基于最小二乘法的換流站備品定額動態分配

譚靜 張貴德 陳文 戴迪 王彥文

摘要

將多個換流站的備品進行動態分配，對保證換流站設備穩定運行有重要意義最小二乘法在數學、物理、經濟預測等參數估計上的具有廣泛應用。提出了基于最小二乘法的換流站備品定額動態分配，將多個換流站備品定額與實際需求量關聯。以換流站設備往年故障平均值和下年故障值作為研究對象，搭建仿真數學模型。驗證了基于最小二乘法在換流站備品動態調整定額配比是切實可行的，能夠有效解決多個換流站備品實際需求量等問題。

【關鍵詞】最小二乘法 換流站 備品備件 定額動態分配

1 引言

目前換流站基本采用一站一備品庫的獨立管理模式，這種傳統的備品備件管理模式備品重復配備，在換流站存在定額與需求不匹配等問題，無法滿足現場備品實際使用需求，易出現備品短缺。最小二乘法在負荷預測等領域得到了廣泛的應用。在換流站備品定額動態分配中，已知換流站設備往年故障平均值，利用最小二乘法搭建仿真模型，達到預估下年故障值的要求，對換流站備品定額動態分配有重要意義。

2 設備故障情況及備品需求量分析

對定額分配模型建立之前，需對備品定額動態分配的各項影響因子進行分析。如下是幾個重要因子：

（1）設備故障率。設備故障情況是影響備品需求的主要因素，設備備品的需求按照設備發生故障次數的多少來進行分配，結合換流站設備實際停運情況綜合考慮設備故障率。

（2）備品使用數量。備品定額儲備的數量由備品使用數量來決定，備品使用數量越多，儲備定額數量也越大，從備品使用數量上也能直觀的看出設備故障情況，決定了備品定額的總體數量。

（3）備品供應保障率。對某些重要設備的安全性要求越高，備件的供應保障率就要求越高，相應備品的儲備需求也越大，備品供應保障率對保證設備的安全穩定運行的意義尤為重要。

（4）備品使用壽命。設備運行中，設備會不會出現故障或者故障的時間是不定期的，備品庫中大量的備品無法得到合理化利用，就需要考慮備品的使用壽命，才能更好的對備品定額預估。

綜合分析，可以建立根據以往設備故障情況來預測下年設備故障情況，并得出備品的實際需求量，實現備品進行定額動態分配。

3 最小二乘法的備品動態分配模型的建立

最小二乘法模型通過最小化誤差的平方和和最小化原則尋找數據的最佳函數匹配。將換流站往年設備故障平均值作為自變量x值，下年備品故障值作為因變量Y值，在往年設備故障平均值X和下年設備故障值Y之間可尋求一條最接近數據分布特征的線性函數關系，公式（1）Y_i=aX_i+b（i=1，2，3...n），其中：a為直線斜率，b為y軸截距，a、b為任意參數，（Xi，Yi）為坐標值。

考慮到每年換流站設備檢修及維護水平不盡相同，不可能使得每個數據點{（Xi，Yi）}（i=0，1，…，n）都準確無誤的滿足己得到的回歸模型。為了使回歸模型盡可能擬合這些數據點，選擇最佳擬合回歸模型的標準可以確定為：使總殘差最小。擬合誤差后的回歸函數Y_i=aX_i+b+e_i，擬合誤差e_i=Y_i-aX_i-b，總殘差平方和

使誤差平方和最小，找到與給定點{（Xi，Yi）}（i=0，1，…，n）的距離平方和為最小的曲線E（a，b），E作為因變量，a、b作為自變量，求使得E最小時的a、b，即擬合函數的最小二乘解。解方程組得到把a、b代入（1）中，此時的（1）即為用于換流站備品定額動態分配的回歸線性方程的數學模型。

4 最小二乘法的備品動態分配仿真實例

在換流站中，我們把設備進行分類，直流一次設備，直流二次設備，交流一次設備，交流二次設備，輔助設備，其他設備。一年內設備的總故障數為所有設備發生故障數的和，以往年設備的故障總數預測下年設備故障總數后，可以按照設備的分類具體到某一類某一種設備的故障總數，就知道了一年內所有設備發生故障的情況，達到對設備備品進行定額動態分配的目的。下面是某換流站近幾年的故障數。

根據以上故障數，利用MATLAB軟件對往年設備故障值X和下年設備故障值Y進行仿真分析如圖1，得到一條最接近數據分布特征的線性直線。

在程序中調用函數p=polyfit（x，y，1），可以得到a=1.008，b=3.4713，即y=1.008x+3.4713，在已知上一年年故障數的情況下，我們就可以預估下一年的故障數，從而得到下一年內所有設備發生故障的情況，達到了利用最小二乘法對設備備品進行定額動態分配的要求。

5 結語

基于最小二乘法的換流站備品定額動態分配，將多個換流站備品定額與實際需求量關聯。通過仿真模型的構建。驗證了基于最小二乘法在換流站備品動態調整定額配比的可行性，將該數據作為判斷基礎，結合現場備品配置定額，按需調整備品定額，使換流站備品定額配置達到最優。

參考文獻

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