-
-
-
jiang_0514 | 当前状态：在线
总积分：2005 2024年可用积分：0
注册时间： 2008-10-15
最后登录时间： 2023-04-25
-
-
输变电设备检修决策方法的比较
jiang_0514 发表于 2009/8/17 11:20:39 1087 查看 0 回复 [上一主题] [下一主题]
手机阅读
输变电设备检修决策方法的比较
作者：浙江省电力试验研究院 余绍峰 来源：赛尔输配电产品应用变压器及仪器仪表卷 总第83期
摘要：对输变电设备开展状态检修以降低设备运行维修成本已经逐渐成为共识。如何进行检修优化决策是状态检修最重要的一环。本文结合国内外已有的研究成果，详细比较了不同类别决策方法的优劣，并提出了多目标优化的决策方法。该方法灵活有效，是状态检修未来发展的方向。
关键词：状态检修，风险，决策，成本
中图分类号:TM507；文献标识号：A
0 引言
随着电网的快速发展，传统的周期性预防性检修制度已经渐渐不能满足生产的需要。状态检修理论由于能够根据设备当前的状态来进行评估、诊断和决策，可以大大减少日常的例行试验工作量，节约人力物力，从而广泛被研究人员和工程人员所认同。
随着研究的深入，状态检修与设备的寿命周期管理理念渐渐较好地统一起来。寿命周期成本的概念促使状态检修最终决策时，必须考虑检修工作带来的成本问题，从而更为直接反映检修工作的收益。因此，如何选择状态检修的决策形式，也受到了越来越多专家关心的问题。
从国网公司目前颁发的规程和导则来看，Q/GDW168-2008《输变电设备状态检修试验规程》着重讨论的是设备状态参量数据的获取，Q/GDW169-2008《油浸式变压器(电抗器)状态评价导则》等则给出了设备评价的方法，Q/GDW170-2008《油浸式变压器(电抗器)状态检修导则》等给出了定性检修决策方法。前两者较为详尽完善，后者篇幅较短，相对粗略。在细化完善决策方法方面，还存在较大的研究空间。
本文比较了目前国内外典型几种决策方法，分析了其优劣，在此基础上提出了多目标优化决策方法。此方法较为灵活，可满足不同前提下的各种需求，因此可能是未来状态检修决策方法发展的方向。
1 常规风险决策理论方法介绍
决策理论中，根据投资者对待风险的态度和所掌握信息的情况，可采用不同的决策方法。主要有：
A、 最大可能法
最大可能法的实质是将概率最大的那个结果看成是必然事件，而将其他结果看做不可能事件。这一方法适用于某一投资结果比其他结果发生的概率大得多的情况。
B、 期望值法
利用期望值法进行风险决策要考虑投资者的风险偏好程度。其步骤是在收集相关资料后，列出主要的可行方案，算出每个可行方案的期望值来加以比较。该方法结合了概率分析和投资者对风险和收益的态度，在大多数情况下都适用。
C、 概率不确定情况下的风险决策
现实中，有时很难估计出事件发生的概率，而只能对风险后果进行估计。这时，投资者是在一种不确定的情况下进行决策，故决策结果在很大程度上依赖于决策者对风险所持的态度。
目前，国网公司《输变电设备风险评估导则（试行）》采用的策略偏向于期望值法，实际执行时的策略偏向于概率不确定情况下的风险决策。
Daniel Kahneman和Amos Tversky在《期望理论：风险条件下的决策分析》一文中指出，期望值法在某些时候并不一定能够符合实际风险决策的结果。该文通过设计例子和实际问卷调查，证明了实际决策结果和期望值法并不完全一致，有时差别较大。
可以看出，风险决策是一个复杂的过程，不同的决策者会有不同的风险喜好。除了明显的经济利益外，后果对决策者的其他方面的影响也不可忽视。因此，风险决策应该是一个多目标优化的过程[1]。不应只是简单给一个结论，而是需要考虑不同的决策者的不同需求。
2 国内外电力行业典型决策方法的比较
电力行业内典型决策方法有排序法，风险矩阵法，欧氏距离法和收益评估法。
A、 排序法
此类决策方法典型例子为澳大利亚的越网公司。首先它将各个风险因子利用风险矩阵进行定性计算，再将计算结果加以权重，最后得到总风险。决策时就以风险排序顺利为标准，高风险者优先考虑处理。风险因子计算和总风险计算如表1～2所示。
表1成本风险因子的计算方法(示例)
表2风险汇总表
从上述二表中可以看出，此方法优势在于可操作性好，考虑内容全面，可以将难以量化的指标利用定性判断的方法进行量化，缺点在于分值和权重的制订缺乏依据，实际操作中可能会过多进入一些主观意见，没有考虑处理风险相应的成本。《输变电设备风险评估导则（试行）》思路与之相近。
