基于Markov过程的风电机组预防性维护与可靠性研究
基于马尔科夫过程理论的风电机组检修策略
基于马 尔科夫 过程理论 的风 电机组检修策 略
李 娇 娇 ，方 瑞 明 ，梁 颖 ，洪 欣 （ １ ．华 侨 大 学 信 息 科 学 与 工 程 学 院 ， 福建 厦 门 ３ ６ １ ０ ２ １ ； ２ ．厦 门 市 电 业 局 ， 福建 厦 门 ３ ６ １ ０ ０ ４ ）
ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｍａ ｒ ｋ ｏ ｖ ｃ ｈ ａ ｉ ｎ ｓ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ， ｉ ｔ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｗｉ ｎ ｄ ｔ ｕ ｒ ｂ ｉ ｎ ｅ ｓ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ｆ ｏ ｃ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｏ ｎ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｔ ｓ ｉ ｎ ｓ ｔ ｅ ａ ｄ ｏ ｆ ａ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｓ ｐ ｏ ｓ ｓ ｉ ｂ ｌ ｙ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｔ ｒ ｈ ｅ ｒ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｓ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ．
关 键 词 ：风 电 机 ；马 尔科 夫 过 程 ；可 靠 性 模 型 ；老 化 模 型 ；检 修 策 略
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｍ６ １ ４ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ６ ７ ４ — ７ ７ ２ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ — ０ ０ ０ ７ — ０ ４
Ｒｅ ｖ ｉ ｅ ｗ ｏ ｎ ｍａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｗｉ ｎ ｄ ｔ ｕ ｒ ｂ ｉ ｎ ｅ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ
基于马尔科夫链的风电并网系统运行可靠性评估分析
《电气自动化》2020年第42卷第6期能源发电控制技术The New En e rgy Power Control Tech no l ogy基于马尔科夫链的风电并网系统运行可靠性评估分析林志艺(国网厦门供电公司，福建厦门361001)摘要：设计了一种通过马尔科夫链对风电并网系统进行运行稳定性分析的高效方法，通过MATLAB软件对改进后的IEEE-RTS79系统实，根据源-网-荷不确定性因素评价了马尔风电并网系统的运行状态与稳定性。
结果表明:采用风电并网得的计算时间相对于蒙特卡洛生了明显缩短，在各场景下得到的系统运行状态概率解析结果和统计变化结果相符！处于恒定的负载状态下，风电场后使系统获得了更高的发电，可以利用风电场来传统的电源实现稳定供电的过程，使系统功率保持恒定状态，系统更易实运行过程，显著系统运行性,采用风电并网以使系统获得更稳定的供电性能！处于恒定负载状态下，采用风电并网对电网功率不平衡状态发挥明显作用，提高了系统状态分析过程的复杂程度!关键词：风电并网；系统运行;马尔；可靠性;评估分析DOI：10.3969/j.is.1000-3886.2020.06.006［中图分类号&TM711［文献标志码］A［文章编号&1000-3886(2020)06-0017-03Evaluation and Analysis ot Operation Reliability otthe Wind Power lntegration Systom Based on Markov ChaoLin Zhiyi(Statr Grid Xiamen Powcs SUpply Co.,Xiamen Fiijian361001,China)Abstract:An efficient method was developed te analyze the operation stabilita of the wind power intearation system through the Markov chain.The improved IEEE-RTS79system was simulated by Matlab,and the operation state and stabilita of the wind power intearation system w:ith the Markov chain were evaluated according te the source-netaork-load uncertainta factors.The results showed that the colculation time obtained in this method was sianificantlo shorter than that obtained by Monte Carlo aloorithm,and probabilistic analyticoi results