刘首明
（国家电投集团江西电力有限公司分宜发电厂，江西 新余 330000）
在变电站的运行过程中，自动化设备是支撑变电站正常运行的关键设备。设备的运行应用状态对变电站运行系统的作用发挥效果会产生直接影响。因此，需要在实践中结合对变电站运行设备的实际状态进行分析，明确其故障状态和故障类型，进一步提出有效的故障维修决策方案。在现阶段的变电站自动化设备的运行应用过程中，变电站自动化设备的检修工作，需要通过建立优先级模型，达到提升设备检修工作质量的目标。
1．1 设备状态评估指标体系分析
具体来说，自动化设备状态的评估指标在划分时，需要结合投入运行前、历史运行情况、实时运行情况指标的具体类别进行划分和分析研究。其中，投入运行应用之前的指标主要是指，在检测或调试环节对设备运行状态进行评估和分析。历史运行状态中的指标，最为典型的指标投入运行时间指标、设备老化、设备故障指标等。另外，还需要针对原材料、工艺问题以及设备可能存在的固有缺陷等指标进行确认[1]。最后，在设备运行阶段，需结合设备通讯异常、电压指标异常、远程控制状态异常进行针对性地关注和分析，进一步形成评估工作体系。下图1为变电站自动化设备的状态评估指标体系图。
图1 变电站自动化设备的状态评估指标体系图
1．2 指标区间的量化表达方式分析
从上文的分析可知，在状态评价指标中，历史记录定期检查的实际情况以及设备通讯状态，报警信息等都包含了非常丰富的文字信息，属于文字性的评价内容，而其余的指标则可应用数值信息进行表达。这类信息在表达方式上可以以数据计算结果的形式进行量化规范，并且作为固定参照标准为系统设备运行状态的检测评估提供参考[2]。具体来说，文本型的指标赋值工作在开展时，需要建立专家评价库，通过信息索引的方式，对文本指标进行赋值。关于文本型指标的统一分析方式，以统计值归一化的方式进行宏观统计。随后，再结合专家库中的索引指标数据区间进行对照判断。
数值指标具有典型的波动性和多样性特征，且比运行状态之间的逻辑关系更为清晰和紧密。因此，在赋值时，可按照实测值与评价值的相关数据曲线绘制，达到对比观察的效果[3]。需要强调的是，由于数值处在波动的状态下，因此，数值型指标赋值时，所取得的确定数值信息仍然是固定区间形式的，并不能得到精准唯一的数据信息。而对于数值型指标来讲，由于可利用多个数据指标对数据型信息的发展趋势和状态呈现进行观察，因此，需结合实际把握好指标量化的步骤，具体来说包括以下几部分。
①设置拟合模型。拟合模型的设置主要是针对实测值与评价值之间的数据信息进行曲线绘制背景下的拟合分析，曲线拟合的理论数学模型如下。
式（1）中，y 代表因变量，x 代表自变量，θ＝[θ0，θ1，…θk]，表示待定函数f的参数向量，ε代表随机误差。
在具体的计算中，拟合方法具有显著的差异。本文的研究选取最小二乘法进行拟合曲线数值的计算，拟合目标以误差最小化为基准，具体的计算公式如下。
式（2）中，M代表样本容量，x代表自变量样本向量，y为因变量向量。
应用此计算公式进行计算时，需要对接触数据信息进行迭代处理，最终得到拟合误差的最小值指标。
②曲线拟合的优度指标分析
优度指标的主要功能在于对于拟合曲线的评价，结果基于样本数据的损失值进行确认，拟合程度也可通过此环节进行判断评价指标主要包括均方误差（MSE）、均方跟误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）。具体数据计算公式如下。
2．1 设备状态评价工作基本流程
在变电站的自动化设备运行过程中，设备状态的评价，需要基于上文所述的相关公式进行指标的选取、指标的赋值以及模型的建立，最终通过确认各指标的权重状态，以综合性的评价数据结果作为参照，落实设备状态的评价工作。具体来说，设备状态评价工作中所涉及的评价流程包括以下几部分：①完成故障成因的基础分析，建立基本评价指标体系。②参照标准化的基础状态指标及数据，将实时数据和历史数据导入评价模型内，并实现量化确认。③针对指标数据的权重进行分析，并聚合得到各设备运行状态的评价指标量化数据。④对各设备数据进行分析，最终综合到多个设备的评价工作中，形成状态评价量化数据。
2．2 设备状态评价工作的具体执行
2．2．1 整体健康状态评价
在宏观的设备健康状态评价中，状态指标的不同维度有不同的评价侧重点。因此，需要设置量化指标以及设备状态两个评价维度，结合指标数据信息进行分级分析与研究，得到准确有效的评价结果。其中，状态指标的分析过程中，需结合不同的状态指标数据，按照不规则分段的方式对其基础指标数据进行粗略量化分析。采用不规则分段分类方法，主要是为了适应不同故障所对应的状态差异[4]。关于状态指标评价工作的落实，需借助专门的评价函数表达式进行进一步的数据计算。结合不同的状态指标量化特征，函数表达式的类型又可细分为对称折线函数、折线将函数、折线生函数三种类型。
2．2．2 独立设备的均衡变权状态评价
