CN109214536A - 一种设备健康状态评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电力安全技术领域，特别是涉及一种基于主客观分析法的设备健康状态评估方法。该方法首先选取影响设备健康状态的指标建立评估指标体系；其次对指标进行一致化处理，并用极值处理法对指标进行无量纲处理；然后用序关系分析法求得各指标的主观权重，同时用熵权法求得各指标的客观权重；最后利用拉格朗日最优乘子法综合主客观权重求得各指标的综合权重，得到变电站设备的健康状态的评估函数，根据评估函数值对变电站设备健康状态做出评估。本发明可以高效筛选出变电站健康状态差的设备来进行改造，为变电站设备健康状态的改善提供了定量的决策依据。

Description

一种设备健康状态评估方法
技术领域
本发明涉及电力安全技术领域，特别是涉及一种基于主客观分析法的设备健康状态评估方法。
背景技术
变电站的数量和结构复杂，设备种类和数量、运行方式众多，实时量测系统不健全等特征，只反映了设备的电气量，没有反应设备本身的量，缺少对变电站设备的健康状态的评估方法，本方法提出一种可以高效筛选出变电站健康状态差的设备来进行改造，为变电站设备健康状态的改善提供了定量的决策依据。
发明内容
本发明为解决上述存在的技术缺陷，提供一种基于主客观分析法的设备健康状态评估方法，可以高效筛选出变电站健康状态差的设备来进行改造，为变电站设备健康状态的改善提供了定量的决策依据。
本发明的技术方案是；一种设备健康状态评估方法，包括以下步骤；
S1：选取影响设备健康状态的指标建立评估指标体系；
S2：对指标进行一致化处理，并用极值处理法对指标进行无量纲处理；
S3：用序关系分析法求得各指标的主观权重，同时用熵权法求得各指标的客观权重；
S4：利用拉格朗日最优乘子法综合主观权重和客观权重求得各指标的综合权重，得到变电站设备的健康状态的评估函数，根据评估函数值对变电站设备健康状态做出评估。
进一步，步骤S1中所选取的指标包括设备的额定运行时间占比、运行年限、维护频次、缺陷频次、操作频次。
进一步，步骤S2对步骤S1中所得到的指标进行一致化的处理过程为；步骤S1中建立指标体系中，设定正向指标为：设备的额定运行时间占比，逆向指标为：运行年限、维护频次、缺陷频次，区间指标为：操作频次，其中设备的额定运行时间占比为无量纲指标，其他为有量纲指标，因为逆向指标占比多，所以把各指标一致化处理成逆向指标，即指标值越小，低压配网台区健康状态越好。
进一步，步骤S2中进行完一致化处理后，因为各指标具有不同的量纲和类型，不能直接进行比较，所以把各项指标进行无量纲处理，利用基于极值处理法将各指标归一化到[0,1]区间，以下为各类型指标预处理公式；
正向指标的一致化和无量纲处理公式为：
逆向指标的无量纲处理公式为：
式中,Xi表示单项指标，Ximax、Ximin分别为若干个该项指标Xi的最
大值和最小值；
区间指标的一致化和无量纲处理公式为：
式中,Ximid为该项指标Xi的正常区间中点值。
进一步，步骤S3中用序关系分析法求得各指标的主观权重的过程为；
X31：确定序关系，确定对于某评价准则具有的指标序关系为Y1>Y2>…>Ym；
X32：确定相邻指标间的相对重要性程度，设指标yk-1与yk的重要程度之比wk-1/wk的理性判断为yk-1/yk＝rk，其中k＝m,m-1,…,3,2；
X33：进行主观权重系数wk的计算：
wk-1＝rkwk
步骤S3中用熵权法求得各指标的客观权重的过程为；
Y31：指标预处理，首先对各个指标Xij进行预处理，即对变电站的设备的指标在同类指标中的比重进行处理，计算在第j个指标下第i个台区的比重为：
Y32：计算第j个指标的熵权ej；
Y33：计算第j个指标的客观权重系数；
进一步，步骤S4中得到综合权重的过程为；综合序关系分析法得到的主观权重wk和熵权法得到的客观权重wj来确定综合权重Zi，为使Zi与wk和wj尽可能接近，根据最小信息熵原理，用拉格朗日乘子法优化可得综合权重计算式为：
式中：Zi≥0，i＝1,2,……,n，i＝j＝k；
健康状态评估函数，变电站的设备健康状态评估函数向量为：
Y＝XZ
式中，Y＝(Y1,Y2,…，Ym)T,Z＝(Z1,Z1,…，Zn)T,Ym为第m个变电站的设备健康状态评估函数。
