CN114971227A - 一种基于marcos方法的配电网设备风险评估方法 - Google Patents

一种基于marcos方法的配电网设备风险评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114971227A
CN114971227A CN202210503988.8A CN202210503988A CN114971227A CN 114971227 A CN114971227 A CN 114971227A CN 202210503988 A CN202210503988 A CN 202210503988A CN 114971227 A CN114971227 A CN 114971227A
Authority
CN
China
Prior art keywords
evaluation
matrix
index
power distribution
risk
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210503988.8A
Other languages
English (en)
Inventor
王敏
邹婕
王惠琳
左方林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hohai University HHU
Original Assignee
Hohai University HHU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hohai University HHU filed Critical Hohai University HHU
Priority to CN202210503988.8A priority Critical patent/CN114971227A/zh
Publication of CN114971227A publication Critical patent/CN114971227A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • H02J13/00002—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by monitoring
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于MARCOS方法的配电网设备风险评估方法，包括：选取参与配电网设备风险评估的各项评估指标；对选取的各项评估指标进行相对重要性评估；建立判断矩阵，计算各项评估指标的主观权重；对参与评估的配电设备进行风险程度打分；构造评价矩阵，运用CRITIC方法对评价矩阵进行处理，计算各项评估指标的客观权重；结合改进的AHP和CRITIC方法获得各项评估指标的综合主客观权重；利用评价矩阵运用MARCOS方法计算各配电设备的效用函数，对各配电设备的综合风险程度进行排序。本发明在评估指标上将主观权重与客观权重相结合，既能参考专家的丰富经验，也可以充分利用原始数据，在对设备进行风险排序时能够综合考虑多方面因素，提高评估结果的合理性和准确性。

Description

一种基于MARCOS方法的配电网设备风险评估方法
技术领域
本发明涉及配电设备风险评估领域，具体涉及一种基于MARCOS的配电网设备风险评估方法。
背景技术
作为网络的主要组成部分，配电网设备的稳定运作和良好维护是实现配电网可靠运行的基础。近年来，配电网设备的数量与种类迅速增加，配电网的网络结构日趋复杂，运行方式更加多变，面临的风险问题越来越多。如何准确地结合多种因素对配电设备进行风险评估，合理安排风险设备的改造升级次序，实现配电网安全可靠运行，已成为各供电公司亟需解决的关键问题。
配电网设备的风险评估涉及众多指标因素，属于一项多准则综合评价问题。赵会茹，李娜娜和郭森等学者将设备的风险因素分为设备自身因素、运行因素等的内部因素以及气象因素、意外破坏等外部因素。林子钊，潘凯岩和周名煜等学者从配电网的运行风险和网架风险两个方面分别选取多种风险指标，从而综合考虑到配电网运行时的实时风险与设备上的潜在风险。然而风险评估的各指标间往往存在一定的相关性，上述学者并未考虑到这一方面或者只用简单的对数合成方法来处理。为了在风险评估的过程中合理确定各指标的权重，层次分析法(AHP)可以很好地分析主观权重的问题，但这仅仅基于专家的主观评判，在准确性上仍存在局限。
得到各指标的权重后，在风险评估的最后阶段，如何利用现有信息对各设备的风险程度进行排序是重中之重。传统方法包括简单加权法，还有灰色关联方法、模糊评价法、逼近理想解排序法(TOPSIS)等，这些方法的评估准确性均有待提高。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种基于MARCOS的配电网设备风险评估方法，在评估指标上将主观权重与客观权重相结合，既能参考专家的丰富经验，也可以充分利用原始数据，能够考虑到各指标间的相关性，在对设备进行风险排序时能够综合考虑多方面因素，提高评估结果的合理性和准确性。
