国网安徽省电力有限公司物资分公司;安徽明生恒卓科技有限公司陈嘉羽获国家专利权
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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司物资分公司;安徽明生恒卓科技有限公司申请的专利电力物资生命周期评估方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120069645B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510090070.9,技术领域涉及:G06Q10/0639;该发明授权电力物资生命周期评估方法及系统是由陈嘉羽;张国远;于壮状;李志新;魏明明;骆星智;赵钰;甄丽霞;皮景创;褚莉;廖根宇;蔡亮;徐军;孙磊设计研发完成,并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本电力物资生命周期评估方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及电力物资评估技术领域,公开了一种电力物资生命周期评估方法及系统,包括:确定电力物资的目标设备,获取所述目标设备的目标数据,对所述目标设备进行质量评估,得到所述目标设备的第一评估值,同时对所述目标设备进行运行故障分析,得到所述目标设备的第二评估值,构建所述目标设备的寿命预测模型,预测所述目标设备的剩余生命值,计算得到所述目标设备全生命周期的综合价值。本发明通过分别进行质量评估和运行故障分析,使评估更加全面准确,基于此构建寿命预测模型,充分考虑了影响设备寿命的多种因素,大大提高了预测的准确性,通过计算设备全生命周期的综合价值,完善了电力物资经济效益评估体系。
本发明授权电力物资生命周期评估方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种电力物资生命周期评估方法,其特征在于,包括: 确定电力物资的目标设备,获取所述目标设备的目标数据; 基于所述目标数据,对所述目标设备进行质量评估,得到所述目标设备的第一评估值,同时对所述目标设备进行运行故障分析,得到所述目标设备的第二评估值; 基于所述第一评估值以及第二评估值,构建所述目标设备的寿命预测模型,预测所述目标设备的剩余生命值; 根据所述目标设备的剩余生命值,进行剩余生命周期的第二价值评估,并结合所述目标设备的生命成本以及第一价值,计算得到所述目标设备全生命周期的综合价值; 得到所述目标设备的第一评估值包括: 获取所述目标设备的设备材料数据,提取设备关键材料特征,以得到设备材料特征的属性值,所述属性值通过每种材料的关键特性和质量等级的加权计算获取; 获取所述目标设备的设备检测数据,通过设备材料检测数据以及出厂运行检测数据进行计算,得到目标设备的检测值; 获取所述目标设备的设备运行数据,根据目标设备维护周期进行数据划分,通过各周期设备实际运行参数以及异常运行参数进行分析计算,得到目标设备的性能指标值,其中,根据设备实际运行数据进行参数偏离度计算,将参数偏离度大于偏离阈值的参数记为异常参数,计算异常参数的异常度,将参数偏离度和异常度相加,获取每个周期的性能指标值,再根据每个周期的性能指标值进行加权平均得到该目标设备已运行时间内的所述性能指标值; 获取与所述目标设备相同型号的全生命周期的多个第二设备,筛选出所述第二设备与目标设备相似度值高于相似阈值的第二设备集合,根据所述第二设备集合的质量评估结果,计算所述目标设备的质量影响因子,其中,根据第二设备全生命周期的质量评估结果,进行加权平均,再与两个设备之间的相似度值相乘除以相似度值,得到目标设备的质量影响因子; 结合所述属性值、检测值、性能指标值以及质量影响因子,计算得到所述目标设备的第一评估值; 得到所述目标设备的第二评估值包括: 获取所述目标设备的维护故障数据,所述维护故障数据包括故障次数、故障间隔时间、故障等级、故障损失、故障持续时间和故障维修成本,计算得到设备故障系数,所述设备故障系数通过故障频率系数、故障严重程度系数以及故障维修难度系数计算获取; 基于设备故障系数,并结合所述第二设备的故障影响因子,计算得到所述第二评估值; 其中,故障频率系数表示为: ; 其中,表示设备故障频率,表示设备的平均故障间隔时间; 根据故障等级以及故障损失,计算故障严重程度系数,表示为: ; 其中,表示设备故障等级,表示实际故障损失,表示设定的最大故障损失; 根据故障持续时间和故障维修成本,计算设备故障维修难度系数,表示为: ; 其中,表示设备故障持续时间,表示设备运行总时间,表示故障维修成本,表示设备总价值; 预测所述目标设备的剩余生命值包括: 对所述目标设备的第一评估值以及第二评估值进行数据处理; 获取与所述目标设备同型号且当前生命周期大于目标设备的第三设备,生成第三设备集合,根据所述目标设备当前的已用生命周期值,筛选出所述第三设备集合中设备在已用生命周期值的设备数据,计算所述已用生命周期时的第一评估值、第二评估值以及剩余生命值,生成数据集; 构建所述目标设备的寿命预测模型,并使用所述数据集进行训练,将处理过的所述目标设备的第一评估值以及第二评估值输入寿命预测模型,预测所述目标设备的剩余生命值。
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