【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电网变电站主设备状态评价和运维检修，具体涉及一种大型变电站主设备健康状态评价方法及系统。
技术介绍
1、大型变电站中的超/特高压设备的健康状态直接关系到骨干电网的安全运行，任何设备隐患故障都可能造成电网事故，并由此带来巨大的经济损失和社会不良影响。如何进行大型变电站主设备风险预控是当前亟需解决的难题。
2、目前，大型变电站超/特高压设备检修工作计划仍以定期检修(time basedmaintenance，tbm)为主。随着生产管理重心的不断下沉，设备多个技术规范中存在规程内容交叉，在开展检修工作时存在多标准并行的情况。同时，由于缺乏相关管理制度与技术标准进行即时响应，不同设备在实际运维中面临不同的技术困境。以变压器为例，其体积大、运输过程复杂、返厂维修时间长、供电范围广、造成电网停电损失大，基于现有的变压器现场定期检修技术已难以满足其高可靠性的要求。利用多种评价指标准确评价设备健康状态，基于健康状态评价结果开展变压器现场检修，可以兼顾不同设备的运行差异性和检修效果的针对性，提高大型变电站超/特高压设备的运行可靠性。因此，大型变电站超/特高压主设备的健康状态评价已成为当前设备资产管理中的重要需求。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提出了一种大型变电站主设备健康状态评价方法及系统，利用一种结合模糊层次分析法和熵权法的方法计算变压器、gis的状态评价指标的权重，实现对大型变电站主设备关键指标的权重计算，并引入设备运行环境影响因素，进而准确可靠的评
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种大型变电站主设备健康状态评价方法，包括以下步骤：
4、s1：选取用于大型变电站主设备健康状态评价的指标，建立大型变电站主设备的健康状态评价体系；
5、s2：基于所述健康状态评价体系，采用模糊层次分析法计算各健康状态评价指标的权重，得到主观权重；
6、s3：基于所述健康状态评价体系，采用熵权法计算各健康状态评价指标的权重，得到客观权重；
7、s4：根据所述主观权重和所述客观权重，建立最小二乘法优化模型，基于所述最小二乘法优化模型，计算组合权重；
8、s5：对主设备健康状态评价指标进行归一化处理，计算各个特征参数指标的健康状态指数；
9、s6：根据所述组合权重和主设备各个特征参数指标的健康状态指数，计算主设备运行健康指数；
10、s7：引入修正因数，对主设备运行健康指数结果进行修正，得到主设备动态健康指数；
11、s8：根据主设备当前的动态健康指数，对主设备整体综合评估，得到主设备健康状态评价结果。
12、优选的，所述s1中：将主设备分为m个项目，建立主设备的健康状态评价体系，所述主设备的健康状态评价体系中所包括的评价项目为：变压器本体、套管、分接开关、散热系统、监测系统；gis中的断路器、避雷器、电压互感器、电流互感器、母线。
13、优选的，所述s2中，采用模糊层次分析法计算各健康状态评价指标的权重，得到主观权重的方法包括：
14、s21：采用0.1-0.9九级标度法，对设备各个状态指标两两因素之间的相对重要性进行比较评分，获得评分结果，基于所述评分结果，构造模糊判断矩阵；
15、s22：利用所述模糊判断矩阵，计算模糊一致矩阵，并对所述模糊一致矩阵进行一致性检验；
16、s23：通过一致性检验后，采用几何平均法计算各个状态指标的主观权重；
17、其中，所述模糊判断矩阵的表达式为：tnn为评分结果；
18、所述模糊一致矩阵的表达式为：rnn为对模糊判断矩阵第i行第j列进行变换处理后得到的相应权重系数；
19、所述主观权重的表达式为：w′j表示第j个状态指标的主观权重，aji为第j行第i列的状态指标，aki为第k行第i列的状态指标。
20、优选的，所述s3中，采用熵权法计算各健康状态评价指标的权重，得到客观权重的方法包括：
21、s31：将m类项目n个状态评价指标正向化，并把极小化指标转化为极大化指标；
22、s32：将极大化指标进行标准化处理，获得标准化后的指标值矩阵；
23、s33：基于所述标准化后的指标值矩阵，计算概率矩阵；
24、s34：通过所述概率矩阵，计算每个指标的信息熵；
25、s35：基于所述信息熵计算信息效用值，并对所述信息效用值进行归一化处理，得到客观权重；
26、其中，所述极大化指标的表达式为：xi＝xmax-x′i，xi为第i个指标处理后的值，xmax为第i个指标的上线阈值，x′i为第i个指标的标准值；
27、所述标准化后的指标值矩阵表达式为：znm为第n行第m列的指标在标准化处理后的归一化值；
28、所述概率矩阵的表达式为：zij为标准化后的指标值矩阵中第i行第j列的值，pij是概率矩阵第i行第j列的值；
29、所述信息熵的表达式为：ej为第j个指标的信息熵，且满足
