电缆故障与在线监测数据的统计模型分析
电力电缆在运行过程中，由于电缆质量问题以及安装和维护不当，会使电缆产生缺陷，进而发生故障。当缺乏对故障数据的系统分析时，很难从历史故障数据中挖掘出有用的信息用于指导电力电缆的维修更换。为预测电缆故障率，本文建屯了Weibull分布和Crow-AMSAA模型分析电缆故障数据：通过建立比例风险模型(Proportional Hazard Model)分析在线监测数据以评估电缆的运行状态，给出优化的电缆维修更换建议。对比Weibull分布和Crow-AMSAA模型的分析结果发现，Weibull分布可以同时分析两种故障数据类型，即火效时间类型与累积故障数和累积故障时间类型，而Crow-AMSAA模型只能用十分析累积故障数和累积故障时间类型。当故障数据样本较小时，Weibull分布的分析结果相对准确。
电力电缆 故障分析 在线监测系统 数据处理
唐泽洋 靖小平 姜伟 周承科 姚帅 喻剑辉 周文俊
武汉大学电气工程学院，武汉 430072 武汉供电公司，武汉 430013
国内会议
江西赣州
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362-368
2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）