CN103942738A - 一种电能表综合评价方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种电能表状态综合评价方法及系统,包括构建评价指标体系;确定所述评价指标体系中各评价指标的指标权重向量;划分状态综合评价结果;确定综合评价模糊矩阵;根据所述综合评价模糊矩阵确定所述评价指标的模糊综合评价结果;根据所述模糊综合评价结果和所述状态综合评价结果确定电能表的状态综合评价结果。从而能够对电力系统中的电能表进行全面正确地综合评价。
Description
技术领域
本申请涉及技术领域,更具体地说,涉及一种电能表综合评价方法及系统。
背景技术
随着电力系统的不断发展,供电区域不断扩大,计量点迅速增加,现有电能计量装置运行管理方式的问题日益突出。电能表是计量供电部门销售和用户使用电能多少的设备,是供用电双方贸易结算的法律依据,其计量结果直接关系到双方贸易结算是否公平公正合理,直接关系到双方的经济利益。因此,亟需一种能够对电能表运行状态进行全面、综合、正确评估的综合评价方法及系统。
发明内容
有鉴于此,本申请提供一种电能表综合评价方法及系统,用于对电力系统中的电能表进行全面正确的综合评价。
为了实现上述目的,现提出的方案如下:
一种电能表状态综合评价方法,包括如下步骤:
构建评价指标体系;
确定所述评价指标体系中各评价指标的指标权重向量;
划分状态综合评价结果;
确定综合评价模糊矩阵;
根据所述综合评价模糊矩阵确定所述评价指标的模糊综合评价结果;
根据所述模糊综合评价结果和所述状态综合评价结果确定电能表的状态综合评价结果。
优选的,所述构建评价指标体系,包括:
构建五层树形结构评价指标体系。
优选的,所述五层树形结构评价指标体系包括目标层、第一层评价指标、第二层评价指标、第三层评价指标、第四层评价指标和第五层评价指标;
所述目标层为所述电能表的运行状态;
所述第一层评价指标包括:
所述运行状态的离线信息、在线信息和重要性;
所述第二层评价指标包括:
所述离线信息的历史数据和配置情况,和所述在线信息的运行数据和不良工况;
所述第三层评价指标包括:
所述历史数据的家族缺陷、历史故障记录和历史误差,所述配置情况的错误接线、装置封闭性、表型选择和主副电能表,所述运行数据的运行周检实测值、元器件、输出、外观、其他故障和监测故障,和,所述不良工况的安装环境和电网环境影响;
所述第四层评价指标包括:
所述安装环境的环境温湿度、电磁场干扰、颗粒物浓度和工作电源质量,和,所述电网环境影响的负荷性质、运行电压、平率波动、谐波、开关合闸频率、负荷变化、静电放电和雷击。
优选的,所述确定所述评价指标体系中各评价指标的指标权重向量,包括:
基于层次分析法构造指标权重判断矩阵;
基于专家和专家小组的讨论分析、各位专家独立给出的状态参量指标转中评分,经过定量化处理和一致性检验后,将计算得到的多组权重值取平均值作为最终的权重值代入所述指标权重判断矩阵,确定出所述指标权重向量。
优选的,所述划分状态综合评价结果,包括:
将所述电能表的状态综合评价结果划分为四种状态,包括正常状态、注意状态、异常状态和严重状态,并构建出相应的评价等级集。
优选的,所述确定综合评价模糊矩阵,包括:
根据实验数据统计或人工确定的方法,对每一具体指标按照正常、注意、异常或严重进行等级评价,通过预设等级评价公式确定评价指标集与评价等级集的综合评价模糊矩阵。
优选的,所述根据所述综合评价模糊矩阵确定所述评价指标的模糊综合评价结果,包括:
根据所述综合评价模糊矩阵逐层评价所述评价指标体系中的每一层的指标相对于上一层的指标的权重,最终得到所述评价指标模糊综合评价结果。
