变电站全寿命周期成本预估方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种变电站全寿命周期成本预估方法，具体涉及一种基于符号动力学 和遗传算法的变电站全寿命周期成本估算方法。
【背景技术】
[0002] 变电站是电力系统中与用户直接交互的系统，其可靠性非常重要，成本建设投资 也非常高。
[0003] 全寿命周期成本理论，指导建设方自觉地、全面地从工程项目全生命周期出发，综 合考虑项目的建造成本和使用成本（运营和维护成本），从多个可行性方案中，按照寿命 周期成本最小化、以及效能最大化的原则，选择最佳实施方案，从而实现更加科学的建设设 计，更加合理的选择配套材料设备，以便在确保设计质量的前提下，实现工程项目寿命周期 成本相对最小化的目标，同时实现工程项目建设的最大经济效能和最大社会效益。
[0004] 变电站全寿命周期成本与其设备品质、运维水平、施工水平、缺陷故障率、变电站 结构、材料可回收性及系统环境等相关，以上数据类型可能包括数值型及非数值型数据，目 前尚无统一的数据描述及统一分析方法；目前变电站全寿命周期成本的计算多基于经验估 算，没有基于经验数据进行更精确的估算。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种预估准确、效率高 且容易实施的变电站全寿命周期成本预估方法。
[0006] 本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：
[0007] -种变电站全寿命周期成本预估方法，它对多维数据开展全寿命周期成本分析， 包括以下步骤：
[0008] 步骤1 :利用符号动力学，基于式一将设备品质、运维水平、施工水平、缺陷故障 率、变电站结构、材料可回收性及系统环境七个变化量建立符号描述时间序列；
[0009]
【主权项】
1. 一种变电站全寿命周期成本预估方法，包括以下步骤： 步骤1 :利用符号动力学，基于式一将设备品质、运维水平、施工水平、缺陷故障率、变 电站结构、材料可回收性及系统环境七个变化量建立符号描述时间序列；
式一中，η为分割不同符号序列的个数；{S(l), S(2)，···}为总符号序列；L为子符号序 列的长度；i为沿着总符号序列分割子序列的起始序号；q是从1到L的数字； 步骤2 :根据步骤一的结果，对数值型的数据采用式二进行分级计算；
式二中，i为影响变电站全寿命周期成本的因素序号，j为变电站序号，m为变电站总 数；Ds(i，j)为第j个变电站第i个影响因素的值； Dtligit (i，j)为对应的非数值型数据计算结果，为了计算其符号序列的序号Dldx (i，j)，有 式二，
步骤3 :全寿命周期成本计算方法 LCC = IC+OC+MC+DC 式四 式四中，IC :为一次投资成本，其计算依据为国家电网公司变电站造价手册； BesseI(P)是以容载比β为自变量的贝塞尔曲线，OC为运行成本，MC为维护成本以 及DC为报废成本的预估公式需要根据贝塞尔曲线进行确定；
式五中η为阶数，本方法中取2 ; 由此，有以下公式：
贝塞尔函数控制点通过大量数据积累， LifeArtual是变电站实际运行的寿命，当变电站使用的实际寿命超过预期寿命后，设备 由于老化，运行损耗费用会增加，LifeE_t是变电站预期运行的寿命，Punit是单位购电电价，
步骤4 :遗传算法 对于交叉算子Pc，其典型取值为0. 6~0. 95,在本应用中需要较快找到局部极值，采用 非稳态选择方式，见式九， Pc= 0. 95-(1-λ ) X (〇. 95-0. 6) = 0. 82 式九 其中，λ为黄金分割数0.618， 而对于变异操作，变异率Pm通常取值为0. 001~0. 01，式十给出变异算子， Pm= 0. 01-0. 009 X(I-A) =〇. 〇〇6 式十 遗传算法的目标函数定义为：
约束函数为： C = Min{LCC} 式十二 步骤5 :参考步骤3计算遗传算法优化后的LCC ; 步骤6 :在步骤5计算出所有参数后，根据以下公式判定：
LLLff刃返1专舁达饥仃目UTT舁tfJ LLU 步骤7 :根据式十三的计算结果，如果0〈E〈0. 15,则优化结束，否则回到步骤4继续执 行遗传算法的优化。
2. 根据权利要求1所述的变电站全寿命周期成本预估方法，其特征在于：步骤1中，电 力系统中的全寿命周期成本管理通常定义为5级管理机制，由此可以将参数分为好，较好， 中等，较差，差5个等级，为确保时间尺度比后者大两级以上，则符号序列的符号集至少为5 的2倍以上；则变电站每个指标最小为符号序列{A，B，C}，最大符号序列为{M，N，0}，对应 的，符号序列的序号分别为1~15。
3. 根据权利要求1所述的变电站全寿命周期成本预估方法，其特征在于：步骤2中，在 7个输入变量中，设备品质、运维水平、施工水平以及缺陷故障率有行业评分及量化标准，可 以采用该方法进行计算；变电站结构、材料可回收性及系统环境目前没有相应的行业规范， 但是在实际操作过程中，都有定性的描述，是典型的非数值型数据，直接按照"好，较好，中 等，较差，差5个等级"进行符号序列的选取。
【专利摘要】本发明公开了一种变电站全寿命周期成本预估方法，它基于符号动力学方法将设备品质、运维水平、施工水平、缺陷故障率、变电站结构、材料可回收性及系统环境七个变化量进行符号描述。进一步基于遗传算法，采用贝塞尔曲线进行评估，既可以分析变电站建设方案的成本分布，也可以比较不同建设方案的全寿命周期成本，为最优方案的选择提供决策支持。本发明可以实现变电站全寿命周期成本预估的综合优化，采用基于贝塞尔曲线对全寿命周期成本各部分方案的快速优化，可以提高收敛速度。
【IPC分类】G06Q10-06, G06Q50-06
【公开号】CN104636853
【申请号】CN201410411240
【发明人】石峰, 李智敏, 郑琰, 邝石, 刘剑, 林慧, 刘富荣, 李宏伟, 苏迪, 陈志刚, 张慧, 程生安, 蔡裕, 高峰, 孔泉, 贺云鹏, 赵伟, 郭楠, 李阳, 鲁林晓
【申请人】国家电网公司, 国网河南省电力公司郑州供电公司, 河南恩湃电力技术有限公司, 武汉众兴盛科技有限公司
【公开日】2015年5月20日
【申请日】2014年8月20日