浅谈智能电网资产管理

浅谈智能电网资产管理

资产管理是人类随着人类对设备故障发展规律的理解而逐步深入的，科技实践的进步、设备在生产中的重要性以及行政管理的不断发展而发展起来的。它包括了多种理论、技术和经验，系统的综合学科，如技术、经济和管理，以及平衡成本、效率和风险。电网资产管理并非单纯简单的管理项目,而是一项非常复杂的工作,既涉及电力设备和系统的可靠性,也与系统规划、运行、调度、检修各个环节,以及在线监测、故障诊断技术和资产全寿命周期管理等密切相关,直接影响到电力公司的运营和管理,在电力市场化环境下还会直接影响到电网公司的收益。因此,如何高效地运作不断增加的庞大资产,实现电网资产的最优化管理,是提高电网企业经营绩效的关键问题。因此,电力企业的资产管理目前在国内外己引起了广泛的关注。受我国现有电力输配电线路传输能力和自动化水平等的限制,新能源发电并入现有电网难度较大,大力发展智能电网可有力解决这一问题。智能电网要求配电网安全可靠、优质高效和灵活互动。智能配电网建设是实现智能电网的重要一环。智能电网工程要求配电网最优运行,并达到经济高效。配电网是由架空线路、电缆、杆塔、配电变压器、隔离开关、无功补偿电容等设备组成,起到分配电能的作用。如何管理面大量广、日益增长的庞大的配电网设备资产,以充分保证配电网运行的稳定和可靠,是本文的出发点。目前配电网常用的资产管理系统为企业资产管理(EAM)系统,其面向资产密集型企业,以资产设备及其配件为管理对象,集成了采购、库存、项目、成本会计和人力资源等管理系统。但该系统并没有在设备资产管理中对设备可靠性进行建模,也没有具体说明结合机器学习等智能算法的系统方法,因此缺乏比较深入的全过程、全方位、定量化的系统结构。有待进一步研究开发。英国电力工业界于20世纪80年代着力开展了一系列资产管理研究及应用,并于2004年颁布了PASS55资产管理标准。2014年1月颁布的ISO55000是世界范围内首次尝试提出任何类型资产管理都普遍适用的国际标准,值得尽快学习推广。特别是资产密集、不断增加的庞大配电资产,尤为迫切。ALSTOM在CIGRE2014展示了其新开发的智能资产管理系统,国内也先后开展了这方面的工作。文献从配电网整体管理出发,结合新技术,探究配电网资产管理的综合应用,包含企业资源计划单元、客户关系管理单元等子系统的整合,但缺少设备资产管理的具体方法。文献提出了在配电网资产管理中使用智能决策支持系统,并结合Agent技术,但缺少资产模型角度的分析。本文从设备资产管理出发,把握配电网设备资产的特点,根据资产生命周期建立具体的设备资产模型,规范设备资产计划的实现流程,提出本系统与现有配电网管理系统集成的结构以及相关实现技术的方法,可作为配电网资产管理的原始数据积累、设备健康指数分析的依据,从而为日后系统研究开发适应现代配电网资产管理系统奠定基础。1资产生命周期针对配电网的设备资产管理系统,以资产设备和备品设备为基本管理对象。从人工操作上建立功能实现、故障排查、处理措施等完整流程制度,需要对设备资产进行建模,以实现准确而可靠的早期设备维护和后期预防性维护。模型需要覆盖资产生命周期的各个环节。资产生命周期包括选型、安装、计划、维护、修复、分析、报废等。通过建立设备资产基础模型、设备资产可靠性模型和设备资产计划模型,以集成设备资产在整个生命周期的模型。1.1设备资产基础模型设备属性包括设备序列号、设备型号、生产地、销售商、价格、附件等。每个设备资产可按规则人为标识唯一的资产编号,不仅可区分每个设备资产,而且标识中应包含特征位,便于直观区分设备类型、设备生产地等属性,同时也便于信息处理。设备资产属性可分为两类:固定属性和变化属性。