[发明专利]一种电气回路故障概率预测方法

摘要

本发明涉及一种电气回路故障概率预测方法，步骤为：⑴统计前10年输变电设备的健康指数Hi；⑵利用历年健康指数的统计值定义云滴drop（x，u(x)）；⑶通过逆向云发生器建立设备故障概率预测云模型；⑷通过正向云发生器产生所需数量的具体云滴；⑸检验云滴是否位于置信区间；⑹预测计算变压器设备下一年的故障概率；⑺根据电气回路划分定义计算设备所在回路的故障概率预测值。本发明基于云模型的设备故障率预测方法，设备服役役龄和自身健康状态对其故障发生概率的影响，结合对电气回路故障概率进行了预测计算，为评估电气回路可靠性和计算电气回路故障的风险提供了数据支持，具有良好的推广价值和应用前景。

主权项

1.一种电气回路故障概率预测方法，步骤如下： (1)统计前10年输变电设备的健康指数Hi，所述输变电设备健康的健康指数Hi为相应设备为各部件的综合扣分值，其数值介于0-100之间；所述扣分值为基于《输变电设备状态检修试验规程》以及相关设备的状态评价导则对设备基础状态量进行采集和处理得到各部件的扣分值；对于缺乏定量状态评估数据的年份，取设备相应的缺陷数据进行健康指数计算；（2）利用历年健康指数的统计值定义云滴drop(x,u(x))，其中：x为每一年变压器实际健康指数；为变压器的某一健康指数x隶属于故障停运时最大健康指数均值X的程度；X为所统计的全国变压器设备历年来发生故障停运时的最大健康指数的均值；（3）采用拟合算法对一组云滴进行计算，通过逆向云发生器建立设备故障概率预测云模型，所述云模型用期望、熵和超熵3个数字特征来表征，具体算法如下：①根据云期望曲线拟合得到期望的估计值，将的点剔除，剩下m个云滴drop(xi,u(xi))；②由计算出，并由得熵的估计值；③根据，求得超熵的估计值；式中：、和分别为云预测模型中变压器设备健康指数的期望、熵和超熵的估计值；a、c为:云预测模型求解过程中的中间值；drop(xi,u(xi))为生成正向云发生器所需的云滴；xi为变压器设备某一年的健康指数实际值；m为正向云发生器的有效输入云滴数目；（4）根据步骤（3）生成的预测云模型数字特征、和，通过正向云发生器产生所需数量的具体云滴drop(xi,u(xi))，用将产生的云滴来预测设备下一年的故障概率，再用迭代法产生设备未来故障概率；具体算法如下：a）生成期望为，方差为的一个正态随机数，即：；b）生成以为期望值，方差为的一个正态随机数，即：；c）计算；d）具有确定度的成为云模型中的一个云滴；e）若或时，所生成的云滴不满足条件，予以舍弃，并重复步骤啊a）至e），直到产生所需数量的预测云滴；norm为生成正态分布随机数的函数；（5）检验云滴是否位于的置信区间内，若不满足该条件，重新进行计算生成相应云滴；（6）根据步骤（4）所产生的云滴drop(xi,u(xi))的隶属度的平均值预测计算变压器设备下一年的故障概率，计算式为：(4)式中：为变压器设备下一年故障概率预测值；P为近五年全国变压器设备平均故障停运概率值；（7）根据电气回路划分定义计算相应电气回路故障概率，计算式为：式中：m为待预测变电回路中变压器的个数；n为断路器的个数；为变电回路中变压器的故障概率预测值；为变电回路中断路器的故障概率预测值。