一种基于BOM映射的电力检修计划方法与流程

一种基于bom映射的电力检修计划方法
技术领域
1.本发明涉及电力检修技术领域，具体为一种基于bom映射的电力检修计划方法。


背景技术：

2.bom即物料清单，是采用计算机辅助企业生产管理，首先要使计算机能够读出企业所制造的产品构成和所有要涉及的物料，为了便于计算机识别，必须把用图示表达的产品结构转化成某种数据格式，这种以数据格式来描述产品结构的文件就是物料清单。它是定义产品结构的技术文件，因此，它又称为产品结构表或产品结构树。
3.在电力检修领域，往往涉及复杂的技术装备和流程，且需要保证电网运行的可靠性，任何小的差错都有可能导致严重的后果和损失，但目前针对电力检修管理的研究明显不足，标准化程度低、实际应用情况较差，简单的检修计划无法满足电力检修的业务需求并实现有效的管理。


技术实现要素：

4.本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
5.鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
6.因此，本发明解决的技术问题是：现有的电力检修方法存在实际应用情况差，无法满足现阶段电力检修业务需求以及如何将检修流程与管理模型结合的优化问题。
7.为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于bom映射的电力检修计划方法，包括：盘点设备域数据资产，建立数据标准框架，构建设备数据模型；
8.建立多层级电力检修计划模型；
9.基于设备数据模型和多层级电力检修计划模型，构建检修bom模型。
10.作为本发明所述的基于bom映射的电力检修计划方法的一种优选方案，其中：所述设备域数据资产包括基本信息、联系信息、管理信息、评价信息、关联信息。
11.作为本发明所述的基于bom映射的电力检修计划方法的一种优选方案，其中：所述数据标准框架属性包括业务属性、技术属性、管理属性。
12.作为本发明所述的基于bom映射的电力检修计划方法的一种优选方案，其中：根据所述设备域数据资产和所述数据标准框架属性可将数据分为基础数据和指标数据；
13.其中，所述基础数据是在业务系统在开展业务过程中产生的数据，包含主数据以及参考数据；
14.所述指标数据是针对满足内部分析管理需要以及外部监管需求对基础类数据加工产生的数据，通过基础属性、业务属性、技术属性和管理属性来描述指标数据。
15.作为本发明所述的基于bom映射的电力检修计划方法的一种优选方案，其中：所述数据标准还包括数据业务规则，所述数据业务规则包括编码规则、分类规则、描述规则。
16.作为本发明所述的基于bom映射的电力检修计划方法的一种优选方案，其中：所述设备数据模型包括数据逻辑模型和数据物理模型，所述数据逻辑模型通过实体关系图表示，所述数据物理模型包括数据技术要求、基础元素及元素之间的关系。
17.作为本发明所述的基于bom映射的电力检修计划方法的一种优选方案，其中：所述建立多层级电力检修计划模型包括：
18.将电力检修设备分为四个等级，一级检修是对电力设备的整体断电检修，二级检修是对电力设备的故障排除检修，三级检修是对临近有效役龄的电力设备的维护、更换，四级检修是在电力系统的正常运行状态下的运行状态维护；
19.确定所述各层级电力检修频次，其中二级检修为故障发生后的检修行为，根据实际发生情况进行，不进行检修频次设定；四级检修的常规状态检修，设置固定检修频次；一级检修为完全检修，根据三级检修次数进行设定，当三级检修次数达到设定阈值时，进行1次一级检修；三级检修根据有效役龄和故障函数确定检修频次，表示为：
[0020][0021]
其中，故障函数表示受老化、磨损等因素的影响，电力设备故障率随时间变化的增长，表示为：
[0022][0023]
其中，αi≥0,βi≥0(i＝1,2)为i重威布尔分布的尺度参数和形状参数，σ(t)表示电力设备故障率随时间的变化，aj表示故障率恢复因子，bj表示役龄回退因子，t3表示三级检修频次。
[0024]
作为本发明所述的基于bom映射的电力检修计划方法的一种优选方案，其中：所述构建检修bom模型的步骤包括：
[0025]
提取检修订单内容，根据设备多维数据模型与多层级电力检修计划模型建立关联，并对需要检修的电力设备进行分类；
[0026]
当对检修节点电力设备分类后，当触发到该节点时，首先调用相应电力检修计划，再按照设备数据模型中的设备数据零部件检修类别进行划分并对节点逐级分解；
[0027]
对检修节点逐级遍历获得电力检修设备bom模型；
[0028]
对电力检修设备bom模型各级节点的设备结构和属性进行映射转换，依次建立关联，最终完成电力检修bom模型。
[0029]
作为本发明所述的基于bom映射的电力检修计划方法的一种优选方案，其中：所述电力检修设备bom模型表示为：m＝{i,q,c,l,t}
[0030]
其中，i表示设备基础数据信息；
[0031]
q表示设备技术指标数据信息；
[0032]
c表示设备检修操作及等级；
