基于LCC理论的变压器采购评价系统设计与开发
第 1 章 绪论
2013 年 9 月，国务院发布实施《大气污染防治行动计划》，提出加快调整能源结构，增加清洁能源供应，控制煤炭消费总量，全面淘汰和替代低效、重污染的传统用能方式等战略。“实施跨区送电项目”被视为这一战略的重中之重，这无疑加大电网投资，推动电网的创新发展。
电网企业在资产管理方面属于密集型企业，企业效益主要来源于设备的稳定连续运转。尽管近年来国家电网公司在设备装备水平和效益方面取得双丰收，但是主要输变电设备的使用寿命与国外先进水平存在很大差距。据统计我国电网 110kV 变压器、断路器平均运行寿命分别是 18.1 年和 13.7 年，而根据国际大电网会议统计，国际变压器平均使用寿命在 40 年以上，断路器寿命也在40 年左右。电网公司的变压器等重要设备提前结束寿命在一定程度上降低了投资项目的净现值，影响了电网投资经济性的实现。为提高电网资产管理水平，2012 年国家电网公司提出了二次设备 20 年，一次设备 40 年，房屋建筑物60 年的使用寿命目标。
造成电网企业资产管理困境的主要原因是设备源头控制不足，目前的设备管理决策主要以经验决策手段为主，而科学决策手段的应用还需要进一步探索研究。以设备采购为例：目前主要为集中采购，使用最低价格采购和经验采购，这种采购政策很难对设备质量进行定量评价，可能会出现供应商先低价中标，再通过牺牲质量来达到控制成本的目的。由于缺乏长期利益的观念，造成采购设备质量不理想。以最低价采购变压器为例，低廉的采购成本最终导致变压器故障率高、开关镀银层减薄、外壳容易生锈、变压器绝缘性不高等严重问题，，最终导致设备运行费用高、可靠性降低、甚至危及社会安全，因此在电力设备采购时需要引进科学的评价方案。本文正是在这样的背景下提出设计一套采购评价系统来帮助电网企业提升资产管理水平。
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采购评价思想最初源自于英国的皇家文具公用局，它负责政府采购，经过多年发展后应用到货物、服务和工程中来，多年的采购失败与成功使得评价思想得以萌芽；1861 年,美国出台了一项联邦法案,规定超过一定金额的联邦政府采购都必须公开公正,在采购前需要对项目进行评估，这标志着从法律角度对评价的认可。
在最初最低价采购法中，采购价格为评价的重要指标，忽略了其他因素的比重。但是这惹来众多争议：1976 年，英国建筑工业研究与信息协会明确地阐述了最低价采购原则的局限性，他们认为考察工程项目需要从多种因素、多个角度进行，而单纯根据最低价原则，会导致工程合同无法执行的可能性非常大，进而导致业主经济遭受损失，并初步拟定将这种方法加以改进，但是在后来的采购中依然没有多大改变。而专家评议法，则需要投入较多的专家以及时间，但评价结果的产生仅仅依靠专家的逻辑判断和定性分析，明显缺乏定量分析，从而加重评价过程中的主观因素的影响最终可能降低评价的公平性。近些年来，世界上逐渐推行多因素综合评价方法，这类方法开始考虑影响设备、工程等多个因素，并且评价指标也逐渐从定性评价向定量评价进行转变。
在国外评价系统研究的另外一个重要方面便是评价系统的信息化，20 世纪80 年代后，随着计算机科学技术的发展，评价系统也开始了信息化研究。相对而言，采购管理的信息化水平全面落后于其他行业。1993 年，美国在政府采购中应用到信息系统；2000 年，日本也逐渐开始启动电子政务、网上招标与采购计划；尤其是 Abraham Nievadela Hidalga 等在《A Domain Engineering approachfor the Development oftendering E- marketplace applications》介绍了电子技术在政府采购领域的应用，将采购过程推向了程序化和评价的科学化。
论文的整体研究结构如图 1-1：
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第 2 章 关键技术
全寿命周期成本计算公式为 LCC(全寿命周期成本)=CI(投资成本)+CO(运行成本)+CM(检修成本)+CF(故障成本)+CD(退役成本)
它的管理理论可以归纳为以下四点：
（1）从设备寿命范围内追求最低成本；
（2）从技术性和经济性两方面对设备进行综合考虑；
（3）针对设备的可靠性，可维护性进行深入研究；
（4）信息反馈对 LCC 管理起支撑作用。
在 20 世纪 70 年代，美国总统颁布命令，要求国防部必须采用 LCC 技术来对待国防开支；1973 年，英国设备管理专家丹尼斯·帕克斯提出了设备综合工程学，其目的就是追求设备寿命周期费用最低；1978 年日本工程师协会成立了 LCC 委员会；我国 LCC 工作有海军领头，空军、二炮都积极推广运用，1987 年组建了 LCC 委员会；1994 年国际电工委员会在委托其可靠性和维修性技术委员会拟制的草案基础上颁布了《全寿命周期费用评价—概念、程序及应用》标准，并得到 ISO 认证；1999 年美国总统克林顿签署政府令，政府所需购置的设备和建设的工程必须有 LCC 报告；2006 年国际大电网会议提出用风险评估方法来优化设备的检修和更换策略。
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采用 Java 语言编写的 Web 应用程序我们称为 Java Web 应用，它是由一组Servlet、JSP、HTML 页面、类以及其他资源绑定在一起构成，它可以在满足Servlet 或者 JSP 规范的 Web 容器中运行。Web 容器安装在服务器端，用于处理用户通过客户端发出的请求，为容器中的应用程序组件（Servlet、JSP）提供一个环境，使 Servlet、JSP 直接跟容器中的环境变量交互[24]，本系统准备应用Tomcat 作为容器，它可以运行 JavaWeb 的 Servlet 和 JSP，应用的具体执行过程如图 2-1 所示：
Web 容器安装在服务器端，用于处理用户通过客户端发出的请求，为容器中的应用程序组件（Servlet、JSP）提供一个环境，使 Servlet、JSP 直接跟容器中的环境变量交互，本系统准备应用 Tomcat 作为容器，它可以运行 JavaWeb的 Servlet 和 JSP。
Java 数据库编程主要使用 JDBC 技术，JDBC 是一种用于执行 SQL 语句的Java API，它由一组用 Java 编写的类和接口组成。JDBC 为开发人员提供了一个标准的 API，使他们能够用纯 Java 来编写数据库应用程序。
利用 JDBC 向各种关系型数据库发送 SQL 语句变成了一件很容易的事，换言之，利用 JDBC 就不必专门为访问 MySQL 数据库编写一个程序，又专门为访问 Oracle 数据库编写一个程序，开发人员只需用 JDBC API 写一个程序就够了，它可以向相应的数据库发送 SQL 语句，对于使用 Java 编写的应用程序，Java 和 JDBC 结合起来将程序只需写一遍就可以让它任何平台上运行。
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3.1 建立评价指标的目的....................... 12
3.2 变压器的特点............................12
3.3 变压器评价指标...........................13
3.3.1 评价指标概述..........................13
3.3.2 变压器可靠性指标建模研究...............13
3.3.3 基于 LCC 的变压器成本指标建模......... 16
3.4 评价指标模型所需数据.....................19
3.5 本章总结............................... 20
第 4 章 系统分析与系统设计...................21
4.1 系统的总体设计..........................21
4.2 系统模块功能设计........................21
4.2.1 系统管理模块.....................22
4.2.2 变压器设置模块.......................23
4.2.3 变压器故障率预测模块.................23
4.2.4 全寿命周期成本计算模块.............23
4.2.5 分析对比模块.......................24
4.3 主要业务流程设计...................24
4.3.1 变压器故障率预测训练流程.............25
4.4.2 变压器故障率预测流程.................27
4.3.3 变压器成本计算流程...................28
4.4 系统的数据库设计......................29
4.5 本章总结............................ 32
第 5 章 系统实现与应用.....................33
5.1 用户登录模块设计与实现.................33
5.2 系统管理员模块的设计与实现............33
5.2.1 管理员首页面设计与实现.............33
5.2.2 管理员模块神经网络设计.............34
5.2.3 BP 神经网络参数的存储..............39
5.2.4 神经网络训练的全过程...............40
5.3 普通用户设计与实现................ 43
5.3.1 变压器故障率预测................ 43
5.3.2 普通用户变压器 LCC 计算.........46
5.4 评价系统的应用......................48
5.5 本章总结.......................... 51
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第 5 章 系统实现与应用
管理员模块中最重要的便是神经网络学习，根据第三章和第四章分析，我们已经把变压器故障率预测过程分为两个步骤：第一个步骤是用变压器故障样本数据训练神经网络参数；第二个步骤是用已训练好的神经网络对采购变压器进行故障率预测。在神经网络训练过程中，可能需要几百次甚至上千次的迭代才能保证预测的准确率，由于本文开发的是 B/S 结构的系统，用户通过浏览器对系统进行访问，因此对变压器故障率进行预测时会对实时性有较高的要求，为保证预测的准确性和评价系统的实时性，我们采用以下的解决方案：在管理员模块中训练 BP 神经网络（神经网络各节点的连接权值和阈值），在神经网络满足要求后将神经网络的参数以 XML 文档的方式存储在变压器故障率预测模块中，普通用户预测变压器故障率时，只需从 XML 文档中读取神经网络参数，将参数加载到 Java 预测类中便可实现变压器故障率的快速预测。
构造方法主要构造 BPNet 类的实例，除此之外还需要完成以下工作：从管理员界面获取神经网络的基本参数，并将这些参数的值赋值给 BPNet 类相应的成员变量，这些参数包括：训练样例个数，神经网络各层节点数目，训练过程允许迭代次数，学习效率，神经网络允许误差范围，以及训练结束后存放神经网络参数的 XMLl 文档的全路径信息等。
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结论
(1)深入研究及归纳总结国内外评价方法和评价系统，研究和学习全寿命周期基本理论，开发和设计基于LCC理论的变压器采购评价系统，提高设备采购前期评价的信息化程度；
(2)研究变压器采购的评价指标和评价方法，采用故障率最低和周期成本最低指标进行评价，以此为依据建立基于LCC理论的变压器评价模型；
(3)基于LCC理论的变压器采购评价系统，实现在变压器采购之前就能比较准确预测出全寿命周期内的总成本和可靠性；拟采购的变压器进行前期评价，有利于变压器后期的经济可靠运行。
参考文献（略）
本文编号：44362
本文链接：https://www.wllwen.com/wenshubaike/lwfw/44362.html