B、 风险矩阵法
加拿大KinectricsInc的G.Anders,S.Otal和T.Hjartarson在论文《DerivingAssetProbabilitiesofFailure-EffectofConditionandMaintenanceLevels》和文献[2-3]中指出，设备故障率和设备状态之间可能存在一定的函数关系。文献详细给出了从不同部件来对设备进行状态打分的方法，从而来获取设备的状态分值，再通过与历年故障数据来进行比较，调整得到相应的函数关系式。如图1～图2所示。
图1设备状态分值与故障率之间的关系
其相应的风险矩阵形式为：
图2故障率与后果成本之间的风险矩阵
风险矩阵的处理方法，实质上为决策者提供了两种不同的决策角度，一是后果，二是后果发生的可能性，不完全是采用期望值法。此类处理方法属于较为流行，应用最为广泛。
应该指出，此文献在决策时，已经意识到了投资成本与风险成本的平衡问题。前期投入大，则日后风险就低；反之则风险就高。实际总成本应该是两者之和，因此必然存在一种总成本最小的最佳方案。如图3所示。
图3寿命周期成本最优理念
C、 欧氏距离法
文献[4]等论文给出了一种基于欧氏距离法的维修决策方法。CIGRE在这方面做了很多努力。其思路是认为设备检修，不但和设备自身状态有关，也和设备所处的系统环境相联系，即提出了设备在系统中“重要度”的概念。采用量化指标后，将设备状态和重要度都转化为0～100分之间的数值，从而构成了平面内的坐标(如图4所示)。该坐标到某一直线的欧氏距离(通常为二四象限的角平分线)，即为制订检修计划的依据，不同作者在距离长度的规定上有着不同的观点。
图4欧氏距离法决策
国内也有类似的观点。某单位研究人员提出了设备状态分值和设备风险构成一个平面，利用欧氏距离来制订检修计划，其原始思路可视作出自CIGRE。
欧氏距离法的优势在于认识到设备检修必须要放在系统的大环境下进行评估和分析。但其将设备状态和设备重要度视作可以进行比较的等价量纲，先前必须做大量的基础工作，否则结论合理性值得怀疑。
D、 收益评估法
PowelASA的Morten Husom和SINTEF Energy Research的KjellSand在报告《Distribution SystemRisk Management–Decision Support Including Reliability Aspects》中指出，从系统效益的角度来看，应着重关注如下方面：投资成本、运行和维修费用、电量损失成本、用户停电损失等。全寿命周期成本分析主要考虑到是投资成本、更换成本、加强成本、补救成本、剩余资产、运行和维修成本、电量损失成本、企业停电损失(修理费用，损坏成本)和用户停电损失等。完整的全寿命周期成本管理涉及到如下领域：系统和用户数据、拓扑管理、地理信息系统、电气模拟仿真、可靠性分析、投资管理、维修管理和经济优化分析。从上述考虑因素出发，完整的设备管理决策方式如表3所示。
表3收益评估决策表
上表分别比较了对有缺陷设备不采取任何措施、更换和维修三种方式下的收益和收益率，同时考虑投资费用、损失成本、停电成本、操作成本和维修费用等。它采用了收益和收益率的方式，考虑全面，比较清晰直观，和前面方法比，工作量较大，但适合管理层进行辅助决策。
3 多目标优化决策方法
从上述方法比较中可以看出，不同的决策方法，关键是在可操作性和可靠性之间取一种平衡。决策者的需求是多方面的，并不完全是从经济成本、或设备安全、或系统可靠性等，而是在不同外部条件下灵活改变决策策略。从技术角度提出的决策建议，一方面必须要可靠和可行，有理有据，另外一方面则应该提供相应的灵活性。
在输变电设备的状态检修中，构建了新的决策方法如图5所示。其中设备损失风险指设备发生故障后导致的部件方面的损失，系统损失风险指由于设备故障引起的系统供电减少和系统稳定方面的影响等，环境损失风险主要指设备故障后由于爆炸、气体泄漏、油泄漏等造成的人身伤亡或环境污染，社会损失指由于系统供电减少引起的社会经济活动损失、其他各种非经济类型损失。
图5基于风险评估的多目标决策方法
从图5中可以看到，状态检修中考虑的设备风险包括内容很广泛，得到设备风险后，为了规避此风险，又要作出相应的投资。考虑到很多情况下如果规避风险所需成本要高于决策所获得的收益，则此风险应视作可以忍受。因此，在状态检修决策中存在着风险后果严重度、后果发生概率、风险期望值和规避风险成本等多个子目标。不同决策者、不同决策环境下其决策结果可能并不一致，甚至差别较大。
