CN110727912A - 一种电力二次设备差异化改造方案选择方法 - Google Patents

一种电力二次设备差异化改造方案选择方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电力二次设备差异化改造方案选择方法,通过根据二次设备使用历史信息与相关规范和标准构建了包括方案层、准则层和目标层的层次分析结构,随后给出上述各指标的计算模型和量化方法,采用三角直觉模糊数理论,将所有指标模糊化处理;通过定义新的得分函数改进模糊层次分析法,基于模糊数运算法则求取各指标权重,并进行分层排序。本发明基于三角直觉模糊理论进行电力二次设备差异化改造方案选择,相比其他线性评估排序方法,解决了评估过程中存在界定不清的模糊性和统计信息的不完整性问题,同时保留有效信息,降低主观因素的影响,提高变电站进行精准的二次设备差异化技术改造的能力。

Description

一种电力二次设备差异化改造方案选择方法
技术领域
本发明属于电网技术改造评估领域,特别涉及一种电力二次设备差异化改造方案选择方法。
背景技术
智能电网作为当前电力系统发展的重心,配套的智能变电站数量不断增加。伴随着变电站改造升级建设的进行,大量变电站接近或超过寿命预期需要对其进行改造。除了易损件与电源模块可以根据维护计划定期更换外,传统主流的二次设备运维与改造均是按计划进行和面向故障处理的被动式“一刀切”方案,即通过更换屏柜(含柜内装置及端子排)及屏柜相关对外接线实现二次设备的改造。这种方式改造全面,但存在项目周期长、工程量大、用工用时较多和电网运行风险高等缺点。现在可以选择的还有整机更换和插件更换的改造方式。整机更换指将原有柜内设备进行整装置更换。插件更换指对原有装置的全部插件进行更换的改造方案,不影响装置对外接口和屏柜内外端子排接线。至于何时采取何种改造方案,至今没有成熟通用的标准和理论依据。
因此受制于变电站保护和测控等二次设备(通称二次设备)种类众多,不同电压等级,不同二次设备对电网的重要程度不尽相同,且存在技改资金有限、二次班组承载力和停电风险等因素的影响,需要对整屏更换、整机更换、插件更换三种技术改造升级方案进行评估分析,最终选择改造升级方案,从而降低主观因素的影响,并形成通用的改造方案确定标准。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:现有技术对于二次设备的改造方案的确定受主观因素影响,并未形成通用的改造方案确定方法,提出一种电力二次设备改造方案选择方法。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
一种电力二次设备差异化改造方案选择方法,具体包含如下步骤:
归纳并筛选电力二次设备差异化改造方案的评价准则以及各准则的评价指标;
构建包括方案层、准则层和目标层的层次分析结构,确定准则层和方案层之间的隶属关系;
计算各准则的评价指标,基于评价指标的计算结果形成各层元素之间相对重要性评价的评价值,通过构建三角直觉模糊数将所述评价值模糊化,得到三角直觉模糊判断矩阵,并去量纲规范化;
定义得分函数计算三角直觉模糊矩阵中三角直觉模糊数的综合值,根据各指标归一化后的综合值对各层指标进行模糊层次单排序;
按层组合权重进行模糊层次总排序,根据归一化得分对三种改造方案进行选择。
进一步地,所述目标层,为电力二次设备差异化改造方案的选择;所述准则层,为电力二次设备差异化改造中各类要求准则;所述方案层,为插件改造、整机改造和整屏改造三种可选的二次设备改造方案。
进一步地,所述准则包括二次设备改造后寿命、改造耗费、管控级别、运行环境和二次回路健康水平。
进一步地,所述三角直觉模糊判断矩阵表达式如下:
Figure BDA0002212595670000031
式中:准则集合表示为U={u1,u2,···,un},n为准则的个数,s表示评判专家数,
Figure BDA0002212595670000032
为第k个专家对元素ui较uj重要性评价的三角直觉模糊数,rijk为第k个专家对元素ui较uj重要性评价的评价值,k=1,2,···,s,
Figure BDA0002212595670000033
Figure BDA0002212595670000034
分别表示
Figure BDA0002212595670000035
的最大隶属度和非隶属度,rijk
Figure BDA0002212595670000036
