馮 凱

（中海石油（中國(guó)）有限公司湛江分公司，廣東 湛江 524057）

隨著社會(huì)對(duì)電力使用需求不斷增加，越來(lái)越多的兩級(jí)區(qū)域電網(wǎng)彼此互聯(lián)，逐漸形成一個(gè)緊密相連的大型聯(lián)合電網(wǎng)，而這一現(xiàn)象的發(fā)展被認(rèn)為是今后電網(wǎng)繼續(xù)推進(jìn)和發(fā)展的必然趨勢(shì)?；ヂ?lián)多級(jí)電網(wǎng)最顯著和最基本的特征是其骨干網(wǎng)絡(luò)由高壓、特高壓輸電網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。當(dāng)前，大量的電站和用電區(qū)域通過(guò)高壓線路連接而成，在這種架構(gòu)下，電網(wǎng)彼此相連，構(gòu)成了一個(gè)整體輸配電網(wǎng)[1]。大電網(wǎng)的興起，使長(zhǎng)期以來(lái)的城市供電模式發(fā)生了變化。

油浸式電力變壓器是我國(guó)輸、配電網(wǎng)中的一種非常重要的變電裝置，此裝置承擔(dān)著轉(zhuǎn)換、傳輸能量的功能。變壓器一旦發(fā)生故障，不僅會(huì)導(dǎo)致電網(wǎng)出現(xiàn)供電不穩(wěn)定的現(xiàn)象，嚴(yán)重情況下，還會(huì)造成整個(gè)電網(wǎng)發(fā)生癱瘓，從而引發(fā)一系列的“鏈?zhǔn)椒磻?yīng)”，對(duì)市場(chǎng)內(nèi)的電力企業(yè)和國(guó)家造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，甚至?xí)＜叭松戆踩?，引發(fā)現(xiàn)場(chǎng)火災(zāi)事故[2]。安全、可靠、經(jīng)濟(jì)的變壓器保護(hù)是減少電網(wǎng)發(fā)生故障的重要途徑[3]。據(jù)調(diào)查顯示，在我國(guó)，供電可靠性較高的省份，供電可靠率達(dá)到了99.93%，而國(guó)外部分發(fā)達(dá)國(guó)家的供電可靠率卻可以達(dá)到99.998%，通過(guò)比較，可以明顯看出，國(guó)內(nèi)供電可靠率仍有待進(jìn)一步提升。為解決這方面問(wèn)題，該文將在這次研究中，以某油浸式電力變壓器為例進(jìn)行設(shè)計(jì)。

1 故障樹數(shù)學(xué)模型

在這個(gè)過(guò)程中，可假設(shè)x（t）為底層事件在時(shí)間t時(shí)的狀態(tài)，計(jì)算，如公式（1）所示。

式中：當(dāng)x（t）為1時(shí)，代表底層事件在時(shí)間t時(shí)發(fā)生，反之，當(dāng)x（t）為0時(shí)，代表底層事件在時(shí)間t時(shí)不發(fā)生。綜合上述分析，底層事件在時(shí)間t時(shí)發(fā)生的概率與隨機(jī)事件的期望值相同，假設(shè)隨機(jī)事件的期望值為pi（t），則有以下計(jì)算公式，如公式（2）所示。

式中：E為概率函數(shù)。在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，用M（xt）為頂層事件在時(shí)間t時(shí)的狀態(tài)，則有如下計(jì)算公式，如公式（3）所示。

式中：當(dāng)M（xt）為1時(shí)，代表底層事件在時(shí)間t時(shí)發(fā)生，反之，當(dāng)M（xt）為0時(shí)，代表底層事件在時(shí)間t時(shí)不發(fā)生。此時(shí)，頂層事件在時(shí)間t時(shí)發(fā)生的概率可以通過(guò)以下公式計(jì)算得到，如公式（4）所示。

式中：X為頂層事件發(fā)生的期望值。在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，建立故障樹數(shù)學(xué)模型，計(jì)算對(duì)應(yīng)“門”與“或門”的發(fā)生概率。計(jì)算如公式（5）、公式（6）所示。

式中：PAND為對(duì)應(yīng)“門”事件的發(fā)生概率。POR為對(duì)應(yīng)“或門”事件的發(fā)生概率。n為事件的發(fā)生次數(shù)。i為事件發(fā)生條件。

