[發明專利]一種基于數量置信度的設備缺陷率檢測方法

有效

• 申請號: 201510066988.6
• 申請日: 2015-02-09
• 公開（公告）號: CN104765945A
• 公開（公告）日: 2015-07-08
• 發明（設計）人: 范穎;王紅斌;高雅;杜雙育;楊強;周剛;陳揚
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 廣州知友專利商標代理有限公司 44104
• 代理人: 周克佑

技術領域

本發明提出一種設備缺陷率的檢測方法，特別是一種基于數量置信度的設備缺陷率檢測方法。

背景技術

在電力設備運行評價、生產廠家產品質量評價中，經常需要對設備的缺陷率進行檢測，所述的設備缺陷率的定義為：設備發生的缺陷總數除以設備總數與統計年數的乘積，單位是項/(百臺﹒年)。

現有技術中，對某一廠家設備的總體缺陷率檢測而言，通常采用對各批次的設備缺陷率取平均值的算法。由于同一廠家各投運批次設備數之間可能存在較大差距，而設備數不同的各個批次對該廠家的缺陷度的反映程度是存在差異的，所以檢測結果會影響總體缺陷率檢測的精確性。

以某省級電網110kV主變臺數前十名的生產廠家各投運批次的主變數量為例，如表1所示：

表1110kV主變投運總數前十名設備廠家各投運批次設備數統計表

設備數量最多的批次其設備總數達到107臺，而部分批次的設備數量僅有1臺。由此可見，同一廠家各投運批次設備數之間普遍存在較大差距。

發明內容

本發明所要解決的技術問題，就是提供一種基于設備數量置信度的設備缺陷率檢測方法，其能更客觀更恰當地檢測廠家設備總體缺陷率，滿足對設備質量的綜合性評估。

解決上述技術問題，本發明采用的技術方案如下：

一種基于數量置信度的設備缺陷率檢測方法，其特征是包括以下步驟：

步驟S1，計算設備個體缺陷率集合

對于不同研究對象，其設備缺陷率的分布特性均不一樣，首先需要研究設備個體缺陷率的分布特性，以建立該研究對象的總體缺陷率與個體缺陷率的關聯關系；

以單臺設備的缺陷率為一個樣本，單臺設備的缺陷率計算公式如下：

其中，缺陷事件數量是指設備在整個觀察周期出現的缺陷事件數；觀察年數是指設備參與缺陷觀測記錄的年數，觀察年數的計算公式為：

觀察年數＝觀察結束年-觀察開始年+1

通過上述計算公式，得到與設備D_i對應的缺陷率α_i，形成該研究對象的設備個體缺陷率集合I＝{α_i|i＝1,2,3…..n}，其中n為設備的序號；

此外，計算該集合的均值、方差與標準差三個統計量。

步驟S2，進行正態分布檢驗

經研究，在一般情況下，一批設備的個體缺陷率集合滿足正態分布，這也是本算法進行后續步驟的前提；因此，需要對步驟1求得的設備個體缺陷率集合進行正態分布檢驗；

進行正態分布檢驗，有公式法與圖像法兩種方法：

(1)公式法

采用Kolmogorov-Smirnova(K-S)算法以及Shapiro-Wilk(S-W)算法進行正態分布檢驗，觀察其假設檢驗的顯著性水平；

若顯著性水平在0.05以下，認為研究對象服從正態分布；

(2)圖像法

采用Q-Q圖來觀察研究樣本是否服從正態分布，Q-Q圖全稱為Quantile-Quantile?plot，是一種用于直觀表示觀察值與預測值差異的散點圖；正態分布檢驗的Q-Q圖，就是由標準正態分布的分位數為橫坐標，樣本值為縱坐標的散點圖；

利用Q-Q圖鑒別樣本數據是否近似于正態分布，需要觀察Q-Q圖上的點是否近似地在一條直線附近；該直線是理想情況下樣本數據如果滿足正態分布所應該呈現的圖像；用Q-Q圖還可獲得樣本偏度和峰度的粗略信息；

若樣本數據與所述直線對應點集合的方差分析通過置信水平為0.95的雙側檢驗，認為研究對象服從正態分布；

步驟S3，計算各設備數量的置信度

在驗證了研究對象的設備個體缺陷率集合服從與正態分布之后，計算各設備數量的置信度；

置信度也稱為可靠度，或置信水平、置信系數；在抽樣對總體參數做出估計時，由于樣本的隨機性，其結論總是不確定的；因此，采用數理統計中的區間估計法，在估計值與總體參數在一定允許的誤差范圍以內，估計值落在相應區間的概率有多大，這個相應的概率稱作置信度；

置信度是反映樣本描述總體的可靠性程度的統計量，因此研究不同數量的設備對總體的反映程度，即關于不同的設備數量對應的置信度的研究；