技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种基于MARCOS方法的配电网设备风险评估方法，包括如下步骤：
S1：选取参与配电网设备风险评估的各项评估指标；
S2：对步骤S1中选取的各项评估指标进行相对重要性评估；
S3：运用改进的AHP方法建立判断矩阵，计算各项评估指标的主观权重；
S4：根据各项评估指标的主观权重，对参与评估的配电设备进行风险程度打分；
S5：根据风险程度打分情况构造评价矩阵，运用CRITIC方法对评价矩阵进行处理，计算各项评估指标的客观权重；
S6：结合改进的AHP和CRITIC方法获得各项评估指标的综合主客观权重；
S7：利用评价矩阵运用MARCOS方法计算各配电设备的效用函数，根据效用函数的大小对各配电设备的综合风险程度进行排序。
进一步地，所述步骤S3中判断矩阵的表达式为：
Figure BDA0003636622020000021
其中，ti为两指标之间的标度值，同时，矩阵中各元素应满足如下：rij＞0；rji＝1/rij；rii＝1；rij＝rikrkj,i,j,k＝1,2,…,n，其中rij表示第i个元素与第j个元素相比较的标度值。
进一步地所述步骤S3中各项评估指标的主观权重的计算公式为：
Figure BDA0003636622020000022
其中，αi为第i项指标的权重值；
Figure BDA0003636622020000023
表示矩阵R中第i行所有元素的乘积。
进一步地，所述步骤S5中当选取的评估指标即有正向指标又有负向指标时需要进行指标的同向化，转换方法为：
Figure BDA0003636622020000024
其中，max|Xi|表示第i个指标的最大值；λ为协调系数，一般设置为0.1，经过上述处理后，得到指标全部正向化后的评价矩阵X′。
进一步地，所述步骤S5中各项评估指标的客观权重的计算方法为：
将评价矩阵X′中各指标值转换到同一标准下，转换方法为：
Figure BDA0003636622020000031
通过标准矩阵X″，得到每个指标的标准差σi和指标之间的相关系数ρij，转换方法为：
Figure BDA0003636622020000032
ρij＝cov(X″i,X″j)/(σiσj)i＝1,2,…,n
其中，
Figure BDA0003636622020000033
表示第i个指标的均值；cov(X″i,X″j)表示标准矩阵X″中第i个指标与第j个指标的协方差，再通过指标的标准差和指标之间的相关系数计算每个指标中包含的信息量Gi，转换方法为：
Figure BDA0003636622020000034
i＝1,2,…,n；
计算得到各项评估指标的客观权重，计算公式为：
Figure BDA0003636622020000035
其中，Gi为计算所得的评价指标i的信息量。
进一步地，所述步骤S6中各项评估指标的综合主客观权重的计算方法为：
Figure BDA0003636622020000036
其中，αi为指标i的主观权重，βi为指标i的客观权重。
进一步地，所述步骤S7中各配电设备的效用函数的计算方法为：
使用MARCOS方法时首先将评价矩阵根据不同指标的性质转化为扩展矩阵，其形式为：
Figure BDA0003636622020000037
其中，AI代表理想解，表示代表风险评估最靠前的方案；AAI代表负理想解，表示风险评估最靠后的方案；AAI和AI的定义方式为：
Figure BDA0003636622020000041
Figure BDA0003636622020000042
其中，B代表一组最大化标准，即希望该标准的评分越高越好，而C代表一组最小化标准，即希望该标准的评分越低越好；
对扩展后的矩阵进行标准化处理，处理方式为：
Figure BDA0003636622020000043
Figure BDA0003636622020000044
在矩阵标准化过后需要确定加权矩阵V＝[vij]m×n，加权矩阵中的各元素通过标准化矩阵各元素与各指标的权重系数wj相乘得到，其中权重系数即为所得到的主客观综合权重；
计算待评估设备相对于理想解(AI)和负理想解(AAI)的效用度，计算方法为：
Figure BDA0003636622020000045
Figure BDA0003636622020000046
其中，Si表示加权矩阵V中第i行元素的和；
根据效用度确定待评估设备的效用函数，计算方法为：
Figure BDA0003636622020000047
其中，与理想解(AI)和负理想解(AAI)有关的效用函数的计算方法为：
Figure BDA0003636622020000048
Figure BDA0003636622020000049
进一步地，所述步骤S7中根据各设备经风险评估后的效用函数大小进行排序，再根据风险程度的高低顺序安排后续的升级改造策略。
本发明考虑到了指标之间的相关性，其是通过CRITIC方法体现的，在CRITIC方法中，指标之间的相关性用冲突性来体现，用相关系数ρij来量化这一冲突性，指标间相关程度越大，冲突性越小，权重也越小。
