[發(fā)明專利]一種基于改進熵值法的絕緣子狀態(tài)模糊評估方法

有效

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• 申請日: 2018-12-17
• 公開（公告）號: CN109711687B
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陸佳政;彭永晶;方針;李波;蔣正龍;胡建平;吳偉
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)湖南省電力有限公司;國網(wǎng)湖南省電力有限公司防災減災中心;國家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京旭路知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11567
• 代理人: 董媛;王瑩

本發(fā)明屬于絕緣子狀態(tài)綜合評估技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于改進熵值法的絕緣子狀態(tài)模糊評估方法。該方法包括如下步驟：S1、建立絕緣子狀態(tài)模糊評價指標層，根據(jù)絕緣子歷史運行數(shù)據(jù)及其所處環(huán)境因素的影響，定義對絕緣子狀態(tài)的評價等級；S2、將絕緣子狀態(tài)模糊評價指標層中各項指標的權(quán)重進行歸一化；S3、利用改進熵值法對歸一化后的各項指標進行變權(quán)，得到歸一化后的各項指標的權(quán)系數(shù)矩陣；S4、通過權(quán)系數(shù)矩陣得到模糊評判集，根據(jù)模糊評判集，利用加權(quán)平均原則，得到絕緣子狀態(tài)對應的評價值和評價等級。該方法克服現(xiàn)有評估方法單一問題，考慮絕緣子歷史運行數(shù)據(jù)及其所處環(huán)境因素等影響，解決線路絕緣子安全狀態(tài)綜合評估問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于絕緣子狀態(tài)綜合評估技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于改進熵值法的絕緣子狀態(tài)模糊評估方法。

背景技術(shù)

隨著我國經(jīng)濟不斷發(fā)展，電力建設(shè)日趨完善，超高壓電網(wǎng)已成為各省公司的骨干網(wǎng)絡(luò)，超高壓輸電線路具有電壓等級高、輸送容量大、跨越距離遠、穿越地形復雜等特點，且工業(yè)污染與雷電、覆冰等微地形微氣象易導致絕緣子閃絡(luò)，引起線路跳閘，甚至造成事故停運，嚴重影響電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。因而對絕緣子狀態(tài)進行安全評估對于電網(wǎng)運行尤為重要。

近年來，對于絕緣子狀態(tài)安全評估主要是通過現(xiàn)場紅外監(jiān)測、軟件仿真及相關(guān)電氣試驗如老化實驗等進行實現(xiàn)，但存在方法單一，很少考慮絕緣子所處環(huán)境因素，沒有形成系統(tǒng)性的評估方式，易造成評估誤差，影響對絕緣子運行狀態(tài)的判斷。

發(fā)明內(nèi)容

(一)要解決的技術(shù)問題

針對現(xiàn)有存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于改進熵值法的絕緣子狀態(tài)模糊評估方法，該方法克服現(xiàn)有評估方法單一問題，考慮絕緣子歷史運行數(shù)據(jù)及其所處環(huán)境因素等影響，提供一種適用于各電壓等級的絕緣子狀態(tài)評估方法，解決線路絕緣子安全狀態(tài)綜合評估問題。

(二)技術(shù)方案

為了達到上述目的，本發(fā)明采用的主要技術(shù)方案包括：

一種基于改進熵值法的絕緣子狀態(tài)模糊評估方法，包括如下步驟：

S1、建立絕緣子狀態(tài)模糊評價指標層，即選擇兩個項目層，然后建立每個所述項目層的指標層；所述兩個項目層為固有因素和環(huán)境參數(shù)；

根據(jù)絕緣子歷史運行數(shù)據(jù)及其所處環(huán)境因素的影響，定義對絕緣子狀態(tài)的評價等級；

S2、將絕緣子狀態(tài)模糊評價指標層中各項指標的權(quán)重進行歸一化；

S3、利用改進熵值法對歸一化后的各項指標進行變權(quán)，得到歸一化后的各項指標的權(quán)系數(shù)矩陣；

S4、通過權(quán)系數(shù)矩陣得到模糊評判集，根據(jù)模糊評判集，利用加權(quán)平均原則，得到絕緣子狀態(tài)對應的評價值和評價等級。

進一步地，固有因素的指標層包括閃絡(luò)次數(shù)和運行年限；

環(huán)境參數(shù)的指標層包括溫度、濕度和氣候條件。

進一步地，在所述步驟S1中，評價等級采用4級制能，將絕緣子的狀態(tài)情況分為“危險”、“合格”、“良好”和“優(yōu)異”。

進一步地，所述步驟S2中，對各項指標中越小越優(yōu)型指標的歸一化處理方法為：x_i＝(C₀₁-C_i)/(C₀₁-C₀)，i＝1,2,...,m；

對各項指標中對越大越優(yōu)型指標的歸一化處理方法為：

x_i＝(C_i-C₀₁)/(C₀-C₀₁)，i＝1,2,...,m；