[發明專利]一種面向全電力船舶電力系統彈性的綜合評價方法在審
| 申請號: | 202110485200.0 | 申請日: | 2021-04-30 |
| 公開(公告)號: | CN113139737A | 公開(公告)日: | 2021-07-20 |
| 發明(設計)人: | 文書禮;林安妮;朱淼;龔麗琴;袁雨晨;徐莉婷 | 申請(專利權)人: | 上海交通大學;上海齊耀螺桿機械有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q50/06;G06F30/15;G06F30/20;G06N7/02 |
| 代理公司: | 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236 | 代理人: | 胡晶 |
| 地址: | 200240 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 面向 電力 船舶 電力系統 彈性 綜合 評價 方法 | ||
1.一種面向全電力船舶電力系統彈性的綜合評價方法,其特征在于,包括:
步驟S1:根據影響船舶電力系統彈性的關鍵因素,綜合考慮全電力船舶電力系統運行特點,建立全電力船舶彈性評價指標體系,全電力船舶彈性評價指標體系利用模糊綜合評價法得到模糊評價矩陣;
步驟S2:根據專家打分和評估意見構造兩兩判斷矩陣,兩兩判斷矩陣利用層次分析法得到準確層和指標層的權重;
步驟S3:將評價矩陣和權重向量進行模糊綜合,得到全電力船舶的彈性評價結果;
步驟S4:根據全電力船舶的彈性評價結果,根據最大隸屬度原則確定全電力船舶彈性的評價等級,為全電力船舶的運行與故障恢復決策提供參考。
2.根據權利要求1所述的面向全電力船舶電力系統彈性的綜合評價方法,其特征在于,所述步驟S1包括:
步驟S1.1:針對全電力船舶電力系統彈性評價問題,建立從高到低依次包括目標層、準則層和指標層的遞階層次結構模型;
步驟S1.2:基于遞階層次結構模型,針對影響全電力船舶電力系統彈性的關鍵因素確定模糊評價指標集;
步驟S1.3:根據模糊評價指標集構建模糊評價矩陣。
3.根據權利要求2所述的面向全電力船舶電力系統彈性的綜合評價方法,其特征在于,所述步驟S1.1包括:
所述目標層是全電力船舶彈性綜合評價結果;
所述準則層包括堅強性、安全性、自愈性、環境友好性和人員素質;
所述指標層包括反映全電力船舶彈性評價的各種影響因素的指標層指標,包括網絡連通性、設備健康性、設備冗余性、發電充裕性、船舶機能性、船舶生存性、人身安全性、自愈速度、自愈恢復率、污染物排放、能源效率、船員能力和組織管理能力。
4.根據權利要求2所述的面向全電力船舶電力系統彈性的綜合評價方法,其特征在于,所述步驟S1.2包括:所述模糊評價指標集包括隸屬度函數和規劃等級集;
所述隸屬度函數包括:對于定量指標,確定各指標的隸屬度函數,其中逆指標,采用標準值對比實際值的改造方法將逆指標轉變為正指標,隸屬度函數值范圍在預設范圍內;
所述規劃等級集包括:對于定性指標,將評價等級劃分為預設個等級,獲得評價等級集,根據評價等級集獲得評價等級集的隸屬向量。
5.根據權利要求1所述的面向全電力船舶電力系統彈性的綜合評價方法,其特征在于,所述步驟S2包括:
步驟S2.1:基于遞階層次結構模型,從目標層、準則層和指標層依次以上一層元素為依據,對下一層中與上一層相關的元素進行兩兩比較,采用1-9標度法衡量元素間的相對重要性程度,建立準則層對目標層的判斷矩陣以及指標層對準則層的判斷矩陣;
步驟S2.2:基于判斷矩陣計算指標一致性,當指標一致性小于預設值時,則判斷矩陣具有滿意的一致性;當指標一致性大于等于預設值時,則調整判斷矩陣內的元素,重復執行步驟S2.2,直至判斷矩陣具有滿足的一致性;
其中,n表示判斷矩陣的階數;λmax表示判斷矩陣的最大特征值;RI表示同階一致性指標;
步驟S2.3:判斷矩陣通過一致性檢驗后,計算出各層元素與各層相關的緊鄰的上層元素之間的相對權重。
6.根據權利要求5所述的面向全電力船舶電力系統彈性的綜合評價方法,其特征在于,所述步驟S2.3中計算出與當前層相關的緊鄰的下層元素之間的相對權重包括:計算出判斷矩陣的最大特征跟及其相應的特征向量。
7.根據權利要求1所述的面向全電力船舶電力系統彈性的綜合評價方法,其特征在于,所述步驟S3包括:
步驟S3.1:根據評價矩陣和權重向量進行模糊合成,得到模糊評價模型;
AB=WB*RB
AS=WS*RS
AC=WC*RC
AE=WE*RE
AQ=WQ*RQ
其中,AB,AS,Ac,AE,AQ分別表示準則層各因素的綜合評價結果向量;WB,WS,Wc,WE,WQ分別表示準則層各指標因素集的權重向量;RB,RS,RC,RE,RQ分別表示準則層各元素的模糊綜合評價矩陣;
步驟S3.2:對計算得到的AB,AS,Ac,AE,AQ,組合形成一級指標的模糊綜合評價矩陣R;
步驟S3.3:將權重向量W與模糊評價矩陣R模糊合成為綜合評價結果向量A;
A=W*R。
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