本發(fā)明涉及一種電力設(shè)備檢修決策方法,尤其是涉及一種利用等劣化理論和設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)的電力設(shè)備檢修決策方法。

背景技術(shù)：

“資產(chǎn)管理”一詞現(xiàn)在被用來描述電力行業(yè)最具挑戰(zhàn)性的問題之一。資產(chǎn)管理涉及電力設(shè)備的投資、操作、檢修、更換和最終退役，包括發(fā)電、輸電、配電設(shè)備。資本投入可靠性的降低，妨礙了企業(yè)在新設(shè)備上的投入，迫使企業(yè)不得不檢修和運(yùn)營(yíng)日益老化的設(shè)備。而目前，檢修方法基本可以分為2大類：故障后檢修和預(yù)防性檢修。而預(yù)防性檢修又可以進(jìn)一步的分為3個(gè)類別：定期檢修、狀態(tài)檢修(CBM)和以可靠性為中心的檢修(RCM)。其中，定期檢修通常是一種保守和昂貴的方式，它的檢修是以一個(gè)固定的時(shí)間間隔執(zhí)行，存在著檢修不足和檢修過度的問題；狀態(tài)檢修是根據(jù)設(shè)備本身的狀態(tài)進(jìn)行檢修安排，以節(jié)約成本，但并沒有考慮設(shè)備檢修安排對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行可靠性的影響；RCM考慮了設(shè)備檢修安排對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行可靠性的影響,從電力系統(tǒng)層面利用可靠性評(píng)估技術(shù)對(duì)維修活動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化，整體策略傾向于提高系統(tǒng)的可靠性，而對(duì)于設(shè)備發(fā)生故障時(shí)所造成的嚴(yán)重后果并沒有太多的考慮。在CBM和壽命周期成本管理(LCC)的發(fā)展過程中，設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估由于能較為全面地考慮各種決策因素和結(jié)合各種方法的長(zhǎng)處，逐漸受到了研究人員的重視。故而基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的檢修(RBM)受到越來越多人的關(guān)注。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明主要是針對(duì)目前關(guān)于設(shè)備檢修策略的研究中存在著諸如忽略了設(shè)備檢修對(duì)于設(shè)備故障率的影響以及設(shè)備在全壽命周期中可靠性在不斷劣化的趨勢(shì)等這類問題，將機(jī)械工程領(lǐng)域的設(shè)備等劣化理論引入到電力設(shè)備運(yùn)行分析中，在此基礎(chǔ)上，建立了設(shè)備基于風(fēng)險(xiǎn)的檢修策略優(yōu)化模型。

本發(fā)明的上述技術(shù)問題主要是通過下述技術(shù)方案得以解決的：

一種利用等劣化理論和設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)的電力設(shè)備檢修決策方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，利用二參數(shù)威布爾分布分析設(shè)備故障率的變化趨勢(shì)，具體是通過大量的歷史數(shù)據(jù)，擬合得出二參數(shù)威布爾分布曲線，得出設(shè)備故障率關(guān)于時(shí)間的變化曲線，具體包括：

由二參數(shù)威布爾分布可以得出電力設(shè)備的失效率函數(shù)和可靠度函數(shù)分別為

則其失效概率密度函數(shù)和累積失效概率密度函數(shù)分別為

則MTBF可以用威布爾分布的均值來表示，得：

由等劣化理論可知

MTBF_i,j＝MTBF_1,1×(1-r₁)^j-1×(1-r₂)^i-1 (6)

則將式(5)代入式(6)可得：

α_i,j＝α_1,1×(1-r₁)^j-1×(1-r₂)^i-1 (7)

將式(7)代入式(2)可得各個(gè)檢修周期的可靠度之間的關(guān)系如下式所示：

令則

R_i,j(t)＝R_1,1(t)^N(i,j) (9)

顯然，只需要知道第一個(gè)小修周期內(nèi)的α_1，1和β，其余大修小修周期內(nèi)的可靠度都可按照該式進(jìn)行求解；

再將式(9)代入(4)，可得

F_i,j(t)＝1-R_i,j(t)＝1-R_1,1(t)^N(i,j) (10)

