[發明專利]一種考慮指標質量影響權重的電能質量綜合評估方法在審
| 申請號: | 201811258364.4 | 申請日: | 2018-10-26 |
| 公開(公告)號: | CN109447459A | 公開(公告)日: | 2019-03-08 |
| 發明(設計)人: | 吳傳來;譚顯軍;馮超;王大剛;黃林明;任黎明;鄭洪芳 | 申請(專利權)人: | 國網四川省電力公司達州供電公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220 | 代理人: | 劉沙粒 |
| 地址: | 635000 四川*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 權重 電能質量指標 質量影響 綜合評估 修正量 層次分析法 隸屬度函數 函數模型 判斷矩陣 證據理論 綜合水平 量綱 相符 規范化 評估 統一 | ||
本發明公開了一種考慮指標質量影響權重的電能質量綜合評估方法,將各電能質量指標以統一量綱規范化,運用D?S證據理論確定層次分析法的判斷矩陣元素,然后得到各電能質量指標的權重值;確定權重值后,考慮各電能質量指標對權重的影響,建立以電能質量指標隸屬度函數值對電能質量指標權重修正量的函數模型;結合權重值和權重修正量,確定各電能質量指標最終的權重大小,然后通過最終的權重大小對電能質量進行評估。本發明能很好地解決不同對象和評價方案的要求,與電能質量實際綜合水平相符。
技術領域
本發明涉及電力領域,具體涉及一種考慮指標質量影響權重的電能質量綜合評估方法。
背景技術
電能質量綜合評估方法,目前,主要包括基于概率統計與矢量代數的方法、模糊理論的綜合評價方法、基于層次分析法及模糊數學的方法等。這些評價方法討論的核心是如何科學地將已量化的電能質量指標從多維向一維進行加權歸并的問題。運用層次分析法(Analytic Hierarchy Process簡稱AHP)進行加權歸并各指標能較好地給出綜合評估,但鑒于實際電網,如存在個別電能質量指標嚴重惡化,而其他指標都非常好,若簡單地采用層次分析法去加權計算各指標,則可能會誤判為合格。可以看出以恒定權重的加權得出的綜合評估結果是存在不足的。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是現有的以恒定權重的加權的綜合評估方法在實際使用時會出現誤差,影響使用,目的在于提供一種考慮指標質量影響權重的電能質量綜合評估方法,解決電能質量綜合評估的問題。
本發明通過下述技術方案實現:
一種考慮指標質量影響權重的電能質量綜合評估方法,包括采用模糊數學中的模糊隸屬度方法將各電能質量指標以統一量綱規范化,運用D-S證據理論確定層次分析法的判斷矩陣元素,然后計算各指標的主觀權重。在確定主觀權重后,考慮各指標質量對權重的影響,建立以指標隸屬度函數值對指標主觀權重修正量的函數模型,最后結合反映決策者對各指標偏愛性的主觀權重和各指標對權重的修正量確定各指標最終的權重大小。該評估方法通過對不同的評估對象和方案確定指標質量對權重的影響模型,能很好地解決不同對象和方案的特殊要求。
進一步的,電能質量評估指標體系,主要包括電壓質量、頻率質量和供電可靠性三方面。電壓質量又可分為穩態電壓質量和暫態電壓質量兩部分:穩態電壓質量包括電壓偏差、電壓波動和閃變、電壓波形畸變以及三相電壓不平衡度等方面;暫態電壓質量包括暫降、暫升、瞬時間斷、暫時過電壓和瞬態過電壓、脈沖等方面。目前國家頒布的標準共有6項,包括電壓偏差(GB/T 12325-2008)、頻率偏差(GB/T15945-2008)、三相電壓不平衡度(GB/T15543-2008)、電壓波動和閃變(GB/T 12326-2008)、諧波(GB/T14549-93)以及暫時過電壓和瞬態過電壓(GB/T 18481-2001)。另外,解決用戶投訴等服務類指標也是電能質量綜合評估要考慮的范圍。由于各參與電能質量評估的指標具有不同的含義和描述方法,因而對指標的定性描述必須通過標量化手段轉換為規范化的定量數據,對于已量化的指標由于其量綱的差別也需要進行規范化后才能進行綜合比較。為了達到各指標采用統一的量綱描述,可采用模糊數學中模糊隸屬度方法,模糊數學對無法精確觀測或難以進行明確區分的數據具有很強的處理能力。采用模糊隸屬度方法核心是隸屬度函數的確定。
進一步的,運用D-S證據理論確定AHP判斷矩陣元素根據專家對電能質量指標體系的同一層次上u個元素的相對重要性進行兩兩比較,用判斷矩陣元素Bij表示指標Ii相對于指標Ij的重要程度(i,j=1,2,…,u;u為該層次上的參評元素的個數)。
進一步的,綜合評估的目標是得到最底層元素各指標對于最高層(目標層)相對重要性的權值,確定某層所有因素對于總目標相對重要性的排序權值過程,稱為層次總排序。如目標層Z下面一級的A層含m個因素A1,A2,…,Am,其對總目標Z的排序為a1,a2,…,am,A層下一級B層n個因素對上一層A中的因素Aj的層次排序為b1j,b2j,…,bnj(j=1,2,…,m),B層的層次總排序。
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