CN114881439B - 基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提出基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法及系统，所述方法包括：获取预设时段内各时刻储能变压器的运行指标的样本数据，并确定所述各运行指标的隶属度函数；根据所述各运行指标的隶属度函数计算所述各运行指标的隶属度，并基于所述隶属度确定所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵；采用多元线性回归法计算所述各运行指标的权重系数，并基于所述权重系数确定所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵；根据所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵计算所述储能变压器的运行得分。本申请提出的技术方案，可以精确的计算出能变压器运行得分，进而用以支撑储能变压器检修计划策略制定及指导主动抢修。
Description
技术领域
本申请涉及储能技术领域，尤其涉及基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法及系统。
背景技术
近年来，随着全球能源的不断消耗，光能和风能等可再生能源的得到有效发展，世界各国以节能减排为目标，不断提高可再生能源的利用率。以光能和风能为代表的可再生能源，具有能量输出不稳定，有间歇性，需要配备储能系统以稳定电网电压。储能变压器作为储能系统的重要组成部分，在储能变压器网直流系统中可以聚合多种清洁能源，具有调节电压，实现电能经济输送和分配，优化无功、改善电能质量等优点。变压器作为电站与电网联系的枢纽，其可靠运行同时关系到发电厂和电网的安全稳定，所以对储能变压器的维护与检修至关重要，而储能变压器运行状态评价则是维护与检修过程中的重要一环。
现有的储能变压器运行得分计算方法模糊性大、指标片面、存在人为影响，并不能精确的计算储能变压器的运行得分，进而使得不能准确的进行变压器检修计划策略制定及指导主动抢修。
发明内容
本申请提供基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法及系统，以至少解决相关技术中不能精确的计算储能变压器的运行得分，进而使得不能准确的进行变压器检修计划策略制定及指导主动抢修的技术问题。
本申请第一方面实施例提出一种基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法，所述方法包括：
获取预设时段内各时刻储能变压器的运行指标的样本数据，并确定所述样本数据中各运行指标的隶属度函数；
根据所述各运行指标的隶属度函数计算所述各运行指标的隶属度，并基于所述各运行指标的隶属度确定所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵；
采用多元线性回归法计算所述样本数据中各运行指标的权重系数，并基于所述各运行指标的权重系数确定所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵；
根据所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵计算所述储能变压器的运行得分。
本申请第二方面实施例提出一种基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的系统，所述系统包括：
获取模块，用于获取预设时段内各时刻储能变压器的运行指标的样本数据，并确定所述样本数据中各运行指标的隶属度函数；
第一确定模块，用于根据所述各运行指标的隶属度函数计算所述各运行指标的隶属度，并基于所述各运行指标的隶属度确定所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵；
第二确定模块，用于采用多元线性回归法计算所述样本数据中各运行指标的权重系数，并基于所述各运行指标的权重系数确定所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵；
第一计算模块，用于根据所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵计算所述储能变压器的运行得分。
本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
本申请提出了基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法及系统，所述方法包括：获取预设时段内各时刻储能变压器的运行指标的样本数据，并确定所述样本数据中各运行指标的隶属度函数；根据所述各运行指标的隶属度函数计算所述各运行指标的隶属度，并基于所述各运行指标的隶属度确定所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵；采用多元线性回归法计算所述样本数据中各运行指标的权重系数，并基于所述各运行指标的权重系数确定所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵；根据所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵计算所述储能变压器的运行得分。本申请提出的技术方案，可以精确的计算出能变压器运行得分，进而用以支撑储能变压器检修计划策略制定及指导主动抢修。
