CN103218535A - 电力通信设备检测方案的选择方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种电力通信设备检测方案的选择方法，包括步骤：根据故障可能性的第一预存函数和所述第一预存函数中各参数的预存值确定所述第一预存函数中各参数的一次偏导函数值，根据故障损失的第二预存函数和所述第二预存函数中各参数的预存值确定所述第二预存函数中各参数的一次偏导函数值；分别确定各第一归一化值和各第二归一化值；根据各所述第一归一化值两两比较的比值和第一预设比值关系确定所述故障可能性的参数模糊互补判断矩阵，根据各所述第二归一化值两两比较的比值和第二预设比值关系确定所述故障损失的参数模糊互补判断矩阵；从而确定各检测方案的归属度，对检测方案进行选择。本方案提供相应装置，通过本方案减少工作量并保持评判的一致性。

Description

电力通信设备检测方案的选择方法及装置

技术领域

本发明涉及电力通信网络设备检测技术，特别是涉及电力通信设备检测方案的选择方法及装置。

背景技术

电力系统借助信息技术和通信技术进行调度命令的传送、远程监控的实现以及各项管理。通信系统的安全与否影响电力系统的稳定运行。如何确切掌握网络和信息系统的安全程度，如何确定设备的运行状态是否正常，要从根本上解决上述问题，需要对电力通信网络中的设备进行检测。设备的运行状态可通过相应的技术手段进行检测获取，从而能够在安全风险的预防、减少、转移、补偿之间做出决策，最大限度地保障电力系统的安全生产，规避风险。因此，设备检测是电力通信网络安全可靠运行的基础。

设备检测是运维工作的重要组成部分。选择合理的设备检测方案，降低运维工作成本是目前研究重点。由于设备检测方法涉及到设备故障风险，检测方案的可行性，经济性等因素，所以设备的检测方法从本质上来说属于多属性决策(MADM)。其实质是利用己有的决策信息通过一定的方式对一组被选方案进行排序并择优，即求各方案的归属度。

目前，求方案的归属度一般分为三步：（1）求各属性的权重矩阵，属性权重的确定是多属性决策的一个重要研究内容；（2）求各属性的归属度矩阵；（3）根据权重矩阵和归属度矩阵求方案评估矩阵，即各方案的归属度，选择归属度值最大的方案作为检测方案。目前属性权重矩阵是根据模糊一致性判断矩阵采用最小二乘法得到的，模糊一致性判断矩阵可由模糊互补判断矩阵进行一致性调整得到，而模糊互补判断矩阵由领域专家、工程师、运维人员、部门管理者等打分生成。当面对大量设备需要进行检测方法评判时，工作量过大，且由于人的主观性，使得评判过程中很难保持一致性，从而存在评判结果出现偏差的问题。

发明内容

基于此，有必要针对当面对大量设备需要进行检测方法评判时，工作量过大、存在评判结果出现偏差的问题，提供一种电力通信设备检测方案的选择方法及装置。

一种电力通信设备检测方案的选择方法，包括步骤：

根据故障可能性的第一预存函数和所述第一预存函数中各参数的预存值确定所述第一预存函数中各参数的一次偏导函数值，根据故障损失的第二预存函数和所述第二预存函数中各参数的预存值确定所述第二预存函数中各参数的一次偏导函数值；

分别求所述第一预存函数中各参数的一次偏导函数值的第一归一化值和所述第二预存函数中各参数的一次偏导函数值的第二归一化值；

根据各所述第一归一化值两两比较的比值和第一预设比值关系确定所述故障可能性的参数模糊互补判断矩阵，根据各所述第二归一化值两两比较的比值和第二预设比值关系确定所述故障损失的参数模糊互补判断矩阵；

根据所述故障可能性的参数模糊互补判断矩阵、所述故障损失的参数模糊互补判断矩阵、预存可行性的参数模糊互补判断矩阵和预存经济性的参数模糊互补判断矩阵确定各检测方案的归属度，根据各所述归属度选择各所述检测方案。

