电力电缆故障信息的深层次挖掘可提高对电缆故障影响因素的分析。因此,针对某供电公司10 k V电力电缆故障数据,运用统计学模型—Cox比例风险模型,定量分析了电缆故障影响因素,用以指导电缆采购、施工、运行和维护。为确保数据分析的准确...电力电缆故障信息的深层次挖掘可提高对电缆故障影响因素的分析。因此,针对某供电公司10 k V电力电缆故障数据,运用统计学模型—Cox比例风险模型,定量分析了电缆故障影响因素,用以指导电缆采购、施工、运行和维护。为确保数据分析的准确性,提出了电缆数据预处理原则,探讨了合适的样本量大小。运用Cox比例风险模型对电缆故障影响因素进行单因素分析;运用Logistic回归模型确定了电缆故障影响因素类别,并统计计算了各电缆故障影响因素对应的电缆故障率,确定了各影响因素组成元素的相对危险程度,最终证明了Cox比例风险模型分析结果的正确性。结果表明:本体生产厂家M1、附件生产厂家N1、施工单位I3对应的电缆故障率最高分别为0.33、0.29、0.218,企业在进行电缆采购、施工、维护时应着重关注这3家单位。展开更多
文摘电力电缆故障信息的深层次挖掘可提高对电缆故障影响因素的分析。因此,针对某供电公司10 k V电力电缆故障数据,运用统计学模型—Cox比例风险模型,定量分析了电缆故障影响因素,用以指导电缆采购、施工、运行和维护。为确保数据分析的准确性,提出了电缆数据预处理原则,探讨了合适的样本量大小。运用Cox比例风险模型对电缆故障影响因素进行单因素分析;运用Logistic回归模型确定了电缆故障影响因素类别,并统计计算了各电缆故障影响因素对应的电缆故障率,确定了各影响因素组成元素的相对危险程度,最终证明了Cox比例风险模型分析结果的正确性。结果表明:本体生产厂家M1、附件生产厂家N1、施工单位I3对应的电缆故障率最高分别为0.33、0.29、0.218,企业在进行电缆采购、施工、维护时应着重关注这3家单位。
