CN113988672A - 一种配电网设备风险等级评估方法、装置、设备和介质 - Google Patents

一种配电网设备风险等级评估方法、装置、设备和介质 Download PDF

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CN113988672A CN202111289159.6A CN202111289159A CN113988672A CN 113988672 A CN113988672 A CN 113988672A CN 202111289159 A CN202111289159 A CN 202111289159A CN 113988672 A CN113988672 A CN 113988672A
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Abstract

本申请公开了一种配电网设备风险等级评估方法、装置、设备和介质，通过设备群中各设备的风险评估指标的取值生成样本数据集；计算各风险评估指标之间的相关系数以获取相关系数矩阵；通过相关系数矩阵的特征值的累计贡献率从风险评估指标中确定公共因子，并计算公共因子的得分估计值；通过隶属度矩阵和得分估计值计算聚类中心，然后通过聚类中心、隶属度函数和得分估计值计算价值函数的值，判断是否满足收敛条件，若是，则输出当前的隶属度矩阵，若否，更新隶属度矩阵，进行迭代计算；最终根据输出的隶属度矩阵评估各设备群的风险等级，改善了现有技术从元件级角度评估风险等级，存在评估效率低、在配电网中的实际应用较低的技术问题。

Description

一种配电网设备风险等级评估方法、装置、设备和介质
技术领域
本申请涉及配电网技术领域，尤其涉及一种配电网设备风险等级评估方法、装置、设备和介质。
背景技术
目前，电力行业对配电网环节的安全稳定性研究较少，伴随着负荷类型的增多、用户供电需求的增加等，导致配电网相对薄弱。停电故障频发，设备运行风险随时威胁着配电网的安全稳定运行。因此，必须从配电网运行风险的角度对配电网设备进行风险评估和风险定级。
目前，现有技术对配电网风险评级一般从元件级角度评估风险等级，由于配电网设备数量巨大，难以调控，评估效率低，在配电网中的实际应用较低。
发明内容
本申请提供了一种配电网设备风险等级评估方法、装置、设备和介质，用于改善现有技术从元件级角度评估风险等级，存在评估效率低、在配电网中的实际应用较低的技术问题。
有鉴于此，本申请第一方面提供了一种配电网设备风险等级评估方法，包括：
根据配电网设备的区域属性划分设备群后，获取各所述设备群中各设备的风险评估指标的取值，得到样本数据集；
基于所述样本数据集计算各风险评估指标之间的相关系数，生成相关系数矩阵；
通过所述相关系数矩阵的特征值的累计贡献率从所述风险评估指标中确定公共因子，并通过因子分析法计算公共因子的得分估计值；
通过隶属度矩阵和所述公共因子的得分估计值计算聚类中心，所述聚类中心的数量与风险等级数相同，所述隶属度矩阵的初始值通过初始化得到；
将所述聚类中心、所述隶属度函数和所述公共因子的得分估计值代入价值函数进行计算，通过得到的价值函数值确定是否满足收敛条件，若是，则输出当前的所述隶属度矩阵，若否，则通过所述聚类中心和所述公共因子的得分估计值更新所述隶属度矩阵，并返回所述通过隶属度矩阵和所述公共因子的得分估计值计算聚类中心的步骤；
根据输出的所述隶属度矩阵评估各所述设备群的风险等级。
可选的，所述根据配电网设备的区域属性划分设备群后，获取各所述设备群中各设备的风险评估指标的取值，得到样本数据集，之后还包括：
对所述样本数据集进行标准化处理。
可选的，所述通过因子分析法计算公共因子的得分估计值，包括：
通过所述相关系数矩阵的特征值和特征向量计算初等载荷矩阵；
根据所述公共因子从所述初等载荷矩阵中提取公共因子载荷矩阵；
通过旋转后的所述公共因子载荷矩阵、所述样本数据集和所述相关系数矩阵计算公共因子的得分估计值。
可选的，所述价值函数为：
Figure BDA0003333995410000021
式中，pij为隶属度矩阵P中位置(i,j)处的元素，e为聚类中心，l为聚类中心数量，m为加权指数，fj为第j个公共因子的得分估计值，n为设备群中设备的数量。
可选的，所述隶属度矩阵的更新公式为：
Figure BDA0003333995410000022
式中，pij为更新后的隶属度矩阵P中位置(i,j)处的元素，e为聚类中心，l为聚类中心数量，m为加权指数，fj为第j个公共因子的得分估计值。
本申请第二方面提供了一种配电网设备风险等级评估装置，包括：
获取单元，用于根据配电网设备的区域属性划分设备群后，获取各所述设备群中各设备的风险评估指标的取值，得到样本数据集；
第一计算单元，用于基于所述样本数据集计算各风险评估指标之间的相关系数，生成相关系数矩阵；
