老旧变压器综合处置成本的预测方法及装置与流程

本发明涉及电力设备领域，具体涉及老旧变压器综合处置成本的预测方法及装置。

背景技术：

1、作为电力系统的主要载体之一，变压器的安全、稳定运行关系着电网的整体抗风险能力，对于运行年限较长的变压器来说，设备已逐步进入老化期，设备缺陷检出率、维护工作量和维护费用均有所增加，并且由于早期的制作工艺限制，老旧变压器的损耗相比新生产的变压器的损耗差别较大，因此从提高可靠性、节约电网损耗的角度考虑，需要对老旧变压器进行处置。

2、考虑到变压器是电网企业的贵重资产，目前，电网企业在进行有关变压器的资产管理与投资决策时，通常将变压器寿命内的周期费用作为标准，建立基于全寿命周期成本的电网设备投资决策模型，并通过该模型进行最优化分析，从而求解得出最优的变压器处置策略。

3、我国的电网设备整体役龄较短，结合我国实际国情，变压器综合成本的计算应侧重未来运行时间段的成本核算，以充分利用变压器的可用价值，而现有变压器全寿命成本计算方法，均采用给定的静态成本进行初略计算。此外，老旧变压器运行周期较长，其寿命周期内的综合成本数据获取难度大，实际数据搜集周期长。随着成本投入阶段划分的逐渐精细化，其计算量增加，且需消耗大量的人力物力，而人为主观因素对变压器成本的划分及核算有较大的影响，使得变压器综合处置成本的核算结果客观性下降。因此，现有变压器全寿命周期成本计算的显著缺点在于缺乏一种能够对变压器综合处置成本进行科学、准确预测的有效方法。

技术实现思路

1、基于此，本发明提供老旧变压器综合处置成本的预测方法及装置，通过综合考虑变压器处置过程中技术、经济和环保方面的成本问题，结合动态变化预测老旧变压器的处置成本，提高老旧变压器处置成本预测值的全面性和可靠性。

2、第一方面，本发明提供一种老旧变压器综合处置成本的预测方法，包括：

3、获取老旧变压器处置的技术成本因素、经济成本因素和环保成本因素，并构建老旧变压器处置因素向量；

4、将所述老旧变压器处置因素向量输入至优化训练后的最小二乘支持向量机模型，得到老旧变压器综合处置成本。

5、进一步的，所述老旧变压器处置的技术成本因素包括老旧变压器故障中断功率、老旧变压器导致的单位停电量赔偿费用和老旧变压器导致的单位缺供电量产电比；

6、所述老旧变压器处置的经济成本因素包括老旧变压器初始投资成本、老旧变压器年平均故障修复成本、老旧变压器年平均检修成本、通货膨胀率、老旧变压器运行维护费率、老旧变压器年平均故障率、老旧变压器年平均修复时间、老旧变压器运行年限和老旧变压器设备报废率；

7、所述老旧变压器处置的环保成本因素包括老旧变压器制造能耗量、老旧变压器再利用处置能耗量、老旧变压器制造典型污染物排放量和老旧变压器再利用污染物减排放量；

8、所述老旧变压器综合处置成本包括老旧变压器处置总技术成本、老旧变压器处置总经济成本和老旧变压器处置总环保成本。

9、进一步的，所述最小二乘支持向量机模型的具体表达式为：

10、

11、其中，为老旧变压器综合处置成本，为老旧变压器历史处置因素向量，为老旧变压器处置因素向量，为老旧变压器历史处置因素向量的样本数量，为最小二乘支持向量机模型的核函数，，为核函数的带宽参数，为拉格朗日乘子，为偏置向量。

12、进一步的，所述最小二乘支持向量机模型的优化目标函数为：

13、

14、其中，为最小二乘支持向量机的优化目标函数，为权重矩阵，，为误差向量，为正则化参数，为矩阵的迹。

15、进一步的，所述最小二乘支持向量机模型的优化训练过程包括：

16、步骤s201，获取老旧变压器的历史处置数据集合，所述历史处置数据集合包括多个老旧变压器的历史处置因素向量和多个老旧变压器的历史综合处置成本；

17、步骤s202，设置初始种群参数，基于所述初始种群参数随机生成初始化种群，并初始化迭代值，所述初始化种群包含多个元素，每个元素包含一个正则化参数和一个带宽参数；

18、步骤s203，选取初始化种群中任意一个元素对应的正则化参数和带宽参数应用至最小二乘支持向量机模型，得到初始化最小二乘支持向量机模型；

19、步骤s204，将任意一个老旧变压器的历史处置因素向量输入至初始化最小二乘支持向量机模型，得到老旧变压器的历史综合处置预测成本；

20、步骤s205，重复执行步骤s204，直至得到每一个老旧变压器的历史处置因素向量对应的老旧变压器的历史综合处置预测成本；

21、步骤s206，根据历史处置因素向量对应的历史综合处置预测成本与历史综合处置成本得到元素的适应度；

22、步骤s207，重复上述步骤s203-步骤s206，直至得到初始化种群中所有元素的适应度；

23、步骤s208，将所有元素的适应度的最小值作为最佳适应度，并得到最佳适应度对应的元素包含的最佳正则化参数和最佳带宽参数；

24、步骤s209，若所述迭代值小于初始化种群参数中的最大迭代次数，对所述迭代值进行进一处理，更新初始化种群中领导者和追随者的位置，并重复执行步骤s203-步骤s208，直至所述迭代值大于初始化种群参数中最大迭代次数；

25、步骤s210，将所有最佳适应度的最小值作为最优适应度，并得到最优适应度对应的元素包含的最优正则化参数和最优带宽参数，结合所述最优正则化参数和最优带宽参数得到优化训练后的最小化二乘支持向量机模型。

26、进一步的，所述初始种群数包括搜索代理数量、最大迭代次数、变量个数、上边界和下边界；

27、所述基于所述初始种群参数随机生成初始化种群的表达式为：

28、

29、其中，表示初始化种群中第行的第个元素，为元素的随机函数，为第行的上边界，为第行的下边界。

30、进一步的，所述根据历史处置因素向量对应的历史综合处置预测成本与历史综合处置成本得到元素的适应度的具体表达式为：

31、

32、其中，为元素的适应度，为元素对应的历史综合处置成本，为元素对应的历史综合处置预测成本，为训练样本个数。

33、第二方面，本发明还提供一种老旧变压器综合处置成本的预测装置，包括：

34、因素向量获取模块，用于获取老旧变压器处置的技术成本因素、经济成本因素和环保成本因素，并构建老旧变压器处置因素向量；

35、处置成本预测模块，用于将所述老旧变压器处置因素向量输入至优化训练后的最小二乘支持向量机模型，得到老旧变压器综合处置成本。

36、第三方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项老旧变压器综合处置成本的预测方法的步骤。

37、第四方面，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，执行第一方面中任一项老旧变压器综合处置成本的预测方法的步骤。

38、采用上述技术方案的有益效果为：本实施例通过综合技术、经济和环保方面获取老旧变压器的处置因素向量，并根据该综合处置因素向量得到老旧变压器的综合处置成本，使老旧变压器在处置过程中能够更加全面且符合实际得到处置成本，为后续老旧变压器处置方案提供客观的参考数据，并提高老旧变压器的处置效率。