基于合作博弈和区间划分的风电机组状态评价

风电机组状态评估需要考虑模糊性和随机性的均衡,且不同方法确定的指标权重差异较大。因此,提出了一种基于区间划分的风电机组状态评估合作博弈云模型。首先,针对固定阈值受风速和环境温度的影响较大,采用Bin方法进行区间划分。其次,对于不同方法确定的指标权重,运用合作博弈法进行融合,并采用变权公式进行修正;然后,运用黄金分割法确定评判指标与状态等级间的云映射关系。最后,采用模糊综合评判获得评估结果。通过采集河北某风电场1.5 MW风电机组的监测数据和故障记录,对该方法的有效性进行了验证。结果表明该方法更能反映出风电机组的真实运行状态。     

基于证据合成和云模型的变压器状态评估

为提高电力变压器状态评估的准确性,建立了一种基于证据合成和云模型的变压器状态评估模型。建立变压器状态评估体系及等级划分标准,运用改进层次分析法和熵权法获取指标权重;运用云模型获得状态量对各状态等级隶属度,结合两种权重分别获得各子系统状态等级隶属度;运用改进的D-S证据理论对各子系统两种状态等级隶属度进行融合,再对各子系统进行整体融合,得到最终状态评估结果。应用实例验证了该方法的可行性和正确性。     

基于关联规则挖掘与组合赋权-云模型的电网二次设备 运行状态风险评估

针对当前电网二次设备周期性检修效率低、评估结果过于依赖专家主观经验的问题,提出一种基于关联规则挖掘与组合赋权-云模型的二次设备运行状态风险评估方法。首先,基于Apriori关联规则挖掘算法筛选评估指标,构建二次设备运行状态风险评估指标体系。其次,采用属性层次分析法和反熵权法分别计算评估指标的主、客观权重,并基于合作博弈模型得到组合权重。最后,以云理论为基础构建基于云模型的二次设备风险评估模型。实例分析表明该方法简单易行,提高了评估结果的科学性与准确性,辅助电网二次设备运维人员制定科学合理的检修决策。     

基于改进熵权层次分析法的变压器状态评估

针对传统电力变压器状态评估中的权重问题,提出了一种基于改进熵权层次分析法的变压器状态评估方法。利用层次分析法得到其主观权重,并建立了变压器分层评估模型。运用熵权法对样本数据进行分析,得到其客观权重,将层次分析法和熵权法的底层指标权重相结合后,再与层次分析法的中间层指标权重进行综合。通过对实际变压器的状态评估,验证了该方法的有效性。     

基于合作博弈法和梯形云模型的配电网模糊综合评价

针对目前配电网中模糊综合评价法存在评价结果单一、忽略配电网指标数据的随机性和模糊性,提出了一种基于合作博弈法和梯形云模型的配电网模糊综合评价方法。该方法首先建立配电网综合评价指标体系,然后采用合作博弈法得到各指标的常权重。再利用变权公式进行常权重的修正,在模糊综合评价的基础上,利用梯形云模型代替隶属度函数,实现对配电网的综合评价。最后以某城市配电网为算例,分析评价结果,该算例表明此方法对配电网进行综合评价是可行的。     

基于区间权重和改进云模型的变压器状态评估

针对变压器状态等级边界信息随机性和模糊性的问题,提出建立基于正态云理论的变压器状态评估模型。考虑变压器状态评估数据的有限性,提出对变压器少数运行数据进行正态云处理。对于变压器等级边界模糊性问题,提出对变压器各等级进行适度扩展,建立变压器指标等级正态云。根据不同云滴在数据正态云出现的不同概率,计算变压器数据正态云云滴与各评估指标等级正态云之间的关联度,得到评判矩阵。其次,对变压器运行数据进行区间表示。针对各指标区间数据的波动性,计算区间数据的方差和平均差,进而赋予指标不同的权重,在此基础上进行变压器状态评估。通过分析某台变压器运行数据,验证了该方法应用于变压器状态评估中的有效性。     

