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1、东南大学博士学位论文电力设备管理中的状态监测、现金流预测和决策分析姓名：郭基伟申请学位级别：博士专业：电力系统及其自动化指导教师：唐国庆20040401摘要电力设备管理中的状态监测、现金流预测和决策分析博士研究生：郭基伟指导教师：唐国庆教授摘要设备管理是指将管理、金融、经济、工程和其它方法综合运用于物理设备，以求用最有效的方式提供所需的服务水平。将设备管理的概念应用于电力系统。是一个涉及到电力设备投资、监测、检修等各个方面的综合性课题。随着设备制造水平的不断提高，电力部门的生产设备结构越来越复杂，各个环节之间的关联日益紧密，因此现代电力生产对电力设备的可靠性提出了很高的要求，在电力系统中引入设
2、备管理的理念，应用设备管理的方法，是提高设备可靠性的一个有效手段。另一方面，随着电力市场改革的深入，在新的市场条件下，电力企业的发展由过去传统国有垂直管理体制下的投资驱动型转变为竞争市场条件下的市场驱动型，在安全生产的前提下强化成本管理，是提高企业竞争能力的重要因素，这是电力企业引入设备管理理念经济层面上的原因所在。设备管理的核心是关于项目投资，运行，检修和资源使用的决策，创新的前沿领域是状态监测，寿命周期和可靠性，检修策略分析。针对设备管理研究的主要内容，本文将信息技术、优化方法和经济理论综合运用于电力设备管理这一研究领域，对设备管理中涉及的一些问题进行了分析和研究。论文首先探讨了电力设备状
3、态监测和故障诊断问题。针对我国电力设备在线监测的现状，提出了一种分析电力设备在线监测数据的新方法。这种方法将电力设备作为一个动态系统处理，对在线监测数据建立时间序列模型，运用时间序列异常值监测方法，可以在充分保留有用信息的条件下判断出设备故障缺陷的发生时间。其后，结合实际工作，在一个己实现的系统基础上，论文介绍了一个完整的电力设备状态监测和故障诊断方案，并针对充油变压器说明了其具体的诊断流程和诊断方法。讨论了结合设备在线和离线数据对设备进行状态评估和状态预测的诊断思想，分析了实现智能系统自学习能力的方式，并基于I n t e m e t 架构在J 2 E E 平台上具体实现了这一系统。接着，论
4、文从全寿命周期费用的角度出发对电力设备的投资效益进行了分析。论文阐述了全寿命周期费用分析方法的一般步骤，建立了电力设备的寿命分布模型，用M o n t e C a r l o模拟方法对电力设备的故障发生频率进行了仿真分析，在此基础上，运用净现值分析方法对设备全寿命过程中发生的现金流进行了分析和预测，并用实例证明了方法的有效性。这种分析方法可以将不同的投资方案进行定量比较，为投资决策者选择投资方案提供了一种量化参考指标。最后，论文分析了设备的各类故障和老化模式，将设各的检修策略制定看成一个多阶段决策问题来处理，提出了设备老化状态的阶段划分方法，在此基础上，建立了设备老化一检修的马尔可夫模型，并运
5、用策略迭代法对这一模型求解，分析了在设备不同老化阶段应该采取的检修措施，如何依据不同的决策目标来选取设备的维修策略。将设备故障造成的经济损失作为设备可靠性的经济风险量度，分析了不同的故障后果对于维修策略决策的影响。关键词：设备管理状态监测蒙特卡洛仿真全寿命周期费用分析马尔可夫决策检修优化A B s r r R A C TC o n d i t i o nM o n i t o r i n g，C a s hF l o wP r e d i c t i o na n dD e c i s i o nA n a l y s i so fE l e c t r i c a lA s s e tM a
6、 n a g e m e n tP h DC a n d i d a t e：G U OJ i w e iS u p e r v i s o r s：P m f iT A N GG u o q i n gA B S T R A C TA s s e tm a n a g e m e n ti st h ec o m b i n a t i o no fm a n a g e m e n t，f i n a n c i a l，e c o n o m i c,e n g i n e e n n ga n do t h e rp r a c t i c e sa p p l i e dt op h
