PDF《发 电机组状态检 修 的研 究》

4 )和故障状态 ( S

5 ) ,用d.、d , 、d 、 d 、d 分别表示它们的概率 ( 它们的总和为

1 ) .由 这些概率构成 的向量 D: … d d

3 d

4 , 】 称 为状态概 率向量 . 随着 时间的推移,状态概率向量会发生变化. 本文以一个星期作为状态概率向量的时间尺度,用一步转移概率 w描述相邻 的两个状态概率向量 D 和D之间的关系,即: D + l =D W (

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4 8. . 继电器式(1)就是马尔可夫链一步转移方程. 在没有检修的情况下,可 以认为一步转移概率 具有单 向性 .一步转移概率通过对相似的机组进行 长期监测,用概率统计方法获取 .为保证一步转移 概率具有单向性,取状态概率向量 中具有最大概率 的一种状态作为主状态,并规定后续主状态所表示 的故障征兆程度 比当前主状态有所恶化或者保持不 变作为统计范围.若有 X 个当前主状态处于i 状态 , Y 个后续主状态处于 . , 状态 ,则i状态 『 至0状态 的一 步转移概率 W = y / X .这样得到的一步转移概率 w 具有如下性质 : w

0 0 ,i >

j , { ∈I ,j ∈1 wi j

0 , f ∈, , ∈,;

∑ w i j=1 ,i ∈, , ∈1 ( 2) ( 3) (

4 ) 其中: , 是状态概率 向量的状态空间. 故障类型不同,其一步转移概率 P也不同.对 于具体的故障类型, 一步转移概率 P具有可递推性, 即有 : D + =D W (

5 ) 实际上 ,机组所带负荷越大,故障征兆恶化的 速度就越快 .为能够利用机组在额定负荷情况下得 到的一步状态转移矩阵 P,把式 (5)改写为: ∑k f D + = D W ( 6) 称为步伐因子,它是一个非负实数,即转移 步数不是一个正整数. 当实际负荷高于额定负荷时, 步伐 因子大于 1, 反之步伐 因子小于 1. 也就是说, 把机组所带负荷看作为恒定,通过延长或缩短时段 的方法来反映机组在某种负荷水平下状态转移的快 慢. 这样,如果机组的当前状态和额定负荷情况下 的一步状态转移矩阵已知 ,根据机组负荷的预测数 据能够估计 出未来时段的机组状态概率 向量. 式(

6 ) 称为马尔可夫链机组状态估计模型. 、

2 机组检修损 失的估计 机组检修一方面需要检修费用 F ( 设备费用和 a 附加费之和) , 另一方面影响电力生产而遭受到电量 收益损失 ,其总的机组检修损失费 F 可表达为: ,( g , t o ) =F a ( g ) +F b ( g , t o ) (

7 ) 其中: q 表示检修方式,t 表示检修开始时间.当故 障类型和严重程度一定时, 检修费用 与检修方式 有关 ,大修费用最高,中修费用次之,小修 费用最 小.电量收益损失 与机组的停运时间、电能的生 产成本和销售价格等因素有关,甚至还会涉及到由 于未完成生产任务而遭受到的经济惩罚,在这里表 示为 : ( t o ) =( B ( t o ) 一C( t o ) ) G( q , t o ) (

8 ) 其中: B ( t . ) 为检修期间的预测平均 电能销售价格, C ( t . ) 为检修期间的预 测平均电能生产成本,G(j,t.)是检修期间少发的电量.若发电厂的预测 出 力为 P ( f ) , 其它机组预测可提供最大总出力为 P '

( f ) , 则有: t o+ . At G ( q , t o ) = I ( P ( t ) 一P.(f))dt(9)to其中: A t 是检修所需要的时间,它与机组状态 q 有关,大修 时间最长 ,中修时间次之,小修时间最短. 在估计其它机组最大总出力时,每台机组要满 足其最大最小出力的约束条件 ,即: Pi m i n Pi Pi m a x (1 0)

3 状态检修最佳检修时间的确定 一 般来说,轻微故障征兆状态时小修、中等故 障征兆状态时中修、较重故障征兆状态时大修.在 这里,把检修方式和状态概率 向量相联系,用公式 (