第39卷第12期
2005年12月
上海交通大学
JOURNALOFSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITY
V ol_39No.12
Dec.2005
文章编号:1006—2467(2005)12—2093—04
谭芙蓉，江志斌'白同朔
(1.上海交通大学机械与动力工程学院，上海200030;
2.上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海200030)
摘要：提出了一种利用时齐的Poisson过程(HPP)模型和Laplace检验来计算大型发电机组故
障率的新方法，并应用该方法对华东地区9台300MW发电机组的现场运行数据进行了分析和计 算.结果显示，发电机组的故障发生规律服从分段指数分布，故障率呈分段变化，且在给定的显着性
水平下分段结果和故障率变化规律是唯一的.
关键词：大型发电机组；早期故障；可靠性；故障率；时齐的Poisson过程;Laplace检验中图分类号:TM732文献标识码:A AStatisticAnalysisofEarlyFailureRatesof
Large—SizeGeneratingUnits
TANFu—rong,JIANGZhi—bin,BTong—shuo
(1.SchoolofMechanicalEng.,ShanghaiJiaotongUniv.,Shanghai200030,China;
2.SchoolofElectronic,InformationandElectricalEng.,ShanghaiJiaotongUniv.,Shanghai 200030)
Abstract:Anewmethod,usingthehomogeneousPoissonprocess(HPP)andtheLaplacetest, waspro—
posedtoanalyzeandcalculatethefailureratesoflarge—sizegeneratingunits.Thismethodwasappliedto theanalysisoffailuredatafromnine300MWgeneratingunitsoperatinginEasternChina.The resultsof
analysisshowthatthefailureprocessesoflarge—sizegeneratingunitscanbemodeledbythepiecewise
HPP,andthefailureratesofunitschangebystage.Foreachunit,underagivenlevelofsignifica nce,the
segmentationofthewholefailureintervalisunique,aswellastheoutcomeofcalculation. Keywords:large～sizegeneratingunits;earlyfailure;reliability;failurerate;homogenousPoissonprocess (HPP):Laplacetest
新投运的发电机组的容量分为两部分：一部分
用来承载负荷，称为机组的有效载荷；另一部分作为
备用，以确保新机组并网发电后整个电网的可靠性
水平.如果有效载荷过高，相应的备用容量较低，则
整个电网的可靠性水平将会降低.因此，合理确定新
投运机组的有效载荷是确保整个电力系统安全性和甲壳素
可靠性的重要手段.有效载荷的确定与机组的故障
率有着密切关系：若某一时期的故障率越高，则该时
期的有效载荷越小n].大型发电机组属于复杂设备,
1819treejron描述其故障规律的故障率曲线呈明显的3个阶段,
即早期故障期，偶然故障期(又称为稳定运行期)和
耗损失效期L2].新投运的大型发电机组一般处于早
期故障期，此时机组的故障率较高，故障频繁，可靠
性和可用率较低.
文献[3～8]中认为，复杂可修设备的故障率随
收稿日期:2004—09—05
作者简介：谭芙蓉(1968一)，女，副教授，博士生，主要从事系统可靠性方面的研究,E —mail:**************,crt.
江志斌(联系人)，男，教授，博士生导师，话(Te1.):021—62932128;E—mail:****************,cn
上海交通大学第39卷
不同.若按这一结论来确定发电机组的有效载荷，则
党员二楞妈后者也应该时刻变化.这在理论上虽然可行，但在实
际中具有一定的操作难度.为克服实际操作上的困
难，文献[9～11]中利用分段指数模型来计算复杂可
修系统的故障率.应用这～模型时，机组的整个故障
区间被等分为若干子区间，每一子区间内故障的发
铌高生是偶然的，故障发生的概率服从指数分布，分布参
数即为机组在这一时间段内的故障率.这种方法虽
然计算简便，也可以很好地应用于实际运行部门，但
由于分段具有随意性，故其结果不是唯一的.此外,
每个子区间内故障数据是否独立同分布，并未得到
检验.本文从实际出发，利用时齐的Poisson过程模
型(HomogeneousPoissonProcess,HPP)和
大足鼠耳蝠Laplace检验来分析并计算新投运的大型发电机组
的故障率.
1HPP模型
发电机组是由许多零部件组成的复杂可修系
统，其故障发生的过程是～随机过程，故描述其故障
规律的数学模型只能是在大量实际数据的基础上建
立的统计模型.对发电机组这类可修系统而言，研究
其可靠性就是研究它随时间运行性能的变化.由于
系统是可修的，它失效后经过修复重新投入运行，故失效数据是按时间顺序记录下的相邻失效间隔(若不考虑修理所花的时间).通常进行理论分析时所作的"修复如新"以及相邻失效间隔互相独立的假定, 在实际中往往并不成立，或者至少要由所得失效数据来进行验证.即可修系统所获得的相邻失效间隔的数据，不能认为必然是来自同一总体的一组简单样本.因此，对独立同分布的随机样本进行分析的统计方法，就不能无条件地搬来对可修系统的失效数据进行分析口.
理论上讲，机组故障率随着时间的增加而连
续不断地变化.处于早期故障期的发电机组，相邻故障间的连续运行时间有不断增长的趋势，各段连续运行时间通常不是独立同分布，因此这个阶段一般不能用时齐的Poisson过程(HPP)模型或其他更新过程(RP)来描述，只能用非时齐的Poisson过程(NHPP)来描述_1引.但事实上，可修系统相邻失效数据是可能独立同分布的(即"修复如新")，只是这一
事实需要认真检验，而不能事先假定.
HPP模型是最简单的随机过程模型，故障过程
为HPP的可修系统，其相邻故障间隔独立同分布且服从指数分布，等于指数分布的参数且为常数.因此，在分析和计算新投运的大型发电机组的时，本
文首先应用HPP模型.
若记Ⅳ(f)为(O,f)中系统失效的次数，并满足:
(1)N(0)一0;
(2)Ⅳ(f)具有独立增量性，即对任意及不相
交的区间[,],Ⅳ(hi)一Ⅳ(鳓)独立(一1,2,…,
);
(3)对任意的O<f<s，增量N(s)一N(f)有参
数为(s—f)的Poisson分布，即
P{N(s)一N(f)}一
寻.c…k—O,1,…
3个条件中的1个随机过程，则{Ⅳ(f),f>0}就为HPP.
如果大型发电机组的故障过程是HPP，则机组
的相邻失效间隔{X,i一1,2,…)为独立同分布，且有的指数分布:F(f)一1一e,t>o；任意一个长度为t的区间中的平均失效次数EⅣ(f)一at；单位时间内的平均失效数EⅣ(f)/t—a=const.
2Laplace检验
在所有判断HPP模型是否成立的方法中, Laplace检验是最简单，最容易计算的方法[1. Laplace检验简介如下.
假设机组在t一0时投入运行.机组故障相继发生时刻为t,t",t.不计修理时间，在HPP假设
下，前～1个故障发生时间t,t,…,t一是区间(O,t)上服从均匀分布的顺序统计量[1，因此，在给定的显着性水平口下，当≥4时，统计量
每，一fZU()一——_=兰:==(1)
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是渐进标准正态分布.式中:m为故障次数;f为第次故障发生的时刻.
记为Ⅳ(O,1)的上侧a分位数，若JJ<
承德师专
口/2，则接受HPP假设，认为t,t",t一是HPP中
相继事件发生的时刻；反之，拒绝HPP假设，认为t,t,…,tin--1不是HPP中相继事件发生的时刻.
3发电机组故障率分析和计算结果
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