陈抒

摘 要：针对风险分析的复杂性和各因素的非线性等特点，本文提出了基于BP神经网络的智能化知识表示和风险评估方法，建立了基于BP神经网络的状态检修决策模型，通过实例分析，验证了该模型的合理性和工程实用性。

关键词：多台电力变压器；风险评估；状态检修；决策；BP神经网络.

1 引言

电力工业是关系到国民生计的重要基础产业和公用事业。安全、稳定和充足的电力供应，是国民经济健康稳定持续快速发展的重要前提条件。在实际工作中，当多台电力变压器同时出现缺陷或故障时，如何进行检修排序以获得最大效益是一个急需解决的问题。为了解决这个问题，本文提出了一种基于BP神经网络的电力变压器检修决策方法，并成功应用到多台电力变压器的检修排序中。

2 多台电力变压器决策分析方法

（1）量化风险法

量化风险法是对资产面临的威胁、存在的弱点、造成的影响，以及三者综合作用对各个方面造成的影响和损失进行量化的评估方法。电力变压器的量化风险法模型综合考虑变压器资产成本，变压器资产损失程度和变压器风险程度（故障率）三方面的因素，计算出变压器继续运行的风险值，并根据风险值的大小安排多台变压器的检修排序，其风险值按式（1）计算：

（1）

其中，t是指某一时刻（Time），A是指资产成本（Assets），F是指变压器资产损失程度评估 （Failure），P是指变压器故障概率（Probability），R是变压器风险评估值（Risk）。变压器资产损失程度F是指一旦发生风险事件，对周围造成的影响，由成本、环境和安全三个要素构成。……