CN105740975B - 一种基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开的基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法，主要包括整合电网设备的历史监测数据，提取所述电网设备的某一项设备缺陷类型与所述设备缺陷类型对应的数据因素；将所述设备缺陷类型对应的数据因素进行整合，获得因素监测数据库，所述因素监测数据库包括所述设备缺陷类型的监测数据；获取所述设备缺陷类型与其对应的所述数据因素集合内元素的关联系数；构建所述设备缺陷类型的评估预测模型；结合所述评估预测模型和所述因素监测数据库，计算所述缺陷类型对应的所有评估预测模型y值根据所述所有设备缺陷类型的评估预测模型和所有设备缺陷类型对应的区间分布概率进行设备缺陷评估和设备缺陷预测。提升了缺陷分析的灵活性。

Description

一种基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法
技术领域
本发明涉及电力设备管理技术领域，更为具体地说，涉及一种基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法。
背景技术
随着近些年电网系统数字化管理需求的不断提高、各业务生产系统的不断集成，积累获取的电力业务数据储存量迅猛增长。这些数据信息量大，包含重要的信息，是对设备管理的数据参考。如此分析并应用这些庞大、种类复杂且客观真实的在线监测、试验、检修类数据及数据之间的隐藏信息，对提升电网和电力设备风险管理和防控水平具有非常重要的意义。然而，此数据因为种类繁杂，要想做到方便的查看与应用，比较困难。所以现在有关企业不断加大有关此类数据处理的投入，以获取更加方便的数据处理方法。
电网系统中涉及的设备量众多，处理设备缺陷数据有着重要的意义。目前，对设备缺陷数据的处理主要是利用缺陷数据或缺陷与设备数据构建缺陷模型，并对模型进行学习训练得到最优分析模型。然而利用这种方法考虑设备所有因素可能增大模型的计算复杂度，而降低模型的适用性和准确度。因此，结合工程实际数据现状，寻求一种更方便、高效的设备缺陷分析方法，预估设备缺陷状态趋势，对提高电网系统运行决策、风险监控水平具有重要指导意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法，以提高数据关联关系及历史数据等客观信息的利用效率，提升了缺陷分析模型的灵活性。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
本发明提供的一种基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法，所述方法主要包括：
整合电网设备的历史监测数据，提取所述电网设备的某一项设备缺陷类型与所述设备缺陷类型对应的数据因素，所述数据因素为所述设备缺陷类型对应的检测对象；
将所述设备缺陷类型对应的数据因素进行整合，获得包括其对应全部数据因素的数据因素集合和所述数据因素集合对应的因素监测数据库，所述因素监测数据库包括所述设备缺陷类型的监测数据；
获取所述设备缺陷类型与其对应的所述数据因素集合内元素的关联系数，并获得关联系数集合，所述关联系数集合为Γ＝{γ1,γ2,...γi,...,γn}，其中：n为所述设备缺陷类型对应的数据因素的个数，γi为第i个数据因素对应的关联系数；
构建所述设备缺陷类型的评估预测模型，y＝γ1x1+γ2x2+...+γixi+...+γnxn；
结合所述评估预测模型和所述因素监测数据库，计算所述缺陷类型对应的所有评估预测模型y值；
将计算得到的所述所有评估预测模型y值，按照缺陷发生或缺陷未发生将所述所有评估预测模型y值分成两个集合；
将所述所有评估预测模型y值进行区间划分，计算每一个区间内评估预测模型y值的分布概率；
重复上述步骤，分别构建所有设备缺陷类型的评估预测模型，获取所述所有设备缺陷类型对应的区间分布概率；
根据所述所有设备缺陷类型的评估预测模型和所有设备缺陷类型对应的区间分布概率进行设备缺陷评估和设备缺陷预测，所述设备缺陷评估是对当前时刻设备状态进行评估，所述设备缺陷预测是对未来时刻设备缺陷是可能发生进行预测；
其中，所述关联系数的获得是利用双变量相关分析中的Spearman秩相关方法及相关系数临界表计算得出。