第二计算单元，用于通过所述相关系数矩阵的特征值的累计贡献率从所述风险评估指标中确定公共因子，并通过因子分析法计算公共因子的得分估计值；
第三计算单元，用于通过隶属度矩阵和所述公共因子的得分估计值计算聚类中心，所述聚类中心的数量与风险等级数相同，所述隶属度矩阵的初始值通过初始化得到；
第四计算单元，用于将所述聚类中心、所述隶属度函数和所述公共因子的得分估计值代入价值函数进行计算，通过得到的价值函数值确定是否满足收敛条件，若是，则输出当前的所述隶属度矩阵，若否，则通过所述聚类中心和所述公共因子的得分估计值更新所述隶属度矩阵，并触发所述第三计算单元；
评估单元，用于根据输出的所述隶属度矩阵评估各所述设备群的风险等级。
可选的，所述价值函数为：
Figure BDA0003333995410000031
式中，pij为隶属度矩阵P中位置(i,j)处的元素，e为聚类中心，l为聚类中心数量，m为加权指数，fj为第j个公共因子的得分估计值，n为设备群中设备的数量。
可选的，所述隶属度矩阵的更新公式为：
Figure BDA0003333995410000032
式中，pij为更新后的隶属度矩阵P中位置(i,j)处的元素，e为聚类中心，l为聚类中心数量，m为加权指数，fj为第j个公共因子的得分估计值。
本申请第三方面提供了一种配电网设备风险等级评估设备，所述设备包括处理器以及存储器；
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面任一种所述的配电网设备风险等级评估方法。
本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码被处理器执行时实现第一方面任一种所述的配电网设备风险等级评估方法。
从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：
本申请提供了一种配电网设备风险等级评估方法，包括：根据配电网设备的区域属性划分设备群后，获取各设备群中各设备的风险评估指标的取值，得到样本数据集；基于样本数据集计算各风险评估指标之间的相关系数，生成相关系数矩阵；通过相关系数矩阵的特征值的累计贡献率从风险评估指标中确定公共因子，并通过因子分析法计算公共因子的得分估计值；通过隶属度矩阵和公共因子的得分估计值计算聚类中心，聚类中心的数量与风险等级数相同，隶属度矩阵的初始值通过初始化得到；将聚类中心、隶属度函数和公共因子的得分估计值代入价值函数进行计算，通过得到的价值函数值确定是否满足收敛条件，若是，则输出当前的隶属度矩阵，若否，则通过聚类中心和公共因子的得分估计值更新隶属度矩阵，并返回通过隶属度矩阵和公共因子的得分估计值计算聚类中心的步骤；根据输出的隶属度矩阵评估各设备群的风险等级。
本申请中，根据配电网设备的不同属性划分设备群，从设备群角度进行风险等级评估，有助于提高评估效率和实用性；并且考虑到风险评估指标之间或多或少存在一定相关性，导致风险评估时信息重叠现象比较严重，影响风险因素较少或者评估指标简化不当和重要信息丢失等，在通过本数据集计算各风险评估指标之间的相关系数后，通过相关系数矩阵的特征值的累计贡献率从风险评估指标中确定公共因子，选取影响风险等级程度较大的风险评估指标作为公共因子，最终通过聚类的方法评估个设备群的风险等级，提高了配电网设备的风险等级评估准确性，改善了现有技术从元件级角度评估风险等级，存在评估效率低、在配电网中的实际应用较低的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例提供的一种配电网设备风险等级评估方法的一个流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种配电网设备风险等级评估装置的一个结构示意图。
具体实施方式
本申请提供了一种配电网设备风险等级评估方法、装置、设备和介质，用于改善现有技术从元件级角度评估风险等级，存在评估效率低、在配电网中的实际应用较低的技术问题。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
为了便于理解，请参阅图1，本申请实施例提供了一种配电网设备风险等级评估方法，包括：
步骤101、根据配电网设备的区域属性划分设备群后，获取各设备群中各设备的风险评估指标的取值，得到样本数据集。
根据配电网设备的区域属性划分设备群，然后获取各设备群中各设备的风险评估指标的取值，得到样本数据集{aij|i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,u}，n为设备数量，u为风险评估指标数量，aij为第i个设备对应第j个风险评估指标的取值，其中，可以从历史跳闸记录数据中提取停电时长、缺供电量、停电用户数、检修费用、电费收入损失数据等作为风险评估的多维指标。
在获取到样本数据集后，可以对其进行标准化处理，即：
Figure BDA0003333995410000051
