CN103325072A - 一种配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法，包括如下步骤：（1）信息收集；（2）确定状态评价周期为M个月；（3）判断是否到所述状态评价周期，若是则进行步骤（4），否则返回步骤（1）；（4）进行设备的状态评价；（5）进行状态检修模糊决策；（6）根据决策的结果进行设备检修；（7）对设备检修的效果进行评价、备案，并返回步骤（1）进行下一个循环。本发明提出了一种智能电网配电和用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法，来合理安排检修计划和项目，优化设备的性能，优化检修资源，提高检修效率和运行可靠性。

Description

一种配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法

技术领域

本发明属于电力系统配电、用电及电网运行管理领域，具体涉及一种配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法。

背景技术

建设智能电网是国际电力工业积极应对未来挑战的共同选择，配电和用电系统是智能电网的重要组成部分。配电和用电系统中服务器设备包括PC服务器、刀片机或/和小型机，相当于其神经中枢，为了保障其安全可靠运行，对服务器开展设备状态检修非常必要。

按照故障发生的时间前后区分，设备检修分为故障检修和预防性检修，故障检修是故障事件发生后的检修，预防性检修是故障事件发生前的检修。预防性检修又分为定期检修（即计划检修）、基于可靠性的检修和状态检修（即预知性检修）。

在进行检修时，常出现维修过剩（即因状态很好而检修过剩）或维修不足（即因缺陷较多而检修不足）两个极端，较难保证及时性、有效性和经济性三者均衡优化。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明在应用于电力行业，服务于智能电网的基础上，提出一种配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法，解决了智能电网配电和用电系统中的服务器设备检修效率低和运行可靠性不高等问题，合理安排检修计划和项目，优化设备的性能，提高检修效率和运行可靠性。

本发明提供一种配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法，其改进之处在于，所述方法包括如下步骤：

（1）信息收集；

（2）确定状态评价周期为M个月；

（3）判断是否到所述状态评价周期（即目前距前次设备状态检修是否间隔M个月），若是则进行步骤（4），否则返回步骤（1）；

（4）进行设备的状态评价；

（5）进行状态检修模糊决策；

（6）根据决策的结果进行设备检修；

（7）对设备检修的效果进行评价、备案，并返回步骤（1）进行下一个循环。

其中，步骤（1）中，所述信息收集是指收集智能电网配电和用电系统中的每台服务器信息，包括原始资料、运行资料、维护测试资料及其他资料。

其中，所述原始资料包括静态数据和动态数据：

静态数据包括：待检修设备台账、技术手册与维护手册等原始资料和技术参数；

动态数据包括：日常运维过程中产生的巡视、检修、缺陷故障、版本升级记录、程序补丁和在线监测。

其中，所述运行资料包括故障记录数据、异常情况数据、巡视记录数据、历年缺陷数据及异常记录数据。

其中，所述维护测试资料包括维护报告、测试报告、试验报告、在线监测信息、有关反事故措施(简称反措)执行情况、设备技改及主要部件（例如硬盘、电源、内存、网卡）更换情况。

其中，所述其他资料包括：与该待检修设备同型/类设备的运行信息、性能优化信息、维护信息、参数配置调整信息、版本升级信息、缺陷信息、异常信息、故障信息和设备运行环境的变化信息。

其中，步骤（2）确定状态评价周期是指根据收集的智能电网配电和用电系统中的每台服务器信息，依据运行可靠性的要求，确定智能电网配电和用电系统中的服务器状态评价周期为M个月；

根据检修工作的时间约束（容许的检修时长和时段）和资源约束（容许的检修人、财、物消耗），M取0、1、3、6、9或12；

当信息收集的资料对比前个月异常项增加的情况下，减小M的取值；当对比前个月异常项减少或无异常项的情况下，增加M的取值或维持原M的取值。

其中，步骤（4）进行状态评价时，从技术指标(0到35分)、设备生命周期指标(0到13分)、供电系统指标(0到8分)、环境情况指标(0到10分)、安保运维指标(0到22分)和供应商指标(0到12分)进行状态评价，评价总分x(0到100分)由各分项评价的评分相加形成，即针对智能电网配电和用电系统中的某台服务器具体评分值x，评价总分x体现该台服务器的健康状况定量评估值，其中：

技术指标包括15项：各项指示灯状况(0到1分)、设备风扇运行正常与散热情况(0到3分)、基准周期内设备运行异常噪声(0到1分)、设备外部接口功能正常(0到1分)、设备操作系统所在分区硬盘预留空间(0到2分)、重要应用软件所在分区硬盘预留空间(0到2分)、端口故障情况(0到1分)、CPU基线值告警(0到2分)、CPU的平均值(0到5分)、内存基线值告警(0到2分)、内存平均值(0到5分)、连续运行时间(0到5分)、网管软件管理状态(0到3分)、端口总流量(0到1分)和端口总帧流量(0到1分)；

设备生命周期指标包括3项：设备折旧期(0到5分)、备件情况(0到5分)、是否在保或续保期内(0到3分)；

供电系统指标包括4项：设备运行电压及电流是否正常(0到1分)、是否有冗余电源(0到1分)、冗余电源是否独立供电(0到1分)和电源模块是否告警(0到5分)；

环境情况指标包括6项：环境温度(0到2分)、环境湿度(0到2分)、设备外观完好及安装位置清洁(0到1分)、设备网络连接线接口处是否标准/整洁/规范(0到2分)、设备安装牢固/无固定部件丢失/损坏情况(0到2分)和设备标识规范明了(0到1分)；

