计及老化因素的电力设备故障率预测方法技术

本发明专利技术公开了一种计及老化因素的电力设备故障率预测方法。所述电力设备故障预测方法利用威布尔分布具有形状参数、在数据拟合上极具弹性、可全面地描述浴盆曲线的各个阶段的特点对故障率曲线进行拟合，并运用高斯牛顿迭代法进行参数估计，得到各个时期的分界点，此外，本发明专利技术中的故障率预测方法还考虑不同维修策略对设备故障率的影响，应用等效年龄的方法来求解出设备的实际故障率，利用本方法得出的设备故障率更加贴近实际，能有效提高电力设备故障率预测的精确度，从而保证系统可靠性和风险评估的准确性，为系统的调度、检修提供相关可靠依据。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
计及老化因素的电力设备故障率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：a选定n组设备运行故障数据，每组故障数据的自变量为时间t,因变量故障率为λi,从n组数据中选取前m组数据，对前m组数据进行曲线拟合：a1、初始化参量，包括老化曲线参数和迭代方程有关参数：g(0)=（α0,β0），其中α为形状参数,β为尺度参数，允许误差精度k和迭代次数l；a2、故障率λi分别对α、β求偏导函数得到a3、由高斯牛顿迭代法，分别求出误差矩阵Y(0)，偏导矩阵D(0)，参数矩阵B(0)；a4、用最小平方法对上式估计修正因子B(0)；a5、求得新的α1、β1，计算残差平方和Q(0)；a6、根据误差要求、或迭代次数是否达到预定终止代数判断是否满足终止条件，若不满足终止条件，转到步骤a2，若满足终止条件，执行步骤b；b选取n组数据中，紧接第m组后的n/2?m组数据进行偶然故障率曲线拟合：b1、进行一元线性回归参数估计，求出参数b0，b1；b2、求出偶然故障期间的偶然故障率函数；c令m=m+1，重复执行上述步骤a和上述步骤b，直到m=n/2；d计算绝对误差值Sl，通过寻找min(Sl)确定早期故障率函数λ0(t)，偶然故障率函数λ1(t)以及两者的分界点m0；e选取n组数据中后m组数据，对后m组数据进行曲线拟合，重复执行步骤a至步骤d，确定偶然故障率函数λ’(t)，损耗故障率函数λ2(t)以及两者的分界点m1；f选取λ(t)=[λ1(t)+λ’(t)]/2为偶然故障率函数，分别求出早期故障率函数与偶然故障率函数的分界点t0、以及损耗故障率函数和偶然故障率函数的分界点t1；g维修策略初始化，初始化参量包括各种维修策略的相关参数：设备状态检修的次数n1、状态检修的权重因子a1、定期检修的次数n2、定期检修的权重因子a2、故障检修的次数n3、故障检修的权重因子a3；h计算得出设备检修后的等效年龄teq=treal.[1?(a1n1+a2n2+a3n3)]；i电力设备的等效故障率为λeq=λ(teq),其中，m、n均为大于0的自然数。FDA00003094662000011.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘文霞，徐继凯，仇国兵，张玉莹，李盈枝，赵天阳，杨勇，申永涛，李鹤，周樨，徐晓波，卜婷婷，张建华，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：