CN104268367B - 基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正方法，其包括以下步骤：步骤1、专家根据经验以及相关资料进行判断，给出综合建议下的变电设备扣分值结果；步骤2、根据所述近年来打分制状态评估数据和变电设备扣分值结果构造回归所需的向量及矩阵，建立状态量的多元线性回归模型；步骤3、通过所述多元线性回归模型计算理论回归修正系数，所述理论回归修正系数即为理论修正权重值；步骤4、根据所述理论回归修正系数进行结果分析，获取最终状态评价权重值。本发明还公开了一种基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正系统。本发明通过多元线性回归模型对变电设备评估权重进行修正，提高打分制状态评估的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正方法及系统，属于高压交流输电技术领域。
背景技术
权重反映的设备各状态量在评估过程中的地位和作用，是保证设备状态评估质量和准确度非常关键的一个环节。目前，权重确定方法有多种，研究结果也层出不穷，但是没有一种权重的确定方法是完美无缺的，如基于未确知有理数法的专家打分法、熵权法、主层次分析法、聚类分析法、层次分析法等。
如一些学者所采用的未确知和决策层次分析法中，可以有效减小专家主观性对权重量化结果的影响，但其以职称、工龄、学历来确定专家权重的强制比较法缺少更多的科学依据。另一部分学者所提出层次分析法是建立在专家咨询基础上，建立起一个多层次的分析评判模型，根据综合专家的判断，通过两两比较的方式确定层次中各因素的相对重要性，以决定各因素的权重系数；其方法的一个突出问题是计算繁复，需要对一个状态量进行多大量的反复比对和判断，且当评价指标数较多时，易产生模糊判断。
除此之外，目前，多数的电力设备状态评估导则的评估方式，如图1所示。其主流方式是通过研究，确定出用于设备状态评估、可反映设备运行状态的状态量指标，而状态量视劣化程度确定基本扣分制，再乘以该状态量的权重，确定出该状态量的扣分值，其中，状态量正常时不扣分。设备的整体或部件状态由单项状态量扣分和合计扣分共同决定，一般可分别四个等级，分别为正常、注意、异常和严重。
但上述方法一个显著缺陷是，缺少对设备扣分值的有效反馈闭环。大多数权重均为固定权重，不会因为长期状态评价结果和实际运行情况数据的积累而发生调整，不能体现运行设备的个性与运行环境的差异性，众多相似设备千篇一律的使用同一权重，长期以往，基于导则的打分制评估准确度显著下降。为能够减小对专家的过度依赖，主要以统计运行数据和数学手段为基础，同时，也融入专家的基于大量一线工作的而积累的判断经验，将主观与客观相结合，共同建立起基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正模型。
针对上述现有技术的缺点，本发明是在国家863计划项目基金(2012AA050209)资助下，提出了一种《基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正方法及系统》。
发明内容
本发明的目的之一在于提供一种基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正方法，其通过多元线性回归模型对变电设备评估权重进行修正，解决当前评估权重多为固定权重，不会因为长期状态评价结果和实际运行情况数据的积累而发生调整，不能体现运行设备的个性与运行环境的差异性，众多相似设备千篇一律的使用同一权重而导致的基于导则的打分制评估准确度显著下降的情况。
为解决上述问题，本发明采取的技术方案是：
一种基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正方法，其包括以下步骤：
步骤1、专家根据经验以及相关资料进行判断，给出综合建议下的变电设备扣分值结果，所述相关资料为近年来打分制状态评估数据，其包括状态量信息和历史扣分值，以及历史状态评定结果；
