CN111598420A - 一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法,根据用户主要设备敏感特性,建立区域电能质量服务水平指标体系,在区域电能质量评估中,根据用户主导设备的敏感性,对不同区域样本采用了差异权重向量,体现不同用户种类对电能质量服务水平的需求差异;评估模型包括建立样本矩阵,确定指标体系各级指标权重初始值,建立样本敏感指标集与敏感指数计算,敏感指数修正权重向量,线性综合计算得到服务水平评价。本发明充分考虑了多种主导设备的电能指标水平敏感性,有针对性的开展电能质量专项研究与治理,在区域设备对电能质量指标水平方面掌握更准确,评估结果具备针对性且符合工程实际,在提升用户服务满意度方面具有重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法,属于电力系统技术领域。
背景技术
随着电力电子设备的广泛使用,电力系统的运行特性发生较大变化,一方面,电力电子设备的使用提高了系统运行的灵活性;而另一方面这些新型设备的使用也对系统的电能质量特性产生影响。电能质量水平问题伴随着电力系统的特性变化而日趋复杂和多样化,大量新型电力电子设备的使用造成局部区域的电能质量水平下降,控制设备对电能质量指标越来越敏感,对电力系统供电质量提出更高的要求。在供售电业务逐步改革环境下,供电电能质量水平的高低将影响配售电业务的市场格局,合理的电能质量水平评估,有助于找短板、提质量,巩固市场基础,也是企业降低供电成本,提升资金使用效率的有效手段。如何对电能质量水平进行综合评估,引导供电企业采取改善电能质量的措施,提升终端用户的服务满意度成为值得研究的重要难题。
电能质量的综合评估方法有许多种。主要的常用方法有,基于模糊数学等模糊层次分析法的供电服务质量综合评估,可以解决主观判断的模糊不确定性问题;运用模糊神经网络和遗传算法对电能质量进行综合评估,可以使对电能质量的综合评估更加精确、具体;一种模糊综合评判的二级评判法,利用事先给定的主观权重对电能质量进行综合评估;基于组合赋权的评估方法有效克服了单一赋权法的不足;模糊多目标决策理论的极大决策方法评估简单易行;基于层次分析(AHP)模型的评估方法,用于不同指标综合权重的求解,由专家对各指标的重要性程度进行两两比较,得到判断矩阵,原理简单,使用方便,被众多领域所采用。
然而,随着用户设备的智能化和多样化,其对电能质量指标的敏感度也越来越高,电能质量治理问题越来越复杂,针对用户的主要设备敏感性的研究尚不充分,电能质量水平评估存在偏差,影响电能质量治理措施的具体制定,针对性不强,投资效果不明显等实际问题。这限制了电能质量水平评估的实用性与指导性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法,以终端用户实际诉求为契合点,结合工程实际与调研,建立区域电能质量水平指标体系,提出用户主要设备敏感指数概念,对区域供电服务用户开展针对性电能质量水平评估,引导供售电企业开展差异化提升服务,针对不同供电区域、不同特性设备用户呈现差异化评估的特点。
为解决上述问题,本发明所采取的技术方案是:
一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法,根据调研资料及监测数据,建立区域电能质量服务水平指标体系,收集指标监测初始数据并进行指标值标准化,得到评估样本矩阵;采用专家赋权法确定指标体系各级指标权重,针对用户主要设备对指标的敏感度建立敏感指数,综合得到考虑用户敏感指数的权重向量;构建区域电能质量服务水平综合评价模型,对样本评价矩阵进行评估,得到评估样本的服务评估水平。
具体的,该方法包括以下步骤:
步骤S1,根据用户主要设备对电能质量指标的需求特点及国家电能质量标准的限值相关规定,构建区域电能质量服务水平综合评估指标体系;
步骤S2,采用监测点电能质量监测终端的数据记录,或采用便携式电能质量检测设备在监测点获取的数据记录,作为评估样本数据,建立样本评价矩阵;
步骤S3,以极差变换法对步骤S2中的评估样本数据进行指标值数据标准化;
步骤S4,采用专家法确定各级指标权重,综合专业领域专家知识经验得出一致且贴近实际的赋权向量;
步骤S5,针对供电区域用户主要设备对指标的敏感性,设定敏感指数E,对一级指标权重进行修正;
步骤S6,建立综合评估模型,得到样本的排序。
进一步的,步骤S5中,所述敏感指数E的设定运算过程如下:
建立样本区域敏感指标集,
假设敏感指标集S={x1,x2,.......,xs},s为用户关注敏感指标个数;
非敏感指标集记为T={x1,x2,.......,xt},其中s≥1,s+t=n,n为指标总个数;
