Markov 可靠系统的瞬时失效、维修与迁移速率：风电场应用

故障发生率 (Rate of Occurrence of Failures, ROCOF) 是评估系统随时间性能的常用指标，但未能充分揭示系统的瞬时行为。本文引入新型指标来补充 ROCOF，为Markov系统的可靠性提供更全面的理解，尤其适用于风电场等实际场景。我们定义维修发生率 (Rate of Occurrence of Repairs, ROCOR)，量化系统从失效向工作状态迁移的瞬时倾向；定义不发生率 (Rate of Inoccurrence, ROI)，衡量系统在当前状态子集 (工作或失效) 中维持原状且不迁移出的倾向。我们推导了Markov系统计算这些速率的显式表达式。进一步提出总迁移速率 (Total Mobility Rate, TMR)，将这些个体速率整合，捕捉系统整体动态活跃性。通过对大型风电场的实际应用案例，展示了这些新指标的实用性。风电场研究结果表明，ROCOR、ROI 与 TMR 结合 ROCOF 使用，可揭示仅凭 Weibull 参数或 ROCOF 难以辨识的细致运行动力学与可靠性特征。这些指标能够区分风格长期风力轮廓相似的场址，辨识不同“可靠性逻辑”，如基于稳存驱动或基于迁移驱动的行为。这种丰富的时变视角为维护安排、运行策略及风险评估提供宝贵信息，最终提升管理复杂系统的能力。