從而得出了各個(gè)檢修周期的累積失效密度與第一個(gè)小修周期(即初始狀態(tài))的可靠度之間的關(guān)系；

步驟2，利用等劣化理論和役齡回退因子，分析在某時(shí)刻的執(zhí)行檢修時(shí)，檢修前后設(shè)備故障率的變化，具體是：利用等劣化理論，得出各個(gè)檢修周期的累積失效密度與第一個(gè)小修周期(即初始狀態(tài))的可靠度之間的關(guān)系，從而在已知當(dāng)前為第幾個(gè)大修周期的第幾個(gè)小修周期的情況下，可以求出下一次檢修采用大修或小修后，設(shè)備的故障率變化曲線；然后根據(jù)役齡回退因子，求取得出下一次檢修后設(shè)備的實(shí)際役齡，從而得出下一次檢修后設(shè)備的故障率，具體是：

檢修前后的風(fēng)險(xiǎn)為

Risk₁為檢修前風(fēng)險(xiǎn)，Risk₂為檢修后風(fēng)險(xiǎn)；式中，y∈{0，1}，其中y＝1表示檢修采取大修，y＝0表示檢修采取小修；T₁為檢修前的實(shí)際服役年齡；T₂為檢修后的實(shí)際服役年齡；t為所取的風(fēng)險(xiǎn)考核期；

由于設(shè)備在經(jīng)過檢修后，其實(shí)際服役年齡會(huì)減小，但檢修效果畢竟有限，不可能將設(shè)備完全修復(fù)如新，所以式(16)中的T₂無法很好的確定，為此，引入役齡回退因子α_m來判斷設(shè)備的實(shí)際役齡；役齡回退因子是表征檢修對(duì)實(shí)際役齡減小的程度；大修是對(duì)設(shè)備整體的修復(fù)和維護(hù)，取役齡回退因子α_m＝0.8；小修表示設(shè)備部件、功能塊的檢修或更換等，取α_m＝0.5；故役齡回退因子α_m可綜合表示為

α_m＝0.5+0.3×y (13)

則檢修后實(shí)際役齡可表示為

t_after＝t_before×(1-α_m) (14)

式中，t_before為檢修前時(shí)刻設(shè)備實(shí)際役齡；

則式(15)可改寫為

Risk₁＝L-M₁×L (15)

式中：

T₁不再是檢修前的實(shí)際役齡，而是上一次檢修后設(shè)備的實(shí)際役齡；t₁表示上一次檢修后與本次安排的檢修之間的時(shí)間間隔；t為所取的風(fēng)險(xiǎn)考核期；

同樣，式(16)可改寫為

Risk₂＝L-M₂×L (16)

式中：

利用式(19)和式(20)即可求出檢修前后的設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)；

步驟3，根據(jù)檢修前后的設(shè)備故障率得出檢修前后的設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)，然后根據(jù)檢修前后的設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)降低量和檢修成本，分析得出最優(yōu)的檢修方案，根據(jù)設(shè)備在電網(wǎng)中的位置，確定設(shè)備故障可能導(dǎo)致的損失；然后根據(jù)檢修前后設(shè)備的故障率分別計(jì)算出檢修前后的設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)；最后根據(jù)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)的降低量和檢修的成本，決策出最優(yōu)檢修方案。

在上述的一種利用等劣化理論和設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)的電力設(shè)備檢修決策方法，所述步驟3，決策出最優(yōu)檢修方案具體包括；

檢修決策標(biāo)準(zhǔn)為效益/成本比方式；具體公式如下所示：

式中，Risk₁即為式(19)的計(jì)算結(jié)果；Risk₂即為式(20)的計(jì)算結(jié)果；

成本Cost為

Cost＝y(tǒng)×C₁+(1-y)×C₂ (18)

式中，C₁為大修成本；C₂為小修成本；

則，目標(biāo)函數(shù)為：

其中：

所述目標(biāo)函數(shù)基于以下約束條件：

約束條件一：風(fēng)險(xiǎn)閥值約束

在上一次檢修之后到本次安排的檢修之前這段期間，風(fēng)險(xiǎn)在這個(gè)期間隨故障率的不斷增大而不斷變大，故只需取本次安排的檢修之前時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)，使其小于風(fēng)險(xiǎn)閥值即可，即

Risk₁＜Risk_th

需注意的是此風(fēng)險(xiǎn)閥值是一個(gè)累積風(fēng)險(xiǎn)閥值，因本文中所計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)都是計(jì)算時(shí)刻之后時(shí)間t內(nèi)的累積風(fēng)險(xiǎn)，故此風(fēng)險(xiǎn)閥值在數(shù)值上會(huì)顯得比較大；