Figure BDA0003333995410000052
Figure BDA0003333995410000053
式中，
Figure BDA0003333995410000061
为标准化后的数据，μj为第j个风险评估指标对应取值的平均值，sj为第j个风险评估指标对应取值的标准差。
步骤102、基于样本数据集计算各风险评估指标之间的相关系数，生成相关系数矩阵。
基于样本数据集计算各风险评估指标之间的相关系数，生成相关系数矩阵R＝(rtj)u×u，其中：
Figure BDA0003333995410000062
式中，rtj为第i个风险评估指标与第j个风险评估指标之间的相关系数，且rtj＝rjt,rjj＝1。
步骤103、通过相关系数矩阵的特征值的累计贡献率从风险评估指标中确定公共因子，并通过因子分析法计算公共因子的得分估计值。
首先求解特征方程λI-R＝0，I为单位矩阵，得到特征值λt(t＝1,2,…u)，对特征值进行降序排序，得到λ1≥λ2≥…λu≥0，再计算特征值λt对应的特征向量xt，特征值和特征向量的计算过程属于现有技术，在此不再进行赘述。
通过相关系数矩阵的特征值的累计贡献率从风险评估指标中确定公共因子，可以从风险评估指标中选取累计贡献率
Figure BDA0003333995410000063
对应的k个风险评估指标作为公共因子。
通过因子分析法计算公共因子的得分估计值。具体的，通过相关系数矩阵的特征值和特征向量计算初等载荷矩阵；根据公共因子从初等载荷矩阵中提取公共因子载荷矩阵；通过旋转后的公共因子载荷矩阵、样本数据集和相关系数矩阵计算公共因子的得分估计值。
通过相关系数矩阵的特征值和特征向量计算得到的初等载荷矩阵为
Figure BDA0003333995410000064
根据特征值的累计贡献率选取得到的k个公共因子，从初等载荷矩阵中提取k个公共因子对应的公共因子载荷矩阵Λ(k)，再对公共因子载荷矩阵进行旋转，得到Λ′，并且所有Λ′的所有k列元素的平方的相对误差之和达到最大，具体的：
Λ′＝Λ(k)T；
Figure BDA0003333995410000065
式中，T为正交矩阵，Λ(k)为Λ的前k列，Vj为公共因子载荷矩阵Λ′第j列元素的平方的相对方差，
Figure BDA0003333995410000071
和
Figure BDA0003333995410000072
为中间变量，
Figure BDA0003333995410000073
为共性方差，反映公共因子对原始的风险评估指标的贡献。
最后，通过旋转后的公共因子载荷矩阵Λ′、标准化处理后的样本数据集A和相关系数矩阵R计算公共因子的得分估计值，即：
Figure BDA0003333995410000074
式中，
Figure BDA0003333995410000075
为第i个样本数据对应第j个公共因子的得分估计值。
步骤104、通过隶属度矩阵和公共因子的得分估计值计算聚类中心，聚类中心的数量与风险等级数相同，隶属度矩阵的初始值通过初始化得到。
设置加权指数m(m>1)，聚类中心个数l(2≤l≤n)，与风险等级数相同，迭代停止阈值ε，在[0,1]之间随机初始化隶属度矩阵P，并且满足约束条件：
Figure BDA0003333995410000076
通过隶属度矩阵和公共因子的得分估计值计算聚类中心，即：
Figure BDA0003333995410000077
式中，fj为第j个公共因子的得分估计值。
步骤105、将聚类中心、隶属度函数和公共因子的得分估计值代入价值函数进行计算，通过得到的价值函数值确定是否满足收敛条件，若是，则输出当前的隶属度矩阵，若否，则通过聚类中心和公共因子的得分估计值更新隶属度矩阵，并返回步骤104。
本申请实施例中的价值函数为：
Figure BDA0003333995410000078
式中，pij为隶属度矩阵P中位置(i,j)处的元素，e为聚类中心，l为聚类中心数量，m为加权指数，n为设备群中设备的数量。
将前述计算得到的聚类中心、隶属度函数和公共因子的得分估计值代入价值函数进行计算，得到价值函数的值，判断价值函数的值是否小于迭代停止阈值ε，或相对上次价值函数的值的改变量是否小于迭代停止阈值ε，若是，则判定满足收敛条件，输出当前的隶属度矩阵，若否，则通过聚类中心和公共因子的得分估计值更新隶属度矩阵，隶属度矩阵的更新公式为：
Figure BDA0003333995410000081
将更新后的隶属度矩阵作为当前的隶属度矩阵，返回步骤104进行迭代计算，直至满足收敛条件。
步骤106、根据输出的隶属度矩阵评估各设备群的风险等级。
风险等级可以为3个等级(低风险、中风险、高风险)，相应的聚类中心数为3，根据输出的隶属度矩阵评估各设备群的风险等级，具体可以参考表1提供的部分设备群评估得到的风险等级，其中，聚类中心e1对应高风险，聚类中心e2对应中风险，聚类中心e3对应低风险。
