【摘要】：針對傳統(tǒng)風險評估方法存在評價指標等同對待、當故障風險指數(shù)(RPN)相等時無法進行評估、評估結果準確性低等不足,根據(jù)云模型所具有的隨機性與模糊性特點,建立了基于云模型的電力變壓器故障模式及影響分析模型,并將其用于變壓器的風險分析。實例計算結果表明:該方法不僅可以對變壓器主要部件的風險度進行有效排序,還可以解決傳統(tǒng)方法中當風險優(yōu)先級相同時無法進行評估的問題(如實例中的鐵芯與OLTC),為采取有效的運行維修策略、提高電力變壓器的安全性和經濟性提供了有力依據(jù)。
【圖文】：

[15]、變壓器狀態(tài)評估[16]等領域展現(xiàn)了廣闊的發(fā)展前景。目前云模型的應用主要著重于傳統(tǒng)隸屬度函數(shù)的模糊化，以增加隸屬函數(shù)的隨機性，而對于變壓器風險評估研究較少。本文針對傳統(tǒng)風險評估方法存在評價指標等同對待、準確度低等不足提出了基于云模型的電力變壓器FMEA方法。該方法首先應用云理論，建立發(fā)生度、嚴重度、可檢測度3者權重的云模型，再根據(jù)變壓器各部件發(fā)生度、嚴重度、可檢測度3者的量化值與云權重得到風險度，最后通過對風險度進行排序得到相應的檢修策略。1電力變壓器的故障模式及影響分析圖1為期望Ex=0、熵En=0.1031、超熵He=0.05時的正態(tài)云模型，μ(x)為x值的隸屬度。根據(jù)電力變壓器的歷史運行情況、維護情況、故障及事故分析情況，將FMEA中的3種指標值——嚴重度、可檢測度、發(fā)生度分別劃分為5個等級，，并對應于故障風險指數(shù)(RPN)值及相應的檢修策略，如表1所示。表1中各參數(shù)的劃分標準參考變壓器故障的歷史記錄及專家意見，具體定義如下：1）嚴重度根據(jù)故障對變壓器運行的影響程度和對變壓器的損害程度、變壓器停運造成的經濟損失和相應的修復費用等方面進行嚴重度指標的等級劃分，如表2所示。2）可檢測度可檢測度指的是在現(xiàn)有運行和維護策略下，故障在發(fā)生前能夠被檢測出來的概率。根據(jù)變壓器故障的可檢測程度、故障在發(fā)生前能夠被檢測出來的概率等進行可檢測度指標的等級劃分，如表3所示。3）發(fā)生度發(fā)生度指的是系統(tǒng)在完成功能任務時，可能發(fā)生某類故障的概率。根據(jù)故障的發(fā)生頻度、運行維修歷史記錄和預防性試驗等進行發(fā)生度指標的等級劃分，如表4所示。傳統(tǒng)的FMEA風險評估方法采用的是等權重的方法來確定故障風險指數(shù)RPNRPNσ=SOD(1)式中：S為嚴重度；O為發(fā)生?

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【作者單位】： 石家莊鐵道大學電氣與電子工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(51307112;51274144) 河北省高校青年拔尖人才計劃項目(BJ2014054) 河北省自然科學基金(F2012210031)~~
【分類號】：TM41

【參考文獻】

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本文編號：2518952