CN109255524A - 一种计量设备数据分析评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种计量设备数据分析评估方法及系统，涉及计量数据分析技术领域。所述计量设备数据分析评估方法，包括计量设备寿命标杆值的计算、计量设备寿命的预测以及计量设备健康状态等级评估；引入计量设备寿命标杆值，再根据预测寿命中值与计量设备寿命标杆值的比对结果评估计量设备的健康状态等级，以提示工作人员及时对计量设备进行检修处理或者更替，保证了电力运行网络的稳定；同时本发明还根据健康状态等级进行隐患风险等级预警及对应预警的质量管控处理，为管理者提供可执行的管控策略，不断提高计量资产精益化管理水平；该计量设备数据分析及评估方法具有高稳定、易维护、高复用等特点。

Description

一种计量设备数据分析评估方法及系统

技术领域

本发明属于计量数据分析技术领域，尤其涉及一种计量设备数据分析评估方法及系统。

背景技术

随着电网公司经营管理向一体化、精细化转变，计量资产管理在业务上需要和营销管理目标、公司发展目标统一融合起来，从更高的层次重新审视计量资产管理，实现计量资产管理综合水平的提升。计量资产技术参数数据和运行数据包含较大的信息量，如设备检定数据、从采购到报废流程数据、现场运行故障数据等。如何使用当前流行的数据统计分析和数据挖掘手段对上述大量计量资产数据进行挖掘处理、增强关联度和预测性分析，发现数据潜藏价值，解决现有面临问题，提升应用、管理模式创新等，成为电网企业亟需解决的重大课题。

广西电网公司电能计量专业化管理虽具有一定基础，但也存在着诸多问题，比如计量资产监管和运行管理不到位、计量资产库存率与现实严重不符；计量精益化管理水平仍待提高；计量专业化管理水平有待加强。目前的计量设备数据分析仅由有限的几个简单报表实现，缺少全方位，多角度的横向和纵向数据挖掘，不能很好地展现计量设备器具的质量对比和质量变化情况，难以为决策层提供有效的决策依据。

通过数据挖掘分析技术，对电力企业计量设备参数信息及运行信息进行集中分析，以计量设备历史全生命周期数据为分析基础，利用多元线性回归测算方法，对影响计量设备寿命的不同因素进行多元化分析和统计，建立设备寿命预测分析模型，并进而对设备状态进行等级评价划分，结合设备寿命风险预警机制，及时发现各计量设备问题倾向和隐患故障，为计量资产管理工作开展提供方向指导。应用成果预测分析，将大大提高电力运行网络的稳定性，为电力企业生产经营提供全面可靠的计量数据服务。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种计量设备数据分析评估方法及系统。

本发明是通过如下的技术方案来解决上述技术问题的：一种计量设备数据分析评估方法，包括以下几个步骤：

步骤1：计量设备寿命标杆值的计算；

对计量设备历史使用数据进行汇总分析，计算不同因素下计量设备的折损影响系数，再根据计量设备寿命规范设计值计算计量设备寿命标杆值；

步骤2：计量设备寿命的预测；

根据不同计量设备对应的指标因子以及待预测计量设备寿命区间，计算待预测计量设备的预测寿命中值，并得到预测寿命中值与所述步骤1中计量设备寿命标杆值的比对结果；

步骤3：计量设备健康状态等级评估；

根据所述步骤2的比对结果F和等级评价阈值，对计量设备寿命等级进行分级并集中展示，评估计量设备的健康状态等级。

进一步的，所述步骤1中，不同因素下计量设备的折损影响系数的计算公式为：

Y_i＝((A₀-B_i)/A₀)×C_i

其中，Y_i表示某个因素下计量设备的折损影响系数，A₀表示计量设备寿命规范设计值，B_i表示该因素导致退出运行的设备的平均使用年限，C_i表示该因素导致退出运行的资产比例。

进一步的，所述步骤1中，计量设备寿命标杆值的计算公式为：

A＝A₀-A₀(Y₁+Y₂+Y₃+…+Y_i)

