计量资产的寿命评估方法技术

一种计量资产的寿命评估方法，其特征在于，包括以下步骤：?一）计算计量资产库龄、表龄；?二）分别统计各质量因素与非质量因素导致退出运行的计量资产数量，通过计算各质量因素与非质量因素导致退出运行的计量资产数量占退出运行计量资产总数的比例得到影响计量资产寿命的各因素所占比重：?第i种因素所占比重：定义N为已退出运行的计量资产所属批次的数量总和；?M0为未退出运行的计量资产数量；?Mi(i=1,2,...,s)为因第i种质量因素退出运行的计量资产数量；?Wi为因第i?s种非质量因素退出运行的计量资产数；?Yi(i=1,2,...,s,s+1,s+2,...,n)为因第i种因素退出运行的计量资产平均寿命；?S0为计量资产寿命规范设计值；?三）确定标杆值：?单一计量资产寿命标杆值：令第i种因素对单一计量资产寿命的折损系数为ki，则ki的计算方法为：?Mi/N是由于第i个因素导致计量资产退出运行的数量占全部表计的比例，即第i个因素发生的概率；(S0?Yi)/S0是由于因素i导致的寿命折损占设计值的比例，即因素i发生的概率为1时对寿命折损的程度；?令S单表示单一计量资产寿命标杆值，计量资产的标杆值：S单=S0?S0(k1+k2+...+kn)；?设γ为规模系数，表示批量规模对资产寿命的影响，则批量计量资产寿命标杆值等于单一计量资产寿命标杆值与规模系数的乘积，令S批表示批量计量资产寿命标杆值，则有：?S批=S单×γ?所述规模系数γ的确定方法为：根据对已退出运行的各批次电能表的批量和寿命数据进行拟合，得到规模系数γ和批量计量资产寿命之间的关系拟合曲线，根据得到的关系拟合曲线,将批量计量资产规模划分为2000?5000只、5000?10000只、10000?50000只、50000?100000只、100000?200000只五个区间，相应地将计量资产规模系数γ的取值范围进行分段化处理，采用在相应区间取中位数的方法得到计量资产规模γ的处理结果；?四）建立计量资产寿命预测模型：?41）建立单个计量资产寿命预测模型：?411）消除各变量之间的相对共线性，并对高维变量空间进行降维处理：?第一步，对所列的13个自变量指标进行标准化，以消除在数量级或量纲上的影响，设考察的模型变量有n组观测值X1iX2i…X13i，其中i=1,2,3…n,n表示已退出运行的计量资产批次数，则：?Xij表示第i个变量的第j个观测值；?var(Xi)指第i个变量的n个观测值的方差；?第二步，计算样本相关矩阵R：样本相关矩阵R为13乘13维方阵，其计算方法是：?第三步，求样本相关矩阵R的特征值和特征向量：?由于上述相关矩阵R为非负定的对称阵，则找到正交矩阵U使得其中λi,i=1,2,...,13是R的特征根，为各特征根对应的特征向量；λi,i=1,2,...,13反映了第i个成分中包含的信息量大小，U对应于各变量在每个成分中所占的比例；Uij为特征向量矩阵中的元素；?第四步，主成分确定：?第i个成分的方差贡献率为表明第i个成分的方差在全部方差中的比重，主成分选取的方法是：首先将λi,i=1,2,...,13按照从大到小排列，设累计贡献率超过85%的成分有h个，则将前h个特征向量确定的线性组合选为主成分，令F1,F2,...,Fh表示h个主成分，则有：F1=u11X1+u21X2+...+u13，1X13F2=u12X1+u22X2+...+u13，2X13…?Fh=u1hX1+u2hX2+...+u13hX13将主成分F1,F2,...,Fh作为计量资产寿命预测模型的自变量；?412）构建多元线性回归模型：?第一步，确定回归模型：?Y=a0+a1F1+a2F2+...+ahFh+ε?其中，ε代表方程的随机误差项，F1,F2,...,Fh为按照上一节的方法从原始数据X1i,X2i...X13i中提取出的主成分；a0,a1,...,ah为各主成分对资产寿命的影响系数，将考察变量的n个观察值Yi,X1i,X2i...X13,i代入主成分分析模型，i=1,2,3…n,其中n表示未退出运行和同批次已退出运行计量资产的总数，求得各主成分对应取值F1i,F2i...Fhi,i=1,...,n,每组主成分都满足模型关系，即得到由n个方程构成的观测方程组：?Y1=a0+a1F11+a2F12+...+ahF1h+ε1…?Yn=a0+a1Fn1+a2Fn2+...+ahFnh+εn将述方程组表示成矩阵形式如下，令：?则有上述方程组可以表示为:?Y=Xα+ε?根据最小二乘法对模型中的参数a0,a1,...,

