CN115630270A - 一种变电站防鸟装置应用效果评估方法及系统 - Google Patents

一种变电站防鸟装置应用效果评估方法及系统 Download PDF

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CN115630270A CN202211629017.4A CN202211629017A CN115630270A CN 115630270 A CN115630270 A CN 115630270A CN 202211629017 A CN202211629017 A CN 202211629017A CN 115630270 A CN115630270 A CN 115630270A
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    • 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

Abstract

本发明涉及变电站运维技术领域，公开了一种变电站防鸟装置应用效果评估方法及系统，该方法选取能反映变电站防鸟装置应用效果的评估指标；通过球形模糊层次分析法获取各评估指标的权重；结合评估指标的权重使用模糊综合评价法得到变电站防鸟装置的综合评估结果。本发明将变电站防鸟装置分为全站型防鸟装置和设备型防鸟装置两类，采用改进SFAHP获取各评估指标权重，考虑了决策者的模糊性和不确定性，还对多个专家情况下如何处理进行说明，最后使用模糊综合评价法进行评估，为变电站各种不同类型的防鸟装置的应用效果评估提供了一种新的技术方案。

Description

一种变电站防鸟装置应用效果评估方法及系统
技术领域
本发明涉及变电站运维技术领域，具体为一种变电站防鸟装置应用效果评估方法及系统。
背景技术
随着生态环境改善，鸟类资源不断丰富，鸟类筑巢、飞行、泄粪等活动会引起变电设备绝缘放电、机械传动卡涩、设备锈蚀发热等问题，为停电的三大原因之一，严重威胁变电站安全稳定运行。
针对上述问题，变电站也采取了许多措施，通过恐吓和遮挡等方式不让鸟类在电力设备上停留或者筑巢，保障电力的安全。但由于变电站内各设备种类繁多，结构复杂，且不同变电站地理环境也存在差异，各类防鸟装置的效果也存在差异，为了选择适用于变电站的防鸟装置，需要对各防鸟装置的应用效果进行评价。但防鸟装置的形式多样，不同装置结构和功能差异明显，难以建立统一的评估体系，而且评估防鸟装置的评估指标中存在有一些难以量化的模糊评估指标，无法定量分析，但传统的层次分析法又过于主观且无法考虑多位专家的不同意见，因此目前没有一套有效方法来对变电站防鸟装置应用效果进行合理的评估。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的缺点和不足，提出一种变电站防鸟装置应用效果评估方法及系统，该方法能有效的对各类变电站防鸟装置的应用效果进行评估，为变电站防鸟装置的选择提供参考。
本发明的目的是这样实现的：一种变电站防鸟装置应用效果评估方法，过程如下：
选取能反映变电站防鸟装置应用效果的评估指标；
通过球形模糊层次分析法获取各评估指标的权重；
结合评估指标的权重使用模糊综合评价法得到变电站防鸟装置的综合评估结果。
进一步优选，所述通过球形模糊层次分析法获取各评估指标的权重的过程为：
组成专家团队，收集专家团队对各评估指标之间重要程度的意见，根据意见对应的球形模糊集构建球型模糊集成对比较矩阵和得分指数成对比较矩阵；
对所有得分指数成对比较矩阵进行一致性检验，一致性比率低于设定阈值的得分指数成对比较矩阵，认为检验通过，反之则不通过，需要重新调整得分指数成对比较矩阵；
汇总所有专家的评估意见，采用球形几何平均算子对所有专家的球型模糊集成对比较矩阵进行处理形成聚合模糊决策矩阵；
采用球型加权算数平均算子计算聚合模糊决策矩阵的各评估指标的球形模糊权重；
使用得分函数对球型模糊权重去模糊化；
归一化后得到各评估指标的权重。
进一步优选，结合评估指标的权重使用模糊综合评价法得到变电站防鸟装置的综合评估结果的过程如下：
设置用于评判的评语集；
确定隶属度函数，进行单个评估指标的模糊评判，得到隶属度矩阵；
根据各评估指标的权重得到权重向量；
将权重向量和所述隶属度矩阵进行模糊计算得到变电站防鸟装置的综合评估隶属向量；