表1
Figure BDA0003333995410000082
Figure BDA0003333995410000091
本申请实施例中，根据配电网设备的不同属性划分设备群，从设备群角度进行风险等级评估，有助于提高评估效率和实用性；并且考虑到风险评估指标之间或多或少存在一定相关性，导致风险评估时信息重叠现象比较严重，影响风险因素较少或者评估指标简化不当和重要信息丢失等，在通过本数据集计算各风险评估指标之间的相关系数后，通过相关系数矩阵的特征值的累计贡献率从风险评估指标中确定公共因子，选取影响风险等级程度较大的风险评估指标作为公共因子，最终通过聚类的方法评估个设备群的风险等级，提高了配电网设备的风险等级评估准确性，改善了现有技术从元件级角度评估风险等级，存在评估效率低、在配电网中的实际应用较低的技术问题。
请参考图2，本申请实施例提供的一种配电网设备风险等级评估装置，包括：
获取单元，用于根据配电网设备的区域属性划分设备群后，获取各设备群中各设备的风险评估指标的取值，得到样本数据集；
第一计算单元，用于基于样本数据集计算各风险评估指标之间的相关系数，生成相关系数矩阵；
第二计算单元，用于通过相关系数矩阵的特征值的累计贡献率从风险评估指标中确定公共因子，并通过因子分析法计算公共因子的得分估计值；
第三计算单元，用于通过隶属度矩阵和公共因子的得分估计值计算聚类中心，聚类中心的数量与风险等级数相同，隶属度矩阵的初始值通过初始化得到；
第四计算单元，用于将聚类中心、隶属度函数和公共因子的得分估计值代入价值函数进行计算，通过得到的价值函数值确定是否满足收敛条件，若是，则输出当前的隶属度矩阵，若否，则通过聚类中心和公共因子的得分估计值更新隶属度矩阵，并触发第三计算单元；
评估单元，用于根据输出的隶属度矩阵评估各设备群的风险等级。
作为进一步地改进，价值函数为：
Figure BDA0003333995410000101
式中，pij为隶属度矩阵P中位置(i,j)处的元素，e为聚类中心，l为聚类中心数量，m为加权指数，fj为第j个公共因子的得分估计值，n为设备群中设备的数量。
作为进一步地改进，隶属度矩阵的更新公式为：
Figure BDA0003333995410000102
式中，pij为更新后的隶属度矩阵P中位置(i,j)处的元素，e为聚类中心，l为聚类中心数量，m为加权指数，fj为第j个公共因子的得分估计值。
本申请实施例中，根据配电网设备的不同属性划分设备群，从设备群角度进行风险等级评估，有助于提高评估效率和实用性；并且考虑到风险评估指标之间或多或少存在一定相关性，导致风险评估时信息重叠现象比较严重，影响风险因素较少或者评估指标简化不当和重要信息丢失等，在通过本数据集计算各风险评估指标之间的相关系数后，通过相关系数矩阵的特征值的累计贡献率从风险评估指标中确定公共因子，选取影响风险等级程度较大的风险评估指标作为公共因子，最终通过聚类的方法评估个设备群的风险等级，提高了配电网设备的风险等级评估准确性，改善了现有技术从元件级角度评估风险等级，存在评估效率低、在配电网中的实际应用较低的技术问题。
本申请实施例还提供了一种配电网设备风险等级评估设备，设备包括处理器以及存储器；
存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；
处理器用于根据程序代码中的指令执行前述方法实施例中的配电网设备风险等级评估方法。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储程序代码，程序代码被处理器执行时实现前述方法实施例中的配电网设备风险等级评估方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以通过一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种配电网设备风险等级评估方法，其特征在于，包括：
根据配电网设备的区域属性划分设备群后，获取各所述设备群中各设备的风险评估指标的取值，得到样本数据集；
基于所述样本数据集计算各风险评估指标之间的相关系数，生成相关系数矩阵；
通过所述相关系数矩阵的特征值的累计贡献率从所述风险评估指标中确定公共因子，并通过因子分析法计算公共因子的得分估计值；
通过隶属度矩阵和所述公共因子的得分估计值计算聚类中心，所述聚类中心的数量与风险等级数相同，所述隶属度矩阵的初始值通过初始化得到；
将所述聚类中心、所述隶属度函数和所述公共因子的得分估计值代入价值函数进行计算，通过得到的价值函数值确定是否满足收敛条件，若是，则输出当前的所述隶属度矩阵，若否，则通过所述聚类中心和所述公共因子的得分估计值更新所述隶属度矩阵，并返回所述通过隶属度矩阵和所述公共因子的得分估计值计算聚类中心的步骤；
根据输出的所述隶属度矩阵评估各所述设备群的风险等级。
