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。     

基于AHP灰色定权聚类的电力变压器状态评估

根据电力变压器运行状态信息的不完全性,采用层次分析法(AHP)建立和量化变压器状态评估的层次指标,优化状态信息不完全性.引入灰色定权聚类对变压器状态进行灰色分类,建立灰色白化权函数.把AHP与灰色定权聚类相结合,能更准确地对变压器进行定性和定量状态评估.实例分析表明,基于AHP灰色定权聚类的电力变压器状态评估方法是合理和可行的.     

基于变权系数的GIS运行状态多层模糊综合评判

评估GIS运行状态通常采用基于层次分析法的多层模糊综合评判方法,该方法未充分考虑某些评价因素的变化程度不同时对评判结果的影响程度的差异,降低了评估结果的可靠性。为提升GIS评估结果的可靠性,文中提出采用变权系数的多层次模糊综合评价模型,综合GIS工作环境、外观情况、维修状态、生产厂家和附件情况等建立GIS层次型评估指标体系,在常权权重的基础上引入均衡函数的变权模式修正各指标权重系数,利用模糊统计法和模糊分布法确定各指标的隶属函数,通过各影响因素状态、模糊权重矩阵融合各评价因素的隶属函数,评估对各层评价因素,综合得出GIS的运行状态。经实例分析表明,变权系数的多层模糊综合评估模型较层次分析的多层模糊综合评判可有效平衡各影响因素之间关系,实现GIS运行状态准确有效评估,为GIS维修决策的制定提供一定的参考。     

灰色聚类与模糊聚类集成诊断变压器内部故障的方法研究

根据反映变压器绝缘状态的模糊和灰色特征，采用模糊聚类方法，对若干典型故障样本聚类成C个灰类，得到C个最优聚类中心。依据聚类中心矩阵并借助灰色系统理论，提出了一种确定故障诊断各灰类白化权函数的原则和算法，根据该算法，首先求出各待检模式状态的灰色聚类系数，进而建立了一种灰色聚类与模糊聚类相结合的变压器故障诊断的新模型，进行了大量的该模型应用实例分析，结果表明该文方法的诊断准确度高于现有的常用方法。     

基于区间灰色证据组合模型的电能质量评估方法

为解决评估对象分界线附近数据的分类问题,本文将区间灰色聚类和证据融合理论相结合对电能质量进行评估。首先用区间型白化权函数来划分电能质量子等级,根据主客观赋权法获得指标权重。再通过区间灰色聚类得到区间聚类系数矩阵即区间证据;根据证据融合理论,将时间度与证据置信度结合的复合权重作为可靠性因子对区间证据进行融合。最后,分别通过改进的区间信度最大原则和区间信度分数对动态评估结果进行归类和排序。通过实例证明,该方法评价结果合理可靠,可以对被评估对象进行科学有效的分类和排序。     

基于灰色理论和云模型的智能变电站二次设备状态评估方法

针对智能变电站二次设备故障机理的复杂多样性,传统的单一性指标评估难以有效挖掘出潜在的安全隐患。在相应研究基础上建立了二次设备状态评估递阶层次评估模型和指标体系,运用灰色理论中的灰色聚类建立二次设备的状态评估灰色聚类模型。为了节省人力同时兼顾状态评估的客观性,采用灰色预测GM(1,1)模型对专家评分进行离散建模以获得足够的评估样本。同时考虑到评估指标的不确定性,采用云模型构建灰色白化权函数,并结合层次分析法计算状态指标的组合权重。实际案例仿真结果表明,所提方法计算量小且操作简单,可以准确及时地为智能变电站二次设备和系统的状态检修工作提供科学指导。     

基于集对分析和证据理论的电能表运行状态评估

为及时准确地评估电能表的运行状态,提出一种基于集对分析和证据理论的电能表运行状态评估方法。首先根据电 能表自身基础、在线监测及现场检测信息,建立电能表运行状态评估指标体系。然后运用模糊层次分析法和熵权法分别确定 各指标的主客观权重,运用博弈论和变权理论确定各指标的组合权重与变权重。之后运用集对分析法确定各指标与各状态 等级间的联系度,采用证据理论对各指标的联系度进行合成。最后利用最大隶属度原则与信度准则共同判定电能表的运行 状态等级。实例分析结果表明,该方法与电能表的实际运行情况相符,且评估结果准确直观,与模糊综合评价法和集对分析 法相比,该方法在状态等级区分度上达到了0.5256,明显高于模糊综合评价法的0.3024及集对分析法的0.1483,具有较好 的区分度,为电能表的状态评估提供了一种新的思路。     

