一种电力通信设备的电源风险预警方法

摘要

本发明提出一种电力通信设备的电源风险预警方法，包括步骤：获取电源历史缺陷情况，得到电源缺陷情况系数；获取电源使用环境数据，得到环境系数；获取电源故障率；获取电力通信设备的设备重要性因素，得到设备重要性系数；获取电力通信设备所承载的所有业务的业务重要性因素，得到业务重要性系数；计算设备失效带来的损失；根据电源故障率和设备失效带来的损失得到电源的风险预警值RP；当所述电源的风险预警值高于预定值时，发出报警提示。可以有效对电力通信设备的电源系统的运行进行风险估计，为电力通信设备的检修和运维提供科学性的评价，为定检计划和备品备件采购的决策制定提供数据支持，有效的降低设备维护成本。

说明书

技术领域

本发明涉及电力通信网安全监测领域，特别是涉及一种电力通信设备的电 源风险预警方法。

背景技术

电力通信网是为了保证电力系统的安全稳定运行而应运而生的。它同电力 系统的安全稳定控制系统、调度自动化系统被人们合称为电力系统安全稳定运 行的三大支柱。目前，电力通信网更是电网调度自动化、网络运营市场化和管 理现代化的基础，是确保电网安全、稳定、经济运行的重要手段，是电力系统 的重要基础设施。

目前，通信网风险预警的研究主要集中在电力通信网方面，电力通信网 风险预警是研究网络中每一种资源缺失或遭到破坏对整个系统和网络造成的预 计损失，是对威胁、脆弱点以及由此带来的风险大小的预警。

但是在通信网中离不开每个节点设备的支撑与运行，每台设备可靠性直 接影响到通信网的整体运行情况，电力通信网风险预警主要是面向通信业务的 预警，可以为通信业务调度提供量化的参考数据。一旦通信电源系统故障引起 对通信设备的供电中断，通信设备就无法运行，就会造成通信电路中断、通信 系统瘫痪，从而造成极大的经济和社会效益损失，目前的电力通信网预警，无 法为电力通信设备的维护与检修提供支持。

发明内容

本发明提出一种电力通信设备的电源风险预警方法，可以有效对电力通信 设备的电源系统的运行进行风险估计，为电力通信设备的检修和运维提供科学 性的评价，为定检计划和备品备件采购的决策制定提供数据支持，有效的降低 设备维护成本。

采用的技术方案：

一种电力通信设备的电源风险预警方法，包括步骤：

获取电源历史缺陷情况，得到电源缺陷情况系数M_p；

获取电源使用环境数据，得到环境系数N_w；

根据公式P_power=[1-(1-M_p×N_w×P)^α(Y-1)]^R得到电源故障率；其中，P_power为电源故障率；Y为已电源使用年限；α为大于0小于1的系数；R为电源配置冗 余率；P为电源基本故障率；

获取电力通信设备的设备重要性因素，得到设备重要性系数；

获取电力通信设备所承载的所有业务的业务重要性因素，得到业务重要性 系数；

根据公式LE_i=T_iw_iH_i(ni1_i1×u_i1/L_i+n_i2×u_i1/L_i+…+n_ij×u_ij/L_i)计算设备失效 带来的损失；

其中，LE_i为设备失效带来的损失，L_i为第i台电力通信设备的路由数；H_i为 第i台电力通信设备的网管功能系数，当有网管功能时，取值为1；当没有网管 功能时，取值为1.1；w_i为第i台电力通信设备的设备重要性系数；n_ij为第i台 电力通信设备中第j个业务的业务重要性系数；u_ij为第i台电力通信设备中第j 个业务的用户数；T_i为第i台电力通信设备的电源维修时长；

根据R_P=P_power×LE_i得到电源的风险预警值R_P；

当所述电源的风险预警值高于预定值时，发出报警提示。

本发明中从电力通信网的电源历史数据库中，获取电源历史缺陷情况、电 源使用环境数据、电源的配置记录、电源的已使用年限以及统计出的电源基本 故障率，得到电力通信网的电源的故障率；以及从电力通信网的电源历史数据 库中，获得电力通信设备的路由数、网管功能系数、设备重要性系数、业务重 要性系数以及电源维修时长，得到设备失效带来的损失；由此根据电源故障率 和设备失效带来的损失，得到电源风险预警值；当电源风险预警值超出预定值 时，发出报警提示；可以为电力通信设备的检修和运维提供科学性的评价，为 定检计划和备品备件采购的决策制定提供数据支持，有效的降低设备维护成本。

附图说明

图1为本发明的一个实施流程图。

具体实施方式

本发明提出一种电力通信设备的电源风险预警方法，其实施流程可参考图1， 包括步骤：

S1、获取电源历史缺陷情况，得到电源缺陷情况系数；

获取电源历史缺陷情况，得到电源缺陷情况系数M_p；其中，电源历史缺陷 情况可从系统中数据库中获得。电源发生的缺陷，按严重程度可以分为；紧急、 重大、一般缺陷等几种类型。

