基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法

技术领域

本发明属于智能配电装备检测技术领域，尤其是基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法。

背景技术

配电网是电力能源分配的最后一公里，是保障能源基于全环节检测共享数据的电力设备评价方法与系统费的关键的路径终端。配电设备是构成配电网的组成部分，配电设备的质量与可靠性，关乎着配电网运行的安全与稳定性。配电设备的检测是为配电设备质量进行检验验证的关键，是电网公司重点关注的环节。目前配电设备的检测主要分为出厂试验验证、设备到货检测、设备入网检测等多个环节，各环节在时间上呈现顺序关系，但数据管理上比较孤立。配电设备检测是通过检测相关参数判断其是否在规定的范围内，或者通过施加给定的试验判断配电设备形状、外观、相关参数等是否有明显变化，从而判断被检测设备的合格与否，试验过程中产生的大量测试数据并未得到充分应用，从而造成数据资产的浪费。所以打通设备检测各环节的数据，实现各检测环节测试数据统一管理，从而推倒数据烟囱；对各环节的数据进行信息挖掘，开展配电设备质量评估分析，有效打破信息孤岛是配电设备检测亟需开展的工作。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法，利用检测数据对设备进行状态预判，为后期设备运行是否重点监测，以及重点监测的参量提供理论与数据支撑，在判断设备检测状态的同时，进一步为后期设备运行服务，打破信息孤岛。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法，包括以下步骤：

步骤1、基于云平台构建配电设备出厂检测、到货检测、现场检测数据资源池系统架构；

步骤2、构建基于参数稳定性分析的配电设备评价体系；

步骤3、根据步骤2中构建的配电设备评价体系对步骤1中配电设备出厂检测、到货检测、现场检测数据进行评价。

而且，所述步骤1中资源池系统架构：包括云端和现场端组，现场端组采集出厂检测数据、到货检测数据和现场检测数据，现场端组通过网关向云服务器传输检测数据，云服务器完成现场端检测参数的汇总、管理和分析。

而且，所述步骤2中构建基于参数稳定性分析的配电设备评价体系包括以下步骤：

步骤2.1、选择分析的配电设备，获取选择配电设备的数据，形成数据集；

步骤2.2、根据数据集，进行设备状态模糊推理；

步骤2.3、计算模糊推理后数据集稳定性；

步骤2.4、判断检测状态的最小值和数据集稳定性是否超过设定阈值，若超过则结束，否则进行步骤2.5；

步骤2.5、计算检测数据的重要度、稳定度和平均值隶属度；

步骤2.6、计算检测数据的关注度并排序。

而且，所述步骤2.1的具体实现方法为：

配电设备在出厂检测、到货检测、现场检测过程中形成的数据集为A

其中，x

而且，所述步骤2.2的具体实现方法为：对步骤2.1中A

而且，所述步骤2.3的具体实现方法为：计算数据稳定性σ

σ

其中，其中P

而且，所述步骤2.4的具体实现方法为：如果P

而且，所述步骤2.5的具体实现方法为：

计算检测数据的重要度

其中，α

计算检测数据稳定度σ

σ

其中，x

对于偏小型测量项目，其中偏小型测量项目为测量数据不大于阈值，采用偏大型函数进行故障隶属度计算：

对于偏大型测量项目，其中偏大型测量项目为测量数据不小于阈值，采用偏小型函数进行故障隶属度计算：

而且，所述步骤2.6的具体实现方法为：

计算配电设备各检测数据的关注度S

其中，对配电设备各检测数据的关注度S

本发明的优点和积极效果是：

本发明能够实现出厂检测、到货检测、现场检测全环节检测数据汇总，最大限度的融合设备检测数据资源，为数据的资产化、价值化创造条件；充分利用全环节的检测数据，利用数据开展纵横分析，实现数据有效融合，推到数据烟囱。同时本发明利用检测数据对设备进行状态预判，为后期设备运行是否重点监测，以及重点监测的参量提供理论与数据支撑，在判断设备检测状态的同时，进一步为后期设备运行服务，打破信息孤岛。

附图说明

图1为本发明数据资源池系统架构的结构图；

图2为本发明构建基于参数稳定性分析的配电设备评价体系的流程图；

图3为本发明的模糊推理流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明做进一步详述。

基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法，包括以下步骤：

步骤1、基于云平台构建配电设备出厂检测、到货检测、现场检测数据资源池系统架构。

如图1所示，建立基于云平台出厂检测、到货检测、现场检测资源池系统架构，打破数据烟囱，实现不同场景下检测数据的集中管理。资源池系统架构包括云端(即配电设备检测云，检测云还包括数据分析窗口和云服务器)和现场端组(即配电设备检测场景)，现场端组采集出厂检测数据、到货检测数据和现场检测数据，现场端组通过网关向云服务器传输检测数据，云服务器完成现场端检测参数的汇总、管理和分析。

步骤2、构建基于参数稳定性分析的配电设备评价体系。针对汇总形成的数据集，利用形成的数据集，开展纵向、横向数据对比分析，支撑利用检测数据开展设备状态评估。

如图2所示，构建基于参数稳定性分析的配电设备评价体系包括以下步骤：

步骤2.1、选择分析的配电设备，获取选择配电设备的数据，形成数据集。

配电设备在出厂检测、到货检测、现场检测过程中形成的数据集为A

其中，x

步骤2.2、根据数据集，进行设备状态模糊推理。

如图3所示，本步骤包括以下步骤：

步骤2.2.1、输入特征量参数；

步骤2.2.2、对特征量参数进行模糊化处理；

步骤2.2.3、依据经验定制基本规则；

步骤2.2.4、使用步骤2.2.3中规则进行模糊推理；本实施例使用的是Mamdani推理；

步骤2.2.5、对模糊推理后的数据进行去模糊化；

步骤2.2.6、计算去模糊化数据的故障概率P

步骤2.3、计算模糊推理后数据集稳定性。

计算数据稳定性σ

σ

其中，其中P

步骤2.4、判断检测状态的最小值和数据集稳定性是否超过设定阈值，若超过则结束，否则进行步骤2.5。

如果P

在确定需要重点关注设备的基础上，可以进一步分析重点关注的数据量，进而推理出对应需重点关注的部件。

步骤2.5、计算检测数据的重要度、稳定度和平均值隶属度。

对变压器检测的参量进行重要度评估，利用统计与专家评估方法，计算和评估检测参量故障发生的概率α

计算各参量在出厂检测、到货检测、现场检测的稳定度σ

σ

其中，x

平均故障隶属度以x

对于偏大型测量项目，其中偏大型测量项目为测量数据不小于阈值，采用偏小型函数进行故障隶属度计算：

步骤2.6、计算检测数据的关注度并排序。

计算配电设备各检测数据的关注度S

其中，对配电设备各检测数据的关注度S

步骤3、根据步骤2中构建的配电设备评价体系对步骤1中配电设备出厂检测、到货检测、现场检测数据进行评价。

需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。