一种考虑天气状态的接触网可靠性评估方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑天气状态的接触网可靠性评估方法，该方法考虑了天气状态对可靠性评估带来的影响，同时能够克服因统计误差或者统计资料不足带来的不确定性问题，可用于接触网系统不同天气状态下的可靠性评估。其步骤为：1)将天气状态分为正常天气、恶劣天气、灾难天气，计算不同天气状态下各类元件的故障率与修复率。2)将不同天气状态下各类元件的故障率、修复率看作随机模糊变量，用三角形模糊数来表示随机模糊变量的模糊分布，对步骤1)中所求故障率与修复率进行随机模糊化处理。3)考虑天气状态的系统可靠性指标计算，根据GO法推导计算公式，运用可信性理论求解随机模糊变量的数学期望值，即为接触网系统的可靠性指标。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及牵引供电系统可靠性评估领域，尤其是接触网系统可靠性的评估。
技术介绍
随着社会科技发展，高速铁路的总里程数迅猛增加，与此同时，高铁的安全可靠运行也得到了越来越多的关注，其中高速铁路牵引供电系统的可靠运行与高铁的安全稳定运营密切相关，高速铁路牵引供电系统要求具有极高的运行可靠性，无备用接触网系统是牵引供电系统的关键组成部分，其能否安全可靠的进行服役直接关系到机车的安全、稳定运营。因此，如何更加准确评估接触网的可靠性并使之提高，成为提高整个高速铁路可靠性的关键。接触网系统由完全暴露于室外的元件组成，受外部天气因素影响较大，其故障率与修复率具有随机模糊的特性，不是恒定常数。目前，虽然国内外对考虑接触网可靠性受天气影响的研究鲜有报道，但针对输配电系统可靠性受天气状态影响的研究相对较多，针对于接触网系统的可靠性评估基本都是基于元件恒定故障率来进行的，并没有考虑天气状态的影响以及故障率与修复率的随机模糊性，在我国电气化铁路中，如兰新线、武广线等的接触网系统受大风、雷雨等恶劣天气情况的影响较严重，其子系统元件故障率、修复率的随机模糊性明显，因此，在进行接触网可靠性评估时很有必要考虑天气状态对其评估结果的影响。为此，要制定一个充分考虑天气状态以及元件故障率、修复率随机模糊性的可靠性评估方法，该方法达到以下两个目的：(1)考虑天气状态对接触网可靠性的影响，使系统可靠性指标能够反映不同天气状态对接触网可靠性的影响；(2)解决元件故障率与修复率的随机模糊性，使可靠性指标更加准确。最终实现考虑天气状态以及元件故障率、修复率随机模糊性的接触网可靠性性评估。专利技术内容本专利技术的目的是提出一种考虑天气状态对接触网可靠性影响的评估方法，同时克服现场难以得到不同天气状态下元件故障率、修复率的问题，解决接触网系统各类元件故障率与修复率的不确定问题。本专利技术目的是通过如下的手段实现的：一种考虑天气状态的接触网可靠性评估方法，考虑了天气状态对可靠性评估的影响指标且克服因统计误差或统计资料不足带来的不确定性，对接触网系统在不同天气状态下的可靠性进行评估，包括如下主要步骤：A、计算不同天气状态下各类元件的故障率、修复率根据IEEE标准导则将天气分为正常天气、恶劣天气、灾难天气三个状态，计算不同天气状态下各类元件的故障率、修复率；A1、计算不同天气状态下某类元件的故障率λj： λ j = λ a v g F j P j ]]>式中，上标j＝s、d、n，分别表示灾难、恶劣、正常三种天气状态；λavg为1个统计周期内不考虑天气状态时统计得到的某类元件的平均故障率；Fj表示某类元件在不同天气下发生故障次数占统计周期内该元件总故障次数的百分比，取灾难天气下Fs为5％、恶劣天气下Fd为45％、正常天气下Fn为50％；Pj表示不同天气状态的持续时间占统计周期的百分比，取灾难天气Ps为0.1％、恶劣天气Pd为9.9％、正常天气Pn为90％；A2、计算不同天气状态下某类元件的修复率μj：Tavg为某类元件一个统计周期内平均修复时间；μavg＝1/Tavg为1个统计周期内不考虑天气状态时统计得到的某类元件的平均修复率；Ψs、Ψd、Ψn分别为灾难天气、恶劣天气、正常天气状态下的平均修复时间，取Ψs：Ψd：Ψn＝1.5：1.2：1；Fj表示某类元件在不同天气下发生故障次数占统计周期内该元件总故障次数的百分比，取灾难天气下Fs为5％、恶劣天气下Fd为45％、正常天气下Fn为50％；根据Tavg＝ΨsFs+ΨdFd+ΨnFn获得不同天气状态下的平均修复时间Ψs、Ψd、Ψn；定义μj为不