基于关键设备状态评价体系的多类型储能检修优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于关键设备状态评价体系的多类型储能检修优化方法，属于多类型储能系统检修优化领域。包括采用主客观权重组合赋权法对关键设备运行状态评价指标进行赋权，采用属性识别模型对设备总体运行状态进行综合评分；构建多类型储能系统检修优化模型，以检修周期内的检修风险成本与检修实际成本之和最小为优化目标，计及检修计划约束、系统运行约束、常规机组运行约束、储能系统运行约束；将综合评分作为检修优化模型的输入参数，并输入常规机组及储能系统运行参数、风电及负荷预测数据，求解模型得到满足优化目标的运行调度结果。本方法涉及到不同类型的储能系统，充分考虑了多类型储能系统典型故障与运行指标的各异性与多样性。各异性与多样性。各异性与多样性。

【技术实现步骤摘要】
基于关键设备状态评价体系的多类型储能检修优化方法


[0001]本专利技术属于多类型储能系统检修优化领域，更具体地，涉及一种基于关键设备状态评价体系的多类型储能检修优化方法。

技术介绍

[0002]储能技术作为促进可再生能源大规模消纳和改善电网运行环境的重要手段，受到了学术界和工业界越来越广泛的关注。随着国家政策的大力扶持和储能技术及市场的不断成熟完善，多类型储能系统正逐渐由示范应用走向商业推广，储能系统在电网中渗透比例的不断提高已是大势所趋。在储能系统正常运行周期内，不可避免地会由于多种外界环境影响或自身老化等因素，导致储能系统功能恶化甚至出现故障，影响储能系统甚至电网的安全稳定运行，因此需要对储能系统的运行状态进行评价，根据状态评价结果制定科学合理的储能系统运维检修计划，以保障储能系统安全稳定运行和可持续健康发展。
[0003]然而，现有的储能系统运行状态评价方法普遍集中于单类型储能系统关键设备的故障分析及运行状态评价，未见有综合考虑多类型储能系统的运行状态评价方法；现有的检修优化方法大多侧重于传统电网设备的检修优化，面向多类型储能系统及其关键设备的检修优化方法仍较为少见，且对于检修过程中待检修设备运行状态较为恶劣时可能造成的风险因素考虑得不够充分。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种基于多类型储能系统关键设备运行状态评价体系，并综合考虑检修周期中的风险成本与实际成本的多类型储能系统检修优化方法。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于关键设备状态评价体系的多类型储能检修优化方法，包括以下步骤：
[0006]步骤A：从关键设备的典型故障出发，分析故障原因及故障前后设备指标的变化特征，从中挖掘出特征明显且易于获取的设备指标作为表征关键设备运行状态的评价指标。进而，采用主客观权重组合赋权法对选取的评价指标进行赋权，确定各指标对表征设备总体运行状态的相对重要程度。最后，采用基于属性识别模型的综合评价法对设备总体运行状态进行综合评分，并根据该评分指导后续检修工作的开展。
[0007]步骤B：构建多类型储能系统检修优化模型，该模型以检修周期内的检修风险成本与检修实际成本之和最小为优化目标，计及检修计划约束、系统运行约束、常规机组运行约束、储能系统运行约束等条件。
[0008]步骤C：将多类型储能系统关键设备运行状态评价体系输出结果作为检修优化模型的输入参数，并输入常规机组运行参数、储能系统运行参数、风电出力预测数据、负荷预测数据等参数，求解模型得到满足优化目标的检修安排计划以及常规机组、储能系统的运行调度结果。
[0009]其中，多类型储能系统包括抽水蓄能(Pumped storage,PS)系统、压缩空气储能(Compressed air energy storage,CAES)系统、电池储能(Battery energy storage,BES)系统三大类，其中BES系统包括铅蓄电池储能(Pb
‑
BES)系统和锂电池储能(Li
‑
BES)系统。
[0010]多类型储能系统的关键设备运行状态评价指标如下：
[0011]PS系统的关键设备是水泵水轮机，水泵水轮机的运行状态评价指标如表1所示。
[0012]表1
[0013][0014][0015]CAES系统的关键设备是压缩机和膨胀机，压缩机的运行状态评价指标如表2所示，膨胀机的运行状态评价指标如表3所示。
[0016]表2
[0017][0018]表3
[0019][0020]Pb
‑
BES系统和Li
‑
BES系统的关键设备均为各自类型的电池簇，电池簇的运行状态评价指标如表4所示。
[0021]表4
[0022][0023]步骤A中，基于非结构三角模糊数的主观赋权法实施过程如下：
[0024](1)假设某一设备存在a1,a2,...,a
n
共n个评价指标，决策者根据自身工作经验与专业知识对它们进行相对重要性判断，得到非结构模糊数重要性矩阵F：
[0025][0026][0027]上述两式体现了非结构模糊数赋权过程。
[0028](2)在此基础上，当决策者分别处于乐观、中立、悲观态度时，可以判断指标间相对重要性的大小，决策者可按表5给出语气因子，并进一步转化为定量标度。
[0029]表5
[0030][0031][0032]由此可得非结构三角模糊数重要性矩阵G：
[0033][0034]上式中，opt、neu、pes分别代表乐观、中立、悲观三种主观态度；为决策者分别处于乐观、中立、悲观态度时给出的a
i
与a
j
间相对重要性的语气因子定量标度。
[0035](3)对G矩阵中每个子阵元素按行求和得到非结构三角模糊数综合重要性矩阵H：
[0036][0037]上式中，为决策者分别处于乐观、中立、悲观态度时指标a
i
相对于其他指标的重要性的加和。
[0038](4)按H矩阵给出的综合重要度分配权重，得到主观权重矩阵W
s
：