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，在计量资产状态分析和计量资产质量分析的基础上,对计量资产寿命及其影响因素的深入分析与建模，通过计量资产表龄、库龄的现状分析、计量资产寿命标杆值及其与现状寿命的比较分析、计量资产寿命预测和计量资产寿命评价四个部分，同时分析得到影响单一计量资产和批次计量资产寿命折损的主要原因，本专利技术的计量资产寿命的方法，提高电力系统计量资产的利用率和安全性。【专利说明】
本专利技术涉及一种，属于电力系统计量资产寿命评估
。
技术介绍
当前，国家电网进入发展新阶段，对提高大电网驾驭能力，加强专业化、精益化管理提出了更高要求。分析导致其寿命折损的主要原因，并对计量资产寿命进行预测与评价，提高电力系统计量资产的利用率和安全性，是当前需要解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种计量资产的评估方法，可以实现对计量资产的寿命进行准确的评估。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种，其特征在于，包括以下步骤:二)计算计量资产库龄、表龄；二)分别统计各质量因素与非质量因素导致退出运行的计量资产数量，通过计算各质量因素与非质量因素导致退出运行的计量资产数量占退出运行计量资产总数的比例得到影响计量资产寿命的各因素所占比重:【权利要求】1.一种，其特征在于，包括以下步骤: 一)计算计量资产库龄、表龄； 二)分别统计各质量因素与非质量因素导致退出运行的计量资产数量，通过计算各质量因素与非质量因素导致退出运行的计量资产数量占退出运行计量资产总数的比例得到影响计量资产寿命的各因素所占比重: 第i种因素所占比重 2.根据权利要求1所述的，其特征在于，还包括以下步骤: 五)对计量资产寿命进行评价: 51)单个计量资产品级评定:根据单个计量资产寿命预测模型的结果，得出某计量资产的预测寿命的中值，将中值]>.与计量资产寿命标杆值行比对，比对结果用比对值来表示，比对值C计算公式如下:C_5V7: 比对值c越小表示单个计量资产品级越高； 52)对批次计量资产寿命进行评价: 521)令S」表示第j批计量资产寿命基准值，则有: 【文档编号】G06Q10/04GK103729683SQ201310429792【公开日】2014年4月16日 申请日期:2013年9月18日 优先权日:2013年9月18日 【专利技术者】徐晴, 黄奇峰, 沈秋英, 郭兴昕, 王文平, 花磊, 黄新焕, 金萍, 纪峰, 龚丹, 李珺, 李雪 申请人:国家电网公司, 江苏省电力公司, 江苏省电力公司电力科学研究院本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计量资产的寿命评估方法，其特征在于，包括以下步骤：?一）计算计量资产库龄、表龄；?二）分别统计各质量因素与非质量因素导致退出运行的计量资产数量，通过计算各质量因素与非质量因素导致退出运行的计量资产数量占退出运行计量资产总数的比例得到影响计量资产寿命的各因素所占比重：?第i种因素所占比重：定义N为已退出运行的计量资产所属批次的数量总和；?M0为未退出运行的计量资产数量；?Mi(i=1,2,...,s)为因第i种质量因素退出运行的计量资产数量；?Wi为因第i?s种非质量因素退出运行的计量资产数；?Yi(i=1,2,...,s,s+1,s+2,...,n)为因第i种因素退出运行的计量资产平均寿命；?S0为计量资产寿命规范设计值；?三）确定标杆值：?