基于電力可靠性信息的設備缺陷隱患管控優化

摘" 要：該文針對電力設備老化可能帶來的安全隱患，利用設備的可靠性信息進行判斷和評估，對于及時排查和優化設備缺陷隱患至關重要。該文旨在探討影響電力設備可靠性的各種缺陷隱患之間的重要性和危害程度，評估不同設備缺陷隱患對設備可靠性的影響，并通過對同種設備進行可靠性溯源，重點關注家族性缺陷的存在，及時排查類似缺陷，提高缺陷發現和排查效率，優化設備缺陷隱患管控，從而提升電力可靠性管理技術水平。

關鍵詞：安全隱患；隱患管控；可靠性；家族性缺陷；危害程度

中圖分類號：TM50" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2024）33-0145-04

Abstract： Given the safety hazards that may arise from the aging of power equipment， it is crucial to utilize the reliability information of devices for judgment and evaluation， enabling timely detection and optimization of equipment defects. This paper aims to discuss the importance and harmfulness of various defect hidden dangers that affect the reliability of power equipment， evaluate the impact of different equipment defect hidden dangers on equipment reliability， and focus on family defects by tracing reliability of the same kind of equipment. The existence of defects， timely investigation of similar defects， improve the efficiency of defect discovery and investigation， optimize the management and control of equipment defect hidden dangers， thereby improving the technical level of power reliability management.

Keywords： safety hazard; hazard management and control; reliability; family defect; hazard degree

黨的二十大報告中提到“確保糧食、能源、產業鏈供應鏈可靠安全和防范金融風險還須解決許多重大問題[1]”。國家發展和改革委員會、國家能源局等部門近年來先后出臺了《電力可靠性管理辦法（暫行）》[2]、GB/T 40862—2021《輸變電設施運行可靠性評價指標導則》[3]等多項電力可靠性監督管理法規制度，國家和社會對電力可靠穩定供應都提出了更高的工作要求[4]。

近年來，隨著我國社會經濟的快速發展[5]，電力負荷持續快速增長[6]，新能源發電占比持續增加，電力系統復雜性進一步加深。隨著運行年限的持續增加，電力系統設備老化情況日漸加劇[7]，設備缺陷隱患持續增加，這都給電力系統安全穩定及可靠運行帶來了較大的挑戰[8-9]。電力設備是電力系統的核心承載實體，其缺陷隱患管控處置及時性[10]、處理質量將直接影響電力系統和設備的可靠性及穩定性[11]。電力系統及設備的安全穩定運行事關社會穩定運行、人民生命財產安全和經濟社會發展[12]。因此，如何通過電力設備的可靠性信息，為不同的設備缺陷隱患評估[13]、研判提供參考判斷依據，對于提高設備缺陷隱患管控工作的針對性、及時性都意義顯著[14]。

1" 電力可靠性信息的設備缺陷隱患管控優化研究分析

1.1" 研究思路

針對設備的可靠性信息指標，將設備的缺陷隱患、可靠性關鍵指標等歷史數據信息，作為數據導入訓練網絡模型中，通過建立馬爾科夫決策過程，評估不同缺陷隱患對設備可靠性指標的影響程度，同時結合專家系統進行可靠性影響程度評估，采用影響力排序模型、決策配對與決策融合模型，構建滿足單一類型及批次多臺設備的決策關系數學模型，提供針對缺陷隱患的影響指數，確定重點排查相關部件，將高影響度因子相關設備缺陷隱患反饋給相關的物資、運檢和規劃設計等業務部門及設備制造商，為其各自針對性落實設備缺陷隱患防控措施提供支撐參考（圖1）。

1.2" 針對電力可靠性信息的設備缺陷隱患溯源分析

設備可靠性指標和缺陷隱患類型有多種，但是不同的缺陷隱患對于不同的設備可靠性指標有不同的影響程度。可靠性信息溯源分析工作選取常用、具有綜合和表征作用的一些關鍵性設備可靠性指標，通過分析歷史數據，考慮缺陷隱患發生時和發生前設備可靠性數據信息的變動情況，對設備可靠性指標進行溯源分析，追溯出設備制造質量、運行環境、安裝調試和運維檢修等環節的具體薄弱點（表1）。

針對選取的可靠性數據信息進行差異性分析。在不同缺陷情況下，同一個或同一組數據信息之間的影響程度可能不同，因此需要對可靠性數據進行評估。一方面，需要針對不同缺陷對可靠性信息的重要性進行評估，通過因子重要性分析模型，分等級選取出重點關注、次要關注、一般關注的可靠性指標，通過不同大小的權重進行分別；另一方面，還需要統計缺陷隱患情況，對歷史數據記載的輸變電設備的不同種類的缺陷隱患情況進行整理和分析。

1.3" 基于電力可靠性信息的設備缺陷隱患管控優化評估

根據歷史數據中統計的輸變配電設備的不同可靠性信息對輸變電設備的不同缺陷隱患的影響關系。建立多對多的函數模型架構，即綜合考慮多個不同可靠性因素對不同種類的設備缺陷影響的情況。同時要關注重點可靠性指標，對于權重高的可靠性指標，需要賦予更大的權重，保證輸變電設備的可靠性。通過使用基于數據挖掘的強化學習神經網絡，對于納入的標準化的歷史數據信息進行分類學習，通過建立馬爾可夫決策過程（MDP）模型，訓練智能體來做出最優的維護決策。同時引入可靠性信息的重要程度等級，即可靠性信息權重，可以訓練出基于歷史設備缺陷隱患數據的不同組合的可靠性指標對不同類型缺陷隱患的表征程度，同時滿足可靠性信息之間的重要性指標的評估和預測模型。

