CN110580578A - 一种智能变电站二次系统运行质量多分层评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种智能变电站二次系统运行质量多分层评价方法，使用该智能变电站二次系统运行质量多分层评价方法能够准确反映智能变电站二次系统运行质量，按照设备指标评价、单体设备评价、子系统与二次系统运行质量评价的层次，为智能变电站二次设备状态评价、子系统状态评价、整体运行质量评价提供科学依据。
Description
技术领域
本发明涉及智能变电站运维领域，具体是一种智能变电站二次系 统运行质量多分层评价方法。
背景技术
随着智能变电站的大力投运，落后的检修模式与智能电网的智能 化和自动化不匹配，需要尽快发展智能变电站的状态检修，而智能变 电站二次系统评价是状态检修的基础，且二次系统的运行状态优劣直 接关系到大电网系统的安全性和稳定性，因此，需要尽快展开智能变 电站二次系统状态评价的探索与研究。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明提供一种智能变电站二次 系统运行质量多分层评价方法。
一种智能变电站二次系统运行质量多分层评价方法，包括如下步 骤：确定智能变电站二次系统运行质量的评价指标体系，明确各级层 次结构，具体分四层结构，第一层为设备指标层，通过指标的表达式 具体计算其得分；第二层为设备层，即对各二次设备的评估得分；第 三层为子系统层，即对智能变电站的七个子系统分别评估得分；第四 层为二次系统运行质量评价层，即对智能变电站二次系统运行质量的 总评估得分，然后运用层次分析法求得各级指标的权重，通过建立综 合评价目标函数，对智能变电站二次系统运行质量进行评价。
进一步的，所述评价方法具体实施步骤如下：
(1)针对智能变电站二次系统的七大子系统，即电能计量系统、 时间同步系统、通信系统、继电保护系统、故障录波系统、测控系统、 监控系统，开展状态评价，从具体的设备指标着手，开展单体设备健 康状况评估；
(2)根据设备指标，采用模糊综合评价法确定指标的隶属度函 数值，计算指标的评价得分；
(3)基于层次分析法的智能变电站二次系统运行质量评价的目 标函数见下式(5-1)，当权重结果和评分结果都确定之后，将其代入到 目标函数中，通过目标函数进行求解，分别得到二次设备运行状态评 分、子系统运行状态评分和二次系统运行质量评分，三类评分均采用 相同的目标函数；
其中，wi表示各指标权重；μi(x)表示各指标的评分值，当μi(x) 为设备指标评分时，表示的是二次设备运行状态评价结果；当 μi(x)为二次设备评分时，表示的是子系统运行状态评价结果； 当μi(x)为子系统评分时，表示的是二次系统运行质量评价结果， 最终函数值是一个介于0到100之间的数值，其值越大，说明该评价 对象评价结果越好。
进一步的，所述指标权重的计算采用改进层析分析法，利用最优 传递矩阵，其步骤如下：
(1)建立判断矩阵A
采用九标度法进行指标间的重要性比较，可得权重判断矩阵 A＝(aij)m×m，aij为第i个指标与第j个指标重要性的比较结果，m为指 标个数；
(2)求最优传递矩阵L，其各元素为：
(3)求矩阵A的拟优一致矩阵A*，其各元素为：
(4)求指标权重
求矩阵A*最大特征值对应的特征向量W*，经归一化处理后，即 可得到表征各指标相对重要性的权重向量W＝(w1，w2，…，wm)， wi(i＝1，2，…，m)即为第i个指标的初始权重系数，归一化公式为：
进一步的，所述指标的评分表征的是各设备的实际运行状态，选 用模糊综合评价法中的隶属度函数计算各指标得分，模糊数学中，一 个实测值属于某一级别的程度称为隶属度，隶属度的值介于0到1之 间，隶属度越接近1，则该指标值隶属于某一级别的程度就越大。
进一步的，采用模糊综合评价法确定指标的隶属度函数值，计 算指标的评价得分，具体包括：
(1)确定指标重要级别与劣化情况
在所建立的指标体系中，依据指标重要性，将其重要程度划分 为I、II、III三个级别；
(2)隶属度函数的选择
根据各指标的重要性级别(I、II、III)与劣化情况(单向、双向)， 需要选择2*3＝6种类型的隶属度函数模型进行表征，结合相关规程导 则、指标特性与既有的研究经验，结合上述隶属度函数模型对6类指 标进行建模：
(1)类型一：重要级别I、单向劣化
类型一指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)表示指标状态对模糊集A1(正常)的隶属度；μ4(x)表 示指标状态对模糊集A4(异常)的隶属度；
