摘要：电力设备的健康状态评估能降低设备检修的盲目性。针对目前断路器状态评估中存在的相邻状态分界点附近状态划分模糊性较高的问题,设计了一种可拓灰云聚类且考虑状态区间范围差异断路器状态评估方法。该方法以可拓云理论和灰云聚类函数作为基本理论框架,采用不同的约束范围构造最优云熵,同时将状态区间范围差异一同考虑。以某变电所真空断路器为例:预警状态下,"3En"规则构造云熵为0.671 2,"50%关联度"规则构造云熵为0.577 6,构造最优云熵为0.612 7,该方法将其整体判定为预警状态,同其他评估方法结果一致,但其隶属度上的反映更精准。实例结果分析表明,它能有效的处理断路器状态评估中的不确定性因素,具备一定的可行性与准确性。

摘要：电力设备状态评估是状态检修的关键一环。为了解决电力设备健康状态评估结果准确性不高这一问题,该文设计了一种基于最优云熵-灰云证据的中高压断路器健康状态评估方法,该方法以云模型和证据理论为基本理论框架。选取适当的定性和定量评价指标建立综合评估体系;在灰云模型的基础上引入最优云熵,结合大数定理对所得隶属度进行二次处理最终确定状态区间隶属度,并将其作为证据理论的基本信度分配(Basic Probability Assignment,BPA);利用不确定系数对BPA进行二次更新;通过改进证据融合规则进行证据融合,所得结果转化为相应的健康指数使评估结果更为直观。实例分析表明,该方法能很好地处理评价过程中的模糊性及随机性,具有一定的参考价值。