基于电网设备报废率役龄分布的技改规模预测系统及方法技术方案

基于电网设备报废率役龄分布的技改规模预测系统，包括数据源管理模组、数据处理模组、数据特征分布分析模块、技改规模预测模块，该系统运行时，数据源管理模组从外部系统获取电网设备基础数据信息，然后数据处理模组对电网设备基础数据信息进行多来源数据融合匹配，并基于匹配后的数据统计得到在运设备规模的役龄分布、待报废和报废设备规模的役龄概率分布及其在所有设备中的规模占比役龄分布，接着数据特征分布分析模块对待报废和报废设备规模的役龄概率分布进行数据拟合，得到关于役龄的报废概率拟合函数，最后技改规模预测模块结合拟合函数和资产墙分析对技改投资规模进行预测。该设计的预测结果准确，有利于未来制定电网设备的技改规划方案。网设备的技改规划方案。网设备的技改规划方案。

【技术实现步骤摘要】
基于电网设备报废率役龄分布的技改规模预测系统及方法


[0001]本专利技术属于电网投资预测
，具体涉及基于电网设备报废率役龄分布的技改规模预测系统及方法。

技术介绍

[0002]随着我国电力行业的飞速发展，电网建设投资力度加大，极大地增加了供电企业固定资产的比重，相应的运维工程及费用也呈现逐年攀升的趋势。因此，电力设备的集中投运和技改大修规模的扩大给电网企业带来了较大的压力，合理预测未来技改投资规模对电网的安全稳定运营具有重要现实意义。
[0003]目前，大多电网企业对于设备资产管理仍旧采用传统的管理模式，如依赖过去的运营经验、依赖基层部门的专题报告，归根结底还是因为决策部门的全局把握能力的欠缺。此外，如文献“供电企业大修及技改项目成本管理研究”(陈虎.[D].华北电力大学(北京)，2009)所述，在传统管理模式下，电网企业对设备资产管理是单目标型或单任务型，多围绕单个项目的成本管理或只针对短期投资计划，缺乏长远规划，无法预测未来的技改规模。
[0004]借鉴国外电网企业在设备资产管理方面的经验，国内众多科研人员做出了一些探索。文献“基于价值链的电网企业资产全寿命周期管理研究”(蒋晓军，李非.[J].财会通讯，2011(11)：103
‑
104)提出了资产全寿命周期管理，目的是追求成本最低化，虽然可以获得较大的经济效益，但仍不能实现电网的技改投资预测。文献“电力公司资金项目计划规模测算方法研究与实现”(秦国强.[D].电子科技大学，2013)基于灰色理论建立了电网企业投资预测模型，通过研究所选评估指标如资产收入比、负荷增长值等与投资额之间的内在联系，来预测下一年的电网投资。虽然该预测模型方法简单，但没有考虑设备寿命因素，无法做长久的投资预测。文献“基于电网实物“资产墙”的技改预测研究”(张俊波，邵永刚.[J].中国管理信息化，2016，19(14)：18
‑
20)引入了资产墙理论，将设备资产使用寿命作为平移年限，进而预测未来对应年份的投资，但依照历史原投资规模进行年限上的简单平移，这显然与实际发展现状不符，有较大的资产墙风险。因此，如何准确实现电网设备的投资预测是需要迫切解决的一大瓶颈。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是解决现有技术存在的预测局限性、不准确性问题，提供一种合理准确的基于电网设备报废率役龄分布的技改规模预测系统及方法。
[0006]为实现以上目的，本专利技术提供了以下技术方案：
[0007]基于电网设备报废率役龄分布的技改规模预测系统，包括数据源管理模组、数据处理模组、预测模型与测算模组，所述预测模型与测算模组包括数据特征分布分析模块、技改规模预测模块，所述数据特征分布分析模块的信号输入端通过数据处理模组与数据源管理模组的信号输出端连接，数据特征分布分析模块的信号输出端与技改规模预测模块的信号输入端连接；
