CN113222406A - 变压器消防灭火系统有效性评估方法及装置 - Google Patents

变压器消防灭火系统有效性评估方法及装置 Download PDF

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CN113222406A CN202110513627.7A CN202110513627A CN113222406A CN 113222406 A CN113222406 A CN 113222406A CN 202110513627 A CN202110513627 A CN 202110513627A CN 113222406 A CN113222406 A CN 113222406A
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王梓天
过羿
黄玉彪
苏文
刘睿
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Abstract

本发明提供一种基于自然语言模糊分析的变压器消防灭火系统有效性评估方法，建立消防灭火系统的评估方法及装置。通过消防灭火系统有效性的自然语言模糊化及去模糊化方法，建立了专家模糊评估矩阵。针对灭火系统有效性评估指标体系中每个指标的相对影响大小，确定出每个指标的权重对比，基于此构建指标主观权重。根据专家模糊评估矩阵进行去模糊化得到去模糊化矩阵，基于去模糊化矩阵，利用熵权法获得客观权重。通过结合主客观权重得到综合权重，将指标得分矩阵及综合权重进行结合完成变压器消防灭火系统的综合评估。

Description

变压器消防灭火系统有效性评估方法及装置
技术领域
本发明涉及变电站消防安全技术领域，具体来说是一种变压器消防灭火系统有效性评估方法及装置。
背景技术
随着我国国民经济建设的不断发展以及创新，社会生产对电力的需求不断增加，电力工业迎来一段高速发展时期。在电力系统中，存在着大量的高电压、大电流、高蓄能和易燃易爆设备，如变压器、电容器、电力电缆等，这些设备一旦发生火灾，将会对电力系统的安全运行构成严重威胁，因此电力火灾及其安全防护工作意义重大。
变电站作为我国电力系统的重要组成部分，在输变电系统中起着承上启下的作用，是稳定有效的调配输送电压的稳定以及持续安全的接受和配送电能的关键设施。变压器在运营过程中极其容易在严重过热或内部短路故障状态下发生火灾，绝缘油和绝缘材料进一步加大了火灾的危险性，最终对人员和经济都会造成非常严重的损失。变压器消防系统作为变电站设施的重要组成部分，当发生火灾爆炸事故时，消防系统是否可靠有效工作是非常重要的。如何在满足规范要求的前提下，结合变压器实际情况，使系统在需要时能够有效投入使用，是变压器消防灭火系统设计选择的核心所在。对灭火系统进行评估也是预防火灾事故的一个重要措施，是借助现代化科学技术实现有效灭火的具体体现。
变压器起火机理复杂，火灾发展猛烈，针对不同类型、环境下的变压器提出有效的灭火评估体系是非常重要的。现有的消防灭火系统在扑灭变压器火灾能力评估方面还存在不足，如何针对不同等级及不同环境中选取适合的变压器防灭火系统仍存在困难，尚未有从灭火有效性的多个角度进行综合评估的方法和依据。针对不同变压器消防灭火系统的有效性评估方法及装置亟待提出。
期刊《项目管理技术》在2018年12月份的第16卷第12期发表的“基于变权重模糊理论的火灾风险评价研究”(张颜华北水利水电大学水利学院，河南郑州)一文中公开了以下内容：……本文在使用层次分析法确定权重向量(常权向量)的同时，引入变权处理的思想，在管理水平模糊综合评判过程中，对指标权重值进行进一步变权处理，提高火灾风险水平评价结果的科学性和合理性……。该文章采用层次分析法确定各个指标的主观权重，随意性较大，客观性不足，且主观评价时流程复杂，对于专家的软件操作水平要求高。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对现有技术中变压器消防灭火系统有效性评估过程中专家打分操作流程复杂、对专家计算机使用技能要求高的问题，提供一种操作简便、降低计算复杂度的变压器消防灭火系统有效性评估方法。
本发明通过以下技术手段实现解决上述技术问题的：
一种基于自然语言模糊分析的变压器消防灭火系统有效性评估方法，具体步骤包括：
步骤1：信息采集，对变电站设计运行信息、周围环境信息及其采用的消防灭火系统进行信息采集，采集的信息至少包括消防灭火系统设计参数、设备运行数据、维修情况及变电站建设环境等；
步骤2：灭火系统有效性评估指标体系的构建，通过对影响灭火系统灭火有效性的影响因素进行分类，共同构成灭火系统有效性评估体系；
步骤3：建立指标数据库，将所构建的有效性评估体系作为候选数据库，并基于此数据库编制对应的评估表格及语音识别数据库；评估表格用于专家直接进行打分，语音识别数据库用于专家使用语音直接输入；
步骤4：建立指标自然语言评价等级；确定消防灭火系统有效性评估体系的自然语言评价等级，并将所述的评价等级作为语音评价等级，并将每个评价等级使用模糊数表示，最终建立语音评价等级数据库；
步骤5：专家输入相应评价结果；评价结果输入包括以下两种方式：(1)采用文字形式，评估专家登录微信小程序，启动评估结果输入，获取评估表格，将评估结果按要求写入评估表格提交即可，系统接受评估表格中的评估结果，建立专家模糊评估矩阵；(2)采用语音方式，采用微信小程序语音播报评分项，专家根据提示发送语音评估内容，微信小程序获取语音数据并对所述语音数据库进行语音识别，系统接收预设的语音输入的触发对应的评估指标，将识别结果赋予对应的评估指标，建立专家模糊评估矩阵；
