[发明专利]一种基于模糊综合评价的变电站设备状态的评估方法

说明书

本发明提供一种基于模糊综合评价的变电站设备状态的评估方法，该方法建立变电站设备状态评估的多指标评估模型，由设备层、一级指标层、二级指标层逐级递进，评估结果更加全面精确；基于线性加权组合法，对指标层的主、客观权重进行综合，减少了主观因素对评价结果的影响，使评估结果更加具有客观性；基于由半梯形和三角形组成的隶属函数，形状简单，计算方便，计算结果较为精确。

技术领域

本发明涉及电力工程领域的变电站设备状态评估方法领域，更具体地，涉及一种基于模糊综合评价的变电站设备状态的评估方法。

背景技术

随着变电站的不断发展，其采用的传感器、电子、信息、控制和软件技术构成了统一的应用平台。目前变电站除了原有的主系统控制、保护和监测功能外，还能提供更多的信息，如动态性能检测、系统老化和动态容量等。而变电站性能的提高对变电站的可靠性提供了更高的要求，维护方案也发生了巨大的改变。从维护成本的角度来考虑，计划维护和事后维护的工作量较大而且成效不显著，在线监测系统和状态信息管理系统确保了从计划维护过渡到下一阶段的状态检修。

层次分析法是构建层次分析结构，需要分解评价的指标，直到达到具体的评价指标层。首先根据查阅相关资料及专家意见对需要评价的指标进行两两比较确定成对比较矩阵，求取矩阵的最大特征值及对应的特征向量，经过归一化处理后得到评估变电站的综合评价系数。但由于层次分析法在评估过程中受主观因素影响较大，导致得出的结果缺少说服力，严重情况下甚至导致评估结果的错误。

熵权法是一种客观赋权方法，它充分利用原始数据提供的信息，在实践应用中是一种简单可行的方法。在数据矩阵中，某项指标值的差异程度越大，信息熵越小，则该指标的权重越大；反之，某项指标的差异程度越小，信息熵越大，则该指标的权重越小。但由于客观权重法的原始数据来源于各指标的实际数据，切断指标权重主观性的来源，使权重具有绝对的客观性，计算出来的结果可能与实际情况相差较大。

为了解决上述问题，权重的确定应该是评价指标客观信息与评价者主观判断的综合反映，把各评价指标的主客观权重进行综合，才能正确地反映出各指标的实际权重。在实践中，人们往往采用线性加权组合法来确定评价指标的权重，针对实际情况选取合适的偏好系数，应用线性加权组合公式，计算最终评价指标权重。

发明内容

本发明提供一种基于模糊综合评价的变电站设备状态的评估方法，该方法基于由半梯形和三角形组成的隶属函数，形状简单，计算方便，计算结果较为精确。

为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：

一种基于模糊综合评价的变电站设备状态的评估方法，包括以下步骤：

S1：选取用于评估变电站的设备层及设备层下的一级指标和二级指标，其中设备层包括变压器、断路器、隔离开关和互感器；

S2：建立变电站评估状态集V，V＝{v₁,v₂,v₃,v₄}，其中v₁,v₂,v₃,v₄分别代表评估状态为正常状态、注意状态、异常状态、严重状态；

S3：构建各一级指标相对于设备层和各二级指标相对于一级指标的成对比较矩阵，计算成对比较矩阵的最大特征值和对应的特征向量，进行归一化得到主观权重值α_j，对所得到的权重值进行一致性检验；

S4：对各个指标数据进行标准化处理，求解各个指标的信息熵，通过信息熵确定各个指标的客观权重值β_j；

S5：采用线性加权组合法把各指标的主、客观权重进行综合，得到最终评价权重值；