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变电所环境因素对设备老化影响的数据分析与模型建立

2025-08-24 36 上传者：管理员

摘要：针对变电所环境因素对设备老化影响的问题，进行了数据分析和模型建立的研究。首先，通过收集某地区多个变电所的环境因素数据和设备状态数据，进行了数据预处理，包括数据清洗、标准化和降维。接着，构建了设备老化评估指标体系，并采用支持向量机（SVM）方法建立了设备老化评估模型。通过交叉验证法对模型进行了验证，并计算了准确率、召回率、F1值等性能指标。研究结果表明，环境因素对设备老化有显著影响，所建模型具有较高的预测准确性和泛化能力，为变电所设备的维护和管理提供了科学依据。

关键词：
变电所
支持向量机
数据分析
模型建立
设备老化
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1、前言

随着我国经济的持续增长,电力系统作为基础设施的重要组成部分,其安全稳定运行显得尤为重要｡在电力系统中,变电所承担着电能转换和分配的关键角色,而变电所设备的健康状态直接关系到整个电力系统的可靠性[1]｡设备老化问题日益成为影响变电所正常运行的一个不可忽视的因素｡

本研究旨在探讨变电所环境因素对设备老化过程的影响,并构建相应的数据分析模型,以期为电力设备的维护和管理提供新的理论支持和方法指导｡通过深入分析环境与设备老化之间的关系,本研究望能够为保障电力系统的安全运行贡献一份力量｡

2、数据收集与预处理

2.1数据来源

本文的数据基础主要来源于我国某地区的多个变电所的现场监测结果｡这些监测数据涵盖了多种类型,包括环境因素数据和设备状态数据｡环境因素数据方面,本研究收集了温度(单位为℃)､湿度(单位为%RH)､灰尘浓度(单位为mg/m3)以及盐雾浓度(单位为mg/(m3·d))等关键指标;而在设备状态数据方面,本研究详细记录了设备的运行年限(单位为a)以及故障类型,故障类型包括短路､过载､绝缘老化等多种可能影响设备正常运行的问题｡通过对这些数据的深入分析,旨在为变电所的安全稳定运行提供有力支持｡

2.2数据预处理

在进行数据分析之前,本研究首先要对原始数据进行一系列细致且必要的预处理操作｡这些操作包括但不限于数据清洗､数据整合､数据转换和数据校验等｡这一过程至关重要,它能够帮助剔除无效数据､纠正错误数据､填补缺失值,以及统一数据格式,从而确保后续分析过程中所使用的数据质量｡只有经过严格的预处理,才能获得准确､可靠的分析结果,进而为决策提供有力的数据支持｡

2.2.1数据清洗

数据清洗作为预处理的关键第一步,其主要目标在于净化数据集,消除其中的异常值和缺失值｡在异常值处理方面,通常通过设定合理的阈值来识别那些明显偏离正常范围的数值[2]｡例如,在处理温度测量数据时,如果某个测量值超出了设备正常的工作温度范围,那么这个值就可以被判定为异常值,并从数据集中剔除,以保证数据的一致性和准确性｡而在缺失值处理方面,通常采取多种策略来应对｡一方面,可以选择删除那些含有缺失值的记录,以简化数据集;另一方面,也可以通过填充的方式来处理缺失值,这包括使用数据的均值､中位数､众数等统计量,或者利用基于模型的预测值来填补空缺｡

2.2.2数据标准化

数据标准化是数据处理中的一个重要步骤,尤其在数据分析､机器学习和统计建模等领域,其目的是消除不同量纲和数据规模差异带来的影响,从而使数据具有更好的可比性和一致性｡以下是对最大最小标准化和Z-score标准化两种方法的详细解释｡

最大最小标准化,也称为最小-最大规范化,是一种简单的线性变换方法｡它的基本思想是将原始数据集中的每个数值通过线性变换映射到一个指定的区间,通常是[0,1]区间｡这样做的好处是,所有经过标准化处理的数据都将落在相同的数值范围内,便于比较和分析｡具体公式为