7、 y s i c a la s s e t sw i t ht h eo b j e c t i v eo fp r o v i d i n gt h er e q u i m dl e v e lo fs e r v i c ei nt h em o s te f f e c t i v em a n n e r I ti sas y n t h e t i cp r o j e c tt h a ti n v o l v e sm a n ya s p e c t ss u c ha si n v e s t m e n t，c o n d i t i o nm o n i t o r i
8、 n ga n dm a i n t e n a n c eo fe l e c t r i c a le q u i p m e n t s T h er e l i a b i l i t yr e q u i r e m e n tt Ot h em o r ea n dm o r ec o m p l e xe l e c t r i c a le q u i p m e n t sa n dt h ep r o c e s so fp o w e rm a r k e tr e f o r ma r et h et w od r i v e r st oi n t r o d u c
9、 et h ei d e ao fa s s e tm a n a g e m e n tt oe l e c t r i c a lp o w e ri n d u s t r y T h ed e c i s i o na b o u tp r o j e c ti n v e s t m e n t s，o p e r a t i o n，m a i n t e n a n c ea n dr e s o u r c es t r a t e g i e sa r et h ec o r eo fa s s e tm a n a g e m e n t T h eF r o n t-l
10、i n ea r e a so fi n n o v a t i o na l et h o s eo fc o n d i t i o nm o n i t o r i n g，l i f ec y c l ea n dr e l i a b i l i t y m a i n t e n a n c es W a t e g ya n a l y s i s C o m b i n i n gt h ei n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y,o p t i m i z a t i o nt h e o r ya n de c o n o m i c
11、m e t h o d，t h i sd i s s e r t a t i o na n a l y z e dt h ec o n d i t i o nm o n i t o r i n g，c o s tf l o wp r e d i c t i o na n dm a i n t e n a n c es t r a t e g yo p t i m i z a t i o ni na s s e tm a n a g e m e n t F i r s t l y,t h i sd i s s e r t a t i o nd i s c u s s e dc o n d i t
12、 i o nm o n i t o r i n ga n df a u l td i a g n o s i so fe l e c t r i c a le q u i p m e n ta n dp r e s e n t san e wo n l i n es u p e r v i s i o nm e t h o db a s e do nt h ep r e s e n ts i t u a t i o n F r o mt h ev i e wo fp o i n to fd e a l i n ge l e c t r i c a le q u i p m e n ta sad