安保运维指标包括11项：原始资料(如技术手册，维护手册)齐备(0到1分)、历史维护文档周全(0到1分)、本年内设备主要部件故障次数(0到6分)、历史可用系数及年内可用系数(0到3分)、设备历次预警及故障指示正确(0到1分)、设备采用技术与架构等可适应业务管理需求(0到1分)、设备采取了相应的安全加固措施(0到2分)、现有硬件无冲突且应用部署合理且策略应用正确(0到1分)、故障处理相关文档周全(0到1分)、30天内未出现系统蓝屏/重启/内存溢出未查明原因异常(0到3分)、设备内系统及应用运行方式及备份还原策略正常(0到2分)；

供应商指标包括4项：厂商规模和知名度(0到3分)、维修的周期(0到3分)、提供备件的能力和速度(0到3分)、是否有现场服务(0到3分)。

其中，设备生命周期指标中的设备折旧期的评分标准为：

其中，安保运维指标中的历史可用系数A1及年内可用系数A2的评分标准为：

设历史可用系数评估分值x1、年内可用系数评估分值x2，则：

$x1=\left\{\begin{array}{cc}0,& A1<99\%\\ 1,& 99\%\&le;A1<99.25\%\\ 2,& 99.25\&le;A1<99.5\%\\ 3,& 99.5\%\&le;A1\end{array}\right.$

$x2=\left\{\begin{array}{cc}0,& A2<99\%\\ 1,& 99\%\&le;A2<99.35\%\\ 2,& 99.35\%\&le;A2<99.7\%\\ 3,& 99.7\%\&le;A2\end{array}\right.;$

则历史可用系数及年内可用系数的评估分值x3为：

$x3=\frac{x1+x2}{2}.$

其中，安保运维指标中的30天内未出现系统蓝屏/重启/内存溢出未查明原因异常的评分标准为：

以连续运行30天为尺度，未查明原因异常而同时出现系统蓝屏、重启和内存溢出等三者均出现则评估分值为0，未查明原因异常而出现系统蓝屏、重启和内存溢出等三者之二者则评估分值为1，未查明原因异常而出现系统蓝屏、重启和内存溢出等三者之一者则评估分值为2，未出现系统蓝屏、重启、内存溢出未查明原因异常则评估分值为3。

其中，步骤（5）进行状态检修模糊决策时，将状态检修类别划分A类、B类、C类和D类，根据智能电网配电和用电系统中的某台服务器具体评分值x(分)，从下述模糊隶属度函数进行设备状态检修模糊决策，其模糊隶属度函数f(x)为分段函数：

对应A类： $f{\left(x\right)}_A=\left\{\begin{array}{cc}1& ,0\&le;x<70\\ 0& ,70\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应B类： $f{\left(x\right)}_B=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<70\\ 1& ,70\&le;x<85\\ \frac{90-x}{5}& ,85\&le;x<90\\ 0& ,90\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应C类： $f{\left(x\right)}_C=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<85\\ \frac{x-85}{5}& ,85\&le;x<90\\ 1& ,90\&le;x<95\\ \frac{100-x}{5}& ,95\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应D类： $f{\left(x\right)}_D=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<95\\ \frac{x-95}{5}& ,95\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

针对智能电网配电和用电系统中的某台服务器评分值x，所述的设备状态检修模糊决策过程如下：

当0≤x＜70的情况下，f(x)_A＝1，且f(x)_B＝f(x)_C＝f(x)_D＝0，表明该台服务器的健康状况差，需更换，则执行A类检修项目；

当70≤x＜85的情况下，f(x)_B＝1，且f(x)_A＝f(x)_C＝f(x)_D＝0，表明该台服务器的健康状况趋势将变差，需维修类检修，则执行B类检修项目；

当85≤x＜90的情况下，

且f(x)_A＝f(x)_D＝0，表明该台服务器的健康状况趋势需要重点关注，需优化或维修类检修，则执行B类或/和C类检修项目；

当90≤x＜95的情况下，f(x)_C＝1，且f(x)_A＝f(x)_B＝f(x)_D＝0，表明该台服务器的健康状况基本正常，只需优化类检修，则执行C类检修项目；

当95≤x≤100的情况下，

且f(x)_A＝f(x)_B＝0，表明该台服务器的健康状况正常，只需优化或保养类检修，则执行C类和/或D类检修项目。

其中，步骤（6）根据决策的结果进行设备检修，其执行的项目内容包括：

对应A类，状态检修项目内容包括：

A.1、整体设备更换；

对应B类，状态检修项目内容包括以下6项，根据上述所述的具体评价评分指标项得分，可选择部分或全部6项内容执行检修：

B.1、内存更换；

B.2、硬盘更换；

B.3、电源更换；

B.4、网卡及网络接口更换；

B.5、其他部件更换(例如主板电池)；

B.6、诊断试验；

对应C类，状态检修项目内容包括以下5项，根据权利要求8所述的具体评价评分指标项得分，可选择部分或全部5项内容执行检修：

C.1、常规性能测试；

C.2、操作系统优化、补丁；

C.3、应用软件安装、升级、优化；

C.4、软件运行方式调整；

C.5、清扫、检查、维修；

对应D类，状态检修项目内容包括以下3项，根据权利要求8所述的具体评价评分指标项得分，可选择部分或全部3项内容执行检修：

D.1、功能测试；

D.2、日常维修、保养；

D.3、检修人员专业检查巡视；

根据时间约束（容许的检修时长和时段）和资源约束（容许的检修人、财、物消耗），针对某类状态检修，对应的检修项目内容子项选取规则为：

对应状态检修类别Y类的状态检修项目内容数为N_Y，如上述内容，N_A=1、N_B=6、N_C=5、N_D=3；

当f(x)_Y≥0.5时，从小序号到大序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]个对应的检修项目内容子项；[f(x)_Y×N_Y]表示f(x)_Y×N_Y之积的小数位进位后取整；

