[发明专利]暂降及短时中断严重度评估与治理的工业过程建模方法

权利要求书

1.暂降及短时中断严重度评估与治理的工业过程建模方法，其特征在于,包括以下步骤：

步骤1.构建敏感设备失效概率传递函数模型

利用VTC曲线构建敏感模块受电压暂降影响的失效概率传递函数模型；并用设备耐受的电压幅值不确定区域边界V_I、V_II和持续时间不确定区域边界T_I、T_II刻画；

由于幅值与持续时间特征相互独立，因而一次暂降/短时中断事件导致设备失效的概率可由各特征各自导致设备失效的概率的乘积来刻画，如下式所示：

其中，f(v)与f(t)分别为设备失效概率对幅值、持续时间特征的概率密度函数，v_i、t_i为第i次事件的幅值和持续时间特征值，P_X为设备X在事件i下的失效概率，在给定VTC不确定区域边界参数的情况下，可由该模型计算得到单次事件下设备的失效概率，该敏感设备失效概率传递函数模型为传递函数1；

步骤2.构建过程中断概率传递函数模型

为基于各设备失效概率求解过程的中断概率，需先依据真值表得到逻辑表达式，再借助数学规则变换完成概率计算表达式的构建，并完成计算：

采用析取范式形式列写真值表蕴含的逻辑表达式，对于所有确定的S状态，采用下式所示的确定算子刻画：

对于所有不确定状态，依据真值表中所有输出状态不确定的行分别列写真值表中所有输出状态不确定的行合取项作为独立的不确定算子进行刻画，如下式所示：

通过将确定算子Cer与不确定算子Unc间组合，得到代表设备与过程失效概率间传递函数的所有可能表达形式，该传递函数称为传递函数2；

在模型构建过程中，需要通过优化算法确定出代表传递函数的最佳表达式，以便进一步对其进行变换求解：

对逻辑表达式中的“与运算”采用数乘刻画对应失效概率计算方式，逻辑表达中的“非运算”采用非算子刻画对应失效概率计算方式，过程中断概率计算表达式如下：

P_Dα(α＝1,···,N)为各设备在事件i下的失效概率，P_i1为事件i影响下，逻辑函数为模态1时的过程失效概率，P_ij为事件i影响下，逻辑函数为模态j时的过程失效概率，Log.为该逻辑表达式对应的传递函数名称,M为模态标号，M_j表示第j个模态，Log._M1为模态1下的逻辑表达式；

步骤3.在传递函数1的典型值下利用优化算法确定传递函数2的参数

使用用户暂降和短时中断及其导致损失的样本数据，结合优化策略确定传递函数1与传递函数2的合理参数，以完成模型构建，包括以下步骤：

a.依据典型研究结果或典型测试结果确定传递函数1中的参数初始值，即V_I、V_II、T_I、T_II，依据技术资料内容给定传递函数2的参数设置；

b.将设备与过程间的逻辑结构假设为串联结构，即设备状态全为0的行S＝0，其余各行S＝1，在此状态下确定传递函数2的模态，与初始值下的传递函数1组合形成敏感用户模型；

由于用户在各次事件下的中断概率与典型中断损失乘积得到的受影响风险值相当于各次事件下的中断损失期望，因而将各次事件的损失期望之和与该段时间内的用户总损失值之差作为度量函数，判断模型评估效果，若此时的评估结果不小于样本给定损失值，则说明传递函数1的参数基本合理，执行步骤c，否则执行步骤d；

c.基于给定的用户在一段时间内遭受的电压暂降和短时中断的事件特征值，以及该段时间内由此导致的总损失值C_Rsum，构建步骤c中所示的优化模型用于确定传递函数2的最佳模态：

其中，C_int为用户在一次最严重短时中断下的典型损失值，P_i为事件i导致的过程中断概率，该模型以评估结果与给定损失值的偏差最小为目标，实现了传递函数2最佳模态的选择，亦即确定了传递函数2的参数，若评估偏差小于给定阈值，则完成模型构建，算法结束，否则，执行步骤d；

d.将传递函数2设置为最不确定状态，即真值表中设备状态全部为1的行S＝1，设备状态全部为0的行S＝0，其余行S＝x，采用步骤c中所示的优化模型确定最佳状态，并返回算法在最优解搜索过程中逐次增加的不确定算子项，记录下每次添加不确定算子后，与原确定算子构成的组合表达式，将这些表达式按表达式中不确定算子数目由少到多为各模式排序，并形成表格，由于在输入概率一定的条件下，传递函数2输出概率值与表达式中不确定算子数目成正相关，若定义传递函数敏感度为输出概率值大小，则依据上述表格中的有序模式指定传递函数2可实现敏感度调节，该表格称为敏感度表；

步骤4.若不满足精度要求，调节传递函数2，采用优化算法确定传递函数1参数

e.依据敏感度表指定传递函数2的模态，并在对应情况下，采用下式所示的优化模型确定传递函数1的参数

其中

α∈{1,…,N}

s.t.V_Iα∈[V_I0α,0.5(V_I0α+V_II0α)]

V_IIα∈[0.5(V_I0α+V_II0α),V_II0α]

T_Iα∈[T_I0α,0.5(T_I0α+T_II0α)]

T_IIα∈[0.5(T_I0α+T_II0α),T_II0α]

其中，V_I0α、V_II0α、T_I0α、T_II0α为设备α传递函数1的初始值，Log._sel.mod.为指定模态的传递函数；

f.基于步骤e得到的传递函数1，返回步骤b确定考虑技术资料内容约束下的传递函数2的最佳模态步骤5.完成模型构建，并用于严重度评估与方案设计

用户损失评估模型为用户治理方案的设计提供了基础，用户投资方案设计的关键在于寻找方案成本与方案效果间的最佳平衡点，方案成本是补偿设备类型、容量因素的函数，方案效果通过对比治理前后的损失来进行量化，而治理前后的损失可基于评估模型评估得到，通过安装治理设备，减小用户敏感设备故障概率，从而减小用户过程的中断概率来实现用户损失风险的削减，提升治理效果。