一种变电设备消缺物资的需求预测方法技术

本发明专利技术涉及一种变电设备消缺物资的需求预测方法，提取变电设备在多个历史统计时间周期内的设备数据，然后通过分析确定影响变电设备消缺物资需求量的因素并分别计算其在多个历史统计时间周期内的具体数值，从而构建多变电设备消缺物资需求量与影响需求量的因素的方程：Ym＝A+A1X1m+A2X2m+X3m+……AnXnm；对于上述的多个方程，根据均方差最小化原则，得到其回归估值函数，从而求解出每个因素的影响系数的值；将每个因素的影响系数已知的上述方程作为预测模型，以因素的具体数值为输入对变电设备消缺物资的需求量进行预测。

【技术实现步骤摘要】
一种变电设备消缺物资的需求预测方法
本专利技术涉及电力变电设备物资管理
，更具体地，涉及一种变电设备消缺物资的需求预测方法。
技术介绍
在电力变电设备的运行维护工作中，消缺物资是日常消缺工作的物资基础和基本保障，变电设备消缺物资的储备是否充分将直接关系到日常消缺工作的顺利高效开展。在实际的运行维护中，每个运维时间周期(如一个季度)，变电设备消缺物资储备应该储备设备的类型及数量均是不确定的。目前，消缺物资需求预测尚没有成熟的预测方法，主要以专家经验判断为主，然后通过判定的结果进行定量购买。这种方法依赖于专家的工作经验，预测不科学且计算结果偏差较大，容易造成储备物资在品种、数量上或重复冗余或短缺，当储备物资冗余时，造成资金及资源的浪费，储备物资不足时，影响消缺的工作效率。
技术实现思路
本专利技术为解决以上现有技术的缺陷，提供了一种变电设备消缺物资的需求预测方法。为实现以上专利技术目的，采用的技术方案是：一种变电设备消缺物资的需求预测方法，提取变电设备在多个历史统计时间周期内的设备数据，然后对提取的设备数据进行分析，确定影响变电设备消缺物资需求量的因素并分别计算其在多个历史统计时间周期内的具体数值，从而构建多个历史统计周期已知的变电设备消缺物资需求量与影响变电设备消缺物资需求量的因素的方程：Ym＝A+A1X1m+A2X2m+X3m+……AnXnm；Ym表示第m个历史统计周期内已知的变电设备消缺物资需求量，Xnm表示第m个历史统计周期内第n个因素的具体数值，An表示第n个因素的影响系数；对于上述的多个方程，根据均方差最小化原则，得到其回归估值函数，从而求解出每个因素的影响系数的值；将每个因素的影响系数已知的上述方程作为预测模型，以因素的具体数值为输入对变电设备消缺物资的需求量进行预测。优选地，所述历史统计时间周期已知的变电设备消缺物资需求量经过归一化处理后再用于构建方程：其中，MAX、MIN分别表示所有的历史统计时间周期的变电设备消缺物资需求量中的最大值和最小值，Kn表示第n个历史统计时间周期的变电设备消缺物资需求量；Yn表示归一化后的第n个历史统计时间周期的变电设备消缺物资需求量。优选地，所述影响变电设备消缺物资需求量的因素包括电网的规模因素、设备运行年限因素、设备厂家因素和季节因素；其中电网的规模因素归一化后的具体数值的求解过程如下：Sn表示第n个历史统计时间周期的电网规模的相对值，En为第n个历史统计时间周期的年度用电量；MAX(E)表示所有的历史统计时间周期中的年度用电量最大值；PGDPn表示第n个历史统计时间周期内地区的人均GDP，MIN(PGDP)表示所有的历史统计时间周期中地区人均GDP的最小值；设备运行年限因素归一化后的具体数值的求解过程如下：Cn为第n个历史统计时间周期内投运5年到10年缺陷变电设备的消缺需求数量，Qn为第n个历史统计时间周期内变电设备的总缺陷数量，Pn为第n个历史统计时间周期内投运5年到10年的变电设备总数量，Tn为第n个历史统计时间周期内变电设备的总规模量，Bn表示设备运行年限因素的具体数值；设备厂家因素归一化后的具体数值的求解过程如下：Gn为第n个历史统计时间周期内A、B、C，…生产厂家缺陷的消缺需求数量，In为第n个历史统计时间周期内变电设备的总缺陷数量，Fn为第n个历史统计时间周期内A、B、C，…..生产厂家的设备总数量，Hn为第n个历史统计时间周期内变电设备的总规模量，Jn表示归一后的第n个历史统计时间周期内的A、B、C，…设备厂家因素需求量归一化值；季节因素归一化后的具体数值的求解过程如下：其中Dn表示季节因素的具体数值，MAX1、MIN1分别表示所有的历史统计时间周期中相同季度的需求中的最大值和最小值。优选地，变电设备在多个历史统计时间周期内的设备数据包括：设备规模、设备类型、设备投运日期、设备生产厂家、缺陷数据，其中缺陷数据包括：变电缺陷设备、缺陷类型、缺陷部件、缺陷设备数量、设备缺陷时间。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术针对传统变电设备消缺物资需求量通过专家经验值的预测方法存在不科学和计算结果的较大偏差的情况，通过对变电设备数据的分析，并根据实际情况确定关键因素的关联关系，建立一种变电设备消缺物资需求预测模型。同时将模型运用于变电设备消缺物资需求量分析中，验证了模型的科学性、有效性，对变电设备消缺物资的数量需求进行了预测。输出准确高效的变电设备物资储备方案，确保储备物资满足变电设备日常消缺需要，避免变电设备消缺物资储备中重复储备和储备不足，使变电设备消缺物资储备水平得到显著提升。附图说明图1为方法的流程示意图。具体实施方式附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；以下结合附图和实施例对本专利技术做进一步的阐述。实施例1本专利技术提供的需求预测方法通过建立与安全生产管理系统的数据接口，获取到各类变电设备的缺陷数据、设备规模、设备投运日期、设备生产厂家等，并通过对数据的加工处理，生成与变电设备物资需求预测计算相关的数据。具体数据类，包括：(1)获取历史变电设备数据，包括：设备规模、设备类型、设备投运日期、设备生产厂家、缺陷数据等，其中缺陷数据包括：变电缺陷设备、缺陷类型、缺陷部件、缺陷设备数量、设备缺陷时间等；(2)对变电设备的缺陷数据进行加工，对同一种变电设备，计算在不同投运年限、不同设备厂家、不同季节特性情况下历史同期设备的设备规模、缺陷数量、缺陷分布的集中度；用10KV开关柜为例子，设备数据的处理如下：表一10KV开关柜消缺物资需求情况结合对历史数据中提取变电设备缺陷数据的物资的需求量及影响因素的分析，初步确定，变电设备的缺陷影响因素主要有：运行年限，设备生产厂家，设备运行环境等。如图1所示，本专利技术提供的方法包括有以下步骤：(1)建立多元回归法的变电设备消缺物资预测方程拟定一种变电设备消缺物资Y，与n个因素(X1，X2，X3，……,Xn)相关，每个因素代表一种影响消缺物资需求量的类型，m组历史统计时间周期(如一个季度)的变电设备物资需求量为(Ym，X1m，X2m,X3m,……,Xnm)，其中，An表示该第n个因素对预测值的影响系数，为待定值，则多元线性回归模型的结构形式为：Ym＝A+A1X1m+A2X2m+X3m+……AnXnm；以上数学模型中，Ym表示统计时间周期(如一个季度)中某种设备需求量，该值同样为历史数据中的已知值。根据实际情况，变电设备的缺陷发生与设备的运行年限、设备生产厂家、设备运行环境(如季节温度、降雨、湿度变化)、电网规模密切相关，定义4个变量，X1表示电网的规模因素，X2表示设备运行年限因素，X3表示设备厂家因素；X4表示季节因素，根据上述数学模型，输入历史消缺需求量数据进行多元回归训练，解出每个因素的影响系数An的值，即A1、A2……An；(2)特征影响因素数据归一化预处理为提高预测的准确度以及减少计算的误差，需要对统计时间周期(如一个季度)的变电设备缺陷物资需求量、电网的规模，运行年限、设备的生产厂家、季节特性等进行数据归一化预处理，具体方法如下1)对历史消缺物资需求数据Y进行极差变换法的归一化处理；处理方法：对每一种变电设备消缺物资，历史上所有统计时间周期(如一个季度)需求中的最大值和最小值用符号MAX、MIN表示本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种变电设备消缺物资的需求预测方法，其特征在于：提取变电设备在多个历史统计时间周期内的设备数据，然后对提取的设备数据进行分析，确定影响变电设备消缺物资需求量的因素并分别计算其在多个历史统计时间周期内的具体数值，从而构建多个历史统计周期已知的变电设备消缺物资需求量与影响变电设备消缺物资需求量的因素的方程：Ym＝A+A1X1m+A2X2m+X3m+……AnXnm；Ym表示第m个历史统计周期内已知的变电设备消缺物资需求量，Xnm表示第m个历史统计周期内第n个因素的具体数值，An表示第n个因素的影响系数；对于上述的多个方程，根据均方差最小化原则，得到其回归估值函数，从而求解出每个因素的影响系数的值；将每个因素的影响系数已知的上述方程作为预测模型，以因素的具体数值为输入对变电设备消缺物资的需求量进行预测。