(2)类型二：重要级别I、双向劣化
类型二指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)表示指标状态对模糊集A1(正常)的隶属度；μ4(x)表 示指标状态对模糊集A4(异常)的隶属度；
(3)类型三：重要级别II、单向劣化
类型三指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)、μ2(x)、μ3(x)和μ4(x)分别表示指标状态对模糊集A1 (正常)、模糊集A2(轻度劣化)、模糊集A3(重度劣化)和模糊集A4 (故障)的隶属度；
(4)类型四：重要级别II、双向劣化
类型四指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)、μ2(x)、μ3(x)分别表示指标状态对模糊集A1(正常)、 模糊集A2(轻度劣化)、模糊集A3(重度劣化)的隶属度；
(5)类型五：重要级别III、单向劣化
类型五指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)、μ2(x)、μ3(x)和μ4(x)分别表示指标状态对模糊集A1 (正常)、模糊集A2(轻度劣化)、模糊集A3(重度劣化)和模糊集A4 (故障)的隶属度；
(6)类型六：重要级别III、双向劣化
类型六指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)、μ2(x)、μ3(x)和μ4(x)分别表示指标状态对模糊集A1(正常)、 模糊集A2(轻度劣化)、模糊集A3(重度劣化)和模糊集A4(故障)的隶属度。
本发明能够准确反映智能变电站二次系统运行质量，按照设备指 标评价、单体设备评价、子系统与二次系统运行质量评价的层次，为 智能变电站二次设备状态评价、子系统状态评价、整体运行质量评价 提供科学依据。
附图说明
图1是本发明智能变电站二次系统运行质量多层次评价指标体 系示意图；
图2是重要级别I、单向劣化函数模型图；
图3是重要级别I、双向劣化函数模型图；
图4是重要级别II、单向劣化函数模型图；
图5是重要级别II、双向劣化函数模型图；
图6是重要级别II、双向劣化函数模型图；
图7是重要级别III、双向劣化函数模型图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、 完整地描述。
本发明实施例提供一种智能变电站二次系统运行质量多分层评 价方法，其特征在于该评价指标体系分四层结构，如图1所示，第一 层为设备指标层，通过指标的表达式具体计算其得分；第二层为设备 层，即对各二次设备的评估得分；第三层为子系统层，即对智能变电 站的七个子系统分别评估得分；第四层为二次系统运行质量评价层， 即对智能变电站二次系统运行质量的总评估得分。确定了智能变电站 二次系统运行质量的评价指标体系后，明确各级层次结构，运用层次 分析法可以求得各级指标的权重，通过建立综合评价目标函数，即可 以构建一种科学的智能变电站二次系统运行质量评价体系。具体实施步骤如下：
(1)针对智能变电站二次系统的七大子系统(电能计量系统、 时间同步系统、通信系统、继电保护系统、故障录波系统、测控系统、 监控系统)开展状态评价，从具体的设备指标着手，开展单体设备健 康状况评估。
(2)根据设备指标，采用模糊综合评价法确定指标的隶属度函 数值，计算指标的评价得分。模糊综合评价是利用模糊关系合成的特 性，从多个指标出发，对评价对象的隶属等级状况进行综合性评估的 一种方法。它不仅划分出评价对象的变化区间，而且又分析出对象属 于各个等级的程度，在代入对应隶属度函数模型以后，再根据不同隶 属等级的评分，计算得到各指标的评分值。
(3)基于层次分析法的智能变电站二次系统运行质量评价的目 标函数见下式(5-1)，当权重结果和评分结果都确定之后，将其代入到 目标函数中，通过目标函数进行求解，分别得到二次设备运行状态评 分、子系统运行状态评分和二次系统运行质量评分，三类评分均采用 相同的目标函数。
其中，wi表示各指标权重；μi(x)表示各指标的评分值，当μi(x) 为设备指标评分时，表示的是二次设备运行状态评价结果；当 μi(x)为二次设备评分时，表示的是子系统运行状态评价结果； 当μi(x)为子系统评分时，表示的是二次系统运行质量评价结果。 最终函数值是一个介于0到100之间的数值，其值越大，说明该评价 对象评价结果越好。
其中，所述指标权重的计算采用改进层析分析法，利用最优传递 矩阵，其步骤如下：
