【技术实现步骤摘要】
一种电能表失效率的评估方法及装置
本申请涉及可靠性数据评估领域,具体涉及一种电能表失效率的评估方法,同时涉及一种电能表失效率的评估装置。
技术介绍
电能表作为智能电网终端中最重要计量仪器之一,其可靠性能不仅仅关系到电能计量的准确性,更关系到民众的切身利益。实际运行中的电能表失效数据更能反映电能表的真实可靠性,为发挥智能电网采集的各类数据作用,实现对投入运营中电能表的可靠性分析,补充检验标准下缺失的实际应用结果,对实际运行条件下的电能表进行失效率评估具有十分重要的意义。电能表失效率评估主要包括:失效率预测与可靠度计算。现有的设备可靠性分析方法有:故障树(FaultTree,FT)分析法,作为一种最重要的可靠性分析方法,已经用于仪器故障诊断长达40年,其灵活性高,可依据不同仪器结构进行可靠性分析,但进行FT分析时,复杂系统中部分故障因素易被遗漏,从而影响分析准确性。神经网络(NeuralNetworks,NN)算法,其优势在于能从原始失效数据中提取数据特征,并对样本数据进行充分的拟合与预估。但仍然存在诸多局限:NN无法给出设备故障、可靠性的置信区间;NN在对小样本数据进行分析时容易导致欠拟合。贝叶斯网络(BayesianNetwork,BN),贝叶斯模型常用于数据融合与精确的预测。相比于一般方法,贝叶斯模型适用于对不同地区的信息融合与参数概率估计。特别地,多层贝叶斯提供了融合不同种类的信息得途径,克服了单层贝叶斯的局限性。近年来,贝叶斯备受重视,如已经授权的中国专利201710886532.3公开了“一种求解结构失效概率函数的贝叶斯再抽样方法”,该方法克服了失 ...
【技术保护点】
1.一种电能表失效率的评估方法,其特征在于,包括:获取电能表的失效数据,采用标准差离群值法,对所述电能表的失效数据的噪声点进行清理;根据失效数据特性与模型复杂度,选取对应的B样条基函数阶数;根据电能表故障数据的分布选择对应的似然函数,将B样条函数嵌入贝叶斯模型中,建立层次贝叶斯B样条模型;将清理噪声点后的有效数据进行规一化处理后,作为层次贝叶斯B样条模型的输入数据,对所述模型进行训练;根据电能表的失效数据,通过所述层次贝叶斯B样条模型预估所述电能表的失效率。
【技术特征摘要】
1.一种电能表失效率的评估方法,其特征在于,包括:获取电能表的失效数据,采用标准差离群值法,对所述电能表的失效数据的噪声点进行清理;根据失效数据特性与模型复杂度,选取对应的B样条基函数阶数;根据电能表故障数据的分布选择对应的似然函数,将B样条函数嵌入贝叶斯模型中,建立层次贝叶斯B样条模型;将清理噪声点后的有效数据进行规一化处理后,作为层次贝叶斯B样条模型的输入数据,对所述模型进行训练;根据电能表的失效数据,通过所述层次贝叶斯B样条模型预估所述电能表的失效率。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取电能表的失效数据,采用标准差离群值法,对所述电能表的失效数据的噪声点进行清理:设置每次测量的失效数据标准偏差σ为式中,L为每次测量失效数据的长度,ui,i+2为三次测量失效数据的平均值,yi,i+2表示第i次到i+2次所有的测量失效数据;设定长度为3的窗对失效数据进行计算,窗由i,i+1,i+2三年数据组成,即每次对连续三次测量数据同时进行标准偏差计算;计算得到每个数据的标准偏差σ后,选取2倍于均值ui,i+2的阈值作为噪声判断标准,使用三次测量失效数据均值代替高于标准差的失效数据。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据失效数据特性与模型复杂度,选取对应的B样条基函数阶数,包括:将多项式的次数p与非递减的节点序列t1,…,tq,阶数为0的B样条包含一组分段的常函数式中,Bi,0表示阶数为0时的i次项B样条。高阶B样条基函数定义为Bi,k(x)=wi,kBi,k-1(x)+(1-wi+1,k)Bi+1,k-1(x)其中,式中,wi,k为样条基函数的系数,值域为(0,1),当给定数据点x时,定义的B样条基函数表明B样条基函数Bi,k(x)是Bi,p-1(x)和Bi+1,p-1(x)的线性组合;为让阶数为p的B样条包含所有的节点,可将节点序列[t1,tq)扩展为扩展节点:将样条基函数的系数的递归公式定义于扩展节点公式的扩展节点上;为达到失效数据拟合效果,防止高阶过拟合,通常取p=3,即三次B样条。此时三次B样条的曲线段方程可表示为上式中,αs,j表示在位于s区域的j个B样条系数。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据电能表故障数据的分布选择对应的似然函数,包括:根据电能表的故障数据,选择威布尔函数作为似然函数,对分布进行描述,具体的步骤为,定义两参数的威布尔概率密度函数为Pw(ys,t=m)=βρ(m)ρ-1exp(-βmρ)上式中,ρ>0为威布尔分布的形状参数,β>0的威布尔尺度参数,m>0为故障率。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将B样条函数嵌入贝叶斯模型中,建立层次贝叶斯B样条模型,包括:为描述电能表故障率,结合三次B样条的曲线段方程,尺度参数β用log函数形式可表示为式中,log函数保证了β取值范围为正值,εx,s为l...
【专利技术属性】
技术研发人员:成达,张蓬鹤,徐英辉,袁翔宇,张宝亮,李求洋,杨巍,赵越,
申请(专利权)人:中国电力科学研究院有限公司,国家电网有限公司,国网黑龙江省电力有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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