[发明专利]一种典型环境下智能电能表可靠性指标的量化方法

权利要求书

1.一种典型环境下智能电能表可靠性指标的量化方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：根据典型环境的地域特征，采用层次分析法建立由一级指标和二级指标构成的多层次指标体系，并执行步骤二；

步骤二：利用德尔菲法确定评价指标的重要性排序表，形成初始矩阵D(x_ij)，并执行步骤三，其中i＝1,2,…,k；j＝1,2,…,n；k表示样本的数量；n为评价指标的数量；

步骤三：根据结构熵函数λ(x_ij)＝-λp_i(x_ij)lnp_i(x_ij)，得到转化的隶属函数

b_ij＝ln(m-x_ij)/ln(m-1)，并计算隶属矩阵b_ij，

其中m为转换参数量，m＝n+2；令λ＝1/ln(m-1)，令p_i(x_ij)＝(m-x_ij)/(m-1)，令b_ij＝1-λ(x_ij)/(m-x_ij)/(m-1)；

步骤四：得到平均认识度bj，并执行步骤五；

步骤五：得到认识盲度Qj，然后执行步骤六；

步骤六：得到每一个指标的总体认识度x_j，然后执行步骤七；

步骤七：进行归一化处理并得到各指标权重集W＝{α₁,α₂,…,α_n}；

步骤八：重复步骤二至步骤七，分别计算一级指标以及对应二级指标的权重值，直至完成所有指标权重的计算；

步骤九：根据一级指标权重以及对应的二级指标权重，计算二级指标的综合权重，完成典型环境下智能电能表可靠性指标的量化过程。

2.根据权利要求1所述的一种典型环境下智能电能表可靠性指标的量化方法，其特征在于所述平均认识度bj如下：

b_j＝(b_1j+b_2j+…+b_kj)/k (1-1)。

3.根据权利要求1所述的一种典型环境下智能电能表可靠性指标的量化方法，其特征在于所述认识盲度Qj如下：

Q_j＝|{[max(b_1j,b_2j,…,b_kj)-b_j]+[min(b_1j,b_2j,…,b_kj)-b_j]}/2| (1-2)。

4.根据权利要求1所述的一种典型环境下智能电能表可靠性指标的量化方法，其特征在于所述每一个指标的总体认识度x_j如下：

x_j＝b_j(1-Q_j) (1-3)。

5.根据权利要求1所述的一种典型环境下智能电能表可靠性指标的量化方法，其特征在于所述各指标权重集W＝{α₁,α₂,…,α_n}如下：

6.根据权利要求1所述的一种典型环境下智能电能表可靠性指标的量化方法，其特征在于：所述一级指标为地区环境指标。

7.根据权利要求1所述的一种典型环境下智能电能表可靠性指标的量化方法，其特征在于：所述二级指标为各典型地区的气压指标、光照指标、pH值指标、湿度指标和温度指标。