基于小波变换和ARMA模型的电力设备故障率预测方法

• 作者: 冯明 李莉 熊炜 邹晓松 齐可延
• 来源期刊: 贵州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电力设备 故障率预测 小波变换 ARMA模型
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 工程科学研究及应用 -- 电工?电子?计算机技术
• 页码范围: 49-51,63
• 页数: 4页
• 分类号: TM726
• 字数: 1810字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2016.04.10

摘要

针对电力设备故障率具有时变性、随机性、隐含周期性等特点，预测难度大。本文采用基于小波变换和ARMA模型的电力设备故障率预测方法，对原始数据预处理后采用Dau-bechies小波进行分解和重构，获得各尺度域上的小波系数；分别对各尺度域上的小波系数进行ARMA建模、预测和整合，生成故障率预测数据。将预测结果与ARMA模型预测结果和实际结果进行对比和误差分析，结果说明，基于小波变换-ARMA模型的预测方法具有较高的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李莉		5	17	2.0	4.0
2	熊炜	贵州大学电气工程学院	48	191	8.0	12.0
3	邹晓松	贵州大学电气工程学院	38	116	6.0	9.0
4	齐可延	贵州大学电气工程学院	4	6	2.0	2.0
5	冯明	贵州大学电气工程学院	2	4	2.0	2.0