分别为模糊变量的下限和上限值。
进一步地,定义得分函数计算三角直觉模糊矩阵中三角直觉模糊数的综合值,表示为:
Figure BDA0002212595670000037
式中:三角模糊数满足
Figure BDA0002212595670000039
的α截集:
Figure BDA00022125956700000310
也满足的1-α截集:
Figure BDA00022125956700000312
再进一步地,将得到的矩阵去量纲规范化,规范化判断矩阵的元素
Figure BDA00022125956700000313
表达式如下:
对于成本型属性有:
Figure BDA0002212595670000041
对于效益型有:
Figure BDA0002212595670000042
式中:为规范化判断矩阵
Figure BDA0002212595670000044
的元素;
Figure BDA0002212595670000045
x分别为
Figure BDA0002212595670000046
进一步地,根据各指标归一化后的综合值对各层指标进行模糊层次单排序,具体表示为:
计算新得分函数可得第i个元素综合得分值
Figure BDA0002212595670000047
准则集合U中各元素的得分排序为:
Wk={d(u1k),d(u2k),…,d(unk)}
采用行和归一化处理:
Figure BDA0002212595670000048
得到层元素的综合得分单排序为:
Wk'={d'(u1k),d'(u2k),…,d'(unk)}。
进一步地,按层组合权重进行模糊层次总排序,根据归一化得分对三种改造方案进行选择;
专家组根据客观参数数据以及其专业和知识经验赋予权重λk(k=1,2,…,s)且
Figure BDA0002212595670000049
利用加权平均法得到指标集U的综合权重模糊集为:
Figure BDA00022125956700000410
按层递归权重得到模糊层次总权重排序为:
W=W′BkW′CkWE
式中:W为总排序结果矩阵;W′Bk、W′Ck为求得的单层权重矩阵,对应于准则层B与方案层C。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下有益技术效果:
本发明改善了传统加权打分的趋同性缺点,提出基于三角直觉模糊数评估方法,解决了评估过程中存在界定不清的模糊性和统计信息的不完整性问题,降低主观因素的影响,同时保留有效信息,使改造方案排序结果区分度明显提高;
与现有技术比,本发明提出合理选用整屏改造、整机改造和插件改造三种方式作为变电站技改需求的备选方案,是一种变电站二次设备差异化改造技术路线;
本发明提出的二次设备改造后寿命、改造耗费、管控级别、运行环境和二次回路健康水平的电力二次设备差异化改造方案排序综合指标体系,指标更全面,更符合变电站运行的实际情况;
本发明采用直觉模糊评估除了可以精准传达每个专家的工程经验,还引入了多个立场专家进行加权评价,使评判结果更具有科学性和推广价值;
本发明对模糊判断矩阵的归一化考虑了效益型和成本型,为变电站技术改造方案的指标评价提供了全面的参考,降低了业主配合时间。
附图说明
图1为本发明具体实施例二次设备差异化改造方案选择方法流程图;
图2为本发明具体实施例的评估体系层次操作原理示意图;
图3为本发明具体实施例的方法流程图;
图4为三种改造方式对故障概率趋势影响的对比图;
图5为电力二次设备受所处环境影响的示意图。
具体实施方式
下面对本发明技术方案进行详细说明,但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
本发明应重点从停电风险、改造工期、人力要求、资金要求等方面进行各类方案的比较,分析明确不同变电站选择改造方案的原则,形成系统的差异化技术改造评价理论。
本发明指标体系的选取是基于对《继电保护状态评价导则》评估标准和《微机继电保护装置运行管理规程》的详细分析,再结合电力电子元器件特性和实际工程应用经验,对预防性试验、带电检测和在线监测分值评价原则进行提炼,得到包含具体的二级指标的五大考核指标,变电站业主进行二次设备技术改造时具有更高的可行性和可操作性。同时,使指标权值求取过程准确反映标度的模糊性和不确定性,传达专家评估的知识经验与立场,保留有效信息,降低主观因素的影响,形成精准化二次设备差异化技术改造评价体系。
