基于支持向量機(jī)的電力系統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備狀態(tài)檢修策略研究

摘 要：隨著電力系統(tǒng)自動(dòng)化程度的提高，電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行、調(diào)度運(yùn)行工作等都對(duì)這些自動(dòng)化設(shè)備的依賴(lài)程度越來(lái)越大。為了給電力系統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備的狀態(tài)檢修提供科學(xué)的決策依據(jù)，該文提出了一種基于支持向量機(jī)的電力系統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備狀態(tài)檢修策略。

關(guān)鍵詞：自動(dòng)化設(shè)備 狀態(tài)檢修 基于支持向量機(jī)

中圖分類(lèi)號(hào)：TM76文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2014）05（b）-0031-01

隨著電力系統(tǒng)自動(dòng)化程度的提高，電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行、調(diào)度運(yùn)行工作等都對(duì)這些自動(dòng)化設(shè)備的依賴(lài)程度越來(lái)越大。一般情況下，電力系統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備的檢修（或維護(hù)、調(diào)試、試驗(yàn)）都是有制定期限的，但是自動(dòng)化設(shè)備在電力系統(tǒng)中所承擔(dān)的任務(wù)是不同，某些設(shè)備會(huì)在定期檢修中造成損害，無(wú)法正常運(yùn)行，還有某些設(shè)備會(huì)出現(xiàn)過(guò)度檢修，增大了檢修的成本和費(fèi)用。

該文首先采用自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行工況、定檢信息作為支持向量機(jī)的輸入特征向量，通過(guò)核函數(shù)將輸入特征向量映射到高維特征空間，用支持向量機(jī)的模式識(shí)別方法來(lái)識(shí)別電力系統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備狀態(tài)，使得結(jié)果有較高的評(píng)估正確率和較好的穩(wěn)定性。這種方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)電力系統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，并依據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，確定系統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，從而依據(jù)狀態(tài)進(jìn)行檢修，完善了電力系統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備狀態(tài)檢修機(jī)制。

1 自動(dòng)化設(shè)備狀態(tài)檢修策略

建立電力系統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備狀態(tài)檢修策略的目的就是要借助現(xiàn)代化管理手段進(jìn)行設(shè)備管理、資料管理和信息處理。該系統(tǒng)的建設(shè)是以數(shù)據(jù)庫(kù)、判據(jù)庫(kù)、專(zhuān)家系統(tǒng)為核心內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)與生產(chǎn)管理系統(tǒng)信息資源共享，保證信息源的唯一性，并確定合理的信息傳遞流程。

以檢修策略為目的對(duì)自動(dòng)化裝置的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)，主要過(guò)程如下。

（1）計(jì)算平均無(wú)故障間隔時(shí)間（MTBF）。根據(jù)設(shè)備生產(chǎn)廠家提供的資料，結(jié)合運(yùn)行資料（主要指驗(yàn)收記錄、檢驗(yàn)記錄、運(yùn)行環(huán)境記錄等），運(yùn)用電子裝置可靠性預(yù)計(jì)方法，評(píng)估裝置的使用壽命。

（2）考慮環(huán)境因子的影響。根據(jù)本地區(qū)環(huán)境規(guī)律以及設(shè)備運(yùn)行和儲(chǔ)存的溫度、濕度和電磁場(chǎng)情況，形成環(huán)境因子E。

（3）考慮設(shè)備品質(zhì)因子的影響。根據(jù)對(duì)設(shè)備設(shè)計(jì)制造情況的了解和運(yùn)行中收集的資料選擇品質(zhì)因子Q。

（4）考慮應(yīng)用因子的影響。分析設(shè)備或系統(tǒng)本身的工作特性，比照工廠驗(yàn)收、現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)收和歷次檢定結(jié)果中的各項(xiàng)功能技術(shù)指標(biāo)，獲取指標(biāo)劣化的數(shù)據(jù)，形成應(yīng)用因子F，修正失效率和MTBF。

（5）綜合上述各種影響，計(jì)算檢修時(shí)間節(jié)點(diǎn)，根據(jù)分析結(jié)果制定檢修安排。根據(jù)運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，MT B F/實(shí)際運(yùn)行時(shí)間=0.9時(shí)安排檢修或校驗(yàn)是比較合理的。

（6）其它因素作用。裝置或系統(tǒng)中失效率最高的部分直接影響裝置整體的健康水平，評(píng)價(jià)裝置健康水平時(shí)。

2 支持向量機(jī)法

2.1 方法介紹

支持向量機(jī)方法（SVM）其基本思想是：首先通過(guò)非線性變換將輸入向量映射到高維特征空間，在這個(gè)空間中構(gòu)造最優(yōu)決策函數(shù)，在構(gòu)造最優(yōu)決策函數(shù)時(shí)應(yīng)用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，并巧妙地利用原空間的核函數(shù)取代高維特征空間中的點(diǎn)積運(yùn)算。