2 構(gòu)建油浸式電力變壓器綜合故障樹模型

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，應(yīng)明確在當(dāng)前的電網(wǎng)工程中，變壓器是最為重要的部件。就其種類而言，通常會(huì)根據(jù)其使用的冷卻劑，將其劃分為油浸式變壓器與干式變壓器[4]。該所研究的是一種以油水為介質(zhì)的大型輸變電設(shè)備。一般情況下，電力變壓器可以調(diào)節(jié)電力輸送中的電壓、電流，保證輸送中的電流損失較小，節(jié)約經(jīng)濟(jì)費(fèi)用[5]。為保證構(gòu)建的故障樹模型符合實(shí)際，對(duì)電力變壓器的結(jié)構(gòu)進(jìn)行剖析，如圖1所示。

圖1 電力變壓器的結(jié)構(gòu)

根據(jù)故障分析方式，將電力變壓器主要故障分為9個(gè)種類，見表1。

表1 故障表達(dá)方式

將故障形式表示為A1～A9，在此基礎(chǔ)上，劃分變壓器故障樹模型中的中間事件、頂層事件、底層事件，建立如圖2所示的油浸式電力變壓器綜合故障樹模型。

圖2 油浸式電力變壓器綜合故障樹模型

以A1故障、A2故障為例，劃分對(duì)應(yīng)的故障樹模型子模塊，相關(guān)內(nèi)容如圖3所示。

圖3 設(shè)備自身故障模型子模塊

參照上述內(nèi)容，完成油浸式電力變壓器綜合故障樹模型的構(gòu)建。

3 油浸式電力變壓器維修決策

3.1 油浸式電力變壓器故障概率計(jì)算

在完成對(duì)油浸式電力變壓器綜合故障樹模型的構(gòu)建后，將其作為依據(jù)，對(duì)油浸式電力變壓器故障概率進(jìn)行計(jì)算。在變壓器使用的過(guò)程中，使用年限不斷增加以及在具體操作過(guò)程中可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤操作，都會(huì)導(dǎo)致變壓器的使用性能下降，其內(nèi)部各個(gè)部件也會(huì)出現(xiàn)故障問(wèn)題[6]。為更好地計(jì)算故障發(fā)生的概率，將加權(quán)法應(yīng)用到這一過(guò)程中，其具體的計(jì)算流程如下。

假定當(dāng)一種故障出現(xiàn)時(shí)，在這種故障模式下存在著m個(gè)故障特征參量，要想得到故障模式的故障概率，首先要分別得到這些故障參數(shù)的故障概率，其次分別與其在設(shè)備運(yùn)行中的權(quán)重進(jìn)行乘以求積，最后將所有故障特征參量的概率相加就可以得到故障模式的故障概率[7]。可以將特定的公式表達(dá)如公式（7）所示。

式中：P（Xm）為油浸式電力變壓器故障概率。m為變壓器在某一種故障模式中的特征參數(shù)個(gè)數(shù)。P（Yi）為某一個(gè)故障特征參量出現(xiàn)的概率，i=1，2，……，m。ωi為某一個(gè)特征參量在整個(gè)故障模式當(dāng)中的重要性系數(shù)，即權(quán)重[8]。如果某個(gè)特征參數(shù)在故障模態(tài)中表現(xiàn)正常，那么該參數(shù)的權(quán)值ω就是0。通過(guò)權(quán)值的計(jì)算，可以得到事故的發(fā)生概率，從而得到綜合故障的發(fā)生概率。

3.2 故障權(quán)重劃分

當(dāng)對(duì)油浸式電力變壓器的不同故障發(fā)生時(shí)的重要程度進(jìn)行描述時(shí)，借助上述提到的權(quán)重ω。在對(duì)各項(xiàng)數(shù)值進(jìn)行計(jì)算式，結(jié)合模糊層次分析法，對(duì)不同分層中的方案進(jìn)行計(jì)算，并幫助完成對(duì)權(quán)重的再次分配。在評(píng)價(jià)過(guò)程中，共設(shè)置9個(gè)不同標(biāo)度，其對(duì)應(yīng)的含義也均不相同，9個(gè)標(biāo)度對(duì)應(yīng)基本含義見表2。

