，由风险评估的准则给定；αi表示第i个影响因素的权重，即对安全影响、环境影响、生产损失、维修成本、故障频率、可识别度等影响因素的重要性进行赋值；

b、评价权重的确定方法

将安全影响、环境影响、停运时间、维修成本、故障频率和可识别度六个因素进行两两比较，构造两两比较矩阵，

其中，uij表示第i个评价因素对第j个评价因素的相对重要度，uji表示第j个评价因素对第i个评价因素的相对重要度，其取值为uij的倒数。相对重要度的取值参考比例标度如图2所示。

c、计算重要性排序

计算判断矩阵d的最大特征根λmax，代入齐次线性方程组

解出w1，w2，…，wn，得到最大特征根λmax对应的特征向量

w＝(w1,w2,…,wn)

即为各因素的权重。这样就将那些定性的因素实现了定量化，然后根据这些权重的大小对各因素的优先级进行排序，

最后，按下式进行一致性检验

cr＝ci/ri

式中cr称为判断矩阵的随机一致性比率；ci称为判断矩阵的一般一致性指标，其值ci＝(λmax-n)/(n-1)；ri称为判断矩阵的平均随机一致性指标,对于1～9阶判断矩阵，ri取值如图3。

当cr<0.1时，即认为判断矩阵具有满意的一致性，说明权数分配合理；否则需要调整判断矩阵，直到取得满意的一致性为止；

设备维修方式的确定：

根据重要度分析结果，将电站设备分为三组，分别给出设备相应的维修方式：

若iindex<50，则采用事后维修方式；

若50<iindex<100，则采用定期维修方式；

若iindex>100，则采用状态维修方式。

实施例2

以某电厂的某台设备为例进行基于重要度确定维修方式，根据各设备的运行、维修历史记录以及相关可靠性数据库，按评分标准对每一设备的各评价因素进行打分，打分标准如图4所示，

通过与现场运行和检修人员讨论，得到各因素权重的判断矩阵；

求出以上矩阵的特征向量w＝(0.082,0.062,0.185,0.331,0.134,0.206)，

求出特征根λmax＝6.265，计算一致性指标ci＝0.053，ri＝1.24，cr＝0.043<0.1，一致性检验通过；

此时，可求得iindex＝30.93，则可采用事后维修方式。

以上所述实施例仅表示本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能理解为对本发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明保护范围。