步骤6：指标客观权重的确定，将专家模糊评估矩阵进行去模糊化，得到指标评分矩阵；基于指标评分矩阵，使用熵权法来确定指标权重的客观大小，得到不同指标的客观权重；
步骤7：建立指标主观权重打分数据库，建立主观权重打分表，专家针对灭火系统有效性评估指标体系中每个指标的相对影响大小，确定出每个指标的权重对比，输入对应指标间的相对权重，最终建立主观权重判断矩阵；主观权重输入方式包括以下两种：(1)采用文字形式，评估专家登录微信小程序，启动评估结果输入，获取评估表格，将评估结果按要求写入评估表格提交即可，系统接受评估表格中的评估结果，建立主观权重判断矩阵；(2)采用语音方式，采用微信小程序语音播报评分项，专家根据提示发送语音评估内容，微信小程序获取语音数据并对所述语音数据库进行语音识别，系统接收预设的语音输入的触发对应的评估指标，将识别结果赋予对应的评估指标，建立主观权重判断矩阵；
步骤8：指标主观权重的确定，基于此构建指标相对权重判断矩阵，并对权重判断矩阵进行一致性检验，若未通过检验，则需要经专家重新打分评估，直至通过一致性检验；将通过一致性检验的权重矩阵进行计算得到不同指标的主观权重；
步骤9：灭火系统有效性判定，按照有效性指标进行综合评估，根据指标得分矩阵及主客观权重向量的平均结果进行综合评估，确定消防灭火系统的有效性等级，若有效性符合要求则完成评估，若不符合要求则根据评估结论提出的解决措施和管理建议进行整改，整改完成后重新进行评估，直至评估结果可接受。
本发明采用上述技术方案，建立消防灭火系统的评估方法及装置。通过消防灭火系统有效性的自然语言模糊化及去模糊化方法，建立了专家模糊评估矩阵。针对灭火系统有效性评估指标体系中每个指标的相对影响大小，确定出每个指标的权重对比，基于此构建指标主观权重。根据专家模糊评估矩阵进行去模糊化得到去模糊化矩阵，基于去模糊化矩阵，利用熵权法获得客观权重。通过结合主客观权重得到综合权重，将指标得分矩阵及综合权重进行结合完成变压器消防灭火系统的综合评估。
进一步的，所述步骤4中，建立指标自然语言评价等级数据库具体过程为：首先针对评价体系建立评语集，采用“优秀”、“好”、“一般”、“差”和“很差”5种评价语言，评价语言等级依次记为L4～L0；使用自然语言模糊数对所述的评语集进行表达描述，记评价语言集为V＝{优秀，好，一般，差，很差}；设有M位专家参与变压器消防灭火系统有效性的评估，设第k位专家对第i个评价指标的等级评估值为xik；将变压器消防灭火系统评价指标的有效性进行自然语言模糊化处理，其自然语言模糊化函数f(xik)为：
Figure BDA0003061238510000031
其中，函数f(xik)表示第k位专家对第i个评价指标的自然语言模糊化函数；设第k位专家对评价指标的语言等级评价模糊矩阵为V＝[vik]，其自然语言模糊化函数数形式为vik＝(vik1，vik2，vik3)，将所有的专家模糊评估矩阵进行平均化处理得到
Figure BDA0003061238510000041
进一步的，所述步骤6中，使用公式
Figure BDA0003061238510000042
对所述环流变压器消防灭火系统有效性模糊综合评价模型去模糊化，得到对变压器消防灭火系统的有效性综合评估的去模糊化评估矩阵V；基于去模糊化的评估矩阵V，利用公式
Figure BDA0003061238510000043
获得信息熵，其中ei为信息熵，bi为指标的去模糊化评估值；
利用公式
Figure BDA0003061238510000044
获得熵权，其中wi为权重，得到的行向量Wβ＝(w1,w2,…,wn)T即为所求的客观熵权向量。
进一步的，所述步骤7中，针对所述变压器消防灭火系统有效性中的每一个指标，获取所述指标与其他指标的相互影响关系的具体过程为：根据一定的标度对每一个指标相对于其他指标的相对重要程度建立针对换流变电站消防灭火系统有效性评估判断矩阵U，获得所述指标与其他指标的相互影响关系；专家输入对应指标间的相对权重，最终建立主观权重判断矩阵；主观权重判断矩阵形式如表1；
表1主观权重判断矩阵
Figure BDA0003061238510000045
进一步的，所述步骤8中对所述主观权重向量计算的过程为：根据所述换流变电站消防灭火系统有效性评估判断矩阵U，利用公式
Figure BDA0003061238510000051
将判断矩阵U按列进行归一化，其中uij代表第i个因素对第j个因素影响关系，得到矩阵
Figure BDA0003061238510000052
利用公式，
Figure BDA0003061238510000053
将所述归一化后的判断矩阵
Figure BDA0003061238510000054
按行相加；
利用公式，
Figure BDA0003061238510000055
将所述行相加后的矩阵
Figure BDA0003061238510000056
进行正规化处理，得到的行向量Wα＝(w1,w2,…,wn)T即为所求的主观权重向量。
进一步的，所述步骤8中，对所述专家矩阵进行一致性验证的过程为：计算出所述专家判断矩阵与专家加权矩阵的最大特征值λmax，并根据所述最大特征值，利用公式
Figure BDA0003061238510000057
计算所述专家判断矩阵的一致性检验指标，其中n为矩阵阶数；在所述一致性检验指标小于设定值时，则判定专家判断矩阵符合要求，通过了一致性检验；在所述一致性检验指标不小于设定值时，判定所述专家判断矩阵未通过一致性验证，应继续调整所述专家判断矩阵中的元素的值，直至所述专家判断矩阵通过一致性验证。
