CN106843100A

CN106843100A - 变电站二次设备运行状态等级判断方法和装置

Info

Publication number: CN106843100A
Application number: CN201611148715.7A
Authority: CN
Inventors: 肖永立; 孙军; 张伟程; 蔡庆; 郑同伟; 范金龙; 刘少波; 钱志国; 任建军; 见伟
Original assignee: State Grid Corp of China SGCC; State Grid Beijing Electric Power Co Ltd
Current assignee: State Grid Corp of China SGCC; State Grid Beijing Electric Power Co Ltd
Priority date: 2016-12-13
Filing date: 2016-12-13
Publication date: 2017-06-13

Abstract

本发明公开了一种变电站二次设备运行状态等级判断方法和装置。其中，该方法包括：采集目标设备的至少一个运行参数，其中，目标设备为待判断运行状态等级的变电站二次设备；通过模糊综合评价法根据至少一个运行参数计算目标设备的指标值；根据指标值判断目标设备的运行状态等级。本发明解决了相关技术中不能准确判断变电站内的二次设备运行状态的技术问题。

Description

变电站二次设备运行状态等级判断方法和装置

技术领域

本发明涉及监测领域，具体而言，涉及一种变电站二次设备运行状态等级判断方法和装置。

背景技术

电力二次设备是对电力系统一次设备进行监视，测量，控制，保护，调节的补助设备，如继电保护及自动装置，通过监视一次系统的运行状况，在发生异常和事故时迅速动作，作用于断路器，对一次设备进行保护，最大限度降低电网故障对电力设备的损害程度。因此，二次设备的健康状态对于电力系统的稳定运行至关重要。随着智能电网建设的快速发展，智能变电站数量越来越多，新型智能二次设备逐渐取代了常规的二次设备，传统的定期检修方式已经不能满足电网稳定性要求，迫切需要开展针对二次设备的状态检修，定量、正确、全面地评估二次设备状态，降低运行检修人员的工作量。智能变电站相关技术的应用，如二次设备数据传输的网络化、协议的标准化、信息的共享化也为二次设备状态检修提供了技术可能性。目前，针对智能变电站二次设备的检修主要采用定期检修和事后维护方式。但有相当一部分设备故障或隐患在检修时并不能被发现，从而发展为运行事故，给变电站运行安全造成严重威胁。

目前针对设备评价的方法主要有：评分法。一般的评分法均针对设备状态进行评价，状态是指反映设备当前各种技术性能综合评价的结果，设备状态一般分为良好、正常、注意、异常和重大异常五种类型。评分法针对设备的每一项状态量进行打分，最后得出评价分数，以此分数来表征设备的好坏。状态量是指反映设备状况的各种技术指标、性能和运行情况等参数的总称，一般分为对设备的性能和安全运行有直接影响的主状态量，和引起设备性能下降，但对设备性能和安全运行影响较小的辅助状态量。例如，针对电力变压器的评分过程如下：首先划定评价的状态量，比如按变压器的组成部件划分为绕组、套管、铁心和磁回路、分接开关、冷却系统、绝缘油、邮箱和非电量保护系统。然后按每个部件再划分性能指标，如针对部件绕组，有绕组电阻、绕组温度、绕组介质损耗因数等指标。再给每个状态量分配一个分值，该分值的分配主要依据专家经验制定。最后根据评分办法，对所有指标进行打分，最终得出一个总分值，即为设备评价分。但是这种状态评价方式需要人为主观判断，不能准确地反映变电站内的二次设备的运行状态。

针对相关技术中不能准确判断变电站内的二次设备运行状态的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种变电站二次设备运行状态等级判断方法和装置，以至少解决相关技术中不能准确判断变电站内的二次设备运行状态的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种变电站二次设备运行状态等级判断方法，该方法包括：采集目标设备的至少一个运行参数，其中，目标设备为待判断运行状态等级的变电站二次设备；通过模糊综合评价法根据至少一个运行参数计算目标设备的指标值；根据指标值判断目标设备的运行状态等级。

进一步地，通过模糊综合评价法根据至少一个运行参数计算目标设备的指标值包括：分别确定每个运行参数的影响权重；按照预设算法根据至少一个运行参数及每个运行参数的影响因子数值计算目标设备的指标值。

进一步地，至少一个运行参数分为以下三种运行参数：设备硬件运行参数、设备软件运行参数和设备通信接口运行参数，分别确定每个运行参数的影响因子数值包括：分别确定每种运行参数在运行参数中的影响权重；确定每个运行参数对应的运行参数种类；确定每个运行参数在对应的运行参数种类中的影响权重。