表2 9個(gè)標(biāo)度對(duì)應(yīng)基本含義表

表2中A和B均為評(píng)價(jià)因素。利用一致性檢驗(yàn)?zāi)：袛嗑仃嚨玫降慕Y(jié)果，并對(duì)不一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行校正。在這樣的判定中，每一行、每一列所對(duì)應(yīng)的元素，其數(shù)值差值均為恒定。該指數(shù)是判斷模糊評(píng)判矩陣是否一致的基礎(chǔ)。通常情況下只需要對(duì)B=（bij）n×n所對(duì)應(yīng)的行列元素差進(jìn)行驗(yàn)證，即可判定是否為常數(shù)。將各個(gè)因素對(duì)應(yīng)的權(quán)重代入上述油浸式電力變壓器故障概率計(jì)算中，根據(jù)得到的概率結(jié)果完成后續(xù)的模糊多屬性決策。

3.3 模糊多屬性決策

當(dāng)油浸式電力變壓器發(fā)生故障時(shí)，其產(chǎn)生的部分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰，但部分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模糊。針對(duì)這些模糊的屬性、語(yǔ)言和比重，將其匯總，構(gòu)成決策集合的模糊參數(shù)。模糊指標(biāo)矩陣的表達(dá)如公式（8）所示。

式中：為模糊指標(biāo)矩陣。針對(duì)該模糊指標(biāo)矩陣，將其與模糊權(quán)重指標(biāo)進(jìn)行換算，并得到模糊決策指標(biāo)，如公式（9）所示。

式中：，，…，為變量。為屬性比重。根據(jù)模糊集合的序列排布方式，對(duì)照模糊決策中的變量，從集合當(dāng)中選取出取值最大結(jié)果。具有復(fù)雜屬性的模糊決策可以通過(guò)以下兩個(gè)步驟來(lái)進(jìn)行操作。首先，計(jì)算模糊屬性和比重的參數(shù)值，并選擇有效的算子，將二者進(jìn)行合理地組合，從而計(jì)算方案中最有價(jià)值的模糊效應(yīng)參數(shù)。其次，采用模糊排序方法，將各個(gè)選項(xiàng)的模糊效應(yīng)系數(shù)進(jìn)行比較，得到的模糊效應(yīng)系數(shù)最大的就是最滿意的選項(xiàng)。采用模糊樂(lè)觀型決策，這種方法側(cè)重于具體的一種選擇，把經(jīng)濟(jì)因素作為主要的參考因素，而忽略了其他與此無(wú)關(guān)或相關(guān)性不大的因素。其比例的合理與否，以退化性權(quán)值法為基礎(chǔ)，而屬性參數(shù)的取值并不一定是一個(gè)唯一的取值，不同的方案所采用的屬性參數(shù)也不同。

4 結(jié)語(yǔ)

在電網(wǎng)中，電力變壓器是非常重要的一部分，其具有電能轉(zhuǎn)換和傳輸?shù)墓δ埽虼?，其安全和穩(wěn)定性對(duì)整個(gè)電網(wǎng)而言，有非常大的影響。在電力變壓器設(shè)備中，油浸變壓器是最為常見的一種。由于該變電器受工作條件和設(shè)備老化等因素的影響，在投產(chǎn)使用后經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)故障問(wèn)題。故障的出現(xiàn)將縮短變壓器的使用壽命，但通過(guò)對(duì)變壓器進(jìn)行適當(dāng)維護(hù)，可以很大程度地提高變壓器使用壽命。為增強(qiáng)產(chǎn)品的穩(wěn)定性和安全性，該文開展了這次研究，對(duì)名該確設(shè)備故障分析和維護(hù)決策，具有十分重要的意義。

經(jīng)過(guò)多年的研發(fā)，對(duì)變壓器的研究不斷深入，油浸式變壓器的壽命也在逐年增加。關(guān)于變壓器維護(hù)的研究已經(jīng)取得了豐碩的成果，但仍有許多不足之處?？梢栽诤罄m(xù)的研究中，從變壓器風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法上進(jìn)行創(chuàng)新，不斷開發(fā)和探索新型風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，構(gòu)建更為精確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，以便在今后的變壓器運(yùn)行中，對(duì)其狀況進(jìn)行更精準(zhǔn)地評(píng)估，并對(duì)變壓器接下來(lái)的使用運(yùn)行情況進(jìn)行更好地預(yù)測(cè)。通過(guò)建立變壓器故障模式與故障樹模型，進(jìn)一步明確變壓器故障與其運(yùn)行之間的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上對(duì)變壓器進(jìn)行深入討論，構(gòu)建更加詳細(xì)、完整的細(xì)部結(jié)構(gòu)模型，將更多可能的對(duì)變壓器的安全產(chǎn)生影響的情況都包括在內(nèi)，以便對(duì)變壓器故障工況進(jìn)行及時(shí)處理。