同天气状态下某类元件的修复率，则不同天气状态下某元件的修复率可由μj＝1/Ψj计算得到；B、不同天气状态下各类元件的故障率、修复率的模糊化处理定义分别为不同天气状态下某类元件的故障率和修复率，i＝1，2，3，…，m，表示第i种类型元件，m为系统中元件类型；将A所得不同天气状态下各类元件的故障率修复率处理为三角形分布的模糊变量其中，表示j天气状态下i类元件的修复率或故障率的模糊变量，a和c表示模糊变量的下限和上限，b表示出现可能性最大的模糊变量的值，取a值和c值分别为几个统计年的或的最小值和最大值，取b值为几个统年的或的均值；C、考虑天气状态的接触网系统可靠性评估定义为系统在j中天气状态下的故障率，为系统在j中天气状态下的修复率，Aj为系统在j中天气状态下的可用率；由GO法建立接触网系统失效的GO图模型，运用可信性理论求解接触网系统可靠性指标：系统故障率为： λ s j = E p r o - f u z [ Σ i = 1 m λ i j ] ]]>系统修复率为： μ s j = E p r o - f u z [ Σ i = 1 m λ i j / Σ i = 1 m ( λ i j / μ i j ) ] ]]>系统可用率为： A j = E p r o - f u z [ 1 / [ 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种考虑天气状态的接触网可靠性评估方法，考虑了天气状态对可靠性评估的影响指标且克服因统计误差或统计资料不足带来的不确定性，对接触网系统在不同天气状态下的可靠性进行评估，包括如下主要步骤：A、计算不同天气状态下各类元件的故障率、修复率根据IEEE标准导则将天气分为正常天气、恶劣天气、灾难天气三个状态，计算不同天气状态下各类元件的故障率、修复率；A1、计算不同天气状态下某类元件的故障率λj：λj=λavgFjPj]]>式中，上标j＝s、d、n，分别表示灾难、恶劣、正常三种天气状态；λavg为1个统计周期内不考虑天气状态时统计得到的某类元件的平均故障率；Fj表示某类元件在不同天气下发生故障次数占统计周期内该元件总故障次数的百分比，取灾难天气下Fs为5％、恶劣天气下Fd为45％、正常天气下Fn为50％；Pj表示不同天气状态的持续时间占统计周期的百分比，取灾难天气Ps为0.1％、恶劣天气Pd为9.9％、正常天气Pn为90％；A2、计算不同天气状态下某类元件的修复率μj：Tavg为某类元件一个统计周期内平均修复时间；μavg＝1/Tavg为1个统计周期内不考虑天气状态时统计得到的某类元件的平均修复率；Ψs、Ψd、Ψn分别为灾难天气、恶劣天气、正常天气状态下的平均修复时间，取Ψs：Ψd：Ψn＝1.5：1.2：1；Fj表示某类元件在不同天气下发生故障次数占统计周期内该元件总故障次数的百分比，取灾难天气下Fs为5％、恶劣天气下Fd为45％、正常天气下Fw为50％；根据Tavg＝ΨsFs+ΨdFd+ΨnFn获得不同天气状态下的平均修复时间Ψs、Ψd、Ψn；定义μj为不同天气状态下某类元件的修复率，则不同天气状态下某元件的修复率可由μj＝1/Ψj计算得到；B、不同天气状态下各类元件的故障率、修复率的模糊化处理定义分别为不同天气状态下某类元件的故障率和修复率，i＝1，2，3，…，m，表示第i种类型元件，m为系统中元件类型；将A所得不同天气状态下各类元件的故障率修复率处理为三角形分布的模糊变量其中，表示j天气状态下i类元件的修复率或故障率的模糊变量集合，a和c表示模糊变量的下限和上限，b表示出现可能性最大的模糊变量的值，取a值和c值分别为几个统计年的或的最小值和最大值，取b值为几个统年的或的均值；C、考虑天气状态的接触网系统可靠性评估定义为系统在j种天气状态下的故障率，为系统在j种天气状态下的修复率，Aj为系统在j种天气状态下的可用率；由GO法建立接触网系统失效的GO图模型，运用可信性理论求解接触网系统可靠性指标：系统故障率为：λsj=Epro-fuz[Σi=1mλij]]]>系统修复率为：μsj=Epro-fuz[Σi=1mλij/Σi=1m(λij/μij)]]]>系统可用率为：Aj=Epro-fuz[1/[1+Σi=1m(λij/μij)]]]]>上述三式中，上标j＝s、d、n，分别表示灾难、恶劣、正常三种天气状态；分别表示不同天气状态下某类元件的故障率和修复率；m表示系统中元件类型；等式右边，Epro‑fuz[·]表示随机模糊变量·的数学期望值。...

