基于模糊FMECA的换流站防外破监测系统可靠性分析

魏向阳

（南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院）

0 引言

随着城市建设施工、复杂天气变化及恶意攻击行径不断交杂发展，换流站的外力破坏（以下简称外破）风险问题突出［1~2］，严重影响换流站运行状态。针对该问题，防外破监测系统应运而生，其通过多源数据采集、智能风险管控和多重告警输出等技术手段［3-4］，主动及时掌握换流站外破风险，提前对准外破事件进行事前预警，因此必须建设高可靠性的换流站防外破监测系统，对系统内存在的薄弱环节进行分析和把控。

鉴于此，本文对换流站防外破监测系统进行系统结构和要素分析，从其中的要素构成出发分析其故障模式集合，并同时以传统FMECA 可靠性分析方法为基础，引入了模糊理论进而综合考虑故障等级、危害度、检测难度、维修难度等因素，从而确定换流站防外破系统各种故障模式危害程度排序，把握其中的薄弱环节，以便提前采取措施。

1 系统结构及要素组成分析

换流站防外破监测系统是换流站监控系统的重要组成，主要功能是建立在多渠道源端数据采集和施工文本资料输入基础上，通过CPU 承载的计算程序实现外力破坏信息处理，在超出外力破坏风险警戒标准时输出告警信息，辅助运行维护人员进行事前防备管理。

图1 为系统构成图。防外破监测系统由源端采集器、文本输入端、核心组件和告警输出等构成，其中核心组件通过源端采集链路与输入组件（即源端采集器和文本输入端）相联系，获取相关信息或调整采集参数。

图1 换流站防外破监测系统结构图

2 防外破监测系统的模糊FMECA可靠性分析方法

2.1 模糊FMECA方法

故障危害度分析（Failure Mode， Effects and Criticality Analysis， FMECA）将某类产品或系统中所有要素组成可能发生的故障定义为故障模式，并对所有可能出现的故障模式对产品或系统运行性能产生的不良影响程度进行定量分析，最终从整体角度识别产品或系统潜在的薄弱环节。传统的FMECA 方法包含了故障模式和故障影响分析（FMEA）以及危害性分析（CA）两大内容［5-6］，最终转化为故障风险等级—危害度矩阵进行定量表示。

然而，在应用于防外破监测系统这类非持续性高频输出的运行系统时，由于不同故障模式的等级分类情况较为相近，此时故障模式的排序结果仅由危害度决定，结果具有一定的局限性，未能综合考虑故障模式频率、工作时长、故障影响概率等参数情况。针对这一问题，本文在FMECA 分析方法的基础上，引入了模糊理论进而综合考虑故障等级、危害度、检测难度、维修难度等因素。

2.2 计算流程

结合模糊理论和FMECA 分析方法，对风险告警系统进行可靠性分析，具体的计算流程如图2所示。

图2 计算流程

2.2 实施步骤

2.2.1 故障等级分类

根据设备故障数据，将防外破监测系统内设备各故障模式造成的影响按严重度即故障等级分为以下几类：

表1 故障等级分类

2.2.2 故障危害度

为了定量分析不同故障模式对应的危害影响，本文采用了故障危害度Wij对防外破监测系统中第i个要素组成中第j种故障模式的危害进行表征，计算公式如下所示：

式中，αij表示第i个要素组成中发生第j种故障模式的频数比，其中每种要素组成中的所有故障模式频数比需要满足式（2）约束；βij表示第i个要素组成在发生第j种故障模式条件下本事件对系统造成的危害等级，计算公式如式（3）所示；λi表示第i个要素组成的故障率，计算公式如式（4）所示；t表示防外破监测系统连续工作时间。

