基于模糊集对分析法的电能质量综合评估

在进行电能质量综合评估时,选用电压偏差等7个指标作为其评估指标体系,然后,通过多位专家应用层次分析法确定其指标权重,但是层次分析法确定权重时人为主观因素的影响较大,文中,运用灰色关联分析法避免多位专家意见不统一造成的权重分配错误,使评估过程更加科学合理;针对电能质量综合评估指标的不确定性,引入集对分析法,将各评估指标与评估标准组成一集对,建立了电能质量综合评估的模糊集对分析模型,实例结果验证了模糊集对分析进行电能质量评估的有效性     

基于概率分布的风电场电能质量综合评估

随着风电接入电网的容量增大,对电网电能质量的影响会愈发严重,因此风电场接入电网的电能质量评估和治理越来越重要。本文提出了一种考虑概率分布的组合赋权理想解法的风电场电能质量综合评估方法。依据概率分布的定义对风电场电能质量指标监测值进行处理,然后运用层次分析法(AHP)和熵值法结合的组合赋权法确定各指标的综合权重,最后利用理想解法对单个风电场PCC点和风电场群进行电能质量评估,得到电能质量等级,并与AHP、熵值法及突变决策方法对比分析验证本文方法的优越性。     

基于综合权重的电能质量模糊评估

随着国内产业的升级,用户和电力部门对电能质量的关注度日益提升。分析了电能质量的主要指标,在层次分析法的基础上,将主观权重和客观权重相结合,提出了综合权重的结合方法,使评估结果更合理,并通过算例证明了该方法的可行性。     

基于理想解法的电能质量综合评估

为避免主观性和评估结果相同的情况,采用基于熵权的理想解法对分布式发电系统进行电能质量综合评估。理想解法通过对象贴近理想解的程度对评估对象进行排序,贴近理想解的程度通过计算对象与正理想解和负理想解之间的欧氏距离得到。该方法赋予权重时具有客观性,可按综合评估指数从大到小排列评估点优劣次序。对某大型风电场数据的分析结果表明,与突变决策方法相比,基于理想解法的电能质量综合评估结果更加合理、精确。     

基于随机森林的电能质量综合评估

电能质量的准确合理评估对建立公平的电力市场有着重要意义。针对目前电能质量评估中受人为因素影响较大的问题,借助随机森林处理分类问题的高度准确性,建立了基于随机森林的电能质量综合评估模型。以电能质量的6项评估指标为特征值将电能质量划分为5个等级,并以此生成随机森林的样本集,利用样本集生成多个电能质量综合评估树形分类器,通过投票的方式对电能质量所属等级进行划分。通过两例电网电能质量数据的分析计算,验证了评估模型的有效性。该模型避免了评估过程中的人为干扰,具有很强的泛化和抗噪能力,在电网电能质量综合评估中具有很好的应用前景。     

模糊层次分析法在电能质量综合评估中的应用研究

为保证电能质量综合评估方法在实际应用方面的准确效果,在现有层次分析法的基础上引入了三角模糊数概念,用以设定与电能质量相关的指标权重。基于各项指标非线性特点,有必要对各项电能质量指标量化处理以明确指标间的差异。同时,构建指标与目标类型的决策、无量纲的相对优属度以及进行离差最大化权重值。利用加权的原始监测数据,以得到多个观测点电能质量等级评分值和对总体电能质量的评估。进一步,通过一个实例分析,证明了该方法的准确有效性。     

基于支持概率距离的电能质量综合评估方法

针对传统证据理论在电能质量综合评估中存在的"全冲突悖论"、"1悖论"等固有弊端,提出一种基于支持概率距离的电能质量综合评估方法。首先将各项电能指标进行等级划分并对数据进行归一化处理;然后运用模糊数学的方法生成关于电能质量等级的基本概率分配矩阵,求取基本概率分配矩阵中的每项电能质量指标的支持概率距离,确定电能质量指标之间的相互支持程度,并以此作为权重将初始电能质量指标生成的基本概率分配矩阵进行二次修正;最后将重新修正后的基本概率分配矩阵采用经典证据理论合成规则进行融合得到电能质量的综合评估结果。实际算例表明,此方法能够有效克服传统证据理论运用在电能质量评估上当权重差别过大时导致评价结果违背实际的局限,同时能够得到更为准确、客观的综合评估结果。     

基于熵Shapely赋权的电能质量综合评估

基于熵权赋值方法及Shapely权重调整策略,提出了一种公平、公正,可操作性强的电能质量综合评估模型和体系.该方法以熵权计算为基础,利用Shapely理论对权重进行调整,保证了每个评估样本都可以区别对待,以确保每个样本权重的合理性,避免对样本优势指标的淹没,从而有效保证了综合评估结果的有效性和公正性.同时利用某配电网测试数据,验证了所提模型和方法的有效性和可行性.     

基于时变权重的电能质量综合评估研究

在分析现有的电能质量综合评估方法的基础上,提出了一种基于时变权重的电能质量综合评估新方法.该方法以各项电能质量指标限值归一化为依据赋予各项指标客观权重,通过层次分析法赋予各项指标主观权重,利用离差最大化模型求取各指标的组合权重,根据组合权重构建电能质量综合指标,在考核周期内对综合指标进行考察,确定电能质量的综合属性.计算结果表明:由于该方法充分利用周期内电能质量的详细实时信息和严格的权重优化分配模型,对电能质量的综合评估结果更加科学和准确.     