(1)建立判断矩阵A
采用九标度法进行指标间的重要性比较，可得权重判断矩阵 A＝(aij)m×m，aij为第i个指标与第j个指标重要性的比较结果，m为指 标个数。
(2)求最优传递矩阵L，其各元素为：
(3)求矩阵A的拟优一致矩阵A*，其各元素为：
(4)求指标权重
求矩阵A*最大特征值对应的特征向量W*，经归一化处理后，即 可得到表征各指标相对重要性的权重向量W＝(w1，w2，…，wm)， wi(i＝1，2，…，m)即为第i个指标的初始权重系数。归一化公式为：
其中，评价指标的隶属度函数选取方法，指标评分表征的是各设 备的实际运行状态，本项目选用模糊综合评价法中的隶属度函数计算 各指标得分。模糊数学中，一个实测值属于某一级别的程度称为隶属 度，隶属度的值介于0到1之间。隶属度越接近1，则该指标值隶属 于某一级别的程度就越大。
模糊化过程就是将各状态信息转换成隶属度的过程。下面选取通 信系统部分指标进行说明。
(1)确定指标重要级别与劣化情况
在本项目所建立的指标体系中，依据指标重要性，将其重要程度 划分为I、II、III三个级别。
运行性能指标决定着设备能否正常完成指定功能，但是功能也有 重要性的区别，因此重要级别按照指标具体情况设为第I级、第II 级与第III级。
以通信系统为例，“时间同步误差”指标值过大将严重影响通信质 量，甚至会因为时间不同步造成不可挽回的损失，因此其重要性级别 为第I级；“吞吐量”指标影响着通信数据传输速率，但吞吐量较小时 并不会产生严重的后果，因此其重要性级别为第II级；“地址缓存能 力”指标表示可用的缓存地址个数，一般在设备出厂时都会达标，对 通信系统运行质量影响有限，故将其重要性级别设为第III级。
历史运行记录包含过去的运行信息与故障信息，是对设备当前状 态评价的重要参考依据，因此重要级别设为第II级，比如“运行时间” 指标表征设备投入运行的年份，而运行年数越多，设备老化程度越高， 越容易出现质量问题，因此对运行年限久的设备就要勤加维护，故该 指标重要级别设为第II级。
运行环境指标由外界决定，且仅对设备功能实现有一定影响，因 此重要级别设为第III级，比如“环境温度”指标表示设备运行所处的 环境温度，一般来说设备可容忍的环境温度阈值较大，实际温度均处 在阈值范围之内，对设备运行质量影响较小，故其重要级别设为第III 级。其他指标的重要级别设定同上述分析。
劣化情况表征的是指标值偏离正常值的程度，分为单向劣化与双 向劣化。仍以通信系统为例，如“时延”指标，时延越长，通信系统运 行质量越差，时延越短，通信系统运行质量越好，此为单向劣化；又 如“直流电源偏差”指标，实际电压值高于额定电压值15％或者低于额 定电压值20％均会导致通信系统运行质量变差，其有两个劣化方向， 所以是双向劣化。
“出厂质量指标”必须在设备出厂前全部达标，由于国内设备厂家 众多，其设备的“出厂质量指标”标准不尽相同，因此在工程应用中隶 属度函数无法很好地适用于该类指标，一般需要由专家依据经验对设 备的“出厂质量指标”进行打分。
“运行管理情况”不同于“运行环境指标”、“运行性能指标”与“历史 运行记录”指标，是用来衡量工作人员对设备的管理水平的，利用隶 属度函数描述不符合实际，一般也需要由专家根据现场情况进行评 价。
通信系统中的“运行环境指标”、“运行性能指标”、“历史运行记 录”对应隶属度函数结果如下表所示：
表1通信系统指标隶属度函数对应结果
结合模糊综合评价法，做出如下规定：指标处在“正常”状态的评 分值为100，以表示指标状态完全达标；指标处在“故障”状态的评分 值为0，以表示指标状态完全失效；当指标处在“轻度劣化”或“重度劣 化”状态时，分别规定其评分值为66.7与33.3，以表示指标状态从完 全达标到完全失效的过渡状态。
表2不同运行状态(隶属等级)的指标评分值
| 运行状态 | 正常 | 轻度劣化 | 重度劣化 | 故障 |
| 指标分值 | 100 | 66.7 | 33.3 | 0 |
将各状态信息转换成隶属度，通过选择正确的隶属度函数，能够 计算出各指标得分，通过对应指标分值，可以得出设备状态，将定性 评价转换为定量评价，更加客观和具体，操作性和准确性都有了极大 的提高。
(2)隶属度函数的选择
根据各指标的重要性级别(I、II、III)与劣化情况(单向、双向)， 需要选择2*3＝6种类型的隶属度函数模型进行表征。
当前，可供实际问题研究选择的隶属度函数模型主要包括H角 形模型、梯形分布模型、正态分布模型和k次抛物线型分布模型、 Cauchy(柯西)型分布模型等。结合相关规程导则、指标特性与既有的 研究经验，结合上述隶属度函数模型对6类指标进行建模。
