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淺議智能化供電設備狀態檢修決策支持系統設計

所屬欄目:智能科學技術論文 發布日期:2012-07-04 09:04 熱度:

  摘要:隨著電力企業向市場化邁進,供電設備的檢修工作,由狀態檢修代替定期檢修是必然的。采用人工智能的思想設計了供電設備狀態檢修決策支持系統,該系統具有供電設備狀態評估、故障診斷、檢修決策、制定檢修計劃。
  關鍵詞:供電設備,狀態檢修,專家系統,人工神經元網絡
  狀態檢修方式以設備當前的實際工作狀況為依據,它通過先進的狀態監測和診斷手段、可靠性評價手段以及壽命預測手段,判斷設備的狀態,識別故障的早期征兆,對故障部位其及嚴重程度、故障發展趨勢做出判斷,并根據分析診斷結果,在設備性能下降到一定程度或故障將要發生之前主動實施維修[1]。它為電氣設備安全、穩定、長周期、全性能、優質運行提供了可靠的技術和管理保障。狀態檢修能夠使檢修和管理效率提高,設備大修間隔延長和小修頻率降低,杜絕不足維修和過剩維修,減少重大事故的發生,提高了設備的可用系數,從而降低了企業經營成本。
  1、配電設備狀態檢修決策支持系統的總體結構
  隨著傳感技術、微電子、數字信號處理和計算機網絡技術在狀態監測中的應用,使狀態檢修成為可能。而人工神經網絡、專家系統、模糊集理論等綜合智能技術在狀態識別和故障診斷中的應用,使狀態檢修得以實現。
  1.1設備綜合管理模塊
  狀態檢修需要大量描述設備狀態及其演變過程的準確數據,即要有足夠的信息用于分析與決策,這就是設備數據綜合管理。該模塊管理、存儲所有設備資產清單,設備臺帳圖紙、設備設計數據、設備安裝狀況及系統圖、維修歷史數據、設備變更與維修記錄、設備狀態監測與診斷數據、事故及異常記錄、測點設置、設備可靠性狀態統計分析數據等等。
  1.2智能化診斷模塊
  該模塊用專家系統與人工神經元網絡結合的方法實現。既能對單一試驗數據進行故障診斷,也能對多種試驗數據進行綜合診斷。單一診斷用產生式專家系統,將規程規定和專家知識存儲在知識庫,可以隨時更新、修改。
  1.3檢修決策模塊
  對單一設備,根據不同運行方式和檢修方式,運用技術經濟分析方法,對檢修費用、效益進行評估,給出對該設備來說最佳檢修時間、檢修措施和檢修項目,并形成檢修決策報告。
  1.4編制檢修計劃模塊
  狀態檢修并不排斥檢修計劃的作用,恰恰相反,狀態檢修體制還要利用一些先進的技術手段來動態地制訂和優化供電設備檢修計劃,以充分發揮檢修計劃的指導作用。在狀態檢修體制下,面對眾多需要檢修的設備,檢修計劃的編制根據檢修決策的結果,負荷預測、趨勢分析、動態規則等手段考慮配網的運行方式、供電可靠性、經濟性等要求,使檢修計劃既具有可行性,又具有科學性和經濟性。
  1.5企業網站檢修信息發布模塊
  將排定的檢修計劃發布在供電企業網站上,供生產單位執行,也為用戶提供了檢修信息,大用戶據此安排生產,減少供電設備檢修帶來的損失。這能提供服務質量,增加供電工作的透明度。
  2、基于專家系統的單一診斷模塊
  2.1單一診斷功能
  單一診斷是指對一種檢測方法所取得的數據進行處理和判斷,得出故障征兆或有關設備狀態的初步結論。這些檢測方法指:油中氣體色譜檢測、繞組直流電阻檢測、絕緣電阻及吸收比、極化指數檢測、絕緣介質損耗檢測、油質檢測和絕緣老化的檢測等等。檢測的數據與規程比、與歷史比、與同類設備比,并考慮當前系統的運行狀況,將這些知識保存在專家系統的規則庫中。通過各種方法檢測到的數據,或通過檢測數據計算出的數據,并不能說明當前設備的狀況,只有與標準值比較,才能得到設備可能故障的征兆。如在變壓器預防性試驗中,繞組直流電阻MVA以下的變壓器,相間差別是5%,與規程比較,規程規定一般不超過4%,所以得出繞組直流電阻相間差別過高的征兆。
  單一診斷是對單項試驗數據進行診斷。該方法簡單、宜于實現,有時可直接定位故障。但更多時給的結論不夠清晰,或結論片面。因此,該過程可以看作綜合診斷的前期數據處理。
  單一診斷的結果可能有四種
  1)明確定位故障;
  2)參數正常,不存在與此參數有關的故障;
  3)不確定故障是否存在;
  4)故障確實存在,但不能定位。后兩種情況給出的結果不明確,需要更多的信息進行明確判斷,由綜合診斷來完成。但單一診斷的所有診斷結果都送到綜合數據庫里。在綜合診斷中,對四種結論的處理各不相同。
  3、基于神經元網絡的綜合診斷模塊
  神經網絡是對人腦神經系統的數學模擬,其目的是學習和模仿人腦的信息處理方式。神經網絡把知識變成網絡的權值和閥值,并分布存儲在整個神經網絡之中。在確定了神經網絡的結構參數、神經元特性和學習算法之后,神經網絡的知識表達是與它的知識獲取過程同時進行、同時完成的。當訓練結束時,神經網絡系統所獲取的知識就表達為網絡權值矩陣和閥值矩陣。神經網絡具有知識容量大,處理的問題范圍廣,推理速度快等優勢。所以綜合診斷是運用人工神經元網絡在故障征兆與故障位置之間建立起數學模型,將綜合診斷知識存儲在網絡的權值和閥值里。采用BP網絡進行模型。故障征兆是輸入層的X1,X2,X3,XL;輸出層的Y1,Y2,Y3,YN是具體的故障。這里的故障征兆就是單一診斷的結論
  4、結束語
  供電設備狀態檢修決策支持系統中設備狀態診斷是關鍵,不僅能對已經發生的故障做出診斷,還能對將要發生的故障進行預測,這樣才能根據狀態進行檢修。
  狀態檢修離不開狀態檢測技術,供電設備的狀態監測已經有許多的方法,如直流電阻測量,油色譜分析,絕緣性能測試,遠紅外測溫,有載調壓開關特性測試等。隨著這些監測手段的日益完善,監測點逐漸增多,監測設備的功能強大,通過先進的通訊手段和計算機網絡化管理,狀態檢修系統就更為健全。
  從電力行業發展看,供電設備狀態檢修代替定期檢修是必然的,但要有一段很長的過渡過程,在這期間,可能兩種檢修方式并存。做到真正的狀態檢修,僅有技術支持系統是不夠的,還需要管理工作的配合、加強檢修人員的培訓等。

文章標題:淺議智能化供電設備狀態檢修決策支持系統設計

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