实施例:对江苏某220kV变电站开展二次设备差异化改造。首先,根据该变电站的实际存在问题和需求选取层次分析目标问题中所包含的要素,归纳出具有支配逻辑关系的元素并将其层次化,进而构建差异化改造方案评价的层次模型。接着,成立三人评价专家组,分别来自变电站业主、二次设备厂家和设计院,专家赋权分别为0.4、0.3、0.3。最后,按所述步骤对改造方案进行评估。为简化表述,仅给出准则层各因素间的权重向量求取过程,二级指标和方案层对准则层元素的求值定权步骤相同。
图3为本发明具体实施例的方法流程图,具体如下:
步骤1:归纳并筛选电力二次设备差异化改造方案的评价准则以及各准则的评价指标;构建包括方案层、准则层和目标层的层次分析结构,确定准则层和方案层之间的隶属关系;
构建的三层指标体系(如图1或图2所示),第一层为目标层,即电力二次设备差异化改造方案评估。第二层为准则层,包括二次设备改造后寿命、改造耗费、管控级别、运行环境和二次回路健康水平,以及各准则的下级指标。为了使指标更全面,更符合变电站的实际情况,其中二次设备改造后寿命的评价指标包括改造方式、改造开始时间及改造插件的种类与数目;改造耗费的评价指标包括停运改造时长、改造设备价格、人力物力花费及退出运行前进行改造的次数;管控级别的评价指标包括设备重要程度、故障后造成的停电负荷量占变电站总负荷量的百分比和设备的电压等级;运行环境的评价指标包括温度与湿度、电磁干扰以及管理规范程度;回路健康水平的评价指标包括二次电缆寿命和二次回路接线水平。第三层为方案层,为插件改造、整机改造和整屏改造三种可选的二次设备改造方案。
(1)整屏更换
整屏更换是指通过更换屏柜(含柜内装置及端子排)及屏柜相关对外接线实现二次设备的改造。对于安装于开关柜内的110kV以下保护、测控等装置,整屏更换意味着更换为不同型号的产品,同时柜内端子排及屏柜对外接线均应改造。
(2)整机更换
整机更换是指将原有柜内设备进行单装置更换,仅柜内与装置相关的接线改动、柜内端子排布置及屏柜对外接线均不变。需要说明的是,整机更换仅考虑原厂家原型号装置或原型号升级装置的替换,不考虑兼容替代产品。
(3)插件更换
插件更换是指对原有装置的全部插件进行更换的改造方式,不影响装置对外接口和屏柜内外端子排接线。需要说明的是,插件更换仅考虑原厂家原型号插件的替换,不考虑兼容替代产品。
步骤2:计算各准则的评价指标,基于评价指标的计算结果形成判断矩阵,通过构建三角直觉模糊数将所述判断矩阵模糊化,得到三角直觉模糊判断矩阵,并去量纲规范化;
步骤2.1:量化准则层各指标的评价程度,包括如下(如图2所示):
①二次设备改造后寿命
二次设备的故障概率是影响二次设备物质寿命的关键因素,对整机和整屏两种改造方式来说故障概率又由其组成插件的集合决定。二次设备故障后会进行保护闭锁不再动作或行使保护功能,在这里认为是仅有“故障”和“正常”的二元状态模型。
插件故障导致二次设备故障的故障率和时间关系表示为:
Figure BDA0002212595670000091
式中:
Figure BDA0002212595670000092
为服从Weibull分布的概率密度函数;f1(t)为插件故障概率;α、β为调整系数。其中,β<1,β=1,β>1分别对应浴盆曲线的时序三阶段。
整机或整屏是由插件板卡组合而成,整体故障概率受组成部件的故障率影响。
Figure BDA0002212595670000093
式中:f2(t)为整机或整屏故障概率;p为组成整机或整屏的插件数目,q为每种插件的数量。
从一台二次设备投入运行开始,组成二次设备的所有插件的故障概率开始增加(不计出厂老化测试的“浴盆曲线”第一阶段)。进行插件更换后仅当前插件故障概率复位,可使设备故障率相比于故障前有所下降;进行整机更换后,包含多个插件的整机故障概率复位,使设备故障率相比于故障前有较大下降;进行整屏更换后,全部插件故障概率复位,也就是更新设备,设备的故障率重新计算。
采用三种改造方式对故障概率趋势影响的对比如图4所示。
②改造耗费
改造方案的不同决定了在退出运行前周期内其寿命和故障次数不同,进而影响整个运行周期内的耗费值。元件改造耗费公式为:CFD=(aTMTTR+bCSE+cCL)NF,式中:TMTTR为停运改造时长、CSE为被改造设备价格、CL为人力物力花费、NF为退出运行前进行改造的次数;a、b、c分别为对应的调节权重。
③管控级别
