基于模糊贝叶斯网络的电力设备故障诊断和状态评估

针对电力设备在运行过程中故障程度模糊和全景状态的不确定问题,提出一种融合模糊函数改进的贝叶斯网络故障诊断和状态评估方法。在该网络中,采用贝叶斯概率测度多维特征指标与不同故障之间的关联性,构造时变评分函数整合具有不同时效性的特征信息,量化故障发生的模糊状态。另外,基于危害性对故障进行分级,在网络中融合多个模糊函数,分别描述不同故障对应连续变化的模糊状态在全景状态评估中的模糊重要性;在此基础上,计算设备运行的综合评分值,推测其所处的状态等级和潜在故障。最后,以500 kV油浸式电力变压器为例对所提方法的有效性进行实验和分析,结果显示该方法的应用准确率远高于现有的线性评价方法。

基于实时监测和例行试验数据的电力变压器状态动态评估方法

考虑到实时监测和例行试验数据反映变压器当前状态的差异性和互补性,提出了一种电力变压器状态动态评估方法。在构建动态评估指标体系的基础上,提出了具有时效特征的单项状态量评分函数;同时基于历史实例样本和变压器状态实时评估时间,提出了融合关联规则置信度与时变参数的单项状态量权重计算方法。针对综合状态指标劣化不均衡问题,引入变权重公式调整权重系数。外样本实例计算结果表明所提方法的正确率达92.1%。

基于时效评分函数和贝叶斯概率的电力变压器状态实时评估

为了有助于设备安全的动态管控,通过融合设备更新周期不同指标数据,提出电力变压器状态实时评估方法。在构建评估指标体系基础上,提出实时监测和例行试验2类指标评分值函数;同时基于设备样本和该变压器评估时间,提出结合贝叶斯后验概率与时变函数的指标权重计算方法。就综合指标劣化不均衡问题,引入变权重公式来调整计算其权重系数。样本实例计算结果显示采用该方法的评估正确率达93.5%。通过充分利用变压器本身数据信息,辅以同类型设备样本统计规律挖掘,该方法适于对电力变压器状态进行实时评估。

基于关联规则和变权重系数的SF_6高压断路器状态综合评估

鉴于目前高压断路器状态评估方法依靠人们主观经验确定指标权重的情况,提出一种基于实例样本统计规律的SF6高压断路器状态综合评估方法。根据试验和实时监测状态指标与断路器不同劣化特性的关联关系,构建层次性评估指标体系。通过分析不同状态指标量化特征,提出评分值计算函数;同时,基于关联规则置信度计算指标项的权重系数,以客观地量化它们的相对重要性。采用变权重方法并实验性地选取均衡参数来计算综合指标的权重系数,旨在解决综合状态相对劣化程度不均衡问题。实例计算表明,所提出的方法能够较客观有效地评估SF_6高压断路器综合状态,为断路器安全管控和状态维护提供参考依据。

基于拍卖的订单接受与加工调度分散决策问题

在不完全信息的分散决策场景下,针对加工能力有限但需要承诺交货期的单件订单接受与加工调度问题,以优化分散系统全局收益为目标,设计了一个多轮升价拍卖机制。该机制采用基于供求关系的自适应定价策略,动态调整拍卖方向,并以明确的经济收益为目标进行竞胜标、投标占优决策。数值实验结果显示,与先来先服务的加工策略相比,该拍卖机制能显著提高制造商收益和分散系统总收益,分散系统总收益平均达到完全信息下系统总收益的92%以上。

基于贝叶斯概率赋权的SF_6高压断路器综合状态评估

提出基于贝叶斯概率计算权重的SF_6高压断路器综合状态评估方法。在构建层次性评估指标体系的基础上,针对各底层指标不同量化特点提出评分值计算函数;基于设备运行样本蕴含的底层指标与设备综合状态的关联性,采用贝叶斯公式计算底层指标项的权重。同时引入变权重公式解决上层性能指标相对劣化程度不均衡问题。实例计算表明,该方法能够较客观有效地评估SF_6高压断路器综合状态。

考虑故障状态劣化的并行多个电力设备的预测性维护调度

为解决电厂中多个并联设备的维护问题,提出一种基于故障状态的预测性维护调度方法。首先,结合设备当前状态和故障自身劣化特点的影响,改进时变函数预测故障的劣化状态;依据故障状态划分维护优先级,考虑维护资源、供电持续性和电能产量等因素的约束,以总维护成本的最小化为目标构建调度模型;考虑可维护时间的连续性特点,提出两阶段算法对模型求解,先划分维护时间窗将该问题转化为时间段的组合优化问题,再结合全枚法和经济性原则确定最优维护方案。最后,以云南电网中多台变压器的维护为例,对该方法的有效性进行测试和分析。结果显示,相较于传统的基于先故障先维修原则的事后维修模式,本文以故障状态为基础的预测性维护方法在降低维护成本和提高系统稳定性方面具有明显的优越性。

双重时间不确定性资源受限项目的预防调度研究

以任务工期和发布时间分别描述项目内部与外部环境不确定性对项目实施的影响,研究了具有双重不确定性约束的项目调度问题。采用模糊数进行参数表示,首先对研究问题进行描述和分析;随后以最大化计划方案的鲁棒性为目标建立了预防调度数学模型;针对该问题的NPhard属性,设计了蚁群优化算法。最后,经算例验证和分析,得到如下结论:相较于传统方法所得到的计划方案,该研究所得到的预防调度方案在最糟糕环境下保证项目顺利完工的概率要高出8%,且完工时间更短。

基于并行机加工能力配置的多轮拍卖机制研究

在私有信息不公开的分散决策下,针对需要承诺交货期限的稀缺并行机加工能力配置问题,以改善分散系统无秩序代价为目标,设计了一种基于时间维度配置稀缺资源的多轮拍卖机制.具体地,该机制根据资源稀缺性受机器加工能力和订单交货期限双重影响的特点,设计线性歧视资源定价方式,既保证定价的公平性,合理性和有效性,又引导任务主体披露真实订单信息,实现分散系统下稀缺资源配置的高效率;该机制中的定标问题是具有NP难属性的组合优化问题,本文设计基于拉格朗日松弛技术的启发式算法,以提高该问题的计算效率和实际应用性.数值实验结果显示,该拍卖机制能显著改善分散决策下并行机加工能力配置的无秩序代价,拍卖机制下的系统总收益平均达全局系统总收益的93.9%.