在设置权重的环节，结合权重的赋值要求和特征，可将权重确定的方法进行进一步细分。分别为主观赋权和客观赋权。其中，主观赋权强调的是，基于专家的理论和已有的实践经验，利用分层次的分析方法获得权重指标赋值的相关数据。客观赋权需要在标对评价结果的贡献不固定的情况下进行应用，需要结合实际监测中的实时数据信息对权重进行确认。从两种分析方法的特征上来讲，使用主观赋权方法时，主要对指标数据的重要程度进行反映。而使用客观赋权法，则主要反映指标的波动实际状态。均衡变权模型的构建，就需要结合应用这两种赋权方式进行综合考虑，最终获得准确全面的模型构建效果。
关于模型构建的基本步骤，主要包括以下几方面内容：①针对指标的优劣程度进行变权计算。这一环节所需要的数据指标包括无权综合区间值以及带权综合区间值。②针对指标分布情况的变权计算。即针对当前评价集合中所有设备指标数据差别最大的具体时间点进行判断，达到差别的最大值时，该指标对排序所发挥的作用在显著性上也就更强。这时，此指标的权重赋值也最大。此种评价方法能够有效减少主观因素对评价结果的影响，使得评价结果在具体的数据信息上具有更高的区分度。尤其是在多个设备进行综合评价的状态下，此种计算方法有利于对不同设备的实际情况进行对比分析，达到更加准确的评价效果。
2．2．3 多设备状态的动态综合评价方法分析
多设备的综合评价，需要应用定权评价方法进行数据的计算和最终结果的评估。在变电站的自动化设备运行过程中，动态定权评价方式的具体参照指标如下：①运行风险增量指标。当自动化设备发生故障后，其对整个变电站自动化系统的影响主要体现在该设备自动化系统运行中的作用发挥效果方面。当设备发生故障后，自动化系统整体的运行风险增量指标会有所变化，增量指标数据越大则反映出故障对整体系统运行的影响越明显，进一步的检修收益指标也会同步上升。②概率重要度指标。概率重要度指标主要是指，在系统的运行中，若某一独立的设备发生故障，会引起系统故障的概率有所提升。这一指标的水平越高代表设备出现故障时，整个系统同时发生故障的概率会同步增大。而设备概率的重要度指标，主要受到系统的基本结构和设备本身可靠性的影响。在具体的评价工作落实过程中，需结合上述指标数据的实际情况，通过构建计算模型达到结合数据信息进行状态综合评价的目标。
3．1 基本检修决策流程
具体的检修决策方案，在侧重点方面，包括以下几部分内容：①针对独立设备的自动化系统进行运行维护，由此将检修决策的范围扩展到站内自动化设备的整体检修决策层面。②对状态评价的阈值数据进行基础设定。通过对照观察系统设备的相关数据信息，确认是否需要安排检修。③通过设备故障率的阈值数据确认，进一步明确故障达到何种级别和状态时，需进行检修。④设置固定的检修工作条件，在确保检修成本和检修人员可用性的基础上进行相关条件的设置[5]。⑤从综合性的角度对相关指标内容、设备实际状态以及站内的自动化设备系统进行综合评估，判断是否需要进行故障检修。
3．2 自动化设备检修优先级决策模型构建方法
3．2．1 多旅行商问题理论背景下的检修决策模型构建
对于变电站来说，自动化设备的检修决策不需要考虑检修的成本损耗问题，而只重点考虑设备本身的运行可靠性状态。在这种现实背景下，需优先完成时间成本更低的检修任务，这有利于在最短的时间内完成更多的检修工作任务。使得变电站的整体运行系统故障在数量和发生率上有所减少，提升变电站的整体系统运行可靠性。在具体的数据计算时，还需考虑变电站之间的客观距离状态，将客观形成所消耗的时间成本与检修所用时间成本进行有效区分。
3．2．2 基于模型的数据求解方法
在模型构建的过程中分别设置最小化设备故障风险与时间成本以及最大化风险度与检修效率两项观察测试维度。以此为基础，构建决策模型。基础模型构建好后，需进一步对模型约束条件进行合理确认。最终在不同的模型约束条件背景下，获得模型数据的求解结果。关于模型数据的求解算法，现阶段比较常用的为遗传算法。这种算法的基本原理为，生物界的自然进化原理。按照优胜劣汰的基本原则，对数据信息进行逐步的排除，最终通过收敛后的数据指标数值分析，确认出模型构建背景下最优的检修策略。遗传算法背景下的求解基本步骤如下：①利用编码对外在表现与内在基因之间的联系进行映射。②形成初代种群式群体。此群体中的独立实体均含有相应的指标特征。③进行群体中个体的适应度计算，并应用在量化客体优劣性方面。④实施收敛判断。即在运算结果和状态最优时，结束运算。⑤选择相应的算子，实现优化个体的迭代遗传。⑥实现现有可行解的比较观察，若能确认达到更优的状态，则记录下相应个体，进入收敛判断实操阶段。
综合本文的分析可知，在变电站的自动化设备状态评价方面要想取得更加精准科学的评价，结果需利用数据和公式做支撑，建立相应的计算模型，通过迭代分析的方式，对故障判断的实际状态进行观察和总结，并进一步提出基于故障检修的优化策略。在故障维修和分析时，应当注重计算方法和计算模型的科学选择，结合变电站的整体规模以及系统运行原理，通过数据计算和分析判断，找到最优的检修决策方案，为取得更好的变电站检修工作质量提供保障。
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