約束條件二：服役上限約束

任何設(shè)備都是有自己的服役上限的，到了一定年限，就需要報(bào)廢更換，所以設(shè)備的服役年齡需要小于其服役上限，即

T₁+t₁＜T_th。

在上述的一種利用等劣化理論和設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)的電力設(shè)備檢修決策方法，所述步驟3中，檢修決策基于遺傳算法進(jìn)行獲得最優(yōu)檢修方案，過程如下：

步驟3.1、隨機(jī)生成一個(gè)種群，種群中每個(gè)個(gè)體為設(shè)備檢修類別和檢修時(shí)間的結(jié)合；例如，個(gè)體用二進(jìn)制表示，一共6位；第1位表示設(shè)備檢修類別，0為小修，1為大修；后5位表示設(shè)備檢修時(shí)間；

步驟3.2、從種群中取一個(gè)個(gè)體；

步驟3.3、對(duì)該個(gè)體進(jìn)行約束條件判斷，若滿足，進(jìn)行步驟步驟3.4，如不滿足，直接賦予一個(gè)較大值作為該檢修方案對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度，返回執(zhí)行步驟3.2；

步驟3.4、個(gè)體滿足約束條件后，計(jì)算該個(gè)體對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，然后乘以-1作為該個(gè)體對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度；當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)，或最優(yōu)解的適應(yīng)度值在給定的迭代次數(shù)內(nèi)不再變化，則結(jié)束，并以適應(yīng)度最小的個(gè)體對(duì)應(yīng)的設(shè)備檢修類別和檢修時(shí)間作為檢修的決策結(jié)果，否則，進(jìn)行交叉、變異，生成新的種群，返回執(zhí)行步驟步驟3.2。

因此，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)：充分考慮了檢修前后設(shè)備故障概率的變化，并結(jié)合成本計(jì)算使設(shè)備全生命周期成本最低，在滿足設(shè)備可靠性的條件下在經(jīng)濟(jì)性上達(dá)到最優(yōu)。

具體實(shí)施方式

下面通過實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步具體的說明。

實(shí)施例：

下面是采用本發(fā)明的具體實(shí)施例的步驟，如下：

一、推導(dǎo)得出各個(gè)檢修周期的累積失效密度與第一個(gè)小修周期(即初始狀態(tài))的可靠度之間的關(guān)系

由二參數(shù)威布爾分布可以得出電力設(shè)備的失效率函數(shù)和可靠度函數(shù)分別為

則其失效概率密度函數(shù)和累積失效概率密度函數(shù)分別為

則MTBF可以用威布爾分布的均值來表示，得：

由等劣化理論可知

MTBF_i,j＝MTBF_1,1×(1-r₁)^j-1×(1-r₂)^i-1 (25)

則將式(24)代入式(25)可得：

α_i,j＝α_1,1×(1-r₁)^j-1×(1-r₂)^i-1 (26)

將式(26)代入式(21)可得各個(gè)檢修周期的可靠度之間的關(guān)系如下式所示：

令則

R_i,j(t)＝R_1,1(t)^N(i,j) (28)

顯然，只需要知道第一個(gè)小修周期內(nèi)的α_1，1和β，其余大修小修周期內(nèi)的可靠度都可按照該式進(jìn)行求解。

再將式(28)代入(23)，可得

F_i,j(t)＝1-R_i,j(t)＝1-R_1,1(t)^N(i,j) (29)

從而得出了各個(gè)檢修周期的累積失效密度與第一個(gè)小修周期(即初始狀態(tài))的可靠度之間的關(guān)系。

二、計(jì)算檢修前后的設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)

風(fēng)險(xiǎn)的定義式為

Risk＝P×L (30)

根據(jù)可靠性函數(shù)的定義和條件概率的概念可以得出故障發(fā)生率的表達(dá)式為

將式(29)代入上式可得

將上式代入式(30)可得

則檢修前后的風(fēng)險(xiǎn)為

Risk₁為檢修前風(fēng)險(xiǎn)，Risk₂為檢修后風(fēng)險(xiǎn)；式中，y∈{0，1}，其中y＝1表示檢修采取大修，y＝0表示檢修采取小修；T₁為檢修前的實(shí)際服役年齡；T₂為檢修后的實(shí)際服役年齡；t為所取的風(fēng)險(xiǎn)考核期。