当f(x)_Y<0.5时，从大序号到小序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]个对应的检修项目内容子项。

与现有技术比，本发明的有益效果为：

1、本发明提供的配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法，应用设备状态检修评价评分指标、状态检修类别划分、模糊隶属度函数等技术，解决智能电网配电和用电系统中的服务器设备检修效率低和运行可靠性不高等问题，以推进智能电网的建设和发展。

2、本发明提供的配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法，其新颖性表现为以下4点。其一，设备状态检修评价评分指标包括6类：技术指标(0到35分，包括15项)、设备生命周期指标(0到13分，包括3项)、供电系统指标(0到8分，包括4项)、环境情况指标(0到10分，包括6项)、安保运维指标(0到22分，包括11项)和供应商指标(0到12分，包括4项)，满分共计100分；其二，根据信息收集的资料，对比前一个月异常项的增减情况，动态调整服务器状态评价周期M；其三，将状态检修类别划分A、B、C和D类，A类包括1个子项，B类包括6个子项，C类包括5个子项，D类包括3个子项，对应某个评价评分指标项取该项的满分时，该满分项所对应的检修项目内容子项不执行检修；非满分项所对应的检修项目内容子项执行检修；其四，以智能电网配电和用电系统中的某台服务器具体评分值x(分)为自变量，确定设备状态检修模糊决策函数，其模糊隶属度函数为分段函数，与A、B、C和D类状态检修类别对应。其技术方案，能实质性地显著改进目前配用电系统中服务器的设备检修工作。

3、应用本发明提供的配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法，针对其服务器设备，能消除设备缺陷，排除设备隐患，保持和恢复设备的运行力度，提高设备的运行效率，延长设备寿命，提高设备的利用率，减少事故发生，降低经济损失，优化运行维护资源。

4、本发明提供的配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法，其应用场景举例，以配电自动化系统、某省级电力公司能效管理数据平台系统、某地市级电力公司用电信息采集系统、某新建智能园区分布式电源及微网系统为例进行本发明的详细说明，证明本发明具有广泛的适用性和很高的实用性，并能产生积极效果。

5、应用本发明提供的配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法，能降低配电和用电系统中服务器设备故障率，进而保障和提高配电、用电系统的安全、平稳、可靠地运行。因为配电和用电系统中服务器设备相当于配电、用电及电网运行管理的神经中枢。其服务器的故障，将直接影响配电、用电系统的安全、平稳、可靠地运行。

6、配电和用电系统中服务器设备的故障率相对较高，应用本发明提供的配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法，能降低配电和用电系统中服务器设备故障率，进而降低配电和用电系统的故障率，提高电力系统的供电可靠性，减小用户停电时间，更好地为和谐社会服务。

7、应用本发明提供的配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法，能避免维修过剩（即因状态很好而检修过剩）和维修不足（即因缺陷较多而检修不足）两个极端，使及时性、有效性和经济性三者均衡优化，保障运维检修的及时、高效和经济，具有显著的经济效益和良好的推广应用价值。

附图说明

图1为本发明提供的设备状态检修模糊决策方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。

本实施例4项，以配电自动化系统、某省级电力公司能效管理数据平台系统、某地市级电力公司用电信息采集系统、某新建智能园区分布式电源及微网系统为例进行本发明的详细说明。

应用本发明，能解决目前配用电系统中的服务器设备检修效率低和运行可靠性不高等问题，能合理安排检修计划和项目，优化设备的性能，提高检修效率和运行可靠性。

1、配电自动化系统

智能配电中配电自动化系统（DAS），是一种能使配电企业在远方以实时方式监视、协调和操作配电设备的自动化系统。除了实现配电SCADA、馈线自动化、配电网分析应用等基本功能之外，还支持配电网自愈控制（包括快速仿真和预警分析等）、分布式电源/储能系统/微电网的接入，经济优化运行以及其它新的应用功能。

配电自动化系统中的服务器设备包括PC服务器、刀片机或/和小型机，相当于其神经中枢，对其开展设备状态检修非常必要。

应用本发明，能解决目前配电自动化系统中的服务器设备检修效率低和运行可靠性不高等问题，能合理安排检修计划和项目，优化设备的性能，提高检修效率和运行可靠性。其步骤包括：

（1）信息收集

收集配电自动化系统中的每台服务器信息，具体包括原始资料、运行资料、维护测试资料及其他资料。

原始资料主要包括：待检修设备和系统相关台账、技术参数等静态数据以及日常运维过程中产生的巡视、检修、缺陷故障、版本升级记录、程序补丁和在线监测等动态数据。

设备的运行资料主要来自：故障记录；异常情况；巡视记录；历年缺陷及异常记录等。

设备的维护测试资料主要来自：维护报告；测试报告；试验报告；在线监测信息；有关反措执行情况；设备技改及主要部件更换情况等。

其他资料主要来自：与该待检修设备同型（同类）设备的运行、性能优化、维护、参数配置调整、版本升级、缺陷、异常和故障的情况；设备运行环境的变化；其他影响服务器设备安全稳定运行的因素等。

针对该待检修设备，收集信息的分类及具体内容见下表。

（2）确定状态评价周期

根据收集配电自动化系统中的每台服务器信息，依据运行可靠性的要求，若信息收集的资料对比前个月无异常项的情况下，维持原M的取值。故确定配电自动化系统中的服务器状态评价周期M=3个月。

