[發(fā)明專利]基于知識(shí)圖譜與FAHP的配電站健康評(píng)估方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110050547.2
• 申請(qǐng)日: 2021-01-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112800212B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-06-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 田鵬;宋士瞻;劉玉嬌;康文文;楊鳳文;燕重洋;李國(guó)亮;韓鋒;李森;王坤;張健;高輝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)山東省電力公司棗莊供電公司;國(guó)家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/34
• 分類號(hào): G06F16/34;G06F16/36;G06Q10/06;G06Q50/06;H02J13/00
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 祖之強(qiáng)

1.一種基于知識(shí)圖譜與FAHP的配電站健康評(píng)估方法，其特征在于：包括以下步驟：

獲取配電站運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立配電站知識(shí)圖譜；配電站知識(shí)圖譜的構(gòu)建，包括：

采用Python與Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)連接的方式，結(jié)合知識(shí)圖譜理論與技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入；

在模式層定義實(shí)體標(biāo)簽，分別創(chuàng)建配電站主體、設(shè)備、指標(biāo)、指標(biāo)值四類節(jié)點(diǎn)，通過(guò)知識(shí)抽取從配電站數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取各類標(biāo)簽信息，完成配電站預(yù)置知識(shí)圖譜的構(gòu)建，對(duì)于預(yù)置知識(shí)圖譜中的關(guān)系1進(jìn)行設(shè)定，得出不同情況下的主觀權(quán)重，包括：

根據(jù)配電站的具體情況，由氣候和設(shè)備使用年限對(duì)設(shè)備的影響，設(shè)定關(guān)系判斷條件，并利用層次分析法根據(jù)1-9標(biāo)度法得到各種情況下對(duì)應(yīng)設(shè)備及指標(biāo)的主觀權(quán)重，存入知識(shí)圖譜中；

基于配電站知識(shí)圖譜，設(shè)定設(shè)備及指標(biāo)的狀態(tài)特征，根據(jù)邏輯判斷得到在不同情況下設(shè)備及指標(biāo)的主觀權(quán)重；

由指標(biāo)的偏移程度構(gòu)建劣化度函數(shù)，得到指標(biāo)的動(dòng)態(tài)客觀權(quán)重；

采用組合賦權(quán)法得到同時(shí)包含主觀影響與客觀影響的組合權(quán)重，引入故障率，對(duì)組合權(quán)重優(yōu)化后得到基于知識(shí)圖譜的改進(jìn)組合權(quán)重；

根據(jù)構(gòu)建的隸屬度矩陣，結(jié)合改進(jìn)組合權(quán)重，進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)得到每層的評(píng)價(jià)矩陣，根據(jù)最大隸屬度原則得到評(píng)估分?jǐn)?shù)，根據(jù)評(píng)估分?jǐn)?shù)確定配電站的健康狀態(tài)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識(shí)圖譜與FAHP的配電站健康評(píng)估方法，其特征在于，構(gòu)建結(jié)合線性與指數(shù)表現(xiàn)形式的劣化度函數(shù)，包括：

當(dāng)偏離程度較小時(shí)選擇線性函數(shù)表示，當(dāng)偏離程度超過(guò)一定范圍時(shí)選擇變化幅度更大的指數(shù)函數(shù)表示，更加準(zhǔn)確的描述指標(biāo)偏移程度，后經(jīng)過(guò)歸一化處理得到設(shè)備及指標(biāo)的動(dòng)態(tài)客觀權(quán)重；

用如下公式來(lái)求得劣化度O'，并通過(guò)歸一化處理得到客觀權(quán)值O：

其中x是某指標(biāo)的測(cè)量值；x₀是指標(biāo)的初始值；x_min是指標(biāo)的最小邊界值；x_max是指標(biāo)的最大邊界值；a₁，b₁為線性系數(shù)；a₂是指數(shù)函數(shù)底數(shù)值。

3.如權(quán)利要求1所述的基于知識(shí)圖譜與FAHP的配電站健康評(píng)估方法，其特征在于：

采用組合賦權(quán)法得到同時(shí)包含主觀影響與客觀影響的組合權(quán)重，包括：

對(duì)當(dāng)前設(shè)備的狀態(tài)特征進(jìn)行邏輯判斷，根據(jù)知識(shí)圖譜中關(guān)系查詢對(duì)應(yīng)的主觀權(quán)重；

通過(guò)當(dāng)前指標(biāo)數(shù)據(jù)與初始值或閾值的偏離程度，得到能夠體現(xiàn)當(dāng)前劣化程度的客觀權(quán)重，每次健康評(píng)估時(shí)，根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)對(duì)客觀權(quán)重進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，并將此權(quán)重作為設(shè)備與指標(biāo)兩實(shí)體之間的關(guān)系，存入知識(shí)圖譜中；

利用組合賦權(quán)法，獲得結(jié)合主客觀影響因素的設(shè)備組合權(quán)重和指標(biāo)組合權(quán)重。

4.如權(quán)利要求3所述的基于知識(shí)圖譜與FAHP的配電站健康評(píng)估方法，其特征在于：

基于配電站數(shù)據(jù)庫(kù)中相關(guān)歷史信息，引入故障率得到修正權(quán)重，對(duì)設(shè)備組合權(quán)重和指標(biāo)組合權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化，得到基于知識(shí)圖譜的改進(jìn)設(shè)備組合權(quán)重和基于知識(shí)圖譜的改進(jìn)指標(biāo)組合權(quán)重。

5.如權(quán)利要求4所述的基于知識(shí)圖譜與FAHP的配電站健康評(píng)估方法，其特征在于：

針對(duì)相關(guān)指標(biāo)，對(duì)健康狀態(tài)進(jìn)行等級(jí)劃分，分別為健康、良好、一般、劣化和故障五個(gè)等級(jí)；

對(duì)于各指標(biāo)建立模糊隸屬度函數(shù)，將檢測(cè)值帶入函數(shù)得到符合度矩陣，結(jié)合改進(jìn)指標(biāo)組合權(quán)重進(jìn)行數(shù)乘運(yùn)算，得到設(shè)備層的評(píng)估矩陣；

將設(shè)備層的評(píng)估矩陣與改進(jìn)設(shè)備組合權(quán)重結(jié)合，得到配電站的模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣，再根據(jù)最大隸屬度原則，通過(guò)運(yùn)算得出評(píng)估分?jǐn)?shù)，依照評(píng)價(jià)集確定配電站的健康狀態(tài)。

6.如權(quán)利要求5所述的基于知識(shí)圖譜與FAHP的配電站健康評(píng)估方法，其特征在于：

將當(dāng)前配電站健康狀態(tài)所得分?jǐn)?shù)創(chuàng)立配電站、狀態(tài)、分?jǐn)?shù)值三元組，并在知識(shí)圖譜中顯示，每刷新一次，完成一次數(shù)據(jù)層的更新。