基于改进灰色组合模型的变电设备故障率预测

发布时间：2018-05-15 13:37

  本文选题：灰色线性回归模型 + 累积失效　； 参考：《高电压技术》2017年07期

【摘要】：现有的变电设备故障率预测模型在预测设备故障率时,往往会出现稳定期的预测数值高于实测值而损耗期的预测值低于实测值的现象。针对该问题,在研究变电设备累积失效规律的基础上,引入"故障分界点"和"故障数据分区"2个概念,并结合灰色线性回归模型建立了一种新的变电设备故障率预测优化模型。通过数值验证对各模型的特点和有效性进行论证。结果表明,对处于故障率稳定期和损耗期2个阶段的案例,故障分界点的确定和故障数据分区均有利于提高变电设备故障率预测的精度,改进模型的相对误差率较灰色线性回归模型降低了3.59%,较基于M-R算法的故障预测模型降低了3.91%,整体拟合效果也更理想。
[Abstract]:When the existing fault rate prediction model of substation equipment is used to predict the equipment failure rate, the prediction value of stable period is higher than the measured value, and the predicted value of loss period is lower than the measured value. In order to solve this problem, the concepts of "fault boundary point" and "fault data partition" are introduced on the basis of studying the cumulative failure law of substation equipment. Based on the grey linear regression model, a new optimal model for predicting the failure rate of substation equipment is established. The characteristics and validity of each model are demonstrated by numerical verification. The results show that the determination of fault boundary point and fault data partition are beneficial to improve the accuracy of fault rate prediction for substation equipment in the two stages of failure rate stable period and loss period. The relative error rate of the improved model is 3.59 lower than that of the grey linear regression model, and 3.91 is lower than that of the fault prediction model based on M-R algorithm, and the overall fitting effect is better.
【作者单位】： 西南交通大学电气工程学院;
【分类号】：TM507

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1892681