（3）是否到状态评价周期

目前距前次设备状态检修是否间隔M个月，若“否”（即不到状态评价周期）则继续收集能效管理数据平台系统中的每台服务器信息，若“是”（即到状态评价周期）则进入状态评价。

（4）状态评价

从技术指标、设备生命周期指标、供电系统指标、环境情况指标、安保运维指标和供应商指标等六方面进行状态评价，评价总分由各分项评价的评分相加形成。配电自动化系统中的某台服务器具体评分表如下，实际分值为96(分)（因设备老化、续保期临近，而扣4分）

（5）状态检修模糊决策

某配电自动化系统中的该台服务器具体评分为96(分)，即x=96，应用于本发明提出的模糊隶属度函数进行设备状态检修模糊决策，其模糊隶属度函数f(x)为分段函数：

对应A类： $f{\left(x\right)}_A=\left\{\begin{array}{cc}1& ,0\&le;x<70\\ 0& ,70\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应B类： $f{\left(x\right)}_B=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<70\\ 1& ,70\&le;x<85\\ \frac{90-x}{5}& 85\&le;x<90\\ 0& ,90\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应C类： $f{\left(x\right)}_C=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<85\\ \frac{x-85}{5}& ,85\&le;x<90\\ 1& ,90\&le;x<95\\ \frac{100-x}{5}& ,95\&le;x<100\end{array}\right.;$

对应D类： $f{\left(x\right)}_D=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<95\\ \frac{x-95}{5}& ,95\&le;x\&le;100\end{array}\right..$

即x=96，设备状态检修模糊隶属度函数值见下表。

x	f(x)A	f(x)B	f(x)C	f(x)D
					96	0	0	0.8	0.2

说明该台服务器，采用C类检修的模糊隶属度为0.8，采用D类检修的模糊隶属度为0.2，只需优化或保养类检修，则执行C类或/和D类检修项目。

可供选择的C类检修内容包括：

C.1、常规性能测试；

C.2、操作系统优化、补丁；

C.3、应用软件安装、升级、优化；

C.4、软件运行方式调整；

C.5、清扫、检查、维修。

可供选择的D类检修内容包括：

D.1、功能测试；

D.2、日常维修、保养；

D.3、检修人员专业检查巡视。

考虑时间约束（容许的检修时长和时段）和资源约束（容许的检修人、财、物消耗），针对某类状态检修，对应的检修项目内容子项选取规则为：

对应状态检修类别Y类（Y为A、B、C或D）的状态检修项目内容数为N_Y，N_A=1、N_B=6、N_C=5、N_D=3；

当f(x)_Y≥0.5时，从小序号到大序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]个对应的检修项目内容子项（下同）；

当f(x)_Y<0.5时，从大序号到小序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]个对应的检修项目内容子项；

具体而言，Y=C，f(x)_C=0.8>0.5，N_C=5，从小序号到大序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]=[0.8×5]=4个对应的检修项目内容子项，即“C.1常规性能测试”、“C.2操作系统优化、补丁”、“C.3应用软件安装、升级、优化“、”C.4软件运行方式调整”；

Y=D，f(x)_D=0.2<0.5，N_D=3，从大序号到小序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]=[0.2×3]=1个对应的检修项目内容子项，即“D.3检修人员专业检查巡视”。

(6)执行检修

注意数据备份而进行“C.1常规性能测试”、“C.2操作系统优化、补丁”、“C.3应用软件安装、升级、优化“、”C.4软件运行方式调整”，并要求“D.3检修人员专业检查巡视”。

(7)评价检修效果

依据技术标准和运行管理规程，评价检修执行效果，若能正常运行，则记为效果好（否则为不好），并备案记录，然后进入(1)信息收集，进行下一个循环；评价者为检修人员或/和管理人员。

2、某省级电力公司能效管理数据平台系统

能效管理数据平台系统通过一体化企业级平台的应用集成，实现能效管理数据平台的各接口组件能够在企业内的协同工作、各层次上集成，实现数据共享和重用，以满足各级电力公司范围内不同职能层次的能效管理业务需求。

能效管理数据平台系统中的服务器设备包括PC服务器、刀片机或/和小型机，相当于其神经中枢，对其开展设备状态检修非常必要。

应用本发明，能解决某省级电力公司能效管理数据平台系统中的服务器设备检修效率低和运行可靠性不高等问题，能合理安排检修计划和项目，优化设备的性能，提高检修效率和运行可靠性。其步骤包括：

（1）信息收集

收集能效管理数据平台系统中的每台服务器信息，具体包括原始资料、运行资料、维护测试资料及其他资料。

原始资料主要包括：待检修设备和系统相关台账、技术参数等静态数据以及日常运维过程中产生的巡视、检修、缺陷故障、版本升级记录、程序补丁和在线监测等动态数据。

设备的运行资料主要来自：故障记录；异常情况；巡视记录；历年缺陷及异常记录等。

设备的维护测试资料主要来自：维护报告；测试报告；试验报告；在线监测信息；有关反措执行情况；设备技改及主要部件更换情况等。

其他资料主要来自：与该待检修设备同型（同类）设备的运行、性能优化、维护、参数配置调整、版本升级、缺陷、异常和故障的情况；设备运行环境的变化；其他影响服务器设备安全稳定运行的因素等。

针对该待检修设备，收集信息的分类及具体内容见下表。

（2）确定状态评价周期

根据收集能效管理数据平台系统中的每台服务器信息，依据运行可靠性的要求，确定能效管理数据平台系统中的服务器状态评价周期M=6个月。但是，当信息收集的资料对比前个月异常项增加的情况下（例如因内存超过平均值而出现内存基线值告警且30天内出现内存溢出等未查明原因异常、网管软件管理状态异常），减小M的取值，由6个月减小为1个月。

