[发明专利]一种改进型灰色马尔可夫模型的电力设备故障预测方法

权利要求书

1.一种改进型灰色马尔可夫模型的电力设备故障预测方法，其特征在于包括：

对电力设备执行原始数据收集；

根据原始数据中的故障间隔数据执行先验性级比检验；

在通过先验性级比检验的情况下，直接建立GM(1,1)灰色模型；在未通过先验性级比检验的情况下，先执行原始数据变换然后建立GM(1,1)灰色模型；

根据马尔可夫链性质，基于GM(1,1)灰色模型确定初始的预测值，进行状态划分并建立状态转移矩阵，得到马尔可夫预测模型；

根据马尔可夫预测模型获取改进型的马尔可夫预测模型，并且通过运用改进型的马尔可夫预测模型对灰色模型的计算结果进行修正，得到最终的预测值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于还包括：采用相对误差法对最终的预测值的精度进行判定。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据原始数据中的故障间隔数据执行先验性级比检验包括：

设定x⁽⁰⁾＝[x⁽⁰⁾(1)，x⁽⁰⁾(2)，…，x⁽⁰⁾(n)]为原始故障数据列，σ⁽⁰⁾为x⁽⁰⁾的级比，即

σ(0)(k)=x(0)(k-1)x(0)(k);]]>

进而得到原始数据的级比序列σ⁽⁰⁾＝(σ⁽⁰⁾(2)，σ⁽⁰⁾(3)，...，σ⁽⁰⁾(n))；

判断原始数据的序列是否处于在级比的范围内。