13、 y n a m i cs y s t e m，o n l i n ed a t aa r em o d e l e dw i t ht i m es e r i e st h e o r ya n dt h eo c c u r r e n c ea n dt y p eo fo u t l i e r sa r eu s e da st h ea l a r ms i g n a l s，S e c o n d l y,af a u l td i a g n o s i ss h c e m ao fe l e c t r i c a le q u i p m e n t sb a s e
14、 do nt h ep r a c t i c ei si n t r o d u c e da n dt h ed i a g n o s i sp r o c e s sa n dm e t h o d sf o rt h eo i l f i l l e dt r a n s f o r m e ra r ed i s c u s s e di nd e t a i l T h ed i a g n o s i si d e ai st oa s s e s st h ec o n d i t i o na n dt op r e d i c ti t st r e n dc o m b
15、 i n i n go n l i n ea n do f f l i n ed a t ao fe l e c t r i c a le q u i p m e n t s S e l f-l e a r n i n go fi n t e l l i g e n td i a g n o s i ss y s t e mi sb a s e dO nt h er o u g hs e tt h e o r y T h es t r u c t u r eo ft h es y s t e mf o u n d e do nI N T E R N E Ta n dr e a l i z a
16、t i o no nJ 2 E Ep l a t f o r ma r ea l s oi n t r o d u c e d T h i r d l y,t h ei n v e s t m e n tb e n e f i ta n dt h el i f e-c y c l ec o s ta n a l y s i sp r o c e s sa r ed i s c u s s e d，F r o mt h ep o i n to fv i e wo fl i f ec y c l ec O S t，c o n s i d e r i n gt h eW e i b u l ll i
17、 f ed i s t r i b u t i o n，t h ef a u l t si no p e r a t i o ni ss i m u l a t e dw i t hM o n t e C a r l om e t h o da n dt h ec a s hf l o wi sa n a l y z e db a s e do nt h es i m u l a t i o n A ne x a m p l ei sp r e s e n t e dt op r o v et h ea v a i l a b i l i t yo ft h em e t h o d I nt
18、 h el a s tp a r t，t h ed i s s e r t a t i o nd i s c u s s e dt h ef a u l ta n dd e g r a d a t i o nm o d eo fe l e c t r i c a le q u i p m e n t s M a i n t e n a n c es t r a t e g yd e c i s i o ni sd e a l ta sam u l t i l e v e ld e c i s i o np r o b l e m W i t ht h i sV i e W,t h ep a r
