[发明专利]综合光伏组件退化和寿命数据的剩余寿命拟合预测方法

说明书

本发明属于可靠性统计技术领域，本发明公开了综合光伏组件退化和寿命数据的剩余寿命拟合预测方法，先利用性能退化数据，估计退化过程模型参数初值，再估计寿命数据的失效概率并通过拟合计算剩余寿命的预测值。本发明通过上述步骤很好的解决了综合利用性能退化数据和寿命数据中蕴含的信息，预测光伏组件剩余寿命的问题，计算结果和计算过程的简洁性都优于现有方法。

技术领域

本发明主要涉及到可靠性统计领域，特指一种针对光伏组件产品的基于两阶段法的剩余寿命预测方法。

背景技术

在装备可靠性工程领域，可靠性评估是其中的重要研究内容，其中剩余寿命是评估可靠性时普遍采用的指标，表示产品在当前时刻之后的剩余正常工作时间。现阶段广泛使用的剩余寿命预测方法主要包括基于寿命数据的方法、基于性能退化数据的方法以及基于性能退化数据和寿命数据融合的方法。

基于寿命数据的方法主要假定产品的寿命是随机变量且服从特定分布，并利用数理统计理论，从产品的寿命分布推导剩余寿命分布，进而预测产品的剩余寿命。基于性能退化数据的方法主要假定产品的性能参数退化到某一阈值后就会失效，并利用随机过程建模产品性能参数的退化，通过首达时推导产品的剩余寿命分布，从而对产品的剩余寿命进行预测。

常用的退化随机过程中，Gamma过程可以描述系统疲劳、磨损、裂纹、锈蚀、腐蚀等自然老化现象的能力，其特点是退化过程是单调递增的。

连续时间随机过程是形状参数，尺度参数的Gamma过程，需满足下列三个条件：

（1） 且在t=0时刻连续。

（2）具有平稳独立增量，，，，…，相互独立。

（3）对每个，增量服从伽马分布，其概率密度函数为

其中

为伽玛函数。设产品的退化阈值为，即当产品的性能首次退化到时，产品就会失效，此时可推得产品寿命的分布函数为

其中为Gamma过程的形状参数，为尺度参数，为不完全伽玛函数

根据失效的定义，规定性能特征变量首次到达阈值时，产品发生退化失效，定义失效时间，

当时，有，则可以写出在时刻的剩余寿命的分布函数。

可根据分布函数求得剩余寿命的一阶矩即剩余寿命的期望

并视为产品时刻处剩余寿命的估计值，其中是剩余寿命的概率密度函数。由于形式较为复杂，积分难度大，这里采用泊松分布逼近的方法，可得在时刻产品剩余寿命期望的近似值为

目前对于光伏组件的剩余寿命预测方法中，有基于寿命数据的方法，还有基于性能退化数据的方法。无论是基于寿命数据的方法，还是基于性能退化数据的方法，这两类方法往往只利用了单一可靠性数据，随着数据收集技术的发展，工程实际中往往可同时收集到寿命数据和性能退化数据，通过充分利用和综合分析这两类可靠性数据，能够改善光伏组件剩余寿命预测的结果，提高预测结果的精度，这就需要利用基于寿命数据和性能退化数据融合的剩余寿命预测方法。