[發(fā)明專利]一種基于合作博弈法和梯形云模型的配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)模糊綜合評(píng)價(jià)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711222245.9
• 申請(qǐng)日: 2017-11-29
• 公開（公告）號(hào): CN108108875A
• 公開（公告）日: 2018-06-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張文秀;韓維昌;姜萬(wàn)昌;宋人杰;趙建偉;李鐵鋒;趙才博;劉海洋;付饒;關(guān)瀟卓;丁江林;馬良志
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)家電網(wǎng)公司;國(guó)網(wǎng)吉林省電力有限公司吉林供電公司;東北電力大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 吉林市達(dá)利專利事務(wù)所 22102
• 代理人: 陳傳林

1.一種基于合作博弈法和梯形云模型的配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)模糊綜合評(píng)價(jià)方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1)：考慮目的性、系統(tǒng)性、可操作性、獨(dú)立性、顯著性、動(dòng)態(tài)性六大原則，從安全性、優(yōu)質(zhì)性、經(jīng)濟(jì)性、智能性、環(huán)保性和可持續(xù)性出發(fā)構(gòu)建“多維”層次型配電網(wǎng)指標(biāo)體系；

步驟2)：利用常用的權(quán)重計(jì)算方法：熵權(quán)法、反熵權(quán)法、相容矩陣分析法分別計(jì)算配電網(wǎng)指標(biāo)權(quán)重；將各種方法確定的權(quán)重進(jìn)行合作博弈求取最優(yōu)組合權(quán)重；

步驟3)：對(duì)組合權(quán)重進(jìn)行變權(quán)重修正，得到最終的權(quán)重值；

步驟4)：對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行評(píng)價(jià)等級(jí)劃分，得到評(píng)價(jià)集；

步驟5)：計(jì)算各個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)各個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)的梯形云模型參數(shù)，并利用梯形云模型計(jì)算待評(píng)價(jià)的配電網(wǎng)的各個(gè)指標(biāo)的隸屬度值；

步驟6)：在模糊綜合評(píng)價(jià)框架上，逐層向上計(jì)算出整個(gè)配電網(wǎng)的隸屬度向量和整個(gè)配電網(wǎng)的評(píng)價(jià)結(jié)果；

步驟1)中，所述的目的性是以配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)為目的導(dǎo)向；利用相關(guān)性系數(shù)分析法來保證配電網(wǎng)指標(biāo)之間的獨(dú)立性，以選取關(guān)鍵指標(biāo)和主成分分析法保證指標(biāo)滿足顯著性；從安全性、優(yōu)質(zhì)性、經(jīng)濟(jì)性、智能性、環(huán)保性和可持續(xù)性多維度出發(fā)選取評(píng)價(jià)指標(biāo)，以構(gòu)建層次型配電網(wǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來滿足系統(tǒng)性原則；

步驟2)中，所述的合作博弈法確定組合權(quán)重的算法為

Setp1：計(jì)算W(i)與W(k_i)的一致性相關(guān)系數(shù)L(i)

L ( i ) = Σ j = 1 k [ W j ( i ) - W ( i ) ‾ ] [ W j ( k _ i ) - W ( k _ i ) ‾ ] { Σ j = 1 k [ W j ( i ) - W ( i ) ‾ ] 2 } 1 / 2 { Σ j = 1 k [ W j ( k _ i ) - W ( k _ i ) ‾ ] 2 } 1 / 2 - - - ( 1 ) ]]>

其中，i為權(quán)重計(jì)算方法對(duì)應(yīng)的編號(hào)，Wj(i)為使用第i種計(jì)算權(quán)重的方法計(jì)算的第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，W(k_i)為除了W(i)外的k-1種權(quán)重W(1),…,W(i-1),W(i+1),…,W(k)的組合權(quán)重；k為權(quán)重中指標(biāo)的個(gè)數(shù)；“—”表示求平均值；

Setp2：求組合權(quán)重W'；

W ′ = Σ i = 1 k W ( i ) L ( i ) - - - ( 2 ) ]]>

Step3：由于W(k_i)表示除W(i)外的k-1種權(quán)重的最佳組合，所以與求k種權(quán)重的最佳組合W的方法一樣，可以采用遞歸調(diào)用，每調(diào)用一次權(quán)重個(gè)數(shù)減1，直到權(quán)重的個(gè)數(shù)等于2為止；

Step4權(quán)重個(gè)數(shù)等于2時(shí)，

Step5將W′歸一化得到權(quán)重W；

步驟3中，所述對(duì)組合權(quán)重進(jìn)行變權(quán)重修正，即將合作博弈法確定的定權(quán)重利用變權(quán)理論中帶均衡系數(shù)的變權(quán)公式進(jìn)行修正，具體的權(quán)重修正公式如下：

w i v = w i x i α - 1 / Σ j = 1 n w j x j α - 1 - - - ( 3 ) ]]>

其中，為第i個(gè)指標(biāo)的變權(quán)重，wi為第i指標(biāo)的組合權(quán)重，xi為i指標(biāo)歸一化后的值，α為均衡系數(shù)，0≤α≤1，其取值決定于各指標(biāo)的相對(duì)重要程度；

步驟4中，所述的評(píng)價(jià)集即按配電網(wǎng)運(yùn)行情況與配電網(wǎng)改造目標(biāo)之間的相對(duì)差距將配電網(wǎng)運(yùn)行等級(jí)劃分為差、一般、中等、良好、優(yōu)秀五個(gè)等級(jí)，即得到評(píng)價(jià)集為：V＝{v1＝差，v2＝一般，v3＝中等，v4＝良好，v5＝優(yōu)秀}；

