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智能化供電設備狀態(tài)檢修決策支持系統(tǒng)設計

所屬欄目:電力論文 發(fā)布日期:2016-07-23 15:10 熱度:

   隨著電力企業(yè)向市場化邁進,供電設備的檢修工作,由狀態(tài)檢修代替定期檢修是必然的。采用人工智能的思想設計了供電設備狀態(tài)檢修決策支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有供電設備狀態(tài)評估、故障診斷、檢修決策、制定檢修計劃、自學習和企業(yè)網(wǎng)站檢修信息發(fā)布功能。并且重點介紹了故障診斷的兩個診斷模塊:基于專家系統(tǒng)的單一診斷模塊和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合診斷模塊。

中國電力

  《中國電力》雜志是由國家電網(wǎng)公司主管,國網(wǎng)能源研究院、中國電機工程學會主辦。原名《電力技術》,創(chuàng)刊于1956年(丙申年)1月,1993年1月更名為《中國電力》,2012年6月與《能源技術經(jīng)濟》雜志合并。本刊是全國中文核心期刊和中國學術期刊綜合評價數(shù)據(jù)庫收錄期刊,曾多次在全國性和電力系統(tǒng)的期刊評比中獲獎,2004年榮獲第三屆’國家期刊獎’,2001年進入’中國期刊方陣’的雙效期刊,已被英國《科學文摘》(SAINSPEC)、俄羅斯《文摘雜志》(AJ of VINITI)、美國《劍橋科學文摘》(CSA)收錄。

  狀態(tài)檢修方式以設備當前的實際工作狀況為依據(jù),它通過先進的狀態(tài)監(jiān)測和診斷手段、可靠性評價手段以及壽命預測手段,判斷設備的狀態(tài),識別故障的早期征兆,對故障部位其及嚴重程度、故障發(fā)展趨勢做出判斷,并根據(jù)分析診斷結(jié)果,在設備性能下降到一定程度或故障將要發(fā)生之前主動實施維修[1]。它為電氣設備安全、穩(wěn)定、長周期、全性能、優(yōu)質(zhì)運行提供了可靠的技術和管理保障。

  作到狀態(tài)檢修的關鍵是對設備狀態(tài)的判斷,不僅要識別已經(jīng)發(fā)生的故障,而且預測未來可能發(fā)生的故障。解決這些問題,一些常規(guī)的計算程序和分析程序無能為力或不夠有效。因為在這些問題中,人類專家的經(jīng)驗起著主導作用。因此,專家系統(tǒng)技術已經(jīng)運用到電力設備狀態(tài)檢修中,特別是發(fā)電設備的狀態(tài)檢修。而專家系統(tǒng)技術用于供電設備的狀態(tài)檢修還不多見。原因在于供電設備的狀態(tài)檢修起步比較晚,這與早年實行“重發(fā)輕供不管用”的政策有關。當前電力企業(yè)深化改革,以利潤為中心,實行內(nèi)部模擬電力市場,促使供電企業(yè)努力提高供電可靠率和檢修的經(jīng)濟性。因此供電設備的狀態(tài)檢修勢在必行。

  狀態(tài)檢修能夠使檢修和管理效率提高,設備大修間隔延長和小修頻率降低,杜絕不足維修和過剩維修,減少重大事故的發(fā)生,提高了設備的可用系數(shù),從而降低了企業(yè)經(jīng)營成本。

  1、配電設備狀態(tài)檢修決策支持系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)

  本系統(tǒng)根據(jù)在線和離線監(jiān)測診斷數(shù)據(jù)、設備壽命預測數(shù)據(jù)、可靠性評價數(shù)據(jù)、設計參數(shù)、檢修歷史數(shù)據(jù)、同類設備統(tǒng)計數(shù)據(jù)等進行綜合分析,并利用狀態(tài)評價準則體系對設備狀態(tài)變化趨勢進行預測,運用決策模型給出檢修什么和何時檢修的建議,并制定檢修計劃,發(fā)布到企業(yè)網(wǎng)站。總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

  1.1設備綜合管理模塊

  狀態(tài)檢修需要大量描述設備狀態(tài)及其演變過程的準確數(shù)據(jù),即要有足夠的信息用于分析與決策,這就是設備數(shù)據(jù)綜合管理。該模塊管理、存儲所有設備資產(chǎn)清單,設備臺帳圖紙、設備設計數(shù)據(jù)、設備安裝狀況及系統(tǒng)圖、維修歷史數(shù)據(jù)、設備變更與維修記錄、設備狀態(tài)監(jiān)測與診斷數(shù)據(jù)、事故及異常記錄、測點設置、設備可靠性狀態(tài)統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)等等。

  1.2智能化診斷模塊

  該模塊用專家系統(tǒng)與人工神經(jīng)元網(wǎng)絡結(jié)合的方法實現(xiàn)。既能對單一試驗數(shù)據(jù)進行故障診斷,也能對多種試驗數(shù)據(jù)進行綜合診斷。單一診斷用產(chǎn)生式專家系統(tǒng),將規(guī)程規(guī)定和專家知識存儲在知識庫,可以隨時更新、修改。綜合診斷用人工神經(jīng)元BP網(wǎng)絡。功能模塊之間用狀態(tài)驅(qū)動。每一個層次的數(shù)據(jù)可以維護、查詢,有利于程序的模塊化設計[4,5]。

