豆朋，王紅斌，杜雙育

(1. 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司，廣東 廣州 510060；2. 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院，廣東 廣州 510080)

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變壓器生產(chǎn)廠家產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)模型

豆朋1，王紅斌2，杜雙育2

(1. 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司，廣東 廣州 510060；2. 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院，廣東 廣州 510080)

摘要：以變壓器缺陷、故障、運(yùn)行壽命等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，挖掘數(shù)據(jù)分布模式和規(guī)律，提出剔除投運(yùn)年限、投運(yùn)年份等因素影響的缺陷、故障評價(jià)計(jì)算方法以及非線性壽命評價(jià)方法，并以此構(gòu)建變壓器生產(chǎn)廠家產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)模型。和傳統(tǒng)方法相比，該模型利用數(shù)據(jù)挖掘分析得到的缺陷、故障在設(shè)備生命周期內(nèi)的分布規(guī)律，并將分布規(guī)律、壽命因素等反映到評價(jià)模型中，有利于從資產(chǎn)全生命周期全局最優(yōu)的角度，提高生產(chǎn)廠家產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)的合理性。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)；全生命周期管理；數(shù)據(jù)分析；變壓器

目前電網(wǎng)設(shè)備生產(chǎn)廠家產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)有多種方式，如設(shè)備采購期間的抽樣試驗(yàn)、基于歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)開展質(zhì)量評價(jià)等。格勒諾布爾大學(xué)Belgacem Bettayeb等、山東大學(xué)溫德成等通過統(tǒng)計(jì)分析的方法研究抽樣檢測對整體質(zhì)量的反映程度，并對抽樣檢測的方法進(jìn)行了優(yōu)化[1-4]。楊偉堅(jiān)等[5]提出以設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)來評價(jià)設(shè)備質(zhì)量，充分考慮設(shè)備使用年限、缺陷嚴(yán)重等級等因素，并貫穿資產(chǎn)全生命周期設(shè)備質(zhì)量管控。王璁等[6-9]從設(shè)備全壽命周期管理視角出發(fā)，指出應(yīng)充分利用設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)對設(shè)備質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)，從源頭控制設(shè)備質(zhì)量。上述研究肯定了運(yùn)行數(shù)據(jù)對設(shè)備質(zhì)量評價(jià)的重要意義，但主要集中于對影響因素的定性論述，未能更進(jìn)一步定量分析設(shè)備缺陷、故障等信息對于評價(jià)結(jié)果的影響，導(dǎo)致部分結(jié)果較為片面。

本文基于數(shù)據(jù)挖掘理念，采用RHadoop平臺，以變壓器為例，挖掘設(shè)備缺陷、故障、壽命數(shù)據(jù)中隱含的模式，并以此構(gòu)建變壓器生產(chǎn)廠家產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)模型。

1產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)模型

首先，結(jié)合已有的產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)研究以及全生命周期管理理念，本文對電網(wǎng)設(shè)備從投運(yùn)至退役報(bào)廢的整個(gè)生命周期中反映的設(shè)備質(zhì)量核心要素進(jìn)行分析，提出了由設(shè)備缺陷、故障以及運(yùn)行壽命等三大要素構(gòu)成的設(shè)備質(zhì)量評價(jià)體系(如圖1所示)；然后，分析挖掘各因素在設(shè)備資產(chǎn)全生命周期中的分布規(guī)律，并以此構(gòu)建評價(jià)模型。

圖1　電網(wǎng)設(shè)備質(zhì)量評價(jià)模型要素

2產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)模型各要素

2.1研究平臺介紹

本文以某電網(wǎng)公司油浸式變壓器為例開展研究。數(shù)據(jù)對象主要包括缺陷、故障、負(fù)荷等。由于數(shù)據(jù)量較大，本文采用基于RHadoop的R軟件進(jìn)行分析。其中，RHadoop是由Revolution Analytics發(fā)起的一個(gè)開源項(xiàng)目，其特點(diǎn)在于以Hadoop為平臺，利用R為前端，將統(tǒng)計(jì)語言R與Hadoop結(jié)合起來，用于對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘[10]。研究所搭建的數(shù)據(jù)平臺采用4臺PC服務(wù)器，其中一臺為主節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行MapReduce任務(wù)的分解和結(jié)果的收集；另外三臺作為子節(jié)點(diǎn)，并行執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

