開閉型設備誤分閘故障率

現有的變電設備故障率預測模型在預測設備故障率時,往往會出現穩(wěn)定期的預測數值高于實測值而損耗期的預測值低于實測值的現象。針對該問題,在研究變電設備累積失效規(guī)律的基礎上,引入"故障分界點"和"故障數據分區(qū)"2個概念,并結合灰色線性回歸模型建立了一種新的變電設備故障率預測優(yōu)化模型。通過數值驗證對各模型的特點和有效性進行論證。結果表明,對處于故障率穩(wěn)定期和損耗期2個階段的案例,故障分界點的確定和故障數據分區(qū)均有利于提高變電設備故障率預測的精度,改進模型的相對誤差率較灰色線性回歸模型降低了3.59%,較基于M-R算法的故障預測模型降低了3.91%,整體擬合效果也更理想。

在全狀態(tài)集成法的基礎上提出了求解設備故障率的新方法:等效狀態(tài)評分法。以設備等效狀態(tài)評分為模型,模型參數隨著設備所經歷的過程變化而變化。通過對經歷過檢修后的狀態(tài)評分的折算,表征出檢修對設備故障率的影響,求得設備可能的故障率。最后,通過算例運用等效狀態(tài)評分法求解設備的模型參數和故障率,等態(tài)狀態(tài)評分法和全狀態(tài)集成法的計算結果相同。與全狀態(tài)集成法相比,等態(tài)狀態(tài)評分法簡化了計算,并且物理意義更加明確。