（3）是否到状态评价周期

目前距前次设备状态检修是否间隔M个月，若“否”（即不到状态评价周期）则继续收集能效管理数据平台系统中的每台服务器信息，若“是”（即到状态评价周期）则进入状态评价。

（4）状态评价

从技术指标、设备生命周期指标、供电系统指标、环境情况指标、安保运维指标和供应商指标等六方面进行状态评价，评价总分由各分项评价的评分相加形成。能效管理数据平台系统中的某台服务器具体评分表如下，实际分值为87(分)，因内存超过平均值而出现内存基线值告警且30天内出现内存溢出等未查明原因异常、网管软件管理状态异常，而扣13分。

（5）状态检修模糊决策

某能效管理数据平台系统中的该台服务器具体评分为87(分)，应用于本发明提出的模糊隶属度函数进行设备状态检修模糊决策，其模糊隶属度函数f(x)为分段函数：

对应A类： $f{\left(x\right)}_A=\left\{\begin{array}{cc}1& ,0\&le;x<70\\ 0& ,70\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应B类： $f{\left(x\right)}_B=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<70\\ 1& ,70\&le;x<85\\ \frac{90-x}{5}& ,85\&le;x<90\\ 0& ,90\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应C类： $f{\left(x\right)}_C=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<85\\ \frac{x-85}{5}& ,85\&le;x<90\\ 1& ,90\&le;x<95\\ \frac{100-x}{5}& ,95\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应D类： $f{\left(x\right)}_D=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<95\\ \frac{x-95}{5}& ,95\&le;x\&le;100\end{array}\right..$

即x=87，设备状态检修模糊隶属度函数值见下表。

x	f(x)A	f(x)B	f(x)C	f(x)D
					87	0	0.6	0.4	0

说明该台服务器，采用B类检修的模糊隶属度为0.6，采用C类检修的模糊隶属度为0.4。需优化或维修类检修，则执行B类或/和C类检修项目。

可供选择的B类检修内容包括：

B.1、内存更换；

B.2、硬盘更换；

B.3、电源更换；

B.4、网卡及网络接口更换；

B.5、其他部件更换(例如主板电池)；

B.6、诊断试验。

可供选择的C类检修内容包括：

C.1、常规性能测试；

C.2、操作系统优化、补丁；

C.3、应用软件安装、升级、优化；

C.4、软件运行方式调整；

C.5、清扫、检查、维修。

考虑时间约束（容许的检修时长和时段）和资源约束（容许的检修人、财、物消耗），针对某类状态检修，对应的检修项目内容子项选取规则为：

对应状态检修类别Y类的状态检修项目内容数为N_Y，根据上述内容，N_A=1、N_B=6、N_C=5、N_D=3；

当f(x)_Y≥0.5时，从小序号到大序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]个对应的检修项目内容子项；

当f(x)_Y<0.5时，从大序号到小序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]个对应的检修项目内容子项；

具体而言，Y=B，f(x)_B=0.6>0.5，N_B=6，从小序号到大序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]=[0.6×6]=4个对应的检修项目内容子项，即“B.1内存更换”、“B.2硬盘更换”、“B.3电源更换”、“B.4网卡及网络接口更换”；

Y=C，f(x)_C=0.4<0.5，N_C=5，从大序号到小序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]=[0.4×5]=2个对应的检修项目内容子项，即“C.5清扫、检查、维修”、“C.4软件运行方式调整”。

（6）执行检修

注意数据备份而进行“B.1内存更换”、“B.2硬盘更换”、“B.3电源更换”、“B.4网卡及网络接口更换”、“C.5清扫、检查、维修”、“C.4软件运行方式调整”。

（7）评价检修效果

依据技术标准和运行管理规程，评价检修执行效果，若能正常运行，则记为效果好（否则为不好），并备案记录，然后进入(1)信息收集，进行下一个循环；评价者为检修人员或/和管理人员。

3、某地市级电力公司用电信息采集系统

电力用户用电信息采集系统（power user electric energy data acquire system）是对电力用户的用电信息进行采集、处理和实时监控的系统，实现用电信息的自动采集、计量异常监测、电能质量监测、用电分析和管理、相关信息发布、分布式能源监控、智能用电设备的信息交互等功能。该系统包含系统主站、传输信道、采集设备以及电能表（即智能电表）等。

用电信息采集系统中的服务器设备主要是PC服务器，相当于其神经中枢，对其开展设备状态检修非常必要。

应用本发明，能解决某地市级电力公司用电信息采集系统中的服务器设备检修效率低和运行可靠性不高等问题，能合理安排检修计划和项目，优化设备的性能，提高检修效率和运行可靠性。其步骤如下：

（1）信息收集

收集用电信息采集系统中的每台服务器信息，具体包括原始资料、运行资料、维护测试资料及其他资料。

原始资料主要包括：待检修设备和系统相关台账、技术参数等静态数据以及日常运维过程中产生的巡视、检修、缺陷故障、版本升级记录、程序补丁和在线监测等动态数据。

设备的运行资料主要来自：故障记录；异常情况；巡视记录；历年缺陷及异常记录等。

设备的维护测试资料主要来自：维护报告；测试报告；试验报告；在线监测信息；有关反措执行情况；设备技改及主要部件更换情况等。

其他资料主要来自：与该待检修设备同型（同类）设备的运行、性能优化、维护、参数配置调整、版本升级、缺陷、异常和故障的情况；设备运行环境的变化；其他影响服务器设备安全稳定运行的因素等。