进一步的，所述步骤9中，将计算获得的主客观权重进行平均得到最终的综合权重向量，表示为W＝[w1,w2,…,wn]T；通过将去模糊化评估矩阵V与综合权重向量W点乘获得最终的评估分数，确定消防灭火系统的有效性等级，若有效性符合要求则完成评估，若不符合要求则根据评估结论提出的解决措施和管理建议进行整改，整改完成后重新进行评估，直至评估结果可接受。
本发明还提供一种基于自然语言模糊分析法的变压器消防灭火系统有效性评估装置，包括：
消防灭火系统有效性指标体系建立模块：用于选择影响灭火系统灭火有效性的因素特征，建立消防灭火系统有效性指标体系；将所构建的有效性评估体系作为候选数据库，并基于此数据库编制对应的评估表格及语音识别数据库；确定消防灭火系统有效性评估体系的自然语言评价等级，并将所述的评价等级作为语音评价等级，并将每个评价等级使用模糊数表示，最终建立语音评价等级数据库；
灭火有效性指标赋分模块：专家输入相应指标的评价等级结果及主观权重判断矩阵。评价结果输入包括以下两种方式：(1)采用文字形式，评估专家登录微信小程序，启动评估结果输入，获取评估表格，将评估结果按要求写入评估表格提交即可，系统接受评估表格中的评估结果，建立专家模糊评估矩阵；(2)采用语音方式，采用微信小程序语音播报评分项，专家根据提示发送语音评估内容，微信小程序获取语音数据并对所述语音数据库进行语音识别，系统接收预设的语音输入的触发对应的评估指标，将识别结果赋予对应的评估指标，建立专家模糊评估矩阵；
灭火有效性指标综合权重计算模块：用于确定灭火系统有效性评估指标体系中每个指标的主客观权重，即将指标评估矩阵去模糊化，并使用熵权法确定指标权重的客观大小，得到不同指标的客观权重，然后针对每个指标的相对影响大小，确定出每个指标的主观权重对比，针对所述的指标关联情况，获取相对重要性的主观权重判断矩阵，并对所述主观权重判断矩阵进行一致性检验，在所述主观权重通过所述一致性检验后，根据所述主观权重与客观权重进行计算得到不同指标的综合权重；
灭火有效性评估模块：根据所述指标得分矩阵和综合权重对变压器消防灭火系统进行有效性评估，确定消防灭火系统的有效性等级，根据评估结果，若有效性符合要求则完成评估，若不符合要求则根据评估结论提出的解决措施和管理建议进行整改，整改完成后返回步骤3，重新进行评估，直到评估结果可接受；
进一步的，所述灭火有效性指标赋分模块中，建立专家模糊评估矩阵的流程为：首先针对评价体系建立评语集，采用“优秀”、“好”、“一般”、“差”和“很差”5种评价语言，评价语言等级依次记为L4～L0；将变压器消防灭火系统评价指标的有效性进行自然语言模糊化处理，其隶属度函数f(xik)为:
Figure BDA0003061238510000061
函数f(xik)表示第k位专家对第i个评价指标的自然语言模糊化函数；
所述灭火有效性评估模块中，设第k位专家对评价指标的语言等级评价模糊矩阵为V＝[vik]，其自然语言模糊化函数形式为vik＝(vik1，vik2，vik3)，将所述所有的专家模糊评估矩阵进行平均化处理得到
Figure BDA0003061238510000071
进一步的，所述灭火有效性指标综合权重计算模块中：使用公式
Figure BDA0003061238510000072
对所述环流变压器消防灭火系统有效性模糊综合评价模型去模糊化，得到对变压器消防灭火系统的有效性综合评估的去模糊化矩阵V；基于去模糊化的评估矩阵，利用公式
Figure BDA0003061238510000073
获得信息熵，其中ei为信息熵，bi为指标的去模糊化评估值；利用公式
Figure BDA0003061238510000074
获得熵权，其中wi为客观权重，得到向量Wβ＝(w1,w2,…,wn)T即为所求的客观权重向量；
所述灭火有效性指标综合权重计算模块中，主观权重向量计算的过程为：根据所述换流变电站消防灭火系统有效性评估判断矩阵U，利用公式
Figure BDA0003061238510000075
将判断矩阵U按列进行归一化，其中uij代表第i个因素对第j个因素影响关系，得到矩阵
Figure BDA0003061238510000076
利用公式，
Figure BDA0003061238510000077
将所述归一化后的判断矩阵
Figure BDA0003061238510000078
按行相加。利用公式，
Figure BDA0003061238510000079
将所述行相加后的矩阵
Figure BDA00030612385100000710
进行正规化处理，得到的行向量W＝(w1,w2,…,wn)T即为所求的主观权重向量；
进一步的，灭火有效性评估模块中风险评估具体为：最终将计算获得的主客观权重进行平均得到最终的综合权重向量，表示为W＝[w1,w2,…,wn]T；通过将去模糊化矩阵V与综合权重向量W点乘获得最终的评估分数，确定消防灭火系统的有效性等级，若有效性符合要求则完成评估，若不符合要求则根据评估结论提出的解决措施和管理建议进行整改，整改完成后重新进行评估，直至评估结果可接受，完成对变压器消防灭火系统的有效性综合评估。
本发明的优点在于：
本发明的目的在于提出一种综合、简洁、可靠性高、稳定性强变压器消防灭火系统评估方法及装置，以便能够从灭火系统有效性的角度，确定消防灭火系统的灭火有效性，建立有效性的评估准则，为评估消防灭火系统提供依据，本发明采用自然语言进行打分，采用模糊数与去模糊化方式进行分析处理，降低了打分复杂程度及数据处理难度，使得评估流程更加简洁。打分方式采用手动输入和语音输入两种方式，对于不善于智能手机和计算机操作的专家较为友好。