步骤2、根据所述近年来打分制状态评估数据和变电设备扣分值结果构造回归所需的向量及矩阵，建立状态量的多元线性回归模型；
步骤3、通过所述多元线性回归模型计算理论回归修正系数，所述理论回归修正系数即为理论修正权重值；
步骤4、根据所述理论回归修正系数进行结果分析，并结合专家建议，进行原始权重值的调整，以获取最终状态评价权重值。
所述步骤1中的历史扣分值为非零数值。
在步骤1前还包括：确定变电设备的评估模式，所述评估模式包括整体评估和部件评估。
所述步骤2包括以下步骤：
步骤21、根据所述近年来打分制状态评估数据构造回归矩阵，所述回归矩阵X为：
其中，n为状态量的数量，xmn为第n个状态量的第m次历史扣分值结果，1≤m，1≤n，当评估模式为整体评估时，则n＝1；
步骤22、根据变电设备扣分值结果建立扣分值向量Y，所述扣分值向量Y为针对变电设备整体进行m次的扣分向量：
其中，ym为所述变电设备扣分值结果中第m次对该变电设备的总体评价，所述总体评价为对变电设备中的n个状态量进行扣分的总和；
步骤23、建立状态量的多元线性回归模型：
其中，为理论回归修正系数，为回归常量，为变电设备中的第n个状态量的理论回归修正系数。
所述步骤4中最终状态评价权重值为将状态量的原始权重值与步骤23中计算得到的该状态量的理论回归修正系数进行比对获取：如果理论回归修正系数为零，则原始权重值即为最终状态评价权重值；如果理论回归修正系数与其相接近的正整数之差在±0.4(含，以下同)范围内时，调整原始权重值为所述相接近的正整数，形成最终状态评价权重值；反之，如果理论回归修正系数与其相接近的正整数之差在±0.4范围外时，暂不对该状态量的最终状态评价权重值进行调整，原始权重值即为最终状态评价权重值，所述相接近的正整数为1-4。
本发明的另一目的在于提供一种基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正系统，其通过多元线性回归模型对变电设备评估权重进行修正，解决当前评估权重多为固定权重，不会因为长期状态评价结果和实际运行情况数据的积累而发生调整，不能体现运行设备的个性与运行环境的差异性，众多相似设备千篇一律的使用同一权重而导致的基于导则的打分制评估准确度显著下降的情况。
为解决上述问题，本发明采取的技术方案是：
一种基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正系统，其包括：
数据采集单元，用于专家根据经验以及相关资料进行判断，给出综合建议下的变电设备扣分值结果，所述相关资料为近年来打分制状态评估数据，其包括状态量信息和历史扣分值，以及历史状态评定结果；
生成单元，用于根据所述近年来打分制状态评估数据和变电设备扣分值结果构造回归所需的向量及矩阵，建立状态量的多元线性回归模型；
计算单元，用于通过所述多元线性回归模型计算理论回归修正系数，所述理论回归修正系数即为理论修正权重值；
调整单元，根据所述理论回归修正系数进行结果分析，并结合专家建议，进行原始权重值的调整，以获取最终状态评价权重值。
所述数据采集单元中的历史扣分值为非零数值。
该系统还包括选择单元，用于确定变电设备的评估模式，所述评估模式包括整体评估和部件评估。对结构上较为复杂的设备，如变压器，各电网公司目前使用的方法是按其功能相对独立性划分部件，各部件再单独进行状态评价，并使用各部件中最为严重的部件状态作为设备的整体状态。针对这类设备，则需要取各部件的扣分合计值，并依据此对各部件进行单独的权重修正。而针对大多数结构相对较为简单的设备，则可直接使用整体的合计扣分值，对全部状态量做权重修正。
所述生成单元包括：
回归矩阵建立单元，用于根据所述近年来打分制状态评估数据构造回归矩阵，所述回归矩阵X为：
其中，n为状态量的数量，xmn为第n个状态量的第m次历史扣分值结果，1≤m，1≤n，当评估模式为整体评估时，则n＝1；
扣分值向量建立单元，用于根据变电设备扣分值结果建立扣分值向量Y，所述扣分值向量Y为针对变电设备整体进行m次的扣分向量：
其中，ym为所述变电设备扣分值结果中第m次对该变电设备的总体评价，所述总体评价为对变电设备中的n个状态量进行扣分的总和；
