CN113762751A - 机组功率调节参数权重确定方法及装置 - Google Patents

机组功率调节参数权重确定方法及装置 Download PDF

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CN113762751A CN202111001439.2A CN202111001439A CN113762751A CN 113762751 A CN113762751 A CN 113762751A CN 202111001439 A CN202111001439 A CN 202111001439A CN 113762751 A CN113762751 A CN 113762751A
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Abstract

本发明提供了一种机组功率调节参数权重确定方法及装置，方法包括：获取机组功率调节参数的考核指标数据；利用层次分析法对所述的考核指标数据进行处理确定主观指标权重；利用方差赋权法对所述的考核指标数据进行处理确定方差权重；利用CRITIC法对所述的考核指标数据进行处理确定CRITIC权重；利用最小信息鉴别法对确定的主观指标权重、方差权重及CRITIC权重进行处理生成组合权重以作为机组功率调节参数权重确定结果。本发明将主观赋权法与客观赋权法相结合，有效规避了主观赋权与客观赋权的缺点，组合权重充分考虑了主观经验、指标客观数据的变异程度和冲突性，相比传统方法更为准确，提高了结果的精确性。

Description

机组功率调节参数权重确定方法及装置
技术领域
本发明涉及电力技术，具体的讲是一种机组功率调节参数权重确定方法及装置。
背景技术
大规模新能源并网在缓解能源短缺、环境污染问题的同时，也给电力系统的稳定运行带来巨大挑战。发展储能技术是解决大规模新能源并网问题的有效解决方案。抽水蓄能电站是世界公认的运行灵活可靠的调峰电源，国内外已投产运行的抽水蓄能电站均为电力系统带来良好的经济效益。抽水蓄能电站具有运行灵活可靠、工况切换迅速等特点，一方面可保证电网调峰稳定运行，另一方面可以缓解新能源并网的不利影响，为特高压和智能电网的建设发展保驾护航。
现有技术中，变速抽水蓄能机组大部分使用的是双馈式感应电机，在电动和发电状态下均可通过转子交流励磁方式实现变速恒频运行，具有较快的功率响应速度，有功功率、无功功率和转速均可独立调节，较传统的恒速抽水蓄能机组有更优越的运行性能。
现有技术中，对抽水蓄能调节能力评估的研究大多在从经济效益方面出发，而对机组本体及电站在柔性直流电网中功率调节能力的量化评估研究较少，现有评价方法中，大多采用层次分析法对指标权重进行主观赋值，受主观因素干扰较大，赋值结果可能与实际偏差较大。
发明内容
针对现有技术电网功率调节存在的缺陷，为至少克服指标权重确定的一缺陷，本发明提供了一种机组功率调节参数权重确定方法，包括：
获取机组功率调节参数的考核指标数据；
利用层次分析法对所述的考核指标数据进行处理确定主观指标权重；
利用方差赋权法对所述的考核指标数据进行处理确定方差权重；
利用CRITIC法对所述的考核指标数据进行处理确定CRITIC权重；
利用最小信息鉴别法对确定的主观指标权重、方差权重及CRITIC权重进行处理生成组合权重以作为机组功率调节参数权重确定结果。
本发明实施例中，所述的机组功率调节参数的考核指标数据包括：待处理机组的水头、扬程、转速、管内水流量、发电运行效率、水轮机运行效率、工作模式转换时间、功率调节时间、功率调节范围、机组容量数据。
本发明实施例中，所述的利用层次分析法对所述的考核指标数据进行处理确定主观指标权重包括：
按预设的指标评价标准对所述的考核指标数据构造层次分析结构；
根据构造的层次分析结果建立比较矩阵；
根据建立的比较矩阵确定比较矩阵的最优传递矩阵；
根据确定的最优传递矩阵确定拟优一致矩阵，将所述拟优一致矩阵的特征向量作为所述主观指标权重。
本发明实施例中，所述的利用方差赋权法对所述的考核指标数据进行处理确定方差权重包括：
利用极差变换法对所述的考核指标数据进行标准化处理；
根据标准化处理后的考核指标数据利用方差赋权法确定各考核指标的权重以作为所述方差权重。
本发明实施例中，所述的利用CRITIC法对所述的考核指标数据进行处理确定CRITIC权重包括：
根据考核指标数据的标准矩阵确定各指标间的相关系数；
根据所述各指标间的相关系数和标准矩阵确定各指标的信息量；
根据确定的各指标的信息量确定CRITIC权重。
同时，本发明还提供一种机组功率调节参数权重确定装置，装置包括：
数据获取模块，用于获取机组功率调节参数的考核指标数据；
层次分析模块，用于利用层次分析法对所述的考核指标数据进行处理确定主观指标权重；
方差赋权处理模块，用于利用方差赋权法对所述的考核指标数据进行处理确定方差权重；
CRITIC处理模块，用于利用CRITIC法对所述的考核指标数据进行处理确定CRITIC权重；