有益效果：本发明与现有技术相比，在评估指标上将主观权重与客观权重相结合，既能参考专家的丰富经验，也可以充分利用原始数据，也能够考虑到指标之间的相关性，在对设备进行风险排序时能够综合考虑多方面因素，提高了评估结果的合理性和准确性。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
本发明提供一种基于MARCOS方法的配电网设备风险评估方法，如图1所示，其包括如下步骤：
S1：选取参与配电网设备风险评估的各项评估指标：
本实施例中各项评估指标包括供电负荷重要程度、设备负载率、新增负荷、设备老旧程度、供电半径超过限度和电压降越限度。
S2：收集专家意见，对步骤S1中选取的各项评估指标进行相对重要性评估：
S3：运用改进的AHP方法，综合专家意见，根据表1所给出的标度值两两比较风险指标相对重要性程度，建立判断矩阵R，计算各项评估指标的主观权重：
表1标度值含义
Figure BDA0003636622020000051
判断矩阵R的表达式为：
Figure BDA0003636622020000061
其中，ti为两指标之间的标度值，同时，矩阵中各元素应满足如下：rij＞0；rji＝1/rij；rii＝1；rij＝rikrkj,i,j,k＝1,2,…,n，其中rij表示第i个元素与第j个元素相比较的标度值；
根据专家意见，形成判断矩阵；
本实施例中收集专家意见可得上述各评价指标的重要性排序为：供电负荷重要程度>设备负载率>新增负荷>设备老旧程度>供电半径超过限度>电压降越限度，再根据表1给出的标度值数据，将主观评判下评价指标的各专家意见为：r12＝1.8,r23＝1.6,r34＝1.4,r45＝1.2,r56＝1.2。
从而得到的判断矩阵为：
Figure BDA0003636622020000062
各项评估指标的主观权重的计算公式为：
Figure BDA0003636622020000063
其中，αi为第i项指标的权重值；
Figure BDA0003636622020000064
表示矩阵R中第i行所有元素的乘积；
本实施例中再根据主观权重的计算公式计算可得各风险指标的主观权重为α1＝0.3953，α2＝0.2196，α3＝0.1373，α4＝0.0980，α5＝0.0817，α6＝0.0681。
S4：根据各项评估指标的主观权重，对参与评估的配电设备进行风险程度打分：
本实施例中的分值表使用肖白和李攀攀等人对东北某城区中风险设备所给出的各风险项打分。
S5：根据风险程度打分情况构造评价矩阵，运用CRITIC方法对评价矩阵进行处理，计算各项评估指标的客观权重：
评价矩阵中的元素由专家评分所得，例如在新增负荷、设备负载率、设备老旧程度、供电负荷重要程度、供电半径超过限度和电压降越限度下对各设备进行打分，分值由0、2、4、6、8、10来表示各情况的严重程度，分数的递增代表了严重程度的递增。具体的评分情况由表2所示。
表2设备各项指标的评分
Figure BDA0003636622020000071
Figure BDA0003636622020000081
当选取的评估指标即有正向指标又有负向指标时需要进行指标的同向化，转换方法为：
Figure BDA0003636622020000082
其中，max|Xi|表示第i个指标的最大值；λ为协调系数，本实施例设置为0.1，经过上述处理后，得到指标全部正向化后的评价矩阵X′。
各项评估指标的客观权重的计算方法为：
将评价矩阵X′中各指标值转换到同一标准下，转换方法为：
Figure BDA0003636622020000083
通过标准矩阵X″，得到每个指标的标准差σi和指标之间的相关系数ρij，转换方法为：
Figure BDA0003636622020000084
ρij＝cov(X″″,X″j)/(σiσj)i＝1,2,…,n
其中，
Figure BDA0003636622020000085
表示第i个指标的均值；cov(X″i,X″j)表示标准矩阵X″中第i个指标与第j个指标的协方差，再通过指标的标准差和指标之间的相关系数计算每个指标中包含的信息量Gi，转换方法为：
Figure BDA0003636622020000091
i＝1,2,…,n；
计算得到各项评估指标的客观权重，计算公式为：
Figure BDA0003636622020000092
其中，Gi为计算所得的评价指标i的信息量。
本实施例中根据表2中的数据经上述处理后得到各个指标的客观权重如表3所示。
表3基于CRITIC的客观权重
Figure BDA0003636622020000093
S6：结合改进的AHP和CRITIC方法获得各项评估指标的综合主客观权重：
计算方法为：
Figure BDA0003636622020000094
其中，αi为指标i的主观权重，βi为指标i的客观权重；
本实施例中经过上述方法处理后所得各风险指标的主客观综合权重向量为ω＝[0.3684,0.2105,0.1287,0.1237,0.0958,0.0729]T。
S7：利用评价矩阵运用MARCOS方法计算各配电设备的效用函数，根据效用函数的大小对各配电设备的综合风险程度进行排序：
使用MARCOS方法时首先将评价矩阵根据不同指标的性质转化为扩展矩阵，其形式为：