优选的,所述根据所述模糊综合评价结果和所述状态综合评价结果确定电能表的状态综合评价结果,包括:
根据所述指标评价体系的第一层评价指标模糊综合评价结果,取评价等级集,将所述第一层评价指标模糊综合评价结果代入所述评价等级集,确定所述电能表状态综合评价结果。
一种电能表状态综合评价系统,包括:
构建模块,用于构建评价指标体系;
输入模块,用于接收确定的所述评价指标体系中各评价指标的指标权重向量;
划分模块,用于划分状态综合评价结果;
确定模块,用于确定综合评价模糊矩阵;
评价模块,用于根据所述综合评价模糊矩阵确定所述评价指标的模糊综合评价结果;
输出模块,用于根据所述模糊综合评价结果和所述状态综合评价结果确定电能表的状态综合评价结果。
优选的,所述评价指标体系包括目标层、第一层评价指标、第二层评价指标、第三层评价指标、第四层评价指标和第五层评价指标;
所述目标层为所述电能表的运行状态;
所述第一层评价指标包括:
所述运行状态的离线信息、在线信息和重要性;
所述第二层评价指标包括:
所述离线信息的历史数据和配置情况,和所述在线信息的运行数据和不良工况;
所述第三层评价指标包括:
所述历史数据的家族缺陷、历史故障记录和历史误差,所述配置情况的错误接线、装置封闭性、表型选择和主副电能表,所述运行数据的运行周检实测值、元器件、输出、外观、其他故障和监测故障,和,所述不良工况的安装环境和电网环境影响;
所述第四层评价指标包括:
所述安装环境的环境温湿度、电磁场干扰、颗粒物浓度和工作电源质量,和,所述电网环境影响的负荷性质、运行电压、平率波动、谐波、开关合闸频率、负荷变化、静电放电和雷击。
从上述的技术方案可以看出,本申请公开了一种电能表状态综合评价方法及系统,包括构建评价指标体系;确定所述评价指标体系中各评价指标的指标权重向量;划分状态综合评价结果;确定综合评价模糊矩阵;根据所述综合评价模糊矩阵确定所述评价指标的模糊综合评价结果;根据所述模糊综合评价结果和所述状态综合评价结果确定电能表的状态综合评价结果。从而能够对电力系统中的电能表进行全面正确地综合评价。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种电能表状态综合评价方法的流程图;
图2为本申请另一实施例提供的一种电能表状态综合评价方法的流程图;
图3为本申请又一实施例提供的一种电能表状态综合评价系统的结构图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
实施例一
图1为本申请实施例提供的一种电能表状态综合评价方法的流程图。
如图1所示,本实施例提供的电能表状态综合评价方法包括如下步骤:
S101:构建评价指标体系。
电能表评价体系应适用于各种类型的电能表,为简化评价体系,本文在构建评价体系时考虑了不同厂家、不同型号电能表的差异,经过多方咨询和资料收集,确定质量评价体系采用五层树形结构,分别为目标层和四个逐层分解的指标层,如表1所示。评价指标集U的第i个子集Ui满足条件:Ui={Ui1,Ui2,…,Ui}。
①目标层
目标层是质量评价体系的最终目标,是反映电能表运行状态优劣的综合指标。本文定义“电能表运行状态”作为体系的目标层。
②第一层评价指标
第一层评价指标分为离线信息、在线信息和重要性三部分内容。加入电能表在该处安装位置下客户类型重要性程度的影响,可以为后期电能表周期检验和轮换策略提供参考信息。
③第二层评价指标
第二层评价指标是第一层指标的细化和延伸。其中,离线信息分为:历史数据、配置情况。历史数据反映了电能表历史误差的变化趋势和历史工作的可靠性。在线信息分为:运行数据、不良工况。
④第三层评价指标
