估时段可以是6个月。
[0055]预测时段(多个)在本文中是指在期间进行预测的时间段。举例而言，可能期望的是生成一种健康状况简档，其包括针对工业资产的6个月的保养计划(例如，其中预测时段是从今天开始的6个月的时段)。作为另一例子，可能期望的是生成一种健康状况简档，其包括针对工业资产的部分年度的保养计划加上5个一年的保养计划的序列(例如，其中预测时段是从今天开始并且在从接下来的日历或会计年度的最后一天起的5年结束的5-6年的时段。作为又一示例，可能期望的是生成一种健康状况简档，其包括描述被建议在从现在起的1-2年执行的保养动作的保养计划(例如，其中预测时段从今天起的I年开始并从今天起的2年结束)。
[0056]预测时段(多个)可以作为模型参数而被包括或者可以确定何时执行模型。举例而言，在一些实施例中，数据挖掘算法可以从历史数据中确定趋势仅仅对于近似一个年度有效(例如，并且因而当预报将在从今天起超过一年执行的保养动作时，预测中的信任度可能会大幅下降)。因此，模型参数可以被包括在模型内，其提供了预测时段(多个)可能除了从今天起的一年之外不进一步延伸。作为另一例子，用户可以在模型被执行的时间指定预测时段(多个)。作为又一例子，可能期望的是生成一种健康状况简档，其包括贯穿工业资产的寿命的结束的保养计划，其中针对资产的寿命的最晚的可能的结束可能预先被部分或全部特征化(例如，经由模型参数)或者可以通过模型来确定。
[0057]为了执行模型并生成健康状况简档，在208处，从一个或多个数据存储中获取将要通过模型进行分析的数据。
[0058]在一些实施例中，所获取的数据可以是模型参数和/或评估时段(多个)的函数。举例而言，模型参数可以限制所获取的数据的量以仅包括一个或多个具体类型的数据。数据的示例类型除了其他之外包括指示溶解气体浓度的数据、指示内部温度的数据、指示加载的数据、指示金属疲劳测量的数据、指示环境空气温度的数据、指示湿度测量的数据、指示生产输出的数据、指示在评估时段期间关于工业资产执行的保养动作的数据。作为另一例子，评估时段(多个)可能限制所获取的数据的量以包括仅在指定的时段期间所收集/生成的数据。
[0059]在其他实施例中，在208处所获取的数据可以包括与正针对其生成健康状况简档的工业资产相关联的全部数据或基本上全部的数据。
[0060]执行模型还包括在210处基于模型逻辑和预测时段来对数据进行分析。模型逻辑描述将通过其评价所获取的数据的处理。例如，模型逻辑可以描述如何比较不同类型的数据，可以描述在数据中进行识别的趋势，可以描述趋势的意义等。
[0061]在一些实施例中，模型逻辑也可以描述通过其将信任度分配给数据的处理，通过其评价数据以生成预报(例如，概率)的处理，和/或可以通过其计算信任度的处理(例如，其中基于用来生成相对第二预报的第一预报的数据的数量和/或质量，可以相对于分配给第二预报的信任度将更高的信任度分配给第一预报)。在一些实施例中，这样的信任度例如可以用于在对数据执行分析时对数据进行加权和/或对预报进行加权。
[0062]示例方法200在生成指示预期的在预测时段(多个)期间的工业资产的健康状况的工业资产的健康状况简档时结束。如关于图7所进一步描述的，这样的健康状况简档除了其他事项以外可以包括工业资产的当前健康状况和至少一个保养计划(例如，包括一个或多个建议的保养动作、和/或在预测时段(多个)期间的和/或在跟着保养计划的情况下在预测时段(多个)结束时的工业资产的预期的健康状况、和/或在预测时段(多个)期间的和/或在未跟着保养计划(例如，或者在其中列出的一个或多个动作)的情况下在预测时段结束时的工业资产的预期的健康状况)。可以理解，示例性方法200可以对于给定的工业资产执行一次以上(例如，其他模型、模型参数集合、评估时段、和/或预测时段可以在各种组合中使用以分析同一资产，并且因此针对一个资产可以生成不止一个的健康状况简档)。
[0063]为了进一步说明评估时段和预测时段，提供了示例图形300、400和500。图形300、400和500基于实际测量(例如，通过与变压器相关联的传感器和/或变压器的现场测试)的内推和/或外推来描述变压器油中的溶解的氢的浓度302，其中模型可以被配置为进行分析以预报在预测时段期间的变压器的健康状况并且/或者开发描述在预测时段期间的一个或多个保养动作的保养计划(多个)。可以理解的，溶解的氢的浓度仅是模型在开发健康状况简档时可以考虑的许多种数据类型中的一种，并且因此溶解的氢的浓度仅被用作示例。