Figure BDA0003636622020000095
其中，AI代表理想解，表示代表风险评估最靠前的方案；AAI代表负理想解，表示风险评估最靠后的方案；AAI和AI的定义方式为：
Figure BDA0003636622020000101
Figure BDA0003636622020000102
其中，B代表一组最大化标准，即希望该标准的评分越高越好，而C代表一组最小化标准，即希望该标准的评分越低越好；
对扩展后的矩阵进行标准化处理，处理方式为：
Figure BDA0003636622020000103
Figure BDA0003636622020000104
在矩阵标准化过后需要确定加权矩阵V＝[vij]m×n，加权矩阵中的各元素通过标准化矩阵各元素与各指标的权重系数wj相乘得到，其中权重系数即为所得到的主客观综合权重；
计算待评估设备相对于理想解(AI)和负理想解(AAI)的效用度，计算方法为：
Figure BDA0003636622020000105
Figure BDA0003636622020000106
其中，Si表示加权矩阵V中第i行元素的和；
根据效用度确定待评估设备的效用函数，计算方法为：
Figure BDA0003636622020000107
其中，与理想解(AI)和负理想解(AAI)有关的效用函数的计算方法为：
Figure BDA0003636622020000108
Figure BDA0003636622020000109
根据各设备经风险评估后的效用函数大小进行排序，再根据风险程度的高低顺序安排后续的升级改造策略。
本实施例中表2的数据经上述处理后得到各个设备的效用函数，其中风险程度排名前十的设备及其效用函数值的结果由表4所示。
表4前十名设备风险评估值
Figure BDA0003636622020000111
由表4可得，利用MARCOS方法进行评估后所得到的结果是：排名前三的风险设备分别为农业线、大桥线和西奶甲线，风险评估值分别为0.7673、0.6100、0.5856。根据评分表可分析得出，农业线面临着严重的新增负荷和设备过载问题，而大桥线除了设备过载问题外，与其相连的负载重要程度也很高，说明皆亟需采取维修或换新升级等改造措施。根据评估结果的参考，在有限的时间和资源内，优先考虑升级改造风险评估中排名靠前的设备，也可以更有效率且更准确合理地提高电力系统的稳定性。

Claims (7)

1.一种基于MARCOS方法的配电网设备风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：选取参与配电网设备风险评估的各项评估指标；
S2：对步骤S1中选取的各项评估指标进行相对重要性评估；
S3：运用改进的AHP方法建立判断矩阵，计算各项评估指标的主观权重；
S4：根据各项评估指标的主观权重，对参与评估的配电设备进行风险程度打分；
S5：根据风险程度打分情况构造评价矩阵，运用CRITIC方法对评价矩阵进行处理，计算各项评估指标的客观权重；
S6：结合改进的AHP和CRITIC方法获得各项评估指标的综合主客观权重；
S7：利用评价矩阵运用MARCOS方法计算各配电设备的效用函数，根据效用函数的大小对各配电设备的综合风险程度进行排序。
2.根据权利要求1所述的一种基于MARCOS方法的配电网设备风险评估方法，其特征在于，所述步骤S3中判断矩阵的表达式为：
Figure FDA0003636622010000011
其中，ti为两指标之间的标度值，同时，矩阵中各元素应满足如下：rij＞0；rji＝1/rij；rii＝1；rij＝rikrkj,i,j,k＝1,2,…,n，其中rij表示第i个元素与第j个元素相比较的标度值。
3.根据权利要求2所述的一种基于MARCOS方法的配电网设备风险评估方法，其特征在于，所述步骤S3中各项评估指标的主观权重的计算公式为：
Figure FDA0003636622010000012
其中，αi为第i项指标的权重值；
Figure FDA0003636622010000013
表示矩阵R中第i行所有元素的乘积。
4.根据权利要求1所述的一种基于MARCOS方法的配电网设备风险评估方法，其特征在于，所述步骤S5中当选取的评估指标即有正向指标又有负向指标时需要进行指标的同向化，转换方法为：
Figure FDA0003636622010000021
其中，max|Xi|表示第i个指标的最大值；λ为协调系数，经过上述处理后，得到指标全部正向化后的评价矩阵X′。
5.根据权利要求4所述的一种基于MARCOS方法的配电网设备风险评估方法，其特征在于，所述步骤S5中各项评估指标的客观权重的计算方法为：
将评价矩阵X′中各指标值转换到同一标准下，转换方法为：
Figure FDA0003636622010000022
通过标准矩阵X″，得到每个指标的标准差σi和指标之间的相关系数ρij，转换方法为：
Figure FDA0003636622010000023
ρij＝cov(X″i,X″j)/(σiσj)i＝1,2,…,n
其中，
Figure FDA0003636622010000024