进一步地，按照预设算法根据至少一个运行参数及每个运行参数的影响因子数值计算目标设备的指标值包括：按照层次分析法根据每个运行参数在对应的运行参数种类中的影响权重和对应的运行参数种类在运行参数中的影响权重确定影响因子计算矩阵；将至少一个运行参数与影响因子计算矩阵做矩阵乘法以得到目标设备的指标值。

进一步地，在确定影响因子计算矩阵之后，该方法还包括：对影响因子计算矩阵进行一致性检验；判断影响因子计算矩阵是否通过一致性检验；如果判断结果为是，则确定影响因子计算矩阵；如果判断结果为否，则对影响因子计算矩阵进行调整直至影响因子计算矩阵通过一致性检验。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种变电站二次设备运行状态等级判断装置，该装置包括：采集单元，用于采集目标设备的至少一个运行参数，其中，目标设备为待判断运行状态等级的变电站二次设备；计算单元，用于通过模糊综合评价法根据至少一个运行参数计算目标设备的指标值；第一判断单元，用于根据指标值判断目标设备的运行状态等级。

进一步地，计算单元包括：确定模块，用于分别确定每个运行参数的影响权重；计算模块，用于按照预设算法根据至少一个运行参数及每个运行参数的影响因子数值计算目标设备的指标值。

进一步地，至少一个运行参数分为以下三种运行参数：设备硬件运行参数、设备软件运行参数和设备通信接口运行参数，确定模块包括：第一确定子模块，用于分别确定每种运行参数在运行参数中的影响权重；第二确定子模块，用于确定每个运行参数对应的运行参数种类；第三确定子模块，用于确定每个运行参数在对应的运行参数种类中的影响权重。

进一步地，计算模块包括：第四确定子模块，用于按照层次分析法根据每个运行参数在对应的运行参数种类中的影响权重和对应的运行参数种类在运行参数中的影响权重确定影响因子计算矩阵；计算子模块，用于将至少一个运行参数与影响因子计算矩阵做矩阵乘法以得到目标设备的指标值。

进一步地，该装置还包括：检验单元，用于在确定影响因子计算矩阵之后，对影响因子计算矩阵进行一致性检验；第二判断单元，用于判断影响因子计算矩阵是否通过一致性检验；确定单元，用于在判断结果为是时，确定影响因子计算矩阵；调整单元，用于在判断结果为否时，对影响因子计算矩阵进行调整直至影响因子计算矩阵通过一致性检验。

在本发明实施例中，通过采集目标设备的至少一个运行参数，其中，目标设备为待判断运行状态等级的变电站二次设备；通过模糊综合评价法根据至少一个运行参数计算目标设备的指标值；根据指标值判断目标设备的运行状态等级，解决了相关技术中不能准确判断变电站内的二次设备运行状态的技术问题，进而实现了更准确地判断变电站内二次设备的运行状态的技术效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种可选的变电站二次设备运行状态等级判断方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的层次分析法的示意图；

图3是根据本发明实施例的另一种可选的变电站二次设备运行状态等级判断方法的示意图；

图4是根据本发明实施例的一种可选的变电站二次设备运行状态等级判断装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本申请实施例，提供了一种变电站二次设备运行状态等级判断方法。

图1是根据本发明实施例的一种可选的变电站二次设备运行状态等级判断方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S101，采集目标设备的至少一个运行参数，其中，目标设备为待判断运行状态等级的变电站二次设备；

步骤S102，通过模糊综合评价法根据至少一个运行参数计算目标设备的指标值；

步骤S103，根据指标值判断目标设备的运行状态等级。

变电站二次设备包含保护装置、测控装置、合并单元、智能终端、故录装置、交换机、远动机、监控系统等，目标设备是指待判断运行状态等级的二次设备。目标设备的至少一个运行参数的参数种类是与目标设备的类别对应的，不同的目标设备具有不同的运行参数。这些运行参数可以通过相应的传感器进行采集。

模糊综合评价方法是一种基于模糊数学的综合评价方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。通过预设的模糊综合评价方法的算法可以根据至少一个运行参数计算出目标设备的定量评价的标准，得到指标值，根据指标值去判断目标设备的运行状态等级。

该实施例通过采集目标设备的至少一个运行参数，其中，目标设备为待判断运行状态等级的变电站二次设备；通过模糊综合评价法根据至少一个运行参数计算目标设备的指标值；根据指标值判断目标设备的运行状态等级，解决了相关技术中不能准确判断变电站内的二次设备运行状态的技术问题，进而实现了更准确地判断变电站内二次设备的运行状态的技术效果。