其中，A表示计量设备寿命标杆值。

进一步的，所述步骤2中，预测寿命中值与计量设备寿命标杆值比对结果F的计算公式为：

F＝(A-E)/A

其中，A表示计量设备寿命标杆值，E表示待预测计量设备的预测寿命中值，E＝(a+b)/2，a表示待预测计量设备寿命的最小值，b表示待预测计量设备寿命的最大值。

进一步的，所述步骤3中，等价评价阀值由专家根据电网实际业务及意见设定，等级评价阈值包括α和β；具体的健康状态等级划分为：

F≤0，表示一级状态，健康程度为良好，用绿色展示；0＜F≤α，表示二级状态，健康程度为一般，用蓝色展示；α＜F≤β，表示三级状态，健康程度为差，用黄色展示；F＞β，表示四级状态，健康程度为较差，用红色展示。

进一步的，所述计量设备数据分析评估方法还包括步骤4：计量设备隐患风险等级预警及对应预警的管控处理；

根据计量设备所处不同生命环节、不同健康状态等级进行隐患风险等级预警划分及对应预警的管控处理，具体的隐患风险等级预警划分为：

一级状态表示低风险；二级状态表示一般风险；三级状态表示重大风险；四级状态表示特大风险；

对应的预警管控处理为：一级状态表示需常规监控；二级状态表示需高度警惕；三级状态表示需安排整改；四级状态表示需立即整改。

进一步的，一种计量设备数据分析评估系统，基于所述计量设备数据分析评估方法，包括计量资产状态分析单元、资产寿命预测及评价单元、计量设备隐患预警单元以及其他统计查询单元；

所述计量资产状态分析单元包括全区资产状态总体情况分析模块、本年度到货验收情况分析模块、本年度检定检测情况分析模块、资产运行情况分析模块、本年度拆回情况分析模块以及本年度报废原因分布模块；

所述全区资产状态总体情况分析模块，用于对全区计量电能表、互感器及终端状态总体情况进行监控和分析；所述本年度到货验收情况分析模块，用于对本年度各个月份到货情况及验收情况进行监控分析；所述本年度检定检测情况分析模块，用于对本年检定检测情况进行分析，计算出常关注的检定检测指标；所述资产运行情况分析模块，用于对资产运行情况进行分析，包括常关注的指标，如现场检验、周期检验及运行故障等情况进行分析；所述本年度拆回情况分析模块，用于对本年度电能表、互感器及终端拆回情况进行统计分析；所述本年度报废原因分布模块，用于对本年度电能表、互感器及终端报废情况及分布情况进行统计分析；

所述资产寿命预测及评价单元包括计量资产寿命标杆值计算模块、计量资产寿命预测模块以及计量设备状态等级评估模块；

所述计量资产寿命标杆值计算模块，用于计算计量资产寿命标杆值；所述计量资产寿命预测模块，用于对计量资产寿命进行预测；所述计量设备状态等级评估模块，用于建立计量资产健康状态评价标准，比对计量资产寿命预测中值与标杆值，评估该资产的状态健康等级；

所述计量设备隐患预警单元包括计量设备隐患预警模块、计量设备检定超期预警模块以及预警管控处理模块；

所述计量设备隐患预警模块，用于建立计量设备隐患预警风险等级标准，针对计量设备所处不同生命环节、不同健康状态等级进行隐患风险等级预警，根据计量设备健康状态等级评估结果，进行不同等级展示；所述计量设备检定超期预警模块，用于对计量设备检定超期预警；所述预警管控处理模块，用于根据隐患预警风险等级进行管控处理，形成闭环管理；

所述其他统计查询单元包括批次资产多单位使用情况模块和运行故障统计排名模块；所述批次资产多单位使用情况模块，用于根据批次号查询该批次的资产有哪些单位使用，并展示一个批次多单位使用的情况；所述行故障统计排名模块，用于根据厂家或者故障类型进行资产运行故障统计排名。

所述计量设备数据分析评估系统，计量资产状态分析单元实现对资产进行不同维度进行分析，分析接口对影响计量资产寿命预测相关指标因素提供参考，计量设备隐患预警单元是根据资产寿命预测及评价单元实现的比对结果进行分层级监控预警，并做出对应的措施进行管控处理；其他统计查询模块的功能主要辅助计量资产状态分析、预测及评估和因为预警处理的功能应用。