以計(jì)算各投運(yùn)年限變壓器平均負(fù)載率為例，對RHadoop平臺中數(shù)據(jù)分析過程進(jìn)行簡述，步驟如下：

步驟1：數(shù)據(jù)導(dǎo)入。負(fù)荷數(shù)據(jù)原始記錄以表的形式存儲在Oracle數(shù)據(jù)庫中，其中每一條記錄包括年份、時(shí)間、設(shè)備ID、有功功率、無功功率等。

步驟2：RHadoop平臺數(shù)據(jù)存儲。負(fù)荷數(shù)據(jù)分別存儲到3個(gè)子節(jié)點(diǎn)上的16張數(shù)據(jù)表，其中子節(jié)點(diǎn)1存儲5張表，子節(jié)點(diǎn)2存儲5張表，子節(jié)點(diǎn)3存儲6張表。

步驟3：負(fù)載率的計(jì)算。并行計(jì)算每一條負(fù)荷記錄對應(yīng)的負(fù)載率及投運(yùn)年限，得到包含某臺變壓器某一時(shí)間節(jié)點(diǎn)的負(fù)載率和投運(yùn)年限的數(shù)據(jù)集R1。

步驟4：各投運(yùn)年限平均負(fù)載率計(jì)算。

a)Map過程：主節(jié)點(diǎn)服務(wù)器將Map任務(wù)分布到三個(gè)子節(jié)點(diǎn)上，并監(jiān)控其執(zhí)行。各子節(jié)點(diǎn)讀取存儲在各自節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)片段，通過Map函數(shù)提取投運(yùn)年限和負(fù)載率，生成新的鍵值對(year，load_rate)，并將Map結(jié)果保存在本地緩存中。

b)Reduce階段：對各子節(jié)點(diǎn)上緩存結(jié)果按投運(yùn)年限進(jìn)行排序。主節(jié)點(diǎn)為這些保存Map結(jié)果的本地緩存分配Reducer，遠(yuǎn)程讀取，由Reducer根據(jù)鍵值對進(jìn)行合并求均值,得到各投運(yùn)年限的平均負(fù)載率(year，avg_load_rate)，Reducer將計(jì)算結(jié)果輸出至主節(jié)點(diǎn)上。

在傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫中，計(jì)算全部2 150臺變壓器10年負(fù)載率，并將其按投運(yùn)年限統(tǒng)計(jì)需要96 h，采用該平臺只需4 h。

2.2設(shè)備缺陷要素評價(jià)方法

傳統(tǒng)分析方法中，主要以缺陷率(缺陷數(shù)量/設(shè)備數(shù)量)來評價(jià)設(shè)備缺陷情況。該方法較為簡便，但并沒有考慮缺陷數(shù)據(jù)在整個(gè)生命周期中的分布模式、不同批次設(shè)備之間的差異性以及缺陷嚴(yán)重程度(如緊急缺陷、一般缺陷等)等因素，評價(jià)模型相對粗糙。本文根據(jù)設(shè)備缺陷分布模式，將投運(yùn)年限、投運(yùn)批次、缺陷嚴(yán)重程度對于缺陷率的影響進(jìn)行歸一化處理，綜合評價(jià)設(shè)備缺陷對產(chǎn)品質(zhì)量的影響。

2.2.1不同投運(yùn)年限設(shè)備缺陷率的折算

通過對2007—2013年4 266臺變壓器10 379項(xiàng)缺陷數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)變壓器的缺陷率隨著投運(yùn)年限具有逐年近似線性增長的規(guī)律。以110 kV變壓器(2 816臺，6 234項(xiàng)缺陷)為例，其缺陷率隨投運(yùn)年限變化情況如圖2所示。

圖2　110 kV變壓器各投運(yùn)年限缺陷率分布

對圖2數(shù)據(jù)進(jìn)行線性擬合，函數(shù)為

y=y0+λax.