19、 t i t i o nm e t h o do fd e g r a d a t i o ns t a t e si sp r e s e n t e d，a n dt h ed e g r a d a t i o n m a i n t e n a n c ep m g r e s si sm o d e l e da saM a r k o vd e c i s i o np r o c e s s T h i sm o d e li ss o l v e db yp o l i c yi t e r a t i o nm e t h o d B a s e do nt h em o d
20、 e l，o p t i m a lm a i n t e n a n c es t r a t e g i e su n d e rv a r i o u sc o n d i t i o n sa r ed i s c u s s e d T h ee f f e c to fd i f f e r e n tf a u l tc o n s e q u e n c e st ot h em a i n t e n a n c es t r a t e g yd e c i s i o ni sa n a l y z e db yt a k i n gt h ee c o n o m i
21、cl o s ta st h er i s km e a s u r e m e n to fr e l i a b i l i t yK e y w o r d s：A s s e tM a n a g e m e n t；C o n d i t i o nM o n i t o r i n g；M o n t e C a r l oS i m u l a t i o n；L i f eC y c l eC o s tA n a l y s i s；M a r k o vD e c i s i o nP r o c e s s；M a i n t e n a n c eO p t i m i
22、 z a t i o n学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：叠盘碴日期：巡叫关于学位论文使用授权的说明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外
23、，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。签名：叠生生导师签名：，、强!垫筮日期：竺堂!益纠 耵一，|自 论第一章绪论1 1 设备管理的概念及其发展设备管理(a s s e tm a n a g e m e n t)有时也被称为资产管理，它的概念存在于许多行业当中，如金融、保险等，然而各个行业所指的含义不尽相同。通常认为，设备管理是指将管理、金融、经济、工程和其他方法综合运用于物理设备以求用晟有效的方式提供所需的服务水平。根据实施水平的差异，它又可分为初级设备管理和高级设备管理两类【1，“。1 1 初级设备管理运用设各登记
24、、维修管理、库存控制、状态评估、资源管理和定义服务水平等手段以建立备选方案和长期现金流预测来进行设备管理。2 1 高级设各管理运用预测模型、风险管理和优化的更新决策技术以建立设备寿命周期备选方案和相关的现金流预测来进行设备管理。工业和政治上的迫切需求催生了设备管理。在航空，石油天然气，电力，核能等工业领域，故障的代价，无论是从经济性还是安全性上来衡量，都是非常昂贵的，因此如何将风险、性能和成本这三个要素恰当的结合在一起显得十分重要。这导致了一系列复杂的可靠性和性能优化的工具在这些领域得到了广泛的应用。与之相关的设备管理原则和流程通常也是出现在这些高度结构化或高度管制的工业领域一起初是军队，航空
25、和核能工业，随即迅速扩展至能源，用水和其它公用服务部门。供应链管理，质量控制，全员生产检修和以可靠性为中心的检修就是具体的实例pJ。尽管由于实际生产实践中存在的种种主观和客观原因，这些原则和流程的应用效果受到了极大的限制，但是它们所包含的先进的管理思想和理念无疑是值得吸收和借鉴的。电力工业是能源工业的重要组成部分，是国民经济的基础性产业之一，其重要性不言而喻。经过百余年的发展，电力工业已经进入了一个相对成熟和稳定的时期。但过去二十年发生的两项革命性的变革，对电力工业产生了深远的影响。第一项变革是信息技术的飞速发展，电子传感、远程通信、工业控制、计算机技术逐步成熟并成功应用到电力工业；第二项变革
