CN103345552A - 电力ict通信网可靠性的评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种电力ICT通信网可靠性的评估方法及系统，该方法包括以下步骤：获取影响电力ICT通信网可靠性的指标；建立关于电力ICT通信网可靠性指标的隶属函数；根据所述隶属函数确定各指标的权重；根据各指标的权重确定电力ICT通信网可靠性综合指数，并根据该可靠性综合指数对电力ICT通信网进行可靠性评估。本发明的一种电力ICT通信网可靠性的评估方法及系统能够提高电力ICT通信网可靠性评估的准确性，从而更准确的反映电力ICT通信网的可靠性；并且本发明可以得到电力通信网的可靠性发展趋势，为电力通信网的发展规划提供指导信息。

Description

电力ICT通信网可靠性的评估方法及系统

技术领域

本发明涉及通信网的可靠性评估方法，特别是涉及一种电力ICT通信网可靠性的评估方法以及一种电力ICT通信网可靠性的评估系统。

背景技术

电力信息与通信技术(ICT，Information and communication technology)网络是电力系统运营的重要支撑网络之一，是电网运营智能化、电网管理手段信息化和保障电力调度自动化方面的重要基础。随着电网多业务形式的发展，电网运营与管理出现了多样化的业务形式，在行政管理、电能计量采集、会议电视和图像监控等形成了包括语音业务、数据业务和视频业务形式。与此同时，电力ICT网络的网络结构也越来越复杂，对电力ICT网络的传输容量、速率、带宽和可靠性等方面都提出了更高的要求。

电力ICT通信网是一个开放的复杂系统，有着较高的系统复杂度和更强的模糊性。因此，由于系统本身存在着较强的模糊性，所以电力ICT通信网的可靠性评估标准也存在着模糊性。在实际操作中，往往是外延不明确的模糊状态，如可靠性优、可靠性良、可靠性差等，这样虽然能够比较直观的描述网络的可靠性水平，但是由于未能给出准确的值，因此不能准确反映电力ICT通信网的可靠性。

发明内容

基于此，本发明提供一种电力ICT通信网可靠性的评估方法及系统，能够提高电力ICT通信网可靠性评估的准确性。

为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种电力ICT通信网可靠性的评估方法，包括以下步骤：

获取影响电力ICT通信网可靠性的指标；

建立关于电力ICT通信网可靠性指标的隶属函数；

根据所述隶属函数确定各指标的权重；

根据各指标的权重确定电力ICT通信网可靠性综合指数，并根据该可靠性综合指数对电力ICT通信网进行可靠性评估。

一种电力ICT通信网可靠性的评估系统，包括：

指标获取模块，用于获取影响电力ICT通信网可靠性的指标；

隶属函数建立模块，用于建立关于电力ICT通信网可靠性指标的隶属函数；

权重计算模块，用于根据所述隶属函数确定各指标的权重；

综合指数计算模块，用于根据各指标的权重确定电力ICT通信网可靠性综合指数，并根据该可靠性综合指数对电力ICT通信网进行可靠性评估。

由以上方案可以看出，本发明的一种电力ICT通信网可靠性的评估方法及系统，首先获取影响电力ICT通信网可靠性的指标，然后建立关于电力ICT通信网可靠性指标的隶属函数，接着根据隶属函数确定各指标的权重，最后获得电力ICT通信网可靠性综合指数，从而可以根据该可靠性综合指数对电力ICT通信网进行可靠性评估。采用本发明的方案来对整个电力ICT通信网可靠性进行评估，能够提高电力ICT通信网可靠性评估的准确性，从而更准确的反映电力ICT通信网的可靠性；并且本发明可以统计多年数据进行评价，从而得到电力通信网的可靠性发展趋势，为电力通信网的发展规划提供指导信息。

附图说明

图1为本发明实施例中一种电力ICT通信网可靠性的评估方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的信息转化参量λ与权重的关系示意图；

图3为本发明实施例中一种电力ICT通信网可靠性的评估系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图以及具体的实施例，对本发明的方案作进一步的描述。

参见图1所示，一种电力ICT通信网可靠性的评估方法，包括以下步骤：

步骤S101，获取影响电力ICT通信网可靠性的指标，然后进入步骤S102。

作为一个较好的实施例，所述获取影响电力ICT通信网可靠性的指标的过程具体可以包括如下：根据各地电网的特点(可为各地电网自身最为显著的特点)找出影响电力ICT通信网可靠性的因素，并根据各因素的影响程度得到所述影响电力ICT通信网可靠性的指标。