本发明采用上述技术方案，建立消防灭火系统的评估方法及装置。通过消防灭火系统有效性的自然语言模糊化及去模糊化方法，建立了专家模糊评估矩阵。针对灭火系统有效性评估指标体系中每个指标的相对影响大小，确定出每个指标的权重对比，基于此构建指标主观权重。根据专家模糊评估矩阵进行去模糊化得到去模糊化矩阵，基于去模糊化矩阵，利用熵权法获得客观权重。通过结合主客观权重得到综合权重，将指标得分矩阵及综合权重进行结合完成变压器消防灭火系统的综合评估。
通过对影响灭火系统灭火有效性的因素进行分类，建立起整个变压器消防灭火系统评估指标体系。确定消防灭火系统有效性的自然语言模糊化及去模糊化方法，专家通过语音及文字输入相应指标的评价等级结果，并建立专家模糊评估矩阵，并使用熵权法确定指标权重的客观大小，得到不同指标的客观权重。针对灭火系统有效性评估指标体系中每个指标的相对影响大小，确定出每个指标的主观权重大小，专家通过语音及文字输入相应指标主观判断矩阵，基于主客观权重构建指标综合权重。将指标得分矩阵及指标综合权重进行处理获得最终的评估分数，确定消防灭火系统的有效性等级，完成变压器消防灭火系统的综合评估。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的变压器消防灭火系统有效性评估方法的流程示意图；
图2为本发明实施例二提供的变压器消防灭火系统有效性评估装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
实施例一
图1为本发明实施例提供的一种基于自然语言模糊分析法的变压器消防灭火系统有效性评估方法的原理图，如图1所示，所述方法包括：
步骤1：采集消防灭火系统设计参数、设备运行数据、维修情况及变电站建设环境等信息。
步骤2：构建变压器灭火系统有效性评估指标体系。选择影响变压器灭火系统灭火有效性的主要指标组成评价指标体系，其中，所述主要指标包括：“灭火剂指标”、“灭火性能指标”、“灭火针对性指标”、“灭火安全性指标”四个有效性一级指标，基于文献查阅分析，选取影响一级指标的因素，组合为相应的二级指标，共同建立了变压器消防灭火系统有效性评估体系。表2为本发明实施例一中所建立的变压器消防灭火系统有效性评估体系。
表2变压器消防灭火系统有效性评估体系
Figure BDA0003061238510000091
Figure BDA0003061238510000101
步骤3：建立指标数据库。将所构建的有效性评估体系作为候选数据库，并基于此数据库编制对应的评估表格及语音识别数据库。评估表格用于专家直接进行打分，语音识别数据库用于专家使用语音直接输入。
示例性的，表3为所述变压器消防灭火系统有效性进行自然语言赋分矩阵。
表3变压器消防灭火系统有效性指标专家自然语言赋分矩阵
Figure BDA0003061238510000102
步骤4：建立指标自然语言评价等级。确定消防灭火系统有效性评估体系的自然语言评价等级，并将所述的评价等级作为语音评价等级，并将每个评价等级使用模糊数表示，最终建立语音评价等级数据库。
表4自然语言模糊化函数
Figure BDA0003061238510000103
Figure BDA0003061238510000111
将所述所有的专家模糊评估矩阵进行平均化处理得到
Figure BDA0003061238510000112
步骤5：专家输入相应评价结果。评价结果输入包括以下两种方式：(1)采用文字形式，评估专家登录微信小程序，启动评估结果输入，获取评估表格，将评估结果按要求写入评估表格提交即可，系统接受评估表格中的评估结果，建立专家模糊评估矩阵；(2)采用语音方式，采用微信小程序语音播报评分项，专家根据提示发送语音评估内容，微信小程序获取语音数据并对所述语音数据库进行语音识别，系统接收预设的语音输入的触发对应的评估指标，将识别结果赋予对应的评估指标，建立专家模糊评估矩阵。
步骤6：有效性指标客观权重确定。将专家模糊评估矩阵进行去模糊化，得到指标评分矩阵。基于指标评分矩阵，使用熵权法来确定指标权重的客观大小，得到不同指标的客观权重。将专家模糊评估矩阵进行去模糊化，得到指标评分矩阵。基于指标评分矩阵，使用熵权法来确定指标权重的客观大小，得到不同指标的客观权重。使用所述专家模糊评估矩阵
Figure BDA0003061238510000113
利用公式
Figure BDA0003061238510000114
对所述环流变压器消防灭火系统有效性模糊综合评价矩阵去模糊化，得到对变压器消防灭火系统的有效性综合评估的去模糊化矩阵V。
信息熵代表指标的信息混乱程度，熵值越小信息越有序，反之则越无序。基于去模糊化的评估矩阵，利用公式
Figure BDA0003061238510000115
获得信息熵，其中ei为信息熵，bi为指标的去模糊化评估值。利用公式
Figure BDA0003061238510000116
获得熵权，其中wi为客观权重，得到的行向量Wβ＝(w1,w2,…,wn)T即为所求的客观熵权向量。
将变压器消防灭火系统评价指标的有效性进行自然语言模糊化处理，处理函数如表4所示，得到模糊评估矩阵。
步骤7：建立指标主观权重语音打分数据库。建立主观权重打分表，专家针对灭火系统有效性评估指标体系中每个指标的相对影响大小，确定出每个指标的权重对比，语音输入对应指标间的相对权重，最终建立主观权重判断矩阵。主观权重输入方式包括以下两种：(1)采用文字形式，评估专家登录微信小程序，启动评估结果输入，获取评估表格，将评估结果按要求写入评估表格提交即可，系统接受评估表格中的评估结果，建立主观权重判断矩阵；(2)采用语音方式，采用微信小程序语音播报评分项，专家根据提示发送语音评估内容，微信小程序获取语音数据并对所述语音数据库进行语音识别，系统接收预设的语音输入的触发对应的评估指标，将识别结果赋予对应的评估指标，建立主观权重判断矩阵。
