CN112561231B - 一种开关柜质量判定方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种开关柜质量判定方法及系统，首先构建开关柜质量判定指标体系，根据开关柜验收相关历史数据，利用熵权法与G2法计算指标静态权重；根据按此方法验收时对开关柜检测得到的指标实际结果，对二级指标进行动态赋权，得到最终的检测指标权重向量W；构建模糊判定模型，确定评价等级与决断集，构建三角形隶属函数，求取隶属矩阵，计算模糊评价向量；将二级指标的评价向量与评语集进行合成运算可以得到一级指标对应的评分，将一级指标的评价向量与评语集进行合成运算可以得到开关柜整体的评级。本发明提升了当前开关柜质量判定过程中针对检测指标的量化评级，验收结果更加客观科学，验收结果具有精细化评级、集成化管理的效果。

Description

一种开关柜质量判定方法及系统

技术领域

本发明属于电力生产领域技术领域，涉及一种开关柜质量判定方法及系统。

背景技术

开关柜是配电网的关键设备，其质量优劣直接影响到供电可靠性。目前，开关柜的供应商群体较为庞大，开关柜的结构形式差别较大，质量水平参差不齐。为了保证开关柜的入网质量，南方电网等电力企业主要采用出厂见证试验、现场验收检测、实验室抽检等技术手段避免质量不合格产品进入生产运行环节。

通过对开关柜验收的实际工作进行现场调研，发现目前开关柜质量验收的方式主要为人工验收的形式，验收人员根据要求对开关柜的验收指标进行定性判断，将不合格的指标记录在验收单中。这样的验收形式存在着明显的问题。

(1)开关柜检测指标多达50多项，判定结果均为定性判断，缺乏量化评级；

(2)部分检测指标判定规则过于模糊，主要依赖验收人员经验进行判断，验收结果的主观性较强；

(3)验收流程不统一，各指标检测结果缺乏集成化管理，质量评价结果缺乏精细化量化等级评级。

而随着我国电力行业大规模发展，开关柜的需求逐年增加，传统的人工检测方法由于上述种种缺陷以及泛用性较差的原因不再适用于广泛使用。因此，能够发明一种更客观准确泛用性更广更精细化的能够量化开关柜质量判定方法及相关系统并对检测结果数据等进行集成化管理对增加电网公司的工作效能以及推进开关柜制造标准化有积极意义。

发明内容

为了解决现有技术存在的问题，本发明的目的在于，提供了一种开关柜质量判定方法及系统。结合开关柜技术参数书以及现场检测流程调研对原有的人工检测指标进行了扩充，拟定了新的检测指标，对指标进行合理分层，针对开关柜具体验收工作中的检测参数大小提出了权重调整改进的方法，对各层次判定结果进行了精细化量化评级，此外通过整套系统可对开关柜判定数据进行集成化管理，可将检测结果进行可视化展示。

本发明采用如下的技术方案：

一种开关柜质量判定方法，所述开关柜质量判定方法包括以下步骤：

步骤1，构建开关柜质量判定指标体系，包含两层指标体系，分别为第一级指标与第二级指标，其中，第一级指标包含外观参数指标、机械性能指标以及电气性能指标，第二级指标为第一级指标对应的下属指标，即检测项；

步骤2，根据开关柜验收历史数据，将有历史数据参考的指标分为第一类指标，其余指标分为第二类指标，利用熵权法与G2法分别计算两类指标静态权重；

步骤3，利用步骤1中的开关柜质量判定指标体系，对步骤2中所得的第二类指标进行动态赋权，得到最终的检测指标权重向量W；

步骤4，构建模糊判定模型，根据检测指标的合格级别确定评价等级与决断集，构建三角形隶属函数，利用三角形隶属度函数计算求取隶属矩阵，将隶属度矩阵与步骤3所得检测指标权重向量W进行合成计算得到模糊评价向量；

