一种设备全寿命周期成本预测模型的构建方法、记录媒体及系统技术方案

本发明专利技术属于电力设备管理技术领域，公开了一种设备全寿命周期成本预测模型的构建方法，通过数据预分类、指数平滑处理、权重计算等方式构建成本模型，该成本模型所测算数据与后来实际发生的数据较为吻合，克服了以往成本优化方法中不够准确以及陷入局部最优解的缺点，提升了优化性能。本发明专利技术还提供了一种存储有设备全寿命周期成本预测模型的构建程序的一种非暂态可读记录媒体及包含该媒体的系统，通过处理电路可以调用该程序来执行前述方法，适用于电力行业设备综合绩效评估工作中推广应用。电力行业设备综合绩效评估工作中推广应用。电力行业设备综合绩效评估工作中推广应用。

【技术实现步骤摘要】
一种设备全寿命周期成本预测模型的构建方法、记录媒体及系统


[0001]本专利技术属于电力设备管理
，具体公开了一种设备全寿命周期成本预测模型的构建方法、非暂态可读记录媒体及数据处理系统。

技术介绍

[0002]当前能源革命趋势、科技创新形势都在发生前所未有的历史巨变，“双碳”目标的提出、新型电力系统的构建、电力市场化改革提速将对未来公司和电网的发展带来深远影响。如期实现“2030年前碳达峰、2060年前碳中和”的目标倒逼能源加快转型，电网升级迫切。新能源、微电网、互动式设备的大量接入，电力系统“双高”“双峰”特征进一步凸显，各单位在保障电网安全运行和可靠供电方面面临巨大考验，更新设备对资金的需求使得全寿命周期的成本研究成为管理人员首要分析的方向。
[0003]电力设备从采购、重置、运行、维修、报废的全生命周期都存在成本核算，这对各单位的决策起到重要的参考作用。电网资产的成本一般包括投资成本、运行维护成本、检修成本、故障处置成本以及报废处置成本五个方面。现有的成本评估方式是根据电网公司的年度财务记录获得现状电网不同年度下相关资产的成本数据，再经过相关费用的折算(如成本的现值、等年值及终值间的折算)来实现电网的成本评估。这是基于过去已经发生的成本来对将来可能生成成本的推算，没有考虑各种成本之间的关联性，也没有对单一成本的趋势分析，更没有构成各项成本的概率或权重的量化分析，因而这个测算数据与将后来实际发生的数据会存在较大的偏差，在这种情况下做出的决策显然不是最优的。