示例性的，表5、6为所述消防灭火系统有效性主观权重专家进行赋分的打分表。
表5一级指标权主观权重判断打分表
Figure BDA0003061238510000121
表6二级指标主观权重判断打分表
Figure BDA0003061238510000122
Figure BDA0003061238510000131
步骤8：指标主观权重的确定。基于构建指标相对权重判断矩阵，对权重判断矩阵进行一致性检验，若未通过检验，则需要经专家重新打分评估，直至通过一致性检验。将通过一致性检验的权重矩阵进行计算得到不同指标的主观权重。
对所述专家矩阵进行一致性验证的过程为:计算出所述专家判断矩阵与专家加权矩阵的最大特征值λmax，并根据所述最大特征值，利用公式
Figure BDA0003061238510000132
n为矩阵阶数，计算所述专家判断矩阵的一致性检验指标。
在所述一致性检验指标小于设定值时，则判定专家判断矩阵符合要求，通过了一致性检验。
在所述一致性检验指标不小于设定值时，判定所述专家判断矩阵未通过一致性验证，应继续调整所述专家判断矩阵中的元素的值，直至所述专家判断矩阵通过一致性验证。
步骤6，灭火有效性评估，最终将计算获得的主客观权重进行平均得到最终的综合权重向量，表示为W＝[w1,w2,…,wn]T。通过将去模糊化矩阵V与综合权重向量W点乘获得最终的评估分数，确定消防灭火系统的有效性等级，若有效性符合要求则完成评估，若不符合要求则根据评估结论提出的解决措施和管理建议进行整改，整改完成后返回步骤3进行重新评估，直至评估结果可接受。
灭火系统有效性评估的方法可以为：
(1)采用微信小程序形式，评估专家登录微信小程序，获取评估表，填写评估表提交即可；
(2)采用语音方式，对于不擅长智能手机或计算机操作的专家，采用微信小程序语音播报评分项，专家根据提示发送语音评估内容，微信小程序自动将语音信息转换成评估结果。本实施例中的语音识别技术为
实施例二
与本发明图1所示实施例一相对应，本发明还提供了一种变压器消防灭火系统有效性的评估装置。
图2为本发明实施例提供的一种变压器消防灭火系统有效性的评估装置的结构示意图，如图2所示，所述装置包括：
消防灭火系统有效性指标模型建立模块(ISEM)：用于选择影响灭火系统灭火有效性的因素特征，建立消防灭火系统有效性指标体系，其中，所述因素特征，包括：消防灭火系统设计参数、设备运行数据、维修情况及变电站建设环境等；将所构建的有效性评估体系作为候选数据库，并基于此数据库编制对应的评估表格及语音识别数据库。确定消防灭火系统有效性评估体系的自然语言评价等级，并将所述的评价等级作为语音评价等级，并将每个评价等级使用模糊数表示，最终建立语音评价等级数据库。
灭火有效性指标赋分模块(ISM)：专家输入相应指标的评价等级结果及主观权重判断矩阵。评价结果输入包括以下两种方式：(1)采用文字形式，评估专家登录微信小程序，启动评估结果输入，获取评估表格，将评估结果按要求写入评估表格提交即可，系统接受评估表格中的评估结果，建立专家模糊评估矩阵；(2)采用语音方式，采用微信小程序语音播报评分项，专家根据提示发送语音评估内容，微信小程序获取语音数据并对所述语音数据库进行语音识别，系统接收预设的语音输入的触发对应的评估指标，将识别结果赋予对应的评估指标，建立专家模糊评估矩阵。
灭火有效性指标权重计算模块(IWCM)：用于确定灭火系统有效性评估指标体系中每个指标的主客观权重，即将指标评估矩阵去模糊化，并使用熵权法确定指标权重的客观大小，得到不同指标的客观权重。针对灭火系统有效性评估指标体系中每个指标的相对影响大小，确定每个指标的主观权重对比，即指标的关联情况，针对所述的指标关联情况，获取相对重要性的主观权重判断矩阵，并对所述主观权重判断矩阵进行一致性检验，在所述权重判断矩阵通过所述一致性检验后，根据所述主观权重判断矩阵进行计算得到不同指标的主观权重；
灭火有效性评估模块(EEM)：：根据所述指标得分矩阵和综合权重对变压器消防灭火系统进行有效性评估，确定消防灭火系统的有效性等级，根据评估结果，若有效性符合要求则完成评估，若不符合要求则根据评估结论提出的解决措施和管理建议进行整改，重新进行评估，直到评估结果可接受。
应用本发明图2所示实施例，建立消防灭火系统的评估方法及装置。通过对影响灭火系统灭火有效性的因素进行分类，建立起整个变压器消防灭火系统评估指标体系。确定消防灭火系统有效性的自然语言模糊化及去模糊化方法，专家使用文字或语音输入评估结果，并建立专家模糊评估矩阵，并使用熵权法确定指标权重的客观大小，得到不同指标的客观权重。通过结合主客观权重得到综合权重，将指标得分矩阵及综合权重进行结合完成变压器消防灭火系统的综合评估。
示例性的：
所述消防灭火系统有效性指标体系建立模块(ISEM)，用于：
根据文献查阅，现场调研等方式选择影响灭火系统灭火有效性的因素特征，建立消防灭火系统有效性指标体系。如实例一中的表1为变压器消防灭火系统有效性评估指标选取结果。
将所构建的有效性评估体系作为候选数据库，并基于此数据库编制对应的评估表格及语音识别数据库。评估表格用于专家直接进行打分，语音识别数据库用于专家使用语音直接输入。
确定消防灭火系统有效性评估体系的自然语言评价等级，并将所述的评价等级作为语音评价等级，并将每个评价等级使用模糊数表示，最终建立语音评价等级数据库。
所述灭火有效性指标赋分模块(ISM)，用于：