  1.3檢修決策模塊

  對單一設備,根據(jù)不同運行方式和檢修方式,運用技術經(jīng)濟分析方法,對檢修費用、效益進行評估,給出對該設備來說最佳檢修時間、檢修措施和檢修項目,并形成檢修決策報告。

  1.4編制檢修計劃模塊

  狀態(tài)檢修并不排斥檢修計劃的作用,恰恰相反,狀態(tài)檢修體制還要利用一些先進的技術手段來動態(tài)地制訂和優(yōu)化供電設備檢修計劃,以充分發(fā)揮檢修計劃的指導作用。在狀態(tài)檢修體制下,面對眾多需要檢修的設備,檢修計劃的編制根據(jù)檢修決策的結(jié)果,負荷預測、趨勢分析、動態(tài)規(guī)則等手段考慮配網(wǎng)的運行方式、供電可靠性、經(jīng)濟性等要求,使檢修計劃既具有可行性,又具有科學性和經(jīng)濟性。

  1.5企業(yè)網(wǎng)站檢修信息發(fā)布模塊

  將排定的檢修計劃發(fā)布在供電企業(yè)網(wǎng)站上,供生產(chǎn)單位執(zhí)行,也為用戶提供了檢修信息,大用戶據(jù)此安排生產(chǎn),減少供電設備檢修帶來的損失。這能提供服務質(zhì)量,增加供電工作的透明度。

  2、基于專家系統(tǒng)的單一診斷模塊

  2.1單一診斷功能?

  單一診斷是指對一種檢測方法所取得的數(shù)據(jù)進行處理和判斷,得出故障征兆或有關設備狀態(tài)的初步結(jié)論。這些檢測方法指:油中氣體色譜檢測、繞組直流電阻檢測、絕緣電阻及吸收比、極化指數(shù)檢測、絕緣介質(zhì)損耗檢測、油質(zhì)檢測和絕緣老化的檢測等等。檢測的數(shù)據(jù)與規(guī)程比、與歷史比、與同類設備比,并考慮當前系統(tǒng)的運行狀況,將這些知識保存在專家系統(tǒng)的規(guī)則庫中。

  通過各種方法檢測到的數(shù)據(jù),或通過檢測數(shù)據(jù)計算出的數(shù)據(jù),并不能說明當前設備的狀況,只有與標準值比較,才能得到設備可能故障的征兆。如在變壓器預防性試驗中,繞組直流電阻MVA以下的變壓器,相間差別是5%,與規(guī)程比較,規(guī)程規(guī)定一般不超過4%,所以得出繞組直流電阻相間差別過高的征兆。

  單一診斷是對單項試驗數(shù)據(jù)進行診斷。該方法簡單、宜于實現(xiàn),有時可直接定位故障。但更多時給的結(jié)論不夠清晰,或結(jié)論片面。因此,該過程可以看作綜合診斷的前期數(shù)據(jù)處理[6]。

  單一診斷的結(jié)果可能有四種:

  1)明確定位故障;

  2)參數(shù)正常,不存在與此參數(shù)有關的故障;

  3)不確定故障是否存在;

  4)故障確實存在,但不能定位。后兩種情況給出的結(jié)果不明確,需要更多的信息進行明確判斷,由綜合診斷來完成。但單一診斷的所有診斷結(jié)果都送到綜合數(shù)據(jù)庫里。在綜合診斷中,對四種結(jié)論的處理各不相同。

  單一診斷的過程是:

  (1)數(shù)據(jù)采集:采集定期或不定期的試驗數(shù)據(jù);

  (2)參數(shù)計算:有些參數(shù)據(jù)不能直接測得,需要用試驗數(shù)據(jù)計算得到。

  (3)參數(shù)換算:有時要把試驗數(shù)據(jù)或參數(shù)換算成某一環(huán)境下的數(shù)據(jù);

  (4)數(shù)據(jù)比較:試驗數(shù)據(jù)或換算后的數(shù)據(jù)與規(guī)程規(guī)定的標準試驗數(shù)據(jù)比較,與設備原始數(shù)據(jù)比較;

  (5)得出結(jié)論:單一診斷的結(jié)論是上述的四種結(jié)論。如果不需綜合診斷,則可以直接生成診斷報告。

  2.2專家系統(tǒng)各模塊的功能

  單一診斷功能由專家系統(tǒng)實現(xiàn),該專家系統(tǒng)的模塊如下:

  (1)數(shù)據(jù)庫:數(shù)據(jù)來源于設備綜合管理模塊。該庫需要的數(shù)據(jù)有:設備工況數(shù)據(jù),設備設計參數(shù),設備缺陷與檢修歷史數(shù)據(jù),事故記錄,同類設備統(tǒng)計數(shù)據(jù);

