CN114912739A - 环境与变电站运维费用关联模型的构建及应用方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了环境与变电站运维费用关联模型的构建及应用方法，涉及变电站运维成本评估领域，包括以下步骤：S1、获取灰色关联模型，接收变电站设备运行时的环境参数和实际变电站运维费用数据，将该环境参数和实际变电站运维费用数据输入至灰色关联模型；设立参考序列和比较序列；S2、根据上述比较序列，依次采用熵权法、专家调查权重法、组合赋权法，计算各指标的综合权重；S3、根据综合权重，计算得到关联排序，以获取包含该关联排序的环境与变电站运维费用关联模型，为故障变电站运维费用测算提供依据，解决了实际运维费用与实际需求运维费用不匹配，导致资金短缺，从而带来的安全性问题。
Description
技术领域
本发明涉及变电站运维成本评估领域，具体涉及环境与变电站运维费用关联模型的构建及应用方法。
背景技术
国家监管要求对电网资产定价折旧年限和运维成本核定采用“一刀切”方式予以核定，减少了各地成本监审组和各省发改委的自由裁量权。
我国电网覆盖地域广阔，各地自然环境、电网发展水平、输配电设施运行状况和设备质量差异很大，但目前根据监审办法将电网资产定价折旧年限和运维成本核定标准实行“一刀切”，未实际考虑不同地区、不同环境对各类别输配电设备的物理、技术寿命的影响；也未实际考虑不同地区、不同环境对不同类别电网设备运维成本实际需求的影响。
高原地区电气设备因气压低导致设备易发生事故、设备的运维费用较高，这使得高原地区的电网以标准化核定的准许成本核定偏低，导致高原地区电气设备经常应资金短缺而得不到及时的运行维护，这给高原地区电网的安全运行带来了隐患，但目前这些矛盾尚处于感性认知阶段，尚缺乏理论和数据支撑。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是结合不同地区、不同环境对各类别输配电设备的物理、技术寿命以及不同类别电网设备运维成本实际需求计算运维费用，减少因资金短缺，设备得不到及时运行维护，而带来的安全隐患，目的在于提供环境与变电站运维费用关联模型的构建及应用方法，解决了实际运维费用与实际需求运维费用不匹配，导致资金短缺，从而带来的安全性问题。
本发明通过下述技术方案实现：
第一方面提供了环境与变电站运维费用关联模型的构建方法，包括以下步骤：
S1、根据各环境因素确定各指标并获取灰色关联模型，接收变电站设备运行时各环境因素的环境参数和实际变电站运维费用数据，将该环境参数和实际变电站运维费用数据输入至灰色关联模型；
将上述实际变电站运维费用数据作为参考序列，将上述各指标的环境参数作为比较序列；
S2、根据上述比较序列，采用客观赋权法确定各指标的客观权重；
采用主观赋权法确定各指标的主观权重；
采用组合赋权法，结合上述客观权重和主观权重，计算各指标的综合权重；
S3、根据得到的综合权重，计算得到关联排序，以获取包含该关联排序的环境与变电站运维费用关联模型。
上述环境参数为与各环境因素对应的数值，影响上述变电站设备包括多种因素，除该设备本身因素外，还涉及到环境因素对该设备的影响，上述环境因素有的会影响该设备，有的则不会影响，所以首先从所有的环境因素中选出能影响该设备的环境因素，并计算出各环境因素对该设备的影响程度；根据上述环境因素对故障变电站运维费用的影响程度来计算上述故障变电站运维费用，结合了不同地区环境因素对配电设备的物理、技术寿命及不同类别设备运维费用的实际需求，使分配的运维费用更加合理。
上述先采用客观赋权法，以数学理论作为依据，根据各地区的实际环境参数与变电站运维费用之间的关系来确定客观权重，提高了权重的准确性，同时无需决策者参与，减轻了决策者的负担；
采用主观赋权法，通过专家根据实际问题和专家自身经验合理确定各指标的权重，避免出现指标权重与该指标实际权重相悖的情况，