基于可拓理论的变压器在线监测状态综合评估

变压器运行状态的有效评估是指导电力变压器状态检修以及保证电力系统安全可靠运行的重要手段。在变压器智能组件得到的各类在线监测状态信息量的基础上,引入可拓理论,建立了基于在线监测的变压器状态综合评估模型。采用改进层次分析法与灰色关联分析相结合计算得到综合权重,指出该方法克服了单一方法确定指标权重的局限性;基于物元理论和关联函数理论构建变压器状态综合评估模型,实现对变压器状态定性和定量相结合的状态评估,为变压器的状态检修提供了决策依据。实例分析证明了该评估模型的准确性和有效性。     

基于多维正态云模型的电力变压器状态评估

针对变压器状态评估中对于定量信息评定的模糊性和随机性问题,采用多维正态云模型进行变压器状态评估,其中采用的核空间多维云算法可以有效避免各个指标之间的权重难以权衡的问题。通过对变压器运行数据进行正态云拓展;利用正态云发生器不断产生云滴;根据各个指标给定的区间范围拓展为评级标尺云,以数据云所产生的云滴作为输入,采用多维云算法计算出该变压器的运行状态。以某台变压器运行信息作为分析对象,通过算例分析验证了该方法的有效性,且证明了方法具有简洁、高效和可靠等特点。     

变压器状态评估多层次不确定模型

综合考虑变压器状态评估中存在的模糊性和随机性等不确定性问题,建立了变压器多层次状态评估模型。首先构建了变压器状态评估的指标体系以及等级划分标准,并将状态评估分为整体、系统和子系统3个阶段;其次根据物元云模型得到定量评价指标的等级关联度,结合最优权重获得定量评价系统中各子系统的状态评价结果;最后对原始证据进行随机处理和贝叶斯近似,基于D-S证据理论对各子系统与各系统的评价结果进行融合,得到整体的状态评价结果。实例证明该方法行之有效,为电力变压器的状态评估提供了一种新的思路。     

基于综合权重的变压器状态评估

针对目前变压器状态评估中指标权重确定方法陂及综合评估模型的不足,提出一种基于主、客观综合求权的变压器状态多级可拓评价模型。采用多级可拓评价法建立变压器状态评估模型,可实现变压器状态的分层多级、定性定量的综合评估,评估结果能同时反映各层级指标的自身状态以及变压器整体的综合状态。最后通过实例分析验证了该模型的有效性。     

灰色定权聚类和变权模式在变压器状态评估中的应用研究

针对变压器状态评估因素具有模糊性与灰色性的特点,定权重不能准确评估变压器状态等问题,提出一种基于灰色定权聚类和变权模式的状态评估方法。应用该方法逐层评估变压器状态。首先,引入关联规则中的置信度确定指标定权重矩阵,并对指标进行统一化处理;根据变压器状态等级划分,建立三角白化权函数,利用灰色聚类得到聚类系数矩阵和故障层的状态评估结果;然后,利用变权综合模式获得变权重系数,进而采用模糊评判法评估变压器综合状态。以变压器试验报告数据为依据进行实例分析,结果表明,所提出的变压器状态综合评估方法能够客观、准确地评估变压器状态。     

开关电器的神经网络设计与算法

根据神经网络的基本理论 ,研究了神经网络在电器设备中的应用 ,提出了神经网络的分块构造方法和神经网络分块学习算法 ,并通过实验模拟达到实际要求。     

基于组合权重的火—风—水电联合运营综合效益评价

从安全性、经济效益、社会效益、环境效益等4个方面建立了火—风—水电联合运营综合评价指标体系。分别用Delphi法和AHP法确定集成主观权重,用熵权法和TOPSIS法确定集成客观权重,利用粗糙集和信息熵确定主客观相结合的组合权重。利用建立的指标体系和组合权重,选用模糊粗糙集法建立综合效益模型,进行火—风—水电联合运营的综合效益评价。以案例分析验证了评价指标和模型的科学性和实用性。     

阀控式铅酸蓄电池初充电期间失重的研究与启示

通过阀控式铅酸蓄电池的生产实践,发现阀控式电池补充电或循环充电期间,电池电压升至2．35V时电池失重为零,而初充电期间电池电压升至2．35V之前的失重量占整个初充电期间电池失重量的60％,并由此得到启示,及时调整生产工艺,使电池质量得到提高。     