一种电力通信设备检测方案的选择装置，包括：

处理模块，用于根据故障可能性的第一预存函数和所述第一预存函数中各参数的预存值确定所述第一预存函数中各参数的一次偏导函数值，根据故障损失的第二预存函数和所述第二预存函数中各参数的预存值确定所述第二预存函数中各参数的一次偏导函数值；分别求所述第一预存函数中各参数的一次偏导函数值的第一归一化值和所述第二预存函数中各参数的一次偏导函数值的第二归一化值；根据各所述第一归一化值两两比较的比值和第一预设比值关系确定所述故障可能性的参数模糊互补判断矩阵，根据各所述第二归一化值两两比较的比值和第二预设比值关系确定所述故障损失的参数模糊互补判断矩阵；根据所述故障可能性的参数模糊互补判断矩阵、所述故障损失的参数模糊互补判断矩阵、预存可行性的参数模糊互补判断矩阵和预存经济性的参数模糊互补判断矩阵确定各检测方案的归属度；

选择模块，用于根据各所述归属度选择各所述检测方案。

上述一种电力通信设备检测方案的选择方法及装置，具有以下优点：

1.本方案将设备检测与维修分开进行方案决策，单独对设备进行检修方案的选择。由于设备检测与维修实质上是面对设备的两个不同的状态，相应的也有不同的处理流程。传统方法中，决策的目标不够明确，决策信息过多导致决策体系层次不分明，复杂度较高，且难以实现最优决策。

2.面对大量设备需要进行检测方法评判时，减小工作量和评判结果出现的偏差。目前相关的成果主要利用层次分析法进行分析，人为确定模糊互补矩阵，从而得到权重矩阵。传统方法需要对每个设备独立进行评判，面对大量设备需要进行检测方法评判时，工作量过大，且由于人的主观性，使得评判过程中很难保持一致性，从而存在评判结果出现偏差的问题。而本发明从故障发生的可能性、故障发生带来的损失、检测的可行性、经济性等方面构造评价因素体系，采用模糊层次分析法进行方案排序，其中利用数据预处理的方法实现外部输入数据到判断矩阵的自动生成，从而在面对大量待评判的设备时，不仅大大地减少了工作量，并较好地保持评判的一致性。

附图说明

图1为本发明电力通信设备检测方案的选择方法实施例的流程示意图；

图2为本发明电力通信设备检测方案的选择装置实施例的结构示意图。

具体实施方式

以下针对本发明电力通信设备检测方案的选择方法及装置的各实施例进行详细的描述。

首先针对电力通信设备检测方案的选择方法实施例进行描述。

参见图1，为本发明电力通信设备检测方案的选择方法实施例的流程示意图，包括步骤：

步骤S101：根据故障可能性的第一预存函数和第一预存函数中各参数的预存值确定第一预存函数中各参数的一次偏导函数值，根据故障损失的第二预存函数和第二预存函数中各参数的预存值确定第二预存函数中各参数的一次偏导函数值；

步骤S102：分别求第一预存函数中各参数的一次偏导函数值的第一归一化值和第二预存函数中各参数的一次偏导函数值的第二归一化值；

步骤S103：根据各第一归一化值两两比较的比值和第一预设比值关系确定故障可能性的参数模糊互补判断矩阵，根据各第二归一化值两两比较的比值和第二预设比值关系确定故障损失的参数模糊互补判断矩阵；

步骤S104：根据故障可能性的参数模糊互补判断矩阵、故障损失的参数模糊互补判断矩阵、预存可行性的参数模糊互补判断矩阵和预存经济性的参数模糊互补判断矩阵确定各检测方案的归属度，根据各归属度选择各检测方案。

本发明从故障发生的可能性、故障发生带来的损失、检测的可行性、经济性等方面构造评价因素体系，采用模糊层次分析法进行方案排序，其中利用数据预处理的方法实现外部输入数据到判断矩阵的自动生成，从而在面对大量待评判的设备时，不仅大大地减少了工作量，并较好地保持评判的一致性。其中，预处理步骤为步骤S101、步骤S102、步骤S103。

电力通信设备检测方案是指对设备进行性能检测的方法集合，可以包括远程检测、现场检测、离线检测、事后检测等检测方案。本方案以远程检测、现场检测、离线检测、事后检测进行说明，当然不限于这四种检测方案，可以根据需要调整。其中远程检测方案为对设备的状态进行远程检测并可由检测结果预测故障；现场检测方案对设备的状态进行现场在线检测并可由检测结果预测故障；离线检测方案对设备的状态进行离线检测并可由检测结果预测故障；事后检测方案为不对设备的状态进行检测且无法预测故障。记为{c₁,c₂,c₃,c₄}。一个在网运行的电力通信设备对集合中的检测方案的倾向度可由{L₁,L₂,L₃,L₄}表示，其中L_i≥0(i＝1,2,3,4)，L_i为c_i的倾向度。若L_i＞L_j，表明对于c_i，c_j两种检测方法，该设备更倾向于采用c_i。由此可知，只要求出各检测方案的倾向度，即可选择检测方案。