多元线性回归模型建立单元，用于建立状态量的多元线性回归模型：
其中，为理论回归修正系数，为回归常量，为变电设备中的第n个状态量的理论回归修正系数。
要求通过本模型得到的结果，可作为调整权重值的参考。当历史评估数据较少时，可进行权重回归计算，但建议暂时不进行调整，可作为观察使用。当历史评估数据积累到一定程度后，回归拟合的权重参考值可以作为权重修正的方向给出，运行检修人员可以适当调整权重。
对于回归拟合后出现的常数，由于打分制的得分模型中，本身不含有任何常量，因此，当多次修正后，权重与理论情况近似，该常量会变小并最终趋于零。而在实际情况中，由于权重一般只取值为1-4的整数值，因此，其与理论情况的误差，可能会导致出现常数，这在现场实际操作中，可根据情况适当纳入考虑，在最终的扣分合计值中加入该常量的影响。
所述调整单元中最终状态评价权重值为将状态量的原始权重值与多元线性回归模型建立单元中计算得到的该状态量的理论回归修正系数进行比对获取：如果理论回归修正系数为零，则原始权重值即为最终状态评价权重值；如果理论回归修正系数与其相接近的正整数之差在±0.4范围内时，调整原始权重值为所述相接近的正整数，形成最终状态评价权重值；反之，如果理论回归修正系数与其相接近的正整数之差在±0.4范围外时，暂不对该状态量的最终状态评价权重值进行调整，原始权重值即为最终状态评价权重值，所述相接近的正整数为1-4。
本发明通过结合客观的历史检修、运维与评估数据与专家的丰富经验，基于多元线性回归，建立起了适用于变电设备状态评价的权重修正模型。并通过初步的实例分析表明，文中所建立的模型具有可操作性强，简单有效，灵活，准确的特点，为基于打分制的变电设备评估权重修正提供了一种全新方法。
附图说明
图1为现有变电设备状态评价的流程图；
图2为本发明基于多元线性回归的变电设备状态评估权重修正方法的流程示意图；
图3是专家给出变电设备扣分值结果的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的内容做进一步详细说明。
实施例
参见图2，基于多元线性回归的变电设备状态评估权重修正方法，包括如下步骤：
1)针对某一设备，确定该设备的评估模式。确定权重修正工作是以部件为单位还是设备整体为单位。
2)收集该设备近年来进行打分制状态评估的数据，包括各状态量信息和扣分，以及最终的状态评定结果。
3)请多位专家根据经验与对各种资料的判断，给出综合建议扣分结果。
4)构造回归所需的向量及矩阵，建立多元线性回归模型。
5)通过多元线性回归，计算出理论回归修正系数。
6)根据回归结果，进行结果分析，并结合专家建议，进行评估权重值的调整。
为让本领域技术人员更了解本发明方法，以下以变压器套管进行应用举例对本发明方案进行解释和说明。
步骤一：
针对要进行评估权重修正的设备，收集该设备的评估数据，包括各评估单项状态量的扣分以及部件/设备整体的合计扣分。其中，对结构上较为复杂的设备，如变压器，各电网公司目前使用的方法是按其功能相对独立性划分部件，各部件再单独进行状态评价，并使用各部件中最为严重的部件状态作为设备的整体状态。针对这类设备，则需要取各部件的扣分合计值，并依据此对各部件进行单独的权重修正。而针对大多数结构相对较为简单的设备，则可直接使用整体的合计扣分值，对全部状态量做权重修正。
变压器套管作为变压器的一个部件进行评价，整个套管一个变压器中一个部件，是一个整体。因此，对变压器套管的评价，应视作其为一个整体进行评价。
步骤二：
表1是南方电网下某电力公司所用的油浸式变压器套管的状态量及其使用的导则中所推荐的权重。
表1南方电网某电力公司油浸式变压器套管状态评估参量
取运维数据库中某变电站相同品牌相同型号的油浸式变压器套管历史评价的13次非零值，见
表2
表2油浸式变压器套管状态评价历史数据表
步骤三：
将历次评价的各项扣分、合计扣分、评估结果以及包括评估前后的运行数据、设备信息等数据资料，分发给若干有运维经验的专家，请专家根据经验与对各种资料的判断，参考合计扣分，通过专家调查法，给出综合扣分结果。
