【摘 要】
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智能电能表作为我国智能电网建设中的终端设备,其性能是否可靠直接关系到电网计量的准确性。我国是一个多气候多环境的国家,不同地理位置经纬跨度大,由此造成了在不同环境下同种智能电能表的不同性能表现。针对典型环境应力下智能电能表故障率数据中样本信息量少、不易挖掘等问题,本文建立一种基于贝叶斯权重肖维纳K最近邻（Weight Chauvenet K-nearest-neighbor,WCK）层次威布尔艾林模
【基金项目】
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湖南大学与中科院的校企合作项目—《智能电能表仿真模型及典型环境下可靠性预测研究》；
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智能电能表作为我国智能电网建设中的终端设备,其性能是否可靠直接关系到电网计量的准确性。我国是一个多气候多环境的国家,不同地理位置经纬跨度大,由此造成了在不同环境下同种智能电能表的不同性能表现。针对典型环境应力下智能电能表故障率数据中样本信息量少、不易挖掘等问题,本文建立一种基于贝叶斯权重肖维纳K最近邻（Weight Chauvenet K-nearest-neighbor,WCK）层次威布尔艾林模型（Hierarchical Weibull Erying Model,HWEM）的智能电能表故障率预估模型。采用模型定量分析各环境应力及时间应力对智能电能表故障率影响的程度,预估智能电能表的运行状态,为探究智能电能表精准更换预警策略提供一种新的可靠性分析方法。本文首先介绍研究典型环境下智能电能表可靠性的背景与意义,总结可靠性研究方法的国内外现状,进而分析智能电能表可靠性研究的国内外现状,为典型环境下智能电能表可靠性评估体系奠定理论基础;其次,介绍智能电能表的基本功能、模块结构,引出智能电能表在典型环境下的故障机理与环境因子的关系,初步确定本文研究的环境因子;然后,对智能电能表故障率数据进行剖析,分析出故障率数据中存在异常值,利用K最邻近（K Nearest Neighbor,KNN）异常值检测算法对其进行甄别;针对传统KNN算法对异常值检测误差较大的问题,引入肖维纳准则和CH（Calinski Harabasz,CH）聚类评价标准双重检验准则,提高故障率数据中异常值判别的精准性,同时将WCK算法中每个数据点特有的WCK分数通过权重联系函数进行权值处理,充分挖掘故障率数据中潜在的信息;接着,利用相关性分析原理确立本文研究的环境因子,通过贝叶斯理论与层次广义线性回归模型良好的兼容性,将环境因子和故障率数据进行耦合,共同建立智能电能表威布尔-艾林分层贝叶斯模型,通过对数据分布的多维分析,选择最优的先验分布;最后利用马尔科夫蒙特卡洛方法对模型参数的后验条件分布进行采样与求解,得到后验参数及置信区间估计,得出各环境应力及时间应力对故障率的影响程度,利用可靠度计算公式,经过十年时间,预估出智能电能表可靠度为90%。实验结果表明,相比维纳过程、高斯过程等智能电能表故障率预估模型,本文提出的WCK-HWEM分层贝叶斯模型更加能够反映极端环境下智能电能表故障率随时间的变化趋势。
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