[發(fā)明專利]一種基于告警大數(shù)據(jù)信息的電力設(shè)備狀態(tài)評估方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910876150.1
• 申請日: 2019-09-17
• 公開（公告）號: CN110619467B
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 段翔兮;黃琦;陳哲
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06F16/2458;G06N7/02
• 代理公司: 成都行之專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51220
• 代理人: 溫利平

1.一種基于告警大數(shù)據(jù)信息的電力設(shè)備狀態(tài)評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)、基于告警大數(shù)據(jù)信息評估電力設(shè)備狀態(tài)的影響因素集；

利用告警信息、頻發(fā)信息、長時未復(fù)歸信息、抖動信息和投運時間5種告警大數(shù)據(jù)信息建立評估電力設(shè)備狀態(tài)的影響因素集；

其中，告警信息中又建立6個維度，分別為：事故、異常、越限、變位、告知和其它；

(2)、計算各影響因素的權(quán)重；

(2.1)、構(gòu)造判斷矩陣Z；

利用1-9標(biāo)度法，構(gòu)造各影響因素的判斷矩陣Z，Z＝[z_ij]_5×5，其中，z_ij表示第i個與第j個影響因素的相對重要性，i,j∈[1,5]；

(2.2)、利用和積法求取判斷矩陣Z的權(quán)重集W；

(2.2.1)、將判斷矩陣Z的每一元素按列作歸一化處理；

(2.2.2)、將歸一化處理后的的元素按行相加，得到每一行的權(quán)重量W_i；

(2.2.3)、對W_i進行歸一化處理；

(2.2.4)、將歸一化處理后的組成權(quán)重集

(3)、一致性檢驗；

(3.1)、計算判斷矩陣Z的最大特征根λ_max；

(3.2)、計算判斷矩陣一致性指標(biāo)CI；

(3.3)、計算隨機一致性比率CR；

其中，RI為引入的平均隨機一致性指標(biāo)；

(3.4)、判斷隨機一致性比率CR是否小于預(yù)設(shè)閾值，如果小于，則進入步驟(4)、否則，返回步驟(2)；

(4)、模糊綜合評估

(4.1)、設(shè)置評價因素集，包括：正常狀態(tài)、一般狀態(tài)、嚴(yán)重狀態(tài)和危急狀態(tài)，同時設(shè)置四種評價因素的相對得分，以及四種評價因素的隸屬度函數(shù)；

(4.2)、利用層次分析法計算每個影響因素的評分；

(4.2.1)、計算告警信息的評分；

B_告＝100+B₁

其中，n_i表示告知、越限、異常、事故、變位和其他發(fā)生的次數(shù)，b_i表示發(fā)生n_i時的對應(yīng)評分；

(4.2.2)、計算頻發(fā)信息的評分；

B_頻＝100+B₂

B₂＝w_i*b_i

其中，權(quán)重系系數(shù)N表示頻發(fā)信息總個數(shù)，n_i表示第i個頻發(fā)信息發(fā)生的次數(shù)；權(quán)重系數(shù)t_i表示第i個頻發(fā)信息的持續(xù)時長；

(4.2.3)、計算長時未復(fù)歸信息的評分；

B_長＝100+B₃

B₃＝w_i*b_i

其中，權(quán)重系數(shù)N表示長時未復(fù)歸信息總個數(shù)，n_i表示第i個長時未復(fù)歸信息發(fā)生的次數(shù)；權(quán)重系數(shù)t_i表示第i個長時未復(fù)歸信息的持續(xù)時長；

(4.2.4)、計算抖動信息的評分；

設(shè)置采樣間隔的時間1s，抖動次數(shù)10次的信息為抖動信息；

B_抖＝100+w₁B_t≤0.4s+w₂B_{0.4s＜t≤0.6s}+w₃B_{0.6s＜t≤1s}

其中，n_i表示第i類抖動信息發(fā)生的次數(shù)，N_t≤0.4s表示采樣時長在t≤0.4s內(nèi)發(fā)生第i類抖動信息發(fā)生的次數(shù)，N表示采樣時長在t≤0.4s內(nèi)發(fā)生各類抖動信息發(fā)生的總次數(shù)，b_i表示發(fā)生n_i時的對應(yīng)評分；同理，計算出B_{0.4s＜t≤0.6s}和B_{0.6s＜t≤1s}；w₁、w₂、w₃表示對應(yīng)采樣時長時的權(quán)重系數(shù)；

(4.2.5)、計算投運時間的評分；

B_投＝100+B₅

其中，B₅為投運年限評分，其投運年限越久，分?jǐn)?shù)越小；

(4.3)、將每個影響因素的評分代入到各評價因素的隸屬度函數(shù)，計算出每個影響因素相對于單個評價因素的隸屬度；

(4.4)、根據(jù)隸屬度建立模糊關(guān)系矩陣R；

其中，r_ij表示第i個影響因素相對于第j 個評價因素的隸屬度；

(4.5)、計算模糊評價集B；

將權(quán)重集W與模糊關(guān)系矩陣R相乘，得到：

B＝W·R＝(b₁,b₂,b₃,b₄)

其中，如果則將模糊評價集B進行歸一化處理，即：

(4.6)、計算設(shè)備綜合評分

將模糊評價集B與設(shè)置的四種評價因素的相對得分相乘，得到設(shè)備的最終得分；

B·V＝(b₁,b₂,b₃,b₄)·[100,89,79,69]^T

＝100b₁+89b₂+79b₃+69b₄

(4.7)、根據(jù)設(shè)備的最終得分，與設(shè)置的四種評價因素的相對得分比較，如果設(shè)備的最終得分落入某一種評價因素的相對得分區(qū)間內(nèi)，則將該設(shè)備的最終狀態(tài)歸為該評價狀態(tài)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于告警大數(shù)據(jù)信息的電力設(shè)備狀態(tài)評估方法，其特征在于，所述判定矩陣Z具有如下性質(zhì)：

z_ii＝1；

z_ij＝1/z_ji；

z_ij＝z_ik/z_jk；

其中，i,j,k∈[1,5]。