以下进行具体说明：

本方案规定四种判断准则{U₁,U₂,U₃,U₄}，分别为：故障可能性准则U₁、故障损失准则U₂、可行性准则U₃、经济性准则U₄。

在一个具体实施例中，参见表1，为性能因素与评价因素的关系表，

表1性能因素与评价因素关系

其中，故障可能性的评价因素（或称为子准则）包括：家族性缺陷情况u₁₁、设备历史缺陷情况u₁₂、关键板卡冗余率u₁₃、设备电源情况u₁₄、设备环境u₁₅、设备运行时间u₁₆。故障可能性准则由上述子准则为变量的第一预存函数确定，即：

U₁＝f₁(u₁₁,u₁₂,u₁₃,u₁₄,u₁₅,u₁₆)

故障损失的评价因素（或称为子准则）包括：网管功能系数u₂₁，业务损失u₂₂、设备权重u₂₃、业务备用路由数u₂₄。故障损失准则由上述子准则为变量的第二预存函数确定，即：

U₂＝f₂(u₂₁,u₂₂,u₂₃,u₂₄)

可行性U3的评价因素（或子准则）包括检测难度u₃₁和故障预防难度u₃₂两个子准则。

经济性U4的评价因素（或子准则）包括设备价值u₄₁和检测费用u₄₂两个子准则。

当然，各准则不限于包括上述子准则，可以根据需要做相应调整和改动。第一预存函数和第二预存函数是根据性能因素与评价因素（或者叫做准则与子准则）的关系确定，方法为现有技术，不同技术人员可以根据不同需求确定不同的函数，在此不再赘述。

一个在网运行的电力通信设备对{c₁,c₂,c₃,c₄}的倾向度{L₁,L₂,L₃,L₄}可由准则{U₁,U₂,U₃,U₄}的权重矩阵A（也称为第一权重矩阵）、子准则集合{u₁₁,u₁₂,u₁₃,u₁₄,u₁₅,u₁₆}的权重矩阵A₁（也称为故障可能性的参数权重矩阵）、子准则集合{u₂₁,u₂₂,u₂₃,u₂₄}的权重矩阵A₂（也称为故障损失的参数权重矩阵）、子准则集合{u₃₁,u₃₂}的权重矩阵A₃（也称为可行性的参数权重矩阵）、子准则集合{u₄₁,u₄₂}的权重矩阵A₄（也称为经济性的参数权重矩阵）、子准则集合{u₁₁,u₁₂,u₁₃,u₁₄,u₁₅,u₁₆}对检测方法集合{c₁,c₂,c₃,c₄}的归属度矩阵R（也称为故障可能性的参数归属度矩阵）、子准则集合{u₂₁,u₂₂,u₂₃,u₂₄}对检测方法集合{c₁,c₂,c₃,c₄}的归属度矩阵S（也称为故障损失的参数归属度矩阵）、子准则集合{u₃₁,u₃₂}对检测方法集合{c₁,c₂,c₃,c₄}的归属度矩阵T（也称为可行性的参数归属度矩阵），子准则集合{u₄₁,u₄₂}对检测方法集合{c₁,c₂,c₃,c₄}的归属度矩阵F（也称为经济性的参数归属度矩阵）确定。具体如下：

首先，根据故障可能性的预设重要度、故障损失的预设重要度、可行性的预设重要度、经济性的预设重要度两两比较，确定第一模糊互补判断矩阵，对第一模糊互补判断矩阵进行一致性调整，确定第一模糊一致矩阵，对第一模糊一致矩阵采用最小二乘法确定第一权重矩阵。具体为：

采用0.1-0.9比率标度法，如表2所示，

表20.1～0.9标度法及其意义标度

以故障可能性、故障损失、可行性、经济性等性能指标对总体效能的重要性两两比较，生成性能指标的模糊互补判断矩阵

后进行一致性调整，即对该矩阵按行求和，记为

进行数学变化

得到第一模糊一致矩阵

如表3所示，

表3第一模糊一致矩阵

然后对该矩阵采用最小二乘法计算得到第一权重矩阵A＝[w₁ w₂ w₃ w₄]。

接着，令故障可能性的参数模糊互补判断矩阵

其中，

c_ii＝0.5,(i＝1,2,…6)，

c_j1＝1-c_1j(j＝2,3,…,6)，

c_j2＝1-c_2j(j＝3,4,5,6)，

c_j3＝1-c_3j(j＝4,5,6)，

c_j4＝1-c_4j(j＝5,6)，

c₆₅＝1-c₅₆，

所以只需要确定c_1j(j＝2,3,…6)，c_2j(j＝3,4,5,6)，c_3j(j＝4,5,6)，c_4j(j＝5,6)，c₅₆的值即可，c_1j(j＝2,3,…6)，c_2j(j＝3,4,5,6)，c_3j(j＝4,5,6)，c_4j(j＝5,6)，c₅₆按以下方式确定：

