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摘要
针对大规模设备检修决策问题,提出了基于谱聚类算法的多因素设备分区检修模型。首先考虑设备健康指数、设备故障水平、设备价值、社会影响、设备地位等多方面因素建立了设备检修指标的样本空间;然后通过Euclidean距离构造设备相似度矩阵;以设备相似度矩阵的Laplace矩阵相对特征值差自动确定设备分区检修数目,以Laplace矩阵特征向量为依据,确定设备分区检修方案;最后根据以上检修思路,以江西某市级电网为例进行验证。算例结果表明,所提出的谱聚类算法将Laplace矩阵特征向量分别映射到2维和3维向量空间,当相对特征值差处于峰值时,设备检修分区数目为3,故可将设备划分为3个检修分区,从而达到大规模设备分区检修的效果;此外,非规格化Laplace矩阵和规格化Laplace矩阵的分区相关系数分别为0.842 3和0.842 5,说明规格化Laplace矩阵的检修分区效果更好,验证了该算法的有效性。
- 出版日期2017
- 单位国网上饶供电公司; 南昌大学信息工程学院
