一种电网元器件的寿命预估方法技术

本发明专利技术涉及一种电网元器件的寿命预估方法，包括如下步骤：1)将电网元器件的所有数据标签进行收集，并将其分隔为若干子数据集；2)将元器件的“设计寿命”“安装日期”“损坏日期”标签融合为“生命历程”，3)将离散型文本标签的参数值依次数字化为整数0至n；4)分别对上述这八个标签对应的值进行归一化处理；5)运用留出法，将子数据集按照8:2的比例划分为两个互斥的集合，其中，训练集S占比80％，测试集T占比20％；6)将通过训练集S训练出模型，再用测试集T评估其测试误差，作为泛化误差的估计值；7)利用训练完成的算法得到元件的预测剩余寿命。本发明专利技术实现了小元器件寿命预测的智能化，提高了预测的精度和速度。预测的精度和速度。预测的精度和速度。

【技术实现步骤摘要】
一种电网元器件的寿命预估方法


[0001]本专利技术涉及一种电网元器件的寿命预估方法，具体的说，是一种基于支持向量机的方法对电网元器件寿命进行预估的方法。

技术介绍

[0002]随着电力技术的不断发展和电网建设步伐不断加快，电网企业对运行高效性、稳定性以及信息化技术有了更高的要求。目前，针对电网元器件故障预测的研究领域主要集中在变压器等大型元器件领域，对于小型元器件，如：CPU板、显示屏、DC220V电源等，大多采用专家经验来评估剩余寿命，暂时没有一种智能化的寿命预估方法，具有预测速度慢、预测精度低等缺陷。

