CN107025514A - 一种动态评估变压器设备状态的评价方法及输变电设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种动态评估变压器设备状态的评价方法，包括以下步骤：统计变压器设备的每个状态量的历史数据；基于每个状态量的历史数据，使用随机森林算法计算每个状态量的重要度；将每个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，反映每个状态量的重要度等级；根据每个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；把状态评价方法中的每个状态量的重要度等级作为历史数据，并重复以上步骤，实现评价方法的自我优化和动态评估。本发明还提供一种包括评价方法中变压器设备的输变电设备。该方法有效改善了电网公司设备状态评价及时性、准确性和客观性。
Description
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。
优选地，在所述计算模块中，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，所述计算模块还包括以下字模块：
分类模块：用于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；
算法模块：用于基于平均精度下降(Mean Decrease Accuracy)算法计算每个所述状态量的重要度；
选择模块：用于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，在所述修正模块中，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。
本发明的有益效果在于，实现基于历史数据及时的动态评估设备状态量的重要度，并通过对约束性条件的分析，计算状态量重要度的修正因素，有效改善电网公司设备状态评价的及时性、准确性和客观性。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明动态评估变压器设备状态的评价方法的流程示意图；
图2是本发明动态评估变压器设备状态的评价方法中步骤S2子步骤的流程示意图；
图3是本发明动态评估变压器设备状态的评价系统中的模块示意图；
图4是步骤S2中利用随机森林算法对设备的状态量进行分类及重要度评估的计算结果；
图5是对设备的状态量重要度根据平均精度下降算法进行评估的计算结果；
图6是设备的状态量重要度根据平均精度下降算法进行评估的计算结果取值。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。
图1是本发明动态评估变压器设备状态的评价方法的流程示意图。本发明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、基于每个状态量的历史数据，使用随机森林算法计算每个状态量的重要度；
S3、将每个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，通过参数反映每个状态量的重要度等级；
S4、基于状态评价方法，根据每个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，实现评价方法的自我优化和动态评估。
在步骤S1中，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。根据历史设备状态评价数据，统计每个状态量的历史评价记录，形成以状态量为统计维度的某类型设备评价状态量历史评价数据，其包含所属设备类别、状态量名称、状态量的原始重要度、扣分次数、劣化等级及其发生次数等信息。本步骤统计的状态量历史扣分信息将作为状态量重要度动态评估的输入信息。因为各类数据之间实际存在着关联关系，但是由于信息系统的功能完备性不足，并非都反映出来，因此需要人工判断并对数据信息进行处理整合。
在步骤S2中，随机森林算法是一个包含多个决策树的分类算法。步骤S2 在获取了设备状态量历史数据的基础上，利用随机森林算法，计算状态量的重要度。
随机森林算法输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。本发明利用随机森林算法对设备的状态量进行分类及重要度评估。在一个优选实施例中，首先，将步骤S1中对各个状态量的历史数据统计结果作为随机森林算法的输入进行计算，得到如图4所示的结果。
从图4中的计算结果可以看出，对于所建立的随机森林算法，其整体分类错误率为0.49％，但是对于严重状态的结果分类，其错误率达到了57％，这一方面是该算法需要大量数据作为分析的基础；另一方面，本发明的目的在于调整状态量的重要度，而按照历史数据统计的方式，统计状态量的扣分记录，弱化了原有状态量的重要度，因此在最严重一级状态的分类上，错误率较高。在实际应用中，只要能够持续地重新调整信息数据输入，优化分析算法，其分类错误率会有很大的下降，并最终建立精确的随机森林分析算法。建立了分析模型并进行优化之后，接着对状态量重要度根据平均精度下降(Mean Decrease Accuracy)算法进行评估，如图5所示。