式中，NFi表示第i个要素组成在规定时间内的故障总次数；ti表示第i个要素组成在规定时间内的累积工作总时间。

2.2.3 危害性矩阵

危害性矩阵综合了每个故障模式的故障危害度和故障等级等信息，并同时对多个故障模式进行对比分析。其纵坐标为故障模式危害度，其横坐标为故障风险等级。

为了定量分析故障模式的故障风险等级和危害度，本文定义了危害度矩阵综合等级。需要先计算危害度矩阵综合指标，即利用每个故障模式在矩阵图中分布点到对角线的垂直距离，具体计算过程如下：1）标一化处理：将危害度W转化为分布在［0，1］范围内的修正危害度W*如式（5）所示，同时将故障风险等级转化为值η如式（6）所示。2）计算分布点到对角线的垂直距离，并将结果进行归一化处理如式（7）所示。式（5）中，Wmax和Wmin分别表示所有故障模式的危害度最大值、最小值；式（6）中，h表示为故障风险等级，即h=1，2，…，5，分别代表风险等级分类情况中的第I，II，…，V，根据式（6）可知ηI=1.0，ηⅡ=0.8，ηⅢ=0.6，ηⅣ=0.4，ηⅤ=0.2

2.2.4 基于模糊理论的故障模式重要度分析

引入模糊理论评价防外破监测系统可靠性时，故障评价因素集合U为：

进一步地，对上述因素集合建立相应的评价集合，即将专家评价结果划分为4个等级，V=｛v1，v2，v3，v4｝，如表2所示。

表2 因素等级

假定评判小组专家有h人，针对上述故障Fk评价因素集合中的第i个影响因素评定属于vj等级的有hij人，则可得到ui属于vj的隶属度rij为：

综合ui的所有隶属度信息，可得到ui评价集合：

组合故障评价因素集合中所有影响因素的隶属度信息，获得故障模式Fk的模糊评价矩阵Rk。采用熵权权重计算获得某个故障模式的模糊综合评判矩阵，其中熵权权重计算公式如式（11）所示。

式中，为第k个故障模式第i个影响因素属于第l 个等级的隶属度占整个指标体系的比重，即p为评价指标相关系数；为第k个故障模式的第i个影响因素中的熵值。

因此可以根据上述计算结果确定一个具体数值来表示各故障模式对系统危害程度，即

3 案例分析

对防外破监测系统进行要素组成分析，并以各类要素为着手点，分析其可能发生的故障模式，如表3所示。

表3 防外破监测系统要素组成及相关的故障模式

根据某换流站的防外破监测系统历史运行数据，通过统计分析的方式获得上述各种故障模式的概率分布情况，如表4所示。

表4 故障模式的概率分布情况

根据表3 和表4 信息可绘制危害性矩阵图如图3所示。

图3 危害性矩阵图

通过式（8）-（10）的统计分析，上述14 种故障模式的故障等级隶属表如表5-8所示：

表5 故障模式的危害度等级矩阵综合等级隶属表

表6 故障模式的故障发生概率等级隶属表

表7 故障模式的故障检测难易等级隶属表

表8 故障模式的故障维修难易等级隶属表

表9 故障模式综合危害程度

根据式（11）和式（12）的综合模糊评价以及反模糊化操作，可以得到故障综合危害程度，如下所示：

通过上述计算，防外破监测系统的14 种故障模式可按照综合危害程度从大到小进行排序，顺序为：F13，F3，F7，F1，F5，F2，F10，F14，F11，F12，F6，F4，F8，F9。根据故障模式综合危害程度排序，对各构成要素故障模式进行分级，在系统建设和日常维护中应重点关注告警输出、电源板等部件。

4 结束语

本文对仅考虑故障等级的传统FMECA 方法进行改进，通过引入模糊理论进而综合考虑故障等级、危害度、检测难度、维修难度等因素，解决了单一考虑因素的相似性和主观性问题，科学有效对换流站防外破监测系统进行可靠性分析。分析结果表明，换流站防外破监测系统中系统告警输出、扬声器告警和电源板故障是综合危害性排名前三的故障模式，此分析结果可用于把控系统建设和日常维护过程中的薄弱部件和薄弱环节。