1、“.....不能直接用于设备检修后的故障率预测。因此,需要对该方法加以补充,以实现状态检修后的设备故障率推算。基于威布尔分布的故障率曲线设备故障率函数的参数设置与设备故障分布形式密切相关,不同的故障分布形式,对应的故从前述电网状态检修概念可知,电网状态检修是个多目标多约束的决策问题。综合检修过程中涉及到的目标和约束,可建立能够全面反映电网安全可靠经济运行的指标集合。在检修决策层,研究者根据检修基础层的指导原则,将已知的待检修设备方案该故障率仅是根据设备的名义役龄推算所得,与设备的实际故障率存在定偏差。在已有的研究中也仅仅是提出了设备实际役龄这概念,并未涉及实际役龄的具体推算。本文首先采用基于健康指数的故障率推算法,求得设备在当前状态对应的故障率,然状态检修决策中的电气设备故障率推算侯健原稿是不能完全通过数据统计分析的方法来获得它们的故障率,需要另辟方法对设备故障率进行预测......”。

2、“.....为后续的设备状态检修决策优化提供科学依据。以变压器为例,对本体套时间相关联,不能直接用于设备检修后的故障率预测。因此,需要对该方法加以补充,以实现状态检修后的设备故障率推算。状态检修决策中的电气设备故障率推算侯健原稿。基于实际役龄的故障率推算设备的名义役龄是指设备运行的总年数,而缺乏统计数据的情况下,用这种方法得到的故障率可信度极低,并且由于用此方法得到的设备故障率是基于事后的统计数据分析得出的,因此在进行设备状态检修决策的优化过程中,对于根据状态检测信息需要待检修的设备以及已经完成检修的设备,述电网状态检修概念可知,电网状态检修是个多目标多约束的决策问题。综合检修过程中涉及到的目标和约束,可建立能够全面反映电网安全可靠经济运行的指标集合。在检修决策层,研究者根据检修基础层的指导原则......”。

3、“.....在可靠性工程中,常用的设备故障分布形式有指数分布正态分布伽玛分布以及威布尔分布等,其中指数分布和威布尔分布应用最为广泛。大部分电气设备故障率随时间变化的曲线为经典的浴盆曲线,大致分为早期故障期偶然故障期组合和筛选,得到电网可能的检修方案集合然后采用证据理论建立决策模型,得到电网检修的最终决策结果。状态检修后的设备故障率推断上节提出的基于健康指数的设备故障率推算方法是以设备当前实际状态为基础的,并未将设备故障率与运关键词状态检修电气设备故障基于健康指数的设备故障率推算设备健康指数的获取电气设备的健康指数是描述设备状态劣化程度的数值。设备通常由多个部件组成,每个部件的运行状态往往由若干状态量共同决定,因而得到的。在数据量少或完全缺乏统计数据的情况下,用这种方法得到的故障率可信度极低,并且由于用此方法得到的设备故障率是基于事后的统计数据分析得出的......”。

4、“.....对于根据状态检测信息需要待检修的设状态作为设备的状态,该部件的状态分值即为设备的健康指数。其中,设备状态的划分标准以及具体部件的权重设置在导则中都有明确规定,此处不再赘述。设备当前状态下的故障率推算研究表明,设备健康指数与故障率之间存在如下关系健康指数数实际役龄则与设备的实际性能相关。由于设备在运行过程中需要经历保养维护以及不良工况等外界干扰,因此,实际役龄往往与名义役龄不相符。利用节中建立的基于威布尔分布的设备故障率函数,可以方便地预测出设备在运行年份对应的故障率。但组合和筛选,得到电网可能的检修方案集合然后采用证据理论建立决策模型,得到电网检修的最终决策结果。状态检修后的设备故障率推断上节提出的基于健康指数的设备故障率推算方法是以设备当前实际状态为基础的,并未将设备故障率与运是不能完全通过数据统计分析的方法来获得它们的故障率......”。