确定消防灭火系统有效性的自然语言模糊化方法，专家输入相应指标的评价等级结果及主观权重判断矩阵。评价结果输入包括以下两种方式：(1)采用文字形式，评估专家登录微信小程序，启动评估结果输入，获取评估表格，将评估结果按要求写入评估表格提交即可，系统接受评估表格中的评估结果，建立专家模糊评估矩阵；(2)采用语音方式，采用微信小程序语音播报评分项，专家根据提示发送语音评估内容，微信小程序获取语音数据并对所述语音数据库进行语音识别，系统接收预设的语音输入的触发对应的评估指标，将识别结果赋予对应的评估指标，建立专家模糊评估矩阵。
可以根据所述消防灭火系统有效性指标体系建立模块选择的所述变压器消防灭火系统有效性的因素特征作为评估指标。
可以将评语集采用“优秀”、“好”、“一般”、“差”和“很差”5种评价语言，其对应的评价语言等级依次为L4～L0。如实施例一中表4变压器消防灭火系统有效性指标专家自然语言打分表。根据变压器消防灭火系统有效性指标专家自然语言打分表将变压器消防灭火系统评价指标的有效性进行自然语言模糊化处理，利用自然语言模糊化函数vik＝(vik1，vik2，vik3)将所有的专家模糊评估矩阵进行平均化处理得到
Figure BDA0003061238510000161
所述灭火有效性指标综合权重计算模块(IWCM)：
客观权重向量计算过程：使用公式
Figure BDA0003061238510000162
对所述环流变压器消防灭火系统有效性模糊综合评价模型去模糊化，得到对变压器消防灭火系统的有效性综合评估的去模糊化矩阵V。
基于去模糊化的评估矩阵，利用公式
Figure BDA0003061238510000163
获得信息熵，其中ei为信息熵，bi为指标的去模糊化评估值。
利用公式
Figure BDA0003061238510000164
获得熵权，其中wi为客观权重，得到的行向量Wβ＝(w1,w2,…,wn)T即为所求的客观熵权向量。
根据所述灭火系统有效性评估指标建立针对灭火系统有效性评估指标体系中每个指标的相对影响大小的专家打分表，确定每个指标的主观权重对比。如实例一中表2、3为所述消防灭火系统有效性主观权重专家进行赋分的打分表。
根据一定的标度对每一个指标相对于其他指标的相对重要程度建立针对换流变电站消防灭火系统有效性评估判断矩阵U，获得所述指标与其他指标的相互影响关系。
主观权重向量计算的过程为：根据所述换流变电站消防灭火系统有效性评估判断矩阵U，利用公式
Figure BDA0003061238510000165
将判断矩阵U按列进行归一化，其中uij代表第i个因素对第j个因素影响关系，得到矩阵
Figure BDA0003061238510000166
利用公式，
Figure BDA0003061238510000167
将所述归一化后的判断矩阵
Figure BDA0003061238510000168
按行相加。
利用公式，
Figure BDA0003061238510000171
将所述行相加后的矩阵
Figure BDA0003061238510000172
进行正规化处理，得到的行向量W＝(w1,w2,…,wn)T即为所求的权重向量。
对所述专家矩阵进行一致性验证的过程为：
计算出所述专家判断矩阵与专家加权矩阵的最大特征值λmax，并根据所述最大特征值，利用公式
Figure BDA0003061238510000173
n为矩阵阶数，计算所述专家判断矩阵的一致性检验指标。
在所述一致性检验指标小于设定值时，则判定专家判断矩阵符合要求，通过了一致性检验。
在所述一致性检验指标不小于设定值时，判定所述专家判断矩阵未通过一致性验证，应继续调整所述专家判断矩阵中的元素的值，直至所述专家判断矩阵通过一致性验证。
所述灭火有效性评估模块(EEM)，用于将计算获得的主客观权重进行平均得到最终的综合权重向量，表示为W＝[w1,w2,…,wn]T。通过将去模糊化矩阵V与综合权重向量W点乘获得最终的评估分数，确定消防灭火系统的有效性等级，若有效性符合要求则完成评估，若不符合要求则根据评估结论提出的解决措施和管理建议进行整改，整改完成后重新进行评估，直至评估结果可接受，完成对变压器消防灭火系统的有效性综合评估。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (11)

1.一种基于自然语言模糊分析的变压器消防灭火系统有效性评估方法，其特征在于，具体步骤包括：
步骤1：信息采集，对变电站设计运行信息、周围环境信息及其采用的消防灭火系统进行信息采集，采集的信息至少包括消防灭火系统设计参数、设备运行数据、维修情况及变电站建设环境等；
步骤2：灭火系统有效性评估指标体系的构建，通过对影响灭火系统灭火有效性的影响因素进行分类，共同构成灭火系统有效性评估体系；
步骤3：建立指标数据库，将所构建的有效性评估体系作为候选数据库，并基于此数据库编制对应的评估表格及语音识别数据库；评估表格用于专家直接进行打分，语音识别数据库用于专家使用语音直接输入；
步骤4：建立指标自然语言评价等级；确定消防灭火系统有效性评估体系的自然语言评价等级，并将所述的评价等级作为语音评价等级，并将每个评价等级使用模糊数表示，最终建立语音评价等级数据库；
步骤5：专家输入相应评价结果；评价结果输入包括以下两种方式：(1)采用文字形式，评估专家登录微信小程序，启动评估结果输入，获取评估表格，将评估结果按要求写入评估表格提交即可，系统接受评估表格中的评估结果，建立专家模糊评估矩阵；(2)采用语音方式，采用微信小程序语音播报评分项，专家根据提示发送语音评估内容，微信小程序获取语音数据并对所述语音数据库进行语音识别，系统接收预设的语音输入的触发对应的评估指标，将识别结果赋予对应的评估指标，建立专家模糊评估矩阵；
