摘要
一种确定输变电设备故障检修时间的方法及系统,方法首先根据设备故障率的历史统计数据,拟合设备故障率的威布尔分布,形成基础故障率模型,然后分别从长期演变因素和短期骤变因素对拟合得到的基础故障率模型进行修正,形成实际故障率模型,长期演变因素考虑了家族性缺陷、个体缺陷、检修行为,最后基于设备实际故障率模型计算设备故障累计概率预测值,通过求解设备故障累计概率预测计算值等于故障累计概率门槛值的约束方程,确定最佳的检修周期。本发明能够更为合理的确定检修周期,避免出现过检修或欠检修,从而为设备中长期检修计划制定提供更为准确、有效的决策支持。
技术关键词
输变电设备故障
平均无故障时间
设备故障率
家族性缺陷
损耗
参数
设备运行故障
门槛
基础
历史统计数据
算法
BP神经网络
模块
检修计划
表达式
阻尼
分段
寿命
误差
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光电探测器
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测定方法
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钠离子电池
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电阻在线辨识方法
参数
铁损
递推最小二乘法
表达式
多层前馈神经网络
深度强化学习模型
储能设备健康状态
历史运行数据
储能电站