因为第一预存函数为U₁＝f₁(u₁₁,u₁₂,u₁₃,u₁₄,u₁₅,u₁₆)，则各参数的一次偏导函数值：

$x_i=\frac{{\∂f}_1(u_{11},u_{12},u_{13},u_{14},u_{15},u_{16})}{u_{1i}}|u_{1i}={\stackrel{\‾}{d}}_{1i},i=(\mathrm{1,2},\·\·\·6)$

$x_j=\frac{{\∂f}_1(u_{11},u_{12},u_{13},u_{14},u_{15},u_{16})}{u_{1j}}|u_{1j}={\stackrel{\‾}{d}}_{1j},j=(\mathrm{1,2,}\·\·\·6)$

其中，d_1i和d_1j为正实数，

求所述第一预存函数中各参数的一次偏导函数值的第一归一化值：

${\stackrel{\‾}{x}}_i=\frac{x_i}{\underset{i=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i},$ ${\stackrel{\‾}{x}}_j=\frac{x_j}{\underset{j=1}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{x}_j},$

p,m,l,k为实数，可以根据需要设定，且p＞m＞l＞k＞1，则第一预设比值关系为：

$c_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{cc}0.1& \frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}\&le;\frac{1}{p}\\ 0.2& \frac{1}{p}<\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}\&le;\frac{1}{m}\\ 0.3& \frac{1}{m}<\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}\&le;\frac{1}{l}\\ 0.4& \frac{1}{l}<\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}\&le;\frac{1}{k}\\ 0.5& \frac{1}{k}<\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}<k\\ 0.6& k\&le;\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}<l\\ 0.7& l\&le;\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}<m\\ 0.8& m\&le;\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}<p\\ 0.9& \frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}\&GreaterEqual;p\end{array}\right.$

由此，可得到故障可能性的参数模糊互补判断矩阵，如表4，

表4故障可能性的参数模糊互补判断矩阵

确定故障可能性的参数模糊互补判断矩阵后，对故障可能性的参数模糊互补判断矩阵进行一致性调整，得到模糊一致矩阵

然后对模糊一致矩阵采用最小二乘法计算得到故障可能性的参数权重矩阵

A₁＝[w₁₁ w₁₂ w₁₃ w₁₄ w₁₅ w₁₆]。

接着，令故障损失的参数模糊互补判断矩阵

其中，因为

d_ii＝0.5,(i＝1,2,3,4)，

d_j1＝1-d_1j(j＝2,3,4)，

d_j2＝1-d_2j(j＝3,4)，

……

d₄₃＝1-d₃₄，

所以，只需要确定d_1j(j＝2,3,4)，d_2j(j＝3,4)，d₃₄的取值即可，通过以下方式确定：

因为第二预存函数为U₂＝f₂(u₂₁,u₂₂,u₂₃,u₂₄)，则第二预存函数中各参数的一次偏导函数值：

$y_i=\frac{{\&PartialD;f}_2(u_{21},u_{22},u_{23},u_{24})}{u_{2i}}{|u}_{2i}={\stackrel{\&OverBar;}{d}}_{2i},i=(\mathrm{1,2},3,4)$

$y_j=\frac{{\&PartialD;f}_2(u_{21},u_{22},u_{23},u_{24})}{u_{2j}}{|u}_{2j}={\stackrel{\&OverBar;}{d}}_{2j},j=(\mathrm{1,2},3,4)$

d_2i和d_2j为正实数，

求所述第二预存函数中各参数的一次偏导函数值的第二归一化值：

${\stackrel{\&OverBar;}{y}}_i=\frac{y_i}{\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_i},$ ${\stackrel{\&OverBar;}{y}}_j=\frac{y_j}{\underset{j=1}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_j},$

p,m,l,k为实数，可以根据需要设定，且p＞m＞l＞k＞1，则第二预设比值关系为：

$d_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{cc}0.1& \frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}\&le;\frac{1}{p}\\ 0.2& \frac{1}{p}<\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}\&le;\frac{1}{m}\\ 0.3& \frac{1}{m}<\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}\&le;\frac{1}{l}\\ 0.4& \frac{1}{l}<\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}\&le;\frac{1}{k}\\ 0.5& \frac{1}{k}<\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}<k\\ 0.6& k\&le;\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}<l\\ 0.7& l\&le;\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}<m\\ 0.8& m\&le;\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}<p\\ 0.9& \frac{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_i}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_j}\&GreaterEqual;p\end{array}\right.$