再采用组合赋权法，结合上述客观权重和主观权重，避免了只采用客观赋权法时，未考虑决策者的主观意向，使得确定的权重与主观愿望或实际情况不一致；只采用主观赋权法时，计算出的权重具有主观随意性，使得确定的权重与实际权重有偏差，权重结果不准确。兼顾了决策者对指标的偏好，同时又减少了赋权的主观随意性，使得指标的赋权达到主观与客观的统一，提高了运维费用评估的真实性和准确性，解决了实际运维费用与实际需求运维费用不匹配，导致资金短缺，从而带来的安全性问题。
进一步的，将上述实际变电站运维费用数据输入至灰色关联模型，上述实际变电站运维费用数据作为参考序列后，对上述参考序列进行无量纲化处理，得到上述各指标的参考指标评价值。
消除了参考序列的自身量纲，经过无量纲化处理后的参考序列的趋势更为明显，起到更好的参考效果，提高了评估实际变电站运维费用的准确性。
进一步的，上述采用客观赋权法确定各指标的客观权重，包括以下步骤：
将上述比较序列进行无量纲化处理，得到各指标的比较指标评价值，消除了比较序列的自身量纲，上述参考序列和比较序列均消除了自身量纲，解决了因量纲不同而比较困难的问题；
根据上述比较指标评价值，计算该比较序列中，各指标在所有指标中的权重，计算该变电站设备在不同环境参数下对运维费用的影响程度；
根据各指标在所有指标中的权重，计算各指标对上述变电站运维费用的影响程度，若指标对变电站运维费用的影响程度为0，则将该指标的环境参数从上述比较序列中剔除，更新上述比较序列；
上述各环境因素作为指标，所有环境因素组成指标体系，上述指标体系经过客观赋权法计算熵值，是为了筛选影响运维费用的环境因素，确定哪些指标的环境参数要作为比较序列；若上述各指标影响变电站运维费用的程度越大，则熵值越小，熵权越大，意味着此次计算的指标向决策者提供了更多有用的信息；若上述各指标的影响上述变电站运维费用的程度越小，则熵值越大，熵权越小，意味着此次计算的指标向决策者提供了的有用信息越少；若熵值达到最大值1，则熵权为0，意味着此次计算的指标向决策者未提供有用信息，该指标不影响上述变电站运维费用，取消该指标；
根据上述各指标的影响变电站运维费用的程度，计算各指标的差异性系数；
根据上述各指标的差异性系数，计算各指标的归一化权重，得到客观权重。
进一步的，采用主观赋权法确定各指标的主观权重，包括以下步骤：
接收参考数列和比较数列；
根据上述比较数列，计算在上述比较数列中，各指标在所有指标中的权重；
根据各指标在所有指标中的权重，计算出各指标的差异性系数；
根据上述各指标的差异性系数，计算各指标的归一化权重，得到主观权重。
各专家同时对各指标的权重作出经验判断，再将各专家判断出的指标权重进行整理和分析，最后确定出各指标的客观权重，集合了各方面专家的智慧和意见，并运用数理统计的方法对主观权重进行检验和修正，提高了评估实际变电站运维费用的准确性。
进一步的，上述根据得到的综合权重，计算关联排序，得到包含该关联排序的环境与变电站运维费用关联模型，包括以下步骤：
根据上述综合权重，计算上述参考序列和比较序列的灰色关联系数，采用上述综合权重，在兼顾决策者对指标偏好的同时又减少了赋权的主观随意性，使得指标的赋权达到主观与客观的统一，提高了计算出的灰色关联系数准确性和可靠性，进而提高了运维费用评估的准确性；
根据上述灰色关联系数，计算上述参考序列和比较序列的灰色关联度，灰色关联度越大，则上述参考序列和比较序列的相关性越好；
比较上述灰色关联度，按大小顺序排列上述指标，上述灰色关联度反应比较序列与参考序列的相似程度，从而判断出比较序列对参考序列的影响程度，根据上述灰色关联度排列，得到关联度序列，使得上述比较序列对参考序列的影响程度更加直观。
进一步的，上述环境因素包括海拔高度、年降雨量、大气压、风速、平均气温、露点温度、人均GDP、人口总量、GDP中的一种数据或多种数据的组合。
第二方面提供环境与变电站运维费用关联模型的应用方法，包括采用如权利要求1～7任意一项上述的构建方法所构建的关联模型对环境与变电站运维费用的关联度进行判断，测算环境与故障变电站运维费用的方法还包括以下步骤：
F1、接收变电站运维费用设备运行时的环境参数，将该环境参数输入至上述环境与变电站运维费用关联模型，提取与上述环境与变电站运维费用关联模型比较序列的指标相对应的环境参数，上述环境参数作为比较序列；