ooszsiem opeaaioon siaieobiaoned undeaeaaoousscenaaoosweaeconsosieniwoih iheaesuaisoosiaiosiocaachanges.Undeaihesiaieoo constant load,wind farm access te the system gave higher power generation marain,and the wind power farm could replace the traditional power source te realize stable power supply,maintain system power in a steady state,and make X easier te realize normal system operation,thus remarkably improving system operation reliability-The proposed wind power integration method could enable thesystem toobtaon mo>estabaepowe>suppaype>oomance.Unde>thecondotoon ooconstantaoad,thewond powe>onteg>atoon app>oach couad obeoousassupp>e s g>od powe>ombaaance,and makessstem stateanaassosp>oce s moecompaocated.Keyword-:wind power intearation;system operation;Markov chain;reliability；ewluation analysis0引言蒙特卡洛模拟法属于现阶段获得广泛使用的一种可靠性评估方法，但采用该方法进行模拟时需要消耗大量时间，并且无法实现快速收敛以及存在资源占用量高的缺陷［1^3］。
基于Markov过程的继电保护通信系统可靠性评估方法
基于Markov过程的继电保护通信系统可靠性评估方法
徐鹏;陈立华
【期刊名称】《通信电源技术》
【年(卷),期】2024(41)8
【摘要】继电保护通信系统受内外部因素影响,易出现拒动失效。
传统评估方法未充分考虑动态行为、故障传播及复杂环境,导致评估结果中拒动失效率偏高。
因此,
文章提出基于Markov过程的继电保护通信系统可靠性评估方法。
通过选取合适
的可靠性评估指标全面反映系统的性能特点,利用Markov过程构建状态随机转移
概率矩阵,描述系统在不同状态下的转移概率,综合评估继电保护通信系统的可靠性。
实验结果表明,该方法综合考虑多种因素,拒动失效率较低,为电力系统的安全稳定运行提供有力支持。
【总页数】3页(P246-248)
【作者】徐鹏;陈立华
【作者单位】国网山东省电力公司枣庄供电公司;枣庄市第一中学
【正文语种】中文
【中图分类】TM7
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航空发动机可靠性分析与维护优化研究
航空发动机可靠性分析与维护优化研究航空是现代社会中必不可少的交通方式，而航空发动机则是驱动飞行器高速前进和保证航班安全稳定的核心部件。
因此，航空发动机的可靠性是航空工业中的重要研究课题之一。
如何对航空发动机的可靠性进行分析，以及如何进行维护优化成为了研究的热点。
一、航空发动机的可靠性分析从理论上来说，航空发动机的可靠性可以通过构造发动机故障树、状态空间模型或者 Markov链模型来进行分析。
但是，在实际应用过程中，由于故障信息和原始数据缺失，建立模型的可靠性会受到很大的干扰。
因此，采用系统实验的方法，以达到确定发动机可靠性的目的。
从实用角度来分析航空发动机的可靠性，常用的分析方法包括故障率分析法、基于信赖度的分析法、可靠性指标分析法和配件失效对飞机运行的影响分析法等几种方法。
故障率分析法：根据故障率的期望值建立修理和预防性替换的时间表。
在实践中，预测时间表经常不符合实际情况，因此，我们需要采用一些新的可靠性指标方法。
基于信赖度的分析法：通过信赖度分析来预测航空发动机的寿命和性能。
在采用此法时，需要进行时间消耗的测量、信赖度分析与分配、备件管理及技术服务等方面的改善。
可靠性指标分析法：跟踪航空发动机的维修历史，并经过统计分析得出其相对稳定的可靠性和保养质量。
有时也需要对可修复性进行测量和监测。
配件失效对飞机运行的影响分析法：通过分析航空发动机中各个配件的失败模式来确定对飞机运行的影响。
二、航空发动机的维护优化航空发动机的维护和修理是确保飞机安全的重要措施，也是保证航空发动机的可靠性和寿命的必要手段。
如何进行妥善的发动机维护和修理，以最大限度地延长其使用寿命并降低维修成本，是航空发动机维修保养的优化核心。
航空发动机的维护分为预防性维护和故障维护两种。
预防性维护是通过计划性措施来确保发动机在工作期间可靠性和安全性的维护。
故障维护是由于设备出现故障而进行的维修。
这两种维修方式是相辅相成的，在航空发动机维修中必须合理应用。
基于Markov过程的集束型设备预防维护策略
基于Markov过程的集束型设备预防维护策略
綦法群;周炳海
【期刊名称】《上海交通大学学报》
【年(卷),期】2014(48)10
【摘要】为了更好地保障集束型晶圆制造设备运行的可靠性,同时考虑维护的经济性,建立了基于Markov过程的预防性维护策略.根据集束型设备的特点,采用大修和小修相结合的预防性维护方式,同时考虑随机失效和退化失效两种失效形式,建立了状态转移模型.依据Markov理论求得设备各状态的稳态概率及状态转移概率.再根据Markov决策理论及策略迭代算法求得最佳维护策略.实验结果表明,所提出的预防性维护策略有效可行.