步驟5中，所述梯形云模型參數(shù)的計(jì)算過程如下：

根據(jù)配電網(wǎng)指標(biāo)值的分布特性將基礎(chǔ)指標(biāo)分為三類：正向指標(biāo)、負(fù)向指標(biāo)、中間型指標(biāo)；分析各類等級(jí)數(shù)據(jù)和各個(gè)指標(biāo)的理想值可得到對(duì)應(yīng)狀態(tài)的梯形云隸屬函數(shù)，其中正向指標(biāo)的‘差’等級(jí)、負(fù)向指標(biāo)的‘優(yōu)秀’等級(jí)采用右半梯形云模型描述；正向指標(biāo)的‘優(yōu)秀’和負(fù)向指標(biāo)的‘差’等級(jí)采用左半梯形云模型描述；通過對(duì)配電網(wǎng)指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和指標(biāo)理想值的分析得到各個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)對(duì)應(yīng)的云模型參數(shù)，梯形云模型參數(shù)的統(tǒng)計(jì)公式如下：

Ex j = X j ‾ = 1 m Σ i = 1 m x i j - - - ( 4 ) ]]>

He j = S j 2 - En j 2 - - - ( 5 ) ]]>

En j = π 2 × 1 m Σ i = 1 m | x i j - X j ‾ | - - - ( 6 ) ]]>

S j 2 = 1 m - 1 Σ i = 1 m ( x i j - X j ‾ ) 2 - - - ( 7 ) ]]>

其中Exj為指標(biāo)j的統(tǒng)計(jì)平均值，m指標(biāo)數(shù)據(jù)采集的組數(shù)，xij為指標(biāo)采集數(shù)據(jù)；

梯形云模型計(jì)算隸屬度過程如下：

梯形云用期望區(qū)間[Ex1,Ex2]、熵En和超熵He表示整體定量特性，可以用這4個(gè)數(shù)字特征構(gòu)成的四元組(Ex1,Ex2,En,He)描述梯形云。其中Ex1≤Ex2，當(dāng)Ex1＝Ex2時(shí)梯形云特殊化為正態(tài)云；用梯形云模型參數(shù)(Ex1,Ex2,En,He)來描述各個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)中的指標(biāo)值隸屬情況分布，其梯形云模型具體算法如下：

Step1：判斷指標(biāo)值x，如果x屬于[Ex1,Ex2]，則隸屬度μ＝1；如果x<Ex1，則Ex＝Ex1；如果x>Ex2，則Ex＝Ex2；

Step2：計(jì)算隸屬度；

μ = exp ( - ( x - E x ) 2 2 ( E n ` ) 2 ) - - - ( 8 ) ]]>

式中En、是以En為期望、He為標(biāo)準(zhǔn)差生成的一個(gè)正態(tài)隨機(jī)數(shù)，x為配電網(wǎng)指標(biāo)數(shù)據(jù)；

步驟6)中所述的詳細(xì)過程如下：

在模糊綜合評(píng)價(jià)的框架上將模糊綜合評(píng)價(jià)中的隸屬度函數(shù)用梯形云模型來代替，即將模糊綜合評(píng)價(jià)中隸屬度矩陣用梯形云模型的隸屬度代替，然后利用此框架進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，具體步驟如下：

Step1：確定評(píng)價(jià)指標(biāo)集；設(shè)第一層指標(biāo)有m個(gè)指標(biāo)，記為U＝{u1,u2,…,um}，根據(jù)歸屬關(guān)系分成k個(gè)子集，則U＝{U1,U2,…,Uk}；

Step2：建立評(píng)價(jià)等級(jí)集；評(píng)價(jià)等級(jí)集是評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集合，設(shè)有l(wèi)個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，即評(píng)價(jià)集V＝{v1，v2,…,vl}，本專利中V＝{v1＝差，v2＝一般，v3＝中等，v4＝良好，v5＝優(yōu)秀}；

Step3：確定指標(biāo)權(quán)重。利用步驟2中提出的合作博弈法和變權(quán)理論相結(jié)合的方法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重；計(jì)算第一層指標(biāo)的權(quán)重，得到k權(quán)重向量其中i＝1，2，3，…，k；

Step4：確定隸屬度矩陣；根據(jù)配電網(wǎng)指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)和云模型參數(shù)的統(tǒng)計(jì)算法，計(jì)算得到各指標(biāo)對(duì)應(yīng)等級(jí)的梯形云模型參數(shù)，并根據(jù)梯形云發(fā)生器算法計(jì)算得到各個(gè)等級(jí)的隸屬度，構(gòu)成隸屬度矩陣Ri；

Step5：計(jì)算評(píng)估向量；

B i = w i R i = [ b i 1 , b i 2 , ... , b i m ] , i = 1 , 2 , ... , k - - - ( 9 ) ]]>

Step6：計(jì)算綜合評(píng)估向量；第二層指標(biāo)權(quán)重向量w＝[w1,w2,…,wk]，U的隸屬度矩陣R＝[B1,B2,…,Bk]，最終的評(píng)估向量為：

B＝wR＝[b1,b2,…,bl] (10)

其中，l為評(píng)價(jià)集的等級(jí)數(shù)，即專利中l(wèi)＝5；

最后依次類推計(jì)算出多層指標(biāo)的評(píng)估向量，然后利用隸屬度最大原則確定評(píng)價(jià)結(jié)果；分析評(píng)價(jià)結(jié)果從頂層追溯至基礎(chǔ)指標(biāo)層，根據(jù)基礎(chǔ)指標(biāo)的來源對(duì)現(xiàn)有配電網(wǎng)的規(guī)劃方案和配電網(wǎng)運(yùn)行情況進(jìn)行比較，進(jìn)一步指導(dǎo)配電網(wǎng)的規(guī)劃建設(shè)。