谭静 张贵德 陈文 戴迪 王彦文

摘要

将多个换流站的备品进行动态分配，对保证换流站设备稳定运行有重要意义最小二乘法在数学、物理、经济预测等参数估计上的具有广泛应用。提出了基于最小二乘法的换流站备品定额动态分配，将多个换流站备品定额与实际需求量关联。以换流站设备往年故障平均值和下年故障值作为研究对象，搭建仿真数学模型。验证了基于最小二乘法在换流站备品动态调整定额配比是切实可行的，能够有效解决多个换流站备品实际需求量等问题。

【关键词】最小二乘法 换流站 备品备件 定额动态分配

1 引言

目前换流站基本采用一站一备品库的独立管理模式，这种传统的备品备件管理模式备品重复配备，在换流站存在定额与需求不匹配等问题，无法满足现场备品实际使用需求，易出现备品短缺。最小二乘法在负荷预测等领域得到了广泛的应用。在换流站备品定额动态分配中，已知换流站设备往年故障平均值，利用最小二乘法搭建仿真模型，达到预估下年故障值的要求，对换流站备品定额动态分配有重要意义。

2 设备故障情况及备品需求量分析

对定额分配模型建立之前，需对备品定额动态分配的各项影响因子进行分析。如下是几个重要因子：

（1）设备故障率。设备故障情况是影响备品需求的主要因素，设备备品的需求按照设备发生故障次数的多少来进行分配，结合换流站设备实际停运情况综合考虑设备故障率。

（2）备品使用数量。备品定额储备的数量由备品使用数量来决定，备品使用数量越多，储备定额数量也越大，从备品使用数量上也能直观的看出设备故障情况，决定了备品定额的总体数量。

（3）备品供应保障率。对某些重要设备的安全性要求越高，备件的供应保障率就要求越高，相应备品的储备需求也越大，备品供应保障率对保证设备的安全稳定运行的意义尤为重要。

（4）备品使用寿命。设备运行中，设备会不会出现故障或者故障的时间是不定期的，备品库中大量的备品无法得到合理化利用，就需要考虑备品的使用寿命，才能更好的对备品定额预估。

综合分析，可以建立根据以往设备故障情况来预测下年设备故障情况，并得出备品的实际需求量，实现备品进行定额动态分配。

3 最小二乘法的备品动态分配模型的建立

最小二乘法模型通过最小化误差的平方和和最小化原则寻找数据的最佳函数匹配。将换流站往年设备故障平均值作为自变量x值，下年备品故障值作为因变量Y值，在往年设备故障平均值X和下年设备故障值Y之间可寻求一条最接近数据分布特征的线性函数关系，公式（1）Y_i=aX_i+b（i=1，2，3...n），其中：a为直线斜率，b为y轴截距，a、b为任意参数，（Xi，Yi）为坐标值。

考虑到每年换流站设备检修及维护水平不尽相同，不可能使得每个数据点{（Xi，Yi）}（i=0，1，…，n）都準确无误的满足己得到的回归模型。为了使回归模型尽可能拟合这些数据点，选择最佳拟合回归模型的标准可以确定为：使总残差最小。拟合误差后的回归函数Y_i=aX_i+b+e_i，拟合误差e_i=Y_i-aX_i-b，总残差平方和

使误差平方和最小，找到与给定点{（Xi，Yi）}（i=0，1，…，n）的距离平方和为最小的曲线E（a，b），E作为因变量，a、b作为自变量，求使得E最小时的a、b，即拟合函数的最小二乘解。解方程组得到把a、b代入（1）中，此时的（1）即为用于换流站备品定额动态分配的回归线性方程的数学模型。

4 最小二乘法的备品动态分配仿真实例

在换流站中，我们把设备进行分类，直流一次设备，直流二次设备，交流一次设备，交流二次设备，辅助设备，其他设备。一年内设备的总故障数为所有设备发生故障数的和，以往年设备的故障总数预测下年设备故障总数后，可以按照设备的分类具体到某一类某一种设备的故障总数，就知道了一年内所有设备发生故障的情况，达到对设备备品进行定额动态分配的目的。下面是某换流站近几年的故障数。

根据以上故障数，利用MATLAB软件对往年设备故障值X和下年设备故障值Y进行仿真分析如图1，得到一条最接近数据分布特征的线性直线。

在程序中调用函数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数的情况下，我们就可以预估下一年的故障数，从而得到下一年内所有设备发生故障的情况，达到了利用最小二乘法对设备备品进行定额动态分配的要求。

5 结语

基于最小二乘法的换流站备品定额动态分配，将多个换流站备品定额与实际需求量关联。通过仿真模型的构建。验证了基于最小二乘法在换流站备品动态调整定额配比的可行性，将该数据作为判断基础，结合现场备品配置定额，按需调整备品定额，使换流站备品定额配置达到最优。

参考文献

[1]秦慧敏.JC供电公司备品备件仓储管理优化研究[D].华北电力大学（北京），2017.

[2]GH发电公司备件管理系统改进研究[D].山东大学，2015.

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