本文選題：電力設(shè)備 + 運(yùn)行可靠性評(píng)估�。� 參考：《山東大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著特高壓建設(shè)、交直流混聯(lián)、新能源大量并網(wǎng)以及全球能源互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)推進(jìn),保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行面臨新的挑戰(zhàn)。電力系統(tǒng)運(yùn)行安全的重要基礎(chǔ)是電力設(shè)備的運(yùn)行安全,架空輸電線路、電力變壓器作為電網(wǎng)中的關(guān)鍵設(shè)備,其健康水平和運(yùn)行狀況直接與整個(gè)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行水平相關(guān)聯(lián)。對(duì)此,提出利用先進(jìn)、合理的方法對(duì)電力設(shè)備的運(yùn)行可靠性水平進(jìn)行評(píng)估,估計(jì)架空輸電線路的停運(yùn)概率,對(duì)變壓器實(shí)施故障診斷,對(duì)促進(jìn)電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要意義。然而,隨著光伏、風(fēng)電等新能源的大規(guī)模接入電網(wǎng)和新技術(shù)在電力系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用,許多新投用設(shè)備缺少甚至沒有完備的故障停運(yùn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),"統(tǒng)計(jì)樣本少,統(tǒng)計(jì)周期長(zhǎng)"是困擾電力設(shè)備運(yùn)行可靠性評(píng)估的難點(diǎn)問題。在此條件下,若武斷地給出確定性的評(píng)估結(jié)果,不僅難以具有工程實(shí)用價(jià)值,甚至?xí)`導(dǎo)調(diào)度策略的制定,破壞電力系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性或可靠性。非精確概率(Imprecise Probability,IP)是處理非完整樣本信息的有效方法,其可應(yīng)對(duì)在設(shè)備運(yùn)行可靠性評(píng)估中故障樣本缺乏的不利條件,以區(qū)間概率的形式代替確定性的精確單值概率評(píng)估結(jié)果,可為調(diào)度決策提供更加完備的概率信息。本文簡(jiǎn)要介紹非精確概率的表達(dá)形式,研究非精確Dirichlet模型(Imprecise Dirichlet Model,IDIM)、信度網(wǎng)絡(luò)(Credal,Network,CN)、信度網(wǎng)絡(luò)分類器(Credal Classifier,CC)數(shù)學(xué)模型的原理及應(yīng)用,基于非精確概率對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行可靠性實(shí)施評(píng)估,包括兩部分內(nèi)容:本文提出一種架空輸電線路停運(yùn)概率的非精確條件估計(jì)方法。該方法基于設(shè)備停運(yùn)的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和估計(jì)目標(biāo)時(shí)段的運(yùn)行工況數(shù)據(jù),構(gòu)建處理非精確條件概率推斷問題的信度網(wǎng)絡(luò),并利用多狀態(tài)隨機(jī)變量的非精確Dirichlet模型,獲得在線路停運(yùn)樣本缺乏條件下信度網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的非精確條件概率,從而,估計(jì)得到給定運(yùn)行條件下輸電線路停運(yùn)概率的區(qū)間范圍。方法體現(xiàn)了暴露型設(shè)備停運(yùn)概率應(yīng)依其運(yùn)行工況變化而時(shí)變的特點(diǎn),為解決停運(yùn)樣本缺乏條件下的電力設(shè)備運(yùn)行可靠性評(píng)估問題提供了新的思路。同時(shí),本文提出一種基于非精確概率的變壓器故障診斷方法,該方法由非精確Dirichlet模型和信度網(wǎng)絡(luò)分類器構(gòu)成,可應(yīng)對(duì)變壓器故障樣本缺失、檢測(cè)試驗(yàn)數(shù)據(jù)不完備等客觀不利條件,依據(jù)方法得出的各故障類后驗(yàn)非精確概率區(qū)間的有無(wú)重疊,將變壓器故障診斷輸出為唯一故障模式,或輸出包含多個(gè)故障類的相似類集合,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)診斷方法忽略變壓器發(fā)生其它并發(fā)性或潛伏性故障的缺陷,有效提高變壓器故障診斷的正判率。
[Abstract]:With the construction of UHV, AC / DC hybrid, a large number of new energy connected to the grid and the construction of the global energy Internet, the security and stability of the power system is facing new challenges. The important foundation of power system operation safety is the operation safety of power equipment, overhead transmission line and power transformer as the key equipment in the power network, its health level and operation condition are directly related to the safe and stable operation level of the whole power network. In view of this, the advanced and reasonable method is proposed to evaluate the reliability level of power equipment, estimate the outage probability of overhead transmission line, implement fault diagnosis of transformer, and promote the safety of power system. Economic operation is of great significance. However, with the extensive application of new energy, such as photovoltaic, wind power and other new energy sources, in power system, many new equipments lack or even do not have complete statistical data of fault outage. Long statistical period is a difficult problem for reliability evaluation of power equipment operation. Under this condition, it is difficult to give deterministic evaluation results arbitrarily, which is not only difficult to be practical in engineering, but also mislead the formulation of dispatching strategy, and destroy the economy or reliability of power system operation. Imprecise probabilistic probability (IPP) is an effective method for dealing with incomplete sample information. It can deal with the disadvantages of fault samples in reliability assessment of equipment operation, and replace the deterministic results of accurate single-valued probabilities with interval probability. It can provide more complete probability information for scheduling decision. This paper briefly introduces the expression form of imprecise probability, studies the principle and application of imprecise Dirichlet model IDIMI, reliability network CredalCast network classifier and reliability network classifier Credal Classifier CCC, and evaluates the reliability of power equipment operation based on imprecise probability. This paper presents an inexact condition estimation method for outage probability of overhead transmission lines. Based on the historical statistical data of equipment outage and the operating condition data of the target period, the reliability network is constructed to deal with the inexact conditional probability inference problem, and the inexact Dirichlet model with multi-state random variables is used. The inexact conditional probability of reliability network nodes is obtained under the condition of lack of line outage samples, and the interval range of transmission line outage probability is estimated under given operation conditions. The method shows that the outage probability of exposed equipment should be time-varying according to its operating conditions, and provides a new way of thinking to solve the problem of reliability evaluation of power equipment under the condition of lack of outage samples. At the same time, this paper presents a transformer fault diagnosis method based on imprecise probability. The method is composed of an imprecise Dirichlet model and a reliability network classifier, which can deal with the transformer fault sample missing. Based on the imprecise probability interval of each fault class obtained by the method, the transformer fault diagnosis is outputted as the unique fault mode. Or the output contains similar classes of multiple fault classes, which makes up for the defect of traditional diagnosis method which ignores other concurrent or latent faults of transformer, and effectively improves the positive judgment rate of transformer fault diagnosis.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM732;TM506

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本文編號(hào)：1953438