基于贝叶斯网络的智能电能表可靠性预计研究

可靠性作为智能电能表正常工作的重要指标,是现阶段电能质量研究的重点问题,针对智能电能表可靠性预计的重要性为切入点,讨论电能表可靠性的研究过程,以贝叶斯网络为依据,分析了传统的贝叶斯网络的可靠性预计双向推理的方法,并且同时结合故障树的模型理论,在可靠性研究的求解过程中引入了新的桶消元法对贝叶斯网络进行计算简化,从而快速得到可靠性预计结果。最后通过提出的方法,应用于电能表可靠性预计实例当中,计算的结果满足GJB/Z299C-2006标准在误差范围内的要求,从而证明,该方法简化预计过程的同时准确的预计出可靠性结果。     

基于GO法与贝叶斯网络的智能电能表可靠性预计方法研究

随着智能电能表的大面积普及和应用功能的复杂化,智能电能表可靠性的准确预计越来越重要.首先,利用GO图语义性强的特点,将电能表的架构框图转化为GO图;其次,根据GO法的贝叶斯映射法则,将GO图转化为贝叶斯网络,解决GO图操作符众多、算法复杂等问题;然后,对贝叶斯网络各子节点的条件概率表(CPT)进行标注,并将整理好的贝叶斯网络转化为编程语言,利用matlab软件进行可靠性计算;进行贝叶斯双向推理,最终得到电能表的可靠度及各个节点的后验概率分布,对电能表进行故障推断;最后,针对电能表开展加速寿命试验,试验结果验证了方法的科学性与有效性.     

智能电能表可靠性研究综述

智能电能表的普及以及功能复杂性的提高使其可靠性问题变得突出。智能电能表的可靠性评估方法包括基于元件应力法的可靠性预计以及可靠性加速寿命试验,而失效机理的研究可从微观层面分析智能电能表失效的内因,从而为智能电能表的质量提升提供理论依据。文章在调研分析智能电能表的运行现状基础上,分析了当前智能电能表在可靠性预计以及可靠性加速寿命试验和失效机理等方面的研究现状,总结了关于智能电能表可靠性标准规范的发展现状,探讨了未来智能电能表可靠性的发展方向。     

智能电能表可靠性预计技术

智能电能表可靠性预计是提高智能电能表固有可靠性的重要技术手段,开展预计的关键是选择合适的预计手册.分析了各预计手册的特点和局限性,结合智能电能表的固有特征及其可靠性预计的需求,指出Telcordia SR-332是目前预计智能电能表可靠性最实用的预计手册,具有重要的理论价值和工程应用价值.在选择预计手册之后,对多款智能电能表的预计结果进行对比分析,并总结出提高智能电能表可靠性的措施.     

基于GJB/Z299C的智能电能表关键元器件可靠性预计

针对国产智能电能表存在的一些问题,提出对智能电能表关键元器件进行可靠性预计,同时以GJB/Z 299C为基础,设计了关键元器件可靠性信息输入表。研究了智能电能表的主要故障类型,对各主要故障类型进行统计分析,给出了导致故障的关键元器件;基于GJB/Z 299C,设计出各关键元器件的可靠性信息输入表,通过填入相关数据信息,再进行相关计算,即可获得各关键元器件的工作失效率。该方法简单易行,已在企业中实行,对提高国产智能电能表可靠性具有一定的现实意义。     

基于贝叶斯网络的智能电表故障类型预测

针对智能电能表受到外界各种因素影响出现的故障,本文提出了一种基于贝叶斯网络的智能电能表故障类型分类与预测模型。分析了造成智能表故障的各种因素和常见的故障类型,通过大量历史故障数据的训练,结合专家意见,采用了基于评分搜索的方法构建了贝叶斯网络结构,在此基础上进行了故障类型预测和决策分析,并对提出的方法进行验证。研究结果表明：该方法可以有效地对智能表的故障类型进行预测,计算效率高,具有较好的适用性。     