将综合评估隶属向量中最大值对应评语集中的评语作为变电站防鸟装置的综合评估值。
进一步优选，将变电站防鸟装置分为两类：
一类是全站型防鸟装置，包括激光驱鸟器、声波驱鸟器、药剂驱鸟；采用的评估指标包括驱鸟范围、装置寿命/使用周期、装置造价、是否会对人或环境造成危害和驱鸟效果；
另一类是设备型防鸟装置，包括防鸟挡板、防鸟格栅、防鸟护套、绝缘涂料；采用的评估指标包括安装条件、装置寿命、装置造价、防鸟效果和是否会对设备造成隐患。
进一步优选，对于每个专家均构建球型模糊集成对比较矩阵和得分指数成对比较矩阵如下：
Figure 927769DEST_PATH_IMAGE001
其中
Figure 919996DEST_PATH_IMAGE002
为球型模糊集成对比较矩阵，P为得分指数成对比较矩阵，n 为评估指标的 数量，
Figure 691119DEST_PATH_IMAGE003
为球型模糊集成对比较矩阵第i行第j列的元素，P ij 为得分指数成对比较矩阵第i 行第j列的元素，i=1,2,…,n；j=1,2,…,n。
进一步优选，采用球形几何平均算子对所有专家的球型模糊集成对比较矩阵进行处理，公式如下：
Figure 870427DEST_PATH_IMAGE004
其中m为专家人数，
Figure 755338DEST_PATH_IMAGE005
为球形几何平均模糊集，
Figure 867650DEST_PATH_IMAGE006
为第k个球型模糊集，k=1, 2,…,m，
Figure 547024DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 747717DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 436319DEST_PATH_IMAGE009
分别是第k个球型模糊集的隶属度、非隶属度和犹豫度；对球型模 糊集成对比较矩阵
Figure 871979DEST_PATH_IMAGE010
中的所有元素开展球形平均几何运算，得到聚合模糊决策矩阵
Figure 846888DEST_PATH_IMAGE011
：
Figure 735210DEST_PATH_IMAGE012
式中，
Figure 227502DEST_PATH_IMAGE013
为聚合模糊决策矩阵第i行第j列的元素，i=1,2,…,n；j=1,2,…,n。
进一步优选，采用球型加权算数平均算子计算聚合模糊决策矩阵的各评估指标的球形模糊权重的过程为：使用式对聚合模糊决策矩阵的每行进行球型加权平均计算：
Figure 514740DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 660550DEST_PATH_IMAGE015
为球形加权算数平均模糊集，
Figure 708272DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 597730DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 148929DEST_PATH_IMAGE018
分别是第i个球型模糊 集的隶属度、非隶属度和犹豫度，w i 为一个与评估指标数量有关的值，
Figure 152393DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 280886DEST_PATH_IMAGE020
， 运算后即得到每一项评估指标的球形模糊权重。
进一步优选，使用得分函数对球型模糊权重去模糊化的方式如下：
Figure 646139DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 645319DEST_PATH_IMAGE022
为第i个评估指标的得分。
进一步优选，归一化后得到各评估指标的权重的方式如下：
Figure 273878DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure 420825DEST_PATH_IMAGE024
为第i个评估指标的权重。
本发明还公开了一种变电站防鸟装置应用效果评估系统，包括：
输入模块，用于输入评估指标以及专家意见；