[0064]y轴304代表百万分之几的部分(ppm ；parts-per-mi 11 1n)并且x轴306代表时间。评估时段308描述用于生成健康状况简档的数据采样的时间窗口，并且预测时段310描述感兴趣的预报窗口。因此，基于在评估时段308期间获取的数据，可以做出关于在预测时段310期间的工业资产的状态或健康状况的和/或关于将在预测时段期间执行的保养建议的一个或多个预测或预报。另外，可以基于在评估时段308期间可用的数据的质量和/或数据来计算信任度。举例而言，相对于在评估时段308期间采取了一百个溶解氢的测量的情况下的信任度，在评估时段308期间仅采取了四个测量的情况下的预报中的信任度可能较低。
[0065]评估时段308和/或预测时段310可以是用户定义的(例如，由主题专家在开发模型时和/或由执行模型以生成健康状况简档的用户)和/或可通过编程定义(例如，比如通过这样的学习算法，其例如基于在历史数据中识别的模式和/或执行模型的实体的目标来确定评估时段308和/或预测时段310)。在图3中，评估时段308被定义为6个月的跨度，其距当前日期3个月结束。因此，评估时段308仅包括指示在6个月的跨度内的实际的溶解的氢的读数和/或从中内推的数据。在其他实施例中，如图4和图5所示，评估时段308包括用于这样的时间的时段，针对该时间尚未收集到实际的数据，例如当前天和/或到未来的1.5个月的跨度。因此，在这样的实施例中，评估时段308可以例如包括对实际的溶解的氢的读数进行外推所得出的溶解的氢的读数的预报。预测时段310通常在时间上而言日期在评估时段308之后(例如，但不是必须日期在评估时段308之后，因为可能有一些评估时段和预测时段之间的重叠)，并且可以或不可以包括在其上预报溶解的氢的浓度的时间段。例如，在图3和图5中，预测时段包括能够在其上预报溶解的氢的浓度(例如，以在外推中指定的信任度的程度)的时间段，而图4中所表示的预测时段310包括不能够在其上预报溶解的氢的浓度(例如，以指定的信任度的程度)的时间段。
[0066]图6图示一种示例模型600，其包括模型逻辑(例如，描述通过其评估/分析数据的处理)和模型参数(例如，描述将被分析的数据的类型和将被分析的数据的时间段)。在这个例子中，模型600被配置为分析溶解的氢的浓度以确定变压器内的绝缘是否有可能需要在预测时段(例如，针对提出的该示例，其可以是两年)内被修复，并且和/或者识别用来修复退化的绝缘的建议的保养动作。应当理解，该模型仅作为示例，并且在实践中，在预测在预测时段内是否应当修复绝缘之前，模型可以考虑(许多)其他因素。此外，修复的绝缘的需要可以被定义为绝对表述或相对表述(例如，该变压器与相同子集中的其他类似地老化的变压器相比更有可能需要修复其绝缘)，可以是离散的，和/或可以通过简档或曲线来表示。
[0067]为了生成示例模型600，主题专家和/或数据挖掘算法可以查看与工业资产和/或其他工业资产(例如，该工业资产所属于的一类工业资产，在类似的条件下运行工业资产等)相关联的历史数据以识别典型地指示绝缘可能正在退化和/或需要被修复的模式，和/或识别可以有效地修复退化的绝缘状况的保养动作的模式。举例而言，主题专家可以最初查看保养报告以识别其中保养技术员已经记录了他/她修复了绝缘的实例，并且/或者可以查看检查报告以识别其中现场巡视员记录了绝缘已经退化到不健康的等级的实例。主题专家然后可以查看在这些天、这几月等获得的导致这样的实例的历史数据以识别这样的模式或趋势，其可以指示绝缘正在退化到不健康的等级和/或退化到需要被修复的点。例如，主题专家可能发现，油中的溶解的氢的浓度在一年中以大于每月Ippm的速率增加导致这样的实例。主题专家可以进一步确定在一些情况下针对修复退化的绝缘状况，给变压器排气可以是一种有效的技术，而在其他情况下，排气通常不是成本有效的并且需要变压器制造商进行的全面检修。主题专家可以进一步确定如果绝缘看起来在预测时段期间不太可能需要修复，则例如离线溶解气体分析的保养动作可以被针对较旧的变压器推迟一个附加年度，而针对较新的变压器推迟附加的2个年度。基于这些发现，主题专家可以创建模型600，其评估针对溶解的氢的变化速率以预测是否应当在预测时段内执行修复动作，其特征化针对该预测的信任度简档，基于具体的情况确定建议那种修复技术、和/或如果确定不需要修复则何时应当执行下一个被调度的离线溶解气体分析。