平均精度下降(Mean Decrease Accuracy)算法衡量的是如果把一个变量的取值变为随机数，随机森林预测准确性的降低程度。该值越大表示该变量的重要度越大。
从图5中分析看出，设备中的“其他_家族缺陷”、“色谱分析_总烃”、“巡视及检查_渗漏油”等状态量的重要度比较大。
从图6中分析看出，设备中的“其他_家族缺陷”、“色谱分析_总烃”、“巡视及检查_渗漏油”等前19个状态量的重要度比较大。该19个状态量可作为现有的139个状态量的代表，作为代表性状态量。这样的选择有效的过滤了其他大部分重要度小的状态量，精简了计算量，提高了处理速度。步骤S2计算的状态量重要度为初始结果，需要修正之后再进行归一化和离散化，从而利用现有的评价机制进行最终的变压器设备状态评价。
在步骤S3中，修正因素包括获取每个状态量的难易程度，难易程度分为容易、困难和无法获取三个类别；预先设定的参数越大则对应的状态量重要度越高，预先设定的参数为1、2、3和4。步骤S3完成状态量重要度的修正和离散化。其中修正指的是在S2完成状态量重要度评估后，需要根据实际业务的情况，进行重要度修正；而离散化主要是为保持与现有的评价模式一致，从而将随机森林算法计算的重要度进行离散化和归一化，将其映射到参数1到4 之间。
重要度修正考虑了状态量获取的难易程度。根据实际情况将获取的难易程度分为容易、困难和无法获取三种，并进行量化，随后按照修正因素的量化值对S2中状态量的重要度进行修正。对每一个状态量获取的难以程度进行专家评判(分为容易、困难和无法获取，分别指的是在当前的管理水平和信息化水平下，根据专家经验结合实施单位的实际情况，评判是否可以知道待评价状态量的数据或者情况)，并进行量化，在状态量获取难易程度量化值中，容易为 2，困难为1，无法获取为0。
计算状态量修正系数的公式为状态量修正系数＝(状态量获取难易程度量化值-所有状态量获取难易程度量化值的平均值)/所有状态量获取难易程度量化值的平均值，确保修正系数之和为0；再对状态量的初始权重进行修正，修正公式为状态量初始权重值×(1+状态量修正系数)，得到如下结果。
为了保持与现有的评价机制的一致，需要将状态量的重要度，离散化到参数1-4之间，采取划定固定区域的方式确定其离散重要度等级。将状态量的权重离散化到1-4之间，将不在模型选中的状态量集合而在评价导则中的其他状态量，权重设置取为1(为了保持和评价导则一致)，例如变压器设备一共有139个状态量，该模型选中了其中最重要的19个，则将其他的120个的权重设为1。
对于剩余的19个状态量，首先确定权重为2的状态量，其次是权重为3 的状态量，最后是权重为4的状态量。首先计算19个修正后的权重的四分位 Q3数(第三四分位数)，凡小于等于第一次计算权重2的计算中的四分位Q3 数的所有权重代表的状态量，重要度的权重都量化为2；对剩余的数，再基于剩余的未安排重要度权重值的状态量重新计算新的四分位Q3数，对于小于等于第二次计算权重3的计算中的四分位Q3数的权重代表的状态量，权重值设置为3。剩余的状态量，权重设置为4。四分位数(Quartile)，即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。第一四分位数(Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25％的数字。第二四分位数(Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50％的数字。第三四分位数(Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75％的数字。第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距(InterQuartile Range，IQR)。计算的结果如下：
至此，实现了设备状态量的重要度根据历史数据的变化情况进行动态评估的目的。动态评估状态量重要度体现的是已经发生的实际数据对设备的评价模型的修正影响，而非单纯通过行业经验总结并固定不变的模式。在实际应用过程中，还可以以信息系统为依托，实现数据更新触发的实时动态评估。
步骤S4完成了变压器设备的状态评价。在步骤S3完成了状态量重要度的动态评估及其修正因素计算之后，对变压器设备进行状态评价，评价方法和原有的评价方法相同，但是此时设备的状态量重要度采取了新的重要度并且加入了修正因素的影响。其计算的设备的实时状态评价结果与原有结果相比，新的实时状态结果反映了实际发生的设备运行情况对评价结果的优化影响以及约束性规则的影响。
在完成上述4个步骤之后，既可实现基于状态量重要度动态评估的变压器设备状态评价，由于利用模型将原有的139个状态量简化为19个。因此，利用新模型的评价可借助于信息手段，快速完成自动化评价。
本发明所利用的数据，是历史状态评价的结果数据。为实现模型的持续优化和完善，本步骤在S4的基础上，步骤S5的技术方案为把步骤S4中状态评价方法中的每个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，实现评价方法的自我优化和动态评估，从而持续改善本发明方法的有效性。