计算模块，用于计算评估指标的权重以及变电站防鸟装置的综合评估隶属向量；
输出模块，输出隶属向量中最大值对应评语集中的评语。
本发明的有益效果：本发明选取多个防鸟装置评估指标并分为全站型和设备型两类分别评估；采用改进SFAHP（球形模糊层次分析法）获取各评估指标的权重，收集各专家对评估指标之间重要程度的意见，根据意见对应的球形模糊集构建成对比较矩阵，一致性检验通过后采用SGM算子汇总专家意见形成聚合模糊决策矩阵，进一步使用SWAM算子计算聚合模糊决策矩阵的球型模糊权重，再开展去模糊化和归一化处理得到各评估指标的权重；最后结合该权重使用模糊综合评价法得到防鸟装置的综合评估结果。本发明将防鸟装置分为全站型和设备型两类，采用改进SFAHP获取各评估指标权重，考虑了决策者（专家）的模糊性和不确定性，使用模糊综合评价法进行评估，降低决策者（专家）意见的个人主观偏差对评估结果的影响程度，增强了评估结果的客观性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统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为本发明实施例的变电站防鸟装置应用效果评估方法的流程图。
图2为球形模糊层次分析法获取各评估指标的权重的流程图。
图3为模糊综合评价流程图。
图4为本发明实施例的变电站防鸟装置应用效果评估系统示意图。
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。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
图1为本发明实施例的变电站防鸟装置应用效果评估方法的流程图，具体步骤如下：
步骤S1：选取能反映变电站防鸟装置应用效果的评估指标；
步骤S2：通过球形模糊层次分析法获取各评估指标的权重；
步骤S3：结合评估指标的权重使用模糊综合评价法得到变电站防鸟装置的综合评估结果。
本实施例选取能反映变电站防鸟装置应用效果的评估指标的过程中，将变电站防鸟装置分为两类：
一类是全站型防鸟装置，可以针对变电站进行防护的，包括激光驱鸟器、声波驱鸟器、药剂驱鸟等；对于全站型防鸟装置，采用的评估指标包括驱鸟范围、装置寿命或使用周期、装置造价、是否会对人或环境造成危害和驱鸟效果；
另一类是设备型防鸟装置，安装在变电设备上进行防护，包括防鸟挡板、防鸟格栅、防鸟护套、绝缘涂料等。对于设备型防鸟装置，采用的评估指标包括安装条件、装置寿命、装置造价、防鸟效果和是否会对设备造成隐患。
对于全站型防鸟装置，各评估指标对应的含义如下：
所述驱鸟范围：是指全站型防鸟装置的实际运行时的驱鸟范围与理论范围的比值；
装置寿命或使用周期：对于驱鸟器类全站型防鸟装置，采用剩余寿命；对于药剂驱鸟，采用使用周期，也就是驱鸟剂的使用期限；
装置造价：指全站型防鸟装置的生产成本；
是否会对人或环境造成危害：指全站型防鸟装置发出的激光、声波或者是药物的气味是否会对人或周围环境产生危害；
驱鸟效果：指安装全站型防鸟装置后减少鸟类进入防护区域次数的百分比，可以通过图像识别来获取鸟类进入防护区域的次数。
对于设备型防鸟装置，各评估指标对应的含义如下：
安装条件：安装设备型防鸟装置时是否需要停电，即安装难度；
装置寿命：指装设备型防鸟装置剩余寿命；
装置造价：指设备型防鸟装置的生产成本；
防鸟效果：对于遮挡类防鸟装置（挡板、格栅等），防鸟效果指实际防护范围与理论防护范围的比值；对于绝缘涂料等没有明确范围的防鸟装置，应该实现100%防鸟，因此可以统计该装置防护的设备在投入装置后的时间里共发生过多少涉鸟故障，将其与投入年限的比值作为评估指标。
是否会导致设备出现隐患：指设备型防鸟装置安装后是否会导致设备存在其他原来不存在的故障隐患或增加概率。
参照图2，本实施例通过球形模糊层次分析法获取各评估指标的权重的过程如下：
步骤S21：组成专家团队，收集专家团队对各评估指标之间重要程度的意见，根据意见对应的球形模糊集构建球型模糊集成对比较矩阵和得分指数成对比较矩阵。
因全站型防鸟装置和设备型防鸟装置的评估指标有所差异，评估指标数量由变电站防鸟装置的类型确定。
定义在一个有限非空论域U上的一个球型模糊集，则球型模糊集可以表示如下：
Figure 524523DEST_PATH_IMAGE025
（1）
其中，
