[发明专利]一种基于运行数据预测高压开关产品剩余寿命的方法在审
申请号: | 201611084434.X | 申请日: | 2016-11-30 |
公开(公告)号: | CN106777577A | 公开(公告)日: | 2017-05-31 |
发明(设计)人: | 郑军;骆虎;武星;成勇;王瑜;刘宇;李劭頔 | 申请(专利权)人: | 中国西电电气股份有限公司 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06F17/30 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司61200 | 代理人: | 陆万寿 |
地址: | 710075 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 运行 数据 预测 高压 开关 产品 剩余 寿命 方法 | ||
技术领域
本发明涉及高压开关技术领域,特别涉及一种基于运行数据预测高压开关产品剩余寿命的方法。
背景技术
高压开关设备是指在电压3千伏以上,频率50赫兹及以下的电力系统中运行的户内和户外交流开关设备。高压开关主要用于电力系统(包括发电厂,变电站,输配电和用户)的控制和保护,它既可根据电网需要将一部分电力设备或线路投入或退出运行,也可在电力设备或线路发生故障时将故障部分从电网快速切除,从而保障电网中无故障部分的设备正常运行、及运行维护人员的安全,因此高压开关设备对电力系统的安全稳定运行起着至关重要的作用。随着我国电力需求量日益增大、电力设备规模日益庞大且对供电可靠性的要求日益提高,如何对数量巨大、关系复杂的电力设备进行有效管理将关系到我国的电力工业是否能快速地可持续地发展。为适应我国电力生产、建设的迅速发展,提高设备的可靠性、经济性、维修性,发挥其最佳效益,必须对高压开关产品进行可靠性评估。
影响高压开关产品可靠性的因素主要有开合性能、绝缘性能、载流性能、机械性能、机构及传动性能、辅助和控制回路性能等六个方面。由于高压开关负荷变动、外部环境条件变化等诸多因素的影响,其可靠性与其运行时间并不一致,这就要求对高压开关设备的可靠性进行评估,以避免重大事故的发生。目前国内外专家对电力开关产品的可靠性评估仍未能很好的解决。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于运行数据预测高压开关产品剩余寿命的方法。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种基于运行数据评估高压开关设备可靠性的方法,包括以下步骤:
一种基于运行数据预测高压开关产品剩余寿命的方法,包括以下步骤:
步骤一:针对同一电压等级、相同类型的高压开关,收集基础数据和运行数据;
步骤二:整理步骤一收集的运行数据,建立数据库;并将收集到的数据进行归类,筛选:对运行数据首先按照地区进行归类,之后进一步依据故障类型进行筛选归类;
步骤三:对已归类的数据采用偏锋度检验、似然比检验、χ2检验、F检验方法中一种进行分布类型的检验;得到已归类的数据与若干种分布模型之间的拟合优度,选出拟合优度最好的模型为最优分布模型;
步骤四:针对步骤三所选定的分布类型,进行参数估计和区间估计;
步骤五:用步骤四得到的计算结果绘制高压开关的可靠性指标曲线;依据该可靠性指标曲线,预测高压开关产品的剩余寿命。
本发明进一步的改进在于:所述基础数据和运行数据包括:基础台帐、故障信息和缺陷信息。
本发明进一步的改进在于:所述基础台帐包括设备型号和投运日期。
本发明进一步的改进在于:故障信息包括故障发生时间、故障部件位置、故障性质、故障技术原因、故障处理方式和故障检修时间。
本发明进一步的改进在于:缺陷信息包括缺陷发生时间、缺陷部件位置、缺陷性质、缺陷技术原因、是否停电处理、处理方式和检修消缺时间。
本发明进一步的改进在于:所述若干种分布模型包括指数分布模型、威布尔分布模型和正态分布模型。
相对于现有技术,本发明具有以下有益效果:本发明可以较为准确的评估高压开关可靠性指标,尤其是可以对电力开关产品的可靠性按照不同的分类进行分析处理,来指导开关设备的设计、制造和使用过程。
附图说明
图1是预测高压开关寿命的流程图;
图2是西安首次失效导致停电累计概率分布图;
图3是西安首次失效导致停电失效率分布图。
具体实施方式
参照图1所示,本发明一种基于运行数据预测高压开关产品剩余寿命的方法,包括以下步骤:
步骤一:针对同一电压等级、相同类型的高压开关,根据表1和表2所示的高压开关可靠性研究对数据和采集的要求,收集基础数据和运行数据;
步骤二:参照表3所示,整理步骤一收集的运行数据,建立数据库;并将收集到的数据进行归类,筛选:对运行数据首先按照地区进行归类,之后进一步依据故障类型进行筛选归类;
步骤三:对已归类的数据采用偏锋度检验、似然比检验、χ2检验、F检验方法中一种进行分布类型的检验;得到已归类的数据与指数分布模型、威布尔分布模型、正态分布模型之间的拟合优度,选出拟合优度最好的模型为最优分布模型;
步骤四:针对步骤三所选定的分布类型,进行参数估计和区间估计;
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