CN112200405A - 一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于熵权‑模糊层次分析法的专变健康状况评估方法，涉及电网运维领域。目前专变评估对专变周期性的检修只能预防，不能全面有效准确的评价。本发明包括步骤：应用模糊层次分析法计算指标权重，得到模糊层次分析权重矩阵；应用熵权法计算指标权重，得到熵权权重矩阵；获取模糊层次分析权重矩阵和熵权权重矩阵；并进行权重矩阵集成，组合优化，得到综合指标与权重；依据健康评估状态模型，得到专变健康状况，以实时在线监测专变的运行状态。本技术方案通过采用多个具有代表性的指标对专变的健康状态评估，能够准确和合理的评估专变状态。且通过主观与客观相结合的方法建立评价体系，从而在方法上保证了评价的可信度。
Description
技术领域
本发明涉及电网运维领域，尤其涉及一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法。
背景技术
随着社会与经济的不断发展，人们在日常生活和工作中对电力的需求也开始趋于多样化。专用变压器(简称“专变”)逐渐被用电客户所接受，在电网中的比例也越来越高。不同于公用变压器，专变是由业主投资，只供投资的业主自己使用，并且由电力部门代管。专变作为电力系统电压转换和电能传输的枢纽，是电力系统最关键的设备之一。其安全运行，无论对于整个电网的安全性，还是供电的可靠性都具有重要的意义。
目前，随着电网规模的不断扩大、专变数量的继续增加以及电网智能化水平的进一步提高，对于专变实时健康状态的评估提出了更高的要求。状态评估不仅可以让工作人员了解专变的工作状况，提高电力系统的效率，还可以更加合理地安排维护检修，延长专变的使用寿命。因此，从安全性、可靠性、经济性等多角度考虑，实现对专变科学的状态评估是非常有必要的。由于专变的状态信息越来越丰富、数据间的关系越来越复杂，因此选取恰当的状态特征量并且构建科学的状态评估方法也变得越来越关键。为此，如何对专变进行健康状态评估是现代电力系统的重要研究内容。
专变的健康状态评估从研究的初期基于时间的定期检修模式的方法，到中期以单项特征量评估，主要监测专变某一方面的指标，分析处理得到专变的状态结果。至近期发展起来的以智能化为特点整体性的综合状态评估方法。现在的这些评估方法在具体实施应用过程中存在诸多问题：
(1)对专变周期性的检修只能预防，不能直接实时反应专变的健康状态，而且耗费人力、物力，对设备造成影响；
(2)由于专变运行状态多样性及专变结构的复杂性，只是通过单一的特征量来评估整体的状态，不能全面有效准确的评价；
(3)有些数据需进行深度处理，使得过于关注算法本身，失去了专变本身状态评估的意义。
发明内容
本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法，以达到实时在线监测专变运行状态的目的。为此，本发明采取以下技术方案。
一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法，包括以下步骤：
1)获取专变数据，并对数据进行处理，数据的处理包括极限区间同质化处理、异常值剔除、缺失值填充；
2)建立专变健康状况评估模型；
健康评估状态模型分为三层，从高到低分别是目标层、项目层、指标层；目标层表示专变健康状态等级；项目层表示相同类型的评估指标；指标层表示专变运行状态的各个评估指标；
3)应用模糊层次分析法计算指标权重，得到模糊层次分析权重矩阵；
4)应用熵权法计算指标权重，得到熵权权重矩阵；
5)获取模糊层次分析权重矩阵和熵权权重矩阵；并进行权重矩阵集成，组合优化，得到综合指标与权重；
6)计算专变健康状况评价值，并依据健康评估状态模型，得到专变健康状况，以实时在线监测专变的运行状态。
本技术方案组合了模糊层次分析权重矩阵和熵权权重矩阵，使得判断更为客观，减少主观因素的影响。
作为优选技术手段：在步骤2)建立专变健康状况评估模型时，根据专变的运行环境及电力运行信息，分析影响专变运行状态的因素，得到与专变运行状态相关的环境和电力的特征向量，并选取具有代表性的特征向量作为评价指标。
作为优选技术手段：根据评价指标形成多级指标体系，所述的多级指标体系为表1所示：
表1多级指标体系
本技术方案采用了多指标，可以从多角度对专变进行评估，结果更有准确、全面。
作为优选技术手段：在步骤3)应用模糊层次分析法计算指标权重时，其包括步骤：
3.1)在指标间进行两两的比较判断，采用一个指标比另一个指标的重要程度来定量表示，采用如下表所示的0.1-0.9标度法给予模糊互补判断矩阵的元素进行数量标度：
表2 0.1-0.9标度法及其意义
表中，若rij∈[0.1,0.5)，则表示指标Cj比Ci重要；若rij∈(0.5,0.9]，则表示指标Cj比Ci重要；rij＝0.5表示指标Cj与Ci相比同样重要；指标C1,C2,…,Cn相互进行比较，可构建如下的模糊互补判断矩阵R：
式中，n表示指标的数量；rij表示第i个指标相对于第j个指标的模糊关系，满足如下性质：
3.2)对模糊互补判断矩阵R进行一致性检验，一致性ρ的计算公式为：
