[发明专利]风电机组的故障率统计方法及系统

权利要求书

1.一种风电机组的故障率统计方法，其特征在于，包括：

根据预先建立的风电机组的故障树模型，对风电机组故障进行定性分析，以得到故障树的最小割集；

获取风电机组的故障时间序列信息；

根据所述故障时间序列信息，参考故障树模型的最小割集，建立故障分布函数模型；

根据风电机组的故障分布函数模型，计算风电机组故障的顶事件概率、概率重要度、结构重要度及关键重要度。

2.根据权利要求1所述的风电机组的故障率统计方法，其特征在于，根据所述故障时间序列信息，参考预先建立的风电机组的故障树模型，建立故障分布函数模型，包括：

计算各类故障的平均故障间隔时间MTBF；

将计算得到的MTBF按照故障事件分类；

计算各类故障事件的故障率；

根据各类故障事件的故障率，计算该类故障事件的故障分布函数，所述故障分布函数包括：故障密度函数、累计故障分布函数，及可靠度函数。

3.根据权利要求1所述的风电机组的故障率统计方法，其特征在于，计算风电机组故障的顶事件概率，包括：

当故障树的最小割集不相交的情况下，根据如下公式计算风电机组故障的顶事件概率：

其中，F_i(t)为底事件i的累计故障分布函数，P(t)为风电机组故障的顶事件概率。

4.根据权利要求1所述的风电机组的故障率统计方法，其特征在于，计算风电机组故障的顶事件概率，包括：

当故障树的最小割集相交的情况下，根据如下公式计算风电机组故障的顶事件概率：

5.根据权利要求1所述的风电机组的故障率统计方法，其特征在于，计算风电机组故障的概率重要度，包括：

根据如下公式计算风电机组故障的概率重要度：

其中，P(x₁,x₂,…,x_n-1,x_n)为顶事件发生的概率，i＝1,2,…,n-1,n。

6.根据权利要求1所述的风电机组的故障率统计方法，其特征在于，计算风电机组故障的结构重要度，包括：

根据如下公式计算风电机组故障的结构重要度：

其中，为结构函数，Σ为取值为0或1的所有结果求和，i＝1,2,…,n-1,n。

7.根据权利要求1所述的风电机组的故障率统计方法，其特征在于，计算风电机故障的关键重要度，包括：

根据如下公式计算风电机组故障的关键重要度：

其中，P(x₁,x₂,…,x_n)为顶事件发生的概率。

8.根据权利要求1所述的风电机组的故障率统计方法，其特征在于，还包括：

建立风电机组故障的故障树模型。

9.根据权利要求8所述的风电机组的故障率统计方法，其特征在于，建立风电机组故障的故障树模型，包括：

获取原始的风电机组故障数据；

对故障数据的故障原因进行分析，并根据分析结果建立风电机组故障的故障树模型。

10.一种风电机组的故障率统计系统，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现根据权利要求1至9任意一项所述的风电机组的故障率统计方法。