步骤5，将步骤4所得第二类指标的模糊评价向量与评语集进行合成运算得到第一级指标对应的评分，将第一级指标的评价向量与评语集进行合成运算得到开关柜整体的评级。

在所述步骤2中，利用熵权法与G2法计算两类指标静态权重包括以下步骤：

步骤201，基于熵权法计算第一类指标的重要度，

其中，e_k为第k个指标的熵值，u_ik为第k个指标的第i个样本值，n为样本总数，I_k为第k个指标的重要度，e_max为最大熵值，e_min为最小熵值，

步骤202，基于G2法计算第二类指标的重要度区间值，

将e_k为最小值，即I_k＝1时对应的指标作为基准，对剩余指标相对于基准指标的重要度进行多个赋值：D_1k＝[a_1k,b_1k]，D_1k为一个区间数值，n为区间数目，表示对第k个指标重要度的第一个赋值，a_1k与b_1k为区间重要度上下限，且0＜a_1k＜b_1k＜1，对k个指标重要度赋值的个数为l,d_1k,d_2k为第k个指标重要度赋值区间平均值的上下限，D_k为总区间数值的平均值，ε为定义的重要度系数；

步骤203，根据第一类指标与第二类指标的重要度计算所有第二类指标的静态权重值，

其中，w_k为静态权重，m是指标个数。

所述步骤202中，当需要增加第j项指标的重要度时，取0＜ε＜0.5；当需要降低第j项指标的重要度时，取-0.5＜ε＜0，不考虑增加某项指标重要度时，取ε＝0。

在所述步骤3中，计算得到最终的检测指标权重向量W步骤为：

步骤301，首先考虑检测结果较差时对权重的影响，所述检测结果较差即检测指标不满足最低要求时为较差，根据检测结果不满足合格最低要求则对第二类指标进行第一次变权，所述合格最低要求即检测指标的要求最低值：

其中，为第i个指标第一次变权后的权重，w_i1为第i个指标不合格时的常权重，w_i2为第i个指标合格时的指标的常权重；

步骤302，在第一次变权后考虑检测结果较佳时对权重的影响，检测结果较佳为检测值比要求的标准值更优，基于均衡函数进行第二次变权：

其中，为改进后的最终权重，x₂为检测指标标准值，x₁为检测时出现了最大值，x₃为检测时出现的最小值，为变权系数，取0.15；

一级指标的权重向量由每个层次的指标重要度平均值得到：

W'＝[w'₁,w'₂,w'₃] (10)

其中，w'_i为第i个一级指标权重，为一级指标所对应的的二级指标的重要度平均值。

在所述步骤4中，评价向量的求解步骤为：

步骤401，选取指标合格的最低、最高或区间上下限要求值或者选取指标合格的最低、最高或区间上下限各自要求值的1.1倍的值作为等级界限，组成三个评价等级集，对应的评语集记为S＝{优秀，合格，不合格}＝{100,60,0}，对应的决断集为V＝{V1,V2}；

步骤402，构建三角形隶属度函数如下：

偏大型指标：

对于优秀级别：

对于合格级别：

对于不合格级别：

偏小型指标：

对于优秀级别：

对于合格级别：

对于不合格级别：

中间型指标：

对于优秀级别：

对于合格级别：

对于不合格级别：

定性型指标：

对于j＝1,2,3：

上面r(u_i)为隶属函数，u_i表示某个指标的实测值，v₁，v₁'，v₂，v₂'分别表示该评价指标的第1,2级标准值；对于定性指标，都按合格等级处理，满足要求的r(u₂)＝1，r(u₁)＝r(u₃)＝0；

步骤403，根据隶属度函数与步骤3得到的权重向量进行合成运算得到各级评价向量；

根据以上的隶属度函数可以求出开关柜的第i个指标检测参数属于决断集中3个元素的隶属度，属于同一个维度的所有二级指标参数的隶属度构成模糊评价矩阵表示为：

其中，r_ij为第i个指标对应于第j个级别的隶属度；

根据权重集与隶属度矩阵R合成运算，求得模糊综合评价向量B：

B＝W·R (23)