二次设备的管控级别由设备重要程度I决定,可以按照不同电压等级与其故障时造成影响的程度进行区分,即:I=kP(t)×Vi,式中:I为设备重要程度;k为故障影响系数,为当前故障后造成的停电负荷量占变电站总负荷量的百分比;P(t)为设备的故障概率。V为电压等级量化值,取值可按500kV及以上为1,220kV为220/500,110kV为110/500,110kV以下为35/500。
通过公式计算由设备重要程度确定当前设备相对站内其他设备的管控级别,形成面向变电站不同改造方案参考的精准化对比。
④运行环境
二次设备含大量的电子元器件,受所处环境因素影响如图5所示,其运行电磁环境恶劣,温湿度、振动、灰尘、电磁干扰、电子芯片筛选等对继电保护装置的寿命有较大的影响,且承受的环境应力是多种应力的综合。设计、运行时综合考虑这些因素,有利于延长装置寿命。可以参考国网标准Q-GDW 11285—2014《继电保护状态评价导则》运行环境部分评分规则进行设备环境状态评估,在此不再赘述。
若设备所处的运行环境正常,对三种改造方案的选取基本没有影响。但当设备因温湿度、电磁干扰和管理不规范导致设备过热、受磁和积尘进水等状况时,会使二次设备整体的故障概率上升,二次设备屏柜及电缆寿命下降,在选择方案时要按整屏更换、整机更换、插件更换的先后顺序进行。
⑤二次回路健康水平
二次回路健康水平由二次电缆寿命和二次回路接线水平决定。其中电缆的寿命用L这一非负随机变量来表示:
Figure BDA0002212595670000111
式中:R(t)为t的可靠度函数,电缆的可靠寿命是指在给定可靠度情况下所对应的时间,记作t(R),一般情况下,可靠性随着时间的增长而降低,即:t(R)=R-1(R),R-1(R)为可靠度R(t)的反函数。
二次回路接线水平,主要包括按图施工、接头牢靠、标号与配线规范整洁等要求的落实情况。在工程应用中,通过分析二次电缆厂家提供的电缆数据,求得电缆的平均可靠寿命极限为25年。二次电缆的寿命对二次设备改造的方案选择影响巨大,改造时涉及繁重的接线铺埋工作,费工费时,一般当不满足可靠性要求时应采用整屏更换的改造方式。
专家结合经验和以上指标的计算结果评价各层元素之间的相对重要性的评价值。
步骤2.2:模糊化
三角直觉模糊数
Figure BDA0002212595670000112
为直觉模糊数的一种形式,在此设定
Figure BDA0002212595670000113
Figure BDA0002212595670000114
分别表示
Figure BDA0002212595670000115
的最大隶属度和非隶属度,函数记为:
Figure BDA0002212595670000116
Figure BDA0002212595670000121
式中:a分别为模糊变量的下限、上限值,
Figure BDA0002212595670000123
Figure BDA0002212595670000124
满足约束:
Figure BDA0002212595670000125
Figure BDA0002212595670000126
取值的犹豫度,表示取值的把握程度。
语言变量与指标权重对应表如表1所示:
表1语言变量与指标权重对应表
语言变量 权重指标
非常不重要 (0.00,0.00,0.10),0.10,0.90
比较不重要 (0.05,0.10,0.25),0.20,0.75
不重要 (0.15,0.30,0.55),0.35,0.60
一般 (0.35,0.50,0.75),0.50,0.45
重要 (0.55,0.70,0.95),0.65,0.35
比较重要 (0.75,0.90,0.10),0.80,0.15
非常重要 (0.95,0.10,0.10),0.90,0.10
步骤3:构建三角直觉模糊判断矩阵,并去量纲规范化。
步骤3.1:构建三角直觉模糊判断矩阵:
评价主体对被评目标A可选的m个方案Pi(i=1,2,···,m)进行评估,以求出当前最适合采用的改造方案。可设基于上层关系的本层n个指标集合为U={u1,u2,···,un},来自于不同机构的s名专家Ek(k=1,2,···,s)组成评价小组。最终得到的S个模糊判断矩阵:
Figure BDA0002212595670000131
式中:
Figure BDA0002212595670000132
为专家k对元素Ui较Uj的重要性评价值,具体可以单层模糊判断矩阵RA-B如表2所示:
表2单层模糊判断矩阵RA-B
Figure BDA0002212595670000133
