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智能化供电设备状态检修决策支持系统设计
摘 要:随着电力 企业 向市场化迈进,供电设备的检修工作,由状态检修代替定期检修是必然的。采用人工智能的思想设计了供电设备状态检修决策支持系统。该系统具有供电设备状态评估、故障诊断、检修决策、制定检修计划、自 学习 和企业网站检修信息发布功能。并且重点介绍了故障诊断的两个诊断模块:基于专家系统的单一诊断模块和基于人工神经 网络 的综合诊断模块。

  关键词:[HTSS]供电设备;状态检修;专家系统;人工神经元网络

  状态检修方式以设备当前的实际工作状况为依据,它通过先进的状态监测和诊断手段、可靠性评价手段以及寿命预测手段,判断设备的状态,识别故障的早期征兆,对故障部位其及严重程度、故障 发展 趋势做出判断,并根据 分析 诊断结果,在设备性能下降到一定程度或故障将要发生之前主动实施维修[1]。它为电气设备安全、稳定、长周期、全性能、优质运行提供了可靠的技术和管理保障。

  作到状态检修的关键是对设备状态的判断,不仅要识别已经发生的故障,而且预测未来可能发生的故障。解决这些 问题 ,一些常规的 计算 程序和分析程序无能为力或不够有效。因为在这些问题中,人类专家的经验起着主导作用。因此,专家系统技术已经运用到电力设备状态检修中,特别是发电设备的状态检修。而专家系统技术用于供电设备的状态检修还不多见。原因在于供电设备的状态检修起步比较晚,这与早年实行“重发轻供不管用”的政策有关。当前电力企业深化改革,以利润为中心,实行内部模拟电力市场,促使供电企业努力提高供电可靠率和检修的 经济 性。因此供电设备的状态检修势在必行。

  状态检修能够使检修和管理效率提高,设备大修间隔延长和小修频率降低,杜绝不足维修和过剩维修,减少重大事故的发生,提高了设备的可用系数,从而降低了企业经营成本。

  1、配电设备状态检修决策支持系统的总体结构

  随着传感技术、微 电子 、数字信号处理和计算机网络技术在状态监测中的 应用 ,使状态检修成为可能。而人工神经网络、专家系统、模糊集 理论 等综合智能技术在状态识别和故障诊断中的应用,使状态检修得以实现[2,3]。

  本系统根据在线和离线监测诊断数据、设备寿命预测数据、可靠性评价数据、设计参数、检修 历史 数据、同类设备统计数据等进行综合分析,并利用状态评价准则体系对设备状态变化趋势进行预测,运用决策模型给出检修什么和何时检修的建议,并制定检修计划,发布到企业网站。总体结构如图1所示。

  1.1设备综合管理模块

  状态检修需要大量描述设备状态及其演变过程的准确数据,即要有足够的信息用于分析与决策,这就是设备数据综合管理。该模块管理、存储所有设备资产清单,设备台帐图纸、设备设计数据、设备安装状况及系统图、维修历史数据、设备变更与维修记录、设备状态监测与诊断数据、事故及异常记录、测点设置、设备可靠性状态统计分析数据等等。

  1.2智能化诊断模块

  该模块用专家系统与人工神经元网络结合的 方法 实现。既能对单一试验数据进行故障诊断,也能对多种试验数据进行综合诊断。单一诊断用产生式专家系统,将规程规定和专家知识存储在知识库,可以随时更新、修改。综合诊断用人工神经元BP网络。功能模块之间用状态驱动。每一个层次的数据可以维护、查询,有利于程序的模块化设计[4,5]。

  1.3检修决策模块

  对单一设备,根据不同运行方式和检修方式,运用技术经济分析方法,对检修费用、效益进行评估,给出对该设备来说最佳检修时间、检修措施和检修项目,并形成检修决策报告。

  1.4编制检修计划模块

  状态检修并不排斥检修计划的作用,恰恰相反,状态检修体制还要利用一些先进的技术手段来动态地制订和优化供电设备检修计划,以充分发挥检修计划的指导作用。在状态检修体制下,面对众多需要检修的设备,检修计划的编制根据检修决策的结果,负荷预测、趋势分析、动态规则等手段考虑配网的运行方式、供电可靠性、经济性等要求,使检修计划既具有可行性,又具有 科学 性和经济性。

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智能化供电设备状态检修决策支持系统设计

摘 要: 随着电力 企业 向市场化迈进,供电设备的检修工作,由状态检修代替定期检修是必然的。采用人工智能的思想设计了供电设备状态检修决策支持系统。该系统具有供电设备状态评估、故障诊断、检修决策、制定检修计划、自 学习 和企业网站检修信息发布功能
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