表示第i个指标的均值；cov(X″i,X″j)表示标准矩阵X″中第i个指标与第j个指标的协方差，再通过指标的标准差和指标之间的相关系数计算每个指标中包含的信息量Gi，转换方法为：
Figure FDA0003636622010000025
计算得到各项评估指标的客观权重，计算公式为：
Figure FDA0003636622010000026
其中，Gi为计算所得的评价指标i的信息量。
6.根据权利要求1所述的一种基于MARCOS方法的配电网设备风险评估方法，其特征在于，所述步骤S6中各项评估指标的综合主客观权重的计算方法为：
Figure FDA0003636622010000027
其中，αi为指标i的主观权重，βi为指标i的客观权重。
7.根据权利要求1所述的一种基于MARCOS方法的配电网设备风险评估方法，其特征在于，所述步骤S7中各配电设备的效用函数的计算方法为：
使用MARCOS方法时首先将评价矩阵根据不同指标的性质转化为扩展矩阵，其形式为：
Figure FDA0003636622010000031
其中，AI代表理想解，表示代表风险评估最靠前的方案；AAI代表负理想解，表示风险评估最靠后的方案；AAI和AI的定义方式为：
Figure FDA0003636622010000032
Figure FDA0003636622010000033
其中，B代表一组最大化标准，而C代表一组最小化标准；
对扩展后的矩阵进行标准化处理，处理方式为：
Figure FDA0003636622010000034
Figure FDA0003636622010000035
在矩阵标准化过后需要确定加权矩阵V＝[vij]m×n，加权矩阵中的各元素通过标准化矩阵各元素与各指标的权重系数wj相乘得到，其中权重系数即为所得到的主客观综合权重；
计算待评估设备相对于理想解和负理想解的效用度，计算方法为：
Figure FDA0003636622010000036
Figure FDA0003636622010000037
其中，Si表示加权矩阵V中第i行元素的和；
根据效用度确定待评估设备的效用函数，计算方法为：
Figure FDA0003636622010000038
其中，与理想解和负理想解有关的效用函数的计算方法为：
Figure FDA0003636622010000039
Figure FDA00036366220100000310
CN202210503988.8A 2022-05-10 2022-05-10 一种基于marcos方法的配电网设备风险评估方法 Pending CN114971227A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210503988.8A CN114971227A (zh) 2022-05-10 2022-05-10 一种基于marcos方法的配电网设备风险评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210503988.8A CN114971227A (zh) 2022-05-10 2022-05-10 一种基于marcos方法的配电网设备风险评估方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114971227A true CN114971227A (zh) 2022-08-30

Family

ID=82980476

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210503988.8A Pending CN114971227A (zh) 2022-05-10 2022-05-10 一种基于marcos方法的配电网设备风险评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114971227A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116341992A (zh) * 2023-05-29 2023-06-27 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种配电网综合评估方法、装置、电子设备及存储介质
CN116823576A (zh) * 2023-06-30 2023-09-29 北京极嗅科技有限公司 一种毒品原植物适生区的评估方法及系统
CN117151469A (zh) * 2023-09-05 2023-12-01 南方电网调峰调频(广东)储能科技有限公司 一种储能电站的安全风险评价方法和系统
WO2024108475A1 (zh) * 2022-11-21 2024-05-30 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 直流输电线路的风险评估方法、装置、设备和存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109858729A (zh) * 2018-12-05 2019-06-07 广东电网有限责任公司 一种配电网风险评估方法及装置