针对该待检修设备，收集信息的分类及具体内容见下表。

（2）确定状态评价周期

根据收集用电信息采集系统中的每台服务器信息，依据运行可靠性的要求，确定用电信息采集系统中的服务器状态评价周期M=9个月。但是，当信息收集的资料对比前个月异常项增加的情况下（例如因技术指标类、设备生命周期指标类及安保运维指标类异常），减小M的取值，由9个月减小为0个月。

（3）是否到状态评价周期

目前距前次设备状态检修是否间隔M个月，若“否”（即不到状态评价周期）则继续收集用电信息采集系统中的每台服务器信息，若“是”（即到状态评价周期）则进入状态评价。

（4）状态评价

从技术指标、设备生命周期指标、供电系统指标、环境情况指标、安保运维指标和供应商指标等六方面进行状态评价，评价总分由各分项评价的评分相加形成。用电信息采集系统中的某台服务器具体评分表如下，实际分值为57(分)，因技术指标类、设备生命周期指标类及安保运维指标类异常，而扣43分。

（5）状态检修模糊决策

某用电信息采集系统中的该台服务器具体评分为57(分)，应用于本发明提出的模糊隶属度函数进行设备状态检修模糊决策，其模糊隶属度函数f(x)为分段函数：

对应A类： $f{\left(x\right)}_A=\left\{\begin{array}{cc}1& ,0\&le;x<70\\ 0& ,70\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应B类： $f{\left(x\right)}_B=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<70\\ 1& ,70\&le;x<85\\ \frac{90-x}{5}& ,85\&le;x<90\\ 0& ,90\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应C类： $f{\left(x\right)}_C=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<85\\ \frac{x-85}{5}& ,85\&le;x<90\\ 1& ,90\&le;x<95\\ \frac{100-x}{5}& ,95\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应D类： $f{\left(x\right)}_D=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<95\\ \frac{x-95}{5}& ,95\&le;x\&le;100\end{array}\right..$

即x=57，设备状态检修模糊隶属度函数值见下表。

x	f(x)A	f(x)B	f(x)C	f(x)D
					57	1	0	0	0

考虑时间约束（容许的检修时长和时段）和资源约束（容许的检修人、财、物消耗），针对某类状态检修，对应的检修项目内容子项选取规则为：

对应状态检修类别Y类的状态检修项目内容数为N_Y，例如，N_A=1、N_B=6、N_C=5、N_D=3；

当f(x)_Y≥0.5时，从小序号到大序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]个对应的检修项目内容子项；

当f(x)_Y<0.5时，从大序号到小序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]个对应的检修项目内容子项；

具体而言，Y=A，f(x)_A=1>0.5，N_A=1，从小序号到大序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]=[1×1]=1个对应的检修项目内容子项，即“A.1整体设备更换”。

说明该台服务器，采用A类检修的模糊隶属度为1，需更换，则执行A类检修项目。

A类检修的内容为“A.1整体设备更换”，即整体更新该台服务器。

（6）执行检修

注意数据备份而进行“A.1整体设备更换”，即整体更新该台服务器。

（7）评价检修效果

依据技术标准和运行管理规程，评价检修执行效果，若能正常运行，则记为效果好（否则为不好），并备案记录，然后进入(1)信息收集，进行下一个循环；评价者为检修人员或/和管理人员。

4、某新建智能园区分布式电源及微网系统

某新建智能园区分布式电源及微网系统中的服务器设备为PC服务器，相当于其神经中枢，对其开展设备状态检修非常必要。

应用本发明，能避免维修过剩（即因状态很好而检修过剩）和维修不足（即因缺陷较多而检修不足）两个极端情况，能合理安排检修计划和项目，优化设备的性能，提高检修效率和运行可靠性。其步骤包括：

（1）信息收集

收集新建智能园区分布式电源及微网系统中的PC服务器信息，具体包括原始资料、运行资料、维护测试资料及其他资料。

针对该待检修设备，收集信息的分类及具体内容见下表。

（2）确定状态评价周期

根据收集的每台服务器信息，依据运行可靠性的要求，确定新建智能园区分布式电源及微网系统中的PC服务器状态评价周期M=1个月（新投运首次确定评价周期M值）。

若前一次状态评价该系统中的某台服务器实际分值为100(分)，当信息收集的资料对比前个月无异常项的情况下，增加M的取值，确定评价周期，由M=1个月调整为M=3个月。

若已正常运行了几个月，当M=3个月，若信息收集的资料对比前个月无异常项的情况下，维持原M的取值。

（3）是否到状态评价周期

目前距前次设备状态检修是否间隔M个月，若“否”（即不到状态评价周期）则继续收集每台服务器信息，若“是”（即到状态评价周期）则进入状态评价。

（4）状态评价

从技术指标、设备生命周期指标、供电系统指标、环境情况指标、安保运维指标和供应商指标等六方面进行状态评价，评价总分由各分项评价的评分相加形成。该系统中的某台服务器具体评分表如下，实际分值为100(分)。

（5）状态检修模糊决策

该台服务器具体评分为100(分)，即x=100，应用于本发明提出的模糊隶属度函数进行设备状态检修模糊决策，其模糊隶属度函数f(x)为分段函数：

对应A类： $f{\left(x\right)}_A=\left\{\begin{array}{cc}1& ,0\&le;x<70\\ 0& ,70\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应B类： $f{\left(x\right)}_B=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<70\\ 1& ,70\&le;x<85\\ \frac{90-x}{5}& ,85\&le;x<90\\ 0& ,90\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应C类： $f{\left(x\right)}_C=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<85\\ \frac{x-85}{5}& ,85\&le;x<90\\ 1& ,90\&le;x<95\\ \frac{100-x}{5}& ,95\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应D类： $f{\left(x\right)}_D=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<95\\ \frac{x-95}{5}& ,95\&le;x\&le;100\end{array}\right..$