Figure 378210DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 567882DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 405388DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 50128DEST_PATH_IMAGE029
分别是球型模糊集的隶属度、非隶属度和犹豫度，且满足以下式：
Figure 820637DEST_PATH_IMAGE030
（2）
对于两个不同的球型模糊集
Figure 793928DEST_PATH_IMAGE031
和
Figure 649889DEST_PATH_IMAGE032
和任意正实数
Figure 98319DEST_PATH_IMAGE033
，球形模糊集的运算规则如 下：
Figure 926598DEST_PATH_IMAGE034
（3）
Figure 192494DEST_PATH_IMAGE035
（4）
Figure 939345DEST_PATH_IMAGE036
（5）
Figure 457046DEST_PATH_IMAGE037
（6）
收集专家团队对各评估指标之间重要程度的意见，各意见对应的球型模糊集和得分指数如下表所示：
Figure 670989DEST_PATH_IMAGE038
收集完成后，对于每个专家均构建球型模糊集成对比较矩阵和得分指数成对比较矩阵：
Figure 514311DEST_PATH_IMAGE039
其中
Figure 220230DEST_PATH_IMAGE040
为球型模糊集成对比较矩阵，P为得分指数成对比较矩阵，n为评估指标的 数量，
Figure 126308DEST_PATH_IMAGE041
为球型模糊集成对比较矩阵第i行第j列的元素，P ij 为得分指数成对比较矩阵第i 行第j列的元素，i=1,2,…,n；j=1,2,…,n。
步骤S22：对所有得分指数成对比较矩阵进行一致性检验，一致性比率CR＜0.1的得分指数成对比较矩阵，认为检验通过，反之则不通过，需要重新调整得分指数成对比较矩阵，具体如下：
Figure 194758DEST_PATH_IMAGE042
（7）
其中，λmax表示得分指数成对比较矩阵的最大特征根，评估指标的数量n也是得分指数成对比较矩阵阶数，RI是随机一致性评估指标，CI是一致性评估指标，CR表示一致性比率。
RI的值由下表确定：
Figure 412244DEST_PATH_IMAGE043
步骤S23：汇总所有专家的评估意见，采用球形几何平均算子（SGM）对所有专家的球型模糊集成对比较矩阵进行处理形成聚合模糊决策矩阵。
采用球形几何平均算子（SGM）对所有专家的球型模糊集成对比较矩阵进行处理，公式如下：
Figure 730093DEST_PATH_IMAGE044
（8）
其中m为专家人数，
Figure 324016DEST_PATH_IMAGE005
为球形几何平均模糊集，
Figure 981394DEST_PATH_IMAGE006
为第k个球型模糊集，k=1, 2,…,m，
Figure 757064DEST_PATH_IMAGE045
、
Figure 437575DEST_PATH_IMAGE046
、
Figure 959823DEST_PATH_IMAGE047
分别是第k个球型模糊集的隶属度、非隶属度和犹豫度；使用式(8) 对球型模糊集成对比较矩阵
Figure 471707DEST_PATH_IMAGE048
中的所有元素开展球形平均几何运算，得到聚合模糊决策矩 阵
Figure 562154DEST_PATH_IMAGE011
：
Figure 323437DEST_PATH_IMAGE049
式中，
Figure 527672DEST_PATH_IMAGE050
为聚合模糊决策矩阵第i行第j列的元素，i=1,2,…,n；j=1,2,…,n。
步骤S24：采用球型加权算数平均算子（SWAM）计算聚合模糊决策矩阵的各评估指标的球形模糊权重。
使用式(9)对聚合模糊决策矩阵的每行进行球型加权平均计算：
Figure 690800DEST_PATH_IMAGE051
（9）
其中，
Figure 14465DEST_PATH_IMAGE052
