一种设备阈值确定方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种设备阈值确定方法及系统。
【背景技术】
[0002] 电力系统由各设备组成，如电力变压器和电流互感器等，这些设备的状态影响着 电力系统的运行情况，为了保证电力系统能够安全、经济和稳定地运行，需要对电力系统内 各设备进行定期地检修试验，判断各设备的状态，以便能够及时排除各设备的故障隐患，其 中，对各设备状态判断的关键之一便为各设备阈值的确定。目前，主要是根据长时间的检修 经验来估算设备阈值，确定的设备阈值精确性较低，适应性也较弱。
【发明内容】
[0003] 有鉴于此，本发明实施例提供一种设备阈值确定方法和系统，以解决现有技术中 根据长时间的检修经验来估算设备阈值，确定的设备阈值精确性较低，适应性也较弱的问 题。
[0004] 为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
[0005] -种设备阈值确定方法，包括：
[0006] 获取设备的数据样本，所述设备来自同一总体；
[0007] 判断所述数据样本是否服从正态分布，若服从，则确定所述数据样本的期望和标 准差；
[0008] 根据所述期望和标准差计算所述数据样本的显著性差异阈值，将所述显著性差异 阈值作为所述设备的阈值。
[0009] 其中，所述数据样本为经过绘制箱式图筛选去除极端值后的数据样本。
[0010] 其中，所述判断所述数据样本是否服从正态分布包括：
[0011] 根据所述数据样本绘制直方图；
[0012] 根据所述直方图判断所述数据样本是否服从正态分布；
[0013] 若服从，则对所述数据样本进行K-S检验，根据所述K-S检验结果判断所述数据样 本是否服从正态分布；
[0014] 若服从，则判定所述数据样本服从正态分布。
[0015] 其中，所述对所述数据样本进行K-S检验，根据所述K-S检验结果判断所述数据样 本是否服从正态分布包括：
[0016] 假设所述数据样本为正态分布，建立假设分布函数；
[0017] 根据所述数据样本建立经验分布函数；
[0018] 计算所述假设分布函数和所述经验分布函数间的最大偏差量；
[0019] 判断所述最大偏差量是否小于K-S检验的临界值，若是，则确定所述数据样本为 正态分布。
[0020] 其中，所述假设分布函数：
[0026] 其中，ii为所述数据样本的期望，O为所述数据样本的标准差，n为所述数据样本 的容量，Xw为所述样本数据的第i个次序统计量。
[0027]其中，所述K-S检验的临界值D(niJ0为通过K-S检验临界值表查询得到，其中，0 为K-S检验的显著性水平。
[0028] 其中，所述显著性差异阈值为T=y+oUiJP/或T=y-〇ula;
[0029] 其中，y为所述数据样本的期望，O为所述数据样本的标准差，U服从标准正态分 布，U1a表示标准正态分布中小于1-a的概率，a为所述数据样本的显著性水平。
[0030] 一种设备阈值确定系统，包括：获取模块、判断模块和计算模块；其中，
[0031] 所述获取模块，用于获取设备的数据样本，所述设备来自同一总体；
[0032] 所述判断模块，用于判断所述数据样本是否服从正态分布，若服从，则确定所述数 据样本的期望和标准差；
[0033] 所述计算模块，用于根据所述期望和标准差计算所述数据样本的显著性差异阈 值，将所述显著性差异阈值作为所述设备的阈值。
[0034] 其中，所述判断模块包括：绘制单元、第一判断单元、第二判断单元和判定单元； 其中，
[0035] 所述绘制单元，用于根据所述数据样本绘制直方图；
[0036] 所述第一判断单元，用于根据所述直方图判断所述数据样本是否服从正态分布；
[0037] 所述第二判断单元，用于当根据所述直方图判定所述数据样本服从正态分布时， 对所述数据样本进行K-S检验，根据所述K-S检验结果判断所述数据样本是否服从正态分 布；
[0038] 所述判定单元，用于当根据所述K-S检验结果判定所述数据样本服从正态分布 时，判定所述数据样本服从正态分布。
[0039] 其中，所述第二判断单元包括：第一建立子单元、第二建立子单元、计算子单元和 判断子单元；其中，
[0040] 所述第一建立子单元，用于假设所述数据样本为正态分布，建立假设分布函数；
[0041] 所述第二建立子单元，用于根据所述数据样本建立经验分布函数；
[0042] 所述计算子单元，用于计算所述假设分布函数和所述经验分布函数间的最大偏差 量；
[0043] 所述判断子单元，用于判断所述最大偏差量是否小于K-S检验的临界值，若是，则 确定所述数据样本为正态分布。
[0044] 基于上述技术方案，本发明实施例提供的设备阈值确定方法，当需要确定设备的 某项阈值时，获取自同一总体的各设备的数据样本，然后判断该数据样本是否服从正态分 布，若该数据样本服从正态分布，则确定该数据样本的期望和标准差，并在确定该数据样本 的期望和标准差后根据确定的期望和标准差，计算该数据样本的显著性差异阈值，将该显 著性差异阈值作为设备的阈值。若获取的数据样本存在显著性差异，则说明设备在运行过 程中发生了根本性状改变，因此，将计算得到的显著性差异阈值作为设备的阈值，将可以有 效地将设备发生根本性改变的阈值找出，以便能够及时排除各设备的故障隐患，与根据长 时间的检修经验来估算设备阈值相比，提高了设备阈值的精度和适应性。
【附图说明】
[0045] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术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 发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据 提供的附图获得其他的附图。
[0046] 图1为本发明实施例提供的一种设备阈值确定方法的流程图；
[0047] 图2为本发明实施例提供的设备阈值确定方法中获取设备的数据样本的方法流 程图；
[0048] 图3为本发明实施例提供的设备阈值确定方法中判断获取的数据样本是否服从 正态分布的方法流程图；
[0049] 图4为本发明实施例提供的设备阈值确定方法中对数据样本进行K-S检验的方法 流程图；
[0050] 图5为本发明实施例提供的设备阈值确定系统的结构示意图；
[0051] 图6为发明实施例提供的设备阈值确定系统中判断模块的结构示意图；
[0052] 图7为发明实施例提供的设备阈值确定系统中第二判断单元的结构示意图。
【具体实施方式】
[0053] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例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做出创造性劳动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。
[0054] 图1为本发明实施例