步骤6：指标客观权重的确定，将专家模糊评估矩阵进行去模糊化，得到指标评分矩阵；基于指标评分矩阵，使用熵权法来确定指标权重的客观大小，得到不同指标的客观权重；
步骤7：建立指标主观权重打分数据库，建立主观权重打分表，专家针对灭火系统有效性评估指标体系中每个指标的相对影响大小，确定出每个指标的权重对比，输入对应指标间的相对权重，最终建立主观权重判断矩阵；主观权重输入方式包括以下两种：(1)采用文字形式，评估专家登录微信小程序，启动评估结果输入，获取评估表格，将评估结果按要求写入评估表格提交即可，系统接受评估表格中的评估结果，建立主观权重判断矩阵；(2)采用语音方式，采用微信小程序语音播报评分项，专家根据提示发送语音评估内容，微信小程序获取语音数据并对所述语音数据库进行语音识别，系统接收预设的语音输入的触发对应的评估指标，将识别结果赋予对应的评估指标，建立主观权重判断矩阵；
步骤8：指标主观权重的确定，基于此构建指标相对权重判断矩阵，并对权重判断矩阵进行一致性检验，若未通过检验，则需要经专家重新打分评估，直至通过一致性检验；将通过一致性检验的权重矩阵进行计算得到不同指标的主观权重；
步骤9：灭火系统有效性判定，按照有效性指标进行综合评估，根据指标得分矩阵及主客观权重向量的平均结果进行综合评估，确定消防灭火系统的有效性等级，若有效性符合要求则完成评估，若不符合要求则根据评估结论提出的解决措施和管理建议进行整改，整改完成后重新进行评估，直至评估结果可接受。
2.如权利要求1所述的基于自然语言模糊分析的变压器消防灭火系统有效性评估方法，其特征在于，所述步骤4中，建立指标自然语言评价等级数据库具体过程为：首先针对评价体系建立评语集，采用“优秀”、“好”、“一般”、“差”和“很差”5种评价语言，评价语言等级依次记为L4～L0；使用自然语言模糊数对所述的评语集进行表达描述，记评价语言集为V＝{优秀，好，一般，差，很差}；设有M位专家参与变压器消防灭火系统有效性的评估，设第k位专家对第i个评价指标的等级评估值为xik；将变压器消防灭火系统评价指标的有效性进行自然语言模糊化处理，其自然语言模糊化函数f(xik)为：
Figure FDA0003061238500000021
其中，函数f(xik)表示第k位专家对第i个评价指标的自然语言模糊化函数；设第k位专家对评价指标的语言等级评价模糊矩阵为V＝[vik]，其自然语言模糊化函数数形式为vik＝(vik1，vik2，vik3)，将所有的专家模糊评估矩阵进行平均化处理得到
Figure 2
。
3.如权利要求1所述的基于自然语言模糊分析的变压器消防灭火系统有效性评估方法，其特征在于，所述步骤6中，使用公式
Figure FDA0003061238500000023
对所述环流变压器消防灭火系统有效性模糊综合评价模型去模糊化，得到对变压器消防灭火系统的有效性综合评估的去模糊化评估矩阵V；基于去模糊化的评估矩阵V，利用公式
Figure FDA0003061238500000031
获得信息熵，其中ei为信息熵，bi为指标的去模糊化评估值；
利用公式
Figure FDA0003061238500000032
获得熵权，其中wi为权重，得到的行向量Wβ＝(w1,w2,…,wn)T即为所求的客观熵权向量。
4.如权利要求1所述的基于自然语言模糊分析的变压器消防灭火系统有效性评估方法，其特征在于，所述步骤7中，针对所述变压器消防灭火系统有效性中的每一个指标，获取所述指标与其他指标的相互影响关系的具体过程为：根据一定的标度对每一个指标相对于其他指标的相对重要程度建立针对换流变电站消防灭火系统有效性评估判断矩阵U，获得所述指标与其他指标的相互影响关系；专家输入对应指标间的相对权重，最终建立主观权重判断矩阵；主观权重判断矩阵形式如表1；
表1主观权重判断矩阵
Figure FDA0003061238500000033
5.如权利要求1所述的基于自然语言模糊分析的变压器消防灭火系统有效性评估方法，其特征在于，所述步骤8中对所述主观权重向量计算的过程为：根据所述换流变电站消防灭火系统有效性评估判断矩阵U，利用公式
Figure FDA0003061238500000034
将判断矩阵U按列进行归一化，其中uij代表第i个因素对第j个因素影响关系，得到矩阵
Figure FDA0003061238500000035
利用公式，
Figure FDA0003061238500000041
将所述归一化后的判断矩阵
Figure FDA0003061238500000042
按行相加；
利用公式，
Figure FDA0003061238500000043
将所述行相加后的矩阵
Figure FDA0003061238500000044
进行正规化处理，得到的行向量Wα＝(w1,w2,…,wn)T即为所求的主观权重向量。
6.如权利要求5所述的基于自然语言模糊分析的变压器消防灭火系统有效性评估方法，其特征在于，所述步骤8中，对所述专家矩阵进行一致性验证的过程为：计算出所述专家判断矩阵与专家加权矩阵的最大特征值λmax，并根据所述最大特征值，利用公式
Figure FDA0003061238500000045
计算所述专家判断矩阵的一致性检验指标，其中n为矩阵阶数；在所述一致性检验指标小于设定值时，则判定专家判断矩阵符合要求，通过了一致性检验；在所述一致性检验指标不小于设定值时，判定所述专家判断矩阵未通过一致性验证，应继续调整所述专家判断矩阵中的元素的值，直至所述专家判断矩阵通过一致性验证。