【总页数】7页(P1461-1467)
【关键词】预防性维护;Markov过程;Markov决策过程;随机失效;退化失效
【作者】綦法群;周炳海
【作者单位】同济大学机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP29
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基于马尔科夫法和序贯蒙特卡洛抽样的风电场可靠性评估
基于马尔科夫法和序贯蒙特卡洛抽样的风电场可靠性评估郑小霞;缪唯杰【摘要】提出了运用马尔科夫法和序贯蒙特卡洛抽样的风电场可靠性模型并进行了并网可靠性评估.通过对风电场历史运行数据的统计,利用马尔科夫法得到风电机组有功输出状态之间的转移率,采用便于工程实现的正常、降额及故障3个状态作为风机故障模型并通过马尔科夫法计算得到状态概率及持续时间.利用序贯蒙特卡洛法对风机状态及其持续时间进行多重抽样,所提出的模型经过IEEE-RTS79可靠性测试系统进行综合模拟,并分析了不同风电渗透率下系统可靠性水平.实验结果表明所构建的模型能反映任意时间段的风机出力及可靠性水平.【期刊名称】《上海电力学院学报》【年(卷),期】2019(035)002【总页数】6页(P181-186)【关键词】风电场;马尔科夫;序贯蒙特卡洛;多重抽样【作者】郑小霞;缪唯杰【作者单位】上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海电力学院自动化工程学院,上海200090【正文语种】中文【中图分类】TM614随着各国能源环境问题的日益突出,发展新能源成为解决能源问题的重要手段,风力发电相对于常规能源来说具有低排放、低污染等诸多优点。
近年来全球风力发电行业正以每年20%的增速迅速扩张,大规模风电场的建设使得其发电成本大幅下降,但风力发电的间歇性、高渗透率等特点会增加电力系统的风险等级,对电力系统调度产生一定影响[1]。
风电场可靠性评估可为系统确定合理的充裕度,指导系统规划运行,并在电力系统的优化调度中,运用适当的风险系数预测短期内系统抵御突发状况的能力[2-3]。
建立合理的风电场模型对发电系统可靠性研究具有重要意义。
风电场并网在一定程度上缓解了能源问题,但也给电力系统可靠性以及评估模型带来一定难度。
当前针对风电场可靠性评估,国内外学者进行了一系列研究。
文献[4]通过威布尔分布描述的风速特性结合风电机组的功率特性,建立风电场出力概率模型,但其未考虑风机的随机故障。
预防性维护机制下的风力发电机组性能分析与优化
预防性维护机制下的风力发电机组性能分析与优化随着世界能源需求的不断增加，人类对替代能源的依赖不断加深。
而可再生能源，如风能、太阳能等，因其环保、可持续的特点，成为了许多国家和地区重点发展的能源之一。
其中，风能占据了可再生能源的重要位置，风力发电机组也随之得到了广泛的应用。
但是，在使用风力发电机组的过程中，如何保证风力发电机组的性能，确保其高效运转，成了需要重点关注的问题。
本文就在此背景下，探讨了预防性维护机制下的风力发电机组性能分析与优化问题。
一、风力发电机组的预防性维护机制预防性维护是指在风电站进行日常维护时，通过对待检设备的定期检查、保养、清洗和调整等预防措施来延长设备的使用寿命，提高设备的可靠性，减少故障停机时间，降低能源损失的一种机制。
在风力发电机组的运行中，预防性维护机制是非常重要的一个环节。
预防性维护机制的实施可以通过以下两个方面来实现。
首先，需要建立完善的管理制度，如建立维护管理系统，定期进行点检、巡检和维修护理等。
其次，需要加强检测监测技术，使用传感器和监控器等仪器设备对风电机组的功率、产生电力等性能指标进行监控，及时发现和排除故障隐患，保证持续高效地运转。
二、风力发电机组性能分析在建立预防性维护机制的前提下，对风力发电机组进行性能分析是非常必要的一步。
性能分析可以通过以下几个方面来实现。
1. 效率评估效率评估是评估风力发电机组性能的常用方法。
该方法可以通过检测机组的功率输出、转速、故障率、维护时间等参数，计算机组的能量输出。
通过对比实际输出能量和机组额定输出能量，可以评估机组的性能，并根据评估结果及时调整管理和运行策略，实现机组的高效运行。
2. 故障诊断故障诊断是指在风力发电机组出现故障时，通过对机组各项指标的测量和分析，找出故障的位置以及原因，及时排除故障，使机组能够及时恢复正常运转。
3. 运行周期评估运行周期评估是衡量风力发电机组性能的重要途径之一。
常见方法是对机组的运行时间、负载、电流、温度等参数进行测量和分析，以评估机组的运行周期，作出运行周期延长或检修维护决策，使机组运行更加长久稳定。
基于可靠性和维修优先级的海上风电机组预防性维护策略优化
基于可靠性和维修优先级的海上风电机组预防性维护策略优化随着能源需求不断增长和对可再生能源的关注，海上风电机组作为一种新兴的能源发电形式受到越来越多的关注。
为了确保海上风电机组能够持续高效地运行，预防性维护策略的优化成为关键。
首先，可靠性是指海上风电机组在特定时间内不发生故障的能力。
