[发明专利]一种动态评估变压器设备状态的评价方法及输变电设备在审
申请号: | 201611225384.2 | 申请日: | 2016-12-27 |
公开(公告)号: | CN107025514A | 公开(公告)日: | 2017-08-08 |
发明(设计)人: | 黄良;高正浩;曹洪;赵立进;邓琨;温启良;张渊渊;许德成 | 申请(专利权)人: | 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06;G06F17/30 |
代理公司: | 深圳市顺天达专利商标代理有限公司44217 | 代理人: | 郭伟刚 |
地址: | 550002*** | 国省代码: | 贵州;52 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 动态 评估 变压器 设备 状态 评价 方法 变电 | ||
技术领域
本发明涉及电力信息化技术领域,更具体地,涉及一种动态评估变压器设备状态的评价方法及输变电设备。
背景技术
目前电网公司普遍开展了输变电主要设备的状态评价工作,评价方法主要是利用以往的设备管理经验、专业知识和具体的企业管理要求,梳理出一组能够最终表征设备状态好坏的“量”,也叫状态量。这些状态量以可测量、可观察到为标准。比如对于变压器的评价,以其绝缘油中关键组分的气体含量为一个状态量,该状态量可通过绝缘油的组分试验获得。设备状态量的多少与设备规模的大小、组成的复杂性有关。变压器因其结构的复杂性,共有7大类, 139个状态量。然后再对这些状态量定义其重要度,当前主要以专家经验为主,根据一个状态量对设备最终状态的重要程度的不同,将状态量的重要度划分为 1、2、3、4,四个等级,并且固定不变。
该种评价方法存在着明显的缺陷。首先,状态量的重要度没有按照实际的数据变化的情况进行及时的调整,而是固定不变,过度强调了经验的作用,隐含了主观判断偏差的风险,没法有效的反映实际的情况;其次,该方法没有考虑状态量的修正因素,包括状态量数据可测量的难易程度、是否存在其他约束性规则等问题,例如当前使用的状态量中,有一些是在运行中的设备明确无法测量到的,只有等到设备返厂或者解体检查后才可以测量到。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于,针对原有评价方法过度强调经验的作用,隐含了主观判断偏差的风险,没法有效的反映实际情况,以及没有考虑状态量的修正因素等缺点,提供一种有效改善电网公司设备状态评价及时性、准确性和客观性的动态评估变压器设备状态的评价方法及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:提供一种动态评估变压器设备状态的评价方法,包括以下步骤:
S1、统计变压器设备的每个状态量的历史数据;
S2、基于每个所述状态量的历史数据,使用随机森林算法计算每个所述状态量的重要度;
S3、将每个所述状态量的重要度按照修正因素的量化值进行修正,再将修正后的状态量重要度离散化,转换成预先设定的参数,通过参数反映每个所述状态量的重要度等级;
S4、基于状态评价方法,根据每个所述状态量的重要度等级对变压器设备进行状态评估,确定设备的实时状态;
S5、把步骤S4中状态评价方法中的每个所述状态量的重要度等级作为历史数据,并重复步骤S1、S2、S3和S4,实现所述评价方法的自我优化和动态评估。
优选地,在步骤S1中,所述历史数据包括所属设备类别、状态量名称、状态量原始重要度、扣分次数、劣化等级以及劣化次数。
优选地,在步骤S2中,所述随机森林算法是一个包含多个决策树的分类算法。
优选地,步骤S2还包括以下子步骤:
S21、将每个所述状态量的历史数据作为所述随机森林算法中的输入值,基于所述随机森林算法对状态量的重要度进行分类计算;
S22、基于平均精度下降(Mean Decrease Accuracy)算法计算每个所述状态量的重要度;
S23、根据每个所述状态量的重要度选择出至少两个代表性状态量。
优选地,在步骤S3中,所述修正因素包括获取每个所述状态量的难易程度,所述难易程度分为容易、困难和无法获取三个类别;所述预先设定的参数越大则对应的状态量重要度越高,所述预先设定的参数为1、2、3和4。
本发明还提供一种输变电设备,包括以上所述的动态评估变压器设备状态的评价方法中的变压器设备。
本发明还提供一种动态评估变压器设备状态的评价系统,包括:
统计模块,用于统计变压器设备的每个状态量的历史数据;
计算模块,用于基于每个所述状态量的历史数据,使用随机森林算法计算每个所述状态量的重要度;
修正模块,用于将每个所述状态量的重要度按照修正因素的量化值进行修正,再将修正后的状态量重要度离散化,转换成预先设定的参数,通过参数反映每个所述状态量的重要度等级;
评价模块,用于基于状态评价方法,根据每个所述状态量的重要度等级对变压器设备进行状态评估,确定设备的实时状态;
优化模块,用于把步骤S4中状态评价方法中的每个所述状态量的重要度等级作为历史数据,并重复步骤S1、S2、S3和S4,实现所述评价方法的自我优化和动态评估。
优选地,在所述统计模块中,所述历史数据包括所属设备类别、状态量名称、状态量原始重要度、扣分次数、劣化等级以及劣化次数。
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