权重确定模块，用于利用最小信息鉴别法对确定的主观指标权重、方差权重及CRITIC权重进行处理生成组合权重以作为机组功率调节参数权重确定结果。
本发明实施例中，所述的层次分析模块包括：
层次构造单元，用于按预设的指标评价标准对所述的考核指标数据构造层次分析结构；
比较矩阵建立单元，用于根据构造的层次分析结果建立比较矩阵；
矩阵处理单元，用于根据建立的比较矩阵确定比较矩阵的最优传递矩阵；
主观指标权重确定单元，用于根据确定的最优传递矩阵确定拟优一致矩阵，将所述拟优一致矩阵的特征向量作为所述主观指标权重。
本发明实施例中，所述的方差赋权处理模块包括：
标准化单元，用于利用极差变换法对所述的考核指标数据进行标准化处理；
方差权重确定单元，用于根据标准化处理后的考核指标数据利用方差赋权法确定各考核指标的权重以作为所述方差权重。
本发明实施例中，所述的CRITIC处理模块包括：
相关系数确定单元，用于根据考核指标数据的标准矩阵确定各指标间的相关系数；
信息量确定单元，用于根据所述各指标间的相关系数和标准矩阵确定各指标的信息量；
CRITIC权重确定单元，用于根据确定的各指标的信息量确定CRITIC权重。
同时，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法。
同时，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述方法的计算机程序。
本发明提供的机组功率调节参数权重确定方法及装置，利用层次分析法确定主观指标权重；利用方差赋权法和CRITIC法确定方差权重、CRITIC权重作为客观权重，将主观赋权法与客观赋权法相结合，建立了一种适用于变速抽水蓄能机组功率调节能力指标权重求解方法，有效规避了主观赋权与客观赋权的缺点。利用最小信息鉴别法对确定的主观指标权重、方差权重及CRITIC权重进行处理生成组合权重以作为机组功率调节参数权重确定结果，将层次分析法、方差赋权法、CRITIC法求出的三种权重组合，组合权重充分考虑了主观经验、指标客观数据的变异程度和冲突性，相比传统方法更为准确。本发明给抽水蓄能量化评价中指标赋权方法提供了新的思路，提高了结果的精确性。
为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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为本发明提供的机组功率调节参数权重确定方法的流程图；
图2为本发明实施例中的示意图；
图3为本发明提供的机组功率调节参数权重确定装置的框图；
图4为本发明实施例提供的电子设备示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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做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。
合理评价抽蓄机组功率调节性能是推动抽水蓄能发展的首要前提。理论研究方面，科学全面地评价抽蓄机组功率调节性能，可为抽水蓄能技术发展提出合理建议，为理论研究指明方向与提供借鉴；现实意义方面，将评价成果应用到实践中，实现理论与实践更好地结合，改善抽水蓄能电站的管理与运行水平，发挥出抽水蓄能电站功率调节的应用作用，更好地推动抽水蓄能行业的发展。
如图1所示，为本发明提供的机组功率调节参数权重确定方法，其包括：
步骤S101，获取机组功率调节参数的考核指标数据；
步骤S102，利用层次分析法对所述的考核指标数据进行处理确定主观指标权重；
步骤S103，利用方差赋权法对所述的考核指标数据进行处理确定方差权重；
步骤S104，利用CRITIC法对所述的考核指标数据进行处理确定CRITIC权重；
步骤S105，利用最小信息鉴别法对确定的主观指标权重、方差权重及CRITIC权重进行处理生成组合权重以作为机组功率调节参数权重确定结果。
本发明提供的机组功率调节参数权重确定方法，分别利用层次分析法确定主观指标权重；利用方差赋权法和CRITIC法确定方差权重、CRITIC权重作为客观权重，通过将主观赋权法与客观赋权法相结合，建立了一种适用于变速抽水蓄能机组功率调节能力指标权重求解方法，有效规避了主观赋权与客观赋权的缺点。
机组功率调节参数权重确定方法利用最小信息鉴别法对确定的主观指标权重、方差权重及CRITIC权重进行处理，生成组合权重以作为机组功率调节参数权重确定结果，通过将层次分析法、方差赋权法、CRITIC法求出的三种权重组合，重充分考虑了主观经验、指标客观数据的变异程度和冲突性，相比传统权重确定方法更为准确。
具体的本发明一实施例中，本发明的提供的本发明提供的机组功率调节参数权重确定方法，用于对变速抽水蓄能机组功率调节能力评价的组合赋权，本发明实施例中，所述的机组功率调节参数的考核指标数据包括：待处理机组的水头、扬程、转速、管内水流量、发电运行效率、水轮机运行效率、工作模式转换时间、功率调节时间、功率调节范围、机组容量数据。