本申请附加的方面以及优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面以及优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请一个实施例提供的基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法的流程图；
图2为根据本申请一个实施例提供的基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法的另外一种流程图；
图3为根据本申请一个实施例提供的基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的系统的结构图；
图4为根据本申请一个实施例提供的基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的系统的另一种结构图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
本申请提出的基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法及系统，所述方法包括：获取预设时段内各时刻储能变压器的运行指标的样本数据，并确定所述样本数据中各运行指标的隶属度函数；根据所述各运行指标的隶属度函数计算所述各运行指标的隶属度，并基于所述各运行指标的隶属度确定所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵；采用多元线性回归法计算所述样本数据中各运行指标的权重系数，并基于所述各运行指标的权重系数确定所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵；根据所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵计算所述储能变压器的运行得分。本申请提出的技术方案，可以精确的计算出能变压器运行得分，进而用以支撑储能变压器检修计划策略制定及指导主动抢修。
下面参考附图描述本申请实施例的基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法及系统。
实施例一
图1为根据本申请一个实施例提供的一种基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法的流程图，如图1所示，所述方法包括：
步骤1：获取预设时段内各时刻储能变压器的运行指标的样本数据，并确定所述样本数据中各运行指标的隶属度函数。
需要说明的是，在获取预设时段内各时刻储能变压器的运行指标的样本数据之前还包括：
将初始的储能变压器的运行指标数据进行清洗，包括缺失值填充、异常值处理等。
在本公开实施例中，所述运行指标包括：储能变压器的运行温度、湿度、运行功率、绝缘电阻、效率、空载损耗和负载损耗，其中，所述运行指标还可以是其他指标在这里不做限定，仅是一种示例；
所述隶属度函数包括：抛物线型隶属度函数、正S型隶属度函数和直线型隶属度函数，其中所述隶属度函数还可以是其他类型，在这里不做限定，仅是一种示例。
在步骤1中所述确定所述样本数据中各运行指标的隶属度函数，包括：
将运行温度、湿度和运行功率的隶属度函数确定为抛物线型隶属度函数；
将绝缘电阻和效率的隶属度函数确定为正S型隶属度函数；
将空载损耗和负载损耗的隶属度函数确定为直线型隶属度函数。
步骤2：根据所述各运行指标的隶属度函数计算所述各运行指标的隶属度，并基于所述各运行指标的隶属度确定所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵。
需要说明的是，在步骤2中所述根据所述各运行指标的隶属度函数计算所述各运行指标的隶属度，包括：
根据所述抛物线型隶属度函数计算所述运行温度、湿度和运行功率的隶属度；
根据所述正S型隶属度函数计算所述绝缘电阻和效率的隶属度；
根据所述直线型隶属度函数计算所述空载损耗和负载损耗的隶属度。
具体的，所述运行温度、湿度和运行功率的隶属度的计算公式如下：
式中，ut(x)为预设时段内第t个时刻对应的样本数据中运行指标x的隶属度，x1为预设的运行指标x的数值下限，x2为预设的运行指标x的最优数值下限，x3为预设的运行指标x的最优数值上限，x4为预设的运行指标x的数值上限，其中x代表运行指标中的运行温度、湿度和运行功率，需要说明的是，其他属于抛物线型隶属度函数的运行指标的隶属度的计算公式同上。
具体的，所述绝缘电阻和效率的隶属度的计算公式如下：
式中，ft(a)为预设时段内第t个时刻对应的样本数据中运行指标a的隶属度，a1为预设的运行指标a的数值下限，a2为预设的运行指标a的数值下限，其中a代表运行指标中的绝缘电阻和效率，需要说明的是，其他属于正S型隶属度函数的运行指标的隶属度的计算公式同上。
具体的，所述空载损耗和负载损耗的隶属度的计算公式如下：
yt(g)＝k×g+b
式中，yt(g)为预设时段内第t个时刻对应的样本数据中运行指标g的隶属度，
b＝1-k×g2，g1为预设的运行指标g的数值下限，g2为预设的运行指标g的数值上限，其中，g代表运行指标中的空载损耗和负载损耗，k为斜率，b为偏移量，需要说明的是，其他属于直线型隶属度函数的运行指标的隶属度的计算公式同上。
进一步的，所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵的计算式如下：
式中，A为储能变压器的运行指标隶属度矩阵，αtn为预设时段内第t个时刻对应的样本数据中第n个运行指标的隶属度值，n∈[1-N]，N为样本数据中运行指标的个数，t∈[1-T]，T为预设时段内的时刻总数。
