摘要：随着计算机技术的快速发展，其技术应用在各大领域，而目前供电厂在电力试验工作的管理方式上仍然很落后，日常的工作管理效率低，经常出现电力设备故障，以及不能够保证电力系统稳定安全运行。电力试验数据是作为对设备缺陷分析的宝贵财富，继电保护试验和高压试验的数据不应该还停留在手工管理方式上，因为大量的纸质试验记录存在容易丢失、不易查询和统计，而这些电力试验资料的数字化已经成为企业可持续发展的一项重要研究内容。基于此，本文主要对电力试验数据分析方法进行分析探讨。
关键词：电力试验数据;分析方法
1、前言
试验、在线监测、状态评估、专题调研等活动属于评估性行为的范畴，都经历如下3个阶段：收集数据、分析、决策。其中分析是对原始数据加工整理。
数据分析就是在对原始数据进行梳理汇编的基础上，通过归纳演绎等思维方法，揭示数据背后所蕴含的趋势，并据此提出相应的结论和建议。
原始数据通常都是纷繁复杂、真伪并存的。如何去伪存真，把握其中规律?数据分析的过程就是由具体到抽象，再到具体的过程。
(1)归纳与演绎是高度概括的思维方法，具有普遍性的哲学意义，树立这种思维方法将有助于指导实际工作。
(2)分析方法正是归纳与演绎思维的具体体现。正如我们总结得知气室压力与环境温度有关，这是归纳的过程。另一方面，利用这一规律评价某一次设备气室压力偏低的原因，是演绎的过程。
(3)任何的方法必须转化为可交流沟通的图表和文字。
(4)将抽象出来的方法应用于实际工作，是整个分析过程的最终目标。
2、分析方法
2.1确定分析的范畴
(1)首先需要确定对象集。可通过地域、时间段、设备类别等参数确定。其中设备类别的确定，相当于“镜头聚焦”，由远及近，从大类别逐步定位于小类别，最后定位于需要分析的范围。
(2)确定需要分析的对象属性。属性应为对象集的共有属性。如：110kV油浸式变压器有多项参数，每项参数都是从不同角度表达设备不同方面的性能。比如：油中水分(mg/L)、油中含气量(体积百分数)、绕组直流电阻、绕组连同套管的绝缘电阻、吸收比等等。
2.2对比分析法
对比分析法是将2个或2组以上的数据进行比较，分析它们的差异性，从而揭示这些数据所代表的事物的发展变化和规律性。它的特点是可以直观地看出变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少。对比的2组数据可以从多角度来划分，由分析的目的决定。例如：投运时间、地域、厂家、产品所处的环境因素等。
2.3趋势分析法
趋势分析法是通过对某一个或几个数据在一定阶段的变化情况进行分析，从而发现该数据所代表事物的发展趋势。趋势分析法实际上是一种历史研究的方法。趋势分析法可用于对比同一设备同一参数在不同时间段的变化情况，对于分析绝缘油中微水含量、气室压力、绝缘老化等有非常好的效果。
2.4结构分析法
结构分析法是通过分析数据的构成情况，即分析构成某一数据的各子数据的情况和权重，该分析法有利于发现和把握事物的主要矛盾和矛盾的主要方面。示例：广东电网公司技改项目预算准入优选模型。将“选择列入技改项目的影响因素”列为安全生产(60分)、技术发展(20分)、经营效益(20分)，并给出不同的权重分值。安全生产又可细化为：紧急程度(30分)、缺陷程度(30分)，以此类推。
2.5综合分析法
数据分析往往不是单一地使用一个数据分析方法。为了使数据分析更加透彻、深入，我们需要综合分析法。综合分析法就是将以上2种或2种以上的分析方法结合起来使用，从而多角度、多层次分析揭示数据的变化、趋势和结构情况，以增加分析的深度。
2.6其他分析法
以上所述皆为常用的一维线性分析法，分析目标明确，应用简便。在深入分析过程中，我们还可能需要对有物理意义的数据进行高度的数学抽象，运用数学工具进行数理统计，可能用到方差分析、曲线拟合、聚类分析、灰色关联分析等数学工具。其中方差分析与曲线拟合最为常用。
(1)方差分析用于2个及2个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，所得数据呈现波动状，造成波动的原因可分成2类：一是不可控的随机因素，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。比如：某一参数，设备A与B如下：A：50，100，100，60，50，平均值=72B：73，70，75，72，70，平均值=72两者平均值相同，但A不稳定，波动较大，其方差较大。方差表述了整个测试样本对平均值的偏离程度。因此，分析试验数据的时候，方差较小，说明该样本受随机因素影响较小，而有一测试值明显偏离平均值，则有可能为试验方法不当的错误数据。
(2)曲线拟合。已知平面上一些表示试验数据的点，找一条满足一定性质的曲线，使它与这些点最接近，这种找曲线的方法称为曲线拟合。最小二乘法可以用来处理一组数据，可以从一组测定的数据中寻求变量之间的依赖关系。比如：设备的输入量X与输出量Y关系如下：
X：200，170，150
Y：100，80，70
拟合曲线为Y=aX+b，通过最小二乘法求出a、b值。得到X、Y的经验公式。该为曲线拟合的其中一次简单应用。
(3)聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类与分类的区别在于：分类是已明确划分规则的情况下，将数据分成不同的类或簇。而聚类分析所要求的划分规则是未知的。灰色关联分析方法是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。
3、结语
原始数据通常都是纷繁复杂、真伪并存的。数据分析的过程就是由具体到抽象，再到具体的过程，而且都是交替反复进行的。掌握正确的分析方法，使用高效的图表表达，将会大大提高数据分析的效率。——论文作者：邓妃 林肖肖
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