[發明專利]一種配電網電纜運行狀態評價方法及系統有效
| 申請號: | 201811459318.0 | 申請日: | 2018-11-30 |
| 公開(公告)號: | CN109598435B | 公開(公告)日: | 2021-08-13 |
| 發明(設計)人: | 鄧軍波;李嘉明;劉健;趙艾萱;徐龍;陳曦;張冠軍;張志華 | 申請(專利權)人: | 西安交通大學;國家電網有限公司;國網陜西省電力公司電力科學研究院 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06N7/02;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 西安通大專利代理有限責任公司 61200 | 代理人: | 徐文權 |
| 地址: | 710049 陜*** | 國省代碼: | 陜西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 配電網 電纜 運行 狀態 評價 方法 系統 | ||
本發明公開了一種配電網電纜運行狀態評價方法及系統,包括:采集獲取待評價區域配電網運行電纜的臺賬統計信息;確定狀態評價的影響因素集U;設定判斷集V;計算電纜的故障發生概率,獲得各影響因素下的電纜故障概率以及各影響因素作用下的電纜故障與正常運行的條件概率;基于信息熵理論計算影響因素集U中的各影響因素對電纜故障的影響程度以及各影響因素自身的變化程度,獲得權重集A;建立隸屬度函數μ(x),獲得判斷矩陣R;量化得到評價集D與判斷集V之間的對應關系并作出狀態評價。本發明的權重計算僅由客觀的故障信息統計數據決定,可避免人為對各因素進行判斷的干擾,可使影響因素權重的客觀性提升。
技術領域
本發明屬于電力系統自動化以及高電壓與絕緣技術領域,涉及一種配電網電纜線路運行狀態評價方法,特別涉及一種配電網電纜運行狀態評價方法及系統。
背景技術
根據全國供電可靠性分析,2009年10kV配電系統中電纜長度為22萬公里,2016年10kV系統中電纜總長增長到59.46萬公里,同比增長170%。與傳統架空線相比,電纜線路由于供電安全可靠、改善城市美觀度及節約城市空間資源等優點得以廣泛應用。因此電纜線路上的故障會影響用戶的供電可靠性,造成巨大經濟損失。10kV配電網電纜數量多、分布廣,且敷設環境含溝道、直埋等多種方式,運行維護的難度加大。為提高配電網電纜的供電可靠性及加強運行狀態監測,有必要對配電網電纜運行狀態進行評價判斷。
模糊數學理論可以恰當表征評價屬性與評價結果間的模糊關系,眾多學者進行了模糊綜合評價模型在電力系統資產管理中應用的研究。張琦、商云龍和國連玉等人應用模糊數學理論,對XLPE電纜絕緣狀態、配電網運行方式決策目標以及對高壓斷路器的運行狀態進行綜合評估。模糊綜合評價中,評價因素權重決定各因素的相對重要程度,傳統方法為層次分析法(AHP),即基于1~9標度法構造互反的判斷矩陣來計算權數,其結果可進行一致性檢驗。但是判斷矩陣的構建必然具有主觀性,并且一致性的檢驗標準是根據經驗值確定,這樣導致最終的評價結果缺乏客觀性,受人為的主觀影響過大。雖然楊志超、羅毅等人對權重的計算進行改進,然而AHP法中判斷矩陣的構建無法避免人為主觀因素的干擾,各評價因素對評價結果的影響程度缺乏客觀性,故導致評價結果具有過強的主觀性。
綜上所述,模糊評價的優點在于能夠同時考慮眾多因素對于目標事件的影響,并且確定得到每一因素與事件之間的模糊關系,從而對目標事件進行綜合評價。但是,建立模糊關系的表征極大程度受各因素權重的影響。目前,傳統的模糊評價采用AHP法計算各影響因素的影響程度,但是通過1-9標度法計算時,人為的主觀判斷會導致結果的誤差過大。雖然眾多學者對權重的計算過程進行了修正,但仍然無法完全避免人為對各因素進行判斷的干擾。
發明內容
本發明的目的在于提供一種配電網電纜運行狀態評價方法及系統,以解決上述存在的技術問題。本發明通過實際客觀的電纜統計信息,計算電纜故障的發生概率與各因素影響下故障的條件概率;應用信息熵的基礎熵計算得到各影響因素對電纜故障的影響程度;本發明的評價方法中的權重計算方法完全排除了人為判斷的影響,僅由客觀的故障信息統計數據決定,可完全避免人為對各因素進行判斷的干擾,可使影響因素權重的客觀性提升,能夠很大程度上減小模糊評價結果的誤差。
為達到上述目的,本發明采用以下技術方案:
一種配電網電纜運行狀態評價方法,具體步驟包括:
步驟1,采集獲取待評價區域配電網運行電纜的臺賬統計信息;根據獲得的臺賬統計信息確定狀態評價的影響因素集U;
步驟2,根據步驟1獲得的臺賬統計信息計算待評價區域內的電纜的故障發生概率,獲得步驟1確定的影響因素集U中的各影響因素下的電纜故障概率以及各影響因素作用下的電纜故障與正常運行的條件概率;
步驟3,將步驟2計算獲得的故障概率和條件概率作為基礎數據,基于信息熵理論計算步驟1中的影響因素集U中的各影響因素對電纜故障的影響程度以及各影響因素自身的變化程度,獲得影響因素集U中的各影響因素的權重組成的權重集A;
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