一种基于随机截尾数据的继电保护缺陷分布评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于随机截尾数据的继电保护缺陷分布评估方法及系统，包括：根据多个同类型继电保护装置的不同模块在观测期间的装置模块缺陷发生情况，将每个装置模块的无缺陷运行时间作为随机变量，未发生缺陷的装置模块的随机变量具有随机截尾数据特征；根据观测到的随机截尾数据，确定所述每类装置模块的两参数威尔分布的概率密度函数；所述两参数为形状参数β和尺度参数η；建立每类装置模块缺陷分布的似然函数，并根据最大似然函数法和观测到的随机截尾数据，计算每类装置模块的形状参数和尺度参数的极大似然估计值；根据每类装置模块的缺陷分布概率密度函数，建立装置整体缺陷的联合分布，并对继电保护装置的整体缺陷的累计分布进行评估。

【技术实现步骤摘要】
一种基于随机截尾数据的继电保护缺陷分布评估方法及系统
本专利技术涉及继电保护
，并且更具体地，涉及一种基于随机截尾数据的继电保护缺陷分布评估方法及系统。
技术介绍
可靠性是指一个元件、设备或系统在预定时间内、规定的条件下完成规定功能的能力。对于继电保护而言，“规定功能”大致有两个方面：一是当被保护对象发生故障时保护系统要动作于跳闸，以隔离故障设备；二是当被保护对象处于异常运行状态时，保护系统要能发告警信号。保护设备良好的运行状态是确保保护正确动作的必要条件，但保护缺陷的发生会导致保护拒动、误动的发生，从而影响电网的安全稳定性。保护缺陷一般包括保护装置本体缺陷、二次回路缺陷、通信链路缺陷、定值整定错误等。继电保护缺陷发生模式主要分类如下：1)人为因素导致的保护缺陷，主要包括由于维护不良、误操作、误碰、误接线、误整定、接线设计不合理、未执行反事故措施等因素导致的保护缺陷；2)保护装置本体及相关设备故障导致的保护缺陷，主要包括元器件故障、电源损坏、通信通道问题等引起的缺陷。3)其他原因导致的缺陷，如接触不良、二次回路故障等。随着设备运行年限的增加，保护装置本体组件老化、运维不良等导致的缺陷逐步突出。目前，对缺陷数据的记录主要包括：缺陷发生时间、缺陷部位、缺陷原因、缺陷严重程度、缺陷处理情况等。由于保护装置运行年限长，存在有些装置自投运到退出运行均未发生缺陷或者自投运到观测期未发生缺陷，缺陷数据的记录具有右截尾试验特性，对于准确评估缺陷分布情况，全面掌握缺陷发生规律对指导保护装置的检修具有重要意义。但由于保护装置缺陷失效为小概率事件，且无法对所有样本进行观测，失效数据具有右截尾特性；且各模块之间具有相对独立性，失效模型存在差异，不同模块的失效事件为独立分布。因此，需要一种继电保护缺陷分布评估方法用于确定装置缺陷分布，为装置可靠性评估提供依据。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于随机截尾数据的继电保护缺陷分布评估方法及系统，以解决如何对继电保护缺陷的分布进行评估的问题。为了解决上述问题，根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于随机截尾数据的继电保护缺陷分布评估方法，其特征在于，所述方法包括：根据多个同类型继电保护装置的不同模块在观测期间的装置模块缺陷发生情况，将每个装置模块的无缺陷运行时间作为随机变量，其中，未发生缺陷的装置模块的随机变量具有随机截尾数据特征；根据观测到的随机截尾数据，确定所述每类装置模块的两参数威尔分布的概率密度函数；其中，所述两参数为形状参数β和尺度参数η；建立每类装置模块缺陷分布的似然函数，并根据最大似然函数法和观测到的随机截尾数据，计算每类装置模块的形状参数和尺度参数的极大似然估计值；根据每类装置模块的缺陷分布概率密度函数，建立装置整体缺陷的联合分布，并对继电保护装置的整体缺陷的累计分布进行评估。优选地，其中所述装置模块包括：电源模块、CPU模块、交流采样模块和液晶显示模块。优选地，其中每类装置模块的缺陷概率分布相互独立，均满足两参数威布尔分布模型，确定的每个装置模块的两参数威尔分布的概率密度函数为：其中,fi(t)为装置模块i的威尔分布的概率密度函数；β为形状参数；η为尺度参数；m为归一化系数。