(1)

式中：x為投運(yùn)年限，y為該年缺陷率，y0為投運(yùn)0年的缺陷率，λa為缺陷率隨投運(yùn)年限的增長率；擬合曲線的確定性系數(shù)為0.883 7。

按照該規(guī)律，設(shè)備投運(yùn)時(shí)間較早的廠家的年平均總體缺陷率會偏高，在進(jìn)行質(zhì)量評價(jià)時(shí)，評價(jià)結(jié)果有利于投運(yùn)時(shí)間較晚的廠家，存在一定的非公正性，故需要剔除投運(yùn)年限對于評價(jià)結(jié)果的影響。

利用設(shè)備缺陷率隨設(shè)備投運(yùn)年限呈線性增長的規(guī)律，本文將各廠家各投運(yùn)年份設(shè)備的缺陷率統(tǒng)一轉(zhuǎn)化投運(yùn)年限為0時(shí)的缺陷率，從而剔除投運(yùn)年限對設(shè)備總體缺陷率的影響。根據(jù)式(1)，折算到投運(yùn)年限為0年所對應(yīng)的缺陷率為y=y0+xλa，將各廠家各投運(yùn)年份設(shè)備缺陷率折算至第0年之后，取折算值的平均值作為該廠家設(shè)備的最終缺陷率。若某廠家缺陷率增長的速度高于該平均λa，則折算后該廠家仍有部分缺陷率數(shù)據(jù)被折算到第0年；若某廠家缺陷率增長的速度低于該平均λa，則折算后該廠家實(shí)際上被減免了一些缺陷率數(shù)量，體現(xiàn)了評價(jià)方法的公平性。

2.2.2不同投運(yùn)批次設(shè)備缺陷率的折算

不同批次的設(shè)備由于生產(chǎn)工藝不同，其缺陷率也會有差異。以110 kV變壓器為例，其缺陷率隨投運(yùn)年份變化情況如圖3所示。

圖3　各投運(yùn)年份110 kV變壓器缺陷率分布

由于較早投運(yùn)的設(shè)備投運(yùn)年限較長，根據(jù)前文分析，圖3中的曲線也包含設(shè)備缺陷率隨投運(yùn)年限增長這一因素。為了保證最終結(jié)果的準(zhǔn)確性，采用上述方法剔除投運(yùn)年限的影響，結(jié)果如圖4所示。

圖4　各投運(yùn)年份110 kV變壓器投運(yùn)年限0年時(shí)缺陷率分布

可見，隨著投運(yùn)年份的推移，110 kV變壓器各投運(yùn)年份缺陷率有所波動，但未有明顯的增長或下降趨勢。這說明隨著年份的增長，設(shè)備的生產(chǎn)工藝無顯著變化。因此，在進(jìn)行廠家設(shè)備缺陷率評價(jià)時(shí)，對各批次的設(shè)備缺陷率計(jì)算采取求均值的方式。

2.2.3不同嚴(yán)重等級缺陷權(quán)重的確定

為使評價(jià)結(jié)果更客觀合理，采取加權(quán)方式區(qū)別對待不同嚴(yán)重程度的缺陷，以合理反映其對設(shè)備質(zhì)量評價(jià)的影響。目前電網(wǎng)企業(yè)主要將缺陷按照其嚴(yán)重程度分為緊急缺陷、重大缺陷、一般缺陷和其他缺陷[11]。采用德爾菲方法，通過征詢多組專家意見，最終確定將緊急缺陷、重大缺陷作同一嚴(yán)重等級處理，記為嚴(yán)重缺陷，其權(quán)重為4；將一般缺陷、其他缺陷作為一類缺陷處理，記為一般缺陷，其權(quán)重為1。該權(quán)重設(shè)置與《南方電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行評價(jià)規(guī)則》中類似權(quán)重大致相同，具有科學(xué)性和可比性。

2.2.4設(shè)備缺陷評價(jià)的計(jì)算流程

在對設(shè)備缺陷進(jìn)行評價(jià)時(shí)，將缺陷細(xì)分到某一嚴(yán)重程度某一投運(yùn)年份的設(shè)備在特定投運(yùn)年限的缺陷。計(jì)算步驟如下：

步驟1：缺陷率折算到該投運(yùn)年份下投運(yùn)年限為0年時(shí)的缺陷率，計(jì)算公式如下：

Iybi,j=Rybi,j-j×λa.