技术实现思路

[0003]本专利技术公开一种电网元器件寿命预估方法，其无需对元器件运行进行监测便可实现预估，预测精度高。
[0004]本专利技术采用如下技术手段实现：一种电网元器件的寿命预估方法，包括如下步骤：
[0005]1)将电网元器件的所有数据标签进行收集，并将其分隔为若干子数据集；
[0006]2)将元器件的
″
设计寿命
″″
安装日期
″″
损坏日期
″
标签融合为
″
生命历程
″
，按照下面伪代码的方法计算已损坏的元器件的生命历程；
[0007]假设编号为i的元器件，其安装时间为Date_install_i，损坏时间为Date_broken_i，设计寿命为Planed_life_i(天)。则其全生命周期的设计生命历程和真实生命历程可以按以下伪代码进行计算：
[0008][0009][0010]其中DLP表示按设计寿命计算的生命历程、RLP表示实际经过的生命历程。
[0011]3)将
″
厂家
″″
设计寿命
″″
安装地点
″″
间隔
″″
温度
″″
湿度
″″
运维班组
″
六个离散型文本标签的参数值依次数字化为整数0至n，其中，(n+1)代表相应标签的参数个数；
[0012]4)分别对
″
厂家
″″
设计寿命
″″
安装地点
″″
间隔
″″
温度
″″
湿度
″″
运维班组
″
这八个
标签对应的值进行归一化处理；
[0013]5)运用留出法，将子数据集按照8∶2的比例划分为两个互斥的集合，其中，训练集S占比80％，测试集T占比20％；
[0014]6)将通过训练集S训练出模型，再用测试集T评估其测试误差，作为泛化误差的估计值
[0015]7)利用训练完成的算法得到元件的预测剩余寿命。
[0016]步骤5中利用分层抽样法令S与T内的样本各类别比例大抵一致。
[0017]步骤6中，在模型训练之前需要对权重向量W和偏差b进行初始化，具体步骤如下：
[0018]3‑
1)随机生成一个含8个元素的权重向量W和偏差b，W的每个元素分别代表厂家、设计寿命、安装地点、间隔、温度、湿度、运维班和设计生命历程这8个影响因子的权重大小。计算W的均值W
mean
和标准差S，
[0019]3‑
2)对每个W中的元素W
i
，按进行标准化，得到服从标准正态分布的权重向量ω＝[ω1，ω2，...，ω8]，将ω与b构建超平面f(x)＝ω
T
φ(x)+b。
[0020]3‑
3)选择合适的核函数将数据投影到高维坐标系；
[0021]3‑
4)在(0，1)范围内选取一个合适的ε作为软间隔间距；
[0022]3‑
5)构建不敏感损失函数与损失函数；
[0023]3‑
6)通过拉格朗日乘数法得到令损失函数最小的ω和b，作为模型训练结果。
[0024]所述核函数κ(x
i
，x
j
)具体表示为
[0025]κ(x
i
，x
j
)＝(φ(x
i
)，φ(x
j
))＝φ(x
i
)
T
φ(x
j
)
[0026]其中，(φ(x
i
)，φ(x
j
))表示φ(x
i
)与φ(x
j
)的内积。
[0027]所述超平面借助核函数求得，
[0028][0029]所述软间隔间距构成一个构建一个宽度为2ε的间隔带以提高模型容错率及泛化效果，其目标函数为：
[0030][0031]C＞0，l
0/1
为0/1损失函数，表示为：
[0032][0033]对目标函数引入松弛变量ξ
i
≥0，则目标函数为：
[0034][0035][0036]所述不敏感函数为损失函数为
f(x
i
)表示使用当前模型训练参数预测出的第i组数据的生命历程，y
i
表示数据集中第i组数据的真实生命历程，m为该种设备的所有记录条数，对损失函数引入松弛变量ξ
i
与令
[0037][0038]则损失函数为
[0039][0040]所述拉格朗日函数为
[0041][0042]将对ω，b，ξ
i
，求偏导，得到
[0043][0044]将上式带入原始支持向量机可以得到支持向量回归模型的解
[0045][0046]进一步考虑核函数，可得其中κ(x，x
i
)为核函数。
[0047]步骤6中对模型采用决定系数R2进行评估，
[0048][0049]表示通过模型预测的生命历程值，y
i
表示真实生命历程值。
[0050]步骤7中预测剩余寿命的步骤如下：
[0051]7‑
1)将系统中正在运行的元件的
″
厂家
″″
设计寿命
″″
安装地点
″″
间隔
″″
温度
″″
湿度
″″
运维班组
″″
运行状态
″
等数据依次代入f(x)，通过上述方法计算各元件的预测生命历程(LP)。
[0052]7‑
2)将预测生命历程换算为预测剩余寿命(PRUL)，转换公式如下。
[0053][0054]在公式中，T
today
代表今天的日期，T
install
代表元件的安装日期，两者相减的结果表示该元件运行的累计时间，将累计运行时间除以经过的生命历程即可得到根据现有条件预测该元件的总寿命，再减去已经运行的时间，就得到了该元件的预测剩余寿命。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电网元器件的寿命预估方法，其特征在于：包括如下步骤：1)将电网元器件的所有数据标签进行收集，并将其分隔为若干子数据集；2)将元器件的“设计寿命”“安装日期”“损坏日期”标签融合为“生命历程”，按照下面伪代码的方法计算已损坏的元器件的生命历程；假设编号为i的元器件，其安装时间为Date_install_i，损坏时间为Date_broken_i，设计寿命为Planed_life_i(天)。则其全生命周期的设计生命历程和真实生命历程可以按以下伪代码进行计算：其中DLP表示按设计寿命计算的生命历程、RLP表示实际经过的生命历程。3)将“厂家”“设计寿命”“安装地点”“间隔”“温度”“湿度”“运维班组”六个离散型文本标签的参数值依次数字化为整数0至n，其中，(n+1)代表相应标签的参数个数；4)分别对“厂家”“设计寿命”“安装地点”“间隔”“温度”“湿度”“运维班组”这八个标签对应的值进行归一化处理；5)运用留出法，将子数据集按照8:2的比例划分为两个互斥的集合，其中，训练集S占比80％，测试集T占比20％；6)将通过训练集S训练出模型，再用测试集T评估其测试误差，作为泛化误差的估计值7)利用训练完成的算法得到元件的预测剩余寿命。2.根据权利要求1所述的一种电网元器件的寿命预估方法，其特征在于：步骤5中利用分层抽样法令S与T内的样本各类别比例大抵一致。3.根据权利要求1所述的一种电网元器件的寿命预估方法，其特征在于：步骤6中，在模型训练之前需要对重向量W和偏差b进行初始化，具体步骤如下：3
‑
1)随机生成一个含8个元素的权重向量W和偏差b，W的每个元素分别代表厂家、设计寿命、安装地点、间隔、温度、湿度、运维班组和运行状态这8个影响因子的权重大小。计算W的均值W
mean
和标准差S，
3
‑
2)对每个W中的元素Wi，按进行标准化，得到服从标准正态分布的权重向量ω＝[ω1，ω2，...，ω8]，将ω与b构建超平面f(x)＝ω
T
φ(x)+b。3
‑
3)选择合适的核函数将数据投影到高维坐标系；3
‑
4)在(0，1)范围内选取一个合适的ε作为软间隔间距；3
‑
5)构建不敏感损失函数与损失函数；3
‑
6)通过拉格朗日乘数法得到令损失函数最小的ω和b，作为模型训练结果。4.根据权利要求3所述的一种电网元器件的寿命预估方法，其特征在于：所述核函数κ(x
i
，x
j
)具体表示为κ(x
i
，...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐兵，马振国，谢楠，黄煜铭，张柯琪，罗皎虹，李萧，曹丹怡，张建勇，张斌武，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：