优选地，通过模糊综合评价法根据至少一个运行参数计算目标设备的指标值包括：分别确定每个运行参数的影响权重；按照预设算法根据至少一个运行参数及每个运行参数的影响因子数值计算目标设备的指标值；

优选地，至少一个运行参数分为以下三种运行参数：设备硬件运行参数、设备软件运行参数和设备通信接口运行参数，分别确定每个运行参数的影响因子数值包括：分别确定每种运行参数在运行参数中的影响权重；确定每个运行参数对应的运行参数种类；确定每个运行参数在对应的运行参数种类中的影响权重。

优选地，按照预设算法根据至少一个运行参数及每个运行参数的影响因子数值计算目标设备的指标值包括：按照层次分析法根据每个运行参数在对应的运行参数种类中的影响权重和对应的运行参数种类在运行参数中的影响权重确定影响因子计算矩阵；将至少一个运行参数与影响因子计算矩阵做矩阵乘法以得到目标设备的指标值。

优选地，在确定影响因子计算矩阵之后，该方法还包括：对影响因子计算矩阵进行一致性检验；判断影响因子计算矩阵是否通过一致性检验；如果判断结果为是，则确定影响因子计算矩阵；如果判断结果为否，则对影响因子计算矩阵进行调整直至影响因子计算矩阵通过一致性检验。

下面结合一种具体的应用场景，对支持IEC61850标准的智能变电站过程层交换机(下文简称智能变电站交换机)应用该实施例提供的运行状态判断方法进行评价：

智能变电站交换机的运行状态分为三个方面，即：交换机网络性能参数、交换机设备参数以及交换机整体性能，通过对各自相应的子指标的模糊综合评判，这三个方面可以反映出不同网络状态、设备参数对以太网交换机性能的影响，并依据实验数据，对以太网交换机进行科学、量化的综合评估。

首先通过层次分析法确定计算模型，层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法,在处理复杂的决策问题上具有很强的实用性和有效性，它的算法步骤如下：

1)明确目标，建立层次结构模型

建立层次结构是层次分析法的第一步。如图2所示，层次结构通常分为：

目标层：这是最高层次，表示需要解决的问题，包括至少一个目标。

准则层：通常为影响问题决策的大类因素，包括至少一个准则。

指标层：项目评价的具体指标或参量，即准则层下的各个具体的指标，包括至少一个指标，在该实施例中，可以是智能变电站交换机的各个运行参数、信号等。

2)形成判断矩阵

通过建立的层次结构模型，确定了相邻层次元素间的隶属关系。下一步我们需要确定各层次元素的权重。假设准则层元素C所支配的下一层次——指标层的元素为U₁,U₂,...,U_n。针对准则C，比较两个元素U_i以及U_j相对重要程度如何，并按照表1中所定义的比例标度对每个元素的重要性程度赋值a_ij，形成如下式的判断矩阵：

上式判断矩阵A为n×n方阵，其主对角线为1。满足a_ij＝1/a_ji，i≠j，i,j＝1,2,...,n，a_ij>0，a_ij表示元素U_i与元素U_j在准则C下的相对重要性的比值，可按表1的1～9标度法对重要性程度赋值。

表1

标度	含义
		l
3
		5
7
		9
2，4，6，8	以上相邻判断的中间值

3)计算权向量并做一致性检验。

对于每一个判断矩阵计算最大特征值及其对应的特征向量，利用一致性指标CI、平均随机一致性指标RI和随机一致性比率CR做一致性检验。若检验通过，归一化后的特征向量即为权向量；若不通过，需重新构造判断矩阵。三个指标的表达式分别为：

其中λ_max(A)是矩阵A的最大特征值；n为矩阵的阶数。下表为1～10阶判断矩阵的平均随机一致性指标值。

表2

n	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
											RI	0.00	0.00	0.58	0.90	1.12	1.24	1.36	1.41	1.45	1.49

对于更高阶数(即n>10)的RI值的获得办法是：随机生成1～9及其倒数，从中抽取数字构造500个或者更多n阶样本矩阵，计算各个矩阵的最大特征值的平均值然后根据公式RI的计算公式来得到RI的值。