为球形加权算数平均模糊集，
Figure 403989DEST_PATH_IMAGE053
、
Figure 533619DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 423690DEST_PATH_IMAGE054
分别是第i个球型模糊 集的隶属度、非隶属度和犹豫度，w i 为一个与评估指标数量有关的值，
Figure 980574DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 185290DEST_PATH_IMAGE055
， 运算后即得到每一项评估指标的球形模糊权重。
步骤S25：使用得分函数对球型模糊权重去模糊化。
Figure 197239DEST_PATH_IMAGE021
（10）
其中，
Figure 538222DEST_PATH_IMAGE056
为第i个评估指标的得分。
步骤S26：归一化后得到各评估指标的权重：
Figure 156021DEST_PATH_IMAGE057
（11）
其中，
Figure 113613DEST_PATH_IMAGE058
为第i个评估指标的权重。
参照图3，本实施例结合评估指标的权重使用模糊综合评价法得到变电站防鸟装置的综合评估结果的过程如下：
步骤S31：设置用于评判的评语集。
其中评语集为V={v 1，v 2，…，v h }，其中v h 代表第h种评估的结果。
优选的，对于变电站防鸟装置应用效果评估的评语集设为V={非常差，较差，一般，良好，优秀}，由于该划分以及各评估指标具有一定程度上的模糊性，因此将各评估指标的取值进行模糊化，得到与评语集V相对应的取值论域Ω={0~2，2~4，4~6，6~8，8~10}。
步骤S32：确定隶属度函数，进行单个评估指标的模糊评判，得到隶属度矩阵；
优选的，在本实施例中选用梯度与三角结合的隶属度函数，包括：
Figure 788308DEST_PATH_IMAGE059
Figure 655901DEST_PATH_IMAGE060
Figure 757849DEST_PATH_IMAGE061
Figure 733895DEST_PATH_IMAGE062
Figure 946702DEST_PATH_IMAGE063
其中μ 1(x)~μ 5(x)分别表示隶属于非常差、较差、一般、良好和优秀的隶属度函数,x为评估指标的值。
所述单个评估指标的模糊评判前，需要对评估指标的数据进行预处理，包括：
对于数值越高越好的正向评估指标，通过
Figure 197030DEST_PATH_IMAGE064
将数据转换 到0~10的范围内，其中z ei 为转换后第e个样本的第i个评估指标的值，x ei 为转换前的第e个 样本的第i个评估指标的值，x i 为第i个评估指标的所有样本取值；
对于数值越低越好的负向评估指标，通过
Figure 141984DEST_PATH_IMAGE065
将数据转换 到0~10的范围内，式中min和max是对应的驱鸟装置类型中评估指标的最小值和最大值，例 如统计到的数据中激光驱鸟器的驱鸟范围最大为max1，最小为min1，药剂驱鸟的驱鸟范围最 大为max2，最小为min2，若对激光驱鸟器进行评估，那么数据处理选用max1和min1，若对药剂 驱鸟进行评估，那么数据处理选用max2和min2；
对于模糊评估指标，例如安装条件、是否会对人或环境造成危害和是否会导致设备出现隐患，通过专家打分的方式获取评估指标的值；
将数据预处理后代入隶属度函数中即可得到各评估指标的隶属度向量。
步骤S33：根据各评估指标的权重得到权重向量。
所述权重向量为
Figure 74168DEST_PATH_IMAGE066
，其中n为评估指标的数量。
步骤S34：将权重向量和所述隶属度矩阵进行模糊计算得到变电站防鸟装置的综合评估隶属向量。
所述隶属度矩阵为：
Figure 762769DEST_PATH_IMAGE067
其中f nh 代表第n个评估指标关于第h种评语的隶属度，由所述隶属度函数求得，n为评估指标的数量，h为评语集中评语的数量。
通过
Figure 404622DEST_PATH_IMAGE068
计算得到综合评估隶属向量，
Figure 379531DEST_PATH_IMAGE069
为第h种评 语的隶属向量。