进一步的，所述计量设备数据分析评估系统的技术架构包括数据展示层、数据分析层、数据存储层以及数据集成层；

所述数据展示层，通过在线分析组件，提供自定义的在线分析功能；通过图表组件实现快速的图表展示；利用多维分析组件，提供多维数据分析及展示；

所述数据分析层，通过分析技术组件，提供基础的数据统计分析功能，利用基础的数据访问、全文检索组件，提供SQL查询及全文检索的数据查询检索功能；

所述数据存储层采用结构化数据存储，使用Sql语句对结构化数据进行挖掘、分析处理；该数据存储层建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据；关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成；

所述数据集成层，通过ETL组件，提供基础的数据集成功能；利用数据转换、清洗组件，根据实际业务需求提供数据转换和数据清洗功能，提高数据集成的质量。

与现有技术相比，本发明所提供的计量设备数据分析评估方法，包括计量设备寿命标杆值的计算、计量设备寿命的预测以及计量设备健康状态等级评估；引入计量设备寿命标杆值，再根据预测寿命中值与计量设备寿命标杆值的比对结果评估计量设备的健康状态等级，以提示工作人员及时对计量设备进行检修处理或者更替，保证了电力运行网络的稳定；

同时本发明还根据健康状态等级进行隐患风险等级预警及对应预警的质量管控处理，为管理者提供可执行的管控策略，不断提高计量资产精益化管理水平；该计量设备数据分析及评估方法具有高稳定、易维护、高复用等特点；

本发明所提供的计量设备数据分析评估系统，包括计量资产状态分析单元、资产寿命预测及评价单元、计量设备隐患预警单元以及其他统计查询单元；通过多角度的数据挖掘，对计量设备的状态进行全方位展示，并很好的展现计量设备的质量对比和质量变化情况，为决策层提供有效的决策依据。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一个实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例计量设备寿命标杆值的计算示意图；

图2是本发明实施例计量设备寿命的预测示意图；

图3是本发明一种计量设备数据分析评估系统的功能框图；

图4是本发明全区资产状态总体情况分析展示图；

图5是本发明全区资产状态明细展示图；

图6是本发明本年度到货验收情况分析展示图；

图7是本发明本年度检定计划展示图；

图8是本发明本年度检定计划明细图；

图9是本发明资产运行情况分析图；

图10是本发明本年度拆回情况分析展示图；

图11是本发明本年度报废原因分布图；

图12是本发明计量资产寿命标杆值计算寿命因素维护图；

图13是本发明计量资产寿命标杆值计算展示图；

图14是本发明计量资产寿命预测因素维护图；

图15是本发明计量设备状态等级评估图；

图16是本发明计量设备寿命明细图；

图17是本发明计量设备隐患预警展示图；

图18是本发明计量设备检定超期预警展示图；

图19是本发明预警管控处理展示图；

图20是本发明批次资产多单位使用情况展示图；

图21是本发明运行故障统计排名展示图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明所提供的一种计量设备数据分析评估方法，包括以下几个步骤：

步骤1：计量设备寿命标杆值的计算；

对计量设备历史使用数据(以广西电网公司营销管理系统计量设备退运的历史数据为例)，通过ETL工具及数据链的方式进行数据抽取后，对计量设备数据按照退运原因进行汇总分析，计算不同因素下计量设备的折损影响系数，再根据计量设备寿命规范设计值计算计量设备寿命标杆值，如图1所示。

从质量因素和非质量因素两个方面，结合计量设备(或者计量资产)的表龄、库龄及有关检定、故障、报废等分类信息，分析影响计量设备寿命的各种因素所占比重和对寿命的影响程度，即对计量设备寿命可能具有的折损影响系数，累加不同因素对计量设备的折损影响系数，通过计量设备寿命规范设计值计算得出计量资产寿命标杆值，具体的计算公式为：

Y_i＝((A₀-B_i)/A₀)×C_i (1)

其中，Y_i表示某个因素下计量设备的折损影响系数，A₀表示计量设备寿命规范设计值，B_i表示该因素导致退出运行的设备的平均使用年限，C_i表示该因素导致退出运行的资产比例，即某因素发生的概率。

计量设备寿命标杆值的计算公式为：

A＝A₀-A₀(Y₁+Y₂+Y₃+…+Y_i) (2)

其中，A表示计量设备寿命标杆值。

质量因素是计量设备自身的质量问题，可依靠技术管控提高；非质量因素主要是造成影响计量设备寿命的外部因素，包括用户变动因素、外部因素、政策变动因素及运行环境等；寿命标杆值指综合考虑影响计量资产寿命的各因素所占比重和对寿命的影响程度得出的计量资产寿命参考值。