固定属性是设备被采购回来后固定不变的属性,如设备名称、设备型号等;变化属性是随时间或使用不断变换的属性,如设备运行参数、存储位置、维护次数、使用记录、关键性能变化等。为了实现资产管理的智能化,对设备资产进行分类是很有必要的,并且为设备资产计划模型服务。设备资产可根据功能、制造商、生产地、存储地等进行分类。聚类方法包括朴素贝叶斯(NB)分类、KNN、支持向量机(SVM)等,它们在聚类速度和聚类精度上依赖于对象而不同。设备资产基础模型中的分类主要是按设备功能来分类,假设共有l个分类,类集合为{C1,C2,…,Cl}。聚类准备操作有下述两个步骤:(1)分词操作。分词就是把汉语序列切分为一个个单独的词。在分类前,需对设备名称进行分词处理,以提取出每个设备的特征词。分词方法包括机械分词法、基于理解和基于统计的分词方法。(2)类特征提取。根据训练样例中的分类情况和每个设备的分词集合,提取类的特征词集合,目的是降低计算空间维度,并加快分类速度。特征提取方法包括词频统计法(DF)、信息增益法(IG)、卡方统计法(CHI)等。考虑有新设备资产加入时的具体聚类方法。根据准备操作中类特征值集合,应用朴素贝叶斯方法,只考虑与新样本有相同特征项的分类。分类算法如下:(1)按照类特征词集合对新设备资产进行分词处理,提取出其特征词集合S,并获取与特征词相关的类集合C。(2)计算如下:式中:num(C)表示在训练样本中类集合C的总数;num(Cj)表示在训练样本中属于类Cj的总数。(3)计算如下:式中:num(Cj,si)表示有词si的文本属于Cj类的数量;v为类集合C中包含的不同特征项个数。(4)分类判断:若特征词集合S为空,即新设备资产中无法寻找到与原分类相关的特征词,应建立新的分类,并提取特征项,这需要在人员指导下进行。1.2设备可靠性分析设备资产可靠性模型是用于评价设备资产在整个生命周期中的可靠程度。本模型是给设备资产计划操作提供依据,并对后期预防性维护提出具体的评估方法。设备资产包括两种状态:运行和库存。需根据这两种状态,建立可靠性模型。设备的可靠性是在其使用寿命周期内,无故障地执行预期功能的能力。在数学上可表现为可靠度函数、失效率、平均寿命等。设备的失效率是指在某时间间隔开始时正常工作的设备数与此时间间隔内失效的设备数的比率,如图1所示的浴盆曲线。浴盆曲线分为早期故障期、有用寿命期和耗损期三段。可靠性分析主要针对有用寿命期和耗损期。失效率h(t)与失效概率密度函数f(t)、可靠度R(t)有关,如式(4):同时可靠度可表示为:常用于失效率概率分布f(t)的数学模型包括二项分布、泊松分布、威布尔分布、指数分布、正态分布等。失效率分布函数也可依据经验公式得出,由生产厂商提供,或是通过试验数据获得分布规律及参数,例如蒙特卡洛方法。根据两种状态建立不同的失效率概率分布模型。以电子设备资产为例,运行状态时,它的失效率概率分布多选择威布尔分布W(t),如式(6):式中:β为形状参数;η为尺度参数;γ为位置参数。设备处于库存状态时,可靠性主要表现设备老化程度。由于没有相关经验分布,可通过定期检验库存设备资产来获得失效率,再通过蒙特卡洛方法建立模型。综上,设备资产可靠性模型表示为设备失效率的多段函数,包括运行时W(t)和库存时I(t)交替出现,如式(7):通过式(5)、式(7)可求解单一设备资产在t时刻的可靠度,这是判别设备资产是否需要预防性维护的重要依据之一。同时本模型可结合设备资产基础模型的分类,计算某个分类的联合可靠度,如式(8),用于评估此类设备资产是否需要购置或者报废。式中:RAi(t)表示类C中设备Ai的可靠度。1.3设备资产计划模型设备资产计划模型是根据设备资产的固定操作,生成设备资产操作计划,以指导设备资产调用、维护、修复、报废等。