第三层评价指标是在第二层指标的基础上进一步细化分解得到的。离线信息部分,历史数据分为:家族缺陷、历史故障记录、历史误差。其中,家族缺陷事故记录主要考虑的是同一品牌、同一型号批次计量装置在不同计量点的历史数据,这个指标反映了产品的本身质量和厂家的生产水平。可能会由于元器件的选择或厂家生产能力等多种原因,造成同一品牌、同一型号的电能表本身存在同样的技术缺陷。离线信息部分,配置分为:错误接线、装置封闭性、表型选择、主副电能表。
在线信息部分,运行分为:运行周检实测值(最近一次)、元器件、输出、外观、其他故障、监测故障。运行从多方面反映了电能表目前的运行状态,体现了现阶段的工作性能。在线信息部分,不良工况分为:安装环境、电网环境影响。
⑤第四层评价指标
第四层评价指标将在线信息的不良工况又进行细分,安装环境分为:环境温湿度、电磁场干扰、颗粒物浓度、工作电源质量。主要体现了安装地点对电能表工作性能的影响。
电网运行环境影响分为:负荷性质、运行电压、频率波动、谐波、开关合闸频率、负荷变化、静电放电、雷击。侧重于评估外界环境影响和突发性的电网环境对电能表运行状态的影响。
表1电能表状态综合评价指标体系
S102:确定指标权重向量。
确定评价指标体系中各评价指标的指标权重向量。
基于层次分析法构造指标权重判断矩阵,经多位电能计量行业专家或技术人员成立的权重专家小组讨论和分析,各位专家成员基于自身经验和讨论结果,均独立给出状态参量指标权重评分,经定量化处理和一致性检验后,将计算得到的多组权重值取平均值作为最终的权重Wi,如表2所示。
表2电能表评价指标权重
S103:划分状态综合评价结果。
将电能表状态综合评价结果划分为四种,分别为正常状态、注意状态、异常状态和严重状态,建立相应的评价等级集V={v1,v2,…,vm}。
S104:确定综合评价模糊矩阵。
本文根据实验数据统计或者人工确定的方法,对每一具体指标按照正常、注意、异常和严重四个级别进行等级评价,通过式(1-1)确定评价指标集U与评级等级集V的模糊关系矩阵Ri=(rij,k)n×m,rij,k表示因素Uij被评为vk的隶属度。
S105:确定评价指标的模糊综合评价结果。
根据综合评价模糊矩阵确定评价指标的模糊综合评价结果;
根据第四层评价指标模糊评判矩阵Ri,通过式(1-2)确定第四层评价指标向量为:
将第四层评价指标Ui视为第四层评价指标集U的一个因素作它的单因素评价向量,通过式(1-3)构成第三层评价指标模糊评判矩阵:
通过式(1-4)确定第三层模糊综合评价结果:
不断重复上述过程,可分别得到第二层和第一层评价指标模糊综合评价结果。
S106:确定电能表的状态综合评价结果。
根据模糊综合评价结果和状态综合评价结果确定电能表的状态综合评价结果。
根据第一层评价指标模糊综合评价结果,取评价等级集V(v1=100,v2=80,v3=60,v4=40),则通过式(1-5)确定该电能表状态综合评分。根据表3通过综合评分确定电能表状态综合评价结果。
综合评分 | 电能表状态综合评价结果 |
90-100 | 正常状态 |
75-89 | 注意状态 |
61-74 | 异常状态 |
0-60 | 严重状态 |
表3电能表状态综合评分表
通过上述分析计算,就能快速、准确地确定电能表状态综合评价结果。
从上述技术方案可以看出,实施例提供了一种电能表状态综合评价方法,包括以下步骤:构建评价指标体系;确定评价指标体系中各评价指标的指标权重向量;划分状态综合评价结果;确定综合评价模糊矩阵;根据综合评价模糊矩阵确定评价指标的模糊综合评价结果;根据模糊综合评价结果和状态综合评价结果确定电能表的状态综合评价结果。从而能够对电力系统中的电能表进行全面正确地综合评价。
实施例二
图2为本申请另一实施例提供的一种电能表状态综合评价方法的流程图。
