[发明专利]主变个体缺陷概率预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统领域，特别是涉及一种主变个体缺陷概率预测方法。

背景技术

随着社会经济与文化生活的不断发展和进步，城市对电力的依赖越来越重，没有了电力供应，整个城市的交通、生产、生活就会陷入瘫痪，其破坏程度、造成的恐慌与巨大损失难以估计。电力设备是电网运行、确保电力供应的基础，电网的可靠供电和高效运行都是建立在电力设备健康可靠运行的前提下，电力设备的缺陷检测作为提高设备可靠性和可用性的重要手段，是电网油浸式主变压器设备管理的重点领域。

对于电力设备中的各类缺陷，需要尽早发现、及时消除，避免缺陷发展为故障，造成电网停电等大规模的损失。在掌握了不同电力设备的缺陷率情况后，运维人员就可以根据不同类设备间的缺陷率情况差异，有针对性的进行重点巡视和维护，避免设备缺陷发展为设备故障。另外，基于设备缺陷率信息，生产部门可以制定生产人员计划和备件需求。

传统的主变压器的缺陷率检测方法都是针对主变总体缺陷率的检测，其具体步骤包括如下：将某一批设备作为样本，提取作为样本的油浸式主变压器的设备属性；建立所述设备属性对设备缺陷率的评价函数，通过比较各个所述设备属性对于所述评价函数取值的相关性权重，从所述设备属性中提取关键属性；通过回归算法，对所述关键属性与设备缺陷率的检测结果组成的数据集进行训练，生成所述关键属性与设备缺陷率的回归模型；获取待测油浸式主变压器的关键属性并将其代入所述回归模型，获取所述待测油浸式主变压器的缺陷率。

然而，上述传统方法是基于对主变总体缺陷率进行检测，得到的结果是特定的某一批设备里发生缺陷的设备数量占比，也就是说根据现有这批设备的属性参数，最终得到未来这批设备里可能发生缺陷的设备数量占总数量的比例。采用这种方法有一个很大的缺点在于，得到未来这批设备里可能发生缺陷的设备数量占总数量的比例（例如这批设备里有80%的主变明年可能发生缺陷），并不能帮助现场工作人员确认到底这批设备里需要检修的是具体哪一台，即无法得知每一台主变压器在未来一段确定的时期内出现缺陷的概率，无法有效指导设备巡视工作的开展。

发明内容

基于此，本发明提供一种主变个体缺陷概率预测方法，能够得到每一台主变压器在未来一段确定的时期内出现缺陷的概率。

为实现上述目的，本发明采用如下方案：

一种主变个体缺陷概率预测方法，包括以下步骤：

获取模型输入变量；

计算各模型输入变量的WOE值和IV值；

根据所述WOE值和IV值对各模型输入变量进行交互式分组；

根据交互式分组后的数据以及预先建立的预测模型得到主变个体缺陷概率。

由以上方案可以看出，本发明的一种主变个体缺陷概率预测方法，通过计算各模型输入变量的WOE值和IV值并进行交互式分组，然后在交互式分组的基础上采用预先建立的预测模型得到主变个体缺陷概率。在掌握了不同设备主变的缺陷概率情况后，运维人员就可以根据不同类设备间的缺陷率情况差异，有针对性的进行重点巡视和维护，避免设备缺陷发展为设备故障；另外，基于设备缺陷概率信息，生产部门可以制定生产人员和备件需求计划。本发明通过对主变个体缺陷概率的预测，能对主变在未来一段确定的时期内出现缺陷的概率有相对确切的把握，从而提高了缺陷发现和预防工作的科学性和可靠性，提高工作的针对性和准确性，在保障设备安全的情况下降低设备巡视的频率，提高了电网生产和运行的效率。

附图说明

图1为本发明实施例中一种主变个体缺陷概率预测方法的流程示意图；

图2为本发明实施例中缺陷概率预测评分卡示意图；

图3为本发明一实施例中对模型进行评估所得结果示意图；

图4为本发明另一实施例中对模型进行评估所得结果示意图。

具体实施方式

下面结合附图以及具体的实施例，对本发明的技术方案作进一步的描述。

参见图1所示，一种主变个体缺陷概率预测方法，包括以下步骤：