优选的，上述基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法中，所述方法还包括：将所述所有设备缺陷类型进行编码，所述编码与所述评估预测模型一一对应。
优选的，上述基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法中，所述方法还包括：
比较所述所有设备缺陷类型对应的区间分布概率，获取最大的分布概率，将所述最大的分布概率对应的评估预测模型作为缺陷评估的最终结论。
优选的，上述基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法中，所述方法还包括：
当对未来一周进行缺陷预测，获取所述一周前一个月内的因素监测数据库；
对所述因素监测数据库内各类数据进行趋势拟合曲线预测；
预测获得未来一周的因素监测数据，将所述未来一周的因素监测数据带入所述最大分布概率对应的评估预测模型，分析得缺陷分析结论，所述缺陷分析结论包括不发生缺陷或可能发生缺陷。
优选的，上述基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法中，在所述将计算得到的所述所有评估预测模型y值，按照缺陷发生或缺陷未发生将所述所有评估预测模型y值分成两个集合中，
将所述两个集合分别记为Y(z＝0|y)和Y(z＝1|y)，其中：z＝1表示缺陷发生，z＝0表示缺陷未发生。
优选的，上述基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法中，所述历史监测数据为5-10年内的监测数据。
本发明提供的基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法，该方法结合数理统计与挖掘分析理论，不仅提高了数据关联关系及历史数据等客观信息的利用效率，提升了缺陷分析模型的灵活性，而且能在较好的缺陷评估预测效果上降低计算的复杂性，发挥电网数据在设备运行决策、风险监控中的重要应用价值，为电网数据角度上的工程应用提供有效指导。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法的结构流程图。
具体实施方式
本发明实施例基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法，提高了数据关联关系及历史数据等客观信息的利用效率，提升了缺陷分析模型的灵活性。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，并使本发明实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明实施例中的技术方案作进一步详细的说明。
参考附图1，该图示出了本发明提供的基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法的结构流程图，其主要包括：
S101：整合电网设备的历史监测数据，提取所述电网设备的某一项设备缺陷类型与所述设备缺陷类型对应的数据因素，所述数据因素为所述设备缺陷类型对应的检测对象。
电网设备的历史监测数据是指变电监测数据、输电监测数据、工况数据、电能质量监测数据、气象雷电监测数据、检修数据、试验数据及各电压监测站采集的数值类数据，包括数值量和布尔量等，涵盖了生产管理系统中的缺陷信息。缺陷信息主要包括设备ID、缺陷表象、缺陷部位、缺陷类型、缺陷等级、发现时间、完成处理时间等描述性信息。将缺陷信息一历史监测数据进行统一整合，获得电网设备的所有缺陷类型，将缺陷类型逐一统计，将缺陷类型与反应或影响所述缺陷类型的数据因素对应。
整合电网设备历史监测数据的内容包括：历史监测数据的采集接入、建立统一数据规范、各类数据集成、数据质量提升(涉及完整性、一致性、及时性、准确性、规范性的验证及提升)、数据特点的初步分析(涉及数据缺失值的分析处理、数据分布趋势分析等)。通过上述整合过程，历史监测数据将实现所有设备信息与设备监测数据、环境数据在空间与时间上的多维集成。所述整合电网设备缺陷数据，是指将非结构化历史缺陷数据进行结构化设计，统一缺陷分类标准，建立相应的缺陷数据，并对历史缺陷数据与增量数据进行结构化处理。通过上述缺陷数据整合过程，缺陷数据将实现非结构化向结构化的数据转变，方便后续定量缺陷评估与预测的分析计算。同时，整理统计不同区域各类型设备发生缺陷的情况(包括发生缺陷总次数、缺陷类型、缺陷等级、缺陷时间、发生缺陷频次等情况)，以及分析对应设备的数据变量。