对xi(xi∈S)赋予对应指标权重特定增量Δwi,其中Δwi=θwi(0<θ<1),相应的xj(xj∈T)赋予对应指标权重负增量Δwj,用如下公式计算修正后的指标权重:
wi *=wi+Δwi,wj *=wj+Δwj,(i=1,2,…,s;j=1,2,…,t) (8);满足
wi *=wi(1+Δwi/wi) (10),
由上式可知,修正后的指标权重如下:
进一步的,步骤S5中,所述一级指标权重进行修正的运算过程如下:
以上运算,是初始权重W与相应敏感指数E对应元素相乘,即为Hadamard乘积。进一步的,步骤S1中,所述区域电能质量服务水平综合评估指标体系包含七个一级指标和十个二级指标;
七个一级指标分别为:电压偏差、频率偏差、电压闪变、三相不平衡、电压谐波、电压中断、电压暂降;
十个二级指标分别为:正负偏差之和、偏差最大值、频率偏差、长时闪变、负序不平衡、零序不平衡、总谐波畸变率、中断次数、暂降幅值、暂降持续时间。进一步的,步骤S2中,所述样本评价矩阵为A=[aij]m×n,(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),m和n分别是评估样本监测点的个数和指标数目,aij表示第i个监测样本对第j个指标的监测数据。
进一步的,步骤S3中,所述指标值数据标准化的运算过程如下:
用极差变换法处理的样本矩阵记为X=[xij]m×n,xij为标准化后的指标值;采用如下公式进行指标标准化:
式中,x’ij为初始样本数据值,minxj’和maxxj’分别是指标j初始样本数据的最小值和最大值;在本方法的区域电能质量服务水平综合评估指标体系中,根据电能质量指标定义和指标水平等级划分,各指标均是越小越好。
进一步的,步骤S4中,所述专家法确定各级指标权重的运算过程如下:
假设邀请专家的个数为q个,且第i名专家对第j个评估指标的赋权值为bij,则对同级同类指标赋权得到的矩阵为B=(bij)q×n,其中n为评价指标个数;
根据矩阵B计算:
再通过下式计算:
然后,通过下式计算得出指标k的权重为
根据指标体系,分别采用专家法确定两级指标权重向量,若设一级子目标权重向量W,二级指标权重集向量Di。总目标的权重向量C按下式计算得到:
ci=wi·Di=(c1,c2,…,cn) (6);
C=(c1,c2,…,cm) (7)。
进一步的,步骤S6中,所述样本的排序过程如下:
利用步骤S5中的公式13对一级子目标权重向量进行相应修正,进而得到对应供电区的权重向量C*,再对标准化后的样本矩阵X线性加权计算,计算结果越大表示从考虑敏感指数角度的样本越优秀,从而得到样本的排序:
F=XC*T (14)。
进一步的,标准化后的样本矩阵X线性加权计算采用线性评估方法。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于:
本发明提出的考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法,充分考虑了多种主导设备的电能指标水平敏感性,有针对性的开展电能质量专项研究与治理,在区域设备对电能质量指标水平方面掌握更准确,评估结果具备针对性且符合工程实际,在提升用户服务满意度方面具有重要意义。
本发明提出的区域电能质量水平评估方法,基于调研数据和监测点电能质量指标获取可行性,建立区域电能质量服务水平指标体系,针对监测点电能质量水平评估,除了根据国家标准限制进行衡量以外,还考虑了不同特性用户主要设备对电能质量特定指标的敏感性,建立了主要设备敏感指数,用于区别不同用户种类对电能质量服务水平的需求差异,这样,相同的电能质量监测数据在不同敏感设备区域进行评估,将得到不同的综合评估水平,满足不同用户切实关心诉求的需要。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,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发明的一些实施例,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是区域电能质量服务水平综合评估指标体系示意图;
图2是供电区域划分示意图;
图3是特定行业用户对电能质量指标的需求特点表;
图4是监测点数据样本表;
图5是权重赋权评价表。
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。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。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。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。同时,应当明白,为了便于描述,附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中,任何具体值应被解释为仅仅是示例性的,而不是作为限制。