当CR<0.1时，认为判断矩阵A具有满意的一致性，或其不一致程度是可以接受的；否则就调整判断矩阵A，直到达到满意的一致性为止。

模糊综合评价方法是对具有多种属性的事物，或者说其总体优劣受多种因素影响的事物，做出一个能合理地综合这些属性或因素的总体评判。层次结构模型不论是多层的还是单层的，都要有两个关键的步骤：确定模糊关系R，R是从因素集X到评判集Y的一个模糊映射；计算模糊评判子集在复杂的系统中，由于考虑的因素较多，又存在一定的层次性，就必须采用分层逐级评判的方法进行，即模糊多层次综合评判法。

模糊多层次综合评判法的步骤如下：

设因素集X＝{x₁,x₂,...,x_n}，x_i,i＝1,2,...,n表示某问题需要考虑的因素；评判集Y＝{y₁,y₂,...,y_m}，y_j,j＝1,2,...,m表示要评判的等级。

步骤1，划分因素集X：

对因素集X＝{x₁,x₂,...,x_n}作划分，即式中i＝1,2,...,n。x_i中含有k_i个因素。

步骤2，单因素评判：

对每个的k_i个因素，按初始模型作综合评判。设x_i的因素重要程度模糊子集为A_i，x_i的k_i个因素的总的评价矩阵为R_i，于是得到：

上式中的B_i为x_i的单因素评判。

步骤3，多因素综合评判：

因素集X＝{x₁,x₂,...,x_n}的因素重要程度模糊子集为A，且A＝[A₁,A₂,...,A_n]，则X的总的评价矩阵B为：

从而得出因素集X＝{x₁,x₂,...,x_n}的多因素综合评判结果：

对以太网交换机的评估不仅要考虑交换机自身的参数和其对网络的影响，还要考虑交换机的整体性能，在此，将通过交换机网络性能参数、交换机设备参数和交换机整体性能三个子指标对交换机进行综合评估。其中交换机网络性能参数包含吞吐量、帧丢失率、转发延迟和Back-to-Back四个主要指标；交换机设备参数涉及错误帧过滤、背压、线端阻塞、MAC地址表深度、MAC地址学习、广播转发、广播延迟、转发压力以及转发能力九个性能指标；交换机整体性能则受全网状和部分网状的影响。交换机评估模型的具体层次结构见图3所示。

下表为以太网交换机各个不同层次指标的相对重要性，此重要性的数值可以是预设的。

表3

采用上述的具体实施方式，根据一组测量得到的运行参数对交换机的运行状态的等级进行判断，计算过程和结果如下：

借助交换机测试仪，分别对不同的指标进行测试，每个指标分别用7种不同帧长的数据包进行测试，为了保证测试数据的准确性和可靠性，每个测试重复3次，结果取3次测试数据的平均值。测试得到的部分原始数据如表4所示。

表4

为了处理实验数据，需先设置评判集及其代表的区间数。不妨设评判集：V＝{优、良、中、合格、不合格}，其对应的区间数为：V'＝{[0.9，1]，[0.8，0.9)，[0.7，0.8)，[0.6，0.7)，[0，0.6)}。根据表4中测试数据的归一化值可知：指标“吞吐量”的隶属度向量为：v₁＝{4/7，2/7，1/7，0，0}＝{0.5714，0.2857，0.1429，0.0000，0.0000}。由于“帧丢失率”测试时均无丢包，因此其测试结果为“优”，隶属度向量为：v₂＝{1，0，0，0，0}。其它数据的处理过程类似，处理结果见表5。

表5

根据表4和表5的具体数据，由指标层和准则层运用模糊关系合成原理计算得到目标层的隶属度向量，进而进行综合评判。

首先，通过AHP法求取权向量：

由表1中“交换机网络性能参数”的四个子指标的相对重要性可得判断矩阵A₁为：

矩阵A₁的特征值为：λ＝{4,0,0,0}

因此，最大特征值为：λ_max1＝4，其对应的特征向量为：

x'₁＝{0.6838,0.2279,0.6838,0.1140}

归一化后的特征向量为：

x₁＝{0.4000,0.1333,0.4000,0.0667}

由表3中的数据计算得：

CI₁＝1.6666e-005

RI₁＝0.9000

矩阵A₁具有满意的一致性，则向量：

x₁＝{0.4000,0.1333,0.4000,0.0667}

即为所求的权向量。

同理可得：

“交换机设备参数”和“交换机整体性能”的判断矩阵和权重向量分别为：

x₂＝{0.1429,0.1429,0.0714,0.0714,0.0714,0.1429,0.2857,0.0357,0.0357}

CR₂＝1.5313e-016<0.1

x₃＝{0.7500,0.2500}

CR₃＝-Inf<0.1

目标层“交换机”的判断矩阵和权重向量为：

x₄＝{0.5333,0.4000,0.0667}

CR₄＝5.0286e-005<0.1

由上述计算过程可知，判断矩阵均满足一致性要求。由x₁～x₄可以求得指标层对目标层的相对权重以及排序如表6。

表6

序号	指标	相对权重	重要性排序
				X11	吞吐量	0.2133	1
X12	帧丢失率	0.0711	4
				X13	转发延迟	0.2133	2
X14	Back-To-Back	0.0356	9
				X21	错误帧过滤	0.0571	7
X22	背压	0.0571	5
				X23	线端阻塞	0.0286	10
X24	MAC地址表深度	0.0286	11
				X25	MAC地址学习	0.0286	12
X26	广播转发	0.0571	6
				X27	广播延迟	0.1143	3
X28	转发压力	0.0143	14
				X29	转发能力	0.0143	15
X31	全网状	0.0500	8
				X32	部分网状	0.0167	13

由表6可知，不同指标对目标层的影响是不一样的，其中吞吐量和转发延迟对目标层的影响最为重要，其次是背压、错误帧过滤、帧丢失率、广播转发和广播延迟等。

模糊关系合成：

设置评判集：V＝{优，良，中，合格，不合格}；

其对应的区间为：V'＝{[0.9，1]，[0.8，0.9)，[0.7，0.8)，[0.6，0.7)，[0，0.6)}

由表6可知：“交换机网络性能参数”的四个子指标可以组成一个4*5的模糊关系矩阵：

c₁＝x₁*b₁＝(0.5714,0.1905,0.1238,0.0000,0.1143)

c₁即为“交换机网络性能参数”的单层次评价结果。

同理：“交换机设备参数”和“交换机整体性能”的模糊关系矩阵和单层次评价结果分别为b₂、c₂和b₃、c₃。

c₂＝x₂*b₂＝(0.6242,0.0448,0.0777,0.0238,0.2296)

c₃＝x₃*b₃＝(0.4943,0.3112,0.1294,0.0352,0.0299)

则由隶属于指标“交换机”的三个子指标的单层次评价结果所组成的总的模糊关系矩阵为：

从而由x₄和b₄可得总的综合评价结果为：

c₄＝x₄*b₄＝(0.5874,0.1402,0.1058,0.0119,0.1548)

c₄即为所求的总的综合评价结果。

为了将客观的综合评价结果转化为直观的数据评分，可将评判集中各个元素进行量化，将综合评价结果进行加权评分。

由V＝{优，良，中，合格，不合格}和V'＝{[0.9，1]，[0.8，0.9)，[0.7，0.8)，[0.6，0.7)，[0，0.6)}可将评判元素代表的数值取为每个区间的左值，设：V”＝{1.00，0.90，0.80，0.70，0.60}，从而，综合得分为：

SCORE＝1.00*0.5874+0.90*0.1402+…+0.60*0.1548＝0.8994

最终得分所在区间为[0.8，0.90)，所以，综合评判结果为“良”。

由表4和表5可知：吞吐量和转发延迟对目标层的综合的权重为：

x＝{0.2133，0.2133}

而两者的模糊关系矩阵为：

可见：“优”以下的判定元素所占比例之和接近50％，它俩的权重之和为42.66％，这是导致综合评判结果落入“良”所在区间的最主要原因。所以，吞吐量和转发延迟对交换机的性能起着举足轻重的作用，应引起足够重视。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤虽然示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种变电站二次设备运行状态等级判断装置。

图4是根据本发明实施例的一种可选的变电站二次设备运行状态等级判断装置的示意图，如图4所示，该装置包括采集单元10，计算单元20和第一判断单元30。

采集单元，用于采集目标设备的至少一个运行参数，其中，目标设备为待判断运行状态等级的变电站二次设备；计算单元，用于通过模糊综合评价法根据至少一个运行参数计算目标设备的指标值；第一判断单元，用于根据指标值判断目标设备的运行状态等级。

优选地，计算单元包括：确定模块，用于分别确定每个运行参数的影响权重；计算模块，用于按照预设算法根据至少一个运行参数及每个运行参数的影响因子数值计算目标设备的指标值；

优选地，至少一个运行参数分为以下三种运行参数：设备硬件运行参数、设备软件运行参数和设备通信接口运行参数，确定模块包括：第一确定子模块，用于分别确定每种运行参数在运行参数中的影响权重；第二确定子模块，用于确定每个运行参数对应的运行参数种类；第三确定子模块，用于确定每个运行参数在对应的运行参数种类中的影响权重。

优选地，计算模块包括：第四确定子模块，用于按照层次分析法根据每个运行参数在对应的运行参数种类中的影响权重和对应的运行参数种类在运行参数中的影响权重确定影响因子计算矩阵；计算子模块，用于将至少一个运行参数与影响因子计算矩阵做矩阵乘法以得到目标设备的指标值。

优选地，该装置还包括：检验单元，用于在确定影响因子计算矩阵之后，对影响因子计算矩阵进行一致性检验；第二判断单元，用于判断影响因子计算矩阵是否通过一致性检验；确定单元，用于在判断结果为是时，确定影响因子计算矩阵；调整单元，用于在判断结果为否时，对影响因子计算矩阵进行调整直至影响因子计算矩阵通过一致性检验。

上述的装置可以包括处理器和存储器，上述单元均可以作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

上述本申请实施例序号的顺序不代表实施例的优劣。

在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims

1.一种变电站二次设备运行状态等级判断方法，其特征在于，包括：

采集目标设备的至少一个运行参数，其中，所述目标设备为待判断运行状态等级的变电站二次设备；

通过模糊综合评价法根据所述至少一个运行参数计算所述目标设备的指标值；

根据所述指标值判断所述目标设备的运行状态等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过模糊综合评价法根据所述至少一个运行参数计算所述目标设备的指标值包括：

分别确定每个运行参数的影响权重；

按照预设算法根据所述至少一个运行参数及每个运行参数的影响因子数值计算所述目标设备的指标值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个运行参数分为以下三种运行参数：设备硬件运行参数、设备软件运行参数和设备通信接口运行参数，分别确定每个运行参数的影响因子数值包括：

分别确定每种运行参数在运行参数中的影响权重；

确定每个运行参数对应的运行参数种类；

确定每个运行参数在对应的运行参数种类中的影响权重。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，按照预设算法根据所述至少一个运行参数及每个运行参数的影响因子数值计算所述目标设备的指标值包括：

按照层次分析法根据每个运行参数在对应的运行参数种类中的影响权重和对应的运行参数种类在运行参数中的影响权重确定影响因子计算矩阵；

将所述至少一个运行参数与所述影响因子计算矩阵做矩阵乘法以得到所述目标设备的指标值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在确定所述影响因子计算矩阵之后，所述方法还包括：

对所述影响因子计算矩阵进行一致性检验；

判断所述影响因子计算矩阵是否通过所述一致性检验；

如果判断结果为是，则确定所述影响因子计算矩阵；

如果判断结果为否，则对所述影响因子计算矩阵进行调整直至所述影响因子计算矩阵通过所述一致性检验。

6.一种变电站二次设备运行状态等级判断装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于采集目标设备的至少一个运行参数，其中，所述目标设备为待判断运行状态等级的变电站二次设备；

计算单元，用于通过模糊综合评价法根据所述至少一个运行参数计算所述目标设备的指标值；

第一判断单元，用于根据所述指标值判断所述目标设备的运行状态等级。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算单元包括：

确定模块，用于分别确定每个运行参数的影响权重；

计算模块，用于按照预设算法根据所述至少一个运行参数及每个运行参数的影响因子数值计算所述目标设备的指标值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述至少一个运行参数分为以下三种运行参数：设备硬件运行参数、设备软件运行参数和设备通信接口运行参数，所述确定模块包括：

第一确定子模块，用于分别确定每种运行参数在运行参数中的影响权重；

第二确定子模块，用于确定每个运行参数对应的运行参数种类；

第三确定子模块，用于确定每个运行参数在对应的运行参数种类中的影响权重。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括：

第四确定子模块，用于按照层次分析法根据每个运行参数在对应的运行参数种类中的影响权重和对应的运行参数种类在运行参数中的影响权重确定影响因子计算矩阵；

计算子模块，用于将所述至少一个运行参数与所述影响因子计算矩阵做矩阵乘法以得到所述目标设备的指标值。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

检验单元，用于在确定所述影响因子计算矩阵之后，对所述影响因子计算矩阵进行一致性检验；

第二判断单元，用于判断所述影响因子计算矩阵是否通过所述一致性检验；

确定单元，用于在判断结果为是时，确定所述影响因子计算矩阵；

调整单元，用于在判断结果为否时，对所述影响因子计算矩阵进行调整直至所述影响因子计算矩阵通过所述一致性检验。