步骤S102，建立关于电力ICT通信网可靠性指标的隶属函数，然后进入步骤S103。

作为一个较好的实施例，所述建立隶属函数的过程具体可以包括如下步骤：

步骤S1021，计算各指标的信息熵、指标重要性强度以及各指标的相对重要系数；

步骤S1022，根据所述信息熵、指标重要性强度以及相对重要系数进行指标排序，并将排序结果进行量化计算；

步骤S1023，根据熵权法的差异性系数确定方法得到指标排序的隶属函数。

下面对隶属函数的构建过程进行详细描述：假设有M位专家，指标体系中有N项评价指标。专家基于对各自对每项指标的专业认知情况，以自然数对各项指标进行排序，这里将最重要的指标排序为1，并且以此类推。这样排序序号构成M×N的排序矩阵A。矩阵A中元素a_ij(i＝1，2......，j＝1，2......)表示第i个专家对第j项指标的排列序号。

序号为x的指标的信息熵计算式为：H(x)＝-kP(x)lnP(x)(1≤x≤N)；

其中， $P\left(x\right)=\mathrm{\η}=\frac{\mathrm{\λ}-x}{\mathrm{\λ}-1},$ $k=\frac{1}{\ln (\mathrm{\λ}-1)}$ (λ＝N+1或λ＝N+2)；

指标重要性强度的计算式为：γ_x＝λ-x；

其中λ称为信息的转化参量。

排序为x的指标的相对重要系数的计算式为：

根据计算，将排序结果进行量化计算，其计算结果便反映了专家对各个指标的认可程度。

令 $P\left(x\right)=\mathrm{\η}=\frac{\mathrm{\λ}-x}{\mathrm{\λ}-1},$ $k=\frac{1}{\ln (\mathrm{\λ}-1)},$ 则有 $H\left(x\right)=-\frac{\mathrm{\λ}-x}{(\mathrm{\λ}-1)\ln (\mathrm{\λ}-1)}\ln \left(\frac{\mathrm{\λ}-x}{\mathrm{\λ}-1}\right);$

当λ-x≥1时， $H\left(x\right)=-\frac{(\mathrm{\λ}-x)\ln (\mathrm{\λ}-x)}{(\mathrm{\λ}-1)\ln (\mathrm{\λ}-1)}+\frac{\mathrm{\λ}-x}{\mathrm{\λ}-1},$ $e_x=\frac{H\left(x\right)}{\frac{\mathrm{\λ}-x}{\mathrm{\λ}-1}}=1-\frac{\ln (\mathrm{\λ}-x)}{\ln (\mathrm{\λ}-1)};$

根据熵权法的差异性系数确定方法，指标排序的隶属函数为：

$\mathrm{\ψ}(\mathrm{\λ},x)=1-e_x=\frac{\ln (\mathrm{\λ}-x)}{\ln (\mathrm{\λ}-1)};$

隶属函数是由信息熵公式等价变化得到的，在变换过程中没有改变基本属性。根据信息理论，信息量越大，事件的概率越小，参考价值就越小，该指标也就越不重要。

步骤S103，根据所述隶属函数确定各指标的权重，然后进入步骤S104。

作为一个较好的实施例，所述根据隶属函数确定各指标的权重的过程具体可以包括如下步骤：

步骤S1031，根据所收集的不同专家对不同指标的排序情况构建典型排序列表矩阵A；

步骤S1032，根据所述排序列表矩阵构建隶属矩阵B，b_ij(λ)＝ψ(λ，a_ij)；

步骤S1033，计算各指标的平均认识度与认识盲度，并计算所有专家对各指标的总体认识度，获得所有指标的总体评价向量并进行归一化处理，得到各指标的权重；本步骤具体如下：

计算指标的平均认识度

计算认识盲度 $Q_j=|\left\{\begin{array}{c}[\max (b_{\mathrm{ij}},i=\mathrm{1,2}......M)-b_j]\\ +[\min (b_{\mathrm{ij}},i=\mathrm{1,2}......M)-b_j]\end{array}\right\}/2|;$

计算所有专家对各指标的总体认识度，获得所有指标的总体评价向量C＝(c₁，c₂，……c_N)c_j＝b_j(1-Q_j)；

最后对其进行归一化处理得到：

权重向量可以确定为W＝(w₁，w₂，......w_N)。

步骤S104，根据各指标的权重确定电力ICT通信网可靠性综合指数，并根据该可靠性综合指数对电力ICT通信网进行可靠性评估。

作为一个较好的实施例，所述根据各指标的权重确定电力ICT通信网可靠性综合指数的过程具体可以包括如下：将各指标的权重进行乘方、开方等运算，得到所述可靠性综合指数。

为帮助本领域的技术人员进一步的理解本发明方案，下面列举一个应用实例：

构建一个电力通信网可靠性评估体系，以四项一级指标为例，请三十位电力通信行业的专家分为三组(每组十人)对指标进行典型排序，则本实施例中的电力通信网可靠性指标及排序如表1所示：