由此，可得到故障损失的参数模糊互补判断矩阵，如表5，

表5故障损失的参数模糊互补判断矩阵

确定故障损失的参数模糊互补判断矩阵后，对该矩阵进行一致性调整，得到模糊一致矩阵

然后对该矩阵采用最小二乘法计算得到故障损失的参数权重矩阵A₂＝[w₂₁ w₂₂ w₂₃ w₂₄]。

接着，令可行性的参数模糊互补判断矩阵SA₃＝(e_ij)_2×2，其中e₁₁＝e₂₂＝0.5,，e₂₁＝1-e₁₂，e₁₂的取值按以下方式确定：

设备有网管功能时，e₁₂＝0.7，否则e₁₂＝0.5。通过上述方法可以确定可行性的参数模糊互补判断矩阵，如表6。

表6可行性的参数模糊互补判断矩阵

T	U31	U32
			U31	0.5	e12
U32	1-e12	0.5

然后对该矩阵采用最小二乘法计算得到可行性的参数权重矩阵A₃＝[w₃₁ w₃₂]。当然不限定此种取值，也可以根据需要设定为其他取值。

接着，令经济性的参数模糊互补判断矩阵为SA₄＝(g_ij)_2×2，其中g₁₁＝g₂₂＝0.5,，g₂₁＝1-g₁₂，g₁₂的取值按以下方式确定：.

令设备价值与检测费用的比值为

则第三预设比值关系为：

$d_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{cc}0.1& k_{\mathrm{value}}<k_1\\ 0.2& k_1\&le;k_{\mathrm{value}}<k_2\\ 0.3& k_2\&le;k_{\mathrm{value}}<k_3\\ 0.4& k_3\&le;k_{\mathrm{value}}<k_4\\ 0.5& k_4\&le;k_{\mathrm{value}}<k_5\\ 0.6& k_5\&le;k_{\mathrm{value}}<k_6\\ 0.7& k_6\&le;k_{\mathrm{value}}<k_7\\ 0.8& k_8\&le;k_{\mathrm{value}}<k_9\\ 0.9& k_{\mathrm{value}}\&GreaterEqual;k_9\end{array}\right.$

其中，k₉＞k₈＞k₇＞k₆＞k₅＞k₄＞k₃＞k₂＞k₁＞0。通过上述方法确定经济性的参数模糊互补判断矩阵，如表7所示，

表7经济性的参数模糊互补判断矩阵

T	U41	U42
			U41	0.5	g12
U42	1-g12	0.5

然后对经济性的参数模糊互补判断矩阵采用最小二乘法计算得到经济性的参数权重矩阵A₄＝[w₄₁ w₄₂]。

接着，采用0.1-0.9比率标度法，分别以{u₁₁,u₁₂,u₁₃,u₁₄,u₁₅,u₁₆}，{u₂₁,u₂₂,u₂₃,u₂₄}，{u₃₁,u₃₂}，{u₄₁,u₄₂}中各个子准则作为评判标准，对{c₁,c₂,c₃,c₄}中的检测方法两两比较量化，生成以u_1k为评判标准的6个模糊互补判断矩阵

k＝1,2,…,6，对其进行一致性调整后采用最小二乘法计算得到[r_i1 r_i2 r_i3 r_i4]，i＝1,2,…,6，即为故障可能性的参数归属度矩阵R的第i行；

以u_2k为评判标准的4个模糊互补判断矩阵

k＝1,2,3,4；对其进行一致性调整后采用最小二乘法计算得到[s_i1 s_i2 s_i3 s_i4]，i＝1,2,3,4，即为故障损失的参数归属度矩阵S的第i行；