如图2所示,本实施例公开的电能表状态综合评价系统用于对I类电能表进行综合评价,包括如下步骤:
S201:构建评价指标体系。
电能表评价体系应适用于各种类型的电能表,为简化评价体系,本文在构建评价体系时考虑了不同厂家、不同型号电能表的差异,经过多方咨询和资料收集,确定质量评价体系采用五层树形结构,分别为目标层和四个逐层分解的指标层,如表4所示。评价指标集U的第i个子集Ui满足条件:Ui={Ui1,Ui2,…,Ui}。
①目标层
目标层是质量评价体系的最终目标,是反映电能表运行状态优劣的综合指标。本申请定义“电能表运行状态”作为体系的目标层。
②第一层评价指标
第一层评价指标分为离线信息、在线信息和重要性三部分内容。加入电能表在该处安装位置下客户类型重要性程度的影响,可以为后期电能表周期检验和轮换策略提供参考信息。
③第二层评价指标
第二层评价指标是第一层指标的细化和延伸。其中,离线信息分为:历史数据、配置情况。历史数据反映了电能表历史误差的变化趋势和历史工作的可靠性。在线信息分为:运行数据、不良工况。
④第三层评价指标
第三层评价指标是在第二层指标的基础上进一步细化分解得到的。离线信息部分,历史数据分为:家族缺陷、历史故障记录、历史误差。其中,家族缺陷事故记录主要考虑的是同一品牌、同一型号批次计量装置在不同计量点的历史数据,这个指标反映了产品的本身质量和厂家的生产水平。可能会由于元器件的选择或厂家生产能力等多种原因,造成同一品牌、同一型号的电能表本身存在同样的技术缺陷。离线信息部分,配置分为:错误接线、装置封闭性、表型选择、主副电能表。
在线信息部分,运行分为:运行周检实测值(最近一次)、元器件、输出、外观、其他故障、监测故障。运行从多方面反映了电能表目前的运行状态,体现了现阶段的工作性能。在线信息部分,不良工况分为:安装环境、电网环境影响。
⑤第四层评价指标
第四层评价指标将在线信息的不良工况又进行细分,安装环境分为:环境温湿度、电磁场干扰、颗粒物浓度、工作电源质量。主要体现了安装地点对电能表工作性能的影响。
电网运行环境影响分为:负荷性质、运行电压、频率波动、谐波、开关合闸频率、负荷变化、静电放电、雷击。侧重于评估外界环境影响和突发性的电网环境对电能表运行状态的影响。
表4电能表状态综合评价指标体系
S202确定指标权重向量。
基于层次分析法构造指标权重判断矩阵,经多位电能计量行业专家或技术人员成立的权重专家小组讨论和分析,各位专家成员基于自身经验和讨论结果,均独立给出状态参量指标权重评分,经定量化处理和一致性检验后,将计算得到的多组权重值取平均值作为最终的权重Wi,如表5所示。
表5电能表评价指标权重
S203:划分状态综合评价结果。
将电能表状态综合评价结果划分为四种,分别为正常状态、注意状态、异常状态和严重状态,建立相应的评价等级集V={v1,v2,…,vm}。
S204:确定综合评价模糊矩阵。
本文根据实验数据统计或者人工确定的方法,对每一具体指标按照正常、注意、异常和严重四个级别进行等级评价,通过式(2-1)确定评价指标集U与评级等级集V的模糊关系矩阵Ri=(rij,k)n×m,rij,k表示因素Uij被评为vk的隶属度。
获取第四层评价指标模糊评判矩阵R221和R222结果,如表6所示。
表6第四层评价指标模糊评判矩阵R221和R222
S205:确定评价指标模糊综合评价结果。
通过式(2-2)确定第四层评价指标评价向量A221和A222,结果如表7所示。
表7第四层评价指标评价向量A221和A222
将第四层评价指标Ui视为第四层评价指标集U的一个因素作它的单因素评价向量,通过式(2-3)构成第三层评价指标模糊评判矩阵R22,并获取第三层评价指标模糊评判矩阵R11,R12和R21结果,如表8所示。