【技术特征摘要】
1.一种考虑天气状态的接触网可靠性评估方法，考虑了天气状态对可靠性评估的影响指标且克服因统计误差或统计资料不足带来的不确定性，对接触网系统在不同天气状态下的可靠性进行评估，包括如下主要步骤：A、计算不同天气状态下各类元件的故障率、修复率根据IEEE标准导则将天气分为正常天气、恶劣天气、灾难天气三个状态，计算不同天气状态下各类元件的故障率、修复率；A1、计算不同天气状态下某类元件的故障率λj： λ j = λ avg F j P j ]]>式中，上标j＝s、d、n，分别表示灾难、恶劣、正常三种天气状态；λavg为1个统计周期内不考虑天气状态时统计得到的某类元件的平均故障率；Fj表示某类元件在不同天气下发生故障次数占统计周期内该元件总故障次数的百分比，取灾难天气下Fs为5％、恶劣天气下Fd为45％、正常天气下Fn为50％；Pj表示不同天气状态的持续时间占统计周期的百分比，取灾难天气Ps为0.1％、恶劣天气Pd为9.9％、正常天气Pn为90％；A2、计算不同天气状态下某类元件的修复率μj：Tavg为某类元件一个统计周期内平均修复时间；μavg＝1/Tavg为1个统计周期内不考虑天气状态时统计得到的某类元件的平均修复率；Ψs、Ψd、Ψn分别为灾难天气、恶劣天气、正常天气状态下的平均修复时间，取Ψs：Ψd：Ψn＝1.5：1.2：1；Fj表示某类元件在不同天气下发生故障次数占统计周期内该元件总故障次数的百分比，取灾难天气下Fs为5％、恶劣天气下Fd为45％、正常天气下Fw为50％；根据Tavg＝ΨsFs+ΨdFd+ΨnFn获得不同天气状态下的平均修复时间Ψs、Ψd、Ψn；定义μj为不同天气状态下某类元件的修复率，则不同天气状态下某元件的修复率可由μj＝1/Ψj计算得到；B、不同天气状态下各类元件的故障率、修复率的模糊化处理定义分别为不同天气状态下某类元件的故障率和修复率，i＝1，2，3，…，m，表示第i种类型元件，m为系统中元件类型；将A所得不同天气状态下各类元件的故障率修复率处理为三角形分布的模糊变量其中，表示j天气状态下i类元件的修复率或故障率的模糊变量集合，a和c表示模糊变量的下限和上限，b表示出现可能性最大的模糊变量的值，取a值和c值分别为几个统计年的或的最小值和最大值，取b值为几个统年的或的均值；C、考虑天气状态的接触网系统可靠性评估定义为系统在j种天气状态下的故障率，为系统在j种天气状态下的修复率，Aj为系统在j种天气状态下的可用率；由GO法建立接触网系统失效的GO图模型，运用可信性理论求解接触网系统可靠性指标：系统故障率为： λ s j = E p r o - f u z [ Σ i = 1 m λ i j ] ]]>系统修复率为： μ s j = E p ...

【专利技术属性】
技术研发人员：林圣，王贞，冯玎，何正友，高仕斌，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51