以u_3k为评判标准的2个模糊互补判断矩阵

k＝1,2；对其进行一致性调整后采用最小二乘法计算得到[t_i1 t_i2 t_i3 t_i4]，i＝1,2，即为可行性的参数归属度矩阵T的第i行；

以u_4k为评判标准的2个模糊互补判断矩阵k＝1,2；对其进行一致性调整后采用最小二乘法计算得到[f_i1 f_i2 f_i3 f_i4]，i＝1,2，即为经济性的参数归属度矩阵F的第i行。

故障可能性的参数归属度矩阵R、故障损失的参数归属度矩阵S、可行性的参数归属度矩阵T、经济性的参数归属度矩阵F的模糊一致判决矩阵也可以由领域专家、工程师、运维人员、部门管理者等打分生成，可满足不同部门对各个评价因素的不同要求。归属权值可编程由计算机计算输出。

由上述方法可得：

第一权重矩阵A＝[w₁ w₂ w₃ w₄]

故障可能性的参数权重矩阵A₁＝[w₁₁ w₁₂ w₁₃ w₁₄ w₁₅ w₁₆]

故障损失的参数权重矩阵A₂＝[w₂₁ w₂₂ w₂₃ w₂₄]

可行性的参数权重矩阵A₃＝[w₃₁ w₃₂]

经济性的参数权重矩阵A₄＝[w₄₁ w₄₂]

故障可能性的参数归属度矩阵 $R=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& r_{13}& r_{14}\\ r_{21}& r_{22}& r_{23}& r_{24}\\ r_{31}& r_{32}& r_{33}& r_{34}\\ r_{41}& r_{42}& r_{43}& r_{44}\\ r_{51}& r_{52}& r_{53}& r_{54}\\ r_{61}& r_{62}& r_{63}& r_{64}\end{array}\right]$

故障损失的参数归属度矩阵 $S=\left[\begin{array}{cccc}{s}_{11}& s_{12}& s_{13}& s_{14}\\ s_{21}& s_{22}& s_{23}& s_{24}\\ s_{31}& s_{32}& s_{33}& s_{34}\\ s_{41}& s_{42}& s_{43}& s_{44}\end{array}\right]$

可行性的参数归属度矩阵 $T=\left[\begin{array}{cccc}{t}_{11}& t_{12}& t_{13}& t_{14}\\ t_{21}& t_{22}& t_{23}& t_{24}\end{array}\right]$

经济性的参数归属度矩阵 $F=\left[\begin{array}{cccc}{f}_{11}& f_{12}& f_{13}& f_{14}\\ f_{21}& f_{22}& f_{23}& f_{24}\end{array}\right]$

则，令B₁＝A₁R＝[b₁₁ b₁₂ b₁₃ b₁₄]，

B₂＝A₂S＝[b₂₁ b₂₂ b₂₃ b₂₄]，

B₃＝A₃T＝[b₃₁ b₃₂ b₃₃ b₃₄]，

B₄＝A₄F＝[b₄₁ b₄₂ b₄₃ b₄₄]

确定第一归属度矩阵为 $\left[\begin{array}{c}{B}_1\\ B_2\\ B_3\\ B_4\end{array}\right]$

根据第一权重矩阵A＝[w₁ w₂ w₃ w₄]与第一归属度矩阵 $\left[\begin{array}{c}{B}_1\\ B_2\\ B_3\\ B_4\end{array}\right]$ 的乘积 $L=\mathrm{AB}=A\left[\begin{array}{c}{B}_1\\ B_2\\ B_3\\ B_4\end{array}\right]=[L_1,L_2,L_3,L_4]$ 确定方案评估矩阵{L₁,L₂,L₃,L₄}，根据方案评估矩阵确定各检测方案的归属度。

根据归属度，可以选择归属度最大的方案为检测方案。可以采用本方案选择的检测方案对电力通信设备进行检测。

根据上述方法，本发明还提供一种电力通信设备检测方案的选择装置，如图2所示，包括：

处理模块201，用于根据故障可能性的第一预存函数和第一预存函数中各参数的预存值确定第一预存函数中各参数的一次偏导函数值，根据故障损失的第二预存函数和第二预存函数中各参数的预存值确定第二预存函数中各参数的一次偏导函数值；分别求第一预存函数中各参数的一次偏导函数值的第一归一化值和第二预存函数中各参数的一次偏导函数值的第二归一化值；根据各第一归一化值两两比较的比值和第一预设比值关系确定故障可能性的参数模糊互补判断矩阵，根据各第二归一化值两两比较的比值和第二预设比值关系确定故障损失的参数模糊互补判断矩阵；根据故障可能性的参数模糊互补判断矩阵、故障损失的参数模糊互补判断矩阵、预存可行性的参数模糊互补判断矩阵和预存经济性的参数模糊互补判断矩阵确定各检测方案的归属度；