有針對性地考慮到神經網絡可能存在擬合問題，應當加入專家系統，建立專門的知識庫和推理模型，將歷史經驗轉變為判斷和決策依據。防止因人工智能的引入導致的判斷失誤情況（圖2）。

1.4" 基于電力可靠性信息的設備缺陷隱患管控排查規劃

通過設備缺陷隱患管控評估系統，針對單一種類的輸變電設備，可以得到其不同權重的可靠性指標對不同缺陷隱患影響的評估結果。通過統計分析不同類型的設備的可靠性指標，計算不同可靠性指標對設備隱患的影響程度，作為影響力的度量標準，采用例如PageRank的影響力排序模型，按照評估值從大到小的順序對不同缺陷隱患的影響情況進行排序，得到對整體輸變電設備的綜合可靠性影響，優先排查影響力大的缺陷隱患，基于分析結果，在主動檢修時優先安排評估結果高，即對于整體可靠性影響大的隱患故障進行排查，提高排查效率。

同時由于設備的運行狀態和環境變化，以及隨著運行時間的增加，設備可靠性指標對于設備缺陷隱患的影響程度也會隨之變換，需要及時更新可靠性數據，及時更新網絡模型信息，保證評估的有效性和準確性（圖3）。

1.5" 電力可靠性信息價值分析

通過上述的分析結果，得到在影響力排序模型排序后不同設備缺陷隱患的影響分析結果。對于這些分析結果，首先向上級可靠性管理部門上報，及時更新設備的評估狀態，同時向運維檢修部門反饋，為其及時根據不同設備隱患情況及影響程度，針對性地采用差異化排查治理方式。還需向電網調控、生產基建、物資采購等部門反饋和共享信息，為其因設備缺陷隱患可能帶來的設備可靠性運行問題、電網風險做好應對準備，從設備缺陷維度向電網工程建設、設備采購等部門提供業務工作改進及優化的有效參考。

2" 案例分析

基于設備可靠性，評估和判別設備的缺陷隱患，以多起合閘電阻缺陷引發的濾波器場750 kV罐式斷路器故障隱患為例，通過對設備可靠性的歷史數據分析，靈州站4臺新東北斷路器7611、7641、7643、7644合閘過程中與目標關合點偏差均在±1 ms范圍內。4臺新東北斷路器7621、7631、7632、7633和1臺ABB斷路器7613合閘過程中存在與目標關合點偏差超±1 ms的問題（圖4）。

通過分析設備的可靠性指標，判斷新東北LW56-800斷路器故障隱患因素為超標為溫度傳感器異常與間歇時間過長導致，通過分析ABB 800PM斷路器的可靠性指標變動，判定裝置自適應參數較小，無法更大程度地根據現場環境溫度和上次動作情況進行調整，評估后將裝置自適應參數由0.2增大至0.5，同時現場對斷路器的合閘速度和預期合閘時間進行了調整。調整后共動作69次，偏差超標2次，運行情況穩定。

最后，通過設備可靠性指標的評估，一方面發現溫度傳感器的性能及溫度補償曲線的設置對選相合閘至關重要，需定期檢查溫度傳感器是否正常，持續優化溫度補償曲線；另一方面選相合閘裝置的自適應功能可將偶發的偏差超標情況逐步調整正常，但需根據具體情況調整自適應系數。

整體流程主要如下。

首先從輸變電設備的運行信息中，整理缺陷隱患狀態信息，一方面要整理設備的缺陷隱患類型，另一方面要記錄當時對設備可靠性參數有影響的設備信息，包括設備的運行狀態信息、歷史缺陷、家族隱患等，并將數據整理納入數據庫信息中，作為后續分析和評估的數據信息支撐。

面對眾多的設備可靠性信息和指標，針對缺陷隱患時需要明確待考慮的設備可靠性指標，著重針對不同的設備類型，不同的運行情況和環境因素等信息，為設備的可靠性指標進行分級評估，根據不同運行環境，不同運行狀態下的設備需要優先滿足的可靠性指標，為不同的可靠性指標進行權重分析和評估，做到差異化、精準化分析。針對不同種類的設備類型和缺陷隱患，也應當做到差異化的可靠性指標評估，更好地表征不同情況下，設備不同可靠性等級對不同缺陷隱患情況的影響程度。

通過提取數據庫的設備可靠性信息和缺陷隱患信息，針對缺陷隱患信息，通過數據挖掘，強化神經網絡構建設備可靠性指標到設備缺陷隱患的多對多網絡評估模型，得到不同可靠性指標對設備缺陷隱患的影響程度，同時通過構建專家數據庫，引入專家系統，以增強整體評估系統的穩定性。將影響程度與設備可靠性權重相結合，作為決策評估和判斷的信息參數，為評估和確定重點排查對象提供可靠性數據支撐和預測。

3" 結論

從可靠性角度出發，本文從4個方面深入探討了優化設備缺陷隱患管控。首先，通過從海量數據中提取可靠性信息，發現潛在的設備缺陷隱患。其次，追溯設備可靠性問題的根源，找出問題的來源和演變過程。再次，評估設備缺陷隱患對系統可靠性的影響，確定優化管控的關鍵節點。最后，利用設備的可靠性信息驅動管控策略，與其他單位共享信息，提高整體管控水平。通過案例分析，說明了利用設備的可靠性信息進行驅動建模、判斷和評估，能夠及時排查和優化設備缺陷隱患，從而提高管控的質量和效率。

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