[发明专利]一种基于马尔科夫过程的换流阀状态监测和检修决策的方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于马尔科夫过程的换流阀状态监测和状态检修决策的方法，包括：确定描述换流阀的不同的劣化状态，根据不同的劣化状态，确定与劣化状态对应的状态监测和与劣化状态对应的状态检修决策；根据历史数据，获取换流阀的不同的劣化状态的转移率，确定不同的劣化状态、与劣化状态对应的状态监测和与劣化状态对应状态检修决策的期望收益；确定基于马尔科夫过程的换流阀停留在不同的劣化状态的状态频率和在不同的劣化状态的平均持续时间；根据平均持续时间确定换流阀的可用时间，确定最优的状态监测频率；根据平均持续时间确定换流阀的不同的劣化状态、状态监测和与状态检修决策的期望收益总和，确定最优的状态检修决策。

技术领域

本发明涉及换流阀检修领域，更具体地，涉及一种基于马尔科夫过程的换流阀状态监测和检修决策的方法及系统。

背景技术

换流阀在使用过程中，经常会面临状态监测及故障检修等问题。相比事故后检修、定期检修等检修方式，检修效率低，人力成本投入高。因此，实施设备的状态检修可提高检修效率。如今，在智能电网理念前提下，智能化变电站技术得到实施，变电站设备状态检修的实施条件日益成熟，也推进了电网全面实施设备状态检修的进程。就换流阀而言，围绕状态检修，在具备监测技术的基础上，现有还没有将研究方向的状态检修策略由定性向定量化方向发展的技术。

因此，需要一种技术，以解决换流阀状态监测和检修决策的优化的问题。

发明内容

本发明提供了一种基于马尔科夫过程的换流阀状态监测和检修决策的方法及系统，以解决如何对换流阀状态监测和检修决策的优化的问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于马尔科夫过程的换流阀状态监测和状态检修决策的方法，所述方法包括：

确定描述换流阀的不同的劣化状态，根据所述不同的劣化状态，确定与劣化状态对应的状态监测和所述与劣化状态对应的状态检修决策；

根据历史数据，获取所述换流阀的不同的劣化状态的转移率，确定所述不同的劣化状态、所述与劣化状态对应的状态监测和所述与劣化状态对应状态检修决策的期望收益；

确定基于马尔科夫过程的所述换流阀停留在所述不同的劣化状态的状态频率和在所述不同的劣化状态的平均持续时间；

根据所述不同的劣化状态的平均持续时间确定所述换流阀的可用时间，以所述换流阀可用时间最长为目标建立状态监测频率模型，确定最优的状态监测频率；

根据所述不同的劣化状态的平均持续时间确定所述换流阀的所述不同的劣化状态、所述与劣化状态对应的状态监测和所述与劣化状态对应状态检修决策的期望收益总和，以所述换流阀的所述期望收益总和最高为目标建立状态检修决策模型，确定最优的状态检修决策。

优选地，所述换流阀的所述不同的劣化状态的期望收益为维持所述劣化状态所取得的运营收益；

所述与劣化状态对应的状态监测的期望收益为实施所述状态监测的资金；

所述与劣化状态对应状态检修决策的期望收益为实施所述检修决策的资金。

优选地，确定基于马尔科夫过程的所述换流阀停留在所述不同的劣化状态的状态频率和在所述不同的劣化状态的平均持续时间，包括：

根据马尔科夫随机过程模型描述所述换流阀的劣化过程，所述换流阀的劣化状态经过n步转以后进入的极限状态，是所述换流阀的劣化状态的平稳状态，进入劣化状态后的平稳状态概率是一个常数，所述平稳状态概率与所述换流阀的初始状态无关；

马尔科夫随机过程的线性微分方程组为：

其中，λ_ij为转移率，P(t)为马尔科夫通用方程，t为时间；