在制定预防性维护策略时，需要考虑不同部件的可靠性，并根据其寿命来制定维护计划。
例如，可以采用状态监测技术来实时监测机组的状态，当部件出现异常时及时进行维修或更换。
此外，根据历史数据和故障模式，可以制定定期维护计划，对易损部件进行定期检查和维护。
维修优先级是指在发生故障时，确定哪些部件需要优先维修。
针对海上风电机组的维修优先级，可以采用多种方法。
一种方法是基于风电机组的重要性和故障对生产造成的影响程度来确定维修优先级。
例如，对于关键的电气设备或控制系统，优先级应该更高，因为它们的故障可能导致整个风电机组停机。
另一种方法是基于维修的成本和时间来确定维修优先级。
对于成本较低且能够在较短时间内修复的故障，可以优先进行维修。
为了优化海上风电机组的预防性维护策略，可以结合可靠性和维修优先级。
首先，需要根据各个部件的可靠性和故障模式，制定合理的维修计划。
例如，对于易损部件，可以采用定期维护的方式，对其进行检查和更换。
而对于较为可靠的部件，可以采取状态监测技术，实时监测其状态，当出现异常时再进行维修。
其次，需要根据维修优先级确定维修的顺序。
对于影响风电机组正常运行的重要部件，应当优先维修。
同时，对于能够在较短时间内修复的故障，也应当优先进行维修。
最后，为了持续优化预防性维护策略，可以采用数据分析和预测技术。
通过对历史数据的分析，可以了解各个部件的故障模式和寿命分布。
结合风电机组在实际运行中的工况数据，可以建立故障预测模型，对可能发生的故障进行预测。
根据预测结果，可以调整维护计划，提前进行维修，从而降低故障对风电机组运行的影响。
综上所述，基于可靠性和维修优先级的海上风电机组预防性维护策略优化需要结合可靠性和维修优先级来制定维护计划和维修顺序。
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基于Markov过程的风电机组预防性维护与可靠性研究
基于Markov过程的风电机组预防性维护与可靠性研究
随着可再生能源的不断发展，风电作为其中重要的组成部分，在能源领域得到了广泛关注和应用。
然而，由于自然环境和运行条件的不确定性，风电机组存在着一系列的运维和可靠性挑战。
保证风电机组的正常运行并提高其可靠性成为一项重要任务。
为了应对风电机组的运维挑战，预防性维护策略被广泛采用。
相比于传统的事后维修，预防性维护可以有效降低维修成本和停机时间，提高机组可用率和经济性。
在预防性维护中，合理的维护决策和优化维护策略的制定成为关键。
为此，基于Markov过程的风电机组预防性维护与可靠性研究应运而生。
Markov过程是研究随机过程中状态变化的数学工具。
在
风电机组的预防性维护与可靠性研究中，Markov过程可以描
述机组的状态变迁，并基于此来制定合理的维护决策。
通过建立Markov模型，可以定量地分析风电机组在不同维护状态下
的可靠性水平和寿命预测。
首先，基于Markov过程的维护策略可以分为两类：基于
时间间隔的维护和基于状态的维护。
在基于时间间隔的维护中，维护动作仅依赖于机组的运行时间，定期进行维护，不必考虑具体的机组状态。
而在基于状态的维护中，维护动作依赖于机组的状态，通过监测和诊断机组的性能参数，判断机组是否需要维护，并根据状态制定相应的维护策略。
然后，在基于Markov过程的风电机组可靠性分析中，需
要构建由不同状态组成的状态转移图。
状态转移图描述了机组在不同状态之间的转换概率，即机组运行过程中的故障、维护
和恢复过程。
通过Markov过程的状态转移概率，可以评估机
组的系统可靠性指标，如可用率、平均故障间隔时间等。
基于Markov过程的风电机组预防性维护与可靠性研究的
应用包括但不限于以下几个方面。
首先，可以通过建立
Markov模型，实现风电机组不同状态的切换和转换概率的计算，从而实现维护策略的优化和维护决策的制定。
其次，可以利用Markov过程的状态转移图，定量评估机组的可靠性水平，并预测机组的寿命和故障间隔时间。
最后，可以通过Markov
模型的应用，优化维护资源的配置，提高风电机组的运行效率和经济性。
综上所述，基于Markov过程的风电机组预防性维护与可
靠性研究为风电行业的可持续发展提供了重要的决策支持。
通过利用Markov模型和状态转移图，可以优化维护策略，提高
机组的可靠性水平，降低维护成本，实现风电机组的可持续运行。
随着技术的不断创新和发展，基于Markov过程的风电机
组预防性维护与可靠性研究将继续深入，并在实践中得到更广泛的应用
综合分析基于Markov过程的风电机组预防性维护与可靠
性研究的应用，可以得出以下结论：通过建立Markov模型和
状态转移图，可以实现风电机组不同状态之间的转换概率计算，并进而优化维护策略和决策制定。
此外，利用Markov过程可
以评估机组的可靠性水平，预测寿命和故障间隔时间。
最后，通过应用Markov模型，可以优化维护资源配置，提高机组的
运行效率和经济性。
基于此，基于Markov过程的风电机组预
防性维护与可靠性研究为风电行业的可持续发展提供了重要的决策支持，并将在未来得到更广泛的应用和发展。