其中，W为权重向量，R为隶属度矩阵。

在所述步骤5中，开关柜最终评分的求解步骤为：

根据步骤4中得到的评语集S与评价向量B进行合成运算得到评分G，

G＝B·S^T (24)。

一种利用开关柜质量判定方法的开关柜质量判定系统，所述判定系统包括数据接收终端模块、数据存储分析模块和数据分析显示模块，其特征在于：

所述数据接收终端模块用于接收数据；

所述数据存储分析模块用于存储数据以及分析数据；

所述数据分析显示模块用于数据可视化展示。

所述数据存储分析模块包括评价体系构建模块、数据处理模块、综合质量判定模块和数据可视化模块；

评价体系构建模块从开关柜的外观尺寸参数、电气性能、机械性能三个方面构建评价体系，并确定评价指标；

数据处理模块包括熵权法计算单元、G2法处理单元、静态权重计算单元、动态赋权单元；

综合质量判定模块包括隶属度计算单元、评价向量计算单元；

数据可视化模块执行开关柜质量相关历史统计数据可视化展示。

所述数据处理模块中熵权法计算单元通过熵权法计算I型指标熵值并归一化，得到I型指标重要度；

所述数据处理模块中G2法处理单元通过改进G2法计算II型指标重要度；

所述数据处理模块中静态权重计算单元用于根据I型指标与II型指标的重要度计算得出静态权重；

所述数据处理模块中动态赋权单元根据检测输入值进行变权。

所述综合质量判定模块中隶属度计算单元根据不同类型指标计算相应隶属度；

所述综合质量判定模块中评价向量计算单元组装隶属度矩阵，计算得到评价向量单元；

所述综合质量判定模块中质量判定单元根据评价向量计算得出各维度的开关柜质量判定得分，以及开关柜总体得分。本发明的有益效果在于，与现有技术相比：

本发明的目的是解决当前开关柜质量判定过程中针对检测指标缺乏量化评级，验收结果受检测人员主观影响较大，验收结果缺乏精细化评级，验收结果数据缺乏集成化管理等问题，提出了一种开关柜质量综合判定方法及系统。

附图说明

图1为一种开关柜质量判定方法图；

图2为开关柜质量判定指标体系；

图3为对常权重进行动态变权流程；

图4为数据存储分析服务器系统构成。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。本申请所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部实施例。基于本发明精神，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它实施例，都属于本发明的保护范围。

本发明的目的是解决当前开关柜质量判定过程中针对检测指标缺乏量化评级，验收结果受检测人员主观影响较大，验收结果缺乏精细化评级，验收结果数据缺乏集成化管理等问题，提出了一种开关柜质量综合判定方法及系统。第一部分为开关柜综合质量判定方法，第二部分为开关柜质量综合判定系统。

第一部分判定方法如下所示：

1.一种开关柜质量判定方法包含以下步骤：

步骤1，构建开关柜质量判定指标体系，包含两层指标体系，分别为第一级指标与第二级指标，其中，第一级指标包含外观参数指标、机械性能指标以及电气性能指标，第二级指标为第一级指标对应的下属指标，即检测项；

步骤2，根据开关柜验收历史数据，将有历史数据参考的指标分为第一类指标，其余指标分为第二类指标，利用熵权法与G2法分别计算两类指标静态权重；

步骤201，基于熵权法计算第一类指标的重要度，

其中，e_k为第k个指标的熵值，u_ik为第k个指标的第i个样本值，n为样本总数，I_k为第k个指标的重要度，e_max为最大熵值，e_min为最小熵值，

步骤202，基于G2法计算第二类指标的重要度区间值，

将e_k为最小值，即I_k＝1时对应的指标作为基准，对剩余指标相对于基准指标的重要度进行多个赋值：D_1k＝[a_1k,b_1k]，D_1k为一个区间数值，n为区间数目，表示对第k个指标重要度的第一个赋值，a_1k与b_1k为区间重要度上下限，且0＜a_1k＜b_1k＜1，对k个指标重要度赋值的个数为l,d_1k,d_2k为第k个指标重要度赋值区间平均值的上下限，D_k为总区间数值的平均值，ε为定义的重要度系数；

当需要增加第j项指标的重要度时，取0＜ε＜0.5；当需要降低第j项指标的重要度时，取-0.5＜ε＜0，不考虑增加某项指标重要度时，取ε＝0。

步骤203，根据第一类指标与第二类指标的重要度计算所有第二类指标的静态权重值，

其中，w_k为静态权重，m是指标个数。步骤3，根据按此方法验收时对开关柜检测得到的指标实际结果，对二级指标进行动态赋权，得到最终的检测指标权重向量W；

步骤3，利用步骤1中的开关柜质量判定指标体系，对步骤2中所得的第二类指标进行动态赋权，得到最终的检测指标权重向量W；

步骤301，首先考虑检测结果较差时对权重的影响，所述检测结果较差即检测指标不满足最低要求时为较差，根据检测结果不满足合格最低要求则对第二类指标进行第一次变权，所述合格最低要求即检测指标的要求最低值：

