一种二次设备风险评估方法

摘要

本发明公开了一种二次设备风险评估方法，该方法在一阶隐马尔可夫模型的基础上，提出将二阶隐马尔可夫模型的方法并将其应用到二次设备的可靠性评估上，增加了对二次设备的历史运行状态研究，考虑因素更为全面。采用二阶隐马尔可夫模型的方法首先对单个二次设备进行故障概率计算，再通过蒙特卡洛模拟该设备投入系统的故障率，使得到的故障率更为可靠。并且本发明对二次设备进行分类后确立每一类二次设备相应的风险指标。因此，建立的风险指标更加符合不同类别二次设备的特性，使风险评估的结果更具客观性且更符合电网实际运行情况。

主权项

一种二次设备风险评估方法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1：根据电力系统中每种二次设备的历史运行数据，得到t‑1时刻和t时刻系统的状态q和观测输出序列O；步骤S2：根据步骤S1分别可以得到系统状态q的个数N和观测输出序列O的长度M，由于增加了对时间的t的考虑，得到的状态转移矩阵A和观测值输出概率矩阵B的维度由二维变为三维；步骤S3：根据步骤S2所得的三维状态转移矩阵矩阵A和观测值输出概率矩阵B，以及已知的初始状态概率π，建立二阶隐马尔可夫模型λ＝{S，O，A₁，A₂，B₁，B₂，Π}；步骤S4：根据步骤S3推导的二阶隐马尔可夫模型和观测输出序列O，通过维特比(Viterbi)算法，求得产生此观测序列的状态序列S；步骤S5：根据步骤S3推导的二阶隐马尔可夫模型观测的输出序列O，通过前向‑后向算法(Forward‑Backward algorithm)，求得产生此观测序列O的概率P；步骤S6：根据步骤S5求得的概率P，采用蒙特卡洛的方法模拟二次设备运行的故障率F；步骤S7：对二次设备进行分类，确立对应的风险指标，计算二次设备故障后给系统带来的损失L；步骤S8：根据步骤S6模拟的故障率和步骤S7求得的故障损失，计算电力系统二次设备的综合风险值：$R\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{F}_i\left(t\right)\times L_i\left(t\right)$式中：R(t)为二次设备的风险值，F_i(t)为第i类二次设备发生故障的概率，L_i(t)为第i类二次设备的故障损失值。