基于聚类思想的电能质量综合评估

针对目前电能质量综合评估方法中人为因素影响较大和评估模型较为复杂的问题,提出了基于聚类思想的电能质量综合评估方法。采用模糊聚类分析法进行电能质量的综合评估,以电能质量的各项评估指标作为特征值,将具有已知电能质量等级的数据源加入样本数据集进行动态聚类,根据“物以类聚”的原则,通过选取最佳阈值,得到包含各个电能质量等级的聚类结果,实现对样本数据的综合评估。通过对两组实例数据的计算,验证了方法的有效性。该评估过程无人为因素干扰,且模型简单、扩展性好,适应区域电网电能质量的统一评估,具有很好的应用前景。     

基于雷达图法的电能质量综合评估模型

在国家标准规定的相关电能质量指标限值基础上,建立了同一尺度下的统一型电能质量指标体系,提出了一种基于雷达图法的电能质量综合评估方法.该方法先引入统一型电能质量指标,再通过多层次交互式算法确定各指标权重;然后改进传统雷达图法的特征量计算方法,将其应用于电能质量综合评估中.评估过程避免了数据归一化过程中的信息丢失,而且评估结果简明、清晰、直观.算例结果表明,所提出的电能质量评估方法直观可信,具有实际意义.     

基于大数据分析的暂态电能质量综合评估方法

运用基于大数据处理架构的Naive Bayes分类方法提出了暂态电能质量评估方法,将数据来源扩展至电网运行监测数据、电力用户数据和公共信息数据等方面,并将评估结果按严重程度分为暂态正常状态、短时电压暂降状态、短时深度电压暂降状态、短时电压失压状态。基于MapReduce架构,设计分布式Naive Bayes算法实现状态分类。在分类器训练阶段,对海量历史数据进行分布式学习,周期性地生成评估规则库并部署到所有评估节点。在状态评估阶段,各评估节点基于流处理框架快速生成实时评估样本,并根据当前规则库实时地得出评估结果。试验结果表明,所提出的基于大数据分析的暂态电能质量评估方法是可行,在准确率和处理速度上都取得了较好的效果。     

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.     

一种基于加权垂面距离的电能质量综合评估方法

为了实现在工程应用中电能质量综合评估的直观性和实用性,提出了一种基于正交投影法的电能质量综合评估方法。正交投影法用垂面距离代替欧氏距离,并对垂面距离值加权;运用信息熵值法客观地确定了各个指标的权重,并给出了具体的测算公式;以正交投影法和熵值赋权法为基础进行组合,得到的组合评价方法能够提高评价结果的有效性。另外,通过与理想解法和突变决策法比较,验证了基于正交投影法的电能质量综合评估结果的有效性。     

基于改进TOPSIS-RSR法的电能质量综合评价

为解决现有电能质量评价模型的复杂性以及分级评价时的随机性和模糊性,提出了基于改进TOPSIS-RSR法的电能质量综合评价方法。采用熵权法客观计算电能质量指标的权重,运用理想解法(technique fororder preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)对电能质量进行综合评价;提出相对贴近距离的概念,对传统理想解法中存在的某些情况不能比较评价目标优劣性的问题进行改进;用相对贴近距离结合秩和比(rank sum ratio,RSR)法,对评价结果进一步扩展分析,根据标准正态离差分档,客观科学地对评价目标进行分级评价。通过对某380 V观测站5个观测点的电能质量数据进行实例验证以及与其他评价方法进行对比分析,分析结果表明,改进TOPSIS法结合RSR法可以对评价点的电能质量优劣情况进行合理的评价及分级排序,准确性高、可拓展性强。     

连续型电能质量综合评估方法的分析

本文强调了将电能质量分为连续型电能质量与事件型电能质量两类,并对其分别进行评估的重要意义。针对连续型电能质量的综合评估,总结了几种较为成熟的的评估算法。文中分析了概率统计法与模糊数学法用于处理连续型电能指标的可操作性与适用性,并结合组合赋权法,形成了两种较成熟的连续型电能质量综合评估算法。     

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。     

用物元-可拓分析实现电能质量综合评价

采用物元-可拓学基元分析及关联函数,结合熵权法,建立了电能质量的客观评价模型。采用关联函数对单项指标进行度量,克服了集合方法不能准确度量指标,以及模糊隶属函数无法度量超出单项指标范围的缺陷;采用熵权法计算指标权重,克服了主观确定权重评价方法缺陷。最后通过实际算例验证了该方法的可行性。     

基于综合评价指标的电力变压器选型方法研究

以往的电力变压器选型往往只关注其经济性,而忽视了技术、环境、社会等因素对选型决策的影响,为此建立了一个涵盖经济、技术、环保和社会性的变压器选型新模型,提出综合评价指标的概念,通过各类型变压器综合评价指标的比较来选择变压器。考虑到各参数具有模糊性、随机性、灰性等不确定性,引入能同时处理多种不确定性的区间联系数理论对模型进行处理。最后结合某变压器选型实例,得到了综合权衡后的最优结果。