文档名：考虑多因素的大规模设备分区检修决策
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说明,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二维和三维向量空间,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,同时算例还表明非规格化Laplace矩阵和规格化Laplace矩阵的分区相关系数为0.8423和0.8425,说明规格化Laplace矩阵的检修分区效果更好,验证本文算法的有效性.
作者：谢义苗何乐彰余接永
作者单位：国网上饶供电公司,江西上饶,334000
母体文献：2017年江西省电机工程学会年会论文集
会议名称：2017年江西省电机工程学会年会
会议时间：2018年3月1日
会议地点：南昌
主办单位：江西省电机工程学会
语种：chi
分类号：TG1R1
关键词：供电公司 大规模设备 检修决策 Laplace矩阵 特征向量
在线出版日期：2021年12月15日
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