单一计量资产寿命标杆值：令第i种因素对单一计量资产寿命的折损系数为ki，则ki的计算方法为：?Mi/N是由于第i个因素导致计量资产退出运行的数量占全部表计的比例，即第i个因素发生的概率；(S0?Yi)/S0是由于因素i导致的寿命折损占设计值的比例，即因素i发生的概率为1时对寿命折损的程度；?令S单表示单一计量资产寿命标杆值，计量资产的标杆值：S单=S0?S0(k1+k2+...+kn)；?设γ为规模系数，表示批量规模对资产寿命的影响，则批量计量资产寿命标杆值等于单一计量资产寿命标杆值与规模系数的乘积，令S批表示批量计量资产寿命标杆值，则有：?S批=S单×γ?所述规模系数γ的确定方法为：根据对已退出运行的各批次电能表的批量和寿命数据进行拟合，得到规模系数γ和批量计量资产寿命之间的关系拟合曲线，根据得到的关系拟合曲线,将批量计量资产规模划分为2000?5000只、5000?10000只、10000?50000只、50000?100000只、100000?200000只五个区间，相应地将计量资产规模系数γ的取值范围进行分段化处理，采用在相应区间取中位数的方法得到计量资产规模γ的处理结果；?四）建立计量资产寿命预测模型：?41）建立单个计量资产寿命预测模型：?411）消除各变量之间的相对共线性，并对高维变量空间进行降维处理：?第一步，对所列的13个自变量指标进行标准化，以消除在数量级或量纲上的影响，设考察的模型变量有n组观测值X1iX2i…X13i，其中i=1,2,3…n,n表示已退出运行的计量资产批次数，则：?Xij表示第i个变量的第j个观测值；?var(Xi)指第i个变量的n个观测值的方差；?第二步，计算样本相关矩阵R：样本相关矩阵R为13乘13维方阵，其计算方法是：?第三步，求样本相关矩阵R的特征值和特征向量：?由于上述相关矩阵R为非负定的对称阵，则找到正交矩阵U使得其中λi,i=1,2,...,13是R的特征根，为各特征根对应的特征向量；λi,i=1,2,...,13反映了第i个成分中包含的信息量大小，U对应于各变量在每个成分中所占的比例；Uij为特征向量矩阵中的元素；?第四步，主成分确定：?第i个成分的方差贡献率为表明第i个成分的方差在全部方差中的比重，主成分选取的方法是：首先将λi,i=1,2,...,13按照从大到小排列，设累计贡献率超过85%的成分有h个，则将前h个特征向量确定的线性组合选为主成分，令F1,F2,...,Fh表示h个主成分，则有：F1=u11X1+u21X2+...+u13，1X13F2=u12X1+u22X2+...+u13，2X13…?Fh=u1hX1+u2hX2+...+u13hX13将主成分F1,F2,...,Fh作为计量资产寿命预测模型的自变量；?412）构建多元线性回归模型：?第一步，确定回归模型：?Y=a0+a1F1+a2F2+...+ahFh+ε?其中，ε代表方程的随机误差项，F1,F2,...,Fh为按照上一节的方法从原始数据X1i,X2i...X13i中提取出的主成分；a0,a1,...,ah为各主成分对资产寿命的影响系数，将考察变量的n个观察值Yi,X1i,X2i...X13,i代入主成分分析模型，i=1,2,3…n,其中n表示未退出运行和同批次已退出运行计量资产的总数，求得各主成分对应取值F1i,F2i...Fhi,i=1,...,n,每组主成分都满足模型关系，即得到由n个方程构成的观测方程组：?Y1=a0+a1F11+a2F12+...+ahF1h+ε1…?Yn=a0+a1Fn1+a2Fn2+...+ahFnh+εn将述方程组表示成矩阵形式如下，令：?则有上述方程组可以表示为:?Y=Xα+ε?根据最小二乘法对模型中的参数a0,a1,...,...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：徐晴，黄奇峰，沈秋英，郭兴昕，王文平，花磊，黄新焕，金萍，纪峰，龚丹，李珺，李雪，
申请(专利权)人：国家电网公司，江苏省电力公司，江苏省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：