一种基于逻辑回归的高压电器运行质量评估方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于逻辑回归的高压电器运行质量评估方法，其包括以下步骤：步骤1、收集各厂家生产的高压电器设备的原始缺陷数据；步骤2、对所述原始缺陷数据进行赋值转换和清理；步骤3、根据二次缺陷数据构建逻辑回归模型，步骤4、计算关联度系数值；步骤5、依据所述关联度系数对高压电器设备生产厂家生产的高压电器设备运行质量进行评估。本发明还公开了一种基于逻辑回归的高压电器运行质量评估系统。本发明在全面反映高压电器运行状态的基础上，通过构建逻辑回归模型，从各零散点中挖掘数据发展规律，得到高压电器运行性能结果，为巡检计划的制定和安排提供科学且实用的依据。
【专利说明】一种基于逻辑回归的高压电器运行质量评估方法及系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及专利涉及高压电器质量评估【技术领域】，具体涉及变电站如断路器、隔 离开关及接地开关等压电器设备，通过对实际运行的高压电器故障缺陷数据和厂商产品的 数学归类分析，对设定时间内设定区域的高压电器设备总体运行质量评估方法及系统。
【背景技术】
[0002] 断路器、隔离开关等高压电器是变电站中使用最多的电力设备，主要实现关合、开 断、保护、控制、调节等功能。由于使用量大，操作频繁，工作可靠性要求高，对变电所、电厂 的设计、建立和安全运行的影响均较大。目前，变电站中使用的高压电器种类繁多，性能标 准参差不齐，以致运行生产维护中无法合理且具针对性的进行巡检计划安排。
[0003] 随着智能电网的建设，高压电器的运行维护数据逐步在统一的信息平台上的集成 共享。这部分数据的积累和沉淀，为高压电器综合状态评估提供了重要的数据基础。
[0004] 因此以高压电器的运行维护数据为基础，采用现代数学方法和模型，推动高压电 器从人工批量制定巡检计划向基于全景状态描述的数据处理和故障分析方向发展，有效地 通过数据分析算法及模型，根据不同厂商生产的高压电器在变电站的性能表现及缺陷分布 情况进行智能分类，将是推进巡检计划科学合理安排的重要支撑。
【发明内容】
[0005] 针对上述不足，本发明的目的之一在于提供一种基于逻辑回归的高压电器运 行质量评估方法，其在全面反映高压电器运行状态的基础上，通过构建逻辑回归模型 (Logistic)对该类数据进行分析，从各零散点中，挖掘数据发展规律，为巡检计划的制定和 安排提供科学且实用的依据，从而提升巡检工作的合理性和有效性。
[0006] 为实现以上目的，本发明采取的技术方案是：
[0007] 一种基于逻辑回归的高压电器运行质量评估方法，其包括以下步骤：
[0008] 步骤1、收集各厂家生产的高压电器设备的原始缺陷数据；
[0009] 步骤2、对所述原始缺陷数据进行赋值转换和清理，以获取二次缺陷数据，所述二 次缺陷数据包括高压电器设备生产厂家数据集合F1、高压电器设备投运时间T1、高压电器 设备缺陷等级C1;
[0010] 步骤3、根据二次数据构建逻辑回归模型，其包括以下步骤：
[0011] 步骤31、将高压电器设备生产厂家数据集合F1作为逻辑回归模型中的独立变量向 里X - (X1, X2,……Xn):
[0012]X'=F1={f!，f2,…f"…fj
[0013] 其中，Xi为独立变量向量？中的第i个元素，f\为高压电器设备生产厂家数据集 合F1中第i个生产厂家；
[0014] 步骤32、将高压电器设备缺陷等级C1作为逻辑回归模型中的因变量向量y'= (yi,y2,y3)：
[0015] yr =Cj={c!，c2,c3}
[0016] 其中，Cj高压电器设备缺陷等级Ci中第j个缺陷等级，j= {1，2, 3}，cA-般缺 陷，C2为重大缺陷，C3为紧急缺陷；
[0017] 步骤4、根据各高压电器设备生产厂家发生各等级缺陷的概率：
[0018]
【权利要求】
1. 一种基于逻辑回归的高压电器运行质量评估方法，其特征在于，其包括以下步骤： 步骤1、收集各厂家生产的高压电器设备的原始缺陷数据； 步骤2、对所述原始缺陷数据进行赋值转换和清理，以获取二次缺陷数据，所述二次缺 陷数据包括高压电器设备生产厂家数据集合匕、高压电器设备投运时间、高压电器设备 缺陷等级C:; 步骤3、根据二次数据构建逻辑回归模型，其包括以下步骤： 步骤31、将高压电器设备生产厂家数据集合匕作为逻辑回归模型中的独立变量向量
其中，^为独立变量向量？中的第i个元素，fi为高压电器设备生产厂家数据集合Fi中第i个生产厂家； 步骤32、将高压电器设备缺陷等级Q作为逻辑回归模型中的因变量向量y'=