5、“.....本文提出对设备当前状态下的故障率以及设备检修后的故障率进行预测的方法,为后续的设备状态检修决策优化提供科学依据。以变压器为例,对本体套,因此,设备健康指数的获取涉及到设备基础状态量的采集和评估。状态检修决策中的电气设备故障率推算侯健原稿。摘要关于电气设备的故障率,般是通过长期对设备实际运行状况进行记录,对所得数据进行统计分析而得到的。在数据量少或完状态检修决策中的电气设备故障率推算侯健原稿备以及已经完成检修的设备,是不能完全通过数据统计分析的方法来获得它们的故障率,需要另辟方法对设备故障率进行预测。本文提出对设备当前状态下的故障率以及设备检修后的故障率进行预测的方法,为后续的设备状态检修决策优化提供科学依是不能完全通过数据统计分析的方法来获得它们的故障率,需要另辟方法对设备故障率进行预测。本文提出对设备当前状态下的故障率以及设备检修后的故障率进行预测的方法......”。

6、“.....以变压器为例,对本体套和设备故障率的统计数据如表所示,则可通过反演计算获取比例系数和曲率系数。表为华东地区变压器年与年基于健康指数的分类统计数据。摘要关于电气设备的故障率,般是通过长期对设备实际运行状况进行记录,对所得数据进行统计分故障期,以及耗损故障期个阶段。在指数分布中,由于故障率为常数,只能描述浴盆曲线的偶然故障期阶段而威布尔分布具有形状参数,在数据拟合上极具弹性,可全面地描述浴盆曲线的各个阶段。本文将采用威布尔分布对设备故障率曲线进行拟值上升,设备故障率也随之上升,且具有如式所示的指数关系其中,为设备故障率为比例系数为曲率系数,依据所收集信息的完整程度,选取相应的数值为设备健康指数,数值范围为。只要具备年以上的设备健康指数组合和筛选,得到电网可能的检修方案集合然后采用证据理论建立决策模型,得到电网检修的最终决策结果......”。

7、“.....并未将设备故障率与运管冷却系统分接开关非电量保护装置等部件分别进行评估。若所有部件状态均为正常,则设备状态定义为正常,其健康指数是各部件扣分值乘以权重累加所得若设备中有些部件处于非正常状态注意状态异常状态严重状态,则以该设备劣化最严重的部缺乏统计数据的情况下,用这种方法得到的故障率可信度极低,并且由于用此方法得到的设备故障率是基于事后的统计数据分析得出的,因此在进行设备状态检修决策的优化过程中,对于根据状态检测信息需要待检修的设备以及已经完成检修的设备,因此,设备健康指数的获取涉及到设备基础状态量的采集和评估。状态检修决策中的电气设备故障率推算侯健原稿。基于威布尔分布的故障率曲线设备故障率函数的参数设置与设备故障分布形式密切相关,不同的故障分布形式,对应的故障率函数合......”。

8、“.....设备通常由多个部件组成,每个部件的运行状态往往由若干状态量共同决定状态检修决策中的电气设备故障率推算侯健原稿是不能完全通过数据统计分析的方法来获得它们的故障率,需要另辟方法对设备故障率进行预测。本文提出对设备当前状态下的故障率以及设备检修后的故障率进行预测的方法,为后续的设备状态检修决策优化提供科学依据。以变压器为例,对本体套障率函数的具体表达式不同。在可靠性工程中,常用的设备故障分布形式有指数分布正态分布伽玛分布以及威布尔分布等,其中指数分布和威布尔分布应用最为广泛。大部分电气设备故障率随时间变化的曲线为经典的浴盆曲线,大致分为早期故障期偶缺乏统计数据的情况下,用这种方法得到的故障率可信度极低,并且由于用此方法得到的设备故障率是基于事后的统计数据分析得出的......”。

9、“.....对于根据状态检测信息需要待检修的设备以及已经完成检修的设备,进行组合和筛选,得到电网可能的检修方案集合然后采用证据理论建立决策模型,得到电网检修的最终决策结果。状态检修后的设备故障率推断上节提出的基于健康指数的设备故障率推算方法是以设备当前实际状态为基础的,并未将设备故障率依据此故障率在对应的威布尔分布曲线上查得对应的运行年数,即为设备在该时刻的实际役龄。设备的实际役龄反映了设备当前的运行情况。以设备的实际役龄为起点,利用威布尔分布曲线,就能以相对较小的误差预测设备的故障率。实际役龄则与设备的实际性能相关。由于设备在运行过程中需要经历保养维护以及不良工况等外界干扰,因此,实际役龄往往与名义役龄不相符。利用节中建立的基于威布尔分布的设备故障率函数,可以方便地预测出设备在运行年份对应的故障率。但组合和筛选,得到电网可能的检修方案集合然后采用证据理论建立决策模型......”。