式中:X为原始数据中的某个数值;Xmin､Xmax分别为原始数据的最小值和最大值;Xstd为标准化后的数值｡通过这种方式,原始数据中的最小值会被映射为0,最大值会被映射为1,而其他数值则会按照其在原始数据集中的相对位置被映射到[0,1]区间内的某个值｡

Z-score标准化又称为标准分数标准化,是一种基于原始数据的均值和标准差的标准化方法｡它的目的是将原始数据转换为具有零均值和单位标准差的分布,即均值为0,标准差为1｡具体公式为

式中:X为原始数据中的某个数值;μ为原始数据的均值;1/σ为原始数据的标准差;Xstd为标准化后的数值｡

经过Z-score标准化处理后,原始数据中的每个数值都会表示为与均值相差多少个标准差｡这种标准化方法特别适用于数据分布近似正态分布的情况,因为它能够有效地反映数据点相对于整个数据集的相对位置｡

2.2.3数据降维

数据降维是一种重要的数据处理技术,它在保持数据核心信息的同时,降低了数据的维度,从而简化了数据结构,减少了计算资源的消耗,并有助于提高数据分析的效率[3]｡以下是对主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)方法进行数据降维的详细描述｡

PCA是一种常用的线性降维方法,其核心思想是通过线性变换,将原始高维空间中的数据映射到一个低维空间,同时尽可能保留原始数据的方差信息｡PCA的基本步骤如下｡

首先,计算数据集的协方差矩阵,协方差矩阵能够反映数据各维度之间的相关性｡计算公式为

式中:X为第i个样本;-X为所有样本的均值;n为样本数量｡计算协方差矩阵的目的是为了找出数据的主要变化方向｡

其次,计算协方差矩阵的特征值和特征向量｡特征值和特征向量是揭示数据内在结构的关键,其中特征值表示数据在相应特征向量方向上的方差大小,而特征向量则指示了这些方向｡计算完成后,根据特征值的大小,选择最大的几个特征值对应的特征向量｡这些特征向量构成了新的特征空间,通常依据特征值的累计贡献率来确定保留的特征向量数量,例如,如果前几个特征值的累计贡献率达到90%,则选择这些特征值对应的特征向量｡最后,将原始数据投影到这个新的特征空间中,这一步骤通过将原始数据乘以所选特征向量实现,从而完成数据的降维｡降维后的数据在新的特征空间中具有更低的相关性,使得数据结构更加简洁,便于进行进一步的分析和处理｡

3、模型建立与验证

3.1设备老化评估指标体系

为了精确评估设备的老化程度,综合考虑了现场数据和设备老化的主要特征,本研究构建了一套全面的评估指标体系｡该体系包括两大类因素:首先是环境因素,涵盖了温度､湿度､灰尘浓度以及盐雾浓度;其次是设备运行状态,包括设备的运行年限､故障率以及维修的次数｡通过这些指标的综合分析,能够更准确地把握设备的老化状况,从而为维护和更换决策提供科学依据｡设备老化评估指标数据见表1,展示了部分设备的环境因素和运行状态数据｡

表1设备老化评估指标数据表

3.2模型建立

在构建设备老化评估模型的过程中,采取了以下步骤｡

(1)建模方法选择｡选择了SVM作为建模方法｡SVM的核心思想是找到一个最优的超平面,这个超平面能够最大化不同类别数据点之间的间隔,从而在保证分类精度的同时,提高模型的泛化能力[4]｡SVM在处理高维数据和中小规模数据集时表现出色,非常适合用于设备老化评估这样的复杂分类问题｡

(2)模型参数优化｡为了确保SVM模型的最佳性能,采用网格搜索法(gridsearch,GS)来优化模型参数｡网格搜索法是一种穷举搜索方法,它通过遍历给定的参数组合来找到最优的参数设置｡参数优化的数学表达式为