基于自适应权重FAHP的电能表运行状态评价

智能电能表作为电能计量装置的核心设备,其运行状态直接影响着电能计量的准确性和公平性,因此对电能表运行状态进行准确评价至关重要。针对现有的电能表状态评价方式存在的问题,提出了一种新型电能表运行状态评价方法。以电能表现场试验、基本信息和运行监测指标为基础建立了运行状态评价体系;针对评价体系指标众多,各项指标重要性横向比较困难、缺乏客观性的问题,建立了基于模糊层次分析法(FAHP)的运行状态评价模型;考虑到异常状态值的淹没问题,提出了通过权重自适应调整对运行状态评价模型的改进,动态反映各个指标对电能表的影响。算例分析证明了FAHP可得到合理的评价权重系数,权重自适应调整算法避免了单个子指标异常越限的淹没,评价结果更加准确、合理。     

相对熵赋权法下中压真空断路器状态的灰云—模糊熵评估模型

针对目前中压断路器评估中存在的结果模糊度较高、确信度较差的不足,采用相对熵组合赋权思想提出一种中压断路器运行状态的灰云—模糊熵评估模型。该模型采用直觉层次模糊分析法确定评判参量的主观权重,基于分析信息量差异的交叉熵法得到客观权值,采用相对熵求得最优组合权重;同时,运用云模型改进灰色白化权函数;引入模糊熵理论来刻画评估的复杂不确定程度,并作为辅助参评量。实例分析表明,该方法可行有效,为中压断路器状态评估研究提供了可行思路。     

基于灰色聚类和层次分析法的电网工程数字化设计质量评价

电网工程数字化设计作为电网数字化转型发展的重要途径,其设计质量对电网工程的建设实施与数字化成果价值有着重要的影响.结合数字化设计的特点,建立数字化设计质量评价指标体系,采用灰色聚类对设计质量进行分类并构建白化权函数,利用层次分析法确定各指标权重值.结合灰色聚类及层析分析法构建电网工程数字化设计质量评价体系,并以实例分析...     

基于层次分析法的智能电能表供应商评价方法

智能电能表是电力系统进行电能计量的关键设备,目前对智能电能表的供货需求庞大,实现智能电能表的质量评价对其招标工作具有重要意义。提出了一种智能电能表的供应商评价方法,综合考虑了智能电能表的性能指标和商务指标的影响,针对一般的质量评价方法无法全面、准确地对智能电能表的多项质量影响指标的重要性和优先级横向比较的问题,该方法采用层次分析法,选择能够全面反映智能电能表误差概率分布情况的特征量指标,依据专家意见,对指标两两比较的重要性程度做出打分构造判断矩阵,通过计算变换将多个指标转化为一个综合指标,对智能电能表的供货优先级形成评价性指标。实例表明,该方法能对智能电能表做出有效评价,得出智能电能表的采购优先级。     

基于双重熵值修正指标权重的电能表状态评价研究

对电能表的状态进行全面、准确的综合评价,有助于指导实际检修工作,减少资源浪费。提出了一种基于双重熵值修正指标权重的电能表状态评价方法。具体地：首先,根据指标建立原则,梳理并构建了较为完备的电能表状态评价指标体系。其次,对传统熵值法进行了改进,给出了一种基于双重熵值确定指标权重的方法,兼顾了评价指标的主观经验性和客观规律性。然后,提出了一种电能表状态评价模型,并在某省级电网中应用,分析了不同类别和不同批次的电能表状态特征;并与传统评价方法对比,突出了所提方法的有效性和优越性。最后,结合现场经验和电能表状态评价结果,给出了一种灵活的电能表周期性检验策略,可以减少物力和人力消耗。     

