[发明专利]一种二次设备风险评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统二次设备维护的技术领域，尤其涉及一种二次设备风险评估方法。

背景技术

随着电力工业的高速发展，电力二次设备数量逐渐增加，规模也不断扩大，其运行维护管理也越来越受到企业的重视。二次设备风险评估是综合考虑设备安全性、经济性和社会影响等方面的风险，确定二次设备风险程度，为设备运行、维护、检修、试验、技改等生产管理工作的决策提供依据。

IEEE标准100-1992将风险定义为“对不期望发生结果的概率(即故障率)和严重性的度量，通常采用概率和结果乘积的表达形式”，对二次设备而言，风险就是该设备故障的概率和故障造成后果的期望。电力系统设备风险评估的常用方法有风险坐标图法、蒙特卡罗方法、失效模式与影响分析、事件树分析等。根据被评估体系情况和风险控制目标，可采用不同的技术方法。

当前，二次设备存在的缺陷、障碍以及风险管理工作仅停留在对事件的表面分析，且这些分析是以主观定性为主。二次设备存在有哪些风险、风险的严重程度有多大，如何评估、如何比较，大多依据维护人员的主观判断而定，对二次设备风险预控的有效决策有极大的影响。这不仅会使电力系统二次设备没有得到及时的风险控制维护或预警，甚至还可能会发生由于风险控制措施不当造成严重事故。因此，有必要寻求一种能够对二次系统风险评估的方法。

发明内容

为了解决上述问题，本发明目的在于提供一种电力系统二次设备风险评估方法，从而为电网企业的二次设备的运维评估和风险控制提供依据。

本发明的技术方案：一种二次设备风险评估方法，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，∏}；

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：

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。

上述方法中，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

上述方法中，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。