[发明专利]一种二次设备风险评估方法

权利要求书

1.一种二次设备风险评估方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤S1：根据电力系统中每种二次设备的历史运行数据，得到t-1时刻和t时刻系统的状态q和观测输出序列O；

步骤S2：根据步骤S1分别可以得到系统状态q的个数N和观测输出序列O的长度M，由于增加了对时间的t的考虑，得到的状态转移矩阵A和观测值输出概率矩阵B的维度由二维变为三维；

步骤S3：根据步骤S2所得的三维状态转移矩阵矩阵A和观测值输出概率矩阵B，以及已知的初始状态概率π，建立二阶隐马尔可夫模型λ＝{S，O，A₁，A₂，B₁，B₂，Π}；

步骤S4：根据步骤S3推导的二阶隐马尔可夫模型和观测输出序列O，通过维特比(Viterbi)算法，求得产生此观测序列的状态序列S；

步骤S5：根据步骤S3推导的二阶隐马尔可夫模型观测的输出序列O，通过前向-后向算法(Forward-Backward algorithm)，求得产生此观测序列O的概率P；

步骤S6：根据步骤S5求得的概率P，采用蒙特卡洛的方法模拟二次设备运行的故障率F；

步骤S7：对二次设备进行分类，确立对应的风险指标，计算二次设备故障后给系统带来的损失L；

步骤S8：根据步骤S6模拟的故障率和步骤S7求得的故障损失，计算电力系统二次设备的综合风险值：

$R\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{F}_i\left(t\right)\×L_i\left(t\right)$

式中：R(t)为二次设备的风险值，F_i(t)为第i类二次设备发生故障的概率，L_i(t)为第i类二次设备的故障损失值。

2.根据权利要求1所述的二次设备风险评估方法，其特征在于：所述的二次设备故障率是基于二阶隐马尔科夫模型的方法进行计算的，其中A₁、B₁分别为t时刻的状态转移概率矩阵观测值输出概率矩阵，A₂和B₂分别为记录t-1和t两个时刻的状态转移概率矩阵观测值输出概率矩阵，A₂和B₂为三维矩阵；

A₁＝(a_ij)_N×N，A₂＝(a_ijk)_N×N×N

B₁＝(b_i(O_t))_N×M，B₂＝(b_ij(O_t))_N×N×M

3.根据权利要求1所述的二次设备风险评估方法，其特征在于：所述风险指标的确立是根据二次设备的类别来确定的，即将二次设备具体分类为监控测量类和继电保护及自动装置类。

4.根据权利要求3所述的二次设备风险评估方法，其特征在于：所述的监控测量类二次设备的风险指标是根据其在电力系统的中高级应用的不同来确立，包括：在电力系统故障定位上，考虑该设备故障后故障定位精度的下降；在电力系统状态估计上，考虑该设备故障后状态估计精度的下降。

5.根据权利要求3所述的二次设备风险评估方法，其特征在于：所述的继电保护及自动控制装置类二次设备的风险指标为其故障后给电力系统的损失大小，包括：系统负荷削减概率、期望失负荷量。

6.根据权利要求1所述的二次设备风险评估方法，其特征在于：所述的二次设备在其寿命稳定期内均为可修复元件，其中采用二阶隐马尔可夫模型求得的概率P为设备的可靠性概率，在后续计算中的二次设备失效概率F的计算公式为：F＝1-P。