影响因素可根据需要添加，并维护相关参数，实现折损影响系数和计量资产寿命标杆值的自动计算，以电能表在电压、雷击、环境温度三个影响因素下的相关数据为例，如下表1所示：

表1

步骤2：计量设备寿命的预测；

根据不同计量设备对应的指标因子，综合分析计量设备指标因子，预测计算出计量设备寿命的最小值和最大值，即为待预测计量设备寿命区间，根据待预测计量设备寿命区间计算待预测计量设备的预测寿命中值，并得到预测寿命中值与所述步骤1中计量设备寿命标杆值的比对结果。

计量设备寿命由计量设备的物理属性、技术指标、管理水平和环境因素等多项指标决定，根据主成分分析法，对各项指标进行主成分分析，消除各因素关联成分，进行线性回归模型分析，建立计量设备寿命预测指标体系。计量设备寿命为因变量，主要指标作为回归模型的自变量，对计量设备寿命进行预测，得到对应计量设备寿命在一定置信度下的寿命区间。

预测寿命中值与计量设备寿命标杆值比对结果F的计算公式为：

F＝(A-E)/A (3)

其中，A表示计量设备寿命标杆值，E表示待预测计量设备的预测寿命中值，E＝(a+b)/2，a表示待预测计量设备寿命的最小值，b表示待预测计量设备寿命的最大值，寿命的最小值和最大值均由库龄、表龄、运行时间等指标因子综合分析计算得出。

以电能表为例，选取库龄指标、表龄指标和运行天数指标作为指标因子，预测电能表的寿命区间，如图2所示，指标因子可以根据需要添加维护。

步骤3：计量设备健康状态等级评估；

根据所述步骤2的比对结果F和等级评价阈值(等价评价阀值由专家根据电网实际业务及意见设定)，对计量设备寿命等级进行分级并集中展示，评估计量设备的健康状态等级，对健康状态评价等级差的及时预警，提示工作人员对计量设备检修处理或更替，保证电力运行网络的稳定。

(1)等级评价阈值设定

阈值名称 设备类型 阈值

α 电能表 0.256

β 电能表 1.232

(2)制定健康状态等级评价标准

比对结果值F越小，表示计量设备健康状况越好，根据实施经验，设定等级评价阈值α和β，并划分等级如下：

步骤4：计量设备隐患风险等级预警及对应预警的管控处理；

根据计量设备所处不同生命环节、不同健康状态等级进行隐患风险等级预警划分及对应预警的管控处理，形成闭环管理，具体的隐患风险等级预警划分为：

一级状态表示低风险；二级状态表示一般风险；三级状态表示重大风险；四级状态表示特大风险；

对应的预警管控处理为：一级状态表示需常规监控；二级状态表示需高度警惕；三级状态表示需安排整改；四级状态表示需立即整改。

如图3所示，一种计量设备数据分析评估系统，基于计量设备数据分析评估方法，包括计量资产状态分析单元、资产寿命预测及评价单元、计量设备隐患预警单元以及其他统计查询单元；

计量资产状态分析单元包括全区资产状态总体情况分析模块、本年度到货验收情况分析模块、本年度检定检测情况分析模块、资产运行情况分析模块、本年度拆回情况分析模块以及本年度报废原因分布模块；

如图4和5所示，全区资产状态总体情况分析模块，用于对全区计量电能表、互感器及终端状态总体情况进行监控和分析；如图6所示，本年度到货验收情况分析模块，用于对本年度各个月份到货情况及验收情况进行监控分析；如图7和8所示，本年度检定检测情况分析模块，用于对本年检定检测情况进行分析，计算出常关注的检定检测指标；如图9所示，资产运行情况分析模块，用于对资产运行情况进行分析，包括常关注的指标，如现场检验、周期检验及运行故障等情况进行分析；如图10所示，本年度拆回情况分析模块，用于对本年度电能表、互感器及终端拆回情况进行统计分析；如图11所示，本年度报废原因分布模块，用于对本年度电能表、互感器及终端报废情况及分布情况进行统计分析；