本发明通过将层次分析法、方差赋权法、CRITIC法求出的三种权重组合，重充分考虑了主观经验、指标客观数据的变异程度和冲突性，相比传统权重确定方法更为准确。给抽水蓄能量化评价中指标赋权方法提供了新的思路，提高了结果的精确性。
变速抽蓄机组及其在柔性直流电网中功率调节能力将极大影响电站的功能定位、经济效益及电网运行的安全稳定，因此衡量变速抽蓄机组的功率调节能力，并建立其量化评估方法具有明显的工程应用价值和现实意义。现有技术的评价方法中，大多采用层次分析法对指标权重进行主观赋值，受主观因素干扰较大，赋值结果可能与实际偏差较大，本发明提供的机组功率调节参数权重确定方法引入客观赋权法方差赋权法与CRITIC法，分别考虑了指标的变异性及冲突性，最后得到更符合客观事实的组合权重。
具体的本发明实施例中，利用层次分析法对所述的考核指标数据进行处理确定主观指标权重包括：
按预设的指标评价标准对所述的考核指标数据构造层次分析结构；
根据构造的层次分析结果建立比较矩阵；
根据建立的比较矩阵确定比较矩阵的最优传递矩阵
根据确定的最优传递矩阵拟优一致矩阵，将所述拟优一致矩阵的特征向量作为所述主观指标权重。
具体的本发明实施例中，利用改进层次分析法对考核指标数据进行处理确定主观指标权重包括：
针对变速抽水蓄能机组的功率调节能力，本发明基于改进模糊层次分析法提出了一种量化评估方法，具体步骤如下：
1.构造层次分析结构；
假设方案集A,有m个评价指标,要在这几个方案中选出最优方案。首先把问题本身所带的数据资料和人们的评价依据,利用层次分析法把所要分析的对象转化为递阶层次结构，如图2所示，为本实施例中的变速抽蓄机组功率调节能力指标体系的示意图。
2.建立比较矩阵；
根据变速抽蓄机组功率调节能力指标体系，设各层级有m个待评价指标，构造比较矩阵A＝(aij)m×m如下：
Figure BDA0003235798750000061
其中，aij为第i个指标对第j个指标的相对重要程度，满足aij>0,aij＝1(i＝j)，aij＝1/aji(i≠j)。判断准则为9标度法，9标度法即根据一定的比率标度将判断定量化。
本实施例中的判断准则如下表一所示：
表一
Figure BDA0003235798750000062
Figure BDA0003235798750000071
3.求最优传递矩阵；
在建立比较矩阵A的基础上，求A的最优传递矩阵D＝(dij)m×m。
首先求出A的传递矩阵L＝(lij)m×m；
式中，lij＝lgcij；
Figure BDA0003235798750000072
4.求拟优一致矩阵；
在得出最优传递矩阵D之后，求拟优一致矩阵C’＝(c’ij)m×m；
其中，c’ij＝10dij；
本实施例中，拟优一致矩阵的特征向量ω’即为各项指标的权重向量,并利用下式将各项指标的权重向量归一化：
Figure BDA0003235798750000073
本发明实施例中，所述的利用方差赋权法对所述的考核指标数据进行处理确定方差权重包括：
利用极差变换法对所述的考核指标数据进行标准化处理；
根据标准化处理后的考核指标数据利用方差赋权法确定各考核指标的权重以作为方差权重。
方差赋权法反映了随机变量离散程度最重要也是最常用的指标随机变量的均方差，在多指标决策与排序的情况下，各指标相对权重的大小取决于在该指标各方案属性值的相对离散程度，各方案属性值的离散程度越大，该指标的权重也越大，反之，则越小。该方法基本思路是首先将各指标值标准化，然后求出随机变量的均方差，再将其归一化处理，计算结果即为各评价指标的权重。
具体的，利用方差赋权法确定方差权重的计算步骤如下:
采取极差变换法将评价指标数据标准化，本实施例中，将评价指标分为效益型指标、成本型指标2大类，其中，效益型指标为属性值越大越好的指标，成本型指标为属性值越大越好的指标，这两类指标具体的标准化处理公式如下：
正向型指标(即效益型指标)：
Figure BDA0003235798750000081
逆向型指标(即成本型指标)：
Figure BDA0003235798750000082
计算评价指标均值：
Figure BDA0003235798750000083
计算评价指标标准差：
Figure BDA0003235798750000084
则指标权重为：
Figure BDA0003235798750000085
本发明实施例中，所述的利用CRITIC法对所述的考核指标数据进行处理确定CRITIC权重包括：
根据考核指标数据的标准矩阵确定各指标间的相关系数；
根据所述各指标间的相关系数和标准矩阵确定各指标的信息量；
根据确定的各指标的信息量确定CRITIC权重。
本发明实施例中，在CRITIC法中，以指标的标准差表征不同的方案中同一指标取值差距的大小，即方案间的对比度；以各指标间的相关系数为依据，构造表征冲突性的量化表达式，以此反映指标间的冲突性。
具体的，用CRITIC法确定权重的步骤如下：