[0068]因此，在示例模型600中，主题专家可以针对指示溶解的氢的浓度创建第一组模型参数604并且针对指示年限的数据创建第二组模型参数606 ο第一组模型参数604可以包括对第一数据存储608和针对指示溶解的氢的浓度的数据的评估时段的引用，可以从该第一数据存储608获取指示溶解的氢的浓度的数据。例如，在所示的实施例中，第一组模型参数604中指定当模型600在602处被执行或开始时可以获取的过去I年的数据。第一组模型参数604也可以描述在数据的质量方面的信任度。例如，主题专家可能知道嵌入在工业资产内的传感器被配置为测量例如溶解气体浓度，包括溶解的氢的浓度，精度为+/-1.3ppm，其可以转化为大约85%的信任度。在其他实施例中，这样的信任度例如可以基于可能被存储在企业数据系统中的传感器制造规范来确定。主题专家还可以创建附加模型参数，该附加模型参数针对感兴趣的变量，例如使用的持续时间、保养历史、制造商、和变压器的电压等级，和/或针对随着时间的推移，针对例如保养历史、制造商、使用持续时间和电压等级的预期的绝缘退化的变压器的概率分布函数。
[0069]在602处，示例模型600被执行或开始，可以从第一数据存储608和/或第二数据存储610 (例如，通过第二组模型参数606所引用的)获取通过第一组模型参数604和/或第二组模型参数606所引用的数据，并且根据示例模型600的模型逻辑对其进行分析。举例而言，在610，模型逻辑可以提供以便基于在评估时段(例如，其通过模型参数被定义为先前的I年)之上所生成的数据中的趋势确定溶解的氢的浓度可能会在预测时段(例如，接下来的两年)期间以超出Ippm/月的速率增加。
[0070]如果在610做出了在预测时段的一部分期间溶解的氢的浓度可能会以大于Ippm/月的速率增加的决定，则可以在612处对变压器的年限进行评价以确定建议的保养计划。举例而言，如果变压器还未被使用7年，则模型600可以生成包括如下的保养计划的健康状况简档，该保养计划包括立即将变压器的工作负荷减少25%并且在接下来的2个月内对变压器进行排气，如614所指示的。如果变压器至少被使用了至少7年，则模型可以生成包括如下的保养计划的健康状况简档，该保养计划包括在接下来的6个月内对变压器进行全面检修，如616所指示的。
[0071]如果在610做出了在预测时段的一部分期间溶解的氢的浓度不大可能以大于Ippm/月的速率增加的决定，则示例模型600可以在618处考虑变压器的年限以确定针对变压器的所建议的保养计划。举例而言，如果变压器还未被使用2年并且在预测时段期间不大可能经历以大于Ippm/月的溶解的氢的速率增加，则示例模型600可以生成包括如下的保养计划的健康状况简档，该保养计划包括在两年内重新检查变压器，如620所指示的。如果变压器至少被使用了至少2年，则模型可以生成包括如下的保养计划的健康状况简档，该保养计划包括每3个月监测溶解的氢的浓度并且在接下来的一年内重新检查变压器，如622所指示的。
[0072]如将结合图7进一步描述的，健康状况简档还可以描述预测中的信任度(例如，指示如下的预测中示例模型600如何可信任，该预测基于被利用来做出预测的数据中的信任度来预测将需要在预测时段之内修复绝缘，和/或指示建议的保养动作有多大的可能将解决条件和/或条件的影响)和/或关于变压器的健康状况可以如何基于绝缘在预测时段内是否被修复而改变的信息。举例而言，健康状况简档可以包括如下符号，该符号表示在接下来的2个月内不对变压器进行排气的情况下，变压器的寿命将被预期减少3年。在一些实施例中，这样的减少也例如与如下的信任度相关联，该信任度描述模型在关于执行或不执行排气的影响的预测方面有多可信。
[0073]可以理解，虽然示例模型600被配置为做出二元决定，但是在一些实施例中，模型600的逻辑模型被配置为生成描述确定性的动作简档，模型可以使用该确定性来确定绝缘将需要在预测时段内被修复和/或确定建议的保养计划(多个)的预期影响。举例而言，预测时段可以被定义为接下来的两年。基于溶解的氢的浓度的分析，有可能存在与如下预测相关联的高的信任度，该预测表明在接下来的三个月内，退化的绝缘将不需要被修复(例如，和/或未能在接下来的三个月内未能修复退化的绝缘将对于变压器的运行和/或寿命具