3.3)当ρ＜0.2时，认为判断矩阵R具有满意的一致性；当不满足一致性要求时，需要对判断矩阵R进行调整，根据下式计算具有满意一致性的判断矩阵P′＝(p′ij)n×n：
P′＝(1-t)R+tP (16)
式中，t表示一致性系数，初始值为0.01，并依照t＝t+Δt进行迭代，直至P′既具有满意的一致性；其中，Δt为一致性系数步长，取Δt＝0.05，P＝(pij)n×n表示具有完全一致性的判断矩阵：
3.4)根据具有满意一致性的判断矩阵P′，通过下式求解各指标的卷积方根Mi和权重ωi：
作为优选技术手段：在步骤4)应用熵权法计算指标权重时，其包括步骤为：
4.1)模糊互补判断矩阵R经过去量纲化处理后得到无量纲的模糊互补判断矩阵R′＝(r′ij)n×n：
4.2)根据无量纲模糊互补判断矩阵R′，对其进行归一化处理可得到标准判断矩阵S＝(sij)n×n：
4.3)根据标准判断矩阵S，计算各指标的熵值Hi和权重θi：
作为优选技术手段：在步骤5)中将熵权法获得的权重θi与模糊层次法获得的权重ωi相融合，得到专变健康状态各项指标的综合权重λi；
作为优选技术手段：在步骤6)计算专变健康状况评价值时，其包括步骤：
6.1)对专变健康状态评估的各个指标进行裕度处理：
其中，
和
分别表示各评价指标的上下裕度，xi为各评价指标预处理后的评价值，vi为考虑指标裕度的评价值；
6.2)对于步骤6.1)中所得的评价值，根据下式输出专变健康状态的综合评价值E：
6.3)根据步骤6.2)中所得的综合评价值E，将专变运行状态划分至对应等级中。
作为优选技术手段：专变健康状况评估模型将专变健康状态分为五个等级：严重、异常、注意、良好、优秀；各状态与标度区间如表3所示：
表3专变状态等级与标度区间的关系
。划区间，更容易直观了解专变的状态。
有益效果：
(1)通过采用多个具有代表性的指标对专变的健康状态评估，能够准确和合理的评估专变状态。
(2)通过主观与客观相结合的方法建立评价体系，从而在方法上保证了评价的可信度。
(3)在任何时刻，都可以实时在线监测专变的运行状态，大大减少发生故障的可能性。
附图说明
图1是本发明流程图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
如图1所示，一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法，其包括以下步骤：
1)专变实时数据预处理
2)确定专变健康状况评估模型
3)应用模糊层次分析法计算指标权重
4)应用熵权法计算指标权重
5)模糊层次分析法与熵权法集成，将两者的指标权重组合优化
6)输出专变健康状况评价值
本发明专变的健康评估状态模型分为三层，从高到低分别是目标层、项目层、指标层。目标层表示专变健康状态等级；项目层表示相同类型的评估指标；指标层表示专变运行状态的各个评估指标。
S1：获取专变数据，并对数据进行处理，数据的处理包括极限区间同质化处理、异常值剔除、缺失值填充。
S2：建立专变健康状况评估模型；
健康评估状态模型分为三层，从高到低分别是目标层、项目层、指标层；目标层表示专变健康状态等级；项目层表示相同类型的评估指标；指标层表示专变运行状态的各个评估指标。
具体确定专变健康状况评估模型步骤为：
根据步骤2)中专变的运行环境及电力运行信息，分析影响专变运行状态的因素，得到与专变运行状态相关的环境和电力的特征向量，选取具有代表性的特征向量作为评价指标，具体的多级指标体系如表1所示：
表1专变健康状况评估的多级指标体系
S3:应用模糊层次分析法计算指标权重，得到模糊层次分析权重矩阵；
具体的模糊层次分析法计算指标权重的步骤为：
S31:对步骤S2中选取的专变健康评估的各指标，根据专家经验在指标间进行两两的比较判断，采用一个指标比另一个指标的重要程度来定量表示，采用如下表所示的0.1-0.9标度法给予模糊互补判断矩阵的元素进行数量标度：
表2 0.1-0.9标度法及其意义
表中，若rij∈[0.1,0.5)，则表示指标Cj比Ci重要；若rij∈(0.5,0.9]，则表示指标Cj比Ci重要；rij＝0.5表示指标Cj与Ci相比同样重要；指标C1,C2,…,Cn相互进行比较，可构建如下的模糊互补判断矩阵R：
式中，n表示指标的数量；rij表示第i个指标相对于第j个指标的模糊关系，满足如下性质：
S32:步骤S31中所得的模糊互补判断矩阵R是由主观得到的，所以一致性可能存在矛盾，需要对其进行一致性检验，一致性ρ的计算公式为：
S33:对于步骤S32中所得的一致性ρ，当ρ＜2.0时，认为判断矩阵R具有满意的一致性；当不满足一致性要求时，需要对判断矩阵R进行调整，根据下式计算具有满意一致性的判断矩阵P′＝(p′ij)n×n：
P′＝(1-t)R+tP (28)
式中，t表示一致性系数，初始值为0.01，并依照t＝t+Δt(Δt为一致性系数步长，取Δt＝0.05)进行迭代，直至P′既具有满意的一致性；P＝(pij)n×n表示具有完全一致性的判断矩阵：
S34:根据步骤S33中所得的具有满意一致性的判断矩阵P′，根据下式求解各指标的卷积方根Mi和权重ωi：
S4:应用熵权法计算指标权重，得到熵权权重矩阵；
具体的熵权法计算指标权重步骤为：