步骤3.2:将得到的矩阵去量纲规范化:
对于成本型属性有:
Figure BDA0002212595670000134
对于效益型有:
Figure BDA0002212595670000141
式中:
Figure BDA0002212595670000142
为规范化判断矩阵
Figure BDA0002212595670000143
的元素;
Figure BDA0002212595670000144
x分别为
Figure BDA0002212595670000145
步骤4:定义得分函数计算三角直觉模糊矩阵中三角直觉模糊数的综合值,根据各指标归一化后的综合值对各层指标进行模糊层次单排序;
将三角直觉模糊数的综合值作为比较三角直觉模糊数大小的量化值,与Choquet积分集结算子类似,考虑截集的权重函数α得到新的得分函数,表示为:
Figure BDA0002212595670000146
式中:三角模糊数
Figure BDA0002212595670000147
满足
Figure BDA0002212595670000148
的α截集:
Figure BDA0002212595670000149
也满足
Figure BDA00022125956700001410
截集:
Figure BDA00022125956700001411
即将
Figure BDA00022125956700001412
带入上述公式计算得到为一个常数,本过程叫做去模糊化,得分函数计算结果为“综合值”。
步骤5:根据各指标归一化后的综合值对各层指标进行模糊层次单排序,具体表示为:
步骤5.1:计算改进得分函数可得第k个专家评价第i个元素综合得分值
Figure BDA00022125956700001414
那么指标集U中当前层各元素的得分排序为:Wk={d(u1k),d(u2k),…,d(unk)}
步骤5.2:采用行和归一化处理:
Figure BDA0002212595670000151
得到层元素的综合得分单排序为:
W′k={d'(u1k),d'(u2k),…,d'(unk)}
以关联目标层的各准则层构成因素形成单层模糊判断矩阵RA-B,进行处理得到规范化的模糊判断矩阵FA-B,计算得分函数转化为传统AHP,计算并处理得到准则层到目标层的权重得分排序。
W′A-B={f'(u1),f'(u2),…,f'(u5)}
={0.280,0.013,0.301,0.101,0.305}
同理可得方案层到准则层各判断矩阵
Figure BDA0002212595670000152
i=1,2,…,5的单层综合模糊权重。
步骤6:按层组合权重进行模糊层次总排序,根据归一化得分对三种改造方案进行选择,组合各层的模糊权重得到全局的综合模糊综合值如表3所示。
表3各层的模糊权重得到全局的综合模糊综合值
Figure BDA0002212595670000153
通过以上过程对该变电站的分析评估流程,即应用层次分析法确定改造方式优先级,优先考虑采用整机更换的改造方式。对于该变电站来说,设备投运较久,插件改造需要改造较多的插件,用工、用时、造价的耗费高于整机改造,同时相比整屏改造来说,整机改造对资金节省明显。利用本发明提供的电力二次设备差异化改造方案选择方法确定最终采用“整机更换”的改造方案对电力设备进行改造。
本次差异化改造方案的选取,综合各种因素,进行详细的分析验证。得出插件改造已经不再满足本案例的经济性要求,不予考虑。同时,根据评估结果,屏柜及部分二次回路状态良好,适合采用整机(掏屏改造)的方式,避免了采用长工期、高耗费的整屏更换方式。不仅节省技改资金,提高项目投资精准化水平,而且降低了二次班组承载压力,保障电网运行可靠性。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上结合附图对本发明的实施例进行了描述,但是本发明并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形式,这些均属于本发明的保护之内。

Claims (8)

1.一种电力二次设备差异化改造方案选择方法,其特征在于:具体包含:
归纳并筛选电力二次设备差异化改造方案的评价准则以及各准则的评价指标;
构建包括方案层、准则层和目标层的层次分析结构,确定准则层和方案层之间的隶属关系;
计算各准则的评价指标,基于评价指标的计算结果形成判断各层元素之间相对重要性评价的评价值,通过构建三角直觉模糊数将所述评价值模糊化,得到三角直觉模糊判断矩阵,并去量纲规范化;