26、是电力管制的逐步解除，电力市场开始建立和完善，电力竞争日趋激烈。电力系统中设备管理概念的引入，同样是受到这两方面发展的推动而产生的。第一，科学技术的进步一方面，随着制造水平的不断提高，电力部门的生产设备逐步向大型化、系统化及自动化方向发展。设备的结构越来越复杂，电力系统本身规模不断扩大，各级生产环节间的关联度日益紧密，形成了一个具有整体性的生产链。在这种情况下，一旦某一设备发生故障就可能引起连锁反应，导致整个生产系统不能正常运行，造成巨大损失。因此现代电力生产对电力设备的可靠性提出了很高的要求，在电力系统中引入设备管理概念，应用设备管理的方法，是提高设备可靠性的一个有效手段。另一方面，技术的发
27、展使得设备管理方法在电力工业中的实现成为可能。信息技术，传感技术和自动化技术逐步成熟，在电力工业中的应用不断深入，为设备管理方法的实现提供了良好的实施平台。传感技术和自动化技术的进步，各种对设备进行连续监测和远程控制的新装置不断涌现，使得电力运行人员可以及时的掌握设备的状态，并对其运行参数做出调整。企业M I S 系统、电网S C A D A E M S D M S 平台使得电力企业对设备运行过程中第1 页电力设备管理中的状态监测、现金漶预测和决策分析东南夫掌博士掌位论文信息、工作流程和资源的协调管理成为可能，D S S 系统也为商业和技术方案的选定提供有力的决策支持系统。第二，电力改革的深入
28、为了使电力行业更加商业化，更好地响应用户要求和适应市场规律，从八十年代末开始，以英国为首，国际上许多国家进行了电力工业管理体制的改革，开放电力市场，引入竞争体制，将发、输、配、供各环节分离，在各个环节设置明确的激励来提高效率和改善对相应用户需求的响应，电力工业由过去的国有垂直管理体制向市场化体制发展。我国也于1 9 9 8 年开始了“厂网分开、竞价上网”的改革，在发电侧引入市场机制，积累经验，逐步向完善的电力市场过渡“。传统国有垂直管理体制下，发电厂和供电企业只相当于电力公司下面的一个生产车间，并不具备独立核算的能力。在经营目标上，由于电能是国家特殊意义上的产品，因此一直是以安全生产为经营目标
29、，为此，原有体制下电力企业的运行、检修、燃料、物资及人力资源管理都是以安全生产为目标定位并运作的。管理上以生产管理为中心，人力资源偏重于技术型人才，成本管理松弛，“企业办社会”的现象严重，企业发展靠投资驱动，通过扩大发电或供电能力，来壮大企业。在新的电力市场条件下，电力企业成为独立核算，自负盈亏，承担独立民事责任的法人实体。作为独立的市场主体，要自己承担风险，自主地进行企业发展战略规划，直接与供应商打交道，直接接受客户检验。经营以企业效益晟大化为核心。此时，保证生产过程安全仍然是企业的基础，在安全生产的前提下强化成本管理，才能真正实现企业资源的成本最小化，企业效益最大化。企业发展靠市场驱动，通
30、过向用户提供优质、可靠、廉价的电能产品和服务，提高企业的竞争力，以此来壮大企业。电力企业的生产成本是决定企业竞争力的重要因素，这是电力企业引入设备管理方法的经济层面上的原因所在。英国是电力市场建立比较早的国家，电力设备管理的概念虽早也是由英国学者提出并开展研究的口】j。在英国电力工业私有化以后，英国电力管制局采用“R P I-X 价格管制法”(R P I XP r i c e C o n t r 0 1)，要求经营者必须预计未来1 0 年的资本支出，合理的运营成本和投资回报率，并以折现法折算出现金流量，定出合理的输配电费率【6”。随着电力市场改革的深入，电力企业所受到的降价压力越来越大，促使电
31、力企业提高自身效率，降低供电成本。为避免不经济投资的风险，电力企业首先考虑最大程度上利用已有的资产设备。因此，电力设备管理正引起人们越来越多的关注。对电力设备的运行、维护和投资方案建模、比较以找到最有效的解决方案，发掘设备的最大效用，实现设备管理的高收益和低风险，正日益成为电力系统的研究热点。在英国，已经成立了设备管理研究学会(I A M，I n s t i t u t eo f A s s e tM a n a g e m e n t，h t t p：w w w i a m-u k o r g)对这个问题进行专门的研究，I A M 迄今已有超过3 0 0名会员，并于近期和I E E 达成协议