优选地，其中建立的每类装置模块的缺陷分布的似然函数为：其中，L(β，η)为每类装置模块的缺陷分布的似然函数；总体样本为n，观测r为观测数据中对应模块发生缺陷的装置数量，ti为装置模块无缺陷运行时间，i＝1,2…r，k为观测数据中对应模块未发生缺陷的装置数量；ci为未发生缺陷装置模块自投运至观测截止的持续运行时间，j＝1,2…k，n＝r+k；其中，形状参数β和尺度参数η的极大似然估计通过对似然函数取极值，并求解下述方程得到：和优选地，其中利用如下方式计算每个装置模块的形状参数β和尺度参数η的极大似然估计值：其中，r为观测数据中对应模块发生缺陷的装置数量，ti为装置模块无缺陷运行时间，i＝1,2…r，k为观测数据中对应模块未发生缺陷的装置数量；cj为未发生缺陷装置模块自投运至观测截止的持续运行时间，j＝1,2…k，n＝r+k。优选地，其中利用如下方式对继电保护装置的整体缺陷的累计分布进行评估：F(t)＝1-[1-F1(t)]×[1-F2(t)]...[1-Fi-1(t)]×[1-Fi(t)]，其中，F(t)为继电保护装置的整体缺陷的累计分布函数；Fi为装置第i个模块缺陷累计分布。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种基于随机截尾数据的继电保护缺陷分布评估系统，其特征在于，所述系统包括：随机截尾数据确定单元，用于根据多个同类型继电保护装置的不同模块在观测期间的装置模块缺陷发生情况，将每个装置模块的无缺陷运行时间作为随机变量，其中，未发生缺陷的装置模块的随机变量具有随机截尾数据特征；概率密度函数确定单元，用于根据观测到的随机截尾数据，确定所述每类装置模块的两参数威尔分布的概率密度函数；其中，所述两参数为形状参数β和尺度参数η；两参数的极大似然估计值计算单元，用于建立每类装置模块缺陷分布的似然函数，并根据最大似然函数法和观测到的随机截尾数据，计算每类装置模块的形状参数和尺度参数的极大似然估计值；继电保护缺陷分布评估单元，用于根据每类装置模块的缺陷分布概率密度函数，建立装置整体缺陷的联合分布，并对继电保护装置的整体缺陷的累计分布进行评估。优选地，其中所述装置模块包括：电源模块、CPU模块、交流采样模块和液晶显示模块。优选地，其中每类装置模块的缺陷概率分布相互独立，均满足两参数威布尔分布模型，确定的每个装置模块的两参数威尔分布的概率密度函数为：其中,fi(t)为装置模块i的威尔分布的概率密度函数；β为形状参数；η为尺度参数；m为归一化系数。优选地，其中所述两参数为的极大似然估计值计算单元，建立的每类装置模块的缺陷分布的似然函数为：其中，L(β，η)为每类装置模块的缺陷分布的似然函数；总体样本为n，观测r为观测数据中对应模块发生缺陷的装置数量，ti为装置模块无缺陷运行时间，i＝1,2…r，k为观测数据中对应模块未发生缺陷的装置数量；ci为未发生缺陷装置模块自投运至观测截止的持续运行时间，j＝1,2…k，n＝r+k；其中，形状参数β和尺度参数η的极大似然估计通过对似然函数取极值，并求解下述方程得到：和优选地，其中在所述两参数为的极大似然估计值计算单元，利用如下方式计算每个装置模块的形状参数β和尺度参数η的极大似然估计值：其中，r为观测数据中对应模块发生缺陷的装置数量，ti为装置模块无缺陷运行时间，i＝1,2…r，k为观测数据中对应模块未发生缺陷的装置数量；cj为未发生缺陷装置模块自投运至观测截止的持续运行时间，j＝1,2…k，n＝r+k。优选地，其中在所述继电保护缺陷分布评估单元，利用如下方式对继电保护装置的整体缺陷的累计分布进行评估：F(t)＝1-[1-F1(t)]×[1-F2(t)]...[1-Fi-1(t)]×[1-Fi(t)]，其中，F(t)为继电保护装置的整体缺陷的累计分布函数；Fi为装置第i个模块缺陷累计分布。