《表1 各类别检修与运检策略关系》

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《一种基于变压器状态时间模拟的全寿命周期成本计算模型》

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相比于状态检修技术而言，基于大数据的状态检修具有更大的优势：1）基于大数据的运检策略可以通过动态预警模型给出的预警时间提前告知检修人员何时安排D类检修，通过油样检测等带电试验判定设备在正常状态下的潜伏故障，而状态检修只能在固定的时间周期对设备进行试验。一方面，过度试验损害设备，浪费人力财力；另一方面，未能及时进行试验以便采取后续措施，导致故障劣化加剧。2）在面对重大突发故障时，由于存在大数据技术可以实现差异化设备状态的动态评价及预测，避免A类检修中的非计划停运带来的电网负荷损失，进而大幅减少停电损失和风险成本。因此，对于变压器A、B、C、D类检修安排，两种运检策略的差别如表1所示：