F2、根据上述比较序列，采用客观赋权法确定各指标的客观权重；
采用主观赋权法确定各指标的主观权重；
采用组合赋权法，结合上述客观权重和主观权重，计算各指标的综合权重；
F3、根据得到的综合权重，计算关联排序，得到关联度序列，根据该关联度序列对环境与故障变电站运维费用进行测算。使用组合赋权法，兼顾了决策者对指标的偏好，同时又减少了赋权的主观随意性，使得指标的赋权达到主观与客观的统一，提高了运维费用评估的可靠性和准确性，解决了实际运维费用与实际需求运维费用不匹配，导致资金短缺，从而带来的安全性问题。
第三方面提供了一种计算机存储介质，上述计算机存储介质存储计算机程序，上述计算机程序使计算机执行上述环境与变电站运维费用关联模型的构建方法。
第四方面提供了一种计算机存储介质，上述计算机存储介质存储计算机程序，上述计算机程序使计算机执行上述环境与变电站运维费用关联模型的应用方法。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
1、采用客观赋权法确定各指标的客观权重，以数学理论作为依据，根据各地区的实际环境参数与变电站运维费用之间的关系来确定客观权重，提高了权重的准确性，同时无需决策者参与，减轻了决策者的负担；
2、采用主观赋权法确定各指标的主观权重，通过专家根据实际问题和专家自身经验合理确定各指标的权重，避免出现指标权重与该指标实际权重相悖的情况；
3、采用组合赋权法，结合上述客观权重和主观权重，计算各指标的综合权重，避免了只采用客观赋权法时，未考虑决策者的主观意向，使得确定的权重与主观愿望或实际情况不一致；只采用主观赋权法时，计算出的权重具有主观随意性，使得确定的权重与实际权重有偏差，权重结果不准确。兼顾了决策者对指标的偏好，同时又减少了赋权的主观随意性，使得指标的赋权达到主观与客观的统一；
4、根据得到的综合权重，计算得到关联排序，以获取包含该关联排序的环境与变电站运维费用关联模型；采用综合权重进行计算，提高了运维费用评估的可靠性和准确性，解决了实际运维费用与实际需求运维费用不匹配，导致资金短缺，从而带来的安全性问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明示例性实施方式的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。在附图中：
图1为实施例1提供的主流程图；
图2为实施例3提供的主流程图；
图3为实施例3提供的计算环境与变电站运维费用的关联性的流程图。
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明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1
如图1所示，本实施例2提供了环境与变电站运维费用关联模型的构建方法，包括以下步骤：
S1、获取灰色关联模型，接收变电站设备运行时的环境参数和实际变电站运维费用数据，将该环境参数和实际变电站运维费用数据输入至灰色关联模型；
各环境因素确定为各指标，所有环境因素组成指标体系，将上述实际变电站运维费用数据作为参考序列，上述各指标的环境参数作为比较序列；
S2、根据上述比较序列，采用熵权法确定各指标的客观权重；
采用专家调查权重法确定各指标的主观权重；
采用组合赋权法，结合上述客观权重和主观权重，计算各指标的综合权重；
S3、根据得到的综合权重，计算得到关联排序，以获取包含该关联排序的环境与变电站运维费用关联模型。
上述各环境因素作为指标，所有环境因素组成指标体系，上述指标体系经过熵权法计算熵值，是为了筛选影响运维费用的环境因素，确定哪些指标的环境参数要作为比较序列；结合上述主观权重和客观权重，兼顾了决策者对指标的偏好，同时又减少了赋权的主观随意性，使得指标的赋权达到主观与客观的统一，提高了运维费用评估的真实性和准确性，解决了实际运维费用与实际需求运维费用不匹配，导致资金短缺，从而带来的安全性问题。