多目标优化决策方法并不是在以前方法基础上大量增加额外工作量，而是在以往分析结果前提下，提取有用信息，分门别类地提供给决策者。如以设备安全为第一位，则应将设备损失后果进行排序；如以社会影响为重，则应将社会损失后果进行排序；如考虑风险期望值最小，则应将设备总风险进行排序；如考虑整体的经济性，则应结合成本和风险，计算收益和收益率来进行排序；等等。其中收益和收益率的定义为：
在进行多目标优化决策时，一定要注重对基础性数据的统计分析，尤其在系统分析方面则要进行认真细致的计算，尽量避免利用简单权重来取代某一影响较大的因子。只有在掌握较为普遍规律后才可以对某类因子进行简化。
4 结论
对国内外典型决策方法的对比分析表明输变电设备的检修决策不但有定性和定量之分，还要同时考虑设备自身损失和系统影响等多个因素。多目标优化决策方法在前几个方法基础上，分门别类提取有用信息，按需求提供给决策者，具有较大的灵活性和有效性，因而是状态检修决策方法发展的趋势。
参考文献
1楼
0
0
回复
作者：浙江省电力试验研究院 余绍峰 来源：赛尔输配电产品应用变压器及仪器仪表卷 总第83期
摘要：对输变电设备开展状态检修以降低设备运行维修成本已经逐渐成为共识。如何进行检修优化决策是状态检修最重要的一环。本文结合国内外已有的研究成果，详细比较了不同类别决策方法的优劣，并提出了多目标优化的决策方法。该方法灵活有效，是状态检修未来发展的方向。
关键词：状态检修，风险，决策，成本
中图分类号:TM507；文献标识号：A
0 引言
随着电网的快速发展，传统的周期性预防性检修制度已经渐渐不能满足生产的需要。状态检修理论由于能够根据设备当前的状态来进行评估、诊断和决策，可以大大减少日常的例行试验工作量，节约人力物力，从而广泛被研究人员和工程人员所认同。
随着研究的深入，状态检修与设备的寿命周期管理理念渐渐较好地统一起来。寿命周期成本的概念促使状态检修最终决策时，必须考虑检修工作带来的成本问题，从而更为直接反映检修工作的收益。因此，如何选择状态检修的决策形式，也受到了越来越多专家关心的问题。
从国网公司目前颁发的规程和导则来看，Q/GDW168-2008《输变电设备状态检修试验规程》着重讨论的是设备状态参量数据的获取，Q/GDW169-2008《油浸式变压器(电抗器)状态评价导则》等则给出了设备评价的方法，Q/GDW170-2008《油浸式变压器(电抗器)状态检修导则》等给出了定性检修决策方法。前两者较为详尽完善，后者篇幅较短，相对粗略。在细化完善决策方法方面，还存在较大的研究空间。
本文比较了目前国内外典型几种决策方法，分析了其优劣，在此基础上提出了多目标优化决策方法。此方法较为灵活，可满足不同前提下的各种需求，因此可能是未来状态检修决策方法发展的方向。
1 常规风险决策理论方法介绍
决策理论中，根据投资者对待风险的态度和所掌握信息的情况，可采用不同的决策方法。主要有：
A、 最大可能法
最大可能法的实质是将概率最大的那个结果看成是必然事件，而将其他结果看做不可能事件。这一方法适用于某一投资结果比其他结果发生的概率大得多的情况。
B、 期望值法
利用期望值法进行风险决策要考虑投资者的风险偏好程度。其步骤是在收集相关资料后，列出主要的可行方案，算出每个可行方案的期望值来加以比较。该方法结合了概率分析和投资者对风险和收益的态度，在大多数情况下都适用。
C、 概率不确定情况下的风险决策
现实中，有时很难估计出事件发生的概率，而只能对风险后果进行估计。这时，投资者是在一种不确定的情况下进行决策，故决策结果在很大程度上依赖于决策者对风险所持的态度。
目前，国网公司《输变电设备风险评估导则（试行）》采用的策略偏向于期望值法，实际执行时的策略偏向于概率不确定情况下的风险决策。
Daniel Kahneman和Amos Tversky在《期望理论：风险条件下的决策分析》一文中指出，期望值法在某些时候并不一定能够符合实际风险决策的结果。该文通过设计例子和实际问卷调查，证明了实际决策结果和期望值法并不完全一致，有时差别较大。
可以看出，风险决策是一个复杂的过程，不同的决策者会有不同的风险喜好。除了明显的经济利益外，后果对决策者的其他方面的影响也不可忽视。因此，风险决策应该是一个多目标优化的过程[1]。不应只是简单给一个结论，而是需要考虑不同的决策者的不同需求。