[0033]
l表示设备间的关联，包括装配关系、数量关系、联动关系等；
[0034]
t表示检修频次。
[0035]
作为本发明所述的基于bom映射的电力检修计划方法的一种优选方案，其中：述对
电力检修设备bom模型各级节点的设备结构和属性进行映射转换，依次建立关联，包括：
[0036]
利用关联因子λ来表征节点结构和属性二者之间的关联性，表示为：
[0037]
smu＝{p,《m》,λ}
[0038]
式中，smu表示关联映射元，p表示节点属性，《m》为结构映射，λ＝1或0，当关联因子λ＝0时p与《m》为双向关联，当关联因子λ＝1时p与《m》为单向关联。
[0039]
本发明的有益效果：本发明提供的基于bom映射的电力检修计划方法通过对设备域数据资产的整体管理，基于多层级电力检修计划模型构建检修bom模型，实现了对电力检修计划的标准化管理，同时缩短了检修耗时，降低检修成本，达到有效管理的目的。
附图说明
[0040]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，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些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0041]
图1为本发明第一个实施例提供的一种基于bom映射的电力检修计划方法的整体流程图；
[0042]
图2为本发明第一个实施例提供的一种基于bom映射的电力检修计划方法中数据标准框架体系图；
[0043]
图3为本发明第一个实施例提供的一种基于bom映射的电力检修计划方法的物资数据逻辑模型示例图；
[0044]
图4为本发明第一个实施例提供的一种基于bom映射的电力检修计划方法的检修设备节点逐级分解示例图；
[0045]
图5为本发明第而个实施例提供的一种基于bom映射的电力检修计划方法的检修bom可视化界面示例图。
具体实施方式
[0046]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。
[0047]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
[0048]
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0049]
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
[0050]
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0051]
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0052]
实施例1
[0053]
参照图1-4，为本发明的一个实施例，提供了一种基于bom映射的电力检修计划方法，包括：
[0054]
s1：盘点设备域数据资产，建立数据标准框架，构建设备多维数据模型；
[0055]
更进一步的，设备域数据资产包括基本信息、联系信息、管理信息、评价信息、关联信息等，其中基本信息包括：设备名称、设备编码、出厂日期、出厂编号等。
[0056]
更进一步的，数据标准框架属性由3部分内容组成，分别为业务属性、技术属性、管理属性共计22个属性项组成，具体如图2。
[0057]
综上，根据盘点所得数据资产目录中数据来源、用途可为基础数据和指标数据。
[0058]
基础数据是在业务系统在开展业务过程中产生的数据，包含主数据以及参考数据。基础数据通过基础属性、业务属性、技术属性和管理属性来描述基础数据。例如在基础属性中明确数据分类；业务属性中需要定义基础数据中文名、业务定义等；在技术属性中明确数据表名，字段名，数据类型、长度、精度数据分布等；在管理属性明确数据安全等级，数据归口部门，可信数据源等。其中代码信息中包含代码值以及代码含义。
[0059]
指标数据是针对满足内部分析管理需要以及外部监管需求对基础类数据加工产生的数据。指标数据通过基础属性、业务属性、技术属性和管理属性来描述指标数据。例如，在基础属性中需要定义指标数据名称，明确指标分类；在业务属性中需要明确指标的业务含义、业务口径和指标维度等；在技术属性中需明确指标取数范围、指标取数方式、指标条件、指标数据类型、长度和精度等。在管理属性中需要制定指标制定部门，指标制定人，指标制定依据，可信数据源等。
[0060]
更进一步的，数据标准还包括数据业务规则，数据业务规则包含数据各数据项的编码规则、分类规则、描述规则等：
[0061]
编码规则：确定数据编码结构及每位字符代表的含义。例如：例如：物资主数据采取采用“1”开头的10位无含义数字流水码；
[0062]
分类规则：依据描述对象本身属性或者业务管理需求形成的分类规则。例如：物资分类根据物资的自然属性及所包括范围的大小，将物资分为物资类别、物资大类、物资中类、物资小类四个层级。
[0063]