CN111563682A (zh) * 2020-05-07 2020-08-21 贵州电网有限责任公司 一种配电自动化设备测试评价方法
CN114399167A (zh) * 2021-12-20 2022-04-26 嘉兴恒创电力设计研究院有限公司 一种多站融合系统多指标综合效能评估方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109858729A (zh) * 2018-12-05 2019-06-07 广东电网有限责任公司 一种配电网风险评估方法及装置
CN111563682A (zh) * 2020-05-07 2020-08-21 贵州电网有限责任公司 一种配电自动化设备测试评价方法
CN114399167A (zh) * 2021-12-20 2022-04-26 嘉兴恒创电力设计研究院有限公司 一种多站融合系统多指标综合效能评估方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
万林;章国宝;陶杰;: "基于AHP-CRITIC的电梯安全性评估", 安全与环境学报, no. 05, 25 October 2017 (2017-10-25) *
王鑫;任丽佳;张菁;: "基于改进AHP和CRITIC法的配电网规划方案综合评估", 智能计算机与应用, no. 03, 1 March 2020 (2020-03-01) *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024108475A1 (zh) * 2022-11-21 2024-05-30 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 直流输电线路的风险评估方法、装置、设备和存储介质
CN116341992A (zh) * 2023-05-29 2023-06-27 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种配电网综合评估方法、装置、电子设备及存储介质
CN116823576A (zh) * 2023-06-30 2023-09-29 北京极嗅科技有限公司 一种毒品原植物适生区的评估方法及系统
CN116823576B (zh) * 2023-06-30 2023-12-26 北京极嗅科技有限公司 一种毒品原植物适生区的评估方法及系统
CN117151469A (zh) * 2023-09-05 2023-12-01 南方电网调峰调频(广东)储能科技有限公司 一种储能电站的安全风险评价方法和系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114971227A (zh) 一种基于marcos方法的配电网设备风险评估方法
CN105956779A (zh) 电力变压器运行状态评估方法和装置
CN107016500A (zh) 基于变权重的变压器模糊综合评价方法
CN110310031A (zh) 一种配电网多维风险评估方法
CN109214536A (zh) 一种设备健康状态评估方法
CN109165807A (zh) 一种基于概率神经网络的电能质量综合评估方法
CN105303331A (zh) 一种变压器维修风险决策方法
CN108763736A (zh) 一种基于灰色理论的航天产品性能与测试一体化设计参数选取方法
CN113592359A (zh) 电力变压器的健康度评价方法和装置
CN110472822A (zh) 一种智能配电网供电可靠性评估系统及方法
CN112818525A (zh) 一种水电机组状态评价方法及其系统
CN111932081A (zh) 一种电力信息系统运行状态评估方法及系统
CN113327047B (zh) 基于模糊综合模型的电力营销服务渠道决策方法及系统
CN113033886B (zh) 一种配电网规划建设评估方法
CN109345083A (zh) 一种基于区间二元语义和灰色关联分析的改进fmea的方法
CN107644285A (zh) 售电市场盈利能力评估指标的筛选与权重确定方法及系统
CN112486790A (zh) 一种基于多维分层准则的软件可靠性验收风险评估方法
CN108446563A (zh) 一种基于模糊层次分析法的ics信息安全评估方法
CN105931133A (zh) 配电变压器更换优先级评定方法和装置
CN109657967A (zh) 一种输电网规划方案评价指标权重的确认方法及系统
CN115689338A (zh) 一种基于多指标的配电网技术成熟度评价方法及系统
CN111737866A (zh) 基于最优组合权重的特高压主变分接头选择方法及装置
CN106294983A (zh) 一种面向舰船研制过程的质量量化评价方法
CN110766426A (zh) 一种电价制定方法及装置
CN111401764B (zh) 一种基于cpn网络模型的图书馆用户满意度综合评估方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination