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实物资产墙建立方法、装置及终端设备
发布时间: 2025-05-06
基本信息
合作方式：
技术咨询
成果类型：
发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,人工智能
成果介绍
本成果提出了一种实物资产墙建立方法，旨在通过科学的退役设备分析和预测模型，优化电网实物资产管理。该方法包括获取退役设备信息与在运设备信息，对退役设备信息进行聚类分析以确定退役寿命提升显著年，基于代表性年份的退役设备信息拟合修正各年度退役率，并通过随机模拟预测在运设备未来每年退役设备的数量。该方法通过Fisher最优分割法进行多指标聚类，确定技术改变对退役寿命的重大影响年限，并通过韦布尔参数拟合修正退役率，提高了预测的准确性和可靠性。此外，该方法还通过改进的蒙特卡洛随机模拟方法，对在运设备的退役年进行多次模拟，以消除随机性带来的误差，最终构建出每种电压等级下不同设备类型的退役数量规模。这种方法不仅能够有效预测未来退役设备的数量，还能为电网企业的资产管理提供科学依据，优化资金分配，提升资产管理效率。
成果亮点
本成果的核心亮点在于通过科学的分析方法和先进的技术手段，显著提升了实物资产墙的建立效率和预测精度。首先，该方法通过Fisher最优分割法进行多指标聚类，能够准确识别技术改变对退役寿命的重大影响年限，为后续的退役率修正提供了科学依据。其次，通过从提升显著年之前与之后各选一年作为代表性年份，基于这些年份的退役设备信息进行韦布尔参数拟合修正，有效提高了退役率的准确性。此外，该方法采用改进的蒙特卡洛随机模拟方法，对在运设备的退役年进行多次模拟，消除了随机性带来的误差，使得预测结果更加稳定可靠。最终，该方法能够对未来退役设备的数量进行精确预测，构建出每种电压等级下不同设备类型的退役数量规模，为电网企业的资产管理提供了有力支持，优化了资金分配，提升了资产管理效率。
团队介绍
本成果的研发团队在电网设备资产管理、数据分析和预测模型构建等领域拥有深厚的专业背景和丰富的实践经验。团队成员在退役设备信息分析、聚类算法应用、韦布尔参数拟合以及随机模拟技术等方面具备丰富的专业知识和实践经验。团队成员紧密合作，充分发挥各自的专业优势，攻克了多指标聚类分析、退役率修正和随机模拟中的多项技术难题。该团队不仅具备强大的技术研发能力，还具备将前沿技术与实际应用相结合的能力，为推动电网实物资产管理的科学化和智能化发展做出了重要贡献。
成果资料
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