吴杰康, 胥志强, 徐庆焯, 鲍雨徽

(广东工业大学 自动化学院，广东 广州510006)



基于多状态信息修正优化组合的电力设备故障率计算方法

吴杰康, 胥志强, 徐庆焯, 鲍雨徽

(广东工业大学 自动化学院，广东 广州510006)

采用多状态修正优化组合预测方法，建立天气因素、材料绝缘老化和设备检修影响的3种状态修正优化组合预测电力设备故障率模型。针对各随机影响因素的特点，依据可拓性原理预测3种天气状态模型的故障率，由3种参数威布尔分布-Copula函数的联合失效概率密度法计算绝缘老化引起的设备故障率，基于Holt-Winters模型来预估设备检修造成的故障率，再采用果蝇算法加权组合优化所求得的各子模型的故障率，算出具有高准确度的预测值。以某地区的电力系统为实例进行分析，所得结果表明所述模型可有效提高设备故障率的预测精度，同时也验证了果蝇优化算法在求解多状态修正优化组合预测问题时的有效性。

电力设备；故障率；多状态信息；修正优化组合；果蝇优化算法

电力设备的可靠性运行保障了人们生活及社会生产，故其失效预测也愈显重要，组合预测法[1]、灰色预测法[2]和人工智能算法[3]等优化方法已广泛应用于求解设备失效率。大量研究表明：气象因素、材料绝缘老化等易对设备可靠性评估结果造成较大偏差[4-5]；Holt-Winter预测设备失效率的模型具有鲁棒性强、精度高的特性[6]；引入Copula函数可较准确分析电力系统的多维联合失效概率密度[7]；……