本发明的有益效果是；利用基于主客观分析法建立评估体系和函数来对设备进行健康状态进行评估，充分利用理性思维从多角度体现设备的健康状态，并根据实际情况对设备的侧重指标可调整评估的侧重点，来对应设备的健康状态是否达到需要进行更换，是一种有效对变电站设备进行状态检查的方法，可及时更换有问题的设备，提高变电站的效率。
附图说明
图1是本发明的流程示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。
实施例1：
为了从多个变电站的众多设备中筛选出健康状态差的设备进行优化改造，提出主客观分析法的变电站设备健康状态评估方法。首先选取影响设备健康状态的指标建立评估指标体系；其次对指标进行一致化处理，并用极值处理法对指标进行无量纲处理；然后用序关系分析法加入专家经验求得各指标的主观权重，同时用熵权法求得各指标的客观权重；最后利用拉格朗日最优乘子法综合主客观权重求得各指标的综合权重，得到变电站设备的健康状态的评估函数，根据评估函数值对变电站设备健康状态做出评估。
如图1所示，一种设备健康状态评估方法，具体步骤如下；
S1：选取影响设备健康状态的指标建立评估指标体系；
S2：对指标进行一致化处理，并用极值处理法对指标进行无量纲处理；
S3：用序关系分析法求得各指标的主观权重，同时用熵权法求得各指标的客观权重；
S4：利用拉格朗日最优乘子法综合主观权重和客观权重求得各指标的综合权重，得到变电站设备的健康状态的评估函数，根据评估函数值对变电站设备健康状态做出评估。
在本实施例中，从变电站设备健康状态方面考虑，遵循评估指标实用性、可行性和易获取的原则，步骤S1中所选取的指标包括设备的额定运行时间占比、运行年限、维护频次、缺陷频次、操作频次等，从多方面指标对设备的健康状态进行分析。
在本实施例中，步骤S2对步骤S1中所得到的指标进行一致化的处理过程为；步骤S1中建立指标体系中，设定正向指标为：设备的额定运行时间占比，逆向指标为：运行年限、维护频次、缺陷频次，区间指标为：操作频次，其中设备的额定运行时间占比为无量纲指标，其他为有量纲指标，因为逆向指标占比多，所以把各指标一致化处理成逆向指标，即指标值越小，低压配网台区健康状态越好。进行完一致化处理后，因为各指标具有不同的量纲和类型，不能直接进行比较，所以把各项指标进行无量纲处理，利用基于极值处理法将各指标归一化到[0,1]区间，以下为各类型指标预处理公式；
正向指标的一致化和无量纲处理公式为：
逆向指标的无量纲处理公式为：
式中,Xi表示单项指标，Ximax、Ximin分别为若干个该项指标Xi的最大值和最小值；
区间指标的一致化和无量纲处理公式为：
式中,Ximid为该项指标Xi的正常区间中点值。
在本实施例中，因为在变电站的设备中需要进行各类筛选决策，侧重点各不相同，所以要求各项指标的权重能随着决策问题的改变而灵活变化，序关系分析法可以满足这样的需求。序关系分析法避免了过于复杂的权重计算流程，能适应变电站的设备健康状态评估需要，并能充分体现专家的意愿。步骤S3中用序关系分析法求得各指标的主观权重的过程为；
X31：确定序关系，确定对于某评价准则具有的指标序关系为Y1>Y2>…>Ym；
X32：确定相邻指标间的相对重要性程度，设指标yk-1与yk的重要程度之比wk-1/wk的理性判断为yk-1/yk＝rk，其中k＝m,m-1,…,3,2；
X33：进行主观权重系数wk的计算：
wk-1＝rkwk
按照信息论的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序程度的一个度量。熵权法是一种基于数据差异驱动原理的客观赋权方法，某项指标的差异越大，熵权越小，该指标提供的信息量越大，在评价中所起作用越大，权值越大。步骤S3中用熵权法求得各指标的客观权重的过程为；
Y31：指标预处理，首先对各个指标Xij进行预处理，即对变电站的设备的指标在同类指标中的比重进行处理，计算在第j个指标下第i个台区的比重为：
Y32：计算第j个指标的熵权ej；
Y33：计算第j个指标的客观权重系数；
序关系分析法利用专家经验得到各指标权重，反映了专家对指标重要程度的判断，没有考虑指标本身的差异对指标权重的影响；熵权法充分运用指标的数据信息的差异来确定指标权重，体现出完全客观的权重赋值，没有反映各指标的重要程度。所以将序关系分析法与熵权法相结合，从而使各个指标权重更加合理客观，不仅体现专家经验，还体现数据本身信息。
