[发明专利]一种电网老旧设备技改策略优化调整方法

权利要求书

1.一种电网老旧设备技改策略优化调整方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、获取老旧设备全寿命周期成本数据，老旧设备全寿命周期成本数据包括历史数据与实时数据；

S2、建立区域化归类模型对老旧设备全寿命周期成本数据进行预处理；

S3、将历史数据与实时数据进行对比评测，建立差异化评测模型，计算得到各项数据的差异化值范围；

S4、根据老旧设备设定成本与差异化值范围确定评价指标；

S5、对老旧设备进行测试，得到测试数据，将测试数据与老旧设备真实数据进行对比得到差异化数据，通过差异化数据判断不良工况的影响因素；

S6、通过影响因素对老旧设备的不同工况影响来设定不同类型的技改策略；

S7、计算老旧设备各影响因素的评价指标权重，进而得到老旧设备的技改策略的评价值，以评价值最高的技改策略作为最优方案。

2.根据权利要求1所述的一种电网老旧设备技改策略优化调整方法，其特征在于：步骤S1中，所述老旧设备全寿命周期成本包括老旧设备调试成本、老旧设备运行成本、老旧设备维护成本和老旧设备意外故障成本。

3.根据权利要求1所述的一种电网老旧设备技改策略优化调整方法，其特征在于：

步骤S1中，通过在线接收或离线接收的方式获取实时数据；

在线对实时数据的接收是通过日周期的形式进行信息录入；

离线对实时数据的接收是将数据预定格式，以数据库或文字处理程序的形式传输当前不在线的数据并将其记录。

4.根据权利要求1所述的一种电网老旧设备技改策略优化调整方法，其特征在于：步骤S2具体包括以下步骤：

S21、将获取的老旧设备全寿命周期成本数据作为训练样本，每个训练样本包括单项属性特征；

S22、根据预设的数据分类分级标准对训练样本进行预处理，将每个训练样本与其包含的标准数据转换为对应的数据模型，确定N个训练样本各自对应的数据类别和数据级别；

S23、根据各训练样本包含的数据实体及其包含的属性特征，对各训练样本对应的数据模型进行编码，得到各训练样本对应的特征矩阵；

S24、将N个训练样本的特征矩阵输入至数据分类分级库中，得到N份训练样本各自对应的预测类别和预测级别；

S25、根据N个训练样本各自对应的数据类别和数据级别，以及N个训练样本各自对应的预测类别和预测级别，确定数据分类分级库对应的模块化布局矩阵；

S26、重复执行上述步骤，直至数据分类分级库对应的模块化布局矩阵满足预设数据标准，得到训练完成的数据区域化归类模型。

5.根据权利要求1所述的一种电网老旧设备技改策略优化调整方法，其特征在于：步骤S3中，差异化评测模型为：

上式中，S为各项数据的差异化值范围，x_i为历史数据录入端对比数据参数，x为实时数据录入端对比数据参数，n为总对比次数，i为存在数据差异的对比次数。

6.根据权利要求1所述的一种电网老旧设备技改策略优化调整方法，其特征在于：步骤S5中，在测试前后，通过短路阻抗法、低压脉冲法、电容量法和频率响应法对老旧设备进行测试。

7.根据权利要求1所述的一种电网老旧设备技改策略优化调整方法，其特征在于：

步骤S5中，对老旧设备进行短路电流测试，依据测试结果判断老旧设备受损情况；

根据老旧设备参数的阈值调整电流对老旧设备进行测试，确定老旧设备的实时抗短路能力，然后拆解老旧设备以验证测试结果。