[发明专利]一种智能变电站继电保护装置寿命预测方法

说明书

本发明公开了一种智能变电站继电保护装置的寿命预测方法，选取继电保护装置的不正确动作次数、故障次数、CPU温度、工作电压指标作为继电保护装置的状态评估指标，根据智能变电站继电保护装置的历史运行数据计算继电保护装置的各运行状态指标相对劣化度；将继电保护装置的综合劣化度由各指标的加权和表示，并基于综合劣化度进行状态等级的划分；利用云模型建立各状态等级的隶属函数，计算初始状态概率分布向量；依据马尔科夫链原理计算继电保护装置的状态转移概率矩阵；最后通过设置置信度预测保护装置有效寿命。本发明减少了人为因素的主观性和随机性，不仅可以很好的预测继电保护装置的寿命，还能预测装置的未来运行状态分布。

技术领域

本发明属于智能电网领域，特别涉及一种智能变电站继电保护装置寿命预测方法。

背景技术

目前，智能变电站是坚强智能电网的重要环节，智能变电站二次设备的安全可靠运行直接关系到智能变电站一次设备能否稳定运行，关系到我国电力系统朝着特高压、大容量方向发展的重要进程。因此，为保障智能变电站继电保护装置的安全、稳定运行，及时准确了解继电保护装置的运行状态以及剩余寿命至关重要。

发明内容

本发明的目的在于是提供一种智能变电站继电保护装置寿命预测方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种智能变电站继电保护装置寿命预测方法，包括以下步骤：

步骤一、选取继电保护装置的不正确动作次数、故障次数、CPU温度、工作电压指标作为继电保护装置的状态评估指标，根据智能变电站继电保护装置的历史运行数据计算继电保护装置的各运行状态指标相对劣化度；

步骤二、将继电保护装置的综合劣化度由各指标的加权和表示，并基于综合劣化度进行状态等级的划分；

步骤三、将运行状态综合劣化度变为云模型的数字特征，然后利用云模型对状态等级进行划分，得到各状态等级的隶属云；

步骤四、根据运行状态综合劣化度与隶属云模型计算初始状态概率分布向量；

步骤五、依据马尔科夫链原理计算继电保护装置的状态转移概率矩阵；

步骤六、对继电保护装置进行马尔科夫链预测，并利用置信度判断继电保护装置的有效寿命。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于：(1)基于云模型理论建立马尔科夫链的初始状态概率分布向量，能够解决模糊性和随机性的不确定性问题，使得对智能变电站继电保护装置寿命的预测更接近于实际；(2)预测方法可以得到保护装置处于各个运行状态的概率大小，当“注意”、“异常”指标值较高时，可以对设备进行及时处理。

附图说明

图1是智能变电站继电保护装置寿命预测方法流程图。

图2是云模型的隶属度函数图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步说明本发明方案。

如图1所示，智能变电站继电保护装置寿命预测方法，包括以下步骤：

步骤一、选取继电保护装置的不正确动作次数、故障次数、CPU温度、工作电压指标作为继电保护装置的状态评估指标，根据智能变电站继电保护装置的历史运行数据计算继电保护装置的各运行状态指标相对劣化度：

式中：xⁱ为第i个运行状态指标的相对劣化度，表示指标偏离标准值的程度；V^im表示第i个指标的运行状态极值，当指标为越大越优型时取最大值，否则为最小值；V^io为运行允许值，即状态良好值；Vⁱ为实际运行数据。α反映参数变化对保护装置状态的影响程度，取为1。