专家调查法，又称德尔菲法。该方法自20世纪40年代以来应用于经济、管理、心理以及社会等许多领域。其特点在于集中有关专家的经验与意识，在不断的反馈和修改中，得到理想的结果。此法不但能够减少误差，更能够有效的避免人为差错带来的影响。一般的专家调查法如图3所示，在认为专家给出的分数的离差值小于预设的阈值时，便可输出专家扣分作为每次评估的建议扣分。
专家给出的建议扣分见
表3
表3油浸式变压器套管状态评价历史数据表
| 合计扣分 | 评估结果 | 专家建议扣分 | |
| 评价1 | 24 | 注意 | 21.23 |
| 评价2 | 30 | 异常 | 32.33 |
| 评价3 | 32 | 严重 | 30.31 |
| 评价4 | 56 | 异常 | 49.77 |
| 评价5 | 8 | 正常 | 9.6 |
| 评价6 | 46 | 严重 | 47.45 |
| 评价7 | 22 | 注意 | 19.34 |
| 评价8 | 12 | 注意 | 13.56 |
| 评价9 | 6 | 正常 | 7.73 |
| 评价10 | 42 | 严重 | 38.75 |
| 评价11 | 16 | 注意 | 17.91 |
| 评价12 | 28 | 注意 | 26.13 |
| 评价13 | 36 | 注意 | 34.98 |
步骤四：
构造的回归向量及矩阵如下，待回归的权重修正量为
步骤五：
经过多元线性回归计算，得到修正权重值如下表。回归后的常量为2.9518。
表4油浸式变压器套管状态量权重修正计算结果
步骤六：
上述回归模型在95％的置信区间条件下，相关系数高达0.9963，F值(方差检验量)为53.2792，P值(回归显著性)为0.0186，低于5％的显著性水平。拒绝假设H0：k1＝k2＝k3＝k4＝k5＝k6＝k7＝k8＝k9＝k10＝k11＝k12＝k13＝0，回归模型成立，可以说明本模型产生的回归权重系数具有统计学意义。
从回归结果来看，“外绝缘配置”的理论修正权重为0，这是因为在回归所用13次异常历史评估非零值中，本项从未有过扣分，因此，回归得不到该项状态量的信息，也就无法给出有意义的权重。因此，在实际操作中，没有数据的状态量，无法修正权重。
其余10项状态量，其原始权重大多较为接近理论权重，但仍有一定偏差，具体可根据现场人员和专家们的经验进行调整。如“套管接线”和“绝缘电阻”可以向下调整一个权重，分别调整为3和2，而“瓷质绝缘破损”等状态量，则可以在以后评估数据进一步积累并再次进行多元线性回归时重点关注，并届时再决定是否调整。而对于回归时出现常数2.9518，可以再以后的扣分中，适当加入常数对扣分值变化的影响的考虑。最后根据回归后确定的最终状态评价权重值，再通过图1进行状态评价。
需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (6)
1.一种基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤1、专家根据经验以及相关资料进行判断，给出综合建议下的变电设备扣分值结果，所述相关资料为近年来打分制状态评估数据，其包括状态量信息和历史扣分值，以及历史状态评定结果；
步骤2、根据所述近年来打分制状态评估数据和变电设备扣分值结果构造回归所需的向量及矩阵，建立状态量的多元线性回归模型；
步骤3、通过所述多元线性回归模型计算理论回归修正系数，所述理论回归修正系数即为理论修正权重值；
步骤4、根据所述理论回归修正系数进行结果分析，并结合专家建议，进行原始权重值的调整，以获取最终状态评价权重值；
在步骤1前还包括：确定变电设备的评估模式，所述评估模式包括整体评估和部件评估；
所述步骤2包括以下步骤：
步骤21、根据所述近年来打分制状态评估数据构造回归矩阵，所述回归矩阵X为：
其中，n为状态量的数量，xmn为第n个状态量的第m次历史扣分值结果，1≤m，1≤n，当评估模式为整体评估时，则n＝1；
步骤22、根据变电设备扣分值结果建立扣分值向量Y，所述扣分值向量Y为针对变电设备整体进行m次的扣分向量：
其中，ym为所述变电设备扣分值结果中第m次对该变电设备的总体评价，所述总体评价为对变电设备中的n个状态量进行扣分的总和；