[0039][0040][0041]上式中，为决策者的主观态度为k时指标a
i
的主观权重。
[0042]步骤A中，基于融合数据特征的客观赋权法实施过程如下：
[0043](1)假设某一设备存在a1,a2,...,a
n
共n个评价指标，并且对这n个指标定期测定得到m组数据，这些数据构成了原始评价矩阵X：
[0044][0045](2)将X矩阵进行归一化，得到标准评价矩阵Y：
[0046][0047][0048]上式中，x
j,best
为指标a
j
的m个数据中最令人满意的数据，x
j,worst
为指标a
j
的m个数据中最令人失望的数据，若x
j,best
＝x
j,worst
，则说明这m个数据相同，则有y
ij
＝1,i＝1,...,m。
[0049](3)根据Y矩阵，可以求得各指标的熵值：
[0050][0051]规定：若y
ij
＝0，则上式中，E
j
为指标a
j
的熵值。
[0052](4)根据Y矩阵和指标的熵值，可以求得客观权重矩阵W
o
：
[0053][0054][0055]上式中，σ
i
为[y
1i
…
y
mi
]T
的标准差，r
ij
为[y
1i
…
y
mi
]T
与[y
1j
…
y
mj
]T
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于关键设备状态评价体系的多类型储能检修优化方法，多类型储能系统包括抽水蓄能系统、压缩空气储能系统、电池储能系统，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：采用主客观权重组合赋权法对选取的多类型储能系统的关键设备运行状态评价指标进行赋权，采用属性识别模型对关键设备总体运行状态进行综合评分；步骤B：构建多类型储能系统检修优化模型，该模型以检修周期内的检修风险成本与检修实际成本之和最小为优化目标，计及检修计划约束、系统运行约束、常规机组运行约束、储能系统运行约束；步骤C：将步骤A的综合评分结果作为步骤B的检修优化模型的输入参数，并输入常规机组运行参数、储能系统运行参数、风电出力预测数据、负荷预测数据，求解模型得到满足优化目标的检修安排计划以及常规机组、储能系统的运行调度结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤A中主客观权重组合赋权法为基于非结构三角模糊数的主观赋权法，实施过程如下：(1)假设某一设备存在a1,a2,...,a
n
共n个评价指标，决策者对其进行相对重要性判断，得到非结构模糊数重要性矩阵F：得到非结构模糊数重要性矩阵F：其中，1≤i≤n，1≤j≤n；(2)决策者分别处于乐观、中立、悲观态度，判断指标间相对重要性的大小，给出语气因子，并进一步转化为定量标度，得到非结构三角模糊数重要性矩阵G：其中，opt、neu、pes分别代表乐观、中立、悲观三种主观态度，为决策者分别处于乐观、中立、悲观态度时给出的a
i
与a
j
间相对重要性的语气因子定量标度；(3)对G矩阵中每个子阵元素按行求和得到非结构三角模糊数综合重要性矩阵H：其中，为决策者分别处于乐观、中立、悲观态度时指标a
i
相对于其他指标的重要性的加和；(4)按H矩阵给出的综合重要度分配权重，得到主观权重矩阵W
s
：
k＝opt,neu,pes其中，为决策者的主观态度为k时指标a
i
的主观权重，k＝opt、neu、pes。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤A中主客观权重组合赋权法为基于融合数据特征的客观赋权法，实施过程如下：(1)假设某一设备存在a1,a2,...,a
n
共n个评价指标，并且对这n个指标定期测定得到m组数据，这些数据构成了原始评价矩阵X：(2)将X矩阵进行归一化，得到标准评价矩阵Y：(2)将X矩阵进行归一化，得到标准评价矩阵Y：其中，x
j,best
为指标a
j
的m个数据中最令人满意的数据，x
j,worst
为指标a
j
的m个数据中最令人失望的数据，若x
j,best
＝x
j,worst
，则说明这m个数据相同，则有y
ij
＝1,i＝1,...,m；(3)根据Y矩阵，可以求得各指标的熵值：规定：若y
ij
＝0，则上式中，E
j
为指标a
j
的熵值；(4)根据Y矩阵和指标的熵值，可以求得客观权重矩阵W
o
：：其中，σ
i
为[y
1i
…
y
mi
]
T
的标准差，r
ij
为[y
1i
…
y
mi
]
T
与[y
1j
…
y
mj
]
T
之间的相关系数，为指标a
j
的客观权重。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤A中主客观权重组合赋权法为基于矩估
计理论的组合赋权法，实施过程如下：得到主客观权重后，采用基于矩估计理论的组合赋权法，可得到组合权重矩阵W
c
：：k＝opt,neu,pesk＝opt,neu,pesk＝opt,neu,pes其中，为决策者的主观态度为k时指标a
i
的组合权重，α
k,i
为决策者的主观态度为k时指标a
i
的主观权重的相对重要程度，β
k,i
为决策者的主观态度为k时指标a
i
的客观权重的相对重要程度。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤A中采用属性识别模型对关键设备总体运行状态进行综合评分，实施过程如下：(1)构建有序属性空间假设某一设备存在a1,a2,...,a
n
共n个评价指标，指标类型有越小越好、越大越好、中间最优三种，由此进一步假设分别属于上述三种指标类型，且满足：上述n个指...

【专利技术属性】
技术研发人员：王廷涛，苗世洪，张松岩，张迪，姚福星，郑重，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：