2.根据权利要求1所述的配电网设备风险等级评估方法，其特征在于，所述根据配电网设备的区域属性划分设备群后，获取各所述设备群中各设备的风险评估指标的取值，得到样本数据集，之后还包括：
对所述样本数据集进行标准化处理。
3.根据权利要求1所述的配电网设备风险等级评估方法，其特征在于，所述通过因子分析法计算公共因子的得分估计值，包括：
通过所述相关系数矩阵的特征值和特征向量计算初等载荷矩阵；
根据所述公共因子从所述初等载荷矩阵中提取公共因子载荷矩阵；
通过旋转后的所述公共因子载荷矩阵、所述样本数据集和所述相关系数矩阵计算公共因子的得分估计值。
4.根据权利要求1所述的配电网设备风险等级评估方法，其特征在于，所述价值函数为：
Figure FDA0003333995400000011
式中，pij为隶属度矩阵P中位置(i,j)处的元素，e为聚类中心，l为聚类中心数量，m为加权指数，fj为第j个公共因子的得分估计值，n为设备群中设备的数量。
5.根据权利要求1所述的配电网设备风险等级评估方法，其特征在于，所述隶属度矩阵的更新公式为：
Figure FDA0003333995400000021
式中，pij为更新后的隶属度矩阵P中位置(i,j)处的元素，e为聚类中心，l为聚类中心数量，m为加权指数，fj为第j个公共因子的得分估计值。
6.一种配电网设备风险等级评估装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于根据配电网设备的区域属性划分设备群后，获取各所述设备群中各设备的风险评估指标的取值，得到样本数据集；
第一计算单元，用于基于所述样本数据集计算各风险评估指标之间的相关系数，生成相关系数矩阵；
第二计算单元，用于通过所述相关系数矩阵的特征值的累计贡献率从所述风险评估指标中确定公共因子，并通过因子分析法计算公共因子的得分估计值；
第三计算单元，用于通过隶属度矩阵和所述公共因子的得分估计值计算聚类中心，所述聚类中心的数量与风险等级数相同，所述隶属度矩阵的初始值通过初始化得到；
第四计算单元，用于将所述聚类中心、所述隶属度函数和所述公共因子的得分估计值代入价值函数进行计算，通过得到的价值函数值确定是否满足收敛条件，若是，则输出当前的所述隶属度矩阵，若否，则通过所述聚类中心和所述公共因子的得分估计值更新所述隶属度矩阵，并触发所述第三计算单元；
评估单元，用于根据输出的所述隶属度矩阵评估各所述设备群的风险等级。
7.根据权利要求6所述的配电网设备风险等级评估装置，其特征在于，所述价值函数为：
Figure FDA0003333995400000022
式中，pij为隶属度矩阵P中位置(i,j)处的元素，e为聚类中心，l为聚类中心数量，m为加权指数，fj为第j个公共因子的得分估计值，n为设备群中设备的数量。
8.根据权利要求6所述的配电网设备风险等级评估装置，其特征在于，所述隶属度矩阵的更新公式为：
Figure FDA0003333995400000031
式中，pij为更新后的隶属度矩阵P中位置(i,j)处的元素，e为聚类中心，l为聚类中心数量，m为加权指数，fj为第j个公共因子的得分估计值。
9.一种配电网设备风险等级评估设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器；
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-5任一项所述的配电网设备风险等级评估方法。
10.一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用于存储程序代码，所述程序代码被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的配电网设备风险等级评估方法。
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CN115396920A (zh) * 2022-08-22 2022-11-25 中国联合网络通信集团有限公司 设备评估方法、装置及可读存储介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114707912A (zh) * 2022-06-01 2022-07-05 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种电网风险检测方法、装置和设备
CN115396920A (zh) * 2022-08-22 2022-11-25 中国联合网络通信集团有限公司 设备评估方法、装置及可读存储介质
CN115396920B (zh) * 2022-08-22 2024-04-19 中国联合网络通信集团有限公司 设备评估方法、装置及可读存储介质

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