描述规则：又称命名规范，解决名称规范化问题。例如：物资描述规则规定物资名称由物资的相关属性组合而成。
[0064]
更进一步的，设备多维数据模型包括数据逻辑模型和数据物理模型。
[0065]
如图3，数据逻辑模型是将高级的业务概念以数据实体/属性及其关系的形态在逻辑层面上更详细的表达出来，主要的表现形式是erd(实体关系图)；
[0066]
数据物理模型又称数据的存储结构表，业务在应用环境中对数据的统一技术要求，包括对数据长度、数据类型、数据格式、数据的缺省值、可否为空的定义、索引、约束关系等设计要素，保证数据模型中设计的结果能够真正落地到某个具体的数据库当中，并提供了系统初始设计所需要的基础元素，以及相关元素之间的关系。
[0067]
s2：建立多层级电力检修计划模型；
[0068]
更进一步的，电力检修计划的制定考虑有效役龄和故障函数，将电力检修设备分为四个等级，一级检修是对电力设备的整体断电检修，二级检修是对电力设备的故障排除检修，三级检修是对临近有效役龄的电力设备的维护、更换，四级检修是在电力系统的正常运行状态下的运行状态维护。
[0069]
更进一步的，确定各层级电力检修频次，其中二级检修为故障发生后的检修行为，根据实际发生情况进行，不进行检修频次设定；四级检修的常规状态检修，设置固定检修频次，所设频次可由管理人员根据需求进行修改；一级检修为完全检修，根据三级检修次数进行设定，当三级检修次数达到设定阈值时，进行1次一级检修；三级检修根据有效役龄和故障函数确定检修频次，表示为：
[0070][0071]
其中，故障函数表示受老化、磨损等因素的影响，电力设备故障率随时间变化的增长，表示为：
[0072][0073]
其中，αi≥0,βi≥0(i＝1,2)为i重威布尔分布的尺度参数和形状参数，σ(t)表示电力设备故障率随时间的变化，aj表示故障率恢复因子，bj表示役龄回退因子，t3表示三级检修频次。
[0074]
s3：基于设备数据模型和多层级电力检修计划模型，构建检修bom模型；
[0075]
更进一步的，构建检修bom模型的步骤包括：
[0076]
s31：提取检修订单内容，根据设备多维数据模型与多层级电力检修计划模型建立关联，并对需要检修的电力设备进行分类，如图4可将电力设备分为关键设备节点a，中间设备节点b和最小设备节点c等；
[0077]
s32：当对检修节点电力设备分类后，当触发到该节点时，首先调用相应电力检修计划，再按照设备数据模型中的设备数据零部件检修类别进行划分并对节点逐级分解，如图4；
[0078]
s33：对检修节点逐级遍历获得电力检修设备bom模型，表示为m＝{i,q,c,l,t},
[0079]
其中，i表示设备基础数据信息；
[0080]
q表示设备技术指标数据信息；
[0081]
c表示设备检修操作及等级；
[0082]
l表示设备间的关联，包括装配关系、数量关系、联动关系等；
[0083]
t表示检修频次。
[0084]
s34：对电力检修设备bom模型各级节点的设备结构和属性进行映射转换，依次建立关联，最终完成电力检修bom模型；
[0085]
利用关联因子λ来表征节点结构和属性二者之间的关联性，表示为：
[0086]
smu＝{p,〈m〉,λ}
[0087]
式中，smu表示关联映射元，p表示节点属性，《m》为结构映射，λ＝1或0，当关联因子λ＝0时p与〈m〉为双向关联，当关联因子λ＝1时p与《m》为单向关联。
[0088]
实施例2
[0089]
参照图5，为本发明的一个实施例，提供了一种基于bom映射的电力检修计划方法，为了验证本发明的有益效果，通过仿真实验进行科学论证。
[0090]
首先，针对上述实施例方法，将该电力检修计划方法应用于山东某发电厂电力设备检修计划中，以下表1、2规则及形式进行设备域数据资产盘点，建立数据标准框架和如图3所示数据模型：
[0091]
表1设备域数据资产盘点规则
[0092]
[0093]
[0094][0095]
表2物资数据业务标准示例
[0096][0097]
如表2，物资数据编码规则根据国际通用标准和相关国家标准的规定执行，具体物资分类规则如下表3：
[0098]
表3物资分类规则
[0099]
[0100]
[0101][0102]
如图5，根据设备物资盘点结果，设置四级检修级别和检修频次，建立多层级电力检修计划模型。基于设备数据模型和多层级电力检修计划模型，构建检修bom模型并进行可视化展示，同时提供bom查询提取功能，便于管理人员查阅。
[0103]
本实施例方法与传统固定频次电力检修计划方法相比，由于采用了多层级的电力检修计划模型，在电力检修成本上可降低10-20％。且与传统人工制定电力检修计划方法相比，本方法基于设备数据模型对电力系统整体布局及设备分布和具体信息能够做到实时更新和依需调用，无需耗费大量的人力资源每次进行重新评估和计划，而是基于检修订单需求一键生成电力检修计划，其标展化程度高，可靠性强，便于管理，对电力运行的安全性和稳定性提供了保障。
[0104]
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。