状态检测是获取设备状态信息的有效手段。设备状态检测间隔过大时，难以及时发现潜在故障隐患，造成设备“欠检修”，带来较大的故障损失；状态检测间隔过小又会造成设备“过检修”，增加检修费用。因此，合理确定设备状态检测间隔对确保电力系统运行的可靠性与经济性至关重要。设备状态检测策略的基本模型是由Barlow等人于1963年首次提出的，此后考虑状态检测策略的电力设备检修建模和决策问题逐渐受到关注。文献[7]以电力设备长期运行成本最小为目标，考虑不同劣化状态下检修方式和检修频率对电力设备检修费用和停运损失的影响，对设备检修策略进行优化；文献[8]研究了设备状态转移时间服从一般分布的情况，给出基于半马尔可夫决策过程的求解思路；文献[9]分析了设备可靠性指标随状态检测频率的变化规律，通过优化设备状态检测频率追求设备运行成本的最小化；文献[10]考虑到设备状态检测频率会随着设备劣化程度加剧而加快，基于蒙特卡洛模拟方法求解设备的可靠性指标；文献[11]通过马尔可夫过程描述设备非周期状态检测过程，利用解析法求解设备的可靠性指标，提高了问题求解效率；文献[12]考虑设备可修复故障和不可修复故障，以设备检修、故障、更换等费用最小为目标建立设备状态检测间隔优化模型；文献[13]考虑渐进老化与随机冲击对气体绝缘组合电器设备(gas insulated switchgear，GIS)运行可靠性的影响，综合考虑设备运行可靠性和检修费用，对设备周期性检测频率和检修策略进行优化。

上述研究仅就设备个体检修决策展开，没有考虑设备检修与系统运行风险之间的关系。文献[14]推导了变电站负荷可用度、停电频率等可靠性指标，以变电站长期运行成本最小为目标，对设备检测频率、检修频率等进行决策；文献[15]针对设备可靠性参数的不确定性，建立模糊马尔可夫过程优化设备检修策略；文献[16]针对同一输电间隔内的设备，对不同设备状态检测频率和检修方式进行联合优化。

存 在 问 题

综观现有研究，关于设备状态检测策略的研究未考虑不同故障模式间经济关联，无法量化不同类型故障模式间机会维修策略变动对电力系统风险的影响。由于机会维修能够减少系统检修费用和停运损失，计及机会维修有利于提高设备状态检修的效益。目前，在电力系统检修决策中，机会维修得到广泛应用，如文献[17-19]分别针对电力设备和发电机组建立机会维修模型，显著了提高了系统运行的可靠性和经济性。不足之处在于，上述研究针对电力系统短期检修计划决策展开，无法反映机会维修对系统长期运行成本的影响。

本文研究内容

本文针对包含突发性故障和老化故障的电力设备，提出一种计及机会维修的电力设备检测策略优化模型。该模型假设设备状态停留时间服从指数分布，基于马尔可夫过程理论描述设备状态转移过程。在此基础上，对设备不同类型故障模式间经济关联进行量化，给出因经济关联而变动的设备可用度、设备风险和系统运行风险等指标的表达式。然后，分析设备状态检测频率变化对系统长期运行的影响。最后，以系统总风险最小为目标，建立设备状态检测策略优化模型，对设备检测频率和机会维修策略进行优化，并通过算例验证该模型的有有效性。

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