选择模块202，用于根据各归属度选择各检测方案。

本发明处理模块201将设备检测方案单独进行决策，从故障发生的可能性、故障发生带来的损失、检测的可行性、经济性等方面构造评价因素体系，采用模糊层次分析法进行方案排序，其中利用数据预处理的方法实现外部输入数据到判断矩阵的自动生成，从而在面对大量待评判的设备时，不仅大大地减少了工作量，并较好地保持评判的一致性。

处理模块具体处理方式上文已描述，在此不再赘述。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种电力通信设备检测方案的选择方法，其特征在于，包括步骤：

根据故障可能性的第一预存函数和所述第一预存函数中各参数的预存值确定所述第一预存函数中各参数的一次偏导函数值，根据故障损失的第二预存函数和所述第二预存函数中各参数的预存值确定所述第二预存函数中各参数的一次偏导函数值；

分别求所述第一预存函数中各参数的一次偏导函数值的第一归一化值和所述第二预存函数中各参数的一次偏导函数值的第二归一化值；

根据各所述第一归一化值两两比较的比值和第一预设比值关系确定所述故障可能性的参数模糊互补判断矩阵，根据各所述第二归一化值两两比较的比值和第二预设比值关系确定所述故障损失的参数模糊互补判断矩阵；

根据所述故障可能性的参数模糊互补判断矩阵、所述故障损失的参数模糊互补判断矩阵、预存可行性的参数模糊互补判断矩阵和预存经济性的参数模糊互补判断矩阵确定各检测方案的归属度，根据各所述归属度选择各所述检测方案。

2.根据权利要求1所述的电力通信设备检测方案的选择方法，其特征在于，所述第一预存函数为所述故障可能性与故障可能性的各参数的关系函数，所述第二预存函数为所述故障损失与故障损失的各参数的关系函数。

3.根据权利要求1所述的电力通信设备检测方案的选择方法，其特征在于，当有网关时，所述预存可行性的参数模糊互补判断矩阵为 $\left(\begin{array}{cc}0.5& 0.7\\ 0.3& 0.5\end{array}\right);$ 当无网关时，所述预存可行性的参数模糊互补判断矩阵为 $\left(\begin{array}{cc}0.5& 0.5\\ 0.5& 0.5\end{array}\right),$ 其中，所述可行性的参数包括检查难度和故障预防难度，

和/或

所述经济性的参数包括设备价值和检测费用，确定所述设备价值与所述检测费用的比值，根据所述比值与第三预设比值关系确定所述预存经济性的参数模糊互补判断矩阵。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的电力通信设备检测方案的选择方法，其特征在于，

所述故障可能性的参数包括家族性缺陷情况、设备历史缺陷情况、关键板卡冗余率、设备电源情况、设备环境、设备运行时间，

和/或

所述故障损失的参数包括网管功能系数，业务损失，设备权重、业务备用路由数。

5.根据权利要求1至3任意一项所述的电力通信设备检测方案的选择方法，其特征在于，所述确定各检测方案的归属度包括步骤：

根据所述故障可能性的预设重要度、所述故障损失的预设重要度、所述可行性的预设重要度、所述经济性的预设重要度两两比较，确定第一模糊互补判断矩阵，对所述第一模糊互补判断矩阵进行一致性调整，确定第一模糊一致矩阵，对第一模糊一致矩阵采用最小二乘法确定第一权重矩阵；

分别对所述故障可能性的参数模糊互补判断矩阵、所述故障损失的参数模糊互补判断矩阵、所述预存可行性的参数模糊互补判断矩阵和所述预存经济性的参数模糊互补判断矩阵进行一致性调整，对应确定各模糊一致矩阵，分别对各所述模糊一致矩阵采用最小二乘法确定所述故障可能性的参数权重矩阵、所述故障损失的参数权重矩阵、所述可行性的参数权重矩阵和所述经济性的参数权重矩阵；

根据各检测方法的预设效能值得到所述故障可能性的参数归属度矩阵、所述故障损失的参数归属度矩阵、所述可行性的参数归属度矩阵和所述经济性的参数归属度矩阵；

根据所述故障可能性的参数权重矩阵和参数归属度矩阵的乘积、所述故障损失的参数权重矩阵和参数归属度矩阵的乘积、所述可行性的参数权重矩阵和参数归属度矩阵的乘积、所述经济性的参数权重矩阵和参数归属度矩阵的乘积确定第一归属度矩阵；