步骤3：采用多元线性回归法计算所述样本数据中各运行指标的权重系数，并基于所述各运行指标的权重系数确定所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵。
在本公开实施例中，在步骤3中所述采用多元线性回归法计算所述样本数据中各运行指标的权重系数，包括：
分别建立所述样本数据中各运行指标与所述样本数据中其他运行指标的线性回归方程，得到所述样本数据中各运行指标的估计值；
基于所述样本数据中各运行指标的估计值分别确定所述各运行指标的复相关系数；
确定所述各运行指标的复相关系数的倒数，并对所述各运行指标的复相关系数的倒数进行归一化处理，得到所述各运行指标的权重系数。
具体的，所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵的计算式如下：
R＝[r1...rn…rN]
式中，R为运行指标权重系数矩阵，rn为样本数据中第n个运行指标的权重系数，n∈[1-N]，N为样本数据中运行指标的个数。
步骤4：根据所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵计算所述储能变压器的运行得分。
在本公开实施例中，步骤4具体包括：
确定所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵的乘积；
将所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵的乘积作为所述储能变压器的运行得分。
在本公开实施例中，在得到所述储能变压器的运行得分后还包括:
根据所述得分对储能变压器的健康状态进行分类，其中可以分为健康(优秀)、亚健康(良好)、不健康(较差)、严重不健康(差)四个等级；
然后，基于所述分类的健康状态和运行得分，绘制储能变压器运行状态可视化界面，用以直观展示器运行状态，内容包括但不限于储能变压器设备数量、分布、温度、健康状态结果等，为运检部门提供储能变压器非健康预警；
进一步的，针对处于非健康状态的储能变压器变压器，进一步聚焦投运年限、负载容量比例、重过载次数等维度，从该维度进行得分分析，得分越低的维度纳入设备检修范围，辅助故障定位，提高检查效率。
需要说明的是，本发明提供的一种基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法，还可以包括:
根据各运行指标对应的属性将预设时段内各时刻储能变压器运行指标的样本数据进行分类，得到不同属性下的运行指标；
基于不同属性下的运行指标分别确定不同属性下储能变压器的运行得分；
确定不同属性下储能变压器运行得分之和，并将所述储能变压器运行得分之和作为所述储能变压器综合的运行得分。
示例的，如图2所示，首先，获取不同属性下的运行指标，资产属性(资产数据)下的出厂信息、投运日期及铭牌信息运行指标；行为属性(行为数据)下的实时温度、投运时长及负荷功率运行指标；外部属性(外部数据)下的气象数据运行指标。
其次，对上述各属性下的运行指标进行数据处理，包括：缺失值处理、异常值处理和构建与储能变压器相关的指标特征(特征工程)；
其中，所述缺失值处理包括：缺失值大于5个点以上的剔除当日数据，缺失值小于等于5个点的采用前后3次数据均值进行填充；
所述异常值处理包括：通过统计分析、拉依达准则等构建指标异常识别方式，并按照要求删除或填充；
所述构建与储能变压器相关的指标特征的方法包括但不限于描述性统计、关联分析、数据变换、数据编码、分箱、特征组合等。
然后，确定处理后的不同属性下储能变压器的运行指标的隶属度及权重系数，基于所述隶属度及权重系数确定不同属性下储能变压器的运行得分，将所述储能变压器运行得分之和作为所述储能变压器综合的运行得分，并对所述储能变压器的健康度进行评价。
最后，基于所述健康度绘制储能变压器运行状态可视化界面，其中，得分大于80对应的健康度为健康、得分大于60小于等于80对应的健康度为亚健康、得分大于20小于等于60对应的健康度为不健康、得分小于等于20对应的健康度为严重不健康。
综上所述，本实施例提供的基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法，可以精确的计算出能变压器运行得分，进而用以支撑储能变压器检修计划策略制定及指导主动抢修。
实施例二
图3为根据本申请一个实施例提供的一种基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的系统的结构图，如图3所示，所述系统可以包括：
获取模块100，用于获取预设时段内各时刻储能变压器的运行指标的样本数据，并确定所述样本数据中各运行指标的隶属度函数；
第一确定模块200，用于根据所述各运行指标的隶属度函数计算所述各运行指标的隶属度，并基于所述各运行指标的隶属度确定所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵；
第二确定模块300，用于采用多元线性回归法计算所述样本数据中各运行指标的权重系数，并基于所述各运行指标的权重系数确定所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵；
第一计算模块400，用于根据所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵计算所述储能变压器的运行得分。
在本公开实施例中，所述运行指标包括：储能变压器的运行温度、湿度、运行功率、绝缘电阻、效率、空载损耗和负载损耗；
所述隶属度函数包括：抛物线型隶属度函数、正S型隶属度函数和直线型隶属度函数；
所述确定所述样本数据中各运行指标的隶属度函数，包括：
将运行温度、湿度和运行功率的隶属度函数确定为抛物线型隶属度函数；
将绝缘电阻和效率的隶属度函数确定为正S型隶属度函数；
将空载损耗和负载损耗的隶属度函数确定为直线型隶属度函数。
需要说明的是，所述根据所述各运行指标的隶属度函数计算所述各运行指标的隶属度，包括：
根据所述抛物线型隶属度函数计算所述运行温度、湿度和运行功率的隶属度；
根据所述正S型隶属度函数计算所述绝缘电阻和效率的隶属度；
根据所述直线型隶属度函数计算所述空载损耗和负载损耗的隶属度。
进一步的，所述运行温度、湿度和运行功率的隶属度的计算公式如下：
式中，ut(x)为预设时段内第t个时刻对应的样本数据中运行指标x的隶属度，x1为预设的运行指标x的数值下限，x2为预设的运行指标x的最优数值下限，x3为预设的运行指标x的最优数值上限，x4为预设的运行指标x的数值上限，其中x代表运行指标中的运行温度、湿度和运行功率；
所述绝缘电阻和效率的隶属度的计算公式如下：
式中，ft(a)为预设时段内第t个时刻对应的样本数据中运行指标a的隶属度，a1为预设的运行指标a的数值下限，a2为预设的运行指标a的数值下限，其中a代表运行指标中的绝缘电阻和效率；
所述空载损耗和负载损耗的隶属度的计算公式如下：
yt(g)＝k×g+b
式中，yt(g)为预设时段内第t个时刻对应的样本数据中运行指标g的隶属度，
b＝1-k×g2，g1为预设的运行指标g的数值下限，g2为预设的运行指标g的数值上限，其中，g代表运行指标中的空载损耗和负载损耗，k为斜率，b为偏移量。
其中，所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵的计算式如下：
式中，A为储能变压器的运行指标隶属度矩阵，αtn为预设时段内第t个时刻对应的样本数据中第n个运行指标的隶属度值，n∈[1-N]，N为样本数据中运行指标的个数，t∈[1-T]，T为预设时段内的时刻总数。
具体的，所述采用多元线性回归法计算所述样本数据中各运行指标的权重系数，包括：
分别建立所述样本数据中各运行指标与所述样本数据中其他运行指标的线性回归方程，得到所述样本数据中各运行指标的估计值；
基于所述样本数据中各运行指标的估计值分别确定所述各运行指标的复相关系数；
确定所述各运行指标的复相关系数的倒数，并对所述各运行指标的复相关系数的倒数进行归一化处理，得到所述各运行指标的权重系数。
其中，所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵的计算式如下：
R＝[r1…rn…rN]
式中，R为运行指标权重系数矩阵，rn为样本数据中第n个运行指标的权重系数，n∈[1-N]，N为样本数据中运行指标的个数。
在本公开实施例中，所述第一计算模块400具体用于：
确定所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵的乘积；
将所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵的乘积作为所述储能变压器的运行得分。
在本公开实施例中，如图4所示，所述系统还可以包括：
分类模块500，用于根据各运行指标对应的属性将预设时段内各时刻储能变压器运行指标的样本数据进行分类，得到不同属性下的运行指标；
第三确定模块600，用于基于不同属性下的运行指标分别确定不同属性下储能变压器的运行得分；
第四确定模块700，用于确定不同属性下储能变压器运行得分之和，并将所述储能变压器运行得分之和作为所述储能变压器综合的运行得分。
综上所述，本实施例提供的基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的系统，可以精确的计算出能变压器运行得分，进而用以支撑储能变压器检修计划策略制定及指导主动抢修。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (8)
1.一种基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取预设时段内各时刻储能变压器的运行指标的样本数据，并确定所述样本数据中各运行指标的隶属度函数；
根据所述各运行指标的隶属度函数计算所述各运行指标的隶属度，并基于所述各运行指标的隶属度确定所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵；
采用多元线性回归法计算所述样本数据中各运行指标的权重系数，并基于所述各运行指标的权重系数确定所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵；
根据所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵计算所述储能变压器的运行得分；
根据各运行指标对应的属性将预设时段内各时刻储能变压器运行指标的样本数据进行分类，得到不同属性下的运行指标，其中所述不同属性下的运行指标包括：资产属性下的出厂信息、投运日期及铭牌信息运行指标；行为属性下的实时温度、投运时长及负荷功率运行指标；外部属性下的气象数据运行指标；
基于不同属性下的运行指标分别确定不同属性下储能变压器的运行得分；
确定不同属性下储能变压器运行得分之和，并将所述储能变压器运行得分之和作为所述储能变压器综合的运行得分；
所述采用多元线性回归法计算所述样本数据中各运行指标的权重系数，包括：
分别建立所述样本数据中各运行指标与所述样本数据中其他运行指标的线性回归方程，得到所述样本数据中各运行指标的估计值；
基于所述样本数据中各运行指标的估计值分别确定所述各运行指标的复相关系数；
确定所述各运行指标的复相关系数的倒数，并对所述各运行指标的复相关系数的倒数进行归一化处理，得到所述各运行指标的权重系数。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行指标包括：储能变压器的运行温度、湿度、运行功率、绝缘电阻、效率、空载损耗和负载损耗，所述隶属度函数包括：抛物线型隶属度函数、正S型隶属度函数和直线型隶属度函数，所述确定所述样本数据中各运行指标的隶属度函数，包括：
将运行温度、湿度和运行功率的隶属度函数确定为抛物线型隶属度函数；
将绝缘电阻和效率的隶属度函数确定为正S型隶属度函数；
将空载损耗和负载损耗的隶属度函数确定为直线型隶属度函数。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各运行指标的隶属度函数计算所述各运行指标的隶属度，包括：
根据所述抛物线型隶属度函数计算所述运行温度、湿度和运行功率的隶属度；
根据所述正S型隶属度函数计算所述绝缘电阻和效率的隶属度；
根据所述直线型隶属度函数计算所述空载损耗和负载损耗的隶属度。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述运行温度、湿度和运行功率的隶属度的计算公式如下：
式中，ut(x)为预设时段内第t个时刻对应的样本数据中运行指标x的隶属度，x1为预设的运行指标x的数值下限，x2为预设的运行指标x的最优数值下限，x3为预设的运行指标x的最优数值上限，x4为预设的运行指标x的数值上限，其中x代表运行指标中的运行温度、湿度和运行功率；
所述绝缘电阻和效率的隶属度的计算公式如下：
式中，ft(a)为预设时段内第t个时刻对应的样本数据中运行指标a的隶属度，a1为预设的运行指标a的数值下限，a2为预设的运行指标a的数值下限，其中a代表运行指标中的绝缘电阻和效率；
所述空载损耗和负载损耗的隶属度的计算公式如下：
yt(g)＝k×g+b
式中，yt(g)为预设时段内第t个时刻对应的样本数据中运行指标g的隶属度，
b＝1-k×g2，g1为预设的运行指标g的数值下限，g2为预设的运行指标g的数值上限，其中，g代表运行指标中的空载损耗和负载损耗，k为斜率，b为偏移量。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵的计算式如下：
式中，A为储能变压器的运行指标隶属度矩阵，αtn为预设时段内第t个时刻对应的样本数据中第n个运行指标的隶属度值，n∈[1-N]，N为样本数据中运行指标的个数，t∈[1-T]，T为预设时段内的时刻总数。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵的计算式如下：
R＝[r1…rn…rN]
式中，R为运行指标权重系数矩阵，rn为样本数据中第n个运行指标的权重系数，n∈[1-N]，N为样本数据中运行指标的个数。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述储能变压器的指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵计算所述储能变压器运行得分，包括：
确定所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵的乘积；
将所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵的乘积作为所述储能变压器的运行得分。
8.一种基于模糊综合评价计算储能变压器运行得分的系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用于获取预设时段内各时刻储能变压器的运行指标的样本数据，并确定所述样本数据中各运行指标的隶属度函数；
第一确定模块，用于根据所述各运行指标的隶属度函数计算所述各运行指标的隶属度，并基于所述各运行指标的隶属度确定所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵；
第二确定模块，用于采用多元线性回归法计算所述样本数据中各运行指标的权重系数，并基于所述各运行指标的权重系数确定所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵，
所述采用多元线性回归法计算所述样本数据中各运行指标的权重系数，包括：
分别建立所述样本数据中各运行指标与所述样本数据中其他运行指标的线性回归方程，得到所述样本数据中各运行指标的估计值；
基于所述样本数据中各运行指标的估计值分别确定所述各运行指标的复相关系数；
确定所述各运行指标的复相关系数的倒数，并对所述各运行指标的复相关系数的倒数进行归一化处理，得到所述各运行指标的权重系数；
第一计算模块，用于根据所述储能变压器的运行指标隶属度矩阵和所述储能变压器的运行指标权重系数矩阵计算所述储能变压器的运行得分；
分类模块，用于根据各运行指标对应的属性将预设时段内各时刻储能变压器运行指标的样本数据进行分类，得到不同属性下的运行指标，其中所述不同属性下的运行指标包括：资产属性下的出厂信息、投运日期及铭牌信息运行指标；行为属性下的实时温度、投运时长及负荷功率运行指标；外部属性下的气象数据运行指标；
第三确定模块，用于基于不同属性下的运行指标分别确定不同属性下储能变压器的运行得分；
第四确定模块，用于确定不同属性下储能变压器运行得分之和，并将所述储能变压器运行得分之和作为所述储能变压器综合的运行得分。
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