[发明专利]输变电设备状态的评估方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及输变电系统领域，特别是涉及一种输变电设备状态的评估方法和系统。

背景技术

经济发展离不开电力能源，输变电设备又是电网的重要组成部分。随着国民经济与电网的发展，一方面电网规模不断扩大，输变电设备数量激增，供电可靠性压力提高；另一方面，人力资源相对显得短缺，维护力量的发展跟不上电网规模发展。

目前，国内外对输变电设备健康水平和运行状况好坏的判断主要还是借鉴相关标准和专家及运行经验基准，通过停电预防性试验PT(PreventionTest)和定期检修TBM(TimeBaseMaintenance)来实现的，绝大部分都是到了规定的时间就要进行大修，可能出现对健康状态良好的设备做了不必要的检修的工作，而在设备尚未出现健康问题时就对其实行停运检修或更换设备，很大程度上浪费了人力、物力和财力等资源。因此，如何能够快速、准确地确定输变电设备的健康状态，从而降低人力物力成本成为了现在电力行业亟待解决的问题。

从目前国内外研究情况来看，输变电设备劣化评价体系还处于初级阶段很多方面还不够完善。虽然一些学者也将一些智能方法应用于输变电设备的评价体系中，如：专家系统诊断法、模糊数学、神经网络、遗传算法、贝叶斯网络、证据理论，但是这些评价方法都比较复杂，需要较大的数据量，而现在的可以得到的数据量不够，这就导致各项评测还未能与实际紧密联系，实用性不高。

发明内容

基于此，有必要提供一种实用性高的输变电设备状态的评估方法和系统。

一种输变电设备状态的评估方法，包括：

采集输变电设备的N个设备状态特征的现场数据；

根据现场数据和根据预先建模得到的对应累积分布函数分别计算N个设备状态特征的累积概率；

根据累积概率和与累积分布函数对应的特征劣化扣分模型，计算N个设备状态特征的扣分值；

对N个设备状态特征值分别设置权重；

根据N个设备状态特征的扣分值及其权重得到输变电设备的总扣分值，以根据输变电设备的总扣分值评估输变电设备的状态。

在其中一种实施方式中，采集输变电设备的N个设备状态特征的现场数据的步骤之前，还包括预先建模的步骤，预先建模包括：

获取N个设备状态特征的历史数据并对历史数据进行预处理；

将N个设备状态特征的历史数据分别采用概率分布函数进行分布拟合以得到分别与N个设备状态特征对应的累积分布函数。

在其中一种实施方式中，在将N个设备状态特征的历史数据分别采用概率分布函数进行分布拟合以得到分别与N个设备状态特征对应的累积分布函数的步骤之后，还包括步骤：

设置与N个设备状态特征对应的特征劣化扣分模型。

在其中一种实施方式中，设置与N个设备状态特征对应的特征劣化扣分模型的步骤包括：

根据累积概率分别将对应的累积分布函数通过M-1个分位点分为M个区间，并对区间设置设定扣分值或者扣分基准以得到与累积分布函数对应的特征劣化扣分模型。

在其中一种实施方式中，根据N个设备状态特征的扣分值及其权重得到输变电设备的总扣分值，以根据输变电设备状态的总扣分值评估输变电设备的状态的步骤包括：

根据每个设备状态特征的扣分值及其权重进行加权叠加，得到输变电设备状态的总扣分值，其中，加权叠加公式为：

G=Σi=1kwifi(x)]]>

其中，G为输变电设备状态的总扣分值，w_i为第i个设备状态特征的权重，f_i(x)为第i个设备状态特征的扣分值；

根据设备状态的总扣分值评估设备的状态。

一种输变电设备状态的评估系统，包括：

采集模块，用于采集输变电设备的N个设备状态特征的现场数据；

累积概率计算模块，用于根据现场数据和根据预先建模得到的对应累积分布函数分别计算N个设备状态特征的累积概率；