(2)

Iyzi,j=Ryzi,j-j×λa.

(3)

式中：Iybi,j為批次i投運(yùn)年限j的設(shè)備一般缺陷的缺陷率折算到投運(yùn)年限為0年的缺陷率；Rybi,j為批次i投運(yùn)年限j的設(shè)備一般缺陷的缺陷率；Iyzi,j為批次i投運(yùn)年限j的設(shè)備嚴(yán)重缺陷的缺陷率折算到投運(yùn)年限為0年的缺陷率；Ryzi,j為批次i投運(yùn)年限j的設(shè)備嚴(yán)重缺陷的缺陷率。

步驟2：對同一投運(yùn)年份不同投運(yùn)年限折算后的缺陷率求均值，得到該批次設(shè)備的缺陷率，計(jì)算公式如下：

(4)

(5)

式中：Iybi為批次i中一般缺陷的缺陷率；Iyzi為批次i中嚴(yán)重缺陷的缺陷率；m為該批不同投運(yùn)年限的缺陷率的個(gè)數(shù)。

批次i缺陷率

Ii=wyb×Iybi+wyzIyzi.

(6)

式中wyb、wyz分別為一般缺陷和嚴(yán)重缺陷的權(quán)重。

步驟3：計(jì)算某一廠商的設(shè)備缺陷率評價(jià)指數(shù)I，其計(jì)算公式為

(7)

式中n為該廠商設(shè)備的投運(yùn)批次數(shù)量。

2.3設(shè)備故障因素評價(jià)方法

設(shè)備故障的評價(jià)處理方式和流程與缺陷評價(jià)類似，同樣需要區(qū)分故障嚴(yán)重程度、投運(yùn)年限以及投運(yùn)批次，處理流程如下。

a)不同投運(yùn)年限、投運(yùn)批次設(shè)備故障率的計(jì)算。110 kV變壓器因設(shè)備質(zhì)量引起的故障率隨投運(yùn)年限、年份變化情況如圖5和圖6所示。

圖5　110 kV主變各投運(yùn)年限故障率分布

圖6　110 kV主變壓器各投運(yùn)年份故障率分布

由圖5和6可以看出，隨著投運(yùn)年限或投運(yùn)年份的變化，變壓器各投運(yùn)年份故障率有所波動，但未有明顯的增長或下降趨勢。因此，在進(jìn)行設(shè)備故障評價(jià)時(shí)，對各投運(yùn)年限、各批次設(shè)備故障率，采取求均值的方式。

b)不同嚴(yán)重等級故障權(quán)重的確定。結(jié)合電力安全事故等級劃分標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定[3]，事故劃分為特大事故、重大事故、較大事故，事件共劃分為5級。參考缺陷劃分思路，將事故定義為嚴(yán)重故障，事件定義為一般故障。采用德爾菲方法，結(jié)合電力安全事故等級劃分標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定中嚴(yán)重故障與一般故障的劃定標(biāo)準(zhǔn)，得到嚴(yán)重故障與一般故障的損失比為6∶1，故將嚴(yán)重故障權(quán)重設(shè)為6，一般故障權(quán)重設(shè)為1。

c)設(shè)備故障評價(jià)的計(jì)算。在對設(shè)備故障進(jìn)行評價(jià)時(shí)，應(yīng)將故障細(xì)分到某一嚴(yán)重程度某一投運(yùn)年份的設(shè)備在特定投運(yùn)年限的故障。其計(jì)算公式為

(8)

式中：A為某生產(chǎn)廠家設(shè)備的故障率評價(jià)指數(shù)；Qybi,j為批次i投運(yùn)年限為j時(shí)折算到投運(yùn)年限為0年的設(shè)備一般故障率；Qyzi,j為批次i投運(yùn)年限j時(shí)折算到投運(yùn)年限為0年的設(shè)備嚴(yán)重故障率；mi為批次i不同投運(yùn)年限的故障率的個(gè)數(shù)；w′yb為一般故障的權(quán)重；w′yz為嚴(yán)重故障的權(quán)重，l為該廠商設(shè)備的投運(yùn)年限數(shù)。