  (2)知識庫:該庫包括故障診斷知識和設備狀態(tài)預測知識。包含有設備的有關標準、規(guī)程、導則和有關設備性能指標的資料,以及收集的國內(nèi)外諸多專家分析判斷設備故障的權(quán)威經(jīng)驗,用產(chǎn)生式知識表示法表示知識;

  (3)推理機:能進行故障診斷和設備狀態(tài)預測,并設置監(jiān)控預警功能,發(fā)現(xiàn)設備缺陷,向運行值班和檢修負責人發(fā)出警報。考慮到供電設備故障的特點:有時是一種故障引起多個征兆;有時是一種征兆是由多個故障引起的,因此推理方式采用混合推理;

  (4)學習機:隨著標準、規(guī)程及導則中有關內(nèi)容的變化,經(jīng)驗不斷積累和增加。診斷知識庫要隨時擴充、修改、更新,增強專家系統(tǒng)的診斷、決策能力。因此,要求學習機有很強的自學習功能。自學習包括三個方面的內(nèi)容:

  ①就診斷對象的功能狀態(tài)去識別系統(tǒng)未曾掌握的征兆,并形成新的知識;

  ②有新的設備時,能夠?qū)W習新設備的故障征兆和判斷設備狀態(tài)的規(guī)則;

  ③對知識的自行校正,如一致性檢驗、冗余檢驗等。

  3、基于神經(jīng)元網(wǎng)絡的綜合診斷模塊

  神經(jīng)網(wǎng)絡是對人腦神經(jīng)系統(tǒng)的數(shù)學模擬,其目的是學習和模仿人腦的信息處理方式。神經(jīng)網(wǎng)絡把知識變成網(wǎng)絡的權(quán)值和閥值,并分布存儲在整個神經(jīng)網(wǎng)絡之中。在確定了神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)參數(shù)、神經(jīng)元特性和學習算法之后,神經(jīng)網(wǎng)絡的知識表達是與它的知識獲取過程同時進行、同時完成的。當訓練結(jié)束時,神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)所獲取的知識就表達為網(wǎng)絡權(quán)值矩陣和閥值矩陣。神經(jīng)網(wǎng)絡具有知識容量大,處理的問題范圍廣,推理速度快等優(yōu)勢。所以綜合診斷是運用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡在故障征兆與故障位置之間建立起數(shù)學模型,將綜合診斷知識存儲在網(wǎng)絡的權(quán)值和閥值里。采用BP網(wǎng)絡進行模型。故障征兆是輸入層的X1,X2,X3,XL;輸出層的Y1,Y2,Y3,YN是具體的故障。這里的故障征兆就是單一診斷的結(jié)論。

  4、結(jié)束語

  供電設備狀態(tài)檢修決策支持系統(tǒng)中設備狀態(tài)診斷是關鍵,不僅能對已經(jīng)發(fā)生的故障做出診斷,還能對將要發(fā)生的故障進行預測,這樣才能根據(jù)狀態(tài)進行檢修。自學習功能,增加了該系統(tǒng)的靈活性,隨著經(jīng)驗的積累,知識庫的日益豐富,狀態(tài)診斷的可靠性將日益提高。

  狀態(tài)檢修離不開狀態(tài)檢測技術,供電設備的狀態(tài)監(jiān)測已經(jīng)有許多的方法,如直流電阻測量,油色譜分析,絕緣性能測試,遠紅外測溫,有載調(diào)壓開關特性測試等。隨著這些監(jiān)測手段的日益完善,監(jiān)測點逐漸增多,監(jiān)測設備的功能強大,通過先進的通訊手段和計算機網(wǎng)絡化管理,狀態(tài)檢修系統(tǒng)就更為健全。

  從電力行業(yè)發(fā)展看,供電設備狀態(tài)檢修代替定期檢修是必然的,但要有一段很長的過渡過程,在這期間,可能兩種檢修方式并存。做到真正的狀態(tài)檢修,僅有技術支持系統(tǒng)是不夠的,還需要管理工作的配合、加強檢修人員的培訓等。

  參考文獻

  [1]楊叔子,鄭曉軍。人工職能與診斷專家系統(tǒng)[M]。西安交通大學出版社,1990.

  [2]許婧,王晶,高峰,束洪春。電力設備狀態(tài)檢修技術研究綜述[J]。電網(wǎng)技術,2000(8)。

  [3]白建青。供電設備從定期維修制向狀態(tài)檢修制過渡[J]。青海電力,1998(4)。

  [4]尤鐘曉,盧章輝,岑文輝。面向?qū)ο蟮碾娏ο到y(tǒng)調(diào)度操作專家系統(tǒng)[J]。電力系統(tǒng)自動化,1999(1)。

  [5]邵勝利。開展狀態(tài)檢修實現(xiàn)可靠性和經(jīng)濟性相統(tǒng)一[J]。電力建設,1999(3)。

  [6]楊以涵,唐國慶,高曙。專家系統(tǒng)及其在電力系統(tǒng)中的應用[M]。水利電力出版社,1995.

文章標題:智能化供電設備狀態(tài)檢修決策支持系統(tǒng)設計

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