所述历史监测数据一般为5-10年内的监测数据，为保证数据的有效性和数据的量数一般选择5-10年内的监测数据。
将所有设备缺陷类型进行编码，如此将电网设备历史监测数据整合为电网设备类别缺陷数据集合QD＝{Q1,Q2,...,Qi,...,Qk},1≤i≤k，其中，Qi表示第i个缺陷类型，k表示总的缺陷个数，且每个缺陷类型Qi由{SBLX,QXBX,QXBW,QXLX,QXDJ}字段信息分类确定，SBLX表示设备类型，QXBX表示缺陷表象，QXBW表示缺陷部位，QXLX表示缺陷类型，QXDJ表示缺陷等级；而每个缺陷数据集合是由设备ID、对应缺陷发现时间和缺陷处理结束时间组成，记为
Qi＝{SBID1,(T1B,T1E),(T2B,T2E),...；SBID2,(T1B,T1E),...；...}
其中，SBID1、SBID2...表示相应设备类型下所有设备的设备名称ID，T1B,T1E,T2B,T2E,...表示同类型所有设备发生Qi类缺陷的发现时间和处理结束时间，若数据库中的历史缺陷记录未出现相应记录的处理结束时间，则认为对应设备的缺陷未消除。
S102：将所述设备缺陷类型对应的数据因素进行整合，获得包括其对应全部数据因素的数据因素集合和所述数据因素集合对应的因素监测数据库，所述因素监测数据库包括所述设备缺陷类型的监测数据。
将设备缺陷类型对应的数据因素进行整合，可记作MD＝{M1,M2,...,Mi,...,Mn},1≤i≤n，其中Mi表示设备缺陷对应的影响因素，第i个数据因素类别中历史监测数据集合；M＝{m1,m2,...mj,...mt}，1≤j≤t，其中mj表示j时刻Mi的各因素对应的监测值。
S103：获取所述设备缺陷类型与其对应的所述数据因素集合内元素的关联系数，并获得关联系数集合，所述关联系数集合为Γ＝{γ1,γ2,...γi,...,γn}，其中：n为所述设备缺陷类型对应的数据因素的个数，γi为第i个数据因素对应的关联系数。
通过双变量相关分析中的Spearman秩相关方法及相关系数临界表计算设备缺陷类型对应的数据因素之间的关联系数，记作Γ＝{γ1,γ2,...γi,...,γn}，其为一个关联系数集合，其中，n为所述设备缺陷类型对应的数据因素的个数，γi为第i个数据因素对应的关联系数。
S104：构建所述设备缺陷类型的评估预测模型，y＝γ1x1+γ2x2+...+γixi+...+γnxn。
根据步骤S103中计算得出的关联系数集合，获得设备缺陷类型的评估预测模型，y＝γ1x1+γ2x2+...+γixi+...+γnxn。
S105：结合所述评估预测模型和所述因素监测数据库，计算所述缺陷类型对应的所有评估预测模型y值。
结合历史数据，利用上述因素监测数据库，将对应的数据带入评估预测模型，可以获得缺陷类型对应的所有评估预测模型y值，每一组数据将对应一个评估预测模型y值。
S106：将计算得到的所述所有评估预测模型y值，按照缺陷发生或缺陷未发生将所述所有评估预测模型y值分成两个集合。
根据缺陷类型的发生与否，将S105中获得的所有评估预测模型y值分为两个集合。可记为集合Y(z＝0|y)和Y(z＝1|y)，z＝1表示缺陷发生，z＝0表示缺陷未发生，Y(z＝0|y)表示未发生缺陷条件下的模型值集合，Y(z＝1|y)表示发生缺陷条件下的模型值集合。
S107：将所述所有评估预测模型y值进行区间划分，计算每一个区间内评估预测模型y值的分布概率。
根据S105中的获得的所有评估预测模型y值进行区间划分，根据y值的范围自行选择划分区间的个数。根据缺陷的发生或未发生，计算每个区间内评估预测模型y值的分布概率。
S108：构建所有设备缺陷类型的评估预测模型，获取所述所有设备缺陷类型对应的区间分布概率。
重复步骤S102到S106，构建所有设备缺陷类型的评估预测模型，获取所述所有设备缺陷类型对应的区间分布概率。
根据所述所有设备缺陷类型的评估预测模型和所有设备缺陷类型对应的区间分布概率进行设备缺陷评估和设备缺陷预测，所述设备缺陷评估是对当前时刻设备状态进行评估，所述设备缺陷预测是对未来时刻设备缺陷是可能发生进行预测。
