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電網(wǎng)設備的故障率分析是電網(wǎng)風(fēng)險預警和運行評估的基礎和關(guān)鍵，而電網(wǎng)設備多種故障因素與綜合故障率的非線(xiàn)性權重關(guān)系的評估決定了故障率分析的準確度，為充分利用歷史故障信息數據以準確評估多故障因素與綜合故障率的權重關(guān)系，本文提出一種基于極限學(xué)習機（ELM）和遷移學(xué)習的電網(wǎng)設備多因素綜合故障率分析方法。設計了多源歷史故障信息統計體系，構建電網(wǎng)設備故障分析樣本數據庫；將自身、過(guò)載、惡劣天氣等作為主要故障因素，通過(guò)機器學(xué)習ELM算法分析故障因素與綜合故障率的權重關(guān)系，并利用多個(gè)強相關(guān)樣本集的有效遷移提高機器學(xué)習的準確度，通過(guò)ELM結合遷移學(xué)習算法克服了電網(wǎng)設備綜合故障率分析中樣本數量少且統計周期長(cháng)的難題，在充分利用歷史故障信息的同時(shí)實(shí)現設備綜合故障率的準確評估，為風(fēng)險評估和檢修安排提高可靠的數據支撐。最后通過(guò)實(shí)際電網(wǎng)運行數據驗證了所提方法的可行性和準確性。