2.2 樣本模型的建立

以服務(wù)器為例，考慮以下四種因素作為支持向量機(jī)訓(xùn)練樣本的輸入變量：

（1）CPU占用率：是指訓(xùn)練日前幾日的CPU平均占用率和最高占用率。

（2）溫度因素：是指訓(xùn)練日前幾日的最高溫度和最低溫度。

（3）硬盤(pán)占用因素：是指訓(xùn)練日前幾日的硬盤(pán)的讀寫(xiě)率及硬盤(pán)的存儲(chǔ)率。

（4）內(nèi)存使用因素：是指訓(xùn)練日前幾日的內(nèi)存最大占用率及平均占用率。

2.3 核函數(shù)的選取以及參數(shù)的確定

核函數(shù)的參數(shù)應(yīng)仔細(xì)選取，精確定義了高維特征空間的結(jié)構(gòu)，因而控制了最終解的復(fù)雜程度。

用SVM算法進(jìn)行服務(wù)器健康度預(yù)測(cè)時(shí)，通過(guò)對(duì)不同的σ2和C參數(shù)的試驗(yàn)，核參數(shù)σ2和C對(duì)SVM算法的表現(xiàn)起著非常重要的作用。如果σ2的值太小，會(huì)對(duì)訓(xùn)練集造成過(guò)學(xué)習(xí)現(xiàn)象，σ2的值太大，會(huì)對(duì)訓(xùn)練集造成欠學(xué)習(xí)現(xiàn)象。C的適應(yīng)值應(yīng)在1～200之間，如果C的值太小會(huì)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)造成欠學(xué)習(xí)現(xiàn)象，C值太大容易對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)造成過(guò)學(xué)習(xí)現(xiàn)象而導(dǎo)致泛化性能惡化。當(dāng)分別把σ2和C都固定在150和10時(shí)，訓(xùn)練集和測(cè)試集的標(biāo)準(zhǔn)均方差非常穩(wěn)定，因而不受值ε變化的影響。這表明SVM的性能對(duì)ε不敏感。

3 狀態(tài)評(píng)估結(jié)果

根據(jù)電力系統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行工況、定檢情況等重要的狀態(tài)信息，分為5個(gè)等級(jí)：狀態(tài)A：接近或達(dá)到注意值，或劣化趨勢(shì)明顯，與同類(lèi)設(shè)備比有較顯著的差異；狀態(tài)B：接近但沒(méi)超過(guò)注意值，劣化一般，與同類(lèi)設(shè)備比差異明顯；狀態(tài)C：介于最優(yōu)（行業(yè)認(rèn)可）與注意值之間，劣化不明顯，與同類(lèi)比相當(dāng)；狀態(tài)D：遠(yuǎn)未到注意值，沒(méi)有明顯的劣化趨勢(shì)，與同類(lèi)設(shè)備比偏好；狀態(tài)E：接近出廠值或交接試驗(yàn)值，且連續(xù)數(shù)次試驗(yàn)數(shù)據(jù)穩(wěn)定。輸出值電力系統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。狀態(tài)類(lèi)5表示劣化狀態(tài)轉(zhuǎn)到故障狀態(tài)，應(yīng)立即安排維修；狀態(tài)類(lèi)4表示偏離正常狀態(tài)，劣化中等，盡快維修；狀態(tài)類(lèi)3表示狀態(tài)一般，加強(qiáng)監(jiān)視定期預(yù)試；狀態(tài)類(lèi)2表示狀態(tài)良好，延期/計(jì)劃定期預(yù)試；狀態(tài)類(lèi)1 表示接近出廠狀態(tài)，延期定期預(yù)試。通過(guò)以上內(nèi)容可以判斷自動(dòng)化設(shè)備此時(shí)的狀態(tài)是否需要檢修。

4 結(jié)語(yǔ)

該文提出了運(yùn)用支持向量機(jī)法，首先采用自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行工況、定檢信息作為支持向量機(jī)的輸入特征向量，通過(guò)核函數(shù)將輸入特征向量映射到高維特征空間，用支持向量機(jī)的模式識(shí)別方法來(lái)識(shí)別電力系統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備狀態(tài)檢修有較高的評(píng)估正確率和較好的穩(wěn)定性。這種方法對(duì)于提高電網(wǎng)自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行安全性和檢修效率將可以發(fā)揮非常重要的作用，同時(shí)對(duì)于電網(wǎng)的安全運(yùn)行也有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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