S41:模糊互补判断矩阵R经过去量纲化处理后得到无量纲的模糊互补判断矩阵R′＝(r′ij)n×n：
S32:根据步骤S31中所得的无量纲模糊互补判断矩阵R′，对其进行归一化处理可得到标准判断矩阵S＝(sij)n×n：
S33:根据步骤S32中所得的标准判断矩阵S，计算各指标的熵值Hi和权重θi：
S4:获取模糊层次分析权重矩阵和熵权权重矩阵；并进行权重矩阵集成，组合优化，得到综合指标与权重；
将熵权法获得的客观权重θi与模糊层次法获得的主观权重相融合，可得到专变健康状态各项指标的综合权重λi。
S5:计算专变健康状况评价值，并依据健康评估状态模型，得到专变健康状况，以实时在线监测专变的运行状态；
具体的输出专变健康状况评价值的步骤为：
S51:对专变健康状态评估的各个指标进行裕度处理：
其中，
和
分别表示各评价指标的上下裕度，xi为各评价指标预处理后的评价值，vi为考虑指标裕度的评价值；
S52:对于步骤S51中所得的评价值，根据下式输出专变健康状态的综合评价值E：
S53:根据步骤S52中所得的综合评价值E，对应专变运行状态等级，得到该专变的专变运行状态，在本实施例中将专变运行状态分为5个等级：严重、异常、注意、良好、优秀，各状态与标度区间如下表所示。
表3专变状态等级与标度区间的关系
以上图1所示的一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法是本发明的具体实施例，已经体现出本发明实质性特点和进步，可根据实际的使用需要，在本发明的启示下，对其等同修改，均在本方案的保护范围之列。
Claims (8)
1.一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法，其特征在于包括以下步骤：
1)获取专变数据，并对数据进行处理，数据的处理包括极限区间同质化处理、异常值剔除、缺失值填充；
2)根据专变数据，建立专变健康状况评估模型；
健康评估状态模型分为三层，从高到低分别是目标层、项目层、指标层；目标层表示专变健康状态等级；项目层表示相同类型的评估指标；指标层表示专变运行状态的各个评估指标；
3)应用模糊层次分析法计算指标权重，得到模糊层次分析权重矩阵；
4)应用熵权法计算指标权重，得到熵权权重矩阵；
5)获取模糊层次分析权重矩阵和熵权权重矩阵，并进行权重矩阵集成，组合优化，得到综合指标与权重；
6)计算专变健康状况评价值，并依据健康评估状态模型，得到专变健康状况评价等级，以实时在线监测专变的运行状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法，其特征在于：在步骤2)建立专变健康状况评估模型时，根据专变的运行环境及电力运行信息，分析影响专变运行状态的因素，得到与专变运行状态相关的环境和电力的特征向量，并选取具有代表性的特征向量作为评价指标。
3.根据权利要求2所述的一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法，其特征在于：根据评价指标形成多级指标体系，所述的多级指标体系为表1所示：
表1多级指标体系
4.根据权利要求3所述的一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法，其特征在于：在步骤3)应用模糊层次分析法计算指标权重时，其包括步骤：
3.1)在指标间进行两两的比较判断，采用一个指标比另一个指标的重要程度来定量表示，采用如下表所示的0.1-0.9标度法给予模糊互补判断矩阵的元素进行数量标度：
表1 0.1-0.9标度法及其意义
表中，若rij∈[0.1,0.5)，则表示指标Cj比Ci重要；若rij∈(0.5,0.9]，则表示指标Cj比Ci重要；rij＝0.5表示指标Cj与Ci相比同样重要；指标C1,C2,…,Cn相互进行比较，可构建如下的模糊互补判断矩阵R：
式中，n表示指标的数量；rij表示第i个指标相对于第j个指标的模糊关系，满足如下性质：
3.2)对模糊互补判断矩阵R进行一致性检验，一致性ρ的计算公式为：
3.3)当ρ＜0.2时，认为判断矩阵R具有满意的一致性；当不满足一致性要求时，需要对判断矩阵R进行调整，根据下式计算具有满意一致性的判断矩阵P′＝(p′ij)n×n：
P′＝(1-t)R+tP (4)
式中，t表示一致性系数，初始值为0.01，并依照t＝t+Δt进行迭代，直至P′既具有满意的一致性；其中，Δt为一致性系数步长，取Δt＝0.05，P＝(pij)n×n表示具有完全一致性的判断矩阵：
3.4)根据具有满意一致性的判断矩阵P′，通过下式求解各指标的卷积方根Mi和权重ωi：
5.根据权利要求4所述的一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法，其特征在于：在步骤4)应用熵权法计算指标权重时，其包括步骤为：
4.1)模糊互补判断矩阵R经过去量纲化处理后得到无量纲的模糊互补判断矩阵R′＝(r′ij)n×n：
4.2)根据无量纲模糊互补判断矩阵R′，对其进行归一化处理可得到标准判断矩阵S＝(sij)n×n：
4.3)根据标准判断矩阵S，计算各指标的熵值Hi和权重θi：