【技术特征摘要】
1.一种变电设备消缺物资的需求预测方法，其特征在于：提取变电设备在多个历史统计时间周期内的设备数据，然后对提取的设备数据进行分析，确定影响变电设备消缺物资需求量的因素并分别计算其在多个历史统计时间周期内的具体数值，从而构建多个历史统计周期已知的变电设备消缺物资需求量与影响变电设备消缺物资需求量的因素的方程：Ym＝A+A1X1m+A2X2m+X3m+……AnXnm；Ym表示第m个历史统计周期内已知的变电设备消缺物资需求量，Xnm表示第m个历史统计周期内第n个因素的具体数值，An表示第n个因素的影响系数；对于上述的多个方程，根据均方差最小化原则，得到其回归估值函数，从而求解出每个因素的影响系数的值；将每个因素的影响系数已知的上述方程作为预测模型，以因素的具体数值为输入对变电设备消缺物资的需求量进行预测。2.根据权利要求1所述的变电设备消缺物资的需求预测方法，其特征在于：所述历史统计时间周期已知的变电设备消缺物资需求量经过归一化处理后再用于构建方程：其中，MAX、MIN分别表示所有的历史统计时间周期的变电设备消缺物资需求量中的最大值和最小值，Kn表示第n个历史统计时间周期的变电设备消缺物资需求量；Yn表示归一化后的第n个历史统计时间周期的变电设备消缺物资需求量。3.根据权利要求1所述的变电设备消缺物资的需求预测方法，其特征在于：所述影响变电设备消缺物资需求量的因素包括电网的规模因素、设备运行年限因素、设备厂家因素和季节因素；其中电网的规模因素归一化后的具体数值的求解过程如下：Sn表示第n个历史统计时间周期的电网规模的相对值，En...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊力，魏云彬，冯宝，张志强，邓威，吴静，李伟峰，何炳锋，刘均裕，张振兴，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司中山供电局，
类型：发明
国别省市：广东,44