【技术领域】
本发明涉及设备寿命预测领域，具体涉及一种智能表轮换时间的预测方法。
背景技术：
设备的物理寿命的确定有两种方法：一是由设备制造商给出。对于常年生产某一设备的制造商来说，因为有多年的生产经验和大量的数据积累，以及用户的反馈信息，可以确定其设备寿命。对于新研制的设备，也可根据同型号的设备对寿命值做出正确的估计；二是利用德尔菲法对设备寿命进行预测，具体过程是由需求者把设备及其主要零部件的有关背景材料及预测的目的要求分别寄给相关专家，要求他们按时以自己的经验对设备寿命进行评估，然后将各位专家的意见进行归纳整理，并将整理结果再次寄给各位专家，请他们进行二次评估，然后再综合归纳。上述两种方法主观性较强，为综合考虑多种客观因素，对设备寿命预测的准确度较弱。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足而提供一种智能表轮换时间的预测方法，能够充分考虑客观因素的影响，从而提高智能表的寿命预测精度。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种智能表轮换时间的预测方法，所述预测方法包括：
获取智能表的电压合格率以及当前工作环境下的温度值、湿度值和海拔值；
获取智能表的综合故障率；
将电压合格率、综合故障率、温度值、湿度值和海拔值归算到预设电压合格率基准、预设综合故障率基准、预设温度差基准、预设湿度基准和预设海拔基准，确定电压合格率、综合故障率、温度、湿度和海拔的标幺值；
获取电压合格率、综合故障率、温度、湿度和海拔的权重参数，并根据电压合格率、综合故障率、温度、湿度和海拔的标幺值确定智能表轮换时间。
进一步的，所述获取智能表的综合故障率包括：
获取所述智能表的时钟故障率α1、烧表故障率α2、通讯故障率α3、表壳损坏或接线柱损坏故障率α4和液晶屏故障及显示错误故障率α5；
根据时钟故障率α1、烧表故障率α2、通讯故障率α3、表壳损坏或接线柱损坏故障率α4、液晶屏故障及显示错误故障率α5，以及预设的时钟故障率的权重系数的h1、烧表故障率的权重系数h2、通讯故障率的权重系数h3、表壳损坏或接线柱损坏故障率的权重系数h4、液晶屏故障及显示错误故障率的权重系数h5，满足h1+h2+h3+h4+h5＝1，由公式一确定综合故障率α，
α＝h1*α1+h2*α2+h3*α3+h4*α4+h5*α5公式一。
更进一步的，所述预设温度差基准为4，所述温度的标幺值为
更进一步的，所述获取电压合格率、综合故障率、温度、湿度和海拔的权重参数，并根据电压合格率、综合故障率、温度、湿度和海拔的标幺值确定智能表轮换时间，包括
根据公式二确定智能表轮换时间y，
其中，k1为温度的权重参数，k2为湿度的权重参数，k3为海拔的权重参数，k4为电压合格率的权重参数，k5为综合故障率的权重参数，y为智能表轮换时间；
所述温度的权重参数k1、湿度的权重参数k2、海拔的权重参数k3、电压合格率的权重参数k4以及综合故障率的权重参数k5满足：k1+k2+k3+k4+k5＝1。
本发明的有益效果：
本发明的技术方案是在综合考虑了智能表实际所处工作环境的温度值、湿度值、海拔值以及智能表本身的电压合格率及综合故障率客观因素基础上进行的轮换时间预测，降低了人员主观性的干扰，预测精度更高，为智能表的轮换提供有效准备，降低由于更换智能表而造成的损失。
本发明的这些特点和优点将会在下面的具体实施方式、附图中详细的揭露。
【附图说明】
下面结合附图对本发明做进一步的说明：
图1为本发明的流程图。
【具体实施方式】
下面结合本发明实施例的附图对本发明实施例的技术方案进行解释和说明，但下述实施例仅仅为本发明的优选实施例，并非全部。基于实施方式中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得其它实施例，都属于本发明的保护范围。
如图1所示，本发明公开了一种智能表轮换时间的预测方法，所述预测方法包括：
11、获取智能表的电压合格率β以及当前工作环境下的温度值t、湿度值p和海拔值h；
12、获取智能表的综合故障率；
13、将电压合格率、综合故障率、温度值、湿度值和海拔值归算到预设电压合格率基准、预设综合故障率基准、预设温度差基准、预设湿度基准和预设海拔基准，确定电压合格率、综合故障率、温度、湿度和海拔的标幺值；
14、获取电压合格率、综合故障率、温度、湿度和海拔的权重参数，并根据电压合格率、综合故障率、温度、湿度和海拔的标幺值确定智能表轮换时间。