由于設(shè)備在經(jīng)過檢修后，其實(shí)際服役年齡會(huì)減小，但檢修效果畢竟有限，不可能將設(shè)備完全修復(fù)如新，所以式(35)中的T₂無法很好的確定，為此，引入役齡回退因子α_m來判斷設(shè)備的實(shí)際役齡。役齡回退因子是表征檢修對(duì)實(shí)際役齡減小的程度。大修是對(duì)設(shè)備整體的修復(fù)和維護(hù)，取役齡回退因子α_m＝0.8；小修表示設(shè)備部件、功能塊的檢修或更換等，取α_m＝0.5。故役齡回退因子α_m可綜合表示為

α_m＝0.5+0.3×y (36)

則檢修后實(shí)際役齡可表示為

t_after＝t_before×(1-α_m) (37)

式中，t_before為檢修前時(shí)刻設(shè)備實(shí)際役齡。

則式(34)可改寫為

Risk₁＝L-M₁×L (38)

式中：

T₁不再是檢修前的實(shí)際役齡，而是上一次檢修后設(shè)備的實(shí)際役齡；t₁表示上一次檢修后與本次安排的檢修之間的時(shí)間間隔；t為所取的風(fēng)險(xiǎn)考核期。

同樣，式(35)可改寫為

Risk₂＝L-M₂×L (39)

式中：

利用式(38)和式(39)即可求出檢修前后的設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)。

三、決策出最優(yōu)檢修方案

在此，檢修決策標(biāo)準(zhǔn)為效益/成本比方式。具體公式如下所示：

式中，Risk₁即為式(38)的計(jì)算結(jié)果；Risk₂即為式(39)的計(jì)算結(jié)果。

成本Cost為

Cost＝y(tǒng)×C₁+(1-y)×C₂ (41)

式中，C₁為大修成本；C₂為小修成本。

綜上所述，目標(biāo)函數(shù)為

其中：

約束條件為

(1)風(fēng)險(xiǎn)閥值約束

在上一次檢修之后到本次安排的檢修之前這段期間，風(fēng)險(xiǎn)在這個(gè)期間隨故障率的不斷增大而不斷變大，故只需取本次安排的檢修之前時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)，使其小于風(fēng)險(xiǎn)閥值即可，即

Risk₁＜Risk_th

需注意的是此風(fēng)險(xiǎn)閥值是一個(gè)累積風(fēng)險(xiǎn)閥值，因本文中所計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)都是計(jì)算時(shí)刻之后時(shí)間t內(nèi)的累積風(fēng)險(xiǎn)，故此風(fēng)險(xiǎn)閥值在數(shù)值上會(huì)顯得比較大。

(2)服役上限約束

任何設(shè)備都是有自己的服役上限的，到了一定年限，就需要報(bào)廢更換，所以設(shè)備的服役年齡需要小于其服役上限，即

T₁+t₁＜T_th

由此可以看出，檢修決策是一個(gè)復(fù)雜的決策問題，故此借助遺傳算法進(jìn)行求解。具體求解過程如下：

1)隨機(jī)生成一個(gè)種群，種群中每個(gè)個(gè)體為設(shè)備檢修類別和檢修時(shí)間的結(jié)合。例如，個(gè)體用二進(jìn)制表示，一共6位。第1位表示設(shè)備檢修類別，0為小修，1為大修；后5位表示設(shè)備檢修時(shí)間。

2)從種群中取一個(gè)個(gè)體。

3)對(duì)該個(gè)體進(jìn)行約束條件判斷，若滿足，進(jìn)行步驟4，如不滿足，直接賦予一個(gè)較大值作為該檢修方案對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度，返回執(zhí)行步驟2。

4)個(gè)體滿足約束條件后，計(jì)算該個(gè)體對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，然后乘以-1作為該個(gè)體對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度。

5)當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)，或最優(yōu)解的適應(yīng)度值在給定的迭代次數(shù)內(nèi)不再變化，則結(jié)束，并以適應(yīng)度最小的個(gè)體對(duì)應(yīng)的設(shè)備檢修類別和檢修時(shí)間作為檢修的決策結(jié)果，否則，進(jìn)行交叉、變異，生成新的種群，返回執(zhí)行步驟2。

本文中所描述的具體實(shí)施例僅僅是對(duì)本發(fā)明精神作舉例說明。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)所描述的具體實(shí)施例做各種各樣的修改或補(bǔ)充或采用類似的方式替代，但并不會(huì)偏離本發(fā)明的精神或者超越所附權(quán)利要求書所定義的范圍。