由标准矩阵S(此处的标准矩阵S采取极差变换法确定)可得各指标间的相关系数ρij为:
ρij＝cov(Si,Sj)/(σiσj)
其中，cov(Si,Sj)为标准矩阵S第i行与第j行的协方差，σi、σj为标准差。
然后计算各指标所含的信息量Gi，如下式所示：
Figure BDA0003235798750000091
其中，
Figure BDA0003235798750000092
为第i个指标与其他指标冲突性的量化指标。
Gi越大，则第i个指标所含的信息量就越大，该指标就越重要，赋权也应更大。
客观权重wc(CRITIC权重)的计算式为:
Figure BDA0003235798750000093
本发明实施例中，利用最小信息鉴别法对确定的主观指标权重、方差权重及CRITIC权重进行处理生成组合权重。
由于主观权重受主观因素干扰较大，主观成分过多；客观权重是一种易受噪声影响对客观数据的依赖性大的权重，并且缺少对专家经验的重视。主观权重和客观权重选相似天方法都有其局限性。客观权重中因此提出综合考虑主客观因素的组合权重相似天选取方法。本部分采用最小鉴别信息原理将已经得到的主观和客观权重进行组合，得到组合权重。
具体的，确定组合权重步骤如下：
最小鉴别信息方法是根据先验概率分布和约束条件，求得与先验概率分布最接近的概率分布，是利用最优方法求解问题时的理想准则函数。本文根据最小鉴别信息原理确定融合主客观权重的各基值点组合权重，使得组合权重与主客观权重尽可能地接近。
设主观权重向量为w1(即前述的wa)，客观权重向量为w2(即前述的ws)，w3(即前述的wc)；组合权重为w。
依据最小鉴别信息原理，建立如下目标函数：
Figure BDA0003235798750000094
Figure BDA0003235798750000095
采用拉格朗日数乘法求解，解得：
Figure BDA0003235798750000101
本发明实施例公开的一种用于交流励磁变速抽水蓄能机组功率调节能力量化评估的组合赋权方法，具体给出了一种基于层次分析法、方差赋权法与CRITIC法结合的组合赋权方法。可为抽水蓄能电站的协调控制、调度决策提供理论指导和技术依据，促进多端柔性直流电网运行稳定性和大规模新能源的快速可靠消纳。
方差赋权法确定权重是一种依据指标数据的标准差大小确定该指标权重大小的客观赋权方法。某个指标的标准差越大，表明其指标值的变异程度越大，提供的信息量就越大，在综合评价中所起的作用越大，该指标的权重也越大，反之权重越小。该方法的优点是所得到的权重信息都来源于所选指标的原始数据，不受人为因素的影响。
CRITIC法不仅以标准差的形式表示了同一个指标各个评价方案之间取值差距的大小，还体现了评价指标之间的冲突性，指标之间的冲突性是以指标之间的相关性为基础，如两个指标之间具有较强的正相关，说明两个指标冲突性较低，反之亦然。
主观赋权法根据决策者主观经验确定，这种方法确定的权重很难避免受主观因素干扰较大，主观成分太多的问题。客观赋权法分析统计数据本身所包含的客观信息，找到其中的规律，依据此规律确定权值，客观赋权法的缺点是对客观数据过分依赖，对专家经验在确定权重中的重视不足，并且客观数据中包含着噪声信息，因此有可能计算出的结果不尽人意。恰当的权重确定应该是结合评价指标客观信息与评价者主观决策的综合。本发明首先采用专家经验得到各指标的主观权重，采用方差赋权法与CRITIC法得到各指标客观权重，然后再根据最小鉴别信息原理将所得客观熵权与基于专家经验的主观权重相结合得到组合权重。将三种主客观赋权法结合，充分体现了三者的优势，组合权重具有良好的可靠性。
下面结合具体的数据对变速抽水蓄能机组功率调节影响因素权重确定做进一步说明。
(1)建立评价指标体系：
根据对变速抽蓄机组有功功率和无功功率的分析，以及其他若干影响到功率调节能力的参数调研，得出对于变速抽水蓄能机组功率调节影响因素包括：水头、扬程、转速、管内水流量、发电运行效率、水轮机运行效率、工作模式转换时间、功率调节时间、功率调节范围、机组容量等。
(2)层次分析法计算指标权重
为确定功率调节能力指标体系，将参数分为可调参数与固有参数，即动态参数和静态参数，列写基于改进层次分析法的功率调节能力指标权重表如表1至表3所示。
其中，一级指标为变速抽水蓄能功率调节能力，是评价的目标值；如表1所示。
表1第一层指标权重表
Figure BDA0003235798750000111
二级指标是影响功率调节能力参数的分类，按照属性分为可调参数和固有参数，如表2所示；
表2第二层指标权重表
Figure BDA0003235798750000112
三级指标是二级指标的具体细化，能够充分反应二级指标的含义及特征。如下表3所示。
表3第三层指标权重表
Figure BDA0003235798750000113
Figure BDA0003235798750000121
(3)方差赋权法计算指标权重：
首先将表4的具体考核指标数据标准化如表5所示；再利用前述方法求得方差赋权法权重如表6中的方差赋权列所示。
