[發明專利]基于直覺模糊組合賦權的電能質量數據處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202111072570.8
• 申請日: 2021-09-14
• 公開（公告）號: CN113779798A
• 公開（公告）日: 2021-12-10
• 發明（設計）人: 繆惠宇;史明明;劉建;費駿韜;袁曉冬;張宸宇;劉俊
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司電力科學研究院;國家電網有限公司;國網江蘇省電力有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F119/02
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 朱遠楓

1.基于直覺模糊組合賦權的電能質量數據處理方法，其特征在于，包括：

利用電源監測終端獲取選定電能質量監測點的各項電能質量評價指標數值；

依據直覺模糊層次分析法計算得到各項電能質量評價指標的主觀權重；依據熵權法計算得到各項電能質量評價指標的客觀權重；

依據主客觀函數規劃模型，計算得到主、客觀權重系數；

基于主、客觀權重及主、客觀權重系數，計算得到組合權重；

基于選定電能質量監測點的各項電能質量評價指標數值和組合權重，依據灰色聚類法，得到選定電能質量監測點的電能質量等級。

2.根據權利要求1所述的基于直覺模糊組合賦權的電能質量數據處理方法，其特征在于，所述依據直覺模糊層次分析法計算得到各項電能質量評價指標的主觀權重，包括：

收集指標之間相互影響的語言偏好評價，轉化為直覺模糊數；

基于直覺模糊數，計算直覺模糊判斷矩陣；

利用直覺模糊加權平均算子集成直覺模糊判斷矩陣的偏好值；

計算直覺模糊熵，構造未加權的超矩陣；

基于未加權的超矩陣和相對權重矩陣，計算得到加權超矩陣；

對加權超矩陣進行穩定處理，得到各指標的主觀權重。

3.根據權利要求1所述的基于直覺模糊組合賦權的電能質量數據處理方法，其特征在于，所述依據主客觀函數規劃模型，計算得到主、客觀權重系數，包括：

定義：某一方案i在指標j下的主觀加權屬性值為x_ijαw'_j，客觀加權屬性值為x_ijβw”_j，兩者差異為x_ijαw'_j-x_ijβw”_j；其中x_ij為方案i在指標j下的樣本數據，α是主觀權重系數；w'_j是指標j的主觀權重；β是客觀權重系數；w”_j是指標j的客觀權重；進一步定義主客觀信息的偏離程度為：

設置主客觀函數規劃模型Z：

s.t.α+β＝1(α,β≥0)

其中，m為方案的數量，n為指標的數量；

求解該模型得到主、客觀的組合系數α和β。

4.根據權利要求3所述的基于直覺模糊組合賦權的電能質量數據處理方法，其特征在于，所述組合權重的計算公式為：

w＝αw'+βw”

其中，w'為主觀權重向量，w”為客觀權重向量，α是主觀權重系數；β是客觀權重系數。

5.根據權利要求1所述的基于直覺模糊組合賦權的電能質量數據處理方法，其特征在于，所述依據灰色聚類法得到選定電能質量監測點的電能質量等級，包括：

依據電能質量等級劃分，將各項指標的等級界限相應劃分為灰類；

基于選定電能質量監測點的各項電能質量評價指標數值和組合權重，計算各灰類的綜合聚類系數；

選取各灰類的綜合聚類系數最大值所對應的灰類，作為選定電能質量監測點所屬的灰類，進而得到與灰類對應的電能質量等級。

6.根據權利要求5所述的基于直覺模糊組合賦權的電能質量數據處理方法，其特征在于，所述基于選定電能質量監測點的各項電能質量評價指標數值和組合權重，計算各灰類的綜合聚類系數，包括：

對于選定電能質量監測點i，其電能質量指標j的組合權重為w_j，其灰類k的綜合聚類系數為：

其中，為灰類可能度函數，k為灰類的編號，s為灰類的總數。

7.根據權利要求6所述的基于直覺模糊組合賦權的電能質量數據處理方法，其特征在于，還包括：

基于選定電能質量監測點所屬的電能質量等級和灰類分值，計算得到選定電能質量監測點的電能質量分值：

其中，f_i為電能質量分值，為灰類k的綜合聚類系數，c_k為灰類k的分值，k為灰類的編號，s為灰類的總數；

根據選定電能質量監測點的電能質量分值的高低，判斷系統綜合電能質量。