即x=96，设备状态检修模糊隶属度函数值见下表。

x	f(x)A	f(x)B	f(x)C	f(x)D
					96	0	0	0	1

说明该台服务器，采用D类检修的模糊隶属度为1，只需保养类检修，则执行D类检修项目。

可供选择的D类检修内容包括：

D.1、功能测试；

D.2、日常维修、保养；

D.3、检修人员专业检查巡视。

考虑时间约束（容许的检修时长和时段）和资源约束（容许的检修人、财、物消耗），针对某类状态检修，对应的检修项目内容子项选取规则为：

对应状态检修类别Y类的状态检修项目内容数为N_Y，例如，N_A=1、N_B=6、N_C=5、N_D=3；

当f(x)_Y≥0.5时，从小序号到大序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]个对应的检修项目内容子项；

当f(x)_Y<0.5时，从大序号到小序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]个对应的检修项目内容子项；

Y=D，f(x)_D=1>0.5，N_D=3，从小序号到大序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]=[1×3]=3个对应的检修项目内容子项，即“D.1功能测试”、“D.2日常维修、保养”、“D.3检修人员专业检查巡视”。

(6)执行检修

进行“D.1功能测试”、“D.2日常维修、保养”、“D.3检修人员专业检查巡视”。

(7)评价检修效果

依据技术标准和运行管理规程，评价检修执行效果，若能正常运行，则记为效果好（否则为不好），并备案记录，然后进入(1)信息收集，进行下一个循环；评价者为检修人员或/和管理人员。

最后应当说明的是：以上4项实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然能对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (13)

1.一种配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

（1）信息收集；

（2）确定状态评价周期为M个月；

（3）判断是否到所述状态评价周期，若是则进行步骤（4），否则返回步骤（1）；

（4）进行设备的状态评价；

（5）进行状态检修模糊决策；

（6）根据决策的结果进行设备检修；

（7）对设备检修的效果进行评价、备案，并返回步骤（1）进行下一个循环。

2.如权利要求1所述的设备状态检修模糊决策方法，其特征在于，步骤（1）中，所述信息收集是指收集智能电网配电和用电系统中的每台服务器信息，包括原始资料、运行资料、维护测试资料及其他资料。

3.如权利要求2所述的设备状态检修模糊决策方法，其特征在于，所述原始资料包括静态数据和动态数据：

静态数据包括：待检修设备台账、技术手册与维护手册等原始资料和技术参数；

动态数据包括：日常运维过程中产生的巡视、检修、缺陷故障、版本升级记录、程序补丁和在线监测。

4.如权利要求2所述的设备状态检修模糊决策方法，其特征在于，所述运行资料包括故障记录数据、异常情况数据、巡视记录数据、历年缺陷数据及异常记录数据。

5.如权利要求2所述的设备状态检修模糊决策方法，其特征在于，所述维护测试资料包括维护报告、测试报告、试验报告、在线监测信息、反事故措施执行情况、设备技改及主要部件更换情况。

6.如权利要求2所述的设备状态检修模糊决策方法，其特征在于，所述其他资料包括：与该待检修设备同型/类设备的运行信息、性能优化信息、维护信息、参数配置调整信息、版本升级信息、缺陷信息、异常信息、故障信息和设备运行环境的变化信息。

7.如权利要求1所述的设备状态检修模糊决策方法，其特征在于，步骤（2）确定状态评价周期是指根据收集的智能电网配电和用电系统中的每台服务器信息，依据运行可靠性的要求，确定智能电网配电和用电系统中的服务器状态评价周期为M个月；

根据检修工作的时间约束和资源约束，M取0、1、3、6、9或12；

当信息收集的资料对比前个月异常项增加的情况下，减小M的取值；当对比前个月异常项减少或无异常项的情况下，增加M的取值或维持原M的取值。

8.如权利要求1所述的设备状态检修模糊决策方法，其特征在于，步骤（4）进行状态评价时，从技术指标、设备生命周期指标、供电系统指标、环境情况指标、安保运维指标和供应商指标进行状态评价，评价总分x由各分项评价的评分相加形成，即针对智能电网配电和用电系统中的某台服务器具体评分值x，评价总分x体现该台服务器的健康状况定量评估值，其中：

技术指标包括15项：各项指示灯状况、设备风扇运行正常与散热情况、基准周期内设备运行异常噪声、设备外部接口功能正常、设备操作系统所在分区硬盘预留空间、重要应用软件所在分区硬盘预留空间、端口故障情况、CPU基线值告警、CPU的平均值、内存基线值告警、内存平均值、连续运行时间、网管软件管理状态、端口总流量和端口总帧流量；

设备生命周期指标包括3项：设备折旧期、备件情况、是否在保或续保期内；

供电系统指标包括4项：设备运行电压及电流是否正常、是否有冗余电源、冗余电源是否独立供电和电源模块是否告警；

环境情况指标包括6项：环境温度、环境湿度、设备外观完好及安装位置清洁、设备网络连接线接口处是否标准/整洁/规范、设备安装牢固/无固定部件丢失/损坏情况和设备标识规范明了；

安保运维指标包括11项：原始资料齐备、历史维护文档周全、本年内设备主要部件故障次数、历史可用系数及年内可用系数、设备历次预警及故障指示正确、设备采用技术与架构等可适应业务管理需求、设备采取了相应的安全加固措施、现有硬件无冲突且应用部署合理且策略应用正确、故障处理相关文档周全、30天内未出现系统蓝屏/重启/内存溢出未查明原因异常、设备内系统及应用运行方式及备份还原策略正常；