32、，在设备管理的标准制订、人员培训和经验共享等方面展开合作。为了研究在数据缺少或收集到的信息不确定性较大的情况下，如何将可靠性和风险优化技术运用到设备管理的决策中，由英国政府牵头，英国国家电网公司与Y o r k s h i r e 电力公司、B r o w n R o o t 能源服务公司、W o o d h o u s e 股份公司等合作开展了名为“M A C R O”的研究项目，这项工程计划历时三年，投资一百三十万英镑，相关的研究领域包括：1 _：程评估，设备更换的优化和寿命周期费用分析成本收益估计，用全寿命周期的观点来选择T 程项目，设备寿命的延长与更换时间的选择；2 运行，检修和监测策
33、略试验和检修的间隔，可靠性、运行性能、效率和装置寿命的综台优化，状态监测的策略和方法；第2 页第一窜绪论3 资源和材料管理备件和材料的储备水平，供应链管理，物流和库存策略：设备管理方法是电力企业实现高可靠性和低运行成本两个目标之间的联系纽带。设备管理工程师不仅要考虑技术上的可行性，还要考虑经济上的最优。在电力企业中，设备管理工程师相当于商业事务管理者和工程技术专家之间的融合体，如图l-l 所示p j。他们的任务是运用设备管理科学中的方法来处理可靠性，运行性能，设备维修安全性，环境影响，企业形象，人员激励等方面的一系列问题。设图I-1 设各管理工程师的定位图i-2 设备管理的流程1 2 电力设备
34、管理的研究内容设备管理的核心是关于项目投资，运行，检修和资源使用的决策，创新的前沿领域第3 页电力设鲁管理中的状态监测、现金流预测和决策分析东南大学博士掌位论文是状态监测，寿命周期费用分析和可靠性，检修策略分析。图1-2 是设备管理具体实施时一个可能的流程及设备管理各个部分之间的联系关系。由图1 2 可以看到，设备管理涉及设备的方方面面，包括设计，安装，运行，维护和报废等等。在电力系统中，设备管理的研究内容可以归纳为以下几个问题。1 2 1 设备的状态监测和故障诊断对设备的各种参数进行有效测量，及时掌握设备的状态，正确识别和排除设备故障，是设备管理的基础。只有在掌握设备状态的基础上，才能根据设
35、备的状态和系统的条件制订适宜的检修和管理措施，保障安全运行。设备的劣化、缺陷的发生虽然具有一定的随机性，发展速度也有快有慢，但大多具有一定的发展期，在此期间会产生各种前期征兆，表现为电、光、声、热以及一些化学特性的变化。由于传感和电子测量技术的发展，可以对设备采取各种在线或离线、带电或不带电的测量，捕获这些前期征兆，在进行必要的处理和分析判断之后，根据各种征兆的特点和发展趋势，对设备的运行状态做出预测和判断，从而尽早发现设各运行中的潜在故障。目前对设备参数的监测手段可以分为预防性试验(离线测试)和在线监测两类。1 电力设备的预防性试验预防性试验是电力设备运行和维修工作中的一个重要环节，是保证电
36、力设备安全运行的有效手段之一。多年以来，电力企业的高压电力设备基本上都是按照原电力部颁发的电力设备预防性试验规程的要求进行试验的，这对及时发现、诊断设备缺陷起到了重要作用。目前按照规程进行的试验内容比较广泛，实际上有的内容已经超出了预防性试验的范围，就其性质而言，属于运行维护范畴。这些试验项目综合了基本诊断技术，按专业来分，可以划分为电气试验，化学试验，机械试验等类别，其中大邦分是电气试验项目。按试验性质来说，试验项目可以分为4 类1 1 W：1)定期试验即预防性试验。这是为了及时发现设备潜在的缺陷或隐患，每隔一定时间对设备定期进行的试验。例如油中溶解气体色谱分析、绕组直流电阻、绝缘电阻、介质
37、损耗因数、直流泄漏、直流耐压、交流耐压、绝缘油试验等。2)大修试验指大修时或大修后做的检查试验项目。除定期试验项目外，还需作：穿心螺栓绝缘电阻、局部放电、油箱密封试验、断路器分合闸时间和速度、电动机间隙等试验其中有些是纯属于机械方面的检查项目。3)查明故障试验指定期试验或大修试验时，发现试验结果有疑问或异常，需要进一步查明故障或确定故障位置时进行的一些试验，或称诊断试验。这是在“必要时”才进行的试验项目。例如：空载电流、短路阻抗、绕组频率响应、振动、绝缘油含水量和油介损、压力释放器、氧化锌避雷器工频参考电压试验等。4)预知性试验这是为了鉴定设备绝缘的寿命，搞清被试设备的绝缘是否还能继续使用一段
38、时间，或者是否需要在近期安排更换而进行的试验，如：发电机或调相机定子绕组绝缘老化鉴定、变压器绝缘纸(板)聚台度、油中糠醛含量试验等。利用预防性试验的结果来寻找设备缺陷，应进行综合分析和判断。也就是一般应进行下列二步：第一步应与历年各次试验结果比较；第二步与同类型设备试验结果比较；第三步对照电力没各预防性试验规程技术要求和其他相关试验结果，进行综合分析，特别注意看出缺陷发展趋势，做出判断。综合分析、判断有时有一定复杂性和难度，而不是单纯地、教条地逐项对照技术要求(技术标准)。特别当试验结果接近技术要求限值时(尚未超标)，更应考虑气候条件的影响、测量仪器可能产生的误差以及甚至要考虑操作人员的技第4