6.根据权利要求5所述的一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法，其特征在于：在步骤5)中将熵权法获得的权重θi与模糊层次法获得的权重ωi相融合，得到专变健康状态各项指标的综合权重λi；
7.根据权利要求6所述的一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法，其特征在于：在步骤6)计算专变健康状况评价值时，其包括步骤：
6.1)对专变健康状态评估的各个指标进行裕度处理：
其中，
和
分别表示各评价指标的上下裕度，xi为各评价指标预处理后的评价值，vi为考虑指标裕度的评价值；
6.2)对于步骤6.1)中所得的评价值，根据下式输出专变健康状态的综合评价值E：
6.3)根据步骤6.2)中所得的综合评价值E，将专变运行状态划分至对应等级中。
8.根据权利要求7所述的一种基于熵权-模糊层次分析法的专变健康状况评估方法，其特征在于：专变健康状况评估模型将专变健康状态分为五个等级：严重、异常、注意、良好、优秀；各状态与标度区间如表3所示：
表3专变状态等级与标度区间的关系
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Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112784216A (zh) * | 2021-01-26 | 2021-05-11 | 武汉船用电力推进装置研究所（中国船舶重工集团公司第七一二研究所） | 一种质子交换膜燃料电池系统的健康度评估方法及系统 |
| CN112948750A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-06-11 | 深圳大学 | 基于人体舒适度需求的智能选房方法、装置及相关组件 |
| CN112966939A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-06-15 | 浙江理工大学 | 一种基于组合赋权模糊综合评价的电梯安全评估方法 |
| CN113010949A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-06-22 | 中铁第六勘察设计院集团有限公司 | 一种高烈度盾构隧道抗震性能评价方法 |
| CN113051685A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-06-29 | 长安大学 | 一种数控装备健康状态评价方法、系统、设备及存储介质 |
| CN113139701A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-07-20 | 中能融合智慧科技有限公司 | 一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法 |
| CN113343177A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-09-03 | 北京磁浮有限公司 | 基于模糊综合评价理论的电梯设备健康状态诊断方法 |
| CN113408878A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-09-17 | 山东电工电气集团有限公司 | 基于多源信息的电缆隧道运行状态评价方法及区域控制系统 |
| CN113626975A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-11-09 | 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所 | 一种有砟铁路基床健康状态单元评价方法及系统 |
| CN113722656A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-30 | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 | 一种火力发电机组实时健康度评价方法及系统 |
| CN114091268A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-02-25 | 南京航空航天大学 | 一种基于节点重要度与层次分析法的无人机健康状况评估方法 |
| CN116644562A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-08-25 | 中国三峡新能源(集团)股份有限公司 | 一种新能源电站运维费用评估系统 |
| WO2023202247A1 (zh) * | 2022-04-20 | 2023-10-26 | 中国长江电力股份有限公司 | 水电机组顶盖排水系统综合赋权健康评估方法及系统 |
-
2020