供应商指标包括4项：厂商规模和知名度、维修的周期、提供备件的能力和速度、是否有现场服务。

9.如权利要求8所述的设备状态检修模糊决策方法，其特征在于，设备生命周期指标中的设备折旧期的评分标准为：

10.如权利要求8所述的设备状态检修模糊决策方法，其特征在于，安保运维指标中的历史可用系数A1及年内可用系数A2的评分标准为：

设历史可用系数评估分值x1、年内可用系数评估分值x2，则：

$x1=\left\{\begin{array}{cc}0,& A1<99\%\\ 1,& 99\%\&le;A1<99.25\%\\ 2,& 99.25\%\&le;A1<99..5\%\\ 3,& 99.5\%\&le;A1\end{array}\right.;$

$x2=\left\{\begin{array}{cc}0,& A2<99\%\\ 1,& 99\%\&le;A2<99.35\%\\ 2,& 99.35\%\&le;A2<99.7\%\\ 3,& 99.7\%\&le;A2\end{array}\right.;$

则历史可用系数及年内可用系数的评估分值x3为：

$x3=\frac{x1+x2}{2}.$

11.如权利要求8所述的设备状态检修模糊决策方法，其特征在于，安保运维指标中的30天内未出现系统蓝屏/重启/内存溢出未查明原因异常的评分标准为：

以连续运行30天为尺度，未查明原因异常而同时出现系统蓝屏、重启和内存溢出等三者均出现则评估分值为0，未查明原因异常而出现系统蓝屏、重启和内存溢出等三者之二者则评估分值为1，未查明原因异常而出现系统蓝屏、重启和内存溢出等三者之一者则评估分值为2，未出现系统蓝屏、重启、内存溢出未查明原因异常则评估分值为3。

12.如权利要求1所述的设备状态检修模糊决策方法，其特征在于，步骤（5）进行状态检修模糊决策时，将状态检修类别划分A类、B类、C类和D类，根据智能电网配电和用电系统中的某台服务器具体评分值x，从下述模糊隶属度函数进行设备状态检修模糊决策，其模糊隶属度函数f(x)为分段函数：

对应A类： $f{\left(x\right)}_A=\left\{\begin{array}{cc}1& ,0\&le;x<70\\ 0& ,70\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应B类： $f{\left(x\right)}_B=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<70\\ 1& ,70\&le;x<85\\ \frac{90-x}{5}& 85\&le;x<90\\ 0& ,90\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应C类： $f{\left(x\right)}_C=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<85\\ \frac{x-85}{5}& ,85\&le;x<90\\ 1& ,90\&le;x<95\\ \frac{100-x}{5}& ,95\&le;x\&le;100\end{array}\right.;$

对应D类： $f{\left(x\right)}_D=\left\{\begin{array}{cc}0& ,0\&le;x<95\\ \frac{x-95}{5}& ,95\&le;x\&le;100\end{array}\right..$

针对智能电网配电和用电系统中的某台服务器评分值x，所述的设备状态检修模糊决策过程如下：

当0≤x＜70的情况下，f(x)_A＝1，且f(x)_B＝f(x)_C＝f(x)_D＝0，表明该台服务器的健康状况差，需更换，则执行A类检修项目；

当70≤x＜85的情况下，f(x)_B＝1，且f(x)_A＝f(x)_C＝f(x)_D＝0，表明该台服务器的健康状况趋势将变差，需维修类检修，则执行B类检修项目；

当85≤x＜90的情况下，

且f(x)_A＝f(x)_D＝0，表明该台服务器的健康状况趋势需要重点关注，需优化或维修类检修，则执行B类或/和C类检修项目；

当90≤x＜95的情况下，f(x)_C＝1，且f(x)_A＝f(x)_B＝f(x)_D＝0，表明该台服务器的健康状况基本正常，只需优化类检修，则执行C类检修项目；

当95≤x≤100的情况下，

且f(x)_A＝f(x)_B＝0，表明该台服务器的健康状况正常，只需优化或保养类检修，则执行C类和/或D类检修项目。

13.如权利要求12所述的设备状态检修模糊决策方法，其特征在于，步骤（6）根据决策的结果进行设备检修，其执行的项目内容包括：

对应A类，状态检修项目内容包括：

A.1、整体设备更换；

对应B类，状态检修项目内容包括以下6项：

B.1、内存更换；

B.2、硬盘更换；

B.3、电源更换；

B.4、网卡及网络接口更换；

B.5、其他部件更换；

B.6、诊断试验；

对应C类，状态检修项目内容包括以下5项：

C.1、常规性能测试；

C.2、操作系统优化、补丁；

C.3、应用软件安装、升级、优化；

C.4、软件运行方式调整；

C.5、清扫、检查、维修；

对应D类，状态检修项目内容包括以下3项：

D.1、功能测试；

D.2、日常维修、保养；

D.3、检修人员专业检查巡视；

根据时间约束和资源约束，针对某类状态检修，对应的检修项目内容子项选取规则为：

对应状态检修类别Y类的状态检修项目内容数为N_Y，

当f(x)_Y≥0.5时，从小序号到大序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]个对应的检修项目内容子项；[f(x)_Y×N_Y]表示f(x)_Y×N_Y之积的小数位进位后取整；

当f(x)_Y<0.5时，从大序号到小序号选择Y类的状态检修项目，共选取[f(x)_Y×N_Y]个对应的检修项目内容子项。

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