具体的实施例，上述接收的变电站设备运行时的环境参数，上述环境参数的选取原则：
选取气候、昼夜温差、生态、空气污染等差异大的区域，采用组合赋权法对相应变电站设备使用环境参数进行对比分析。
选取地域、人口、面积、经济发展水平等差异较大的区域，对相应设备的运维成本、外围条件进行对比分析，计算出影响变电站运维费用的主要环境参数。
具体的实施例，将上述实际变电站运维费用数据输入至灰色关联模型，上述实际变电站运维费用数据作为参考序列后，对上述参考序列进行无量纲化处理，得到上述各指标的参考指标评价值。
消除了参考序列的自身量纲，经过无量纲化处理后的参考序列的趋势更为明显，起到更好的参考效果，提高了评估实际变电站运维费用的准确性。
具体的实施例，上述采用熵权法确定各指标的客观权重，包括以下步骤：
将上述比较序列进行无量纲化处理，得到各指标的比较指标评价值，消除了比较序列的自身量纲，上述参考序列和比较序列均消除了自身量纲，解决了因量纲不同而比较困难的问题；
根据上述比较指标评价值，计算该比较序列中，各指标在所有指标中的权重，计算该变电站设备在不同环境参数下对运维费用的影响程度；
根据各指标在所有指标中的权重，计算各指标对上述变电站运维费用的影响程度，若指标对变电站运维费用的影响程度为0，则将该指标从上述指标体系中剔除，更新上述指标体系；
若上述各指标影响变电站运维费用的程度越大，则熵值越小，熵权越大，意味着此次计算的指标向决策者提供了更多有用的信息；若上述各指标的影响上述变电站运维费用的程度越小，则熵值越大，熵权越小，意味着此次计算的指标向决策者提供了的有用信息越少；若熵值达到最大值1，则熵权为0，意味着此次计算的指标向决策者未提供有用信息，该指标不影响上述变电站运维费用，取消该指标；
根据上述各指标的影响变电站运维费用的程度，计算各指标的差异性系数；
根据上述各指标的差异性系数，计算各指标的归一化权重，得到客观权重。
具体的实施例，采用专家调查权重法确定各指标的主观权重，包括以下步骤：
接收各专家给定的指标，确定评价指标和参考数列，根据上述评价指标和参考数列编制权重系数选取表和选取说明；
接收各专家填写的权重系数选取表，上述各专家填写的权重系数选取表作为比较数列；
根据上述比较数列，计算在上述比较数列中，各指标在所有指标中的权重；
根据各指标在所有指标中的权重，计算出各指标的差异性系数；
根据上述各指标的差异性系数，计算各指标的归一化权重，得到主观权重。
上述权重系数选取表包括指标和待填入的权重；上述选取说明包括全部评价指标的取值区间及区间内的权数跃值，上述权数跃值指假定的相邻权数的差异幅度；各专家同时对各指标的权重作出经验判断，再将各专家判断出的指标权重进行整理和分析，最后确定出各指标的客观权重，集合了各方面专家的智慧和意见，并运用数理统计的方法对主观权重进行检验和修正，提高了评估实际变电站运维费用的准确性。
具体的实施例，上述根据得到的综合权重，计算关联排序，得到包含该关联排序的环境与变电站运维费用关联模型，包括以下步骤：
根据上述综合权重，计算上述参考序列和比较序列的灰色关联系数，采用上述综合权重，在兼顾决策者对指标偏好的同时又减少了赋权的主观随意性，使得指标的赋权达到主观与客观的统一，提高了计算出的灰色关联系数准确性和可靠性，进而提高了运维费用评估的准确性；
根据上述灰色关联系数，计算上述参考序列和比较序列的灰色关联度，灰色关联度越大，则上述参考序列和比较序列的相关性越好；
比较上述灰色关联度，按大小顺序排列上述指标，上述灰色关联度反应比较序列与参考序列的相似程度，从而判断出比较序列对参考序列的影响程度，根据上述灰色关联度排列，得到关联度序列，使得上述比较序列对参考序列的影响程度更加直观。
具体的实施例，上述环境因素包括海拔高度、年降雨量、大气压、风速、平均气温、露点温度、人均GDP、人口总量、GDP中的一种数据或多种数据的组合。
实施例2
本实施例2提供了一种计算机存储介质，上述计算机存储介质存储计算机程序，上述计算机程序使计算机执行上述环境与变电站运维费用关联模型的构建方法。