表8第三层评价指标模糊评判矩阵R11,R12,R21和R22
通过式(2-4)确定第三层模糊综合评价结果A11,A12,A21和A22,如表9所示。
表9第三层模糊综合评价结果A11,A12,A21和A22
通过式(2-3)构成第二层评价指标模糊评判矩阵R1和R2,如表10所示。
表10第二层评价指标模糊评判矩阵R1和R2
通过式(2-4)确定第二层模糊综合评价结果A1和A2,获取第二层模糊综合评价结果A3,如表11所示。
表11第二层模糊综合评价结果A1和A2
通过式(2-3)构成第二层评价指标模糊评判矩阵R,如表12所示。
表12第一层评价指标模糊评判矩阵R
通过式(2-4)确定第一层模糊综合评价结果A,如表13所示。
表13第一层模糊综合评价结果A
S206确定电能表状态综合评价结果。
根据第一层评价指标模糊综合评价结果,取评价等级集V(v1=100,v2=80,v3=60,v4=40),则通过式(2-5)确定该电能表状态综合评分为90.41104,结果如表14所示。根据表3通过综合评分确定电能表状态综合评价结果为正常状态。
表14电能表状态综合评分
实施例三
图3为本申请又一实施例提供的一种电能表状态综合评价系统的结构图。
如图3所示,本实施例提供的电能表状态综合评价系统包括构建模块、与构建模块相连接的输入模块、与输入模块相连接的划分模块、与划分模块相连接的确定模块、与确定模块相连接的评价模块和评价模块相连接的输出模块。
构建模块用于构建评价指标体系。
评价指标体系包括目标层、第一层评价指标、第二层评价指标、第三层评价指标、第四层评价指标和第五层评价指标;
目标层为电能表的运行状态;
第一层评价指标包括运行状态的离线信息、在线信息和重要性;
第二层评价指标包括离线信息的历史数据和配置情况,和在线信息的运行数据和不良工况;
第三层评价指标包括历史数据的家族缺陷、历史故障记录和历史误差,配置情况的错误接线、装置封闭性、表型选择和主副电能表,运行数据的运行周检实测值、元器件、输出、外观、其他故障和监测故障,和,不良工况的安装环境和电网环境影响;
第四层评价指标包括安装环境的环境温湿度、电磁场干扰、颗粒物浓度和工作电源质量,和,电网环境影响的负荷性质、运行电压、平率波动、谐波、开关合闸频率、负荷变化、静电放电和雷击。
输入模块用于接收确定的评价指标体系中各评价指标的指标权重向量;
划分模块用于划分状态综合评价结果;
确定模块用于确定综合评价模糊矩阵;
评价模块用于根据综合评价模糊矩阵确定评价指标的模糊综合评价结果;
输出模块用于根据模糊综合评价结果和状态综合评价结果确定电能表的状态综合评价结果。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种电能表状态综合评价方法,其特征在于,包括如下步骤:
构建评价指标体系;
确定所述评价指标体系中各评价指标的指标权重向量;
划分状态综合评价结果;
确定综合评价模糊矩阵;
根据所述综合评价模糊矩阵确定所述评价指标的模糊综合评价结果;
根据所述模糊综合评价结果和所述状态综合评价结果确定电能表的状态综合评价结果。
2.如权利要求1所述的电能表状态综合评价方法,其特征在于,所述构建评价指标体系,包括:
构建五层树形结构评价指标体系。
3.如权利要求2所述的电能表状态综合评价方法,其特征在于,所述五层树形结构评价指标体系包括目标层、第一层评价指标、第二层评价指标、第三层评价指标、第四层评价指标和第五层评价指标;
所述目标层为所述电能表的运行状态;
所述第一层评价指标包括:
所述运行状态的离线信息、在线信息和重要性;
所述第二层评价指标包括:
所述离线信息的历史数据和配置情况,和所述在线信息的运行数据和不良工况;