定义得分函数计算三角直觉模糊矩阵中三角直觉模糊数的综合值,根据各指标归一化后的综合值对各层指标进行模糊层次单排序;
按层组合权重进行模糊层次总排序,根据归一化得分对三种改造方案进行选择。
2.根据权利要求1所述的电力二次设备差异化改造方案选择方法,其特征在于:所述目标层,为电力二次设备差异化改造方案的选择;所述准则层,为电力二次设备差异化改造中各类要求准则;所述方案层,为插件改造、整机改造和整屏改造三种可选的二次设备改造方案。
3.根据权利要求1所述的电力二次设备差异化改造方案选择方法,其特征在于:所述准则包括二次设备改造后寿命、改造耗费、管控级别、运行环境和二次回路健康水平。
4.根据权利要求1所述的电力二次设备差异化改造方案选择方法,其特征在于:所述三角直觉模糊判断矩阵表达式如下:
Figure FDA0002212595660000021
式中:准则集合表示为U={u1,u2,…,un},n为准则的个数,s表示评判的专家数,
Figure FDA0002212595660000022
为第k个专家对元素ui较uj重要性评价的三角直觉模糊数,rijk为第k个专家对元素ui较uj重要性评价的评价值,k=1,2,…,s,
Figure FDA0002212595660000023
Figure FDA0002212595660000024
分别表示
Figure FDA0002212595660000025
的最大隶属度和非隶属度,r ijk
Figure FDA0002212595660000026
分别为模糊变量的下限和上限值。
5.根据权利要求4所述的电力二次设备差异化改造方案选择方法,其特征在于:定义得分函数计算三角直觉模糊矩阵中三角直觉模糊数的综合值,表示为:
Figure FDA0002212595660000027
式中:三角模糊数
Figure FDA0002212595660000028
满足
Figure FDA0002212595660000029
的α截集:
Figure FDA00022125956600000210
也满足
Figure FDA00022125956600000211
的1-α截集:
Figure FDA00022125956600000212
6.根据权利要求4所述的电力二次设备差异化改造方案选择方法,其特征在于:将得到的矩阵去量纲规范化,规范化判断矩阵的元素
Figure FDA00022125956600000213
表达式如下:
对于成本型属性有:
Figure FDA0002212595660000031
对于效益型有:
Figure FDA0002212595660000032
式中:
Figure FDA0002212595660000033
为规范化判断矩阵
Figure FDA0002212595660000034
的元素;x分别为
Figure FDA0002212595660000036
wij,uij
7.根据权利要求1所述的电力二次设备差异化改造方案选择方法,其特征在于:根据各指标归一化后的综合值对各层指标进行模糊层次单排序,具体表示为:
计算新得分函数可得第k个专家评价第i个元素综合得分值
Figure FDA0002212595660000037
准则;指标集合U中当前层各元素的得分排序为:
Wk={d(u1k),d(u2k),…,d(unk)}
采用行和归一化处理:
得到层元素的综合得分单排序为:
W′k={d'(u1k),d'(u2k),…,d'(unk)},
其中d(u1k),d(u2k),…,d(unk)为第k个专家评价指标集合U中当前层各元素的得分。
8.根据权利要求1所述的电力二次设备差异化改造方案选择方法,其特征在于:按层组合权重进行模糊层次总排序,根据归一化得分对三种改造方案进行选择,具体包括:
利用加权平均法得到指标集U的综合权重模糊集为:
Figure FDA0002212595660000041
按层递归权重得到模糊层次总权重排序为:
W=W′BkW′CkWE
式中:λk为第k个专家赋予的权重,k=1,2,…,s,s表示评判的专家数,
Figure FDA0002212595660000042
为总排序结果矩阵;W′Bk、W′Ck为求得的对应于准则层B与方案层C的单层权重矩阵。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113379303A (zh) * 2021-06-30 2021-09-10 国网河南省电力公司电力科学研究院 一种配电开关一二次融合设备影响因素分析方法及其应用