本专利技术提供了一种基于随机截尾数据的继电保护缺陷分布评估方法及系统，包括：根据多个同类型继电保护装置的不同模块在观测期间的装置模块缺陷发生情况，将每个装置模块的无缺陷运行时间作为随机变量，其中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于随机截尾数据的继电保护缺陷分布评估方法，其特征在于，所述方法包括：根据多个同类型继电保护装置的不同模块在观测期间的装置模块缺陷发生情况，将每个装置模块的无缺陷运行时间作为随机变量，其中，未发生缺陷的装置模块的随机变量具有随机截尾数据特征；根据观测到的随机截尾数据，确定所述每类装置模块的两参数威尔分布的概率密度函数；其中，所述两参数为形状参数β和尺度参数η；建立每类装置模块缺陷分布的似然函数，并根据最大似然函数法和观测到的随机截尾数据，计算每类装置模块的形状参数和尺度参数的极大似然估计值；根据每类装置模块的缺陷分布概率密度函数，建立装置整体缺陷的联合分布，并对继电保护装置的整体缺陷的累计分布进行评估。

【技术特征摘要】
1.一种基于随机截尾数据的继电保护缺陷分布评估方法，其特征在于，所述方法包括：根据多个同类型继电保护装置的不同模块在观测期间的装置模块缺陷发生情况，将每个装置模块的无缺陷运行时间作为随机变量，其中，未发生缺陷的装置模块的随机变量具有随机截尾数据特征；根据观测到的随机截尾数据，确定所述每类装置模块的两参数威尔分布的概率密度函数；其中，所述两参数为形状参数β和尺度参数η；建立每类装置模块缺陷分布的似然函数，并根据最大似然函数法和观测到的随机截尾数据，计算每类装置模块的形状参数和尺度参数的极大似然估计值；根据每类装置模块的缺陷分布概率密度函数，建立装置整体缺陷的联合分布，并对继电保护装置的整体缺陷的累计分布进行评估。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述装置模块包括：电源模块、CPU模块、交流采样模块和液晶显示模块。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每类装置模块的缺陷概率分布相互独立，均满足两参数威布尔分布模型，确定的每个装置模块的两参数威尔分布的概率密度函数为：其中,fi(t)为装置模块i的威尔分布的概率密度函数；β为形状参数；η为尺度参数；m为归一化系数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建立的每类装置模块的缺陷分布的似然函数为：其中，L(β，η)为每类装置模块的缺陷分布的似然函数；总体样本为n，观测r为观测数据中对应模块发生缺陷的装置数量，ti为装置模块无缺陷运行时间，i＝1,2…r，k为观测数据中对应模块未发生缺陷的装置数量；ci为未发生缺陷装置模块自投运至观测截止的持续运行时间，j＝1,2…k，n＝r+k；其中，形状参数β和尺度参数η的极大似然估计通过对似然函数取极值，并求解下述方程得到：和5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，利用如下方式计算每个装置模块的形状参数β和尺度参数η的极大似然估计值：其中，r为观测数据中对应模块发生缺陷的装置数量，ti为装置模块无缺陷运行时间，i＝1,2…r，k为观测数据中对应模块未发生缺陷的装置数量；cj为未发生缺陷装置模块自投运至观测截止的持续运行时间，j＝1,2…k，n＝r+k。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用如下方式对继电保护装置的整体缺陷的累计分布进行评估：F(t)＝1-[1-F1(t)]×[1-F2(t)]...[1-Fi-1(t)]×[1-Fi(t)]，其中，F(t)为继电保护装置的整体缺陷的累计分布函数；Fi为装置第i个模块缺陷累计分布。7.一种基于随机截尾数据的继电保护缺陷分布评估系统，其特征在于，所述系统包括：随机截尾数据确定单元，用于根据多个同类型...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文焕，杨国生，周泽昕，詹荣荣，郭鹏，杨毅，高磊，崔玉，曹海欧，宋爽，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国家电网有限公司，国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11