IEC62059标准在智能电能表可靠性预计与考核验证方法上的应用

从智能电表的可靠性现状和失效机理入手,结合"浴盆曲线"系统地阐述了与电能表可靠性相关的各指标的相互关系;然后结合实践介绍了适合电能表寿命预计的故障树模型,以及基于该模型运用SN29500标准对电能表进行可靠性预计的方法,本文还首次借鉴GJB/Z299C标准提出了在电能表可靠性预计过程中对新材料、新工艺和定制部件引入"成熟因子"的必要性;随后文章还运用IEC62059及JB/T6214等标准,探索性地提出了一种实用可行的对寿命预计指标进行考核验证的加速寿命试验方法。此外,文章还对提高智能电表的软件可靠性问题进行了有益探索。     

基于层次分析法和群体决策的智能电能表可靠性分配技术研究

针对电能计量设备研发过程中可靠性分配开展的实际情况,以及层次分析可靠性分配方法主观性过强的问题,文中将群体决策引入到层次分析法中,应用于电能计量设备的可靠性分配.聘请多位领域专家分别对智能电能表的递进层次结构模型建立判断矩阵,利用一致性比例构建专家权重,并由指标权重和专家权重形成综合权重,从而克服层次分析法中主观性过强的局限性.通过对某型号智能电能表采用层次分析法和群体决策进行可靠性分配,对基于该可靠性分配结果的设计方案进行可靠性预计评估,其结果证明了方法的正确性和有效性,对于智能电能表在研发过程中的可靠性设计、降低设计可靠性成本、寿命试验(加速、高加速)、实际使用过程的运行维护具有参考价值.     

电子式电能表可靠性分析及质量保障体系的建立

电子式电能表是电能计量系统的核心部件,随着智能电网的快速发展,必将得到越来越广泛的应用,因此开展其全寿命周期的可靠性研究工作具有重要意义。目前,电子式电能表在研发、生产、安装、采购、运行及失效这个全寿命周期内,尚未建立系统有效的质量保障体系。本文针对此问题,研究了电子式电能表可靠性预计方法,并在此基础上提出了建立电子式电能表质量保障体系的总体方案,旨在对电子式电能表全寿命周期的可靠性预计提供借鉴。     

贝叶斯网络法与盲数相结合的配电网可靠性评估

针对可靠性评估过程中原始参数具有多种不确定性的问题,提出一种基于贝叶斯网络法与盲数相结合的配电网可靠性评估的方法。该方法用盲数理论处理原始参数的不确定性,可靠性参数及指标均为盲数形式。与常规可靠性评估方法相比,该方法在简化盲数计算的情况下得到负荷与系统可靠性指标的范围及对应的可信度,结果反映出参数不确定性对可靠性指标的综合影响,并利用贝叶斯网络特有的双向推理模式,辨识出网络的薄弱环节。算例分析验证了该方法的有效性。     

基于数据融合方法的智能电能表运行剩余寿命预测

本文融合加速退化试验数据和外场检测退化数据对智能电能表进行在线运行的剩余寿命预测。首先,基于加速退化试验（ADT）数据建立非线性Wiener过程退化模型和温湿综合加速模型,利用贝叶斯理论估计模型参数。其次,利用外场检测的退化数据对退化模型中参数进行不断更新,采用粒子滤波算法实现这一更新过程。最终,给出智能电能表在外场状态检测时刻开始的剩余寿命预测结果。该方法解决了两个问题,一是解决了仅仅利用ADT数据对智能电表在线运行状态评估不准确的问题;二是解决了仅仅利用外场使用条件下的数据量建立预测模型不准确的问题。不仅如此,使用粒子滤波（PF）算法对参数更新的精确度也很高。因此,本文对于智能电能表数据融合方法的研究有着一定的参考价值。     