(4)CRITIC法确定权重：
利用前述的CRITIC方法求得权重如表6中的CRITIC权重。
(5)求组合权重：
利用上文所推导的基于最小信息鉴别法的权重组合公式，将确定的三种权重代入，求得组合权重。
由组合权重可知变速抽蓄机组功率调节能力影响因素的重要性排序为：机组容量，工作模式转换时间，管内水流量，功率调节范围，功率调节时间，水头，水量，转速，扬程，水轮机运行效率，发电运行效率。
表4功率调节能力相关指标具体考核结果
Figure BDA0003235798750000122
表5为考核结果标准值
Figure BDA0003235798750000123
Figure BDA0003235798750000131
表6三种赋权方法及组合权重的具体计算结果
Figure BDA0003235798750000132
本发明通过将主观赋权法与客观赋权法相结合，建立了一种适用于变速抽水蓄能机组功率调节能力指标权重求解方法，有效规避了主观赋权与客观赋权的缺点。
本发明与现有技术相比，针对变速抽水蓄能机组的功率调节能力，充分考虑了与考核目标相关的评价指标，建立了一个多目标多层次的指标模型，以期对抽水蓄能的各项指标进行评价。
采用主客观赋权法结合的方法求解指标权重，此方法求取权重不仅考虑了主观经验，还考虑了客观数据规律的影响。将AHP、方差赋权法、CRITIC法求出的三种权重组合，组合权重充分考虑了主观经验、指标客观数据的变异程度和冲突性，相比传统方法更为准确。本发明给抽水蓄能量化评价中指标赋权方法提供了新的思路，提高了结果的精确性。
同时，本发明还提供一种机组功率调节参数权重确定装置，如图3所示，装置包括：
数据获取模块301，用于获取机组功率调节参数的考核指标数据；
层次分析模块302，用于利用层次分析法对所述的考核指标数据进行处理确定主观指标权重；
方差赋权处理模块303，用于利用方差赋权法对所述的考核指标数据进行处理确定方差权重；
CRITIC处理模块304，用于利用CRITIC法对所述的考核指标数据进行处理确定CRITIC权重；
权重确定模块305，用于利用最小信息鉴别法对确定的主观指标权重、方差权重及CRITIC权重进行处理生成组合权重以作为机组功率调节参数权重确定结果。
本发明实施例中，所述的层次分析模块302包括：
层次构造单元，用于按预设的指标评价标准对所述的考核指标数据构造层次分析结构；
比较矩阵建立单元，用于根据构造的层次分析结果建立比较矩阵；
矩阵处理单元，用于根据建立的比较矩阵确定比较矩阵的最优传递矩阵；
主观指标权重确定单元，用于根据确定的最优传递矩阵确定拟优一致矩阵，将所述拟优一致矩阵的特征向量作为所述主观指标权重。
本发明实施例中，方差赋权处理模块303包括：
标准化单元，用于利用极差变换法对所述的考核指标数据进行标准化处理；
方差权重确定单元，用于根据标准化处理后的考核指标数据利用方差赋权法确定各考核指标的权重以作为所述方差权重。
本发明实施例中，CRITIC处理模块304包括：
相关系数确定单元，用于根据考核指标数据的标准矩阵确定各指标间的相关系数；
信息量确定单元，用于根据所述各指标间的相关系数和标准矩阵确定各指标的信息量；
CRITIC权重确定单元，用于根据确定的各指标的信息量确定CRITIC权重。
对本领域技术人员而言，通过前述实施例的描述可清楚获知本发明提供的机组功率调节参数权重确定装置的实现方式，在此不再赘述。
同时，本实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该电子设备可以参照前述方法及装置的实施例，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。
图4为本发明实施例的电子设备600的系统构成的示意框图。如图4所示，该电子设备600可以包括中央处理器100和存储器140；存储器140耦合到中央处理器100。值得注意的是，该图是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。
一实施例中，机组功率调节参数权重确定功能可以被集成到中央处理器100中。其中，中央处理器100可以被配置为进行如下控制：
获取机组功率调节参数的考核指标数据；
利用层次分析法对所述的考核指标数据进行处理确定主观指标权重；
利用方差赋权法对所述的考核指标数据进行处理确定方差权重；
利用CRITIC法对所述的考核指标数据进行处理确定CRITIC权重；
利用最小信息鉴别法对确定的主观指标权重、方差权重及CRITIC权重进行处理生成组合权重以作为机组功率调节参数权重确定结果。
在另一个实施方式中，机组功率调节参数权重确定装置可以与中央处理器100分开配置，例如可以将机组功率调节参数权重确定装置配置为与中央处理器100连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现机组功率调节参数权重确定功能。
