一种基于历史数据的故障预测模型建立方法技术

本申请属于配电设施故障预测法技术领域，尤其涉及一种基于历史数据的故障预测模型建立方法。包括基于历史数据建立样本数据库；基于样本数据库和云模型理论建立影响要素状态模型，基于状态云模型输出建立故障预测云模型，本申请基于云模型预测推力理论，提供了一种泛用性强，能够对设备故障率相关的多影响要素进行联合运算预测的方法，本方法对于影响要素的要求限制低，不需要过多的额外处置方式，运算过程便于实现数字化处理，能够很方便进行编程再现，具有较好的应用实施条件。具有较好的应用实施条件。具有较好的应用实施条件。

【技术实现步骤摘要】
一种基于历史数据的故障预测模型建立方法


[0001]本申请属于配电设施故障预测法
，尤其涉及一种基于历史数据的故障预测模型建立方法。

技术介绍

[0002]在配电设施设备的故障预测过程中，需要考虑多个影响要素的故障率的综合影响，其中单个影响要素与故障发生一般只存在一个不稳定的模糊影响，例如设备维修次数越高则故障率越高，设备使用年限越久则故障率越高，在单独维修次数以及使用年限时可以得到一个明确的趋势，即维修次数越多故障率越高，使用年限越久故障率越高，但由于综合因素的存在，难以对单一影响因素与故障率的关联进行直接计算和验证，虽然趋势明确，但难以得到一个确定可用的指标。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于，提供一种简单，便于实施的，能够影响配电设施故障率的多个关联性的影响要素进行状态预测，根据历史数据和趋势确定预期故障率的方法。
[0004]为实现上述目的，本申请采用如下技术方案。
[0005]一种基于历史数据的故障预测模型建立方法，包括如下步骤：步骤一、基于历史数据建立样本数据库；所述云模型样本数据库内本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于历史数据的故障预测模型建立方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、基于历史数据建立样本数据库；所述云模型样本数据库内包括：获取第一影响要素的指标m
j
、第二影响要素指标n
j
；基于实际要素指标与实际故障率计算相应影响要素与故障D发生的隶属度u
mj
、u
nj
；其中j＝1、2、3...、J，J指历史数据编号；步骤二、基于样本数据库和云模型理论建立影响要素状态模型，包括：计算影响要素的期望值计算影响要素样本的二阶中心距以及四阶中心距基于高斯云分布性质建立求解方程T是指m或n；得到二维的影响要素状态云模型C(E
m
,E
n
,S
m
,S
n
,H
m
,H
n
)；步骤三、基于状态云模型输出建立故障预测云模型，包括：C1、以影响要素状态云模型C(E
m
,E
n
,S
m
,S
n
,H
m
,H
n
)为基础，计算要素状态云模型在输入值(m
j
,n
j
)时的隶属度输出u
j
；C2、计算隶属度输出u
j
...

【专利技术属性】
技术研发人员：林晓辉，陈诚，洪林，周建武，刘捷，周泽胜，许勇，李新民，宋思琪，王登，黄安朝，宋翔林，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司黄冈供电公司，
类型：发明
国别省市：