所述第三层评价指标包括:
所述历史数据的家族缺陷、历史故障记录和历史误差,所述配置情况的错误接线、装置封闭性、表型选择和主副电能表,所述运行数据的运行周检实测值、元器件、输出、外观、其他故障和监测故障,和,所述不良工况的安装环境和电网环境影响;
所述第四层评价指标包括:
所述安装环境的环境温湿度、电磁场干扰、颗粒物浓度和工作电源质量,和,所述电网环境影响的负荷性质、运行电压、平率波动、谐波、开关合闸频率、负荷变化、静电放电和雷击。
4.如权利要求1所述的电能表状态综合评价方法,其特征在于,所述确定所述评价指标体系中各评价指标的指标权重向量,包括:
基于层次分析法构造指标权重判断矩阵;
基于专家和专家小组的讨论分析、各位专家独立给出的状态参量指标转中评分,经过定量化处理和一致性检验后,将计算得到的多组权重值取平均值作为最终的权重值代入所述指标权重判断矩阵,确定出所述指标权重向量。
5.如权利要求1所述的电能表状态综合评价方法,其特征在于,所述划分状态综合评价结果,包括:
将所述电能表的状态综合评价结果划分为四种状态,包括正常状态、注意状态、异常状态和严重状态,并构建出相应的评价等级集。
6.如权利要求1所述的电能表状态综合评价方法,其特征在于,所述确定综合评价模糊矩阵,包括:
根据实验数据统计或人工确定的方法,对每一具体指标按照正常、注意、异常或严重进行等级评价,通过预设等级评价公式确定评价指标集与评价等级集的综合评价模糊矩阵。
7.如权利要求1所述的电能表状态综合评价方法,其特征在于,所述根据所述综合评价模糊矩阵确定所述评价指标的模糊综合评价结果,包括:
根据所述综合评价模糊矩阵逐层评价所述评价指标体系中的每一层的指标相对于上一层的指标的权重,最终得到所述评价指标模糊综合评价结果。
8.如权利要求1所述的电能表状态综合评价方法,其特征在于,所述根据所述模糊综合评价结果和所述状态综合评价结果确定电能表的状态综合评价结果,包括:
根据所述指标评价体系的第一层评价指标模糊综合评价结果,取评价等级集,将所述第一层评价指标模糊综合评价结果代入所述评价等级集,确定所述电能表状态综合评价结果。
9.一种电能表状态综合评价系统,其特征在于,包括:
构建模块,用于构建评价指标体系;
输入模块,用于接收确定的所述评价指标体系中各评价指标的指标权重向量;
划分模块,用于划分状态综合评价结果;
确定模块,用于确定综合评价模糊矩阵;
评价模块,用于根据所述综合评价模糊矩阵确定所述评价指标的模糊综合评价结果;
输出模块,用于根据所述模糊综合评价结果和所述状态综合评价结果确定电能表的状态综合评价结果。
10.如权利要求9所述的电能表状态综合评价系统,其特征在于,所述评价指标体系包括目标层、第一层评价指标、第二层评价指标、第三层评价指标、第四层评价指标和第五层评价指标;
所述目标层为所述电能表的运行状态;
所述第一层评价指标包括:
所述运行状态的离线信息、在线信息和重要性;
所述第二层评价指标包括:
所述离线信息的历史数据和配置情况,和所述在线信息的运行数据和不良工况;
所述第三层评价指标包括:
所述历史数据的家族缺陷、历史故障记录和历史误差,所述配置情况的错误接线、装置封闭性、表型选择和主副电能表,所述运行数据的运行周检实测值、元器件、输出、外观、其他故障和监测故障,和,所述不良工况的安装环境和电网环境影响;
所述第四层评价指标包括:
所述安装环境的环境温湿度、电磁场干扰、颗粒物浓度和工作电源质量,和,所述电网环境影响的负荷性质、运行电压、平率波动、谐波、开关合闸频率、负荷变化、静电放电和雷击。
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