最小化权重向量w的平方范数是SVM正则化项的一部分,用于控制模型的复杂度｡同时,要求对于所有的训练样本(i=1,2,…,n),每个样本(xi,yi)都必须满足以下约束:当yi为正标签时,超平面到样本的距离加上偏置项b≥1;当yi为负标签时,超平面到样本的距离减去偏置项b≤−1｡

(3)设备老化评估模型的建立｡基于上述参数优化过程,本研究建立了设备老化评估的SVM模型,以下是SVM模型的训练过程概述｡

输入:一组特征向量x={x1,x2,…,xn},其中每个xi代表一个样本的环境因素和设备运行状态的特征组合;对应的标签y={y1,y2,…,yn},其中每个yi代表样本的老化程度分类｡

输出:经过训练后,模型输出最优的权重向量w和偏置项b,这些参数定义了分隔不同老化程度类别的最优超平面｡

在构建设备老化评估模型的过程中,本研究遵循一系列严谨的训练步骤:首先,对数据进行预处理,包括特征缩放和缺失值处理,以确保输入数据的质量和模型的稳定性;其次,定义了参数网格,明确了网格搜索的范围和步长,其涵盖了核函数类型､惩罚参数C以及核函数的具体参数;再次,执行网格搜索,在预定义的参数网格中寻找最优的参数组合,找到最优参数后,使用这些参数来训练SVM模型;最后,为了确保模型具有良好的泛化能力,通过交叉验证等方法对模型性能进行了验证｡这一系列步骤共同确保了设备老化评估模型不仅训练得当,而且能够在实际应用中准确预测设备的老化程度｡

3.3模型验证

在评估模型性能的过程中,本研究采用了交叉验证法,特别是5折交叉验证｡具体操作步骤如下:首先,将整个数据集均匀地划分为5个互不重叠的子集;其次,进行5轮的训练和验证过程,每一轮中,选取一个子集作为验证集,而剩余的4个子集则合并作为训练集[5-6],通过这种方式,模型在5个不同的训练集和验证集组合上进行训练和评估;最后,计算这5次训练和验证过程中得到的性能指标的平均值,以此来综合评价模型的性能｡这种方法能够有效减少模型评估的偶然性,提高评估结果的可靠性｡具体步骤如下｡

(1)计算模型准确率､召回率､F1值等指标｡

(2)对比分析不同模型性能,验证本文所建模型的优越性｡在对设备老化评估模型的性能进行对比分析时,发现本文所建立的基于SVM的模型在测试集上的准确率表现优于其他模型,不同模型准确率对比图如图1所示｡

图1不同模型准确率对比图

这一结果表明,本文模型在预测设备老化程度方面具有显著的优越性,这得益于SVM在处理高维数据和分类问题时的优势,以及模型参数的优化｡通过采用5折交叉验证法,模型展现了良好的泛化能力,确保了其在实际应用中的可靠性｡尽管这里主要关注了准确率,但为了更全面地评估模型性能,还应考虑召回率､F1值等其他指标｡总体而言,所建模型为设备维护和更换决策提供了有力的科学依据,展现了其在实际应用中的潜在价值｡

4、结论

本研究经过严谨的数据分析与模型验证,得出以下重要结论:首先,环境因素如温度､湿度､灰尘浓度和盐雾浓度等对变电所设备的老化进程具有显著影响,这为设备维护提供了新的视角;其次,研究中建立的模型在预测设备老化程度方面展现出较高的准确性和泛化能力,证明了其在实际应用中的价值;最后,该模型的有效应用将为变电所设备的维护和管理提供科学指导,有助于提高设备的运行安全性和可靠性,从而保障电力系统的稳定运行｡总体而言,本文的研究成果对于电力行业设备管理具有重要的理论和实践意义｡

参考文献:

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文章来源:陈严.变电所环境因素对设备老化影响的数据分析与模型建立[J].流体测量与控制,2025,6(04):49-52.