具体的，利用公式M_p=γ×M计算电源缺陷情况系数M_p；

其中，电源发生缺陷的次数小于或者等于1时，系数γ取值为1，电源发生 缺陷的次数大于1时，系数γ取值为3；电源发生故障的年限在保修期3年后， 则系数M=1；

电源发生故障的年限在保修期内，则M的取值方式可按以下方式确定：保 修期为m年，在保修期内h年发生故障，则M=m/h。

S2、获取电源使用环境数据，得到环境系数；

电源使用环境数据也可以从系统中的数据库获取；根据设备环境温度、环 境湿度、环境尘埃和设备接地是否满足状态要求，计算环境系数N_w，如下表所 示；

S3、获取电源故障率；

根据公式P_power=[1-(1-M_p*N_w*P)^α(Y-1)]^R得到电源故障率；其中， P_power为电源故障率；Y为已电源使用年限；α为大于0小于1的系数；R为电源 配置冗余率；P为电源基本故障率；

已电源使用年限、电源配置冗余率以及电源基本故障率都可以从系统中数 据库得到。

如：根据设备型号系列电源故障或缺陷的历史统计数据，或厂家提供的缺 陷情况等家族性缺陷资料，统计得到电源基本故障率。

以年平均故障情况作为电源基本故障率P为例：

（1）设某一自然年内投运的某型号系列设备有X_i台，该类型设备出现电源 故障次数为Y_i，当年该型号系列设备电源故障率为Y_i/X_i；

（2）根据逐年的Y_i/X_i值，计算该型号系列设备电源基本故障率$P=$${\Sigma }_{i=1}^n{Y}_i/X_i.$

S4、获取电力通信设备的设备重要性因素，得到设备重要性系数；

电力通信设备的设备重要性因素可以从系统中的数据库中获得；具体的， 包括如下步骤：

获取电力通信设备的设备重要性因素；

根据1-9比例标度法获取每两个设备重要性因素间的第一量化值；

根据第一量化值构建判断矩阵；

计算判断矩阵的最大特征根；

获取判断矩阵的最大特征根的特征向量，然后进行归一化处理得到设备重 要性系数。

电力通信设备的设备重要性因素包括：所处网络类型、节点线路数、现有 设备容量以及地理位置等。

一个具体例子：经处理得到，4种设备重要性因素：所处网络类型A，节点 线路数B，现有设备容量E，地理位置D；

设备重要性的权重可由多名专业人员打分。经预定义，各设备重要性因素 的权重如下：

A相对于B稍微重要；A相对于E明显重要；A相对D介于明显重要和稍微 重要之间；B相对于E稍微重要；B相对于D介于同样重要和稍微重要之间；D 相对于E稍微重要；

然后利用1-9标度法，得到两两设备重要性因素间的量化值；其中1-9标 度法对照表如下：

根据量化值构造矩阵C如下：

然后进行如下步骤：

（1）计算判断矩阵每一行元素的乘积Bi；

（2）计算Bi的n次方根，其中n为设备重要性因素的个数；

（3）根据（1）和（2）可得判断矩阵每一行元素的乘积的向量b=(b1，b2， b3，b4)；

（4）计算判断矩阵C的最大特征根其中(cb^T)_i是向量cb^T的 第i个元素，b_i是每一行元素的乘积的向量的第i个元素。计算得λ_max＝4.1109；

（5）对上述向量b进行归一化：b’=b/λ_max得到上述判断矩阵的特征向量； b’=[0.5414，0.2313，0.0751，0.1522]；

该特征向量即为该电力通信设备的设备重要性系数。

另外，由于设备重要性可以由多种因素构成；如：地理位置D受到中心站 K1，500千伏站K2，220千伏站K3，220千伏以下站K4几个因素的影响；

现有设备容量E受到大容量设备E1，中容量设备E2，小容量设备E3的影 响；

在对以下几种设备重要性因素：现有设备容量E，地理位置D；进行考虑之 前，还需考虑现有设备容量E，地理位置D内的各个因素；具体的，

以地理位置D和现有设备容量E为主要考虑因素为例，地理位置还需要考 虑如中心站K1，500千伏站K2，220千伏站K3，220千伏以下站K4，设备容量 还需考虑大容量设备E1，中容量设备E2，小容量设备E3。

先对地理位置D和现有设备容量E根据两两重要性进行打分，构造出两者 之间的重要性判断矩阵C1:

根据步骤（1）至（5）算出D和E的归一化权重分别为0.8和0.2。

再根据中心站K1，500千伏站K2，220千伏站K3，220千伏以下站K4之间 两两重要性进行打分，构造出重要性比较矩阵C2，矩阵中数值由专业人员打分 得出：

根据步骤（1）至（5）算出K1、K2、K3、K4的归一化权重分别为0.65、0.24、 0.07和0.04。

再根据大容量设备E1，中容量设备E2，小容量设备E3之间两两重要性进 行打分，构造出重要性比较矩阵C3，矩阵中数值由专业人员打分得出：

根据（1）——（5）的步骤算出E1、E2和E3的归一化权重分别为0.73、 0.19和0.08。

根据以上算出的归一化权值，计算各种设备的权重，如中心站大容量设备 （K1E1）的权值为：D×K1+E×E1=0.8×0.65+0.2×0.73=0.67，该值作为中心 站大容量设备设备（K1E1）重要性系数。

S5、获取电力通信设备所承载的所有业务的业务重要性因素，得到业务重 要性系数；

从实时性、有效性和安全性考察电力通信设备所承载的所有业务包括：安 稳、继保、视频、电话等业务；具体的，获得业务重要性系数的步骤包括：

获取电力通信设备所承载的所有业务的业务重要性因素；

根据1-9比例标度法获取每两个业务重要性因素间的第二量化值；

根据第二量化值构建判断矩阵；

计算判断矩阵的最大特征根；

获取判断矩阵的最大特征根的特征向量，然后进行归一化处理得到业务重 要性系数。

过程与S4步骤中获得设备重要性系数的类似，此处不再赘述。

S6、获取设备失效带来的损失；

还可以从系统数据库中获得如下数据：电力通信设备的路由数、电力通信 设备的网管功能系数；电力通信设备中各业务的用户数；电力通信设备的电源 维修时长；

（1）获得电力通信设备中各业务的用户数

根据安稳、继保、视频、电话每个业务的使用情况，确定用户数或流量u_ij（i=1， 2，…）；如第j个业务，可根据业务开放的最大用户数量作为u_ij。

（2）获得电力通信设备的路由数

从数据库中，获得电力通信设备的路由表；根据路由表，统计路由数量。

（3）获得电力通信设备的网管功能系数

读取系统数据库，根据本地终端及远程网管监视、操控功能情况，获得网 管功能系数H_i，有网管则H_i=1；没有网管，则H_i为1.1至1.2的实数。

（4）获得电力通信设备的电源维修时长；

根据系统数据库中记录的电源维修情况；由多名专业人员经验或以往维修 时间统计值，对维修最大时长进行估计，获得确定维修时长T_i。

一、据有备件在现场、需调配备件、厂家维修等情况，对不同电源的维修 时长进行最大值设定，如下表所示。

二、可由下面三种方法之一获得电力通信设备的电源维修时长：

1、根据专业人员经验估计维修时长，通过加权平均运算，获得平均估计时 长；

2、根据以往同类维修记录，进行平均运算获得；

3、根据厂家提供的设备维修保证获得。

根据平均估计时长，可以电力通信设备的电源维修时长T_i。

那么，根据公式LE_i=T_iw_iH_i(n_i1×u_i1/L_i+n_i2×u_i1/L_i+…+n_ij×u_ij/L_i)即可计 算设备失效带来的损失；

其中，LE_i为设备失效带来的损失，L_i为第i台电力通信设备的路由数；H_i为 第i台电力通信设备的网管功能系数，当有网管功能时，取值为1；当没有网管 功能时，取值为1.1；w_i为第i台电力通信设备的设备重要性系数；n_ij为第i 台电力通信设备中第j个业务的业务重要性系数；u_ij为第i台电力通信设备中 第j个业务的用户数；T_i为第i台电力通信设备的电源维修时长。

S7、根据电源故障率和设备失效带来的损失获得电源的风险预警值；

根据R_P=P_power×LE_i得到电源的风险预警值R_P。

S8、当电源的风险预警值高于预定值时，发出报警提示。

发出的报警提示，可以是灯光提示、声音提示；当电源的风险预警值高于 预定值时，还可以进一步根据预先设定的程序进行自动调整。

本发明中从电力通信网的电源历史数据库中，获取电源历史缺陷情况、电 源使用环境数据、电源的配置记录、电源的已使用年限以及统计出的电源基本 故障率，得到电力通信网的电源的故障率；以及从电力通信网的电源历史数据 库中，获得电力通信设备的路由数、网管功能系数、设备重要性系数、业务重 要性系数以及电源维修时长，得到设备失效带来的损失；由此根据电源故障率 和设备失效带来的损失，得到电源风险预警值；当电源风险预警值超出预定值 时，发出报警提示；可以为电力通信设备的检修和运维提供科学性的评价，为 定检计划和备品备件采购的决策制定提供数据支持，有效的降低设备维护成本。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细， 但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域 的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和 改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附 权利要求为准。