表1电力通信网可靠性指标及排序

从算法可知，权重与信息转化参量λ有很大关系，两者之间的关系如图2所示。随着λ的增大，各项指标权重趋于平均分配。因此：

${\lim }_{\mathrm{\λ}\→\∞}{b}_{\mathrm{ij}}={\lim }_{\mathrm{\λ}\→\∞}\mathrm{\ψ}(\mathrm{\λ},x)={\lim }_{\mathrm{\λ}\→\∞}\frac{\ln (\mathrm{\λ}-x)}{\ln (\mathrm{\λ}-1)}=1.$

可见，随着λ增大，各指标的隶属度趋向于相等。此时，排序信息在转化过程中出现“转化失真”，指标重要性信息趋于平均化，最终导致各指标权重均分。因此，在选择λ时应越小越好。本实施例中的电力通信网可靠性指标权重如表2所示。

表2电力通信网可靠性指标权重

项目	通信设备	网络结构	网管系统	维护管理
					第一组排序	1	2	3	4
第二组排序	1	2	4	3
					第三组排序	2	1	3	4
三轮均值	0.9308	0.8617	0.3333	0.1667
					最大值	1	1	0.5	0.5
Max-均值	0.0692	0.1383	0.1667	0.3333
					最小值	0.7925	0.7925	0	0
Min-均值	-0.1383	-0.0692	-0.3333	-0.1667
					认知盲度Q	0.0346	0.0346	0.0833	0.0833
1-Q	0.9654	0.9654	0.9167	0.9167
					总体评估	0.8986	0.8319	0.3055	0.1528
权重	0.4105	0.3800	0.1396	0.0698

可靠性综合指数(RCI)是用于评价网络性能的重要参数，RCI的计算公式为：

RCI计算出来后即可以对电力ICT通信网可靠性进行评估。本实施例中的评估结果如表3所示：

表3电力通信网可靠性评估结果

指标	原始评价结果	加强后评价结果
			通信设备	1	2.1634
网络结构	1	1.1930

网管系统	1	1.1640
			维护管理	1	1.3290

若该系统之前的四项评价结果都为1的话，则RCI为1。经过加强之后RCI达到了1.5937，可以很明显看出该电力通信网可靠性得到了显著的提高，尤其是通信设备可靠性这一环节得到了大幅的提高。

另外，与上述一种电力ICT通信网可靠性的评估相对应，本发明还提供一种电力ICT通信网可靠性的评估系统，如图3所示，包括：

指标获取模块101，用于获取影响电力ICT通信网可靠性的指标；

隶属函数建立模块102，用于建立关于电力ICT通信网可靠性指标的隶属函数；

权重计算模块103，用于根据所述隶属函数确定各指标的权重；

综合指数计算与评估模块104，用于根据各指标的权重确定电力ICT通信网可靠性综合指数，并根据该可靠性综合指数对电力ICT通信网进行可靠性评估。

作为一个较好的实施例，所述指标获取模块中可以包括因素计算子模块，用于根据各地电网的特点找出影响电力ICT通信网可靠性的因素，并根据各因素的影响程度得到所述影响电力ICT通信网可靠性的指标。