本发明实施例中，所述的机组功率调节参数的考核指标数据包括：待处理机组的水头、扬程、转速、管内水流量、发电运行效率、水轮机运行效率、工作模式转换时间、功率调节时间、功率调节范围、机组容量数据。
本发明实施例中，所述的利用层次分析法对所述的考核指标数据进行处理确定主观指标权重包括：
按预设的指标评价标准对所述的考核指标数据构造层次分析结构；
根据构造的层次分析结果建立比较矩阵；
根据建立的比较矩阵确定比较矩阵的最优传递矩阵；
根据确定的最优传递矩阵确定拟优一致矩阵，将所述拟优一致矩阵的特征向量作为所述主观指标权重。
本发明实施例中，所述的利用方差赋权法对所述的考核指标数据进行处理确定方差权重包括：
利用极差变换法对所述的考核指标数据进行标准化处理；
根据标准化处理后的考核指标数据利用方差赋权法确定各考核指标的权重以作为所述方差权重。
本发明实施例中，所述的利用CRITIC法对所述的考核指标数据进行处理确定CRITIC权重包括：
根据考核指标数据的标准矩阵确定各指标间的相关系数；
根据所述各指标间的相关系数和标准矩阵确定各指标的信息量；
根据确定的各指标的信息量确定CRITIC权重。
如图4所示，该电子设备600还可以包括：通信模块110、输入单元120、音频处理单元130、显示器160、电源170。值得注意的是，电子设备600也并不是必须要包括图4中所示的所有部件；此外，电子设备600还可以包括图4中没有示出的部件，可以参考现有技术。
本发明实施例中，所述的机组功率调节参数的考核指标数据包括：待处理机组的水头、扬程、转速、管内水流量、发电运行效率、水轮机运行效率、工作模式转换时间、功率调节时间、功率调节范围、机组容量数据。
本发明实施例中，所述的利用层次分析法对所述的考核指标数据进行处理确定主观指标权重包括：
按预设的指标评价标准对所述的考核指标数据构造层次分析结构；
根据构造的层次分析结果建立比较矩阵；
根据建立的比较矩阵确定比较矩阵的最优传递矩阵；
根据确定的最优传递矩阵确定拟优一致矩阵，将所述拟优一致矩阵的特征向量作为所述主观指标权重。
本发明实施例中，所述的利用方差赋权法对所述的考核指标数据进行处理确定方差权重包括：
利用极差变换法对所述的考核指标数据进行标准化处理；
根据标准化处理后的考核指标数据利用方差赋权法确定各考核指标的权重以作为所述方差权重。
本发明实施例中，所述的利用CRITIC法对所述的考核指标数据进行处理确定CRITIC权重包括：
根据考核指标数据的标准矩阵确定各指标间的相关系数；
根据所述各指标间的相关系数和标准矩阵确定各指标的信息量；
根据确定的各指标的信息量确定CRITIC权重。
如图4所示，中央处理器100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器100接收输入并控制电子设备600的各个部件的操作。
其中，存储器140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器100可执行该存储器140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。
输入单元120向中央处理器100提供输入。该输入单元120例如为按键或触摸输入装置。电源170用于向电子设备600提供电力。显示器160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器，但并不限于此。
该存储器140可以是固态存储器，例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器140还可以是某种其它类型的装置。存储器140包括缓冲存储器141(有时被称为缓冲器)。存储器140可以包括应用/功能存储部142，该应用/功能存储部142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器100执行电子设备600的操作的流程。
存储器140还可以包括数据存储部143，该数据存储部143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器140的驱动程序存储部144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
通信模块110即为经由天线111发送和接收信号的发送机/接收机110。通信模块(发送机/接收机)110耦合到中央处理器100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。
基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)110还经由音频处理器130耦合到扬声器131和麦克风132，以经由扬声器131提供音频输出，并接收来自麦克风132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器130还耦合到中央处理器100，从而使得可以通过麦克风132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器131来播放本机上存储的声音。