实施例3
如图2所示，本实施例3提供了环境与变电站运维费用关联模型的应用方法，包括采用如权利要求1～7任意一项上述的构建方法所构建的关联模型对环境与变电站运维费用的关联度进行判断，上述应用方法还包括以下步骤：
A1、接收变电站设备运行时的环境参数，将该环境参数输入至上述环境与变电站运维费用关联模型，提取与上述环境与变电站运维费用关联模型比较序列的指标相对应的环境参数，上述环境参数作为比较序列；
A2、根据上述比较序列，采用熵权法确定各指标的客观权重；采用专家调查权重法确定各指标的主观权重；
A3、采用组合赋权法，结合上述客观权重和主观权重，计算综合权重；
A4、根据综合权重和实际变电站运维费用，计算各指标的环境参数与实际变电站运维费用的变化规律。
上述先采用熵权法，以数学理论作为依据，根据各地区的实际环境参数与变电站运维费用之间的关系来确定客观权重，提高了权重的准确性，同时无需决策者参与，减轻了决策者的负担；采用专家调查权重法，通过专家根据实际问题和专家自身经验合理确定各指标的权重，避免出现指标权重与该指标实际权重相悖的情况，
再采用组合赋权法，结合上述客观权重和主观权重，避免了只采用客观赋权法时，未考虑决策者的主观意向，使得确定的权重与主观愿望或实际情况不一致；只采用主观赋权法时，计算出的权重具有主观随意性，使得确定的权重与实际权重有偏差，权重结果不准确。兼顾了决策者对指标的偏好，同时又减少了赋权的主观随意性，使得指标的赋权达到主观与客观的统一，提高了运维费用评估的可靠性和准确性，解决了实际运维费用与实际需求运维费用不匹配，导致资金短缺，从而带来的安全性问题。
如图3所示，具体的实施例，上述根据综合权重和实际变电站运维费用，计算各地区的环境参数与实际变电站运维费用的变化规律，包括以下步骤：
B1、根据上述综合权重，计算上述参考序列和比较序列的灰色关联系数，公式如下：
其中，Δ(min)、Δ(max)指两级最小值和最大值；Δ0i(k)指k时刻参考序列与比较序列的差序列；ρ指分辨系数(通常取0.5)。
采用上述综合权重，在兼顾决策者对指标偏好的同时又减少了赋权的主观随意性，使得指标的赋权达到主观与客观的统一，提高了计算出的灰色关联系数准确性和可靠性，进而提高了运维费用评估的准确性；
B2、利用上述灰色关联系数，计算上述参考序列和比较序列的灰色关联度，公式如下：
ri越接近1，则灰色关联度越大，上述参考序列和比较序列的相关性越好；
B3、比较上述灰色关联度，按大小顺序排列上述比较序列，得到关联度序列，根据该关联度序列对环境与故障变电站运维费用进行测算，上述灰色关联度反应比较序列与参考序列的相似程度，从而判断出比较序列对参考序列的影响程度，根据上述灰色关联度排列，得到关联度序列，使得上述比较序列对参考序列的影响程度更加直观。
具体的实施例，基于灰色关联度分析不同地区、不同环境对变电站运维费用的影响程度，研究变电站运维费用和环境参数之间关联模型，实现对变电站运维费用的系统评估。
具体的实施例，多个上述比较序列组成数据矩阵X＝(Xij)nm，
上述n指样本个数，m指指标个数，Xij指第i个样本第j个指标的样本值。
具体的实施例，上述采用熵权法确定各指标的客观权重，包括以下步骤：
C1、将上述比较序列进行无量纲化处理，得到各指标的指标评价值，公式如下：
正向指标：
负向指标：
消除了比较序列的自身量纲，避免因量纲不同而比较困难；
C2、根据上述指标评价值，计算第i个样本第j个指标的样本值在第j个指标样本值总和的权重，公式如下：
计算出同类变电站设备在不同环境参数下对运维费用的影响程度；
C3、根据第i个样本第j个指标的样本值在第j个指标样本值总和的权重，计算第j个指标的熵值，公式如下：
其中，
满足ej≥0；上述熵值表示各指标影响上述变电站运维费用的程度，若上述各指标的影响上述变电站运维费用的程度越大，则熵值越小，熵权越大，意味着此次计算的指标向决策者提供了更多有用的信息；若上述各指标的影响上述变电站运维费用的程度越小，则熵值越大，熵权越小，意味着此次计算的指标向决策者提供了的有用信息越少；若熵值达到最大值，则熵权为0，意味着此次计算的指标向决策者未提供有用信息，该指标不影响上述变电站运维费用，将该指标剔除上述指标体系，更新上述指标体系。