因此,示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法,根据调研资料及监测数据,建立区域电能质量服务水平指标体系,收集指标监测初始数据并进行指标值标准化,得到评估样本矩阵;采用专家赋权法确定指标体系各级指标权重,针对用户主要设备对指标的敏感度建立敏感指数,综合得到考虑用户敏感指数的权重向量;构建区域电能质量服务水平综合评价模型,对样本评价矩阵进行评估,得到评估样本的服务评估水平。
进具体的,该方法包括以下步骤:
步骤S1,根据用户主要设备对电能质量指标的需求特点及国家电能质量标准的限值相关规定,构建区域电能质量服务水平综合评估指标体系,如附图1所示;一级指标包括七个指标:电压偏差、频率偏差、电压闪变、三相不平衡、电压谐波、电压中断、电压暂降,二级指标包括十个:正负偏差之和、偏差最大值、频率偏差、长时闪变、负序不平衡、零序不平衡、总谐波畸变率、中断次数、暂降幅值、暂降持续时间等。
电压偏差和电压波动都将影响电能质量,影响用户设备对电能的正常和安全应用。电压偏差是实际电压偏离额定值,出现过电压(偏高)或低电压(偏低)。实际电压偏高将造成设备过电压,威胁绝缘和降低使用寿命;实际电压偏低,将影响用户设备的正常工作,使用户设备和电器不能正常运行或停止运行。二者描述了电压的不同特征,在选择指标时可同时纳入选择。
电压波动和闪变是电压的不规则急剧变动,并引起灯光闪烁,造成人眼视觉的不舒适。电压波动是指电压幅值不超过0.9~1.1的随机变动或者有规律的波动。有些电压波动虽然在正常的电压变化限度之内,但由于变化频率快,也可能干扰计算机等电压敏感型电子设备和仪器的正常工作。而闪变是对灯光照度波动的一种主观感受,当电压幅值波动达到0.5%,每秒变动6.25次,将更加明显。所以,也可以说闪变是比较严重的电压波动的体现,且闪变是没有规律的。结合工程测试测量,闪变数据在测试数据中较易获得,与电压波动有较强相关性,故在电压波动和闪变间,选择电压闪变纳入指标体系,描述电压的不规则变动程度。电压暂降又称电压骤降,按照电气与电子工程师协会IEEE的定义,是指工频条件下电压均方根值减小到0.1~0.9倍额定电压之间,持续时间在10ms~1s之间。电压暂降的技术影响取决于暂降幅值和持续时间,危害主要是设备功能失常,或在有限范围内运行,严重时设备无法工作。电压暂降一般是由电网、变电设施的故障或负荷突然出现大的变化所引起的。电能在经过远距离的传输过程中,不可避免的会遭遇众多情况,如输配电系统中发生的电力系统故障、雷击、大型电机启动、电容器的投切等事件。
根据调研和查阅国内外资料,用户的主要设备对电能质量各指标的敏感性存在差异,不同行业、不同的用户类型对电能质量水平存在差异化需求,特定行业用户对电能质量指标需求特点如图3所示。为了提升用户服务质量和水平,应切实考虑用户特征、工作性质、工作条件和用户关心需求,主要是用户主要设备对电能质量的敏感指标的特定需求。
从特定行业用户对电能质量指标的需求特点表可以看出,不同行业用户对指标的需求不同,例如医院中的主要医疗设备CT、DSA、MRI等对电压暂降较为敏感,电压暂降造成的电压低于90%额定电压,持续几个周波后,数字I/O设备将从电源切断,不能正常工作。数据中心主要以PC为主要设备、通信业主要以通信接收器为主要设备、精密加工业以PLC和电机为主要设备,这些用户设备均需要满足计算机及电力电子类设备对电压暂降的要求。在现代技术统计资料中,计算机及电子类设备的安全工作电压为90%~110%额定电压,当电压暂降到小于70%额定电压且持续时间超过一个周波即20ms,部分计算机将无法工作。所以这部分用户对电压暂降指标的要求是不能忽视的主要问题。
加工业和交通运输业与其他用户相比,有主要敏感设备电机类设备,它们对电压偏差和频率偏差要求更高,主要原因是电机类设备的转速和输出功率均与频率有关,当频率低于正常允许下限时,异步电机和变压器的励磁电流增大,无功功率损耗增加,无功平衡和电压调整将更加困难;当频率超过正常运行允许上限时,发电机转子将超速运行,发电机定子与转子容易受到电压冲击而损坏。电压偏低,电机类设备功率损耗将增大,影响功率输出,电压偏高过多,电气设备绝缘容易损坏,影响运行稳定性能。
所以在评估电能质量服务水平过程中,应充分考虑不同供电区域用户的特殊需求,建立具有区域特征的评价模型。这样,在获得工程监测数据基础上进行有针对性的处理,评估过程考虑主要设备对指标的敏感性,不同供电区域将得到不一样的评估结果,应用于工程诊断。供电区域划分示意图如附图2所示。
步骤S2,采用监测点电能质量监测终端的数据记录,或采用便携式电能质量检测设备在监测点获取的数据记录,作为评估样本数据,建立样本评价矩阵;
步骤S3,以极差变换法对步骤S2中的评估样本数据进行指标值数据标准化;
步骤S4,采用专家法确定各级指标权重,综合专业领域专家知识经验得出一致且贴近实际的赋权向量;
步骤S5,针对供电区域用户主要设备对指标的敏感性,设定敏感指数E,对一级指标权重进行修正;
步骤S6,建立综合评估模型,得到样本的排序。
根据国家标准规定,不同电压等级的限值有所不同,故选取同一电压等级进行分析,以某市公司地区10kV配电网数据为例,选取该公司地区电网三个监测点数据进行计算,则评估样本构成的集合记为A={A1,A2,A3},根据收集结果,得到评估样本数据如图4所示。
通过专家法确定各级指标赋权值,首先通过公式(3)~(5)计算同类级别指标权重,再根据公式(6)、(7)计算各指标相对于总目标的权重。实施例中邀请供电电能质量领域3名配电网评估专家,对技术指标进行对比评分,赋权评价表如图5所示。
(1)收集监测点数据样本和指标赋权表;
(2)指标矩阵标准化;
根据指标定义可知,本体系指标值越小,电能质量服务水平越高,故采用公式2对样本评价矩阵进行标准化,根据表2可得到样本矩阵,标准化后的矩阵如下:
(3)计算各级指标权重;
根据赋权评价表,采用公式3—7计算同类指标权重,如下
W=(0.156,0.114,0.150,0.163,0.156,0.150,0.110),D1=(0.447,0.553);
D4=(0.569,0.431),D7=(0.619,0.381)
得到各指标相对总目标的权重,
C=(0.070,0.087,0.114,0.150,0.093,0.070,0.156,0.150,0.068,0.042)
(4)建立敏感指标集和敏感指数计算;
1)根据样本A1~A3区域用户主要设备类型,分别确定敏感指标集。
样本A1供电区域包含医院和普通居民用户,该区域主要考虑医院设备的特殊性,其中主要医疗设备CT、DSA、MRI等对电压暂降较为敏感,电压暂降造成的电压低于90%额定电压,持续几个周波后,数字I/O设备将从电源切断,不能正常工作。所以对样本A1确定敏感指标集为S1={x7}。
样本A2供电区域主要包含精密加工流水线和交通运输物流企业,该区域用户主要设备为电机及关联控制器,对电压偏差、频率偏差要求较高,电压不稳定容易导致加工业次品率的提高,并缩短电机寿命。同时,电机关联变频调速器、交流接触器等控制设备运行,对电压暂降指标也较敏感,控制器在电压低于90%且持续超过60ms时电机就会跳闸。所以对样本A2确定敏感指标集S2={x1,x2,x7}。样本A3供电区域主要是普通居民用户,该区域用户主要是家庭用电,一般对电压闪变感觉较为明显,当电压幅值波动达到0.5%,每秒变动6.25次,用户主观感受将更加明显。另外,一般居民用户对供电持续性也较为关注,也是影响用户使用体验的主要指标。所以,确定A3供电区敏感指标集S3={x3,x6}。
2)敏感指数计算。
样本A1敏感指标集为S1={x7},非敏感指标集T1={x1,x2,x3,x4,x5,x6}。
w7 *=w7(1+Δw7/w7)
其中,Δw7=θw7,本例中θ选取0.5,故Δw7=0.055,w7 *=0.165
同理,计算w1 *~w6 *,样本A1的敏感指数如下
E1=(0.938,0.938,0.938,0.938,0.938,0.938,1.500)
修正后的指标权重:
同理,计算样本A2,A3的敏感指数和修正后权重。
E2=(1.500,1.500,0.693,0.693,0.693,0.693,1.500)
E3=(0.786,0.786,1.500,0.786,0.786,1.500,0.786)
3)二级指标相对于总目标权重。
根据公式6~7计算总目标权重。
C* 1=(0.066,0.081,0.107,0.141,0.087,0.066,0.147,0.141,0.102,0.063)
C* 2=(0.105,0.130,0.170,0.104,0.064,0.049,0.108,0.104,0.102,0.063)
C* 3=(0.055,0.068,0.089,0.225,0.073,0.055,0.123,0.225,0.054,0.033)
(5)样本评估
采用公式14对标准化后的样本矩阵X线性加权计算,权重向量采用以上步骤确定的C*,计算结果如下:
F1=X1C1 *T=0.553,F2=X2C2 *T=0.581,F3=X3C3 *T=0.703
为了便于对比分析,将未考虑敏感指数的计算结果列出如下:
F1=X1CT=0.533,F2=X2CT=0.483,F3=X3CT=0.648
