基于MBBS的电能计量设备故障率预估

论文摘要

电能计量设备故障率分析机制是电能准确计量的前提,而通常计量设备故障率数据样本量少且数据缺失严重,难以对故障率数据进行准确评估分析。为此,提出一种基于多层贝叶斯B样条(MBBS)的电能计量设备故障率可靠性评估与分析模型:首先采用Z分数法检测原始故障率数据中的异常值;然后采用基于Weibull分布的MBBS模型对电能计量设备故障率数据进行拟合评估,其中对B样条基函数的样条系数进行改进,采用一阶自回归作为先验分布,以平滑拟合曲线;利用马尔科夫蒙特卡洛方法求解模型,获得后验参数及置信区间估计。通过工程实例进行验证,结果表明采用本方法能评估电能计量设备故障率随时间的变化趋势,兼顾数据整体变化的渐变规律,并准确分析出可靠度。

论文目录

• 0 引 言
• 1 故障率数据异常值检测
• 2 多层贝叶斯B样条的故障率评估
•   2.1 B样条基函数原理
•   2.2 多层贝叶斯B样条下电能计量设备故障率模型
•   2.3 电能计量设备故障率模型参数后验估计
•   2.4 模型验证与故障率预估
•     1) 异常值检测:
•     2) 模型建立:
•     3) 后验参数求解与验证:
•     4) 故障率预估与可靠度分析:
• 3 电能计量设备故障实例分析
•   3.1 各地区故障率数据分析
•   3.2 模型结果对比
•   3.3 模型参数分析与可靠度计算
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邱伟,唐求,刘旭明,滕召胜,马丽莎

关键词: 计量设备故障,贝叶斯样条,一阶自回归,可靠度

来源: 仪器仪表学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 湖南大学电气与信息工程学院

分类号: TM933.4

DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J1804311

页码: 43-51

总页数: 9

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