2.4設(shè)備運(yùn)行壽命因素評價(jià)方法

設(shè)備壽命長短是衡量設(shè)備質(zhì)量的重要信息。由于重大故障導(dǎo)致設(shè)備提前退役會造成企業(yè)的經(jīng)濟(jì)損失，但這一損失無法在上述設(shè)備缺陷及故障評價(jià)時(shí)體現(xiàn)，因此，在開展設(shè)備質(zhì)量評價(jià)時(shí)，應(yīng)考慮設(shè)備運(yùn)行壽命的損失情況。設(shè)備提前退役所造成的價(jià)值損失包括兩類：一是設(shè)備本身的價(jià)值損失，二是由于設(shè)備提前退役而帶來的供電量的損失。從數(shù)據(jù)分析中可知：后者的損失明顯高于前者。因此，在對設(shè)備運(yùn)行壽命進(jìn)行評價(jià)時(shí)，將重點(diǎn)分析設(shè)備因提前退役所造成的供電損失。

為分析變壓器的運(yùn)行效率在整個(gè)生命周期中的發(fā)展情況，本文對變壓器負(fù)載率隨投運(yùn)年限變化情況分析得出：變壓器負(fù)載率在投運(yùn)早期呈上升狀態(tài)，在投運(yùn)11年后逐漸達(dá)到穩(wěn)定，而后基本持平，如圖7所示。該規(guī)律具有普遍性。電網(wǎng)規(guī)劃中，變壓器容量會預(yù)留足夠的負(fù)荷增長空間，這導(dǎo)致變壓器需要運(yùn)行5到10年后其負(fù)載率才逐漸達(dá)到正常水平。

圖7　110 kV主變壓器各投運(yùn)年限負(fù)載率分布

變壓器負(fù)載率在某段時(shí)間內(nèi)的積分是該時(shí)間段內(nèi)變壓器傳輸電量的反映，可近似認(rèn)為變壓器所創(chuàng)造的價(jià)值。對該積分結(jié)果與投運(yùn)年限進(jìn)行指數(shù)回歸分析，得到投運(yùn)年限與變壓器負(fù)載率積分的關(guān)系為：f=e0.145x+0.583，f為負(fù)載率從投運(yùn)年限0到x的積分。

回歸分析結(jié)果R方值高達(dá)0.856，高度擬合，說明變壓器所創(chuàng)造的價(jià)值與投運(yùn)年限滿足指數(shù)函數(shù)的分布。結(jié)合回歸分析結(jié)果，以tl代表設(shè)備實(shí)際運(yùn)行壽命，texp代表該類設(shè)備預(yù)期壽命，假設(shè)設(shè)備達(dá)到預(yù)期壽命時(shí)，所創(chuàng)造的價(jià)值為1。則設(shè)備退運(yùn)時(shí)的相對價(jià)值損失為：

(9)

令C為某廠家設(shè)備壽命評價(jià)指數(shù)，u為該廠家因質(zhì)量問題退役的設(shè)備數(shù)量，u′為投運(yùn)年限已達(dá)預(yù)期壽命但未退役的設(shè)備的數(shù)量，Lk為第k個(gè)設(shè)備退運(yùn)時(shí)的相對價(jià)值損失，則

(10)

2.5各因素分值的計(jì)算

在實(shí)際的設(shè)備質(zhì)量評價(jià)時(shí)，由于缺陷、故障、運(yùn)行壽命的重要程度不一，采用德爾菲方法，將缺陷指標(biāo)滿分設(shè)置為10分，故障指標(biāo)滿分設(shè)置為20分，運(yùn)行壽命指標(biāo)滿分設(shè)置為5分。分?jǐn)?shù)越高表示設(shè)備質(zhì)量越好。以缺陷評價(jià)為例，對于某廠家，假設(shè)其缺陷率經(jīng)過上述折算后為Ik，則其扣分值計(jì)算方法為

(11)