7.如权利要求1所述的基于自然语言模糊分析的变压器消防灭火系统有效性评估方法，其特征在于，所述步骤9中，将计算获得的主客观权重进行平均得到最终的综合权重向量，表示为
Figure FDA0003061238500000046
通过将去模糊化评估矩阵V与综合权重向量W点乘获得最终的评估分数，确定消防灭火系统的有效性等级，若有效性符合要求则完成评估，若不符合要求则根据评估结论提出的解决措施和管理建议进行整改，整改完成后重新进行评估，直至评估结果可接受。
8.基于自然语言模糊分析法的变压器消防灭火系统有效性评估装置，其特征在于，包括：
消防灭火系统有效性指标体系建立模块：用于选择影响灭火系统灭火有效性的因素特征，建立消防灭火系统有效性指标体系；将所构建的有效性评估体系作为候选数据库，并基于此数据库编制对应的评估表格及语音识别数据库；确定消防灭火系统有效性评估体系的自然语言评价等级，并将所述的评价等级作为语音评价等级，并将每个评价等级使用模糊数表示，最终建立语音评价等级数据库；
灭火有效性指标赋分模块：专家输入相应指标的评价等级结果及主观权重判断矩阵。评价结果输入包括以下两种方式：(1)采用文字形式，评估专家登录微信小程序，启动评估结果输入，获取评估表格，将评估结果按要求写入评估表格提交即可，系统接受评估表格中的评估结果，建立专家模糊评估矩阵；(2)采用语音方式，采用微信小程序语音播报评分项，专家根据提示发送语音评估内容，微信小程序获取语音数据并对所述语音数据库进行语音识别，系统接收预设的语音输入的触发对应的评估指标，将识别结果赋予对应的评估指标，建立专家模糊评估矩阵；
灭火有效性指标综合权重计算模块：用于确定灭火系统有效性评估指标体系中每个指标的主客观权重，即将指标评估矩阵去模糊化，并使用熵权法确定指标权重的客观大小，得到不同指标的客观权重，然后针对每个指标的相对影响大小，确定出每个指标的主观权重对比，针对所述的指标关联情况，获取相对重要性的主观权重判断矩阵，并对所述主观权重判断矩阵进行一致性检验，在所述主观权重通过所述一致性检验后，根据所述主观权重与客观权重进行计算得到不同指标的综合权重；
灭火有效性评估模块：根据所述指标得分矩阵和综合权重对变压器消防灭火系统进行有效性评估，确定消防灭火系统的有效性等级，根据评估结果，若有效性符合要求则完成评估，若不符合要求则根据评估结论提出的解决措施和管理建议进行整改，整改完成后返回步骤3，重新进行评估，直到评估结果可接受。
9.如权利要求8所述的自然语言模糊分析法的变压器消防灭火系统有效性评估装置，其特征在于：
所述灭火有效性指标赋分模块中，建立专家模糊评估矩阵的流程为：首先针对评价体系建立评语集，采用“优秀”、“好”、“一般”、“差”和“很差”5种评价语言，评价语言等级依次记为L4～L0；将变压器消防灭火系统评价指标的有效性进行自然语言模糊化处理，其隶属度函数f(xik)为:
Figure FDA0003061238500000051
函数f(xik)表示第k位专家对第i个评价指标的自然语言模糊化函数；
所述灭火有效性评估模块中，设第k位专家对评价指标的语言等级评价模糊矩阵为V＝[vik]，其自然语言模糊化函数形式为vik＝(vik1，vik2，vik3)，将所述所有的专家模糊评估矩阵进行平均化处理得到
Figure 3
。
10.如权利要求/8所述的自然语言模糊分析法的变压器消防灭火系统有效性评估装置，其特征在于：所述灭火有效性指标综合权重计算模块中：使用公式
Figure FDA0003061238500000061
对所述环流变压器消防灭火系统有效性模糊综合评价模型去模糊化，得到对变压器消防灭火系统的有效性综合评估的去模糊化矩阵V；基于去模糊化的评估矩阵，利用公式
Figure FDA0003061238500000062
获得信息熵，其中ei为信息熵，bi为指标的去模糊化评估值；利用公式
Figure FDA0003061238500000063
获得熵权，其中wi为客观权重，得到向量Wβ＝(w1,w2,…,wn)T即为所求的客观权重向量；
所述灭火有效性指标综合权重计算模块中，主观权重向量计算的过程为：根据所述换流变电站消防灭火系统有效性评估判断矩阵U，利用公式
Figure FDA0003061238500000064
将判断矩阵U按列进行归一化，其中uij代表第i个因素对第j个因素影响关系，得到矩阵
Figure FDA0003061238500000065
利用公式，
Figure FDA0003061238500000066
将所述归一化后的判断矩阵
Figure FDA0003061238500000067
按行相加。利用公式，
Figure FDA0003061238500000068
将所述行相加后的矩阵
Figure FDA0003061238500000069
进行正规化处理，得到的行向量W＝(w1,w2,…,wn)T即为所求的主观权重向量。
11.如权利要求8所述的自然语言模糊分析法的变压器消防灭火系统有效性评估装置，其特征在于：灭火有效性评估模块中风险评估具体为：最终将计算获得的主客观权重进行平均得到最终的综合权重向量，表示为
Figure FDA00030612385000000610
通过将去模糊化矩阵V与综合权重向量W点乘获得最终的评估分数，确定消防灭火系统的有效性等级，若有效性符合要求则完成评估，若不符合要求则根据评估结论提出的解决措施和管理建议进行整改，整改完成后重新进行评估，直至评估结果可接受，完成对变压器消防灭火系统的有效性综合评估。
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