基于B-S分布的智能电能表寿命预计方法研究

针对目前智能电能表寿命预计普遍采用Weibull分布的情况,文中介绍了概率物理方法中一个重要的失效模型：B-S疲劳寿命分布及其可靠性分析,并推导出两参数B-S分布的极大似然估计值及近似区间。B-S分布适合描述失效产品的寿命规律,主要应用于疲劳失效以及电子产品性能退化失效的分析研究。文中将两参数B-S分布引入智能电能表寿命预计,对寿命数据是否来自两参数B-S分布总体的样本进行了拟合检验,采用极大似然法和最小二乘法对两参数B-S分布进行了参数估计,建立了基于B-S分布的寿命预计方法,通过实际算例验证了B-S分布寿命预计方法的实用性。文中研究内容对于电能表寿命预计、轮换周期的确定提供了一种新方法,同时对于电能表可靠性评价提供了新思路。     

基于威布尔分布的电能表可靠度评价

电能表的可靠度评价是电能表质量的重要评判标准。针对当前国网信息系统中电能表可靠度评价模式比较简单、不够准确的问题,文章基于威尔布分布,结合电能表的可靠度理论,实现对实际运行电能表的批次可靠度评价。利用实际运行中电能表的批次运行数据,计算电能表不可靠度,采用最小二乘法回归计算中间参数,并确定威布尔分布的尺度参数和形状参数,实现对整个批次电能表可靠度的预测。该方法在电能表可靠度计算理论的基础上成功实现了威布尔分布理论在电能表评价中的实际应用,突破了传统方法采用实验室加速试验数据的局限性,并实现了模型的动态修正,在电能表轮换工作中具备较高的应用价值。     

基于贝叶斯与数据驱动的智能电表状态感知技术研究

为更准确地对智能电能表进行状态评估,文中将加速退化试验数据与现场检测状态数据相结合。文章基于加速退化试验(Accelerated Degradation Test,ADT)数据,成立了线性Wiener过程退化以及综合湿、温度加速模型,以贝叶斯理论对模型进行参数预测,利用外场检测状态数据修正退化模型中的参数,最终给出了智能电能表在运行状态下的状态评估结果。该方法同时解决了仅基于加速退化试验数据的在线运行状态评估和通过外场条件获得的状态数据预测模型的两类不准确性问题,对智能电能表数据融合方法的研究具有一定的参考价值。     

复杂输电网行波故障定位方法

为了解决故障发生在双回线路(或多回线路)或故障线路两端某个变电站行波定位装置时间记录失败时,可能出现的双端行波定位算法失灵的问题,论文提出了复杂输电网行波故障定位方法。该方法依次假设电网中每一条线路为故障线路,采用保留故障线路的Dijkstra算法得到经过故障线路的计算路径。若计算路径存在冗余,则根据网络定位算法直接得到故障定位结果;若计算路径不存在冗余,则对输电网络实施单端行波定位装置增配方案,确保网络中任一行波定位装置时间记录失败时故障定位的可靠性。其次,论文还提出了一种复杂测量网络简化方法,能够简化网络定位算法的计算过程,提高定位计算的速度。最后对株洲实际电网进行仿真验证分析,结果表明,该方法实现简单,定位可靠性高,工程实用性强,能够解决复杂输电网的故障定位问题。     

基于加速退化试验数据的智能电能表早期失效分析

基于加速退化试验进行智能电能表的寿命预测,是当前解决智能电能表的可靠性评估的一种有效手段。智能电能表在设计、制造过程中不可避免的引入早期失效的问题,若在开展加速退化试验工作时,不对检测得到的智能电能表性能数据进行早期失效分析,将存在早期失效的智能电能表的伪寿命数据引入寿命评估,会导致错误的寿命评估结果及不必要的后期维修更换成本、风险。针对智能电能表的加速退化试验数据处理问题,提出了一种基于加速退化试验数据的早期失效分析方法,并以某单相智能电能表为例,进行了分析验证,本文的研究进一步提升了智能电能表寿命评估的准确性。