本文選題：狀態(tài)檢修 + 正態(tài)云模型　； 參考：《高電壓技術(shù)》2014年08期

【摘要】：針對輸變電設(shè)備故障具有較強的隨機性和模糊性的特點,提出了采用云模型的不確定推理預(yù)測輸變電設(shè)備故障的方法。挖掘出設(shè)備當前故障發(fā)展趨勢與不同年份健康狀況評價數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,構(gòu)建了基于條件云發(fā)生器的云語言預(yù)測規(guī)則,在此基礎(chǔ)上建立了基于云推理的輸變電設(shè)備故障率預(yù)測方法。實例分析結(jié)果表明,云推理模型的故障率預(yù)測結(jié)果符合該地區(qū)電網(wǎng)實際可靠性數(shù)據(jù)統(tǒng)計規(guī)律;當設(shè)備健康指數(shù)60時,該方法的預(yù)測結(jié)果比傳統(tǒng)反演法更符合實際設(shè)備情況。此外,該方法能反映設(shè)備的實時優(yōu)劣狀況,具有較強的實用性。
[Abstract]:In view of the strong randomness and fuzziness of the fault of transmission and transformation equipment, a method of uncertain reasoning based on cloud model for predicting the fault of transmission and transformation equipment is proposed. The relationship between the current fault development trend of the equipment and the health status evaluation data in different years is excavated, and the cloud language prediction rules based on the conditional cloud generator are constructed. On this basis, the method of fault rate prediction of transmission and transformer equipment based on cloud reasoning is established. The result of case analysis shows that the prediction results of failure rate of cloud reasoning model accord with the statistical law of the actual reliability data of the power network in this area, and when the equipment health index is 60, the prediction result of this method is more suitable to the actual equipment condition than the traditional inversion method. In addition, this method can reflect the real-time condition of the equipment and has strong practicability.
【作者單位】： 武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;國網(wǎng)煙臺供電公司;河北省電力科學(xué)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51277135) 河北省電力科學(xué)研究院科技項目(kj2012-052)~~
【分類號】：TM73

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本文編號：1804478