[发明专利]一种变电设备故障率预测方法，系统，设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种变电设备故障率预测方法，其特征在于，方法包括：

步骤S1.收集变电设备历史故障率统计数据，以故障率为因变量，以时间为自变量建立威布尔分布故障率函数；

步骤S2.收集变电设备状态评价数据，以故障率为因变量，以变电设备健康指数为自变量建立基于设备健康指数的故障率模型；

步骤S3.配置设备健康指数和平均运行时间之间得函数关系，并以此为基础确立综合预测模型的函数表达式；

步骤S4.以变电设备历史统计数据为样本，针对综合预测模型进行仿真训练，求解待估参数，并最终得到综合预测模型。

2.根据权利要求1所述的变电设备故障率预测方法，其特征在于，

所述变电设备历史故障率统计数据包括设备历年的故障率数据、设备状态评价结果统计数据。

3.根据权利要求1所述的变电设备故障率预测方法，其特征在于，

步骤S1中构建的基于时间参数的威布尔分布变电设备故障率函数表达式为：

其中，β为威布尔分布的形状参数；η为威布尔分布的曲率参数也称特征寿命参数；

由上述表达式可知，随着η值的减小，λ曲线上升的坡度变大，当设备的期望寿命减小时，同时期的故障率也相应增加；

当β<1时，故障率随时间减小，可表示故障率模型中的早期故障期；

当β＝1时，故障率随时间是恒定，威布尔分布简化为指数分布，表示故障率模型中的偶发故障期；

当β＞1时，故障率随时间增加，用于表示老化故障期的故障率情况。

4.根据权利要求1所述的变电设备故障率预测方法，其特征在于，

步骤S2中，健康指数是描述变电设备健康程度的数值。

5.根据权利要求1所述的变电设备故障率预测方法，其特征在于，

以设备健康指数为参数的故障率模型，其函数表达式为：

λ(HI)＝k·e^-c.HI (1-2)

其中，k、C为模型参数，HI为设备当前状态的健康指数。

6.根据权利要求1所述的变电设备故障率预测方法，其特征在于，

步骤S3设备健康指数和平均运行时间之间得函数关系分析过程如下：

根据标准计算设备健康指数值，然后将其归一处理为[0,1]内的值，其中0代表设备完全健康，1代表设备完全失效；

在新模型设计中，对基于威布尔分布的时间模型用平均运行寿命T(HI)替换特征寿命参数η；

假设设备的状态和外部环境为理想状态，设备出厂设计寿命是指HI等于0时的设备平均运行寿命，记为T₀；

随着HI值增大，T(HI)值单调递减，当HI等于1时，T(HI)值递减为0；

T(HI)和HI的关系符合实际规律，即平均运行寿命和健康状态都降低时，故障率有升高趋势；

T(HI)满足指数关系，并通过算例验证来检验关系式的正确性；

T(HI)＝a·e^b·HI+C (1-3)

式中，a、b、C是指数表达式的参数，HI为健康指数；将初始条件：1)HI＝0，T＝T0；2)HI＝1，T＝0，代入上式(1-3)中可得到：

其中，b是待拟合参数，T₀是设备出厂设计寿命；参数b的实际意义在于，建立了设备平均运行寿命和健康指数之间的联系，同时将设备故障率和健康指数关联起来；

将式(1-4)作为η的值带入式(1-1)中，得到综合模型的故障率函数为：

上式中，β和b为待求参数，t为役龄，HI为健康指数，T₀为设备出厂设计寿命。