其中，为第i个指标第一次变权后的权重，w_i1为第i个指标不合格时的常权重，w_i2为第i个指标合格时的指标的常权重；

步骤302，在第一次变权后考虑检测结果较佳时对权重的影响，检测结果较佳为检测值比要求的标准值更优，基于均衡函数进行第二次变权：

其中，为改进后的最终权重，x₂为检测指标标准值，x₁为检测时出现了最大值，x₃为检测时出现的最小值，为变权系数，取0.15；

一级指标的权重向量由每个层次的指标重要度平均值得到：

W'＝[w'₁,w'₂,w'₃] (10)

其中，w'_i为第i个一级指标权重，为一级指标所对应的的二级指标的重要度平均值。

步骤4，构建模糊判定模型，根据检测指标的合格级别确定评价等级与决断集，构建三角形隶属函数，利用三角形隶属度函数计算求取隶属矩阵，将隶属度矩阵与步骤3所得检测指标权重向量W进行合成计算得到模糊评价向量；

步骤401，选取指标合格的最低、最高或区间上下限要求值或者选取指标合格的最低、最高或区间上下限各自要求值的1.1倍的值作为等级界限，组成三个评价等级集，对应的评语集记为S＝{优秀，合格，不合格}＝{100,60,0}，对应的决断集为V＝{V1,V2}；

步骤402，构建三角形隶属度函数如下：

偏大型指标：

对于优秀级别：

对于合格级别：

对于不合格级别：

偏小型指标：

对于优秀级别：

对于合格级别：

对于不合格级别：

中间型指标：

对于优秀级别：

对于合格级别：

对于不合格级别：

定性型指标：

对于j＝1,2,3：

上面r(u_i)为隶属函数，u_i表示某个指标的实测值，v₁，v₁'，v₂，v₂'分别表示该评价指标的第1,2级标准值；对于定性指标，都按合格等级处理，满足要求的r(u₂)＝1，r(u₁)＝r(u₃)＝0；

步骤403，根据隶属度函数与步骤3得到的权重向量进行合成运算得到各级评价向量；

根据以上的隶属度函数可以求出开关柜的第i个指标检测参数属于决断集中3个元素的隶属度，属于同一个维度的所有二级指标参数的隶属度构成模糊评价矩阵表示为：

其中，r_ij为第i个指标对应于第j个级别的隶属度；

根据权重集与隶属度矩阵R合成运算，求得模糊综合评价向量B：

B＝W·R (23)

其中，W为权重向量，R为隶属度矩阵。

步骤5，将步骤4所得第二类指标的模糊评价向量与评语集进行合成运算得到第一级指标对应的评分，将第一级指标的评价向量与评语集进行合成运算得到开关柜整体的评级。

开关柜最终评分的求解步骤为：

根据步骤4中得到的评语集S与评价向量B进行合成运算得到评分G，

G＝B·S^T (24)。

实施例：

步骤一：构建开关柜质量判定指标体系

将要评价的事物即开关柜作为最高层，评价准则即检测指标作为准则层。将准则层检测指标细分为更细致的一级指标、二级指标。指标体系如表1所示。

由于开关柜检测指标较多，因此将检测指标分为了两个等级的指标，具体分级如表1所示，二级指标只列出了部分，没有全部列出展示。

表1.

步骤二：计算指标静态权重

将开关柜质量判定的指标根据历史数据是否可利用分为两大类：一类是具有历史数据可参考(第一类指标)，如母线绝缘距离、触头开距、触头超行程、绝缘电阻等等；另一类是无历史数据或是历史数据的指标(第二类指标)，如类似柜体油漆是否完整的定性指标或是触头中心位置同心度以前为检测的指标。

首先使用公式1计算第一类指标的熵值e_k：

利用公式2计算指标重要度I_k：

其中，e_k为第k个指标的熵值，u_ik为第k个指标的第i个样本值，n为样本总数，I_k为第k个指标的重要度，e_max为最大熵值，e_min为最小熵值。将e_k为最小值即I_k＝1时对应的指标作为基准，根据要求对剩余指标相对于基准指标的重要度进行赋值：D_1k＝[a_1k,b_1k]。D_1k为一个区间数，表示要求1对指标k的重要度赋值，a_1k与b_1k为区间重要度上下限，且0＜a_1k＜b_1k＜1，求取所有要求对这个指标的重要度赋值平均值D_k：