(1)类型一：重要级别I、单向劣化
该类指标在实际工程中对运行质量影响巨大，通常只有正常和故 障两种状态，且正常的范畴较小，否决性指标既属于此列，例如上述 通信系统中的“时间同步误差”指标。严格意义上讲这类指标的隶属关 系属于经典集合范畴，此处建立模糊数学模型——阶跃函数模型，具 体函数模型如图2所示：
类型一指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)表示指标状态对模糊集A1(正常)的隶属度；μ4(x)表 示指标状态对模糊集A4(异常)的隶属度。
(2)类型二：重要级别I、双向劣化
该类指标特点与类型一基本一致，唯一区别就是劣化方向问题。 同样建立阶跃函数模型，具体函数模型如图3所示：
类型二指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)表示指标状态对模糊集A1(正常)的隶属度；μ4(x)表 示指标状态对模糊集A4(异常)的隶属度。
(3)类型三：重要级别II、单向劣化
这类指标通常比较重要，其单项指标状态的评估误差往往会对上 一级指标造成明显的影响，为了避免这种误差的传递，需要对隶属函 数的选取有更加严格的要求，例如通信系统中的“丢包率”指标。综合 线性函数自身以及与非线性函数之间的两种对比情况，可以发现梯形 函数拥有的“一段隶属度为1的水平线”的特性以及正态分布型函数的 “隶属度分阶段区分”的特性是建立模糊数学模型需要的，将两种优点 结合，建立变异的正态分布型函数模型，具体函数模型曲线如图4所 示。
高斯函数曲线下99.73％的面积在期望值左右3个标准差(3σ)范围 内，因此本项目采用常用的6σ作为定义域，对于超出定义域范围默 认其值为0。类型三指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)、μ2(x)、μ3(x)和μ4(x)分别表示指标状态对模糊集A1 (正常)、模糊集A2(轻度劣化)、模糊集A3(重度劣化)和模糊集A4 (故障)的隶属度。
(4)类型四：重要级别II、双向劣化
该类指标特点与类型三基本一致，唯一区别就是劣化方向问题， 如图5所示。
类型四指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)、μ2(x)、μ3(x)分别表示指标状态对模糊集A1(正常)、 模糊集A2(轻度劣化)、模糊集A3(重度劣化)的隶属度。
(5)类型五：重要级别III、单向劣化
该类指标通常不是特别重要，其单项指标状态的评估误差对上一 级指标影响较小，但该类指标所占比例却最大，例如“地址缓存能力”、 “最长恢复时间”、“地址学习能力”等指标。基于后续评估运算量考虑， 尽量采取相对简单的隶属模型，此处选择梯形函数作为隶属函数模 型，如图6所示。
类型五指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)、μ2(x)、μ3(x)和μ4(x)分别表示指标状态对模糊集A1 (正常)、模糊集A2(轻度劣化)、模糊集A3(重度劣化)和模糊集A4 (故障)的隶属度。
(6)类型六：重要级别III、双向劣化
此类指标特点与类型五基本一致，唯一区别就是劣化的方向问 题，此处仍选择梯形函数作为隶属函数模型，如图7所示。
类型六指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)、μ2(x)、μ3(x)和μ4(x)分别表示指标状态对模糊集A1 (正常)、模糊集A2(轻度劣化)、模糊集A3(重度劣化)和模糊集A4 (故障)的隶属度。
Claims (5)
1.一种智能变电站二次系统运行质量多分层评价方法，其特征在于：包括如下步骤：确定智能变电站二次系统运行质量的评价指标体系，明确各级层次结构，具体分四层结构，第一层为设备指标层，通过指标的表达式具体计算其得分；第二层为设备层，即对各二次设备的评估得分；第三层为子系统层，即对智能变电站的七个子系统分别评估得分；第四层为二次系统运行质量评价层，即对智能变电站二次系统运行质量的总评估得分，然后运用层次分析法求得各级指标的权重，通过建立综合评价目标函数，对智能变电站二次系统运行质量进行评价。
2.如权利要求1所述的智能变电站二次系统运行质量多分层评价方法，其特征在于：所述评价方法具体实施步骤如下：