步骤S35：将综合评估隶属向量中最大值对应评语集中的评语作为变电站防鸟装置的综合评估值。
上述步骤通过选取多个变电站防鸟装置评估指标并分为全站型和设备型两类分别评估；采用改进SFAHP获取各评估指标的权重，收集各专家对评估指标之间重要程度的意见，根据意见对应的球形模糊集构建成对比较矩阵，一致性检验通过后采用SGM算子汇总专家意见形成聚合模糊决策矩阵，进一步使用SWAM算子计算聚合模糊决策矩阵的球型模糊权重，再开展去模糊化和归一化处理得到各评估指标的权重；最后结合该权重使用模糊综合评价法得到防鸟装置的综合评估结果。
本发明将变电站防鸟装置分为全站型防鸟装置和设备型防鸟装置两类，采用改进SFAHP获取各评估指标权重，考虑了决策者的模糊性和不确定性，还对多个专家情况下如何处理进行说明，最后使用模糊综合评价法进行评估，为变电站各种不同类型的防鸟装置的应用效果评估提供了一种新的技术方案。
图4为本发明实施例的一种变电站防鸟装置应用效果评估系统示意图，包括：
输入模块100，用于输入评估指标以及专家意见。
所述输入模块可以输入的信息分为评估指标和专家意见，评估指标又分为全站型和设备型两类，对于全站型防鸟装置包括：
（1）驱鸟范围：输入装置的实际运行时的驱鸟范围与理论范围的比值；
（2）装置寿命/使用周期：对于驱鸟器输入装置剩余寿命；对于药剂驱鸟输入使用周期，也就是驱鸟剂的使用期限；
（3）装置造价：输入装置的生产成本；
（4）是否会对人或环境造成危害：输入专家的打分值；
（5）驱鸟效果：输入安装装置后减少鸟类进入防护区域次数的百分比。
对于设备型防鸟装置包括：
（1）安装条件：输入专家的打分值；
（2）装置寿命：输入装置剩余寿命；
（3）装置造价：输入装置的生产成本；
（4）防鸟效果：对于遮挡类防鸟装置（挡板、格栅等有防护范围的装置），输入实际防护范围与理论防护范围的比值；对于绝缘涂料等没有明确范围的防鸟装置，该装置防护的设备在投入装置后的时间里共发生过多少涉鸟故障，将其与投入年限的比值作为输入。
（5）是否会导致设备出现隐患：输入专家的打分值。
专家意见是指专家对于各评估指标之间重要程度的意见。
计算模块200，用于计算评估指标的权重以及变电站防鸟装置的综合评估隶属向量。
输出模块300，输出隶属向量中最大值对应所述评语集中的评语。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种变电站防鸟装置应用效果评估方法，其特征是：
选取能反映变电站防鸟装置应用效果的评估指标；
通过球形模糊层次分析法获取各评估指标的权重；
结合评估指标的权重使用模糊综合评价法得到变电站防鸟装置的综合评估结果。
2.根据权利要求1所述的变电站防鸟装置应用效果评估方法，其特征是，通过球形模糊层次分析法获取各评估指标的权重的过程为：
组成专家团队，收集专家团队对各评估指标之间重要程度的意见，根据意见对应的球形模糊集构建球型模糊集成对比较矩阵和得分指数成对比较矩阵；
对所有得分指数成对比较矩阵进行一致性检验，一致性比率低于设定阈值的得分指数成对比较矩阵，认为检验通过，反之则不通过，需要重新调整得分指数成对比较矩阵；
汇总所有专家的评估意见，采用球形几何平均算子对所有专家的球型模糊集成对比较矩阵进行处理形成聚合模糊决策矩阵；
采用球型加权算数平均算子计算聚合模糊决策矩阵的各评估指标的球形模糊权重；
使用得分函数对球型模糊权重去模糊化；
归一化后得到各评估指标的权重。
3.根据权利要求1所述的变电站防鸟装置应用效果评估方法，其特征是，结合评估指标的权重使用模糊综合评价法得到变电站防鸟装置的综合评估结果的过程如下：
设置用于评判的评语集；
确定隶属度函数，进行单个评估指标的模糊评判，得到隶属度矩阵；
根据各评估指标的权重得到权重向量；
将权重向量和所述隶属度矩阵进行模糊计算得到变电站防鸟装置的综合评估隶属向量；
将综合评估隶属向量中最大值对应评语集中的评语作为变电站防鸟装置的综合评估值。
4.根据权利要求1所述的变电站防鸟装置应用效果评估方法，其特征是，将变电站防鸟装置分为两类：
一类是全站型防鸟装置，包括激光驱鸟器、声波驱鸟器、药剂驱鸟；采用的评估指标包括驱鸟范围、装置寿命/使用周期、装置造价、是否会对人或环境造成危害和驱鸟效果；
另一类是设备型防鸟装置，包括防鸟挡板、防鸟格栅、防鸟护套、绝缘涂料；采用的评估指标包括安装条件、装置寿命、装置造价、防鸟效果和是否会对设备造成隐患。