可以看出,考虑敏感指数的样本排序为F3,F2,F1;未考虑敏感指数的样本排序为F3,F1,F2。同时,评价结果水平也不同,偏差最大的是样本A2,评估结果差值为0.097。这将影响一般工程人员的电能质量服务水平的判断,从考虑敏感指数角度看,样本A1评价结果最低,应结合工程实际,针对用户切实关心的x7指标进行质量提升方案策划,提升用电满意度。而未考虑敏感指数的角度看,样本A2评价结果最低,说明去除敏感指标x1,x2,x7影响外,其他指标质量水平不能达到同等标准,有较大提升空间。
通过本实施例可以看出,考虑敏感指数后可以使得评价结果更准确,贴合实际。另一方面,评价结果的对比判断为电能质量服务水平的指标影响分析提供了有效手段,也为工程技术人员解决实际问题提供可行方法。
Claims (10)
1.一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法,其特征在于:根据用户主要设备敏感特性,建立区域电能质量服务水平指标体系,提出了用户主要设备敏感指数的概念,在区域电能质量评估中,根据用户主导设备的敏感性,对不同区域样本采用了差异权重向量,体现不同用户种类对电能质量服务水平的需求差异;评估模型包括建立样本矩阵,专家法确定指标体系各级指标权重初始值,建立样本敏感指标集与敏感指数计算,敏感指数修正权重向量,线性综合计算得到服务水平评价。
2.根据权利要求1所述的一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1,根据用户主要设备对电能质量指标的需求特点及国家电能质量标准的限值相关规定,构建区域电能质量服务水平综合评估指标体系;
步骤S2,采用监测点电能质量监测终端的数据记录,或采用便携式电能质量检测设备在监测点获取的数据记录,作为评估样本数据,建立样本评价矩阵;
步骤S3,以极差变换法对步骤S2中的评估样本数据进行指标值数据标准化;
步骤S4,采用专家法确定各级指标权重,综合专业领域专家知识经验得出一致且贴近实际的赋权向量;
步骤S5,针对供电区域用户主要设备对指标的敏感性,设定敏感指数E,对一级指标权重进行修正;
步骤S6,建立综合评估模型,得到样本的排序。
3.根据权利要求2所述的一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法,其特征在于:步骤S5中,所述敏感指数E的设定运算过程如下:
建立样本区域敏感指标集,
假设敏感指标集S={x1,x2,.......,xs},s为用户关注敏感指标个数;
非敏感指标集记为T={x1,x2,.......,xt},其中s≥1,s+t=n,n为指标总个数;
对xi(xi∈S)赋予对应指标权重特定增量Δwi,其中Δwi=θwi(0<θ<1),相应的xj(xj∈T)赋予对应指标权重负增量Δwj,用如下公式计算修正后的指标权重:
wi *=wi+Δwi,wj *=wj+Δwj,(i=1,2,…,s;j=1,2,…,t) (8);
满足
wi *=wi(1+Δwi/wi) (10),
由上式可知,修正后的指标权重如下:
5.根据权利要求2所述的一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法,其特征在于:步骤S1中,所述区域电能质量服务水平综合评估指标体系包含七个一级指标和十个二级指标;
七个一级指标分别为:电压偏差、频率偏差、电压闪变、三相不平衡、电压谐波、电压中断、电压暂降;
十个二级指标分别为:正负偏差之和、偏差最大值、频率偏差、长时闪变、负序不平衡、零序不平衡、总谐波畸变率、中断次数、暂降幅值、暂降持续时间。
6.根据权利要求2所述的一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法,其特征在于:步骤S2中,所述样本评价矩阵为A=[aij]m×n,(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),m和n分别是评估样本监测点的个数和指标数目,aij表示第i个监测样本对第j个指标的监测数据。
9.根据权利要求2所述的一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法,其特征在于:步骤S6中,所述样本的排序过程如下:
利用步骤S5中的公式13对一级子目标权重向量进行相应修正,进而得到对应供电区的权重向量C*,再对标准化后的样本矩阵X线性加权计算,计算结果越大表示从考虑敏感指数角度的样本越优秀,从而得到样本的排序:
F=XC*T (14)。
10.根据权利要求9所述的一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法,其特征在于:标准化后的样本矩阵X线性加权计算采用线性评估方法。
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