(1)针对智能变电站二次系统的七大子系统，即电能计量系统、时间同步系统、通信系统、继电保护系统、故障录波系统、测控系统、监控系统，开展状态评价，从具体的设备指标着手，开展单体设备健康状况评估；
(2)根据设备指标，采用模糊综合评价法确定指标的隶属度函数值，计算指标的评价得分；
(3)基于层次分析法的智能变电站二次系统运行质量评价的目标函数见下式(5-1)，当权重结果和评分结果都确定之后，将其代入到目标函数中，通过目标函数进行求解，分别得到二次设备运行状态评分、子系统运行状态评分和二次系统运行质量评分，三类评分均采用相同的目标函数；
其中，wi表示各指标权重；μi(x)表示各指标的评分值，当μi(x)为设备指标评分时，表示的是二次设备运行状态评价结果；当μi(x)为二次设备评分时，表示的是子系统运行状态评价结果；当μi(x)为子系统评分时，表示的是二次系统运行质量评价结果，最终函数值是一个介于0到100之间的数值，其值越大，说明该评价对象评价结果越好。
3.如权利要求2所述的智能变电站二次系统运行质量多分层评价方法，其特征在于：所述指标权重的计算采用改进层析分析法，利用最优传递矩阵，其步骤如下：
(1)建立判断矩阵A
采用九标度法进行指标间的重要性比较，可得权重判断矩阵A＝(aij)m×m，aij为第i个指标与第j个指标重要性的比较结果，m为指标个数；
(2)求最优传递矩阵L，其各元素为：
(3)求矩阵A的拟优一致矩阵A*，其各元素为：
(4)求指标权重
求矩阵A*最大特征值对应的特征向量W*，经归一化处理后，即可得到表征各指标相对重要性的权重向量W＝(w1，w2，…，wm)，wi(i＝1，2，…，m)即为第i个指标的初始权重系数，归一化公式为：
4.如权利要求2所述的智能变电站二次系统运行质量多分层评价方法，其特征在于：所述指标的评分表征的是各设备的实际运行状态，选用模糊综合评价法中的隶属度函数计算各指标得分，模糊数学中，一个实测值属于某一级别的程度称为隶属度，隶属度的值介于0到1之间，隶属度越接近1，则该指标值隶属于某一级别的程度就越大。
5.如权利要求4所述的智能变电站二次系统运行质量多分层评价方法，其特征在于：采用模糊综合评价法确定指标的隶属度函数值，计算指标的评价得分，具体包括：
(1)确定指标重要级别与劣化情况
在所建立的指标体系中，依据指标重要性，将其重要程度划分为I、II、III三个级别；
(2)隶属度函数的选择
根据各指标的重要性级别与劣化情况，需要选择2*3＝6种类型的隶属度函数模型进行表征，结合相关规程导则、指标特性与既有的研究经验，结合上述隶属度函数模型对6类指标进行建模：
(1)类型一：重要级别I、单向劣化
类型一指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)表示指标状态对模糊集A1(正常)的隶属度；μ4(x)表示指标状态对模糊集A4(异常)的隶属度；
(2)类型二：重要级别I、双向劣化
类型二指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)表示指标状态对模糊集A1(正常)的隶属度；μ4(x)表示指标状态对模糊集A4(异常)的隶属度；
(3)类型三：重要级别II、单向劣化
类型三指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)、μ2(x)、μ3(x)和μ4(x)分别表示指标状态对模糊集A1(正常)、模糊集A2(轻度劣化)、模糊集A3(重度劣化)和模糊集A4(故障)的隶属度；
(4)类型四：重要级别II、双向劣化
类型四指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)、μ2(x)、μ3(x)分别表示指标状态对模糊集A1(正常)、模糊集A2(轻度劣化)、模糊集A3(重度劣化)的隶属度；
(5)类型五：重要级别III、单向劣化
类型五指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)、μ2(x)、μ3(x)和μ4(x)分别表示指标状态对模糊集A1(正常)、模糊集A2(轻度劣化)、模糊集A3(重度劣化)和模糊集A4(故障)的隶属度；
(6)类型六：重要级别III、双向劣化
类型六指标的隶属度公式如下：
其中，μ1(x)、μ2(x)、μ3(x)和μ4(x)分别表示指标状态对模糊集A1(正常)、模糊集A2(轻度劣化)、模糊集A3(重度劣化)和模糊集A4(故障)的隶属度。
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