[0008]所述数据源管理模组用于获取电网设备基础数据信息，所述电网设备基础数据信息包括在运设备信息、近年来历史电网报废设备信息；
[0009]所述数据处理模组用于对电网设备基础数据信息进行多来源数据融合匹配，并基于融合匹配后的数据统计得到在运设备规模的役龄分布、待报废和报废设备规模的役龄概率分布、待报废和报废设备在所有设备中的规模占比役龄分布；
[0010]所述数据特征分布分析模块用于对数据处理模组输出的待报废和报废设备规模的役龄概率分布进行数据拟合，得到待报废和报废设备关于役龄的报废概率拟合函数；
[0011]所述技改规模预测模块基于待报废和报废设备关于役龄的报废概率拟合函数、通过资产墙分析对不同类型电网设备的技改投资规模进行预测。
[0012]所述数据处理模组包括设备信息融合管理模块、数据统计方式管理模块，所述设备信息融合管理模块的信号输入端与设备数据采集模组的信号输出端连接，设备信息融合管理模块的信号输出端通过数据统计方式管理模块与数据特征分布分析模块的信号输入端连接；
[0013]所述设备信息融合管理模块用于对电网设备基础数据信息进行多来源数据融合匹配；
[0014]所述数据统计方式管理模块用于结合构建的指标、维度与匹配方式，对融合匹配后的数据进行统计，得到在运设备规模的役龄分布、待报废和报废设备规模的役龄概率分布、待报废和报废设备在电网所有设备中的规模占比。
[0015]所述指标为电网设备的数量规模、技术规模、价值规模、成新率、数量/技术/价值规模占比中的至少一种，所述维度为设备类型、电压等级、运行状态、健康状态、役龄、管理单位中的至少一种，所述匹配方式为按单体设备的编码或实物ID进行匹配、按电压等级匹配、按设备类型匹配、按站线层匹配、按组织层匹配中的至少一种。
[0016]基于电网设备报废率役龄分布的技改规模预测方法，该方法由上述预测系统进行，依次包括以下步骤：
[0017]步骤A、所述数据源管理模组从外部系统获取电网设备基础数据信息并发送给数据处理模组；
[0018]步骤B、所述数据处理模组对电网设备基础数据信息进行多来源数据融合匹配，并基于融合匹配后的数据统计得到在运设备规模的役龄分布、待报废和报废设备规模的役龄概率分布、待报废和报废设备在所有设备中的规模占比役龄分布；
[0019]步骤C、所述数据特征分布分析模块对数据处理模组输出的待报废和报废设备规模的役龄概率分布进行数据拟合，得到待报废和报废设备关于役龄的报废概率拟合函数；
[0020]步骤D、所述技改规模预测模块基于待报废和报废设备关于役龄的报废概率拟合函数、通过资产墙分析对电网设备的技改投资规模进行预测。
[0021]步骤C中，所述待报废和报废设备关于役龄的报废概率拟合函数为：
[0022]h(t)＝a0+a1t+a2t2+a3t3+a4t4+a5t5+a6t6+a7t7[0023]上式中，h(t)为待报废和报废设备关于役龄t的报废概率，a0、a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7分别为拟合函数的常数项、一次项、二次项、三次项、四次项、五次项、六次项、七次项系数。
[0024]所述步骤D依次包括以下步骤：
[0025]步骤D1、利用待报废和报废设备关于役龄的报废概率拟合函数计算设备在不同役
龄下的报废概率；
[0026]步骤D2、根据设备在不同役龄下的报废概率，基于以下平移函数按役龄值向后平移对应年限，得到数组平移后的资产墙数据，其中，所述平移后的资产墙数据组数与最大报废役龄数相等：
[0027]f
i
(T+j,V
i
(k),P
i
(k),R
i
(k))＝V
i
(n
‑
j+1)P
i
(n
‑
j+1)R
i
(n
‑
j+1)
[0028]上式中，f
i
(T+j,V
