[发明专利]一种基于逻辑回归的高压电器运行质量评估方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于逻辑回归的高压电器运行质量评估方法，其包括以下步骤：步骤1、收集各厂家生产的高压电器设备的原始缺陷数据；步骤2、对所述原始缺陷数据进行赋值转换和清理；步骤3、根据二次缺陷数据构建逻辑回归模型，步骤4、计算关联度系数值；步骤5、依据所述关联度系数对高压电器设备生产厂家生产的高压电器设备运行质量进行评估。本发明还公开了一种基于逻辑回归的高压电器运行质量评估系统。本发明在全面反映高压电器运行状态的基础上，通过构建逻辑回归模型，从各零散点中挖掘数据发展规律，得到高压电器运行性能结果，为巡检计划的制定和安排提供科学且实用的依据。

主权项

一种基于逻辑回归的高压电器运行质量评估方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤1、收集各厂家生产的高压电器设备的原始缺陷数据；步骤2、对所述原始缺陷数据进行赋值转换和清理，以获取二次缺陷数据，所述二次缺陷数据包括高压电器设备生产厂家数据集合F₁、高压电器设备投运时间T₁、高压电器设备缺陷等级C₁；步骤3、根据二次数据构建逻辑回归模型，其包括以下步骤：步骤31、将高压电器设备生产厂家数据集合F₁作为逻辑回归模型中的独立变量向量x′＝(x₁,x₂,x_i,x_n)：x′＝F₁＝{f₁,f₂,f_i,f_n}其中，x_i为独立变量向量x′中的第i个元素，f_i为高压电器设备生产厂家数据集合F₁中第i个生产厂家；步骤32、将高压电器设备缺陷等级C₁作为逻辑回归模型中的因变量向量y′＝(y₁,y₂,y₃)：y′＝c_j＝{c₁,c₂,c₃}其中，c_j高压电器设备缺陷等级C1中第j个缺陷等级，j＝{1,2,3}，c₁为一般缺陷，c₂为重大缺陷，c₃为紧急缺陷；步骤4、根据各高压电器设备生产厂家发生各等级缺陷的概率：$P(c_j=1|f_i)=\mathrm{\π}\left(f_i\right)=\frac{1}{(1+e^{-g\left(f_i\right)})}$和各高压电器设备生产厂家不发生缺陷的概率：$P(c_j=0|f_i)=1-P(c_j=1|f_i)=1-\mathrm{\π}\left(f_i\right)=\frac{1}{e^{g\left(f_i\right)}}$可得事件的发生比：$\frac{P(c_i=1|f_i)}{P(c_i=0|f_i)}=e^{g\left(f_i\right)}$又因为：g(f_i)＝β₀+β₁*f₁+β₂*f₂+…+β_i*f_i+…+β_n*f_n所以对事件的发生比取对数，得到线性函数：$\log e^{g\left(f_i\right)}={\mathrm{\β}}_0+{\mathrm{\β}}_1*f_1+{\mathrm{\β}}_2*f_2+...+{\mathrm{\β}}_i*f_i+...+{\mathrm{\β}}_n*f_n$其中，c_j＝1时，表示y′中所代表的缺陷状态为真，反之，c_j＝0时，表示y′中所代表的缺陷状态为假，P(c_j＝1|f_i)表示第i个生产厂家中第j个缺陷等级为真的概率，P(c_j＝0|f_i)表示第i个生产厂家中第j个缺陷等级为真的概率为假的概率，π(f_i)表示第i个生产厂家存在缺陷的概率；g(f_i)表示第i个生产厂家中二次数据项回归而成的系数函数；β₀为截距，β_i为第i个生产厂家f_i与缺陷等级c_j之间的关联度系数；步骤5、依据所述关联度系数对高压电器设备生产厂家生产的高压电器设备运行质量进行评估，当某一高压电器设备生产厂家与某一缺陷等级的关联度系数值大于0且越大时，则该高压电器设备生产厂家生产的高压电器设备发生该缺陷等级的危险可能性越大；反之，当某一高压电器设备生产厂家与某一缺陷等级的关联度系数值小于0且越小时，则该高压电器设备生产厂家生产的高压电器设备发生该缺陷等级的危险可能性越小。