主变压器是电力企业的重要资产，其稳定运行是电网企业安全生产及履行社会责任的重要保证，也是影响电力企业成本及效益的重要因素。随着电网投资建设规模的持续增长，入网设备质量水平也变得参差不齐，电网企业资产管理应由“量”的管理逐步转向为“质”的把控，不断提升资产管理精益化水平。因此，以主变压器为对象，综合分析其运行管理问题，探索问题成因，对电网资产实物管理、设备采购优化、运维检修策略制定具有重要意义。

现有主变压器运行管理的分析研究成果丰富，包括主变压器规模及运行情况分析、设备供应商评价分析、缺陷及故障水平预测等内容，多针对某一环节分析运行问题，并提出管理建议。

在评价体系方面：李培栋等人建立了电网实物资产评价的主要维度及指标体系；田洪迅等人构建了适用于电网企业的资产管理决策框架体系。

在供应商评价方面：宋吉昌等人提出了一种基于主成分加权法的电网设备供应商评价指标体系。谢宁等人提出了一种基于全寿命周期成本（LCC）、设备运行效能、电网社会效益的综合评标模型；范狄等人提出了一种主客观综合赋权的安全、效能、成本综合最优的评价方法。

在设备缺陷及故障等问题分析及预测方面：郑含博提出了一种粒子群优化多酚类最小二乘支持向量机的电力变压器故障诊断模型；王燕涛基于向量自回归方法，提出了一种电力设备故障概率评估模型；王有元等人建立了变压器故障的马尔科夫链预测模型；丁茜等人利用Apriori算法开展变压器故障发生情况的关联规则挖掘分析；陈义刚等人提出了一种基于支持向量机算法的电力设备的缺陷预测模型；陈拥军等人运用时间序列预测法，提出了一种电力设备缺陷发生水平的预测模型；吴广财等人通过Logistic算法构建了电网主变压器缺陷预测模型。

以上学者在主变压器分析评价中已取得丰富成果，并有效指导了实际管理工作。但是，还未有站在实物资产评价角度，对主变压器进行综合诊断的分析体系研究，未有有效关联至资产全寿命周期管理各环节进行的专项评价分析，而形成的规划计划、物资采购、运维检修环节联动体系。

基于以上问题，本文提出一种基于资产全寿命的主变压器运行管理现状综合诊断体系，站在电网实物资产评价的成果基础上，结合业务管理重点选取主变压器为对象，从规模结构、利用效率、健康水平、成本规模、退役报废等维度深入分析主变压器运行现状和定位问题，再根据问题进行资产全寿命各阶段的关联追溯。

通过该分析体系的研究与建立，对实物资产评价对象进行垂直延伸，深化了分析内容，在实物资产评价摸清现状的基础上进一步追溯了事情原因。该分析体系以运维检修环节中发现的业务为导向，促进资产全寿命周期各阶段业务的管理提升及策略优化。

1 主变压器综合诊断分析体系研究

本文在电网实物资产评价分析的基础上，对分析内容进行垂直延伸，提出针对各类设备的分析评价体系及方法，以主网变压器为研究对象，以发现主变压器管理运行中的主要问题为核心目标，站在资产全寿命周期管理角度，选择规模结构、利用效率、健康水平、运维检修成本、退役报废五大维度对主变压器运行管理现状进行综合诊断，发现主变压器目前运行及管理中存在的问题，然后以问题为导向，关联资产全寿命各环节进行专项研究，旨在寻找问题产生原因，辅助资产管理精益化水平提升。总体思路如图1所示。

主要分析步骤为：①确定主变压器现状诊断分析维度，以各维度为指标选取方向，选择评价指标，建立评价指标体系；②确定分析对象颗粒度以及评价指标定义，在相关系统中获取所需数据；③开展主变压器运行现状诊断分析，定位存在问题；④以问题为导向，关联资产全寿命周期环节进行专项分析，进一步寻找管理提升点。

2 主变压器运行管理现状综合评价

2.1 指标体系构建

1）指标体系

主变压器是电网企业重要的实物资产之一。本文在主变压器运行现状综合评价时，以电网实物资产评价分析内容为依据，从规模结构、利用效率、健康水平、成本规模及退役报废五个维度展开。以评价维度为方向，选择各维度下的评价指标，细化评价维度，构建指标体系。

指标选取遵循以下原则：①与评价目的一致性原则，评价指标的选取充分符合评价目标，保持与评价目标的一致性，且各指标的评价方向应当一致，不能把两个概念相互冲突的指标放在同一体系中进行评价；②可获取性原则，为保证指标值真实可靠，尽量选用现有信息系统能够直接获取或自动进行统计计算的汇总指标，避免线下收集或人工计算造成的指标值偏差；③数量精炼原则，参与评价的指标数量不宜过多；④整体完备、相互独立原则，指标体系能够全面、系统地再现和反映客体的发展和管理目标。指标体系不应遗漏任一重要指标，且各指标又必须相互独立，不存在任何包含与被包含的关系。

指标体系的建设以资产全寿命周期管理理念为理论指导，综合考虑主变压器从规划计划到退役报废五大环节的关键信息，遵循指标体系选取原则，充分调研基层单位运维管理关注点，共同构建评价指标体系。

综合以上分析，主变压器运行管理现状综合评价指标体系如图2所示。

图1 主变压器综合诊断分析框架

图2 主变压器运行管理现状综合评价指标体系

2）指标分析维度

在评价指标体系建立的基础上，将各项指标按照一定的维度进行拆分，分析各项指标在不同维度上的绩效表现。通过维度比较和分析定位运行问题，识别管理短板。根据指标实际定义及业务关注重点，主变压器现状综合评价所涉及的主要分析维度为单位、年份、电压等级、缺陷原因、故障原因等。各指标分析维度的详细说明见表1。

表1 各指标分析维度表

2.2 评价分析方法

利用描述性统计方法开展分析评价，通过趋势分析了解主变压器投运数量及资产规模趋势；通过对比分析了解各单位指标表现；通过直方图分析了解主变压器年龄结构；通过箱线图分析主变压器初始购置费用的变化趋势，并识别价格异常的主变压器。

通过对在运主变压器在规模结构、利用效率、健康水平、成本规模、退役报废等维度的分析，摸清主变压器运行管理现状，充分了解主变压器数量规模、价值规模、负载水平、缺陷水平、故障情况、初始投资成本、运维检修成本、大修成本、平均退役年龄等现状，并依据指标维度进行多角度分析，细化并定位问题，寻找业务管理短板，为公司未来决策提供可靠的支持。

3 主变压器运行管理跨环节分析

以主变压器运行管理现状评价分析发现的问题为导向，关联资产全寿命周期中的规划计划、招标采购 、运维检修等关键环节进行专项评价，深层次挖掘运行管理问题，并寻找提升管理水平的办法。

3.1 规划计划环节

基于现状分析形成的结论，对存在重载、轻载及轻重载并存的区域重点分析。结合地区电网投运规模和售电量变化情况，识别电网投资不平衡问题，旨站在设备运维检修管理角度，为未来投资决策提供借鉴，不断提升公司精准投资水平。

3.2 招标采购环节

基于现状评价的分析结果，结合对基层单位现场调研后发现，设备制造工艺不良、质量不佳等是引发主变压器发生缺陷的主要原因之一。因此，以提升入网设备质量为目标、开展供应商综合绩效评价、选择优质设备，显得尤为重要。因此，以运维检修环节反映出的设备质量问题为导向，构建运维检修视角下的主变压器供应商综合绩效评价体系，丰富电网企业传统供应商评价体系，为物资供应商管理实现全息招标奠定基础。

基于供应商综合绩效评价，形成供应商综合得分及评价层级，以此结果为依据，对物资采购行为、技术参数选择的合理性开展分析。旨在从运维检修角度出发，促进采购策略优化，把好设备质量“入口关”，不断提升资产管理精益化水平。

1）供应商综合绩效评价

建立运维检修视角下的主变压器供应商综合绩效评价体系，再利用层次分析建立评价指标间的层次排序，以指标历史数据及指标重要层级计算各指标权重，从而形成供应商综合绩效得分。

（1）评价指标体系

以电网安全运行为前提，以降低运维检修工作量及成本为目标，以设备安全水平、运维检修工作量、运维检修成本、初始购置成本这4个维度为出发点，选择评价指标，构建供应商综合绩效评价指标体系。

①安全水平方面。故障是影响电网设备安全运行的重要因素，严重故障往往引发电力系统停运，影响电网安全并引发经济损失。随着电网的系统短路容量不断增大，变压器早期的国家标准GB 1094.5—85和GB 1094.5—2003规定的技术条件已不能完全满足现在电网的发展要求。变压器制造厂早年受设计、材料、工艺等因素的限制，造成变压器自身的抗短路能力不足，无法承受短路机械力的作用，导致线圈变形、崩溃甚至烧毁，影响电网安全运行水平。变压器抗短路能力不足成为危及电网安全运行的重要因素之一。在供应商的设备质量检查中，抗短路能力不足情况已经作为一项重要的衡量标准。综合以上，本文在主变压器安全水平的指标选取中，将设备质量故障发生率及供应商设备抗短路能力校验结果不合格率设为主要衡量指标。

②成本方面。以资产全寿命周期成本管理内容为依据，以在运主变压器为对象，选择初始投资成本（C1）与运维检修成本（C2）为成本评价维度。

③设备质量方面。由于设备质量不佳是引发设备缺陷的主要因素之一，同时，消缺工作是运维检修工作量的重要组成部分，因此，以设备质量不佳等原因造成的缺陷来衡量运维检修工作量，再以运维检修工作量衡量设备质量水平。

供应商综合绩效评价指标体系及各指标计量单位见表2。

表2 供应商综合绩效评价指标体系及各指标计量单位

（2）指标权重分配

利用层次分析法（analytic hierarchy process, AHP）[15-16]，以供应商综合绩效最优为目标层，以安全水平、初始投资成本、运维检修工作量、运维检修成本为准则层，以各评价指标权重分配为具体实现方案，建立主变压器指标权重层次分析结构，旨在通过定量的权重分配方法，提升各评价指标权重划分的科学性。

在各评价维度及指标重要层级设置时，综合考虑电网企业社会责任、成本管理等相关因素，设置各评价维度及指标间的相对重要程度。首先，以电网安全运行为首要条件，将安全水平置于首要程度；其次，设备消缺工作是运维检修环节的重点工作任务，而设备质量不佳又是造成设备发生缺陷的主要因素之一，若提升采购设备质量，则将有效降低缺陷发生水平，减少检修运维工作量，从而降低人工、材料等成本，提升检修运维工作量重要等级；最后，通过分析若发现设备购置价格与缺陷发生并无直接关联关系，则适当降低该维度重要等级。

2）采购行为分析

基于主变压器供应商综合绩效评价结果，分析物资采购行为，掌握公司与各类型供应商的合作规模及合作趋势，了解公司物资采购行为，防范设备质量风险并辅助运维检修策略差异化制定。该部分分析以供应商综合评价等级在运主变压器数量为视角，从分布特征、结构特征、趋势特征这3个方面分析主变压器物资的采购行为。

（1）分布特征

以“买好设备”为目标，了解目前在运的主变压器重点分布于何等级的供应商。先按照所属供应商对主变压器进行归类，再按照供应商等级对供应商及设备进行归类，了解分布特征。

（2）结构特征

以“供应商绩效优良、品类集中”为目标，基于“二八法则”，利用帕累托图，分析在运主变压器的供应商集中度，判断是否存在零星采购等行为，为提升运维检修一体化管理及备品备件管理水平提供参考依据。

（3）趋势特征

以与优质供应商保持长期合作、不断优化入网设备质量为目标，分析与各等级供应商的合作趋势，评价物资采购行为，优化物资采购策略，把控入网设备质量。

3）设备技术参数分析

随着电网投资规模不断扩大，电力系统中的短路电流水平也逐年增大，对于主变压器等各类电力设备都应满足高短路电流所需的高绝缘水平，否则需限制短路电流。设备抗短路能力对电网安全运行具有重要意义。设备技术参数是决定变压器抗短路能力高低的重要因素，采购抗短路能力强的主变压器将从源头上控制电网的安全运行水平。

本部分从运维检修视角出发，利用大数据挖掘方法，将发现的抗短路能力不足设备与其技术参数进行关联，寻找二者间的关联关系，得出不符合抗短路能力标准的技术参数区间范围，为主变压器技术参数选择提供依据，辅助采购策略优化。

（1）变量选择

通过对主变压器运行过程中发生的抗短路能力不足问题设备进行调研与分析，形成抗短路能力不足设备清单，根据此清单关联主变压器设备技术参数（包括绕组的垫块宽度、压板材料、绕组匝数等），挖掘二者间的关联关系。

（2）算法实现

在经典的数据挖掘分析算法中，常用Apriori关联分析法分析两个因素间的关联关系。Apriori算法[17]是一种常用于大型数据库中挖掘参数关联性的统计分析算法。该算法通过关联项频度搜索方法，给出多重关联参数相互影响的程度。

因此，通过运维检修环节中的主变压器运行管理记录，利用Apriori算法，寻找可能导致主变压器抗短路能力不足的技术参数项，再结合运维管理专家经验判断，定位可能导致抗短路不足故障的技术参数标准，辅助主变压器采购策略优化。

3.3 运维检修环节-主变压器缺陷发生水平预测

以运维检修策略优化及运检资源差异化配置为目标，利用大数据分析方法，建立主变压器缺陷发生水平预测模型，以主变压器单体为分析对象，预测其未来发生缺陷的可能性，辅助运维检修策略优化及技改大修决策。

1）关键影响因素选择

综合考虑主变压器功能特点、技术参数、引发缺陷的责任原因、技术原因等信息，并针对基层班组开展问题调研，共同梳理并选择可能引发主变压器缺陷的关键影响因素，见表3。

2）算法实现

基于可能引发缺陷的自变量梳理结果，利用大数据分析方法，构建缺陷发生情况与自变量间的预测模型。由于针对单台主变压器进行缺陷预测，其预测结果为是否发生缺陷，所以在数据分析角度可将此问题视为二分类问题。

Logistic回归是二分类任务中最常用的机器学习算法之一，该算法设计思路简单，易于实现。

表3 主变缺陷水平预测模型影响因素（自变量）

Logistic模型是概率型的非线性回归模型，是一种揭示因变量与自变量间内在联系的有效工具。在本部分的研究中，以电压等级、供应商等参数为自变量，以未来缺陷是否发生为应变量，建立预测模型，将变压器发生缺陷的概率记为P，不发生缺陷的概率为1～P，通过对数变换，将模型转化为线性形式，再利用线性回归模型分析结果。

首先，Logistic模型较其他概率模型的算法更为简单，计算更为直接，可操作性强；其次，该模型对自变量类型及其数据是否符合正态分布均不做要求，在电网业务预测分析中具有较强的适用性；最后，该模型利用最大似然法建立的判别函数所求得的参数估计量比其他二分类模型使用最小二乘法所得的参数估计量具有更高的准确性。目前，Logistic回归已成为解决二分类问题的主要算法，已在医学、经济学等领域中获得广泛应用。

4 数据来源

主变压器综合诊断分析所需的历史数据来源于物资采购、工程建设、运维检修、退役报废等资产全寿命周期各个环节，分别取自PMS2.0、ERP以及EMS等系统。

1）PMS2.0（production management system）。该系统为设备（资产）运维精益化管理系统，存储设备台帐信息、运行等相关信息。可从该系统获取缺陷发生率、故障发生率、抗短路能力不足占比、备品备件数量等指标。

2）ERP（enterprise resource planning）。该系统为电网企业资源计划系统，汇集物资采购、财务管理等相关信息。主变压器数量、主变压器资产规模、主变压器年龄、成本相关指标及成新率均取自该 系统。

3）EMS（energy management system）。该系统为电力资源调度系统，主变压器等年均负载率信息由该系统提供。

4）SG186（state grid 186）。该系统为电网企业营销管理系统。从中可获取售电量信息，并与设备资产规模进行比较，计算形成单位资产售电量指标。

结论

通过建立主变压器运行管理综合诊断分析评价体系，可系统掌握主变压器运行问题及管理短板，为公司设备选型、物资采购策略优化、运维检修策略制定、技改大修项目储备决策提升依据，不断提高企业资产管理精益化水平。本文主要结论包括：

1）建立了电网企业主变压器运行管理综合诊断分析评价体系，设计了实物资产分析评价方法，并立足于运维检修环节，打通了规划计划、物资采购等资产管理前期业务环节，为主变压器“入口端”质量管控提供有力支撑。

2）以数据分析为手段，利用数据挖掘技术，寻找管理问题，通过系统数据获取及数据分析，定位问题并探索原因，实现用数据说话，用数据决策，推动公司管理决策由“经验管理型”向“数据决策型”转变。

下一阶段，根据实际分析应用情况，需不断优化完善评价体系及算法精度，优化该分析评价体系，并为开展配电变压器、断路器、隔离开关等设备评价分析奠定良好的理论与实践基础。