39、 页第一 绪论术素质等因素。综合分析、判断的准确与否，在很大程度上取决于判断者的工作经验、理论水平、分析能力、对被试设备结构特点的了解程度、采用的试验方法、测量仪器及测量人员的素质等因素。根据综合分析，一般可对设备做出判断结论：合格、不合格或对设备有怀疑。对不合格的，应及时进行检修。为了能做到有重点地或加快处理缺陷，应根据设备结构特点，尽量做部件的分节试验，以进一步查明缺陷的部位或范围。对有怀疑或异常、一时不易确定是否合格的设备应采用缩短试验周期的措施，或在良好天气下、或在温度较高时进行复测，来监视设备可疑缺陷的变化趋势，或验证过去测量的准确性。2 电力设备的在线监测随着电力设备容量的增大，电
40、压等级的提高和结构的复杂化，以及国民经济发展对电力可靠性要求的不断提高，传统的预防性试验的不足也逐渐显露出来，主要表现在：1)试验时需要设备退出运行，这样给生产生活造成一定的影响。而且在某些情况下，受系统运行条件限制，设备暂时不能停运，以至于漏试或超周期试验，难以及时查出设备缺陷：2)试验周期跃，对于一些发展较快的设备缺陷很容易在两次规定的试验之间内形成故障，发生事故：3)试验电压低，传统的预防性试验，试验电压一般都在l O k V 以下，相对于11 0 k v 5 0 0 k V 的设备而言，这个电压太低，有些一般性的设备缺陷不容易被发现，试验的灵敏度受到影响。为了实现更及时，更灵敏地发现设
41、备缺陷，减少停电提高供电可靠性，在线监测受到了国内外的广泛重视。电力设备在线监测的基本原理是在电力设备处于运行状态中时，在其T 作电压下来监测各种特征参数，因此，可以有效的反映设备的实际工作状况，从而对设备状态做出比较正确的判断。采用在线监测还可以实现自动连续测量，从被测量的变化趋势来判断设备状态，这比预防性试验仅以某一定值作为标准要更加客观、准确。由于电力设各种类繁多，结构各异，所以在线监测项目各有不同，目前在我国应用的电力设各在线监测的主要项目如表1 1 所示i 1“。表1 1 电力设备在线监测的主要项目设备电容r p 占局部可燃气体泄漏励磁过热点污秽泄漏电流”。放电含量电流电流温度电流发
42、电机变压器互感器电容器断路器电力电缆G i SM o A绝缘支柱在线监测虽然具有及时、灵敏等特点，但是目前还无法完全取代预防性试验的作用。首先，有些预防性试验，如直流试验、超低频试验、脉冲波试验等是在线监测所无法做到的：其次，在线监测数据在传输过程中受到传感设备、传输环境等因素的影响，常常会存在比较多的干扰，甚至造成测量数据有较大的误差；再次，在线监测目前还缺少系统的测量数据和经验，相应的国家标准也还没有制定，关于在线监测和预防性试验数据的对应第5 页电力设鲁管理中的状剐监涮、现金流预测和凄策分析束南大掌博士掣啦论文性存在很多争议。与此相反，预防性试验在我国已经施行多年，已经积累了丰富的现场经
43、验，因此，综合在线测量数据和预防性试验的结果，取睦补短，才能取得更加理想的诊断结果。由于电力设备的结构越来越复杂，故障的种类也多种多样，对各种缺陷的发生原因、发展过程、故障模式和有关特征参量的变化规律等的研究还很不透彻，因此目前还很难根据所见到的现象、测量的数据一一对应地找出故障部位甚至故障类型。为此必须依靠高水平，有经验的技术人员根据丰富的运行经验和知识来进行分析，推理。为了实现监测和诊断的自动化，可以在计算机上运用信号处理，概率统计和人工智能等手段来协助进行综合分析。对电力设备的诊断分析，以下三个要素缺一不可【q：1)信息：当前和过去的测量信息，设备过去的故障和运行情况；2)知识：丰富的诊
44、断经验和对设备故障知识的积累：3)方法：适当的信息处理和分析推理方法，主要是人工智能方法。人工智能技术是把对信息的获取和加工处理，从代数的简单数值计算，发展为模拟人脑对不确定性的辨别、思考、预测、优化和决策。运用人工智能技术进行设备的监测和诊断，可以分为数据预处理、征兆提取、诊断决策和预测分析四个部分，四个部分的关系和所用的方法如图I-3 所示。1)数据预处理的方法图1-3 电力设备故障诊断的层次结构第6 页第一，爿睫由于周围环境的影响，试验测得的数据不可避免地存在噪声干扰甚至错误数据，这种情况对于在线测量结果尤其明显，因此需要对测得的数据进行必要的预处理，以免影响征兆提取的结果。通常采用的做