根据设备所有缺陷类型的评估预测模型和评判准则，分别计算得到评估或预测对象的缺陷分析结论及相应模型概率即{P(z＝0|Qi)，P(z＝1|Qi)}。对所有概率按从大到小进行排序比较，将最大模型概率所对应的集合状态和概率值作为缺陷评估或预测的最终结论。记缺陷发生条件下的最大模型概为缺陷发生概率，缺陷发生概率所对应的缺陷信息为设备缺陷的评估预测结果，包括缺陷表象、缺陷部位、缺陷类型、缺陷等级等信息。
进一步优化技术方案，利用上述得到的评估预测模型，对未来进行缺陷预测。如当对未来一周进行缺陷预测，获取所述一周前一个月内的因素监测数据库；对所述因素监测数据库内各类数据进行趋势拟合曲线预测；预测获得未来一周的因素监测数据，将所述未来一周的因素监测数据带入所述最大分布概率对应的评估预测模型，分析得缺陷分析结论，所述缺陷分析结论包括不发生缺陷或可能发生缺陷。
本发明提供的基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法，该方法结合数理统计与挖掘分析理论，不仅提高了数据关联关系及历史数据等客观信息的利用效率，提升了缺陷分析模型的灵活性，而且能在较好的缺陷评估预测效果上降低计算的复杂性，发挥电网数据在设备运行决策、风险监控中的重要应用价值，为电网数据角度上的工程应用提供有效指导。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处。
以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法，其特征在于，所述方法主要包括：
整合电网设备的历史监测数据，提取所述电网设备的某一项设备缺陷类型与所述设备缺陷类型对应的数据因素，所述数据因素为所述设备缺陷类型对应的检测对象；
将所述设备缺陷类型对应的数据因素进行整合，获得包括其对应全部数据因素的数据因素集合和所述数据因素集合对应的因素监测数据库，所述因素监测数据库包括所述设备缺陷类型的监测数据；
获取所述设备缺陷类型与其对应的所述数据因素集合内元素的关联系数，并获得关联系数集合，所述关联系数集合为，其中：n为所述设备缺陷类型对应的数据因素的个数，γ i 为第i个数据因素对应的关联系数；
构建所述设备缺陷类型的评估预测模型，，其中，为第i个数据因素；
结合所述评估预测模型和所述因素监测数据库，计算所述缺陷类型对应的所有评估预测模型y值；
将计算得到的所述所有评估预测模型y值，按照缺陷发生或缺陷未发生将所述所有评估预测模型y值分成两个集合；
将所述所有评估预测模型y值进行区间划分，计算每一个区间内评估预测模型y值的分布概率；
重复上述步骤，分别构建所有设备缺陷类型的评估预测模型，获取所述所有设备缺陷类型对应的区间分布概率；
根据所述所有设备缺陷类型的评估预测模型和所有设备缺陷类型对应的区间分布概率进行设备缺陷评估和设备缺陷预测，所述设备缺陷评估是对当前时刻设备状态进行评估，所述设备缺陷预测是对未来时刻设备缺陷是可能发生进行预测；
比较所述所有设备缺陷类型对应的区间分布概率，获取最大的分布概率，将所述最大的分布概率对应的评估预测模型作为缺陷评估的最终结论；
其中，所述关联系数的获得是利用双变量相关分析中的Spearman秩相关方法及相关系数临界表计算得出。
2.根据权利要求1所述的基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述所有设备缺陷类型进行编码，所述编码与所述评估预测模型一一对应。
3.根据权利要求1所述的基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
当对未来一周进行缺陷预测，获取所述一周前一个月内的因素监测数据库；
对所述因素监测数据库内各类数据进行趋势拟合曲线预测；
预测获得未来一周的因素监测数据，将所述未来一周的因素监测数据带入所述最大分布概率对应的评估预测模型，分析得缺陷分析结论，所述缺陷分析结论包括不发生缺陷或可能发生缺陷。
4.根据权利要求1所述的基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法，其特征在于，在所述将计算得到的所述所有评估预测模型y值，按照缺陷发生或缺陷未发生将所述所有评估预测模型y值分成两个集合中，
将所述两个集合分别记为和，其中：z= 1表示缺陷发生，z= 0表示缺陷未发生。
5.根据权利要求3所述的基于数据关联关系的设备缺陷评估与预测方法，其特征在于，所述历史监测数据为5-10年内的监测数据。
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