资产寿命预测及评价单元包括计量资产寿命标杆值计算模块、计量资产寿命预测模块以及计量设备状态等级评估模块；

如图12和13所示，计量资产寿命标杆值计算模块，用于计算计量资产寿命标杆值；如图14所示，计量资产寿命预测模块，用于对计量资产寿命进行预测；如图15和16所示，计量设备状态等级评估模块，用于建立计量资产健康状态评价标准，比对计量资产寿命预测中值与标杆值，评估该资产的状态健康等级；

计量设备隐患预警单元包括计量设备隐患预警模块、计量设备检定超期预警模块以及预警管控处理模块；

如图17所示，计量设备隐患预警模块，用于建立计量设备隐患预警风险等级标准，针对计量设备所处不同生命环节、不同健康状态等级进行隐患风险等级预警，根据计量设备健康状态等级评估结果，进行不同等级展示；如图18所示，计量设备检定超期预警模块，用于对计量设备检定超期预警；如图19所示，预警管控处理模块，用于根据隐患预警风险等级进行管控处理，形成闭环管理；

其他统计查询单元包括批次资产多单位使用情况模块和运行故障统计排名模块；如图20所示，批次资产多单位使用情况模块，用于根据批次号查询该批次的资产有哪些单位使用，并展示一个批次多单位使用的情况；如图21所示，运行故障统计排名模块，用于根据厂家或者故障类型进行资产运行故障统计排名。

计量设备数据分析评估系统，计量资产状态分析单元实现对资产进行不同维度进行分析，分析接口对影响计量资产寿命预测相关指标因素提供参考，计量设备隐患预警单元是根据资产寿命预测及评价单元实现的比对结果进行分层级监控预警，并做出对应的措施进行管控处理；其他统计查询模块的功能主要辅助计量资产状态分析、预测及评估和因为预警处理的功能应用。

计量设备数据分析评估系统的技术架构包括数据展示层、数据分析层、数据存储层以及数据集成层；

数据展示层，通过在线分析组件，提供自定义的在线分析功能；通过图表组件实现快速的图表展示；利用多维分析组件，提供多维数据分析及展示；

数据分析层，通过分析技术组件，提供基础的数据统计分析功能，利用基础的数据访问、全文检索组件，提供SQL查询及全文检索的数据查询检索功能；

数据存储层采用结构化数据存储，使用Sql语句对结构化数据进行挖掘、分析处理；该数据存储层建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据；关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成；

数据集成层，通过ETL组件，提供基础的数据集成功能；利用数据转换、清洗组件，根据实际业务需求提供数据转换和数据清洗功能，提高数据集成的质量。

以上所揭露的仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或变型，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种计量设备数据分析评估方法，其特征在于，包括以下几个步骤：

步骤1：计量设备寿命标杆值的计算；

对计量设备历史使用数据进行汇总分析，计算不同因素下计量设备的折损影响系数，再根据计量设备寿命规范设计值计算计量设备寿命标杆值；

步骤2：计量设备寿命的预测；

根据不同计量设备对应的指标因子以及待预测计量设备寿命区间，计算待预测计量设备的预测寿命中值，并得到预测寿命中值与所述步骤1中计量设备寿命标杆值的比对结果；

步骤3：计量设备健康状态等级评估；

根据所述步骤2的比对结果F和等级评价阈值，对计量设备寿命等级进行分级并集中展示，评估计量设备的健康状态等级。

2.如权利要求1所述的一种计量设备数据分析评估方法，其特征在于，所述步骤1中，不同因素下计量设备的折损影响系数的计算公式为：

Y_i＝((A₀-B_i)/A₀)×C_i

其中，Y_i表示某个因素下计量设备的折损影响系数，A₀表示计量设备寿命规范设计值，B_i表示该因素导致退出运行的设备的平均使用年限，C_i表示该因素导致退出运行的资产比例。

3.如权利要求2所述的一种计量设备数据分析评估方法，其特征在于，所述步骤1中，计量设备寿命标杆值的计算公式为：

A＝A₀-A₀(Y₁+Y₂+Y₃+…+Y_i)

其中，A表示计量设备寿命标杆值。

4.如权利要求1所述的一种计量设备数据分析评估方法，其特征在于，所述步骤2中，预测寿命中值与计量设备寿命标杆值比对结果F的计算公式为：

F＝(A-E)/A

其中，A表示计量设备寿命标杆值，E表示待预测计量设备的预测寿命中值，E＝(a+b)/2，a表示待预测计量设备寿命的最小值，b表示待预测计量设备寿命的最大值。

5.如权利要求1所述的一种计量设备数据分析评估方法，其特征在于，所述步骤3中，等级评价阈值包括α和β；具体的健康状态等级划分为：

F≤0，表示一级状态，健康程度为良好，用绿色展示；0＜F≤α，表示二级状态，健康程度为一般，用蓝色展示；α＜F≤β，表示三级状态，健康程度为差，用黄色展示；F＞β，表示四级状态，健康程度为较差，用红色展示。