基于信息熵和层次分析法的电网节点脆弱度评估

针对采用复杂网络理论指标评估电网节点脆弱性时存在的不足,提出基于熵权模糊综合评价的节点脆弱度评估模型。模型建立在信息熵和层次分析法理论基础上,综合节点的客观数据信息和主观专家意见,实现对电网节点脆弱度的全面评价。本文方法既可以根据熵权或专家权重进行优选,还可采用两者相结合的综合权重进行决策,而且便于扩展。以IEEE39节点系统验证了本文方法的有效性。     

改进密切值法在客户侧供电质量评价中的应用

客户侧供电质量评价涉及多项指标,指标权重的差异使得评价结果具有不确定性。密切值法因其原理简单、易于实现而被广泛应用于多指标类型评价问题,但在应用于客户侧供电质量评价时,未考虑评价指标权重对密切值的影响,导致评价结果不准确。鉴于指标权重在客户侧供电质量评价中的重要作用,提出改进的密切值法,引入熵权法确定指标权重并用于密切值的计算。将改进的密切值法应用于山东省客户侧供电质量监控系统,评价结果客观,实际应用表明,该方法简单、快捷,且能得到直观的评价效果。     

基于最优组合权重的电能质量灰色综合评价方法

依据主观或客观以及主客观组合原则确定权重存在局限性,为提高综合评价的科学性,研究并提出了一种兼顾主客观因素的集成赋权方法。该方法以决策者提出的主观权重和客观权重作为标准,以集成权重与主客观权重偏差最小为目标,基于矩估计理论建立赋权的最优组合模型,通过求解模型的最优解以确定指标的最优组合权重。在此基础上,结合灰色关联度,提出了基于最优组合权重的电能质量灰色综合评价方法。利用该评价方法对某地区电网10kV母线电能质量进行评价,结果不仅验证了所提出的权重集成赋值方法的合理性,也验证了所研究电能质量灰色综合评估方法的有效性。     

组合赋权法在电能质量综合评估中的应用

为了提高电能质量综合评估的客观性、科学性,该文将几种典型的主观赋权法和客观赋权法相组合建立优化模型,通过求解优化模型来确定电能质量综合评估各指标最终的权重值。该方法克服了单一赋权法的缺点,使得权重的确定更为合理。分析计算表明,利用组合赋权法确定权重值后再对电能质量进行综合评估,比利用任何一种单一赋权法确定权重后再进行综合评估,评估的结果更加客观、完善,更符合实际。     

基于最大熵原理的电能质量综合评估模型

针对电能质量综合评估的特点,基于信息论中的最大熵原理,提出了一种新的电能质量综合评价模型.利用层次分析法获得各指标的主观权重,利用熵权法确定各指标的客观权重,通过乘法组合赋权原理得到综合权重.巧妙地将熵理论融合到目标函数中,既消除了随机性的影响又提高了结果的分辨率.实际算例分析,验证了本模型的有效性和可行性.     

基于状态熵权和双轨制TOPSIS的电能质量实时综合评估方法

为实现电能质量连续、实时综合评估,提出了一种全域电能质量评估体系,设计了综合评估方法。首先,使用熵权法构造各指标间数据信息量的对比通道,实现对电能质量指标影响权重的常权赋予,保证赋权的客观性。通过构造状态变元,对计算单元内各点权重进行动态调整,保证指标时序赋权的动态特性,增强时域下的权重分辨率。然后,提出了双轨制TOPSIS评估方法,分别开辟数据与等级的TOPSIS计算路径,避免数据与等级杂糅对两者内部相对关系的破坏,减小评估标准对于数据的依赖,保证各时段评估标准的一致性。最后,实时判断两者贴合度,完成数据向等级的并轨,得到以综合评估等级为判据的电能质量整体状态评价和以状态权重为参考的等级变化成因分析。通过算例分析验证了该评估方法能够实现实时评估,具备准确快速地反映电能质量随时间变化的能力,且评估流程具有普适性。