C4、根据上述第j个指标的熵值，计算第j个指标的差异性系数，公式如下：
dj＝1-ej,(j＝1,…,m)；
C5、根据上述第j个指标的差异性系数，计算第j个指标的归一化权重，得到客观权重，公式如下：
进一步的，上述采用专家调查权重法确定各指标的主观权重，包括以下步骤：
获取各专家输入的各指标权重，采用加权平均法对上述权重进行归一化处理，得到主观权重。
详细步骤如下：
经过上述专家的讨论，给定出a个指标和指标的权数跃值，上述权数跃值指假定的相邻权数的差异幅度，根据给定的指标和指标权数跃值编制权重系数选取表和选取说明，确定评价指标和参考序列；
选择具有代表性、权威性和认真负责的b位专家，在上述b位专家熟悉、掌握评价标准和过程后，慎重仔细权衡各指标差异的基础上，独立选取，将选取结果填入上述权重系数选取表；
获取b位专家的权重系数选取表，上述获取的b位专家的权重系数选取表作为比较序列，根据上述比较序列计算第j个指标的权重，公式如下：
其中，Mj为第j个指标所对应的等级评分和与所有指标的等级评分和的算数平均值的差值，a指指标总数，b指专家总数；
根据上述第j个指标的权重，计算出第j个指标中同一权重出现的系数fj；
根据
计算出第j个指标的归一化权重，得到主观权重；其中，xj指各位专家所取权重系数；fj指某权重系数出现的系数。
各专家同时对各指标的权重作出经验判断，再将各专家判断出的指标权重进行整理和分析，最后确定出各指标的客观权重，集合了各方面专家的智慧和意见，并运用数理统计的方法对主观权重进行检验和修正，提高了评估实际变电站运维费用的准确性。
具体的实施例，上述采用组合赋权法，结合上述客观权重和主观权重，计算综合权重，包括以下步骤：
考虑环境参数之间的内在统计规律和权威值；
根据
计算综合权重。
具体的实施例，上述比较上述灰色关联度，按大小顺序排列上述比较序列，得到关联度序列,将m个子序列对同一母序列的关联度按大小顺序排列，得到关联度序列{x}，{x}反映了对于母序列来说各子序列的“优劣”关系，若r0i＞r0j，则称对于同一母序列{x0}来说，子序列{xi}优于子序列{xj}，记为{xi}＞{xj}；上述r0i指第i个子序列对母序列的特征值。
具体的实施例，上述环境因素包括海拔高度、年降雨量、大气压、风速、平均气温、露点温度、人均GDP、人口总量、GDP。
实施例4
本实施例4提供了一种计算机存储介质，上述计算机存储介质存储计算机程序，上述计算机程序使计算机执行上述环境与变电站运维费用关联模型的应用方法。
实施例5
将变电站运维费用作为参考序列，上述参考序列Y＝[37710,2884.5,12714.2，657,1151,696,1177]；
将人均GDP、人口总量(人)、GDP(亿元)、年降雨量(mm)、大气压(hPa)、风速、露点温度、平均气温(℃)、海拔高度作为比较序列xi(i＝1,2,...9)；
获取的环境参数如下表所示：
对上述参考序列Y和比较序列xi进行无量纲化处理，采取初值法，将参考序列与比较序列自身量纲的影响消除。将关于变电站运维费用作为参考序列，比较序列不变。在无量纲化处理后，各序列的数据趋势更为明显，起到更好的参考效果，提高了评估实际变电站运维费用的准确性。
由公式
计算参考序列和比较序列的灰色关联系数；计算的灰色关联系数如下表所示：
| 人均GDP(万) | 1 | 0.98414 | 0.99397 | 0.961688 | 0.957846 | 0.986821 | 0.969148 |
| 人口总量(万) | 1 | 0.983971 | 0.996496 | 0.68411 | 0.665222 | 0.803888 | 0.670654 |
| GDP(亿元) | 1 | 0.976688 | 0.995733 | 0.373068 | 0.333333 | 0.669313 | 0.334692 |
