析
摘要：随着国民经济的高速发展，人们对于用电的要求越来越高，所以为了能够满足用户的用电需求，实现对电力设备运行状态的有效监测，就需要针对电力设备稳定性进行深入研究。本文通过对电力设备状态评价系统的开发与应用进行研究，希望为关注电力设备状态评价系统的人群提供参考。
关键词：电力设备；状态评价系统；系统开发；系统应用
引言：在电力设备的运行过程中，系统稳定性极为关键，当电力设备运行状态不佳时，将会使电力设备的故障概率大幅增加，并提高设备的运维难度。通过完善电力设备状态评价系统，可以完成针对电力设备运行情况的高效监测，并对其故障问题进行预判。因此，有必要对电力设备状态评价系统的开发与应用进行研究。
一、电力设备状态评价系统综述 （一）电力设备可靠性分析
目前已有的可靠性理论是在开展电子设备可靠性研究时产生的，所以其中的大部分内容以及数学模型并不可以直接在非电子类产品中使用。所以为了完成可靠性评价，就需要针对其可靠性理论进行分析。电力设备结构、功能有着其自身的特点，根据其特点的不同，在开展可靠性分析时，需要考虑的问题往往各不相同。在开展可靠性分析时，需要针对失效模式、失效机理等内容进行针对性分析，通过此类数据信息能够确定评估模型的基础参数与边界条件，只有顺利掌握此类数据，才能够真正实现设备状态的准确评估预测。
（二）评估模型开发
在研究过程中，可以利用专家论证构建分析模型，然后在对运行数据信息进行收集并开展分析与验证，以此来完成评估算法与模型的初步建立。当评估算法、模型初步完善后，需要结合电力设备特点与故障树、FMEA等理论来实现专业分析，然后通过设计、验证、建模等方式来优化试验、数据收集方案。然后从店里产品自身的功能性、结构特征出发，以此来完成评估阈值的论证与优化，通过逐步分析、优化的方式来开发出合适的模型与评估方式，从而掌握电力设备的运行状态。
（三）模糊综合评价法
作为一种以模糊数学为核心的综合评价方式，模糊综合评价法可以在使用期间结合隶属度理论完成由定性到定量评价的转化，通过模糊数学可以对经受多种元素限制的事物进行总体评价。其评价过程包括构建指标、评价矩阵等步骤，其最终得到的评价结果具有一定程度的参考价值。模糊数学评价的主要特点如下：第一，相互比较。将最佳评价因素设置为基准，最佳评价值为1，其余评价因素对比后获得对应评价值1]。第二，函数关系。通过根据评价因素特征可以确定评价值与因素值的函数关系。确认隶属度函数的方法有很多，选择时需要结合因素指标与特性来确定。通常情况下，模糊评价法在应用时能够有效解决较为模糊、无法顺利量化的问题，在面对非确定性问题时，有着非常高的解决效率。在面对复杂程度相对偏高的问题时，就可以利用模糊评价法对权重因素进行分配后解决，而且这种评价方式还可以对各项因素实现层次上的划分，因此这种评价方式的使用优势非常明显。
二、评价系统开发
评价系统开发时可以采用模块化开发模式，利用评估模型的开发思路可以促使评价系统的可扩展性得到显著提升。
（一）系统架构设计
为了实现对电气设备状态的实时精确评估，就需要针对其寿命表现进行评价，并且对设备数据反映出的功能模块状态进行针对性评价，通过将两者表现相结合，就能够得出足够准确的电气设备状态评估结果。所以在评估系统开发期间，需要将评估模型划分为不同等级的评定模块，通过产品运行、维护数据的针对性计算
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可以得出一阶评定结果，而在可靠性模型中加入实时数据则能够计算出二阶评定结果。
（二）特征参量提取
在评定过程中，一阶评定特征量属于以运行、维护数据为核心所得出的可靠性指标。而二阶评定特征则是在将产品划分模块后，利用不同模块特征参量形成的，例如GIS评估就需要根据产品功能、结构特征来结合现有监测信息量，然后在将二阶评定部分规划成为机械性能等模具AI，通过提出不同模块中的关键词来实现评价。
（三）特征量阈值
模型中模块评价阈值需要根据可靠性研究结果来确定，由于研究具有一定延续性，所以在开发系统时需要将这部分参数设置为能够调整的参数，但是终端用户却不可以进行参数调整，只有管理员方能进行操作。
（四）特征参量评估向量
在特征参量评价阈值明确后，需要根据参数输入值来计算评价向量。在构建评语向量时，需要结合最终评价结果来确定，所以需要对设备运行状态进行等级划分，然后结合隶属度函数描述来计算归一化参量处于不同等级时的隶属度。当归一化测量值带入评语分布函数后，便可以得出评语隶属度。
（五）评价权重
在构建判断矩阵时，在同一层级、种类的因素中，需要将所有因素的上级影响重要程度进行对比，然后结合判断准则来得出标度数值，从而得到判断矩阵。CR值能够反映出判断矩阵一致性，当CR值=0时，即代表判断矩阵具有完全一致性，而在CR值≤0.1时，则此时的判断矩阵基本能够满足一致性条件。在利用判断矩阵计算权重向量时，其最大特征值对应的特征向量可以在归一化处理完成后求出权重向量。除此之外，还能够利用根法等方式来计算归一化权重向量。
（六）不同模块的评估向量计算
通过将各个评价指标进行计算得出特征参量的评语向量后，就可以利用评语向量来形成不同模块的评语矩阵，此时通过将权重向量相乘，便能够获得出不同模块的评估向量。
（七）综合评估结果
结合电气产品类型、结构来选择合适算法开展耦合，耦合计算方式与CHP的计算思路相似。在耦合过程中，不同模块的权重应该结合评价产品类型与目标来完成合理设置，并通过算法管理者完成参数的细节调整，此时便可以得出综合评估向量，通过向量数值就能够掌握电力设备的运行状态评价。
三、电力设备状态评价系统应用
评价模型可以通过模块化算法来实现，而系统和不同模块之间则能够完成单独运行与展示，而且还可以嵌入到系统平台结合实际需求来完成灵活调整。通过将评价系统设置在独立服务器中，就可以结合数据库中的数据信息来完成电力设备的状态评价。某供电局在利用该评价系统进行嵌入式运用时，不仅采用了其中的可靠性模型，还结合了大数据平台中已有的多维数据，成功实现了针对不同维度数据的强弱关联区分，并通过这种方式提高了系统对于电力设备障碍的动态评估质量。
电力设备的可靠性研究需要通过逐步探索的方式在理论研究基础上开展验证，并通过数据积累来逐步构建模型，当局部模型逐渐形成整体模型之后，便可以得到能够初步满足电力设备状态评价的评估系统，在模型构建期间，数据的质量、数量是保证评价结果的关键，所以必须重点强调数据信息的高效采集。
结论：总而言之，电力设备状态评价系统是保证电力设备顺利运行的核心，关系到用户的实际用电体验，因此评价系统的重要性毋庸置疑。相信随着更多人了解到电力设备状态评价系统的重要性，该评价系统的开发与应用一定会更加完善。
参考文献：
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[2]郭晨鋆,马显龙,朱珏佩.基于专家系统的设备状态评价研究与应用[J].微型电脑应用,2020,36(01):115-119.
作者简介：姓名：罗瑞菊（1975.01-）；性别：女，民族：汉，籍贯：山东省枣庄市人，学历：专科；现有职称：助理工程师；研究方向：技术
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