- 2020-08-27 CN CN202010879778.XA patent/CN112200405A/zh active Pending
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112784216A (zh) * | 2021-01-26 | 2021-05-11 | 武汉船用电力推进装置研究所（中国船舶重工集团公司第七一二研究所） | 一种质子交换膜燃料电池系统的健康度评估方法及系统 |
| CN112948750B (zh) * | 2021-03-04 | 2023-01-24 | 深圳大学 | 基于人体舒适度需求的智能选房方法、装置及相关组件 |
| CN112948750A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-06-11 | 深圳大学 | 基于人体舒适度需求的智能选房方法、装置及相关组件 |
| CN113010949A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-06-22 | 中铁第六勘察设计院集团有限公司 | 一种高烈度盾构隧道抗震性能评价方法 |
| CN112966939A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-06-15 | 浙江理工大学 | 一种基于组合赋权模糊综合评价的电梯安全评估方法 |
| CN113051685A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-06-29 | 长安大学 | 一种数控装备健康状态评价方法、系统、设备及存储介质 |
| CN113051685B (zh) * | 2021-03-26 | 2024-03-19 | 长安大学 | 一种数控装备健康状态评价方法、系统、设备及存储介质 |
| CN113139701A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-07-20 | 中能融合智慧科技有限公司 | 一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法 |
| CN113139701B (zh) * | 2021-05-19 | 2024-01-19 | 中能融合智慧科技有限公司 | 一种基于层次分析方法的区域内能源健康度评价方法 |
| CN113408878A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-09-17 | 山东电工电气集团有限公司 | 基于多源信息的电缆隧道运行状态评价方法及区域控制系统 |
| CN113626975A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-11-09 | 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所 | 一种有砟铁路基床健康状态单元评价方法及系统 |
| CN113722656A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-30 | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 | 一种火力发电机组实时健康度评价方法及系统 |
| CN113722656B (zh) * | 2021-07-28 | 2024-06-11 | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 | 一种火力发电机组实时健康度评价方法及系统 |
| CN113343177A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-09-03 | 北京磁浮有限公司 | 基于模糊综合评价理论的电梯设备健康状态诊断方法 |
| CN114091268A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-02-25 | 南京航空航天大学 | 一种基于节点重要度与层次分析法的无人机健康状况评估方法 |
| WO2023202247A1 (zh) * | 2022-04-20 | 2023-10-26 | 中国长江电力股份有限公司 | 水电机组顶盖排水系统综合赋权健康评估方法及系统 |
| CN116644562A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-08-25 | 中国三峡新能源(集团)股份有限公司 | 一种新能源电站运维费用评估系统 |
| CN116644562B (zh) * | 2023-05-06 | 2024-02-06 | 中国三峡新能源(集团)股份有限公司 | 一种新能源电站运维费用评估系统 |
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