i
(k),P
i...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于电网设备报废率役龄分布的技改规模预测系统，其特征在于：所述预测系统包括数据源管理模组(1)、数据处理模组(2)、预测模型与测算模组(3)，所述预测模型与测算模组(3)包括数据特征分布分析模块(31)、技改规模预测模块(32)，所述数据特征分布分析模块(31)的信号输入端通过数据处理模组(2)与数据源管理模组(1)的信号输出端连接，数据特征分布分析模块(31)的信号输出端与技改规模预测模块(32)的信号输入端连接；所述数据源管理模组(1)用于获取电网设备基础数据信息，所述电网设备基础数据信息包括在运设备信息、近年来历史电网报废设备信息；所述数据处理模组(2)用于对电网设备基础数据信息进行多来源数据融合匹配，并基于融合匹配后的数据统计得到在运设备规模的役龄分布、待报废和报废设备规模的役龄概率分布、待报废和报废设备在所有设备中的规模占比役龄分布；所述数据特征分布分析模块(31)用于对数据处理模组(2)输出的待报废和报废设备规模的役龄概率分布进行数据拟合，得到待报废和报废设备关于役龄的报废概率拟合函数；所述技改规模预测模块(32)基于待报废和报废设备关于役龄的报废概率拟合函数、通过资产墙分析对不同类型电网设备的技改投资规模进行预测。2.根据权利要求1所述的基于电网设备报废率役龄分布的技改规模预测系统，其特征在于：所述数据处理模组(2)包括设备信息融合管理模块(21)、数据统计方式管理模块(22)，所述设备信息融合管理模块(21)的信号输入端与数据源管理模组(1)的信号输出端连接，设备信息融合管理模块(21)的信号输出端通过数据统计方式管理模块(22)与数据特征分布分析模块(31)的信号输入端连接；所述设备信息融合管理模块(21)用于对电网设备基础数据信息进行多来源数据融合匹配；所述数据统计方式管理模块(22)用于结合构建的指标、维度与匹配方式，对融合匹配后的数据进行统计，得到在运设备规模的役龄分布、待报废和报废设备规模的役龄概率分布、待报废和报废设备在电网所有设备中的规模占比分布。3.根据权利要求2所述的基于电网设备报废率役龄分布的技改规模预测系统，其特征在于：所述指标为电网设备的数量规模、技术规模、价值规模、成新率、数量/技术/价值规模占比中的至少一种，所述维度为设备类型、电压等级、运行状态、健康状态、役龄、管理单位中的至少一种，所述匹配方式为按单体设备的编码或实物ID进行匹配、按电压等级匹配、按设备类型匹配、按站线层匹配、按组织层匹配中的至少一种。4.基于电网设备报废率役龄分布的技改规模预测方法，其特征在于：所述预测方法由权利要求1所述预测系统进行，依次包括以下步骤：步骤A、所述数据源管理模组(1)从外部系统获取电网设备基础数据信息并发送给数据处理模组(2)；步骤B、所述数据处理模组(2)对电网设备基础数据信息进行多来源数据融合匹配，并基于融合匹配后的数据统计得到在运设备规模的役龄分布、待报废和报废设备规模的役龄概率分布、待报废和报废设备在所有设备中的规模占比役龄分布；步骤C、所述数据特征分布分析模块(31)对数据处理模组(2)输出的待报废和报废设备
规模的役龄概率分布进行数据拟合，得到待报废和报废设备关于役龄的报废概率拟合函数；步骤D、所述技改规模预测模块(32)基于待报废和报废设备关于役龄...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊川羽，贺兰菲，李智威，张雪霏，高晓晶，王巍，廖晓红，熊一，马莉，唐学军，孙利平，柯方超，周蠡，周秋鹏，陈然，周英博，张赵阳，
申请(专利权)人：武汉易晨创想科技有限公司，
类型：发明
国别省市：