根据所述第一权重矩阵与所述第一归属度矩阵的乘积确定方案评估矩阵，根据所述方案评估矩阵确定各所述检测方案的归属度。

6.根据权利要求4所述的电力通信设备检测方案的选择方法，其特征在于，所述确定各检测方案的归属度包括步骤：

根据所述故障可能性的预设重要度、所述故障损失的预设重要度、所述可行性的预设重要度、所述经济性的预设重要度两两比较，确定第一模糊互补判断矩阵，对所述第一模糊互补判断矩阵进行一致性调整，确定第一模糊一致矩阵，对第一模糊一致矩阵采用最小二乘法确定第一权重矩阵；

分别对所述故障可能性的参数模糊互补判断矩阵、所述故障损失的参数模糊互补判断矩阵、所述预存可行性的参数模糊互补判断矩阵和所述预存经济性的参数模糊互补判断矩阵进行一致性调整，对应确定各模糊一致矩阵，分别对各所述模糊一致矩阵采用最小二乘法确定所述故障可能性的参数权重矩阵、所述故障损失的参数权重矩阵、所述可行性的参数权重矩阵和所述经济性的参数权重矩阵；

根据各检测方法的预设效能值得到所述故障可能性的参数归属度矩阵、所述故障损失的参数归属度矩阵、所述可行性的参数归属度矩阵和所述经济性的参数归属度矩阵；

根据所述故障可能性的参数权重矩阵和参数归属度矩阵的乘积、所述故障损失的参数权重矩阵和参数归属度矩阵的乘积、所述可行性的参数权重矩阵和参数归属度矩阵的乘积、所述经济性的参数权重矩阵和参数归属度矩阵的乘积确定第一归属度矩阵；

根据所述第一权重矩阵与所述第一归属度矩阵的乘积确定方案评估矩阵，根据所述方案评估矩阵确定各所述检测方案的归属度。

7.一种电力通信设备检测方案的选择装置，其特征在于，包括：

处理模块，用于根据故障可能性的第一预存函数和所述第一预存函数中各参数的预存值确定所述第一预存函数中各参数的一次偏导函数值，根据故障损失的第二预存函数和所述第二预存函数中各参数的预存值确定所述第二预存函数中各参数的一次偏导函数值；分别求所述第一预存函数中各参数的一次偏导函数值的第一归一化值和所述第二预存函数中各参数的一次偏导函数值的第二归一化值；根据各所述第一归一化值两两比较的比值和第一预设比值关系确定所述故障可能性的参数模糊互补判断矩阵，根据各所述第二归一化值两两比较的比值和第二预设比值关系确定所述故障损失的参数模糊互补判断矩阵；根据所述故障可能性的参数模糊互补判断矩阵、所述故障损失的参数模糊互补判断矩阵、预存可行性的参数模糊互补判断矩阵和预存经济性的参数模糊互补判断矩阵确定各检测方案的归属度；

选择模块，用于根据各所述归属度选择各所述检测方案。

8.根据权利要求7所述的电力通信设备检测方案的选择装置，其特征在于，所述第一预存函数为所述故障可能性与故障可能性的各参数的关系函数，所述第二预存函数为所述故障损失与故障损失的各参数的关系函数。

9.根据权利要求7所述的电力通信设备检测方案的选择装置，其特征在于，当有网关时，所述预存可行性的参数模糊互补判断矩阵为 $\left(\begin{array}{cc}0.5& 0.7\\ 0.3& 0.5\end{array}\right);$ 当无网关时，所述预存可行性的参数模糊互补判断矩阵为 $\left(\begin{array}{cc}0.5& 0.5\\ 0.5& 0.5\end{array}\right),$ 其中，所述可行性的参数包括检查难度和故障预防难度，

和/或

所述处理模块还用于确定设备价值与检测费用的比值，根据所述比值与第三预设比值关系确定所述预存经济性的参数模糊互补判断矩阵，其中，所述经济性的参数包括所述设备价值和所述检测费用。

10.根据权利要求7至9任意一项所述的电力通信设备检测方案的选择装置，其特征在于，

所述故障可能性的参数包括家族性缺陷情况、设备历史缺陷情况、关键板卡冗余率、设备电源情况、设备环境、设备运行时间，

和/或

所述故障损失的参数包括网管功能系数，业务损失，设备权重、业务备用路由数。

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