在本实施例中，步骤S4中得到综合权重的过程为；综合序关系分析法得到的主观权重wk和熵权法得到的客观权重wj来确定综合权重Zi，为使Zi与wk和wj尽可能接近，根据最小信息熵原理，用拉格朗日乘子法优化可得综合权重计算式为：
式中：Zi≥0，i＝1,2,……,n，i＝j＝k；
健康状态评估函数，变电站的设备健康状态评估函数向量为：
Y＝XZ
式中，Y＝(Y1,Y2,…，Ym)T,Z＝(Z1,Z1,…，Zn)T,Ym为第m个变电站的设备健康状态评估函数。
通过变电站的设备健康状态评估函数得到各个变电站的设备健康状态评估函数值，参照表1对变电站的设备健康状态进行评估。
表1：变电站设备健康状态评估结果参考表
本发明提出一种可以高效筛选出变电站健康状态差的设备来进行改造，为变电站设备健康状态的改善提供了定量的决策依据。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种设备健康状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤；
S1：选取影响设备健康状态的指标建立评估指标体系；
S2：对指标进行一致化处理，并用极值处理法对指标进行无量纲处理；
S3：用序关系分析法求得各指标的主观权重，同时用熵权法求得各指标的客观权重；
S4：利用拉格朗日最优乘子法综合主观权重和客观权重求得各指标的综合权重，得到变电站设备的健康状态的评估函数，根据评估函数值对变电站设备健康状态做出评估。
2.根据权利要求1所述的一种设备健康状态评估方法，其特征在于，步骤S1中所选取的指标包括设备的额定运行时间占比、运行年限、维护频次、缺陷频次、操作频次。
3.根据权利要求2所述的一种设备健康状态评估方法，其特征在于，步骤S2对步骤S1中所得到的指标进行一致化的处理过程为；步骤S1中建立指标体系中，设定正向指标为：设备的额定运行时间占比，逆向指标为：运行年限、维护频次、缺陷频次，区间指标为：操作频次，其中设备的额定运行时间占比为无量纲指标，其他为有量纲指标，因为逆向指标占比多，所以把各指标一致化处理成逆向指标，即指标值越小，低压配网台区健康状态越好。
4.根据权利要求3所述的一种设备健康状态评估方法，其特征在于，步骤S2中进行完一致化处理后，因为各指标具有不同的量纲和类型，不能直接进行比较，所以把各项指标进行无量纲处理，利用基于极值处理法将各指标归一化到[0,1]区间，以下为各类型指标预处理公式；
正向指标的一致化和无量纲处理公式为：
逆向指标的无量纲处理公式为：
式中,Xi表示单项指标，Ximax、Ximin分别为若干个该项指标Xi的最大值和最小值；
区间指标的一致化和无量纲处理公式为：
式中,Ximid为该项指标Xi的正常区间中点值。
5.根据权利要求1所述的一种设备健康状态评估方法，其特征在于，步骤S3中用序关系分析法求得各指标的主观权重的过程为；
X31：确定序关系，确定对于某评价准则具有的指标序关系为Y1>Y2>…>Ym；
X32：确定相邻指标间的相对重要性程度，设指标yk-1与yk的重要程度之比wk-1/wk的理性判断为yk-1/yk＝rk，其中k＝m,m-1,…,3,2；
X33：进行主观权重系数wk的计算：
wk-1＝rkwk
步骤S3中用熵权法求得各指标的客观权重的过程为；
Y31：指标预处理，首先对各个指标Xij进行预处理，即对变电站的设备的指标在同类指标中的比重进行处理，计算在第j个指标下第i个台区的比重为：
Y32：计算第j个指标的熵权ej；
Y33：计算第j个指标的客观权重系数；
6.根据权利要求5所述的一种设备健康状态评估方法，其特征在于，步骤S4中得到综合权重的过程为；综合序关系分析法得到的主观权重wk和熵权法得到的客观权重wj来确定综合权重Zi，为使Zi与wk和wj尽可能接近，根据最小信息熵原理，用拉格朗日乘子法优化可得综合权重计算式为：
式中：Zi≥0，i＝1,2,……,n，i＝j＝k；
健康状态评估函数，变电站的设备健康状态评估函数向量为：
Y＝XZ
式中，Y＝(Y1,Y2,…，Ym)T,Z＝(Z1,Z1,…，Zn)T,
Ym为第m个变电站的设备健康状态评估函数。
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