技术实现思路

[0004]为了解决
技术介绍
中，本专利技术提供一种设备全寿命周期成本预测模型的构建方法，包括以下步骤：
[0005]S1.在输入环节设置缓存区，对数据进行抽取，对到达的数据分类、转换、加载；
[0006]S2.拟合各种类电力设备的使用寿命与投资成本的关系；
[0007]S3.拟合运维成本与设备故障造成的停工损失间的关系；
[0008]S4.基于所述使用寿命、投资成本、运维成本、停工损失构建设备全寿命周期总成本预测模型。
[0009]优选的，所述拟合的方法包括先使用三次指数平滑法对选取的时间序列数据做线性回归，再通过关系型数据库求解不同时间序列间的响应关系。
[0010]优选的，所述全寿命周期总成本预测模型中须通过比较判断矩阵计算所涉及参数的相对权重。
[0011]优选的，所述抽取的方法包括:按照三行记录抽取前两行或者抽取第三行的方式获得样本数据。
[0012]本专利技术另提供一种设备全寿命周期成本预测模型的构建系统，包括下述功能模
块：
[0013]数据模块，在输入环节设置缓存区，对数据进行抽取，对到达的数据分类、转换、加载；
[0014]模型构建模块，用于拟合各种类电力设备的使用寿命与投资成本的关系；拟合运维成本与设备故障造成的停工损失间的关系；基于所述使用寿命、投资成本、运维成本、停工损失构建设备全寿命周期总成本预测模型。
[0015]优选的，所述拟合的方法包括先使用三次指数平滑法对选取的时间序列数据做线性回归，再通过关系型数据库求解不同时间序列间的响应关系。
[0016]优选的，所述全寿命周期总成本预测模型中须通过比较判断矩阵计算所涉及参数的相对权重。
[0017]优选的，所述抽取的方法包括:按照三行记录抽取前两行或者抽取第三行的方式获得样本数据。
[0018]本专利技术的另一方案在于提供一种非暂态可读记录媒体，用以存储包含多个指令的一个或多个程序，当执行指令时，将致使处理电路执行所述一种设备全寿命周期成本预测模型的构建方法中所包括的步骤。
[0019]本专利技术的又一方案在于提供一种数据处理装置，包括处理电路及与其电性耦接的存储器，其特征在于，所述存储器配置储存至少一程序，所述程序包含多个指令，所述处理电路运行所述程序，能执行所述一种设备全寿命周期成本预测模型的构建方法中所包括的步骤。
[0020]相对于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：
[0021]本专利技术方法通过数据预分类、指数平滑处理、权重计算等方式构建成本模型，该成本模型所测算数据与后来实际发生的数据较为吻合，克服了以往成本优化方法中不够准确以及陷入局部最优解的缺点，提升了优化性能。
附图说明
[0022]图1为本专利技术步骤流程示意图；
具体实施方式
[0023]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行描述，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创新劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0024]如图1所示：一种设备全寿命周期成本预测模型的构建方法的实施例，包括以下步骤：
[0025]步骤1：在输入环节设置缓存区，对数据进行抽取，按照三行记录抽取前两行或者抽取第三行的方式获得样本数据。对到达的数据分类、转换、加载；在提取阶段，解决的是数据来源问题。主要包括：业务数据、文件数据、第三方数据；数据的格式和形式一般有以下几种：
[0026]·
关系型数据库SQL，RDBMS
[0027]·
文件型数据库NoSQL
[0028]·
日志文件
[0029]·
XML/Html
[0030]·
JSON
[0031]·
CSV/TSV(flat files)
[0032]在数据加载后进行处理时，将过程中的结果暂时存放在缓存区，先将各个不同来源的原始字段数据，按照业务类别进行初步筛选、汇总、预处理，得到按主题类别划分的数据；之后根据业务逻辑抽取设备资产数据、设备台账数据、设备缺陷、故障数据和运维成本等，构成与成本预测相关的关系型数据库。
[0033]步骤2：拟合各种类电力设备的使用寿命与投资成本的关系；拟合运维成本与设备故障造成的停工损失间的关系；先使用三次指数平滑法对选取的时间序列数据做线性回归，再通过关系型数据库求解不同时间序列间的响应关系。
[0034]例如，选取三次指数平滑模型Holt
‑
Winters来对某类设备的月度运维费用进行预测，估计该设备后期运维成本的变化趋势。
[0035]Holt
‑
Winter模型的基本思想是把具有线性趋势、季节变动和随机波动的时间序列进行分解研究，并与指数平滑法相结合，分别对长期趋势、趋势的增量和季节波动做出估计，然后建立预测模型，外推预测值。该模型由3个平滑方程和一个预测公式组成。
[0036]模型的3个平滑方程为：
[0037]S
t
＝αX
t
/I
t
‑
L+(1
‑
β)(S
t
‑1+b
t
‑1)
[0038]b
t
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种设备全寿命周期成本预测模型的构建方法，其特征在于包括以下步骤：S1.在输入环节设置缓存区，对数据进行抽取，对到达的数据分类、转换、加载；S2.拟合各种类电力设备的使用寿命与投资成本的关系；S3.拟合运维成本与设备故障造成的停工损失间的关系；S4.基于所述使用寿命、投资成本、运维成本、停工损失构建设备全寿命周期总成本预测模型。2.根据权利要求1所述的一种设备全寿命周期成本预测模型的构建方法，其特征在于，所述拟合的方法包括先使用三次指数平滑法对选取的时间序列数据做线性回归，再通过关系型数据库求解不同时间序列间的响应关系。3.根据权利要求2所述的一种设备全寿命周期成本预测模型的构建方法，其特征在于，所述全寿命周期总成本预测模型中须通过比较判断矩阵计算所涉及参数的相对权重。4.根据权利要求3所述的一种设备全寿命周期成本预测模型的构建方法，其特征在于，所述抽取的方法包括:按照三行记录抽取前两行或者抽取第三行的方式获得样本数据。5.一种设备全寿命周期成本预测模型的构建系统，其特征在于，包括下述功能模块：数据模块，在输入环节设置缓存区，对数据进行抽取，对到达的数据分类、转换、加载；模型构建模块，用于拟合各种类电力设备的使用寿命与投资成本的关系；拟合运维成本与设备故障造成的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王巍，朱涛，陈理，李智威，张赵阳，熊川羽，周英博，孙利平，高晓晶，廖晓红，方钊，周蠡，蔡杰，熊一，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：