2 国内外电力行业典型决策方法的比较
电力行业内典型决策方法有排序法，风险矩阵法，欧氏距离法和收益评估法。
A、 排序法
此类决策方法典型例子为澳大利亚的越网公司。首先它将各个风险因子利用风险矩阵进行定性计算，再将计算结果加以权重，最后得到总风险。决策时就以风险排序顺利为标准，高风险者优先考虑处理。风险因子计算和总风险计算如表1～2所示。
表1成本风险因子的计算方法(示例)
可能性 | 基本肯定发生 | 2 | 5 | 10 | 10 | 10 |
很有可能 | 2 | 5 | 8 | 10 | 10 | |
可能 | 2 | 5 | 8 | 10 | 10 | |
可能性不大 | 0 | 2 | 5 | 8 | 10 | |
很小 | 0 | 2 | 5 | 8 | 8 | |
影响 | 很小 | 小 | 中度 | 大 | 灾难性 | |
轻度设备损坏 | 轻度至中度设备损坏 | 中度设备损坏 | 重大设备损坏 | 使整个设施造成重大损失 | ||
表2风险汇总表
编号 | 内容 | 分值 | 算法 |
1 | 声誉 | 32 | 4×声誉风险 |
2 | 安全 | 40 | 5×安全风险 |
3 | 成本 | 12 | 1.5×费用风险 |
4 | 经营 | 0 | 4×经营风险 |
5 | 可靠性和可用率 | 33.6 | 3×可靠性风险×(1+可靠性关键程度/5) |
6 | 环保 | 40 | 5×环保风险 |
7 | 风险积分 | 157.6 | |
B、 风险矩阵法
加拿大KinectricsInc的G.Anders,S.Otal和T.Hjartarson在论文《DerivingAssetProbabilitiesofFailure-EffectofConditionandMaintenanceLevels》和文献[2-3]中指出，设备故障率和设备状态之间可能存在一定的函数关系。文献详细给出了从不同部件来对设备进行状态打分的方法，从而来获取设备的状态分值，再通过与历年故障数据来进行比较，调整得到相应的函数关系式。如图1～图2所示。
图1设备状态分值与故障率之间的关系
其相应的风险矩阵形式为：
图2故障率与后果成本之间的风险矩阵
风险矩阵的处理方法，实质上为决策者提供了两种不同的决策角度，一是后果，二是后果发生的可能性，不完全是采用期望值法。此类处理方法属于较为流行，应用最为广泛。
应该指出，此文献在决策时，已经意识到了投资成本与风险成本的平衡问题。前期投入大，则日后风险就低；反之则风险就高。实际总成本应该是两者之和，因此必然存在一种总成本最小的最佳方案。如图3所示。
图3寿命周期成本最优理念
C、 欧氏距离法
文献[4]等论文给出了一种基于欧氏距离法的维修决策方法。CIGRE在这方面做了很多努力。其思路是认为设备检修，不但和设备自身状态有关，也和设备所处的系统环境相联系，即提出了设备在系统中“重要度”的概念。采用量化指标后，将设备状态和重要度都转化为0～100分之间的数值，从而构成了平面内的坐标(如图4所示)。该坐标到某一直线的欧氏距离(通常为二四象限的角平分线)，即为制订检修计划的依据，不同作者在距离长度的规定上有着不同的观点。
图4欧氏距离法决策
国内也有类似的观点。某单位研究人员提出了设备状态分值和设备风险构成一个平面，利用欧氏距离来制订检修计划，其原始思路可视作出自CIGRE。
欧氏距离法的优势在于认识到设备检修必须要放在系统的大环境下进行评估和分析。但其将设备状态和设备重要度视作可以进行比较的等价量纲，先前必须做大量的基础工作，否则结论合理性值得怀疑。
D、 收益评估法
PowelASA的Morten Husom和SINTEF Energy Research的KjellSand在报告《Distribution SystemRisk Management–Decision Support Including Reliability Aspects》中指出，从系统效益的角度来看，应着重关注如下方面：投资成本、运行和维修费用、电量损失成本、用户停电损失等。全寿命周期成本分析主要考虑到是投资成本、更换成本、加强成本、补救成本、剩余资产、运行和维修成本、电量损失成本、企业停电损失(修理费用，损坏成本)和用户停电损失等。完整的全寿命周期成本管理涉及到如下领域：系统和用户数据、拓扑管理、地理信息系统、电气模拟仿真、可靠性分析、投资管理、维修管理和经济优化分析。从上述考虑因素出发，完整的设备管理决策方式如表3所示。
