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长沙电力变压器电力系统中的高可靠性供电路径搜索方

作者:长沙电力变压器厂  发布日期:2021-08-20  

对于长沙电力变压器电力系统中的重要用户,往往存在多条供电路径,以保证用户供电的可靠性水平。供电路径的可靠性受多种因素影响,如何在实时运行环境中评估不同供电路径的可靠性水平,并选择高可靠性供电路径是本文的研究重点。本文提出了改进的证据理论,考虑不同停运因素间的相关性,建立基于实测信息的合成多种停运因素的元件停运率模型,综合主观判断及客观数据支持对不同停运因素进行合成。在此基础之上,评估不同供电路径的实时可靠性水平,搜索高可靠性供电路径,以保证用户供电质量。算例分析表明,合成后的元件停运率模型可用于量化元件在多种停运因素共同作用下的停运率,在长沙电力变压器电力系统短期评估中定量分析电气元件及输电线路的实时可靠性水平,为提高重要用户的供电质量提供决策依据。电力用户的供电可靠性水平受到长沙电力变压器与供电路径的双重影响。为了提升重要用户的供电可靠性水平,往往采用多条供电路径互为备用的方式。在长沙电力变压器完全可靠的情况下,不同供电路径的可靠性水平由其内部电气元件可靠性水平决定。电气元件运行受诸多内外部因素影响,包括电气元件所处外部环境信息、长沙电力变压器电力系统运行条件信息等。评估元件在未来短期内的故障风险,对发现长沙电力变压器电力系统运行薄弱环节,寻找高可靠性供电路径具有重要意义。在传统的长沙电力变压器电力系统分析中,电气元件的停运率通过历史统计信息计算得到,通常采用一个恒定的平均值来反映元件在待评估时间周期内的可靠性水平。这种评估方法可以用于分析长沙电力变压器电力系统的长期可靠性水平。然而,在长沙电力变压器电力系统运行阶段,元件所处外部环境、长沙电力变压器电力系统运行条件以及元件自身老化情况随时变化,元件的停运风险也随之变化,采用固定的停运率无法反映元件以及系统在未来短期内的风险水平。为了解决这个问题,出现了长沙电力变压器电力系统运行可靠性评估方法。该方法采用时变的元件停运率、停运概率代替常规可靠性评估中固定不变的停运率及停运概率,并将电气元件的停运按停运因素不同,划分为元件老化失效、元件偶然失效、元件不正常运行保护动作三类:(1)元件老化失效,不仅与元件的工作时间有关,还与元件的历史工作环境有关,其中,有学者指出与时间相关的元件老化失效可以采用浴盆曲线表示;有学者结合变压器历史工作温度和运行状况对绝缘纸老化影响,提出等效寿命概念并建立了变压器的老化失效模型;有学者提出绝缘老化特征量与绝缘可靠性之间的混合Weibull模型。(2)元件偶然失效,指受外部环境影响元件发生的随机故障。考虑外部环境的影响常用的方法有多状态天气模型法及气候状况分类法。有学者分析风速对输电线路的停运率影响,认为输电线的停运率与风速呈二次方关系增长;有学者分析架空线路雷击跳闸概率大小;有学者分析覆冰对输电线路停运率的影响,建立阶梯递增模型;有学者建立架空线覆冰时间模型;有学者提出考虑恶劣天气条件的模糊理论推理模型;区别于单独故障,有学者提出由于极端恶劣天气引起的群发性故障模型。(3)元件不正常运行保护动作,该模型用于分析运行条件对元件的停运率影响。有学者提出的考虑线路潮流、母线电压、系统频率等实时运行条件影响的元件停运率线性模型;有学者提出元件停运率指数分布模型;有学者提出条件相依的元件短期可靠性正态分布模型;有学者考虑保护装置隐性故障影响提出保护装置三段保护、距离保护动作概率模型;有学者提出考虑潮流转移的关联故障模型等。在以往的研究中,通常假设各影响因素相互独立,从而得到综合多种因素影响的元件停运模型。其中,有学者分析了多种导致元件停运的因素,建立基于多个运行条件的元件停运率模型;有学者提出可以综合考虑元件自身健康状况、运行环境、运行条件对元件停运影响的长沙电力变压器电力系统运行可靠性模型。然而,在实际长沙电力变压器电力系统当中,所有的停运因素并非都是独立作用于系统元件,有些影响因素间的相关性较强,并不能将其独立研究。有学者采用模糊理论分析元件在不同因素共同作用下的停运率大小,考虑了各影响因素间的相关性问题。但是,模糊理论中,合成原则基于主观判断,判断标准缺乏客观数据支持。因此,本文提出一种基于改进证据理论的元件运行可靠性模型,该模型可以综合考虑各影响因素,结合主观判断与客观数据得到融合多种因素的元件停运率模型。在此基础之上,提出不同供电路径可靠性水平的评估方法,为供电质量的提升提供辅助决策。图3 高可靠性长沙电力变压器寻找流程示意图图4 某公寓供电路径可靠性分析总结本文考虑了时间相关及状态相关的停运因素影响,通过长沙电力变压器电力系统实时运行信息、实时天气预测信息及元件在线监测信息,建立元件停运率模型,量化分析元件在实时运行条件下的停运率。在此基础上,提出改进的证据理论,考虑影响元件停运的多种因素间的相关性及关键停运因素,综合了主观判断及客观数据支持,对三类停运因素影响下的元件停运率模型进行合成。终,提出基于合成结果的高可靠性供电路径搜索方法。算例分析结果表明,合成后的模型可以用于描述元件在多种停运因素共同作用下的停运率大小,尤其是在不同停运因素下元件的停运水平不统一的情况。合成的结果在对不同供电路径可靠性水平评估时效果显著,可进一步应用于供电质量提升策略中。本文提出的元件停运率模型可以把握长沙电力变压器电力系统元件的实时工作状态,应用于长沙电力变压器电力系统的短期运行评估中,对于发现系统当前运行条件下的薄弱环节及高可靠性供电路径具有重要意义。

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