步骤23、建立状态量的多元线性回归模型：
其中，为理论回归修正系数，为回归常量，为变电设备中的第n个状态量的理论回归修正系数；
要求通过本模型得到的结果，可作为调整权重值的参考，当历史评估数据较少时，可进行权重回归计算，但建议暂时不进行调整，可作为观察使用，当历史评估数据积累到一定程度后，回归拟合的权重参考值可以作为权重修正的方向给出，运行检修人员可以适当调整权重；
所述步骤4中最终状态评价权重值为将状态量的原始权重值与步骤23中计算得到的该状态量的理论回归修正系数进行比对获取：如果理论回归修正系数为零，则原始权重值即为最终状态评价权重值；如果理论回归修正系数与其相接近的正整数之差在±0.4范围内时，调整原始权重值为所述相接近的正整数，形成最终状态评价权重值；反之，如果理论回归修正系数与其相接近的正整数之差在±0.4范围外时，暂不对该状态量的最终状态评价权重值进行调整，原始权重值即为最终状态评价权重值，所述相接近的正整数为1-4。
2.根据权利要求1所述的基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正方法，其特征在于，所述步骤1中的历史扣分值为非零数值。
3.一种基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正系统，其特征在于，其包括：
数据采集单元，用于专家根据经验以及相关资料进行判断，给出综合建议下的变电设备扣分值结果，所述相关资料为近年来打分制状态评估数据，其包括状态量信息和历史扣分值，以及历史状态评定结果；
生成单元，用于根据所述近年来打分制状态评估数据和变电设备扣分值结果构造回归所需的向量及矩阵，建立状态量的多元线性回归模型；
计算单元，用于通过所述多元线性回归模型计算理论回归修正系数，所述理论回归修正系数即为理论修正权重值；
调整单元，根据所述理论回归修正系数进行结果分析，并结合专家建议，进行原始权重值的调整，以获取最终状态评价权重值；
所述生成单元包括：
回归矩阵建立单元，用于根据所述近年来打分制状态评估数据构造回归矩阵，所述回归矩阵X为：
其中，n为状态量的数量，xmn为第n个状态量的第m次历史扣分值结果，1≤m，1≤n，当评估模式为整体评估时，则n＝1；
扣分值向量建立单元，用于根据变电设备扣分值结果建立扣分值向量Y，所述扣分值向量Y为针对变电设备整体进行m次的扣分向量：
其中，ym为所述变电设备扣分值结果中第m次对该变电设备的总体评价，所述总体评价为对变电设备中的n个状态量进行扣分的总和；
多元线性回归模型建立单元，用于建立状态量的多元线性回归模型：
其中，为理论回归修正系数，为回归常量，为变电设备中的第n个状态量的理论回归修正系数。
4.根据权利要求3所述的基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正系统，其特征在于，所述数据采集单元中的历史扣分值为非零数值。
5.根据权利要求3所述的基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正 系统，其特征在于，该系统还包括选择单元，用于确定变电设备的评估模式，所述评估模式包括整体评估和部件评估。
6.根据权利要求3所述的基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正系统，其特征在于，所述调整单元中最终状态评价权重值为将状态量的原始权重值与多元线性回归模型建立单元中计算得到的该状态量的理论回归修正系数进行比对获取：如果理论回归修正系数为零，则原始权重值即为最终状态评价权重值；如果理论回归修正系数与其相接近的正整数之差在±0.4范围内时，调整原始权重值为所述相接近的正整数，形成最终状态评价权重值；反之，如果理论回归修正系数与其相接近的正整数之差在±0.4范围外时，暂不对该状态量的最终状态评价权重值进行调整，原始权重值即为最终状态评价权重值，所述相接近的正整数为1-4。
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