本发明实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在电子设备中执行所述程序时，所述程序使得计算机在所述电子设备中执行如上面实施例所述的机组功率调节参数权重确定方法。
本发明实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中所述计算机可读程序使得计算机在电子设备中执行上面实施例所述的机组功率调节参数权重确定。
以上参照附图描述了本发明的优选实施方式。这些实施方式的许多特征和优点根据该详细的说明书是清楚的，因此所附权利要求旨在覆盖这些实施方式的落入其真实精神和范围内的所有这些特征和优点。此外，由于本领域的技术人员容易想到很多修改和改变，因此不是要将本发明的实施方式限于所例示和描述的精确结构和操作，而是可以涵盖落入其范围内的所有合适修改和等同物。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (11)

1.一种机组功率调节参数权重确定方法，其特征在于，所述的方法包括：
获取机组功率调节参数的考核指标数据；
利用层次分析法对所述的考核指标数据进行处理确定主观指标权重；
利用方差赋权法对所述的考核指标数据进行处理确定方差权重；
利用CRITIC法对所述的考核指标数据进行处理确定CRITIC权重；
利用最小信息鉴别法对确定的主观指标权重、方差权重及CRITIC权重进行处理生成组合权重以作为机组功率调节参数权重确定结果。
2.如权利要求1所述的机组功率调节参数权重确定方法，其特征在于，所述的机组功率调节参数的考核指标数据包括：待处理机组的水头、扬程、转速、管内水流量、发电运行效率、水轮机运行效率、工作模式转换时间、功率调节时间、功率调节范围、机组容量数据。
3.如权利要求1所述的机组功率调节参数权重确定方法，其特征在于，所述的利用层次分析法对所述的考核指标数据进行处理确定主观指标权重包括：
按预设的指标评价标准对所述的考核指标数据构造层次分析结构；
根据构造的层次分析结果建立比较矩阵；
根据建立的比较矩阵确定比较矩阵的最优传递矩阵；
根据确定的最优传递矩阵确定拟优一致矩阵，将所述拟优一致矩阵的特征向量作为所述主观指标权重。
4.如权利要求1所述的机组功率调节参数权重确定方法，其特征在于，所述的利用方差赋权法对所述的考核指标数据进行处理确定方差权重包括：
利用极差变换法对所述的考核指标数据进行标准化处理；
根据标准化处理后的考核指标数据利用方差赋权法确定各考核指标的权重以作为所述方差权重。
5.如权利要求1所述的机组功率调节参数权重确定方法，其特征在于，所述的利用CRITIC法对所述的考核指标数据进行处理确定CRITIC权重包括：
根据考核指标数据的标准矩阵确定各指标间的相关系数；
根据所述各指标间的相关系数和标准矩阵确定各指标的信息量；
根据确定的各指标的信息量确定CRITIC权重。
6.一种机组功率调节参数权重确定装置，其特征在于，所述的装置包括：
数据获取模块，用于获取机组功率调节参数的考核指标数据；
层次分析模块，用于利用层次分析法对所述的考核指标数据进行处理确定主观指标权重；
方差赋权处理模块，用于利用方差赋权法对所述的考核指标数据进行处理确定方差权重；
CRITIC处理模块，用于利用CRITIC法对所述的考核指标数据进行处理确定CRITIC权重；
权重确定模块，用于利用最小信息鉴别法对确定的主观指标权重、方差权重及CRITIC权重进行处理生成组合权重以作为机组功率调节参数权重确定结果。
7.如权利要求6所述的机组功率调节参数权重确定装置，其特征在于，所述的层次分析模块包括：
层次构造单元，用于按预设的指标评价标准对所述的考核指标数据构造层次分析结构；
比较矩阵建立单元，用于根据构造的层次分析结果建立比较矩阵；
矩阵处理单元，用于根据建立的比较矩阵确定比较矩阵的最优传递矩阵；
主观指标权重确定单元，用于根据确定的最优传递矩阵确定拟优一致矩阵，将所述拟优一致矩阵的特征向量作为所述主观指标权重。
8.如权利要求6所述的机组功率调节参数权重确定装置，其特征在于，所述的方差赋权处理模块包括：
标准化单元，用于利用极差变换法对所述的考核指标数据进行标准化处理；
方差权重确定单元，用于根据标准化处理后的考核指标数据利用方差赋权法确定各考核指标的权重以作为所述方差权重。
9.如权利要求6所述的机组功率调节参数权重确定装置，其特征在于，所述的CRITIC处理模块包括：
相关系数确定单元，用于根据考核指标数据的标准矩阵确定各指标间的相关系数；
信息量确定单元，用于根据所述各指标间的相关系数和标准矩阵确定各指标的信息量；