基于改进灰色聚类的配电网应急可靠性综合评估方法

配电网应急可靠性水平是衡量其供电可靠性的重要指标之一,是构建坚强电网的重要组成部分。为准确反映配电网应急可靠性水平,提出基于改进灰色聚类方法的应急可靠性综合评估方法。分析配电网应急技术特点,采用层次分析法建立评估指标体系,并引入去量纲和信息熵理论确定指标值和权重,通过对常规白化权函数改进,建立基于改进灰色聚类评估法的评估模型,结合实际情况对配电网应急可靠性进行综合评估。最后,算例采用雷达图和SPSS软件对比分析证明了改进法具有较高的可靠性,并结合实际提出了相应的整改意见,对不同配电网的应急可靠性对比和竞争以及提升配电网自动化水平具有较好的指导意义。     

基于DS/AHP和灰云聚类的制导仿真系统可信度评估方法

针对复杂制导仿真系统可信度量化的主观性和不确定性,给出了基于证据理论和灰云聚类的仿真可信度评估模型.首先以群组层次分析法获得多位专家的意见,并对不一致意见进行证据理论融合,得到具有更高可信度的指标权重;然后采用灰云聚类的方法,以灰云模型作为白化权函数,对定性评价进行量化处理,最后通过计算灰色聚类系数完成对仿真系统的可信度评估.应用此模型对制导半实物仿真系统进行评价,结果符合客观实际,表明该模型具备可行性和实用性,为仿真可信度评估和综合评价问题提供了一种新的有效途径.     

利用电参数的工业用户能效模糊综合评估

在对工业用户进行节能改造之前,有必要对其能效水平进行比较准确的评估。现有的一些能效评估方法存在指标选取受限、数据获取困难、主观因素较强等问题。在此背景下,针对工业用户提出基于电参数的能效模糊综合评估方法。具体地,以计量电表能够准确测量并记录的电参数为候选评估指标。首先,利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)识别并删除次要指标,在此基础上确定工业用户综合能效评估指标体系。之后,利用熵权法计算所选各个指标的权重,并考虑到能效评估结果所呈现的模糊性,采用模糊综合评估方法对工业用户的能效进行评估。最后,用广东省的实际数据说明该方法的可行性与基本特性。     

基于QMM和NQI的电能表研发能力评价方法

针对我国电能表行业缺少研发能力评价方法的实际情况,文中提出了一种针对电能表厂商的研发能力评价方法。该方法以国际通行的质量成熟度模型(QMM)为基础,结合国家质量基础(NQI)基本要素的建设要求,建立了涵盖电能表研发各主要环节的评价指标。然后通过层次分析法对各指标进行量化,计算出相应的权重,得到评价公式。以5家电能表厂商为例,运用主观打分与客观数据相结合的方法进行研发能力评价。结果表明,该方法能够较为客观地评价电能表厂商的研发能力,为电能表的招投标工作及厂家自身研发能力的提升提供了依据。     

基于分层网络的电能表运行状态评价

现有的电能表状态评价大都从孤立微观的角度对电能表运行状态进行评估,没有从更大的视角对台区电能表进行整体评价。孤立地对单个电能表进行状态评价,有可能造成对整个台区运行风险的误判。为了更加全面细致掌握电能表及台区的运行状态,我们提出了一种分层网络模型。方法是基于用电采集系统和计量生产调度平台的历史数据,根据各指标的状态对电能表质量,预期寿命和故障率进行评分,依据评分将电能表状态划分为稳定、正常、关注、严重和预警五个等级。基于台区终端记录的电能表异常事件数据,利用深度决策森林(Deep Neural Decision Forests)模型将台区中的异常事件等级程度划分为严重、重要、较重要和一般四个等级,模型分类正确率达到86.58%。实验结果表明,方法能够准确判断电能表的运行状态和整个台区的运行风险情况,为实现电网可靠稳定运行创造了条件。     

基于灰色关联度的智能电能表性能评价方法研究

为解决传统智能电能表供应商综合评价中主观意识强、数据繁杂等问题,提出了熵权理论和灰色关联度相融合的综合评价方法。该方法从产品质量的角度出发,将其划分为生产监造、供货前质量评估、到货后质量评估、现场运行评估四个阶段,并通过搭建电能表全寿命周期管理云平台系统对电能表的设计、关键元器件、生产、监造、检测、运行、报废鉴定等各环节的相关数据进行提炼,得到可以量化的数据指标,作为智能电能表综合评价的主要依据,以此为基础建立评价指标体系和多目标综合评价模型,实现从多层次、多角度对电能表供应商综合性能水平作出定量评价,其评价结果客观、全面、准确。