综上所述，本发明方法完成了变压器设备状态中状态量重要度的动态评价，结合修正因素计算设备的实时状态评价，并实现该方法的自我学习和改善。
图2是本发明动态评估变压器设备状态的评价方法中步骤S2子步骤的流程示意图。步骤S2还包括以下子步骤：
S21、将每个状态量的历史数据作为随机森林算法中的输入值，基于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)算法计算每个状态量的重要度；
S23、根据每个状态量的重要度选择出至少两个代表性状态量。
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。
本发明针对动态评估设备状态量重要度及其修正因素从而更精确评估设备状态的需求。其思路为利用大量历史评价数据的分析结论，提出了一种基于状态量重要度动态评估的变压器设备状态评价方法及系统，在目前开展的状态评价的基础上，做到更准确，更客观地评价设备状态，减少现有的评价方法中对管理经验和管理要求的依赖，改善了状态评价的思路和手段。
图3是本发明动态评估变压器设备状态的评价系统中的模块示意图。一种动态评估变压器设备状态的评价系统，其特征在于，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，用于基于每个状态量的历史数据，使用随机森林算法计算每个状态量的重要度；
修正模块，用于将每个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，实现评价方法的自我优化和动态评估。
在统计模块中，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。
在计算模块中，随机森林算法是一个包含多个决策树的分类算法。
计算模块还包括以下字模块：
分类模块：用于将每个状态量的历史数据作为随机森林算法中的输入值，基于随机森林算法对状态量的重要度进行分类计算；
算法模块：用于基于平均精度下降(Mean Decrease Accuracy)算法计算每个状态量的重要度；
选择模块：用于根据每个状态量的重要度选择出至少两个代表性状态量。
在修正模块中，修正因素包括获取每个状态量的难易程度，难易程度分为容易、困难和无法获取三个类别；预先设定的参数越大则对应的状态量重要度越高，预先设定的参数为1、2、3和4。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。
Claims (11)
1.一种动态评估变压器设备状态的评价方法，其特征在于，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，通过所述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。
2.根据权利要求1所述的动态评估变压器设备状态的评价方法，其特征在于，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。
3.根据权利要求1所述的动态评估变压器设备状态的评价方法，其特征在于，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。
4.根据权利要求1所述的动态评估变压器设备状态的评价方法，其特征在于，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。
5.根据权利要求1所述的动态评估变压器设备状态的评价方法，其特征在于，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。
6.一种输变电设备，其特征在于，包括权利要求1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。
7.一种动态评估变压器设备状态的评价系统，其特征在于，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。
8.根据权利要求7所述的动态评估变压器设备状态的评价系统，其特征在于，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。
9.根据权利要求7所述的动态评估变压器设备状态的评价系统，其特征在于，在所述计算模块中，所述随机森林算法是一个包含多个决策树的分类算法。
10.根据权利要求7所述的动态评估变压器设备状态的评价系统，其特征在于，所述计算模块还包括以下字模块：
分类模块：用于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；
算法模块：用于基于平均精度下降(Mean Decrease Accuracy)算法计算每个所述状态量的重要度；
选择模块：用于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。
11.根据权利要求7所述的动态评估变压器设备状态的评价系统，其特征在于，在所述修正模块中，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。
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