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        油浸式電力變壓器維修決策技術(shù)的研究

        2023-09-28 02:30:14
        中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2023年16期
        關(guān)鍵詞:油浸概率變壓器

        馮 凱

        (中海石油(中國)有限公司湛江分公司,廣東 湛江 524057)

        隨著社會對電力使用需求不斷增加,越來越多的兩級區(qū)域電網(wǎng)彼此互聯(lián),逐漸形成一個緊密相連的大型聯(lián)合電網(wǎng),而這一現(xiàn)象的發(fā)展被認為是今后電網(wǎng)繼續(xù)推進和發(fā)展的必然趨勢?;ヂ?lián)多級電網(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。當前,大量的電站和用電區(qū)域通過高壓線路連接而成,在這種架構(gòu)下,電網(wǎng)彼此相連,構(gòu)成了一個整體輸配電網(wǎng)[1]。大電網(wǎng)的興起,使長期以來的城市供電模式發(fā)生了變化。

        油浸式電力變壓器是我國輸、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,不僅會導(dǎo)致電網(wǎng)出現(xiàn)供電不穩(wěn)定的現(xiàn)象,嚴重情況下,還會造成整個電網(wǎng)發(fā)生癱瘓,從而引發(fā)一系列的“鏈式反應(yīng)”,對市場內(nèi)的電力企業(yè)和國家造成巨大的經(jīng)濟損失,甚至?xí)<叭松戆踩l(fā)現(xiàn)場火災(zāi)事故[2]。安全、可靠、經(jīng)濟的變壓器保護是減少電網(wǎng)發(fā)生故障的重要途徑[3]。據(jù)調(diào)查顯示,在我國,供電可靠性較高的省份,供電可靠率達到了99.93%,而國外部分發(fā)達國家的供電可靠率卻可以達到99.998%,通過比較,可以明顯看出,國內(nèi)供電可靠率仍有待進一步提升。為解決這方面問題,該文將在這次研究中,以某油浸式電力變壓器為例進行設(shè)計。

        1 故障樹數(shù)學(xué)模型

        在這個過程中,可假設(shè)x(t)為底層事件在時間t時的狀態(tài),計算,如公式(1)所示。

        式中:當x(t)為1時,代表底層事件在時間t時發(fā)生,反之,當x(t)為0時,代表底層事件在時間t時不發(fā)生。綜合上述分析,底層事件在時間t時發(fā)生的概率與隨機事件的期望值相同,假設(shè)隨機事件的期望值為pi(t),則有以下計算公式,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)為頂層事件在時間t時的狀態(tài),則有如下計算公式,如公式(3)所示。

        式中:當M(xt)為1時,代表底層事件在時間t時發(fā)生,反之,當M(xt)為0時,代表底層事件在時間t時不發(fā)生。此時,頂層事件在時間t時發(fā)生的概率可以通過以下公式計算得到,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,計算對應(yīng)“門”與“或門”的發(fā)生概率。計算如公式(5)、公式(6)所示。

        式中:PAND為對應(yīng)“門”事件的發(fā)生概率。POR為對應(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)濟費用[5]。為保證構(gòu)建的故障樹模型符合實際,對電力變壓器的結(jié)構(gòu)進行剖析,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個種類,見表1。

        表1 故障表達方式

        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算

        在完成對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),對油浸式電力變壓器故障概率進行計算。在變壓器使用的過程中,使用年限不斷增加以及在具體操作過程中可能出現(xiàn)的錯誤操作,都會導(dǎo)致變壓器的使用性能下降,其內(nèi)部各個部件也會出現(xiàn)故障問題[6]。為更好地計算故障發(fā)生的概率,將加權(quán)法應(yīng)用到這一過程中,其具體的計算流程如下。

        假定當一種故障出現(xiàn)時,在這種故障模式下存在著m個故障特征參量,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)備運行中的權(quán)重進行乘以求積,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]??梢詫⑻囟ǖ墓奖磉_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)個數(shù)。P(Yi)為某一個故障特征參量出現(xiàn)的概率,i=1,2,……,m。ωi為某一個特征參量在整個故障模式當中的重要性系數(shù),即權(quán)重[8]。如果某個特征參數(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。通過權(quán)值的計算,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

        當對油浸式電力變壓器的不同故障發(fā)生時的重要程度進行描述時,借助上述提到的權(quán)重ω。在對各項數(shù)值進行計算式,結(jié)合模糊層次分析法,對不同分層中的方案進行計算,并幫助完成對權(quán)重的再次分配。在評價過程中,共設(shè)置9個不同標度,其對應(yīng)的含義也均不相同,9個標度對應(yīng)基本含義見表2。

        表2 9個標度對應(yīng)基本含義表

        表2中A和B均為評價因素。利用一致性檢驗?zāi):袛嗑仃嚨玫降慕Y(jié)果,并對不一致的數(shù)據(jù)進行校正。在這樣的判定中,每一行、每一列所對應(yīng)的元素,其數(shù)值差值均為恒定。該指數(shù)是判斷模糊評判矩陣是否一致的基礎(chǔ)。通常情況下只需要對B=(bij)n×n所對應(yīng)的行列元素差進行驗證,即可判定是否為常數(shù)。將各個因素對應(yīng)的權(quán)重代入上述油浸式電力變壓器故障概率計算中,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

        當油浸式電力變壓器發(fā)生故障時,其產(chǎn)生的部分數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰,但部分數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模糊。針對這些模糊的屬性、語言和比重,將其匯總,構(gòu)成決策集合的模糊參數(shù)。模糊指標矩陣的表達如公式(8)所示。

        式中:為模糊指標矩陣。針對該模糊指標矩陣,將其與模糊權(quán)重指標進行換算,并得到模糊決策指標,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,對照模糊決策中的變量,從集合當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以下兩個步驟來進行操作。首先,計算模糊屬性和比重的參數(shù)值,并選擇有效的算子,將二者進行合理地組合,從而計算方案中最有價值的模糊效應(yīng)參數(shù)。其次,采用模糊排序方法,將各個選項的模糊效應(yīng)系數(shù)進行比較,得到的模糊效應(yīng)系數(shù)最大的就是最滿意的選項。采用模糊樂觀型決策,這種方法側(cè)重于具體的一種選擇,把經(jīng)濟因素作為主要的參考因素,而忽略了其他與此無關(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

        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?,因此,其安全和穩(wěn)定性對整個電網(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)常會出現(xiàn)故障問題。故障的出現(xiàn)將縮短變壓器的使用壽命,但通過對變壓器進行適當維護,可以很大程度地提高變壓器使用壽命。為增強產(chǎn)品的穩(wěn)定性和安全性,該文開展了這次研究,對名該確設(shè)備故障分析和維護決策,具有十分重要的意義。

        經(jīng)過多年的研發(fā),對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)險評價方法上進行創(chuàng)新,不斷開發(fā)和探索新型風(fēng)險評估方法,構(gòu)建更為精確的風(fēng)險評估模型,以便在今后的變壓器運行中,對其狀況進行更精準地評估,并對變壓器接下來的使用運行情況進行更好地預(yù)測。通過建立變壓器故障模式與故障樹模型,進一步明確變壓器故障與其運行之間的關(guān)系,在此基礎(chǔ)上對變壓器進行深入討論,構(gòu)建更加詳細、完整的細部結(jié)構(gòu)模型,將更多可能的對變壓器的安全產(chǎn)生影響的情況都包括在內(nèi),以便對變壓器故障工況進行及時處理。

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