【摘 要】
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智能电表作为高级计量体系和智能电网的基础设施已伴随着智能电网的发展得到广泛应用,其运行可靠性极大地影响着计量公平和电网的安全稳定运行,合理评估智能电表可靠性对其周期检定、轮换工作具有指导意义。但目前针对智能电表可靠性模型优选的研究不多,现场数据未能在可靠性评估中得到充分利用,且融合多源数据的可靠评估方法未考虑到截尾样本的情形。针对上述问题,在获得可处理为定时截尾数据的现场数据和定时截尾加速寿命试验
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智能电表作为高级计量体系和智能电网的基础设施已伴随着智能电网的发展得到广泛应用,其运行可靠性极大地影响着计量公平和电网的安全稳定运行,合理评估智能电表可靠性对其周期检定、轮换工作具有指导意义。但目前针对智能电表可靠性模型优选的研究不多,现场数据未能在可靠性评估中得到充分利用,且融合多源数据的可靠评估方法未考虑到截尾样本的情形。针对上述问题,在获得可处理为定时截尾数据的现场数据和定时截尾加速寿命试验数据的基础上,本文研究了智能电表的可靠性模型优选与可靠性评估,具体内容包括:（1）结合智能电表的特点分析了备选可靠性模型,根据智能电表可靠性数据来源及其数据特点给出了相应的数据预处理方法,最后分析了两种基于数据融合的智能电表可靠性评估方法的原理及其适用情形。（2）结合信息论与差分进化算法对智能电表的可靠性模型进行优选:针对截尾样本下可靠性模型参数的极大似然估计难以求解的问题,采用差分进化算法进行求解后,计算Akaike信息准则优选了对数正态分布作为该批次智能电表的可靠性模型,结果表明相较于秩回归与拟合优度结合的方法,本文方法所得结果不受累积失效概率估计式的影响。（3）融合现场数据和加速寿命试验数据提高智能电表可靠性评估的准确度:在结合最大熵与Bootstrap方法分析现场数据获得先验分布的基础上,基于贝叶斯方法融合加速寿命试验数据对智能电表的可靠性进行评估,结果表明本文方法所得结果能在缺少现场数据的时段利用加速寿命试验数据对可靠度进行修正的同时,仍对现场数据保有较好的拟合效果,且评估的准确度相较于单一数据源的结果得到提高。本文的研究对于在截尾数据下优选智能电表可靠性模型、融合不同数据源获得更加准确的智能电表可靠性评估结果有参考价值,可用于指导智能电表的轮换与检修工作。
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