作为一个较好的实施例，所述隶属函数建立模块中可以包括如下子模块：

参数计算子模块，用于计算各指标的信息熵、指标重要性强度以及各指标的相对重要系数；

量化计算子模块，用于根据所述信息熵、指标重要性强度以及相对重要系数进行指标排序，并将排序结果进行量化计算；

隶属函数确定子模块，用于根据熵权法的差异性系数确定方法得到指标排序的隶属函数。

作为一个较好的实施例，所述权重计算模块中可以包括如下子模块：

排序列表矩阵构建子模块，用于根据所收集的不同专家对不同指标的排序情况构建典型排序列表矩阵；

隶属矩阵构建子模块，用于根据所述排序列表矩阵构建隶属矩阵；

权重确定子模块，用于计算各指标的平均认识度与认识盲度，并计算所有专家对各指标的总体认识度，获得所有指标的总体评价向量并进行归一化处理，得到各指标的权重。

作为一个较好的实施例，所述综合指数计算模块中可以包括乘方与开方运算子模块，用于将各指标的权重进行乘方、开方等运算，得到所述可靠性综合指数。

通过以上方案可以看出，本发明的一种电力ICT通信网可靠性的评估方法及系统，首先获取影响电力ICT通信网可靠性的指标，然后建立关于电力ICT通信网可靠性指标的隶属函数，接着根据隶属函数确定各指标的权重，最后获得电力ICT通信网可靠性综合指数，从而可以根据该可靠性综合指数对电力ICT通信网进行可靠性评估。采用本发明的方案来对整个电力ICT通信网可靠性进行评估，能够提高电力ICT通信网可靠性评估的准确性，从而更准确的反映电力ICT通信网的可靠性；并且本发明可以统计多年数据进行评价，从而得到电力通信网的可靠性发展趋势，为电力通信网的发展规划提供指导信息。

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ICT通信网可靠性的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取影响电力ICT通信网可靠性的指标；

建立关于电力ICT通信网可靠性指标的隶属函数；

根据所述隶属函数确定各指标的权重；

根据各指标的权重确定电力ICT通信网可靠性综合指数，并根据该可靠性综合指数对电力ICT通信网进行可靠性评估。

2.根据权利要求1所述的电力ICT通信网可靠性的评估方法，其特征在于，所述获取影响电力ICT通信网可靠性的指标的过程包括：

根据各地电网的特点找出影响电力ICT通信网可靠性的因素，并根据各因素的影响程度得到所述影响电力ICT通信网可靠性的指标。

3.根据权利要求1所述的电力ICT通信网可靠性的评估方法，其特征在于，所述建立隶属函数的过程包括：

计算各指标的信息熵、指标重要性强度以及各指标的相对重要系数；

根据所述信息熵、指标重要性强度以及相对重要系数进行指标排序，并将排序结果进行量化计算；

根据熵权法的差异性系数确定方法得到指标排序的隶属函数。

4.根据权利要求1或2或3所述的电力ICT通信网可靠性的评估方法，其特征在于，所述根据隶属函数确定各指标的权重的过程包括：

根据所收集的不同专家对不同指标的排序情况构建典型排序列表矩阵；

根据所述排序列表矩阵构建隶属矩阵；

计算各指标的平均认识度与认识盲度，并计算所有专家对各指标的总体认识度，获得所有指标的总体评价向量并进行归一化处理，得到各指标的权重。

5.根据权利要求4所述的电力ICT通信网可靠性的评估方法，其特征在于，所述根据各指标的权重确定电力ICT通信网可靠性综合指数的过程包括：

将各指标的权重进行乘方、开方运算，得到所述可靠性综合指数。

6.一种电力ICT通信网可靠性的评估系统，其特征在于，包括：

指标获取模块，用于获取影响电力ICT通信网可靠性的指标；

隶属函数建立模块，用于建立关于电力ICT通信网可靠性指标的隶属函数；

权重计算模块，用于根据所述隶属函数确定各指标的权重；

综合指数计算模块，用于根据各指标的权重确定电力ICT通信网可靠性综合指数，并根据该可靠性综合指数对电力ICT通信网进行可靠性评估。

7.根据权利要求6所述的电力ICT通信网可靠性的评估系统，其特征在于，所述指标获取模块中包括因素计算子模块，用于根据各地电网的特点找出影响电力ICT通信网可靠性的因素，并根据各因素的影响程度得到所述影响电力ICT通信网可靠性的指标。

8.根据权利要求6所述的电力ICT通信网可靠性的评估系统，其特征在于，所述隶属函数建立模块中包括：

参数计算子模块，用于计算各指标的信息熵、指标重要性强度以及各指标的相对重要系数；

量化计算子模块，用于根据所述信息熵、指标重要性强度以及相对重要系数进行指标排序，并将排序结果进行量化计算；

隶属函数确定子模块，用于根据熵权法的差异性系数确定方法得到指标排序的隶属函数。

9.根据权利要求6或7或8所述的电力ICT通信网可靠性的评估系统，其特征在于，所述权重计算模块中包括：

排序列表矩阵构建子模块，用于根据所收集的不同专家对不同指标的排序情况构建典型排序列表矩阵；

隶属矩阵构建子模块，用于根据所述排序列表矩阵构建隶属矩阵；

权重确定子模块，用于计算各指标的平均认识度与认识盲度，并计算所有专家对各指标的总体认识度，获得所有指标的总体评价向量并进行归一化处理，得到各指标的权重。

10.根据权利要求9所述的电力ICT通信网可靠性的评估系统，其特征在于，所述综合指数计算模块中包括乘方与开方运算子模块，用于将各指标的权重进行乘方、开方运算，得到所述可靠性综合指数。

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