其中要求个数为l,d_1k,d_2k为第k个指标重要度赋值区间平均值的上下限利用公式4确定第二类指标的重要度。

定义ε为重要度系数，当需要主观增加第j项指标的重要度时，取0＜ε＜0.5；当需要主观降低第j项指标的重要度时，取-0.5＜ε＜0，不考虑人为增加某项指标重要度时，取ε＝0。再根据所有指标重要度计算静态权重w_k，设共m个指标：

步骤三：改进常权重

由于开关柜的检测指标数量多，每个指标的常权重都相对较小，且开关柜对质量分级界限要求明显，因此对常权重进行动态变权以满足计算结果精确度。

首先对指标的检测值进行判断，如若存在不满足合格最低标准的指标，则进行第一次变权：

对于不合格的指标：

对于合格的指标：

其中，为第i个指标第一次变权后的权重，w_i1为第i个指标不合格时的常权重，w_i2为第i个指标合格时的指标的常权重。

考虑最优级别因素对判定结果影响利用公式8-9进行第二次变权。

其中，为改进后的最终权重，x₂为检测指标标准值，x₁为检测时出现了最大值，x₃为检测时出现的最小值，为变权系数，这里取0.15。

一级指标的权重向量由每个层次的指标重要度平均值得到：

W'＝[w'₁,w'₂,w'₃] (10)

其中，w'_i为第i个一级指标权重，为一级指标所对应的的二级指标的重要度平均值。

步骤四：构建模糊判定模型

本质量判定方法选取了两个不同的参数作为等级界限，组成三个评价等级集，对应的评语集记为S＝{优秀，合格，不合格}，对应的决断集为V＝{V1,V2}。其中V1为指标合格与否的最低标准要求，V2为区分优秀与合格的边界值。

利用下面公式12–21计算指标隶属度。

(1)偏大型指标：

对于优秀级别：

对于合格级别：

对于不合格级别：

(2)偏小型指标：

对于优秀级别：

对于合格级别：

对于不合格级别：

(3)中间型指标：

对于优秀级别：

对于合格级别：

对于不合格级别：

(4)定性型指标：

对于j＝1,2,3：

上面(1)(2)(3)中的r(u_i)为隶属函数，u_i表示某个指标的实测值，v₁，v₁'，v₂，v₂'分别表示该评价指标的第1,2级标准值。对于定性指标，都按合格等级处理，满足要求的r(u₂)＝1，r(u₁)＝r(u₃)＝0。

构建隶属度矩阵R：

根据以上的隶属度函数可以求出开关柜的第i个指标检测参数属于决断集中3个元素的隶属度，属于同一个维度的所有二级指标参数的隶属度构成模糊评价矩阵表示为：

其中，r_ij为第i个指标对应于第j个级别的隶属度。

求模糊综合评价向量B：

根据权重集与隶属度矩阵R合成运算，求得模糊综合评价向量B：

B＝W·R (23)

其中，W为权重向量，R为隶属度矩阵。

步骤五：用上述步骤检测开关柜质量，计算得出每个二级指标隶属度矩阵与模糊评价向量，在此基础上计算得出一级指标的评价向量。

步骤六：对开关柜质量进行判定

将每层的模糊判断矩阵与评语集S进行合成运算能够得到每层指标的质量评分。

最后将B与评语集S进行合成运算得到综合得分G：

G＝B·S^T (24)