6.如权利要求5所述的一种计量设备数据分析评估方法，其特征在于，还包括步骤4：计量设备隐患风险等级预警及对应预警的管控处理；

根据计量设备所处不同生命环节、不同健康状态等级进行隐患风险等级预警划分及对应预警的管控处理，具体的隐患风险等级预警划分为：

一级状态表示低风险；二级状态表示一般风险；三级状态表示重大风险；四级状态表示特大风险；

对应的预警管控处理为：一级状态表示需常规监控；二级状态表示需高度警惕；三级状态表示需安排整改；四级状态表示需立即整改。

7.一种计量设备数据分析评估系统，基于权利要求1-6任一所述的计量设备数据分析评估方法，其特征在于，包括计量资产状态分析单元、资产寿命预测及评价单元、计量设备隐患预警单元以及其他统计查询单元；

所述计量资产状态分析单元包括全区资产状态总体情况分析模块、本年度到货验收情况分析模块、本年度检定检测情况分析模块、资产运行情况分析模块、本年度拆回情况分析模块以及本年度报废原因分布模块；

所述全区资产状态总体情况分析模块，用于对全区计量电能表、互感器及终端状态总体情况进行监控和分析；所述本年度到货验收情况分析模块，用于对本年度各个月份到货情况及验收情况进行监控分析；所述本年度检定检测情况分析模块，用于对本年检定检测情况进行分析，计算出常关注的检定检测指标；所述资产运行情况分析模块，用于对资产运行情况进行分析；所述本年度拆回情况分析模块，用于对本年度电能表、互感器及终端拆回情况进行统计分析；所述本年度报废原因分布模块，用于对本年度电能表、互感器及终端报废情况及分布情况进行统计分析；

所述资产寿命预测及评价单元包括计量资产寿命标杆值计算模块、计量资产寿命预测模块以及计量设备状态等级评估模块；

所述计量资产寿命标杆值计算模块，用于计算计量资产寿命标杆值；所述计量资产寿命预测模块，用于对计量资产寿命进行预测；所述计量设备状态等级评估模块，用于建立计量资产健康状态评价标准，比对计量资产寿命预测中值与标杆值，评估该资产的状态健康等级；

所述计量设备隐患预警单元包括计量设备隐患预警模块、计量设备检定超期预警模块以及预警管控处理模块；

所述计量设备隐患预警模块，用于建立计量设备隐患预警风险等级标准，针对计量设备所处不同生命环节、不同健康状态等级进行隐患风险等级预警，根据计量设备健康状态等级评估结果，进行不同等级展示；所述计量设备检定超期预警模块，用于对计量设备检定超期预警；所述预警管控处理模块，用于根据隐患预警风险等级进行管控处理，形成闭环管理；

所述其他统计查询单元包括批次资产多单位使用情况模块和运行故障统计排名模块；所述批次资产多单位使用情况模块，用于根据批次号查询该批次的资产有哪些单位使用，并展示一个批次多单位使用的情况；所述行故障统计排名模块，用于根据厂家或者故障类型进行资产运行故障统计排名。

8.如权利要求7所述的一种计量设备数据分析评估系统，其特征在于，所述系统的技术架构包括数据展示层、数据分析层、数据存储层以及数据集成层；

所述数据展示层，通过在线分析组件，提供自定义的在线分析功能；通过图表组件实现快速的图表展示；利用多维分析组件，提供多维数据分析及展示；

所述数据分析层，通过分析技术组件，提供基础的数据统计分析功能，利用基础的数据访问、全文检索组件，提供SQL查询及全文检索的数据查询检索功能；

所述数据存储层采用结构化数据存储，使用Sql语句对结构化数据进行挖掘、分析处理；该数据存储层建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据；

所述数据集成层，通过ETL组件，提供基础的数据集成功能；利用数据转换、清洗组件，根据实际业务需求提供数据转换和数据清洗功能，提高数据集成的质量。