[发明专利]基于逆向云组合权重及模糊贴近度的变压器状态评估方法

说明书

一种基于逆向云组合权重及模糊贴近度的变压器状态评估方法，包括步骤：根据相关行业标准建立变压器状态评估指标体系，并确定变压器状态指标的等级划分范围，变压器状态指标的等级划分为正常、一般、注意、异常、严重，每个等级对应一个分数期望值；输入待评估变压器的各指标数据，确定各指标的主客观权重，生成逆向云组合权重，并与指标数据结合得到各指标的赋权综合云模型。基于模糊贴近度的概念，计算赋权综合云模型与各等级正态云模型的相似度，并由赋分期望法计算出变压器状态评估得分；根据变压器状态评估得分从建立变压器状态评估指标体系中选择与分数期望值对应的变压器状态指标等级，将选择的变压器状态指标划等级作为评估结果。

技术领域：

本申请涉及变压器状态评估技术领域，特别涉及一种基于逆向云组合权重及模糊贴近度的变压器状态评估方法。

背景技术：

电力变压器是整个电力系统中电能传输和转换的核心设备，具有结构复杂、状态指标繁多、状态信息随机性强的特点，其安全可靠运行对保障电力系统运行稳定性意义重大。据统计，电力系统实际运行中有较大比例的停电事故是由变压器故障导致，因此，对变压器进行状态检修具有十分重要的意义，而实现状态检修的关键是对变压器进行有效的状态评估。

目前，针对变压器状态评估的研究通常将评价指标与指标的权重看作确定量，然而在工程实际中，会有大量不确定因素会对评价指标的数值及其权重产生影响，使之成为不确定量，进而对评估结果产生干扰。

发明内容：

有鉴于此，有必要提供一种评价结果可靠性更高、数据容错率更高的基于逆向云组合权重及模糊贴近度的变压器状态评估方法。

一种基于逆向云组合权重及模糊贴近度的变压器状态评估方法，包括以下步骤：

步骤A：根据相关行业标准建立变压器状态评估指标体系，并确定变压器状态指标等级划分范围，变压器状态指标的等级划分为正常、一般、注意、异常、严重五个等级，每个等级对应一个分数期望值；

步骤B：输入待评估变压器的各指标数据，确定各指标的主客观权重，生成逆向云组合权重，并与指标数据结合得到各指标的赋权综合云模型。

步骤C：基于模糊贴近度的概念，计算赋权综合云模型与各等级正态云模型的相似度，并由赋分期望法计算出变压器状态评估得分；

步骤D：根据变压器状态评估得分从建立变压器状态评估指标体系中选择与分数期望值对应的变压器状态指标等级，将选择的变压器指标等级作为变压器状态评估结果。

优选的，步骤A中，变压器状态评估体系共包含3个一级指标与11个二级指标，其中，各状态指标在各状态等级下的数值特征采用对应的正态云模型N_D,ij来描述，正态云模型N_Dj(Ex_j,En_j,He_j)包含Ex、En、He特征参数，其取值方法如下：

式中，c_j,max与c_j,min为指标在j状态下数值的取值范围，来源于相关标准及文献；Ex_j为j状态下数值对应分布的均值；En_j为j状态下对应分布的方差，表示可取数值的分散程度；He_j为对应分布的超熵，描述了方差的不确定性，可取0.0001或0.0002。

优选的，步骤B中，所述逆向云组合权重的具体计算方法如下：

(1)输入待评估变压器的各指标数据，并采用主客观赋权方法得到k组权值样本，组成样本集W：

W＝{W₁,W₂,…W_k}