最后根据开关柜状态等级评分判断开关柜质量。

表2

状态等级	良好	合格	不合格
				状态评分	≥80	60～79	0～59

本申请还同时公开了一种利用开关柜质量判定方法的开关柜质量判定系统，具体工作流程如图4所示。

判定系统包括数据接收终端模块、数据存储分析模块和数据分析显示模块，

数据接收终端模块用于接收数据；

数据存储分析模块用于存储数据以及分析数据；

数据分析显示模块用于数据可视化展示。

数据存储分析模块包括评价体系构建模块、数据处理模块、综合质量判定模块和数据可视化模块；

评价体系构建模块从开关柜的外观尺寸参数、电气性能、机械性能三个方面构建评价体系，并确定评价指标；

数据处理模块包括熵权法计算单元、G2法处理单元、静态权重计算单元、动态赋权单元；

综合质量判定模块包括隶属度计算单元、评价向量计算单元；

数据可视化模块执行开关柜质量相关历史统计数据可视化展示。

数据处理模块中熵权法计算单元通过熵权法计算I型指标熵值并归一化，得到I型指标重要度；

数据处理模块中G2法处理单元通过改进G2法计算II型指标重要度；

数据处理模块中静态权重计算单元用于根据I型指标与II型指标的重要度计算得出静态权重；

数据处理模块中动态赋权单元根据检测输入值进行变权。

综合质量判定模块中隶属度计算单元根据不同类型指标计算相应隶属度；

综合质量判定模块中评价向量计算单元组装隶属度矩阵，计算得到评价向量单元；

综合质量判定模块中质量判定单元根据评价向量计算得出各维度的开关柜质量判定得分，以及开关柜总体得分。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.一种开关柜质量判定方法，其特征在于：所述开关柜质量判定方法包括以下步骤：

步骤1，构建开关柜质量判定指标体系，包含两层指标体系，分别为第一级指标与第二级指标，其中，第一级指标包含外观参数指标、机械性能指标以及电气性能指标，第二级指标为第一级指标对应的下属指标，即检测项；

步骤2，根据开关柜验收历史数据，将有历史数据参考的指标分为第一类指标，其余指标分为第二类指标，利用熵权法与G2法分别计算两类指标静态权重，包括基于熵权法计算第一类指标的重要度，基于G2法计算第二类指标的重要度区间值；

步骤3，利用步骤1中的开关柜质量判定指标体系，利用关联分析结果对指标权重进行两次变权，实现对步骤2中所得的第二类指标的动态赋权，得到最终的检测指标权重向量W；

步骤4，构建模糊判定模型，根据检测指标的合格级别确定评价等级与决断集，构建三角形隶属函数，利用三角形隶属度函数计算求取隶属矩阵，将隶属度矩阵与步骤3所得检测指标权重向量W进行合成计算得到模糊评价向量；

其中，针对偏大型、偏小型、中间型指标构建各自的优秀、合格和不合格级别三角形隶属函数，针对定性型指标构建单独的三角形隶属函数；

步骤5，将步骤4所得第二类指标的模糊评价向量与评语集进行合成运算得到第一级指标对应的评分，将第一级指标的评价向量与评语集进行合成运算得到开关柜整体的评级。

2.根据权利要求1所述的一种开关柜质量判定方法，其特征在于：

在所述步骤2中，利用熵权法与G2法计算两类指标静态权重包括以下步骤：

步骤201，基于熵权法计算第一类指标的重要度，

其中，e_k为第k个指标的熵值，u_ik为第k个指标的第i个样本值，n为样本总数，I_k为第k个指标的重要度，e_max为最大熵值，e_min为最小熵值，

步骤202，基于G2法计算第二类指标的重要度区间值，

将e_k为最小值，即I_k＝1时对应的指标作为基准，对剩余指标相对于基准指标的重要度进行多个赋值：D_1k＝[a_1k,b_1k]，D_1k为一个区间数值，n为区间数目，表示对第k个指标重要度的第一个赋值，a_1k与b_1k为区间重要度上下限，且0＜a_1k＜b_1k＜1，对k个指标重要度赋值的个数为l,d_1k,d_2k为第k个指标重要度赋值区间平均值的上下限，D_k为总区间数值的平均值，ε为定义的重要度系数；

步骤203，根据第一类指标与第二类指标的重要度计算所有第二类指标的静态权重值，

其中，w_k为静态权重，m是指标个数。

3.根据权利要求2所述的一种开关柜质量判定方法，其特征在于：

所述步骤202中，当需要增加第j项指标的重要度时，取0＜ε＜0.5；当需要降低第j项指标的重要度时，取-0.5＜ε＜0，不考虑增加某项指标重要度时，取ε＝0。

4.根据权利要求1所述的一种开关柜质量判定方法，其特征在于：

在所述步骤3中，计算得到最终的检测指标权重向量W步骤为：

步骤301，首先考虑检测结果较差时对权重的影响，所述检测结果较差即检测指标不满足最低要求时为较差，根据检测结果不满足合格最低要求则对第二类指标进行第一次变权，所述合格最低要求即检测指标的要求最低值：