通过深入分析,可将该流程模型化,但是,该模型的建立、使用和运行,必须依赖于设备资产基础模型和设备可靠性模型生成的信息库,来实现自身的学习和决策目标。这些模型的运行与资产生命周期关系如图2所示。设备资产计划模型包括4个部分:(1)学习目标生成、学习器、决策分析和计划生成。学习目标生成是把资产操作具体化为学习器的学习目标,例如某类资产定期预防性维护操作,在模型中具体化为寻找某类资产中低于可靠性阈值的资产集合。(2)学习器是指机械学习算法,以实现学习目标,其样本库来自设备资产信息库。它包含两种算法,一种是基于专家系统,另一种是基于多层结构的学习。基于专家系统,如上例中决定可靠性阈值,或是建立设备资产的健康指数评价标准,根据设备参数,快速判别设备状态;基于多层结构在处理广泛搜寻问题上具有优势,可先进行类别学习,然后判别目标所对应的类别后,再在该类别内进行具体的设备资产学习。这多用于数据挖据,为资产分析提供服务。(3)决策分析是根据学习器结果进行筛选和具体决策,要结合设备资产信息库外的数据来分析,包括一些经济元素,如维护成本、修复成本、运输成本等。(4)计划生成是依据决策分析的结果,生成计划清单和任务清单。2整体指导策略配电网设备资产管理系统需与实时资产信息系统、企业资源计划系统、配电网工程信息平台等相集成,共同完成从配电网建造到运行期间所有设备资产管理。资产管理系统的集成如图3所示。设备资产管理系统具有以下功能:(1)整合并分类设备资产信息,建立设备资产管理模型,依靠机械学习和数据挖掘技术实现智能管理和决策。(2)设备资产管理系统的控制来自面向管理的服务,应用信息化和分布式控制技术,实现远程操作和任务下达。(3)在现有配电网维护上,设备资产管理系统直接指导资产运行和设备资产维修,整体指导策略基于管理操作、设备资产信息、经济因素、设备资产可靠性模型等。在新配电网建设上,主要是根据配电网工程规划,进行设备资产调度、设备资产维护等操作。设备资产管理系统与整个配电网运行和管理系统相集成,能有效和直接处理与设备资产相关的操作,如采购、维护、报废等,使系统结构灵活,可扩展性强。(4)设备资产管理系统独立于面向用户的服务,其接口技术可与其他系统进行实时交互数据,以更新自身的信息库。企业资产管理(EAM)系统具有相似的管理功能,更关注务实和执行效率。而本文的设备资产管理系统相比较更具有针对性,扩展性强,可以融入先进的配电网健康指数评价方法和机械学习算法,能很好地针对设备资产进行全面分析。并且本系统也可与企业资产管理系统交互运行,共同管理配电网设备资产。设备资产管理系统融入了仓库内设备管理系统,如购置新设备信息可直接进入到本系统中。因此,可包含底层设备扫描操作。设备扫描方式有人工输入设备序列号、扫描设备条形码和RFID技术。设备资产管理系统整体结构如图4所示,设备扫描到工控机后可直接与系统接口连接,对数据库操作,也可通过网络与系统连接。同时设备资产管理系统具有自己的信息库,使用分布式数据库技术,即有一个主数据库和多个本地数据库,采用自动同步和刷新,从而保证设备资产信息的安全性和可靠性。管理者能直接操作本系统,根据管理者级别,可划分为企业级、公司级和工厂级。图中标示了公司级和企业级,它们可通过现场总线与系统连接;未标示的企业级可通过互联网远程查看系统数据和运行状况。3设备资产管理系统从设备管理演变过程来看,应用信息技术统筹管理公司内外部资源,实现资产全寿命周期的管理代表了当今世界资产管理的发展方向。资产全寿命周期管理是将资产管理从规划、立项、设计到报废的资产整个寿命周期各个阶段的业务统筹考虑,以资产总体效益为出发点,寻求资产全寿命周期的最佳方案,实现贯穿各个阶段的整体优化。它是一种以系统工程理论为方法,以分层分级管理为模式,以管理阶段和管理要素为体系,以指标体系为核心,以工程流程为载