5.根据权利要求2所述的变电站防鸟装置应用效果评估方法，其特征是，对于每个专家均构建球型模糊集成对比较矩阵和得分指数成对比较矩阵如下：
Figure 626770DEST_PATH_IMAGE001
其中
Figure 641431DEST_PATH_IMAGE002
为球型模糊集成对比较矩阵，P为得分指数成对比较矩阵，n为评估指标的数量，
Figure 869281DEST_PATH_IMAGE003
为球型模糊集成对比较矩阵第i行第j列的元素，P ij 为得分指数成对比较矩阵第i行第j 列的元素，i=1,2,…,n；j=1,2,…,n。
6.根据权利要求5所述的变电站防鸟装置应用效果评估方法，其特征是，采用球形几何平均算子对所有专家的球型模糊集成对比较矩阵进行处理，公式如下：
Figure 421617DEST_PATH_IMAGE004
其中m为专家人数，
Figure 62814DEST_PATH_IMAGE005
为球形几何平均模糊集，
Figure 355867DEST_PATH_IMAGE006
为第k个球型模糊集，k=1,2,…, m，
Figure 766120DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 223777DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 617849DEST_PATH_IMAGE009
分别是第k个球型模糊集的隶属度、非隶属度和犹豫度；对球型模糊集成 对比较矩阵
Figure 451944DEST_PATH_IMAGE010
中的所有元素开展球形平均几何运算，得到聚合模糊决策矩阵
Figure 451124DEST_PATH_IMAGE011
：
Figure 472826DEST_PATH_IMAGE012
式中，
Figure 698402DEST_PATH_IMAGE013
为聚合模糊决策矩阵第i行第j列的元素，i=1,2,…,n；j=1,2,…,n。
7.根据权利要求6所述的变电站防鸟装置应用效果评估方法，其特征是，采用球型加权算数平均算子计算聚合模糊决策矩阵的各评估指标的球形模糊权重的过程为：
对聚合模糊决策矩阵的每行进行球型加权平均计算：
Figure 195242DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 314508DEST_PATH_IMAGE015
为球形加权算数平均模糊集，
Figure 910705DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 151806DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 186759DEST_PATH_IMAGE018
分别是第i个球型模糊集的 隶属度、非隶属度和犹豫度，w i 为一个与评估指标数量有关的值，
Figure 567055DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 662050DEST_PATH_IMAGE020
，运算 后即得到每一项评估指标的球形模糊权重。
8.根据权利要求7所述的变电站防鸟装置应用效果评估方法，其特征是，使用得分函数对球型模糊权重去模糊化的方式如下：
Figure 658956DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 200114DEST_PATH_IMAGE022
为第i个评估指标的得分。
9.根据权利要求8所述的变电站防鸟装置应用效果评估方法，其特征是，归一化后得到 各评估指标的权重的方式如下：
Figure 28393DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
为第i个评估指标的权重。
10.一种变电站防鸟装置应用效果评估系统，其特征是，包括：
输入模块，用于输入评估指标以及专家意见；
计算模块，用于计算评估指标的权重以及变电站防鸟装置的综合评估隶属向量；
输出模块，输出隶属向量中最大值对应评语集中的评语。
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