其中，为第i个指标第一次变权后的权重，w_i1为第i个指标不合格时的常权重，w_i2为第i个指标合格时的指标的常权重；

步骤302，在第一次变权后考虑检测结果较佳时对权重的影响，检测结果较佳为检测值比要求的标准值更优，基于均衡函数进行第二次变权：

其中，为改进后的最终权重，x₂为检测指标标准值，x₁为检测时出现了最大值，x₃为检测时出现的最小值，为变权系数，取0.15；

一级指标的权重向量由每个层次的指标重要度平均值得到：

W'＝[w'₁,w'₂,w'₃] (10)

其中，w'_i为第i个一级指标权重，为一级指标所对应的的二级指标的重要度平均值。

5.根据权利要求1所述的一种开关柜质量判定方法，其特征在于：

在所述步骤4中，评价向量的求解步骤为：

步骤401，选取指标合格的最低、最高或区间上下限要求值或者选取指标合格的最低、最高或区间上下限各自要求值的1.1倍的值作为等级界限，组成三个评价等级集，对应的评语集记为S＝{优秀，合格，不合格}＝{100,60,0}，对应的决断集为V＝{V1,V2}；

步骤402，构建三角形隶属度函数如下：

偏大型指标：

对于优秀级别：

对于合格级别：

对于不合格级别：

偏小型指标：

对于优秀级别：

对于合格级别：

对于不合格级别：

中间型指标：

对于优秀级别：

对于合格级别：

对于不合格级别：

定性型指标：

对于j＝1,2,3：

上面r(u_i)为隶属函数，u_i表示某个指标的实测值，v₁，v₁'，v₂，v₂'分别表示该评价指标的第1,2级标准值；对于定性指标，都按合格等级处理，满足要求的r(u₂)＝1，r(u₁)＝r(u₃)＝0；

步骤403，根据隶属度函数与步骤3得到的权重向量进行合成运算得到各级评价向量；

根据以上的隶属度函数可以求出开关柜的第i个指标检测参数属于决断集中3个元素的隶属度，属于同一个维度的所有二级指标参数的隶属度构成模糊评价矩阵表示为：

其中，r_ij为第i个指标对应于第j个级别的隶属度；

根据权重集与隶属度矩阵R合成运算，求得模糊综合评价向量B：

B＝WR(23)

其中，W为权重向量，R为隶属度矩阵。

6.根据权利要求1所述的一种开关柜质量判定方法，其特征在于：

在所述步骤5中，开关柜最终评分的求解步骤为：

根据步骤4中得到的评语集S与评价向量B进行合成运算得到评分G，

G＝BS^T(24)。

7.一种利用权利要求1-6中任一权利要求所述一种开关柜质量判定方法的开关柜质量判定系统，所述判定系统包括数据接收终端模块、数据存储分析模块和数据分析显示模块，其特征在于：

所述数据接收终端模块用于接收数据；

所述数据存储分析模块用于存储数据以及分析数据；

所述数据分析显示模块用于数据可视化展示。

8.根据权利要求7所述的开关柜质量判定系统，其特征在于：

所述数据存储分析模块包括评价体系构建模块、数据处理模块、综合质量判定模块和数据可视化模块；

评价体系构建模块从开关柜的外观尺寸参数、电气性能、机械性能三个方面构建评价体系，并确定评价指标；

数据处理模块包括熵权法计算单元、G2法处理单元、静态权重计算单元、动态赋权单元；

综合质量判定模块包括隶属度计算单元、评价向量计算单元；

数据可视化模块执行开关柜质量相关历史统计数据可视化展示。

9.根据权利要求8所述的开关柜质量判定系统，其特征在于：

所述数据处理模块中熵权法计算单元通过熵权法计算I型指标熵值并归一化，得到I型指标重要度；

所述数据处理模块中G2法处理单元通过改进G2法计算II型指标重要度；

所述数据处理模块中静态权重计算单元用于根据I型指标与II型指标的重要度计算得出静态权重；

所述数据处理模块中动态赋权单元根据检测输入值进行变权。

10.根据权利要求9所述的开关柜质量判定系统，其特征在于：

所述综合质量判定模块中隶属度计算单元根据不同类型指标计算相应隶属度；

所述综合质量判定模块中评价向量计算单元组装隶属度矩阵，计算得到评价向量单元；

所述综合质量判定模块中质量判定单元根据评价向量计算得出各维度的开关柜质量判定得分，以及开关柜总体得分。