| 年降雨量(mm) | 1 | 0.988313 | 0.994681 | 0.998572 | 0.998745 | 0.992105 | 0.987182 |
| 大气压(hPa) | 1 | 0.989718 | 0.997349 | 0.985678 | 0.985341 | 0.992442 | 0.997331 |
| 风速 | 1 | 0.990335 | 0.998739 | 0.974813 | 0.976366 | 0.998729 | 0.988521 |
| 露点温度 | 1 | 0.999022 | 0.965816 | 0.997442 | 0.997006 | 0.979703 | 0.929107 |
| 海拔高度 | 1 | 0.98988 | 0.995614 | 0.99842 | 0.99872 | 0.991771 | 0.986864 |
| 平均气温 | 1 | 0.982432 | 0.995815 | 0.978104 | 0.977916 | 0.984077 | 0.989165 |
由公式
计算出比较序列的灰色关联度，上述计算出的灰色关联度如下表所示：
| 环境因素 | 灰色关联度 |
| 人均GDP(万) | 0.979088 |
| 人口总量(万) | 0.829191 |
| GDP(亿元) | 0.668975 |
| 年降雨量(mm) | 0.994228 |
| 大气压(hPa) | 0.992551 |
| 风速 | 0.989643 |
| 露点温度 | 0.981156 |
| 海拔高度 | 0.994467 |
| 平均气温 | 0.986787 |
根据上述灰色关联度对各指标进行排序，得到关联度序列，上述关联度序列为：海拔高度>年降雨量>大气压>风速>平均气温>露点温度>人均GDP>人口总量>GDP。
上述灰色关联度反映比较序列与参考序列的相似程度，从而判断出比较序列对参考序列的影响程度。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.环境与变电站运维费用关联模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据各环境因素确定各指标并获取灰色关联模型，接收变电站设备运行时各环境因素的环境参数和实际变电站运维费用数据，将该环境参数和实际变电站运维费用数据输入至灰色关联模型；
将所述实际变电站运维费用数据作为参考序列，将所述各指标的环境参数作为比较序列；
S2、根据所述比较序列，采用客观赋权法确定各指标的客观权重；
采用主观赋权法确定各指标的主观权重；
采用组合赋权法，结合所述客观权重和主观权重，计算各指标的综合权重；
S3、根据得到的综合权重，计算得到关联排序，以获取包含该关联排序的环境与变电站运维费用关联模型。
2.根据权利要求1所述的环境与变电站运维费用关联模型的构建方法，其特征在于，将所述实际变电站运维费用数据输入至灰色关联模型，所述实际变电站运维费用数据作为参考序列后，对所述参考序列进行无量纲化处理，得到所述各指标的参考指标评价值。
3.根据权利要求1或2所述的环境与变电站运维费用关联模型的构建方法，其特征在于，所述采用客观赋权法确定各指标的客观权重，包括以下步骤：
将所述比较序列进行无量纲化处理，得到各指标的比较指标评价值；
根据所述比较指标评价值，计算该比较序列中，各指标在所有指标中的权重；
根据各指标在所有指标中的权重，计算各指标对所述变电站运维费用的影响程度，若指标对变电站运维费用的影响程度为0，则将该指标的环境参数从所述比较序列中剔除，更新所述比较序列；
根据所述各指标影响变电站运维费用的程度，计算各指标的差异性系数；
根据所述各指标的差异性系数，计算各指标的归一化权重，得到客观权重。
4.根据权利要求1所述的环境与变电站运维费用关联模型的构建方法，其特征在于，采用主观赋权法确定各指标的主观权重，包括以下步骤：
接收参考数列和比较数列；
根据所述比较数列，计算在所述比较数列中，各指标在所有指标中的权重；
根据各指标在所有指标中的权重，计算出各指标的差异性系数；
根据所述各指标的差异性系数，计算各指标的归一化权重，得到主观权重。
5.根据权利要求1所述的环境与变电站运维费用关联模型的构建方法，其特征在于，所述根据得到的综合权重，计算关联排序，得到包含该关联排序的环境与变电站运维费用关联模型，包括以下步骤：
根据所述综合权重，计算所述参考序列和比较序列的灰色关联系数；
根据所述灰色关联系数，计算所述参考序列和比较序列的灰色关联度；
比较所述灰色关联度，按大小顺序排列所述指标。
6.根据权利要求1所述的环境与变电站运维费用关联模型的构建方法，其特征在于，所述环境因素包括海拔高度、年降雨量、大气压、风速、平均气温、露点温度、人均GDP、人口总量、GDP中的一种数据或多种数据的组合。
7.环境与变电站运维费用关联模型的应用方法，其特征在于，包括采用如权利要求1～6任意一项所述的构建方法所构建的关联模型对环境与变电站运维费用的关联度进行判断，所述测算环境与故障变电站运维费用的方法还包括以下步骤：
F1、接收变电站运维费用设备运行时的环境参数，将该环境参数输入至所述环境与变电站运维费用关联模型，提取与所述环境与变电站运维费用关联模型比较序列的指标相对应的环境参数，所述环境参数作为比较序列；
F2、根据所述比较序列，采用客观赋权法确定各指标的客观权重；
采用主观赋权法确定各指标的主观权重；
采用组合赋权法，结合所述客观权重和主观权重，计算各指标的综合权重；
F3、根据得到的综合权重，计算关联排序，得到关联度序列，根据该关联度序列对环境与故障变电站运维费用进行测算。
8.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储计算机程序，所述计算机程序使计算机执行如权利要求1～6任一所述的构建方法。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储计算机程序，所述计算机程序使计算机执行如权利要求7所述的环境与变电站运维费用关联模型的应用方法。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202210259211.1A CN114912739A (zh) | 2022-03-16 | 2022-03-16 | 环境与变电站运维费用关联模型的构建及应用方法 |
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|---|---|
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN116151869A (zh) * | 2023-04-19 | 2023-05-23 | 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 | 一种输变电差异化运维成本分析系统 |
| CN118037078A (zh) * | 2024-04-12 | 2024-05-14 | 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 | 一种变电站碳排放计算数据迁移方法 |
-
2022
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|---|---|---|---|---|
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| CN116151869B (zh) * | 2023-04-19 | 2023-06-27 | 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 | 一种输变电差异化运维成本分析系统 |
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