45、法是：先采用一定的方法剔除虚假点，并通过分析数据与环境因素的相关性，利用三次拟合曲线削弱环境对测量数据的影响【1”。剔除虚假点的方法较多，如一阶差分法、T u r k e y 提出的5 3 H 法等。它们的基本思路是：根据正常状态下的在线数据确定其变化规律，考察最新实际测得的值是否符合这一变化规律，如果不符合则认为它是虚假点，并用相应的内插值代替”“。但是各种算法都有一定的负面影响，要实现去掉的点全是虚假点而不是有用信息，仍然需要基于找出被测设备的在线监测数据的原有趋势及虚假点的特性，并配以相应的合适算法。为解决这一问题，本文提出了一种基于时间序列异常点检测的新算法，这种算法可以区分出测量数据
46、中的两类异常点：1)由于外界干扰或设备误差造成的附加异常值：2)由于被测设备本身动态特性变化而产生的新息异常值，从而确保在数据预处理时不会删除有用信息。并检测出可能有缺陷发生的测量数据。文【4】的作者从另一个角度出发，利用小波分析方法对在线测量数据进行预处理，作者采用小波降噪技术对在线测量的氢气含量进行降噪处理，从大量的在线测量数据中提取较为真实的设备状态数据，突出数据的变化趋势。简化数据变化率计算，取得了较好的效果。2)征兆提取的方法征兆提取主要是对检测信号进行加工、变换，提取出敏感的故障征兆。对于预防性试验结果的征兆提取，多以测量参数的单次绝对值为准，在此基础上计算出反映设备状态的参数指标
47、，例如根据前后两次变压器油色谱试验结果计算产气率，或是根据测得的电容器电容值与其出厂值比较，得到电容值偏差；在线监测的征兆提取方法相对丰富，这是因为在线监测可以取得连续的测量结果，从而可以运用信号分析方法进行分析，以其时域、频域和幅值域分析结果作为故障征兆。预防性试验结果的征兆提取方法常采用相对比较法。其基本思路是：在同一母线下，同相、同类型设备负荷和周围环境大致相同，如果设备的绝缘状况良好，则试验数据应当大致相同如果相互间的测试数据有较大差异，则很有可能绝缘状况已经发生了异常。也可咀与设各自己的历史测量数据相比较，若发生较大的偏差，也可以判断存在故障征兆。在线监测结果的征兆提取常用傅利叶变换
48、和小波变换来分析测量信号的时频特性，电力设备的运行环境一般比较恶劣，测量干扰较多，用傅利叶变换处理这种带有丰富信号源和强背景噪声的信号有很大的局限性，因为傅利叶变换虽然具有很好的频域分辨率，但是没有时间特征，只靠频域分析几乎无法诊断出故障，也很难找到频谱图与故障的对应关系，由于小波变换具有时、频域局部化的特性，可以准确地抓住瞬变信号的特征，不仅能对信号中的短对高频成分进行准确定位，也能对信号中的低频缓变趋势进行估计，因此，小波变换在例如在线气体处理和在线局部放电的处理等方面得到了越来越多的应用【1。”J。此外，分形几何方法和混沌理论也在电力设备尤其是旋转设备的特征提取方面得到了应用1 1 9-
49、2 2 分析几何方法用维数理论反映信号的复杂程度，通过不同故障对应的不同的分形维数作为故障征兆，达到识别信号的目的。3)诊断决策的方法在设备的故障征兆提取出来以后，必须用一定的方法对这些征兆进行分析和判断，确定故障的类型、原因和发生部位，并依此进行决策。人工智能技术是对信息的吸收和加工处理，从代表性的简单的数值计算，发展为模拟人脑对不确定性问题的辨别、思考、预测、优化和决策等方法。随着计算机技术的飞跃发展，智能技术也得到了新的进展，形成了应用广泛的智能计算，包括模糊方法、进化算第7 页电力设鲁藿理中的状态监测、现金矗0 预测和决策分析东南大掌博士掌位论文法、时序分析方法、粗糙集理论等，这些智能
50、计算与专家系统、神经网络、自学习等技术以及数理统计等常规计算密切结合，相互补充。在许多领域取得了有益的成果。将人工智能技术应用于电力设各的诊断决策，国内外许多专家学者已经做了大量的工作 2 3-2 9 ，在这一领域运用较多的智能技术有：专家系统、模糊数学、人工神经元网络、进化算法、多元统计分析、决策树等，尤其是专家系统和人工神经元网络或是两者的结合研究最为活跃。目前人工智能技术应用于诊断决策的瓶颈主要是知识的自动获取问题比较难以解决，针对这一情况，文【3 0】引入粗糙集理论，将预防性试验结果和变压器外部信息结合在一起，提出了一个变压器常见故障部位分类的方法。获取有变压器故障信息确定故障部位的诊