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150149224A1 (en) * 2015-02-16 2015-05-28 Nathan R. Cameron Iterative method, system, and user interface for analysis, pattern detection, predictive modeling, and continuous improvement of quality, health, safety, and environmental (qhse) operations
CN108764684A (zh) * 2018-05-21 2018-11-06 山东大学 基于模糊层次分析法的智能箱式变电站健康状态评估方法
CN109816269A (zh) * 2019-02-20 2019-05-28 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 一种基于配电单元综合效益的配电网项目规划方法
CN109934447A (zh) * 2018-10-31 2019-06-25 国网安徽省电力有限公司宿州供电公司 一种智能变电站二次设备效能的模糊综合评估方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150149224A1 (en) * 2015-02-16 2015-05-28 Nathan R. Cameron Iterative method, system, and user interface for analysis, pattern detection, predictive modeling, and continuous improvement of quality, health, safety, and environmental (qhse) operations
CN108764684A (zh) * 2018-05-21 2018-11-06 山东大学 基于模糊层次分析法的智能箱式变电站健康状态评估方法
CN109934447A (zh) * 2018-10-31 2019-06-25 国网安徽省电力有限公司宿州供电公司 一种智能变电站二次设备效能的模糊综合评估方法
CN109816269A (zh) * 2019-02-20 2019-05-28 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 一种基于配电单元综合效益的配电网项目规划方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PENG XIUYAN 等: "Educational equipment replacement decision based on fuzzy comprehensive evaluation", 《THE 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SCIENCE AND ENGINEERING》 *
余高锋 等: "三角直觉模糊决策的变权方法", 《运筹与管理》 *
崔玉 等: "基于改进模糊层次分析法的二次设备差异化改造方案评价", 《河海大学学报》 *
徐铭铭 等: "基于模糊层次分析法的配电网重复多发性停电风险评估", 《电力自动化设备》 *
曲晓平: "基于模糊层次分析法的火电厂选址研究与应用", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113379303A (zh) * 2021-06-30 2021-09-10 国网河南省电力公司电力科学研究院 一种配电开关一二次融合设备影响因素分析方法及其应用
CN113379303B (zh) * 2021-06-30 2023-01-20 国网河南省电力公司电力科学研究院 一种配电开关一二次融合设备影响因素分析方法及其应用

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