其中，(^_高压电器设备缺陷等级Cl中第j个缺陷等级，j= {1，2, 3}，ci为一般缺陷，c2为重大缺陷，c3为紧急缺陷； 步骤4、根据各高压电器设备生产厂家发生各等级缺陷的概率：
其中，Cj= 1时，表示y'中所代表的缺陷状态为真，反之，Cj=0时，表示y'中所代 表的缺陷状态为假，P(Cj= 1 |f)表示第i个生产厂家中第j个缺陷等级为真的概率，P(Cj =〇Ifi)表示第i个生产厂家中第j个缺陷等级为真的概率为假的概率，况）表示第i个 生产厂家存在缺陷的概率；g(fi)表示第i个生产厂家中二次数据项回归而成的系数函数； 0。为截距，0i为第i个生产厂家fi与缺陷等级c」之间的关联度系数； 步骤5、依据所述关联度系数对高压电器设备生产厂家生产的高压电器设备运行质量 进行评估，当某一高压电器设备生产厂家与某一缺陷等级的关联度系数值大于〇且越大 时，则该高压电器设备生产厂家生产的高压电器设备发生该缺陷等级的危险可能性越大； 反之，当某一高压电器设备生产厂家与某一缺陷等级的关联度系数值小于0且越小时，则 该高压电器设备生产厂家生产的高压电器设备发生该缺陷等级的危险可能性越小。
2. 根据权利要求1所述的基于逻辑回归的高压电器运行质量评估方法，其特征在于， 所述原始缺陷数据包括缺陷年份、严重等级、设备名称、部件名称、缺陷描述、缺陷类别和生 产厂家。
3. 根据权利要求1所述的基于逻辑回归的高压电器运行质量评估方法，其特征在于， 所述步骤2中，对所述原始缺陷数据进行赋值转换和清理通过ETL工具实现，所述ETL工具 为SAS软件。
4. 一种基于逻辑回归的高压电器运行质量评估系统，其特征在于，其包括： 数据收集单元，用于收集各厂家生产的高压电器设备的原始缺陷数据； 数据整理单元，用于对所述原始缺陷数据进行赋值转换和清理，以获取二次缺陷数据， 所述二次缺陷数据包括高压电器设备生产厂家数据集合匕、高压电器设备投运时间、高 压电器设备缺陷等级C1; 模型构建单元，用于根据二次数据构建逻辑回归模型，所述模型构建单元包括： 独立变量相邻赋值单元，用于将高压电器设备生产厂家数据集合Fl作为逻辑回归模型 中的独立变量向量X' = (XdXdXdXJ:
其中，^为独立变量向量X'中的第i个元素，fi为高压电器设备生产厂家数据集合Fi中第i个生产厂家； 因变量向量赋值单元，用于将高压电器设备缺陷等级(^作为逻辑回归模型中的因变量 向量y' = :
其中，Cj高压电器设备缺陷等级Ci中第j个缺陷等级，j= {1，2, 3}，ci为一般缺陷，c2 为重大缺陷，c3为紧急缺陷； 关联度系数计算单元，用于根据各高压电器设备生产厂家发生各等级缺陷的概率：
其中，Cj= 1时，表示y'中所代表的缺陷状态为真，反之，Cj=0时，表示y'中所代 表的缺陷状态为假，P(Cj= 1 |f)表示第i个生产厂家中第j个缺陷等级为真的概率，P(Cj =0Ifi)表示第i个生产厂家中第j个缺陷等级为真的概率为假的概率，JT(fi)表示第i个 生产厂家存在缺陷的概率；g(fi)表示第i个生产厂家中二次数据项回归而成的系数函数； 0。为截距，0i为第i个生产厂家fi与缺陷等级c」之间的关联度系数； 质量评估单元，用于依据所述关联度系数对高压电器设备生产厂家生产的高压电器 设备运行质量进行评估，当某一高压电器设备生产厂家与某一缺陷等级的关联度系数值大 于0且越大时，则该高压电器设备生产厂家生产的高压电器设备发生该缺陷等级的危险可 能性越大；反之，当某一高压电器设备生产厂家与某一缺陷等级的关联度系数值小于〇且 越小时，则该高压电器设备生产厂家生产的高压电器设备发生该缺陷等级的危险可能性越 小。
5. 根据权利要求4所述的基于逻辑回归的高压电器运行质量评估系统，其特征在于， 所述原始缺陷数据包括缺陷年份、严重等级、设备名称、部件名称、缺陷描述、缺陷类别和生 产厂家。
6. 根据权利要求4所述的基于逻辑回归的高压电器运行质量评估系统，其特征在于， 所述数据整理单元中，对所述原始缺陷数据进行赋值转换和清理通过ETL工具实现，所述 ETL工具为SAS软件。
【文档编号】G06Q50/06GK104484828SQ201410647604
【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年11月14日 优先权日:2014年11月14日
【发明者】张长虹, 李洁珊, 周海滨 申请人:中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心