表3收益评估决策表
生命周期成本 （1000挪威克朗） | 投资 （1000挪威克朗） | 损耗成本 （1000挪威克朗） | 激愤成本 （1000挪威克朗） | 运营成本 （1000挪威克朗） | 维修成本 （1000挪威克朗） | 与现有系统对比收益 （1000挪威克朗） | 与现有系统对比收益 （%） | |
不采取任何措施 | 26652.8 | 0 | 3204.6 | 23448.2 | 0 | 0 | 0 | 0 |
更换T2 | 13896.2 | 4780.6 | 2990.0 | 6360.8 | 0 | -235.3 | 12756.6 | 47.9 |
修复T2 | 17453.3 | 884.5 | 2310.8 | 14258.1 | 0 | 0 | 9199.4 | 34.5 |
上表分别比较了对有缺陷设备不采取任何措施、更换和维修三种方式下的收益和收益率，同时考虑投资费用、损失成本、停电成本、操作成本和维修费用等。它采用了收益和收益率的方式，考虑全面，比较清晰直观，和前面方法比，工作量较大，但适合管理层进行辅助决策。
3 多目标优化决策方法
从上述方法比较中可以看出，不同的决策方法，关键是在可操作性和可靠性之间取一种平衡。决策者的需求是多方面的，并不完全是从经济成本、或设备安全、或系统可靠性等，而是在不同外部条件下灵活改变决策策略。从技术角度提出的决策建议，一方面必须要可靠和可行，有理有据，另外一方面则应该提供相应的灵活性。
在输变电设备的状态检修中，构建了新的决策方法如图5所示。其中设备损失风险指设备发生故障后导致的部件方面的损失，系统损失风险指由于设备故障引起的系统供电减少和系统稳定方面的影响等，环境损失风险主要指设备故障后由于爆炸、气体泄漏、油泄漏等造成的人身伤亡或环境污染，社会损失指由于系统供电减少引起的社会经济活动损失、其他各种非经济类型损失。
图5基于风险评估的多目标决策方法
从图5中可以看到，状态检修中考虑的设备风险包括内容很广泛，得到设备风险后，为了规避此风险，又要作出相应的投资。考虑到很多情况下如果规避风险所需成本要高于决策所获得的收益，则此风险应视作可以忍受。因此，在状态检修决策中存在着风险后果严重度、后果发生概率、风险期望值和规避风险成本等多个子目标。不同决策者、不同决策环境下其决策结果可能并不一致，甚至差别较大。
多目标优化决策方法并不是在以前方法基础上大量增加额外工作量，而是在以往分析结果前提下，提取有用信息，分门别类地提供给决策者。如以设备安全为第一位，则应将设备损失后果进行排序；如以社会影响为重，则应将社会损失后果进行排序；如考虑风险期望值最小，则应将设备总风险进行排序；如考虑整体的经济性，则应结合成本和风险，计算收益和收益率来进行排序；等等。其中收益和收益率的定义为：
在进行多目标优化决策时，一定要注重对基础性数据的统计分析，尤其在系统分析方面则要进行认真细致的计算，尽量避免利用简单权重来取代某一影响较大的因子。只有在掌握较为普遍规律后才可以对某类因子进行简化。
4 结论
对国内外典型决策方法的对比分析表明输变电设备的检修决策不但有定性和定量之分，还要同时考虑设备自身损失和系统影响等多个因素。多目标优化决策方法在前几个方法基础上，分门别类提取有用信息，按需求提供给决策者，具有较大的灵活性和有效性，因而是状态检修决策方法发展的趋势。
参考文献
[2] Thor Hjartarson. Condition Health Indices and Probabilities of Failure[R]. The 5th Annual Weidmann-ACTI Technical Conference. New Mexico, USA. 2006
[3] David Russell. Condition Based Risk Management[R]. EA Technology, UK, 2007
[4] Daniel Galvan Perez, Gustavo Luengo Hurtado, etc. New Asset Management Practices for T&D Utilities within Deregulated Power Markets [M]. CIGRE 2008, Paris, France, 2008