CRITIC权重确定单元，用于根据确定的各指标的信息量确定CRITIC权重。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一项所述方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至5任一项所述方法的计算机程序。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117236935A (zh) * 2023-11-10 2023-12-15 四川大学 一种含主客观信息的权重自适应水轮机健康状态评估方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106372952A (zh) * 2016-11-14 2017-02-01 北京创业公社征信服务有限公司 一种基于主客观赋权多模型组合验证的企业信用评价方法及系统
CN106503915A (zh) * 2016-10-27 2017-03-15 国网天津市电力公司 基于模糊综合评价法的无功补偿装置综合效益评价方法
CN107623319A (zh) * 2017-08-17 2018-01-23 广东电网有限责任公司惠州供电局 一种基于多评价指标的电网关键线路辨识方法
CN109858758A (zh) * 2018-12-29 2019-06-07 中国电力科学研究院有限公司 一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及系统
CN111339491A (zh) * 2020-02-28 2020-06-26 上海电力大学 一种城市配电网改造方案的评估方法
CN111859680A (zh) * 2020-07-24 2020-10-30 武汉理工大学 一种系统性能综合评价方法
CN112288141A (zh) * 2020-10-13 2021-01-29 武汉大学 一种渔光互补光伏电站的综合效益评价方法
CN112966972A (zh) * 2021-03-30 2021-06-15 国网冀北电力有限公司 一种基于组合赋权topsis的线损数据处理方法、装置、介质

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106503915A (zh) * 2016-10-27 2017-03-15 国网天津市电力公司 基于模糊综合评价法的无功补偿装置综合效益评价方法
CN106372952A (zh) * 2016-11-14 2017-02-01 北京创业公社征信服务有限公司 一种基于主客观赋权多模型组合验证的企业信用评价方法及系统
CN107623319A (zh) * 2017-08-17 2018-01-23 广东电网有限责任公司惠州供电局 一种基于多评价指标的电网关键线路辨识方法
CN109858758A (zh) * 2018-12-29 2019-06-07 中国电力科学研究院有限公司 一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及系统
CN111339491A (zh) * 2020-02-28 2020-06-26 上海电力大学 一种城市配电网改造方案的评估方法
CN111859680A (zh) * 2020-07-24 2020-10-30 武汉理工大学 一种系统性能综合评价方法
CN112288141A (zh) * 2020-10-13 2021-01-29 武汉大学 一种渔光互补光伏电站的综合效益评价方法
CN112966972A (zh) * 2021-03-30 2021-06-15 国网冀北电力有限公司 一种基于组合赋权topsis的线损数据处理方法、装置、介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
孙捷;: "组合赋权法在线性工程线路方案环境比选中的应用", 环境科学与技术, no. 07, 15 July 2012 (2012-07-15), pages 202 - 205 *
陈书卿;刁承泰;常丹青;: "统筹城乡发展视角下的重庆市土地资源承载力及农民市民化研究", 农业现代化研究, no. 05, 15 September 2009 (2009-09-15), pages 547 - 551 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117236935A (zh) * 2023-11-10 2023-12-15 四川大学 一种含主客观信息的权重自适应水轮机健康状态评估方法
CN117236935B (zh) * 2023-11-10 2024-01-26 四川大学 一种含主客观信息的权重自适应水轮机健康状态评估方法

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