其中步骤12中获取智能表的综合故障率包括：
获取智能表的时钟故障率α1、烧表故障率α2、通讯故障率α3、表壳损坏或接线柱损坏故障率α4和液晶屏故障及显示错误故障率α5；
根据时钟故障率α1、烧表故障率α2、通讯故障率α3、表壳损坏或接线柱损坏故障率α4、液晶屏故障及显示错误故障率α5，以及预设的时钟故障率的权重系数的h1、烧表故障率的权重系数h2、通讯故障率的权重系数h3、表壳损坏或接线柱损坏故障率的权重系数h4、液晶屏故障及显示错误故障率的权重系数h5，满足h1+h2+h3+h4+h5＝1，由公式一确定综合故障率α，
α＝h1*α1+h2*α2+h3*α3+h4*α4+h5*α5公式一。
所述预设温度差基准为4，所述温度的标幺值为
步骤14中获取电压合格率、综合故障率、温度、湿度和海拔的权重参数，并根据电压合格率、综合故障率、温度、湿度和海拔的标幺值确定智能表轮换时间，包括
根据公式二确定智能表轮换时间y，
其中，k1为温度的权重参数，k2为湿度的权重参数，k3为海拔的权重参数，k4为电压合格率的权重参数，k5为综合故障率的权重参数，y为智能表轮换时间；
所述温度的权重参数k1、湿度的权重参数k2、海拔的权重参数k3、电压合格率的权重参数k4以及综合故障率的权重参数k5满足：k1+k2+k3+k4+k5＝1。
为了验证本发明的预测方法，下面将结合具体实例进行进一步说明。
例如该批次的智能表安装在环境温度值t为18摄氏度，一般取平均值，湿度值p为50％，海拔值h为10米的地方，根据历史情况，该批电能表的电压合格率β为80％。
其中权重系数hi的数值采用熵权法确定，i为1，2，3，4，5。采集n组智能表，每组智能表的故障类别为m类，本实施例中的为n为6，m为5，
设由n个方案m项指标构成的评价矩阵为x＝(xji)n×m,j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,m。指标标准化方法如下：
式中pji为标准化的指标数据。标准化处理有效地消除了指标间的不可公度。各指标的熵为：
特别地，当pji＝0时，令pjilnpji＝0。wi为各指标无偏好权重。
以θi表示电网企业对第i个故障指标或影响因素的偏好度，则评估样本第i个故障指标或影响因素的偏好熵权重(以hi表示)，则偏好熵权重系数为：
本实施例中计算得出的时钟故障率的权重系数的h1为0.4、烧表故障率的权重系数h2为0.1、通讯故障率的权重系数h3为0.2、表壳损坏或接线柱损坏故障率的权重系数h4为0.1、液晶屏故障及显示错误故障率的权重系数h5为0.2。
根据对设备以往故障情况分析，各主要故障发生的频率及权重设置如表1所示：
表1各类别故障率统计及权重系数设置表
将上表的数据α1、、α2、、α3α4α5和h1、h2、h、3h4h5代入公式一可得，综合故障率α为0.2638。
温度的标幺值x1、湿度的标幺值x2、海拔的标幺值x3、电压合格率的标幺值x4、综合故障率的标幺值x5及温度的权重参数k1、湿度的权重参数k2、海拔的权重参数k3、电压合格率的权重参数k4和综合故障率的权重参数k5如表2所示，其中ki的计算方式参照hi的计算方式，
表2各标幺值及权重参数设置表
将上述各个数据代入公式二中，得到该批次智能表轮换时间为4.3年。
由公式二可知，温度实际温度与最佳温度差值的绝对值越大，温度的标幺值越大，表计轮换时间越短；实际湿度越大，湿度的标幺值也越大，表计轮换时间越短；实际海拔越高，海拔的标幺值越大，表计轮换时间越短；电压合格率越高，电压合格率的标幺值越大，表计轮换时间越长；综合故障率越高，综合故障率的标幺值越大，表计轮换时间越短。
由此可知，本发明的技术方案是在综合考虑了智能表实际所处工作环境的温度值、湿度值、海拔值以及智能表本身的电压合格率及综合故障率客观因素基础上进行的轮换时间预测，降低了人员主观性的干扰，预测精度更高，为智能表的轮换提供有效准备，降低由于更换智能表而造成的损失。
以上所述，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，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于附图和上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。