式中：Qk為該廠家的缺陷扣分值；Qmax為參與評價(jià)的所有廠家的缺陷最大扣分值；Imax為廠家缺陷率的最大值；Imin為所有廠家缺陷率的最小值。設(shè)備故障、運(yùn)行壽命兩個(gè)要素的扣分值計(jì)算過程類似，不作具體介紹。

3模型的實(shí)證分析

本文以110 kV油浸式變壓器10個(gè)生產(chǎn)廠家為例進(jìn)行實(shí)證分析(由于數(shù)據(jù)涉及到保密性問題，本文在此只展示其中某3個(gè)廠家數(shù)據(jù))。各生產(chǎn)廠家對應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)見表1。

表1各生產(chǎn)廠家設(shè)備數(shù)據(jù)情況

設(shè)備生產(chǎn)廠商設(shè)備數(shù)量/臺缺陷數(shù)量/次故障數(shù)量/次退運(yùn)設(shè)備數(shù)量/臺S1/臺S2/臺M14744050006M22813212604M97019511225

注：S1—因質(zhì)量問題退運(yùn)設(shè)備數(shù)量；S2—已達(dá)預(yù)期投運(yùn)年限未退運(yùn)設(shè)備數(shù)量。

按照本文上述各指標(biāo)的評價(jià)方法進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果見表2。

表2各廠家指標(biāo)評價(jià)結(jié)果

設(shè)備生產(chǎn)廠商缺陷評價(jià)結(jié)果故障評價(jià)結(jié)果壽命評價(jià)結(jié)果M113.180.000M28.920.070M927.780.130.0105

按照前述各類指標(biāo)分值區(qū)間設(shè)計(jì)和映射方式，得到廠家排名見表3。

表3各指標(biāo)得分

設(shè)備生產(chǎn)廠商缺陷評價(jià)得分故障評價(jià)得分壽命評價(jià)得分總分M17.32220.0005.00032.322M29.4589.2315.00023.689M9004.7374.737

上述結(jié)果經(jīng)過和變壓器采購部門、運(yùn)行部門專家討論，與專家們主觀經(jīng)驗(yàn)吻合，說明模型參數(shù)基本合理。

4結(jié)束語

本文以變壓器為例，基于設(shè)備全生命周期運(yùn)行數(shù)據(jù)及其分布模式，設(shè)計(jì)了生產(chǎn)廠家產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)模型。與傳統(tǒng)方法相比，該模型利用利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，挖掘缺陷、故障、負(fù)荷在設(shè)備生命周期內(nèi)的發(fā)展規(guī)律，剔除投運(yùn)年限、投運(yùn)年份對評價(jià)的影響，并將設(shè)備壽命納入評價(jià)模型，其評價(jià)指標(biāo)與分析思路適用于其他電壓等級、不同類型電網(wǎng)設(shè)備。

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(編輯王朋)

Product Quality Evaluation Model for Transformer Manufacturer

DOU Peng1, WANG Hongbin2, DU Shuangyu2

(1. Guangdong Power Grid Co., Ltd., Guangzhou, Guangdong 510060, China; 2. Electric Power Research Institute of Guangdong Power Grid Co., Ltd., Guangzhou，Guangdong 510080，China)

Abstract：On the basis of data including transformer defect, fault, running life, and so on, this paper discovers data distribution modes and laws, proposes to eliminate defects affected by factors such as running age limit and running year, fault evaluation and calculation method, and nonlinear life evaluation method, as well as establishes product quality evaluation model for the transformer manufacturers. Compared with traditional method, this model uses data excavation and analysis to get distribution laws of defects and faults in equipment life cycle and reflects distribution laws and life factors into the evaluation model, which may be in favor of improving reasonability of product quality evaluation in term of global optimum of asset life cycle.

Key words：big data; product quality evaluation; life cycle management; data analysis; transformer

作者簡介：

中圖分類號：TM76

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1007-290X(2016)01-0119-05

doi:10.3969/j.issn.1007-290X.2016.01.023

基金項(xiàng)目：中國南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司科技項(xiàng)目(K-GD2014-166)

收稿日期：2015-06-10修回日期：2015-09-22