30、所述客观权重的表达式为：w″i是第i个指标的客观权重。
31、优选的，所述s4中，建立最小二乘法优化模型的方法包括：
32、
33、式中，wij为第i类项目第j个指标的综合权重，zij为指标标准化后的值。
34、优选的，所述s5中，计算各个特征参数指标的健康状态指数的方法包括：
35、
36、式中，hvij(t)为设备第i类项目第j个指标在t时间的健康指数，且0≤hvij(t)≤1，xmin和xmax为设备正常工作时的各个状态指标的极限值；xij(t)为第i类项目第j个指标在t时间的实测值，为该参数在t时间的标准值。
37、优选的，所述s6中，计算主设备运行健康指数的方法包括：
38、
39、式中，hvr(t)为设备运行健康指数；wij为设备第i类项目第j个指标的综合权重。
40、优选的，所述s7中，引入修正因数，对主设备运行健康指数结果进行修正，得到主设备动态健康指数的方法包括：
41、s71：估算当前环境和运行条件下设备的预期运行寿命；
42、s72：根据预估的设备运行寿命计算考虑环境影响的老化系数；
43、s73：根据所述老化系数和预估设备运行寿命计算设备老化健康指数；
44、s74：根据所述老化健康指数计算环境修正系数；
45、s75：根据所述环境修正系数对设备运行健康指数进行修正，得到综合健康指数即主设备动态健康指数；
46、其中，所述预期运行寿命的表达式为：td为预估的设备运行寿命，td为设备的设计运行寿命，f1为设备负荷修正因子，f2为设备环境修正因子；
47、所述老化系数的表达式为：b为老化系数，hvn为设备退役时的健康指本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种大型变电站主设备健康状态评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的大型变电站主设备健康状态评价方法，其特征在于，所述S1中：将主设备分为m个项目，建立主设备的健康状态评价体系，所述主设备的健康状态评价体系中所包括的评价项目为：变压器本体、套管、分接开关、散热系统、监测系统；GIS中的断路器、避雷器、电压互感器、电流互感器、母线。
3.根据权利要求1所述的大型变电站主设备健康状态评价方法，其特征在于，所述S2中，采用模糊层次分析法计算各健康状态评价指标的权重，得到主观权重的方法包括：
4.根据权利要求2所述的大型变电站主设备健康状态评价方法，其特征在于，所述S3中，采用熵权法计算各健康状态评价指标的权重，得到客观权重的方法包括：
5.根据权利要求1所述的大型变电站主设备健康状态评价方法，其特征在于，所述S4中，建立最小二乘法优化模型的方法包括：
6.根据权利要求1所述的大型变电站主设备健康状态评价方法，其特征在于，所述S5中，计算各个特征参数指标的健康状态指数的方法包括：
7.根据权
8.根据权利要求1所述的大型变电站主设备健康状态评价方法，其特征在于，所述S7中，引入修正因数，对主设备运行健康指数结果进行修正，得到主设备动态健康指数的方法包括：
9.根据权利要求1所述的大型变电站主设备健康状态评价方法，其特征在于，所述S8中，根据主设备当前的动态健康指数，对主设备整体综合评估的方法包括：
10.一种大型变电站主设备健康状态评价系统，其特征在于，包括：评价体系构建模块、主观权重计算模块、客观权重计算模块、组合权重计算模块、健康状态指数计算模块、运行健康指数计算模块、动态健康指数计算模块和评估模块；
...【技术特征摘要】
1.一种大型变电站主设备健康状态评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的大型变电站主设备健康状态评价方法，其特征在于，所述s1中：将主设备分为m个项目，建立主设备的健康状态评价体系，所述主设备的健康状态评价体系中所包括的评价项目为：变压器本体、套管、分接开关、散热系统、监测系统；gis中的断路器、避雷器、电压互感器、电流互感器、母线。
3.根据权利要求1所述的大型变电站主设备健康状态评价方法，其特征在于，所述s2中，采用模糊层次分析法计算各健康状态评价指标的权重，得到主观权重的方法包括：
4.根据权利要求2所述的大型变电站主设备健康状态评价方法，其特征在于，所述s3中，采用熵权法计算各健康状态评价指标的权重，得到客观权重的方法包括：
5.根据权利要求1所述的大型变电站主设备健康状态评价方法，其特征在于，所述s4中，建立最小二乘法优化模型的方法包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢俊，刘溟，郑宇，曾垂辉，李智，苏仁斌，董旭柱，向志辉，
申请(专利权)人：国家电网有限公司华中分部，
类型：发明
国别省市：
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