基于灰色熵AHP与TOPSIS法的风电机组运行可靠性评估方法

为实现风电机组运行状态的实时评估,提出了一种基于SCADA运行数据的风电机组运行可靠性评估方法。该方法首先通过层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和熵权法分别计算目标属性的主观权重和客观权重,采用灰色关联度法计算目标属性的关联权重,并对3种权重通过松弛因子进行线性融合得到组合权重。然后通过改进的优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)对风电机组可靠性进行评估得到风机状态评估结果,最后将组合权重松弛因子d由0到1连续取值,进行敏感性分析。本方法应用于某风电场9台风机的可靠性指标仿真评估,结果表明,基于该方法得到的评估结果更接近风机实际运行状态,具有更高的可信度。本文提出的方法为合理制定风电机组检修计划提供了新的技术手段。     

基于改进PCM的抽水蓄能机组轴系可靠性评估

抽水蓄能机组启停频繁,工况多变,比常规水电机组更易发生故障,研究机组轴系可靠性变化规律能有效地判断机组的真实运行状态,及时发现异常,因此本文提出了一种基于改进比例协变量模型(proportional covariate model,PCM)的抽水蓄能机组轴系运行可靠性实时评估方法.改进的PCM首先通过基于马氏距离的理想...     

基于组合权重与TOPSIS法的火力发电厂运行指标评价

采取一种有效方法来评价火力发电厂的运行指标具有重要意义。将组合权重与TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)法相结合,对电厂运行指标进行评价,首先用层次分析法计算主观权重,与熵权法计算的客观权重相融合,求出指标组合权重,再利用TOPSIS法构造出加权规范矩阵,用正、负理想解和欧式距离来对各电厂运行指标优劣进行评价。结果表明,此方法简单、快捷,能有效地对电厂运行指标进行评价,有助于指导火电厂实际运行和提高火电厂自身竞争力。     

基于TOPSIS方法的电力调度综合数据质量评价研究

为实现对电力调度综合数据质量的评判,提出了基于TOPSIS方法的电力调度综合数据质量评价模型。根据电力调度数据的分类,设计了关于基础设备数据、电网运行方式数据和电网在线应用数据质量的评价指标。提出了改进层次分析法和熵权法结合的综合权重计算方法。利用前景理论和TOPSIS方法对指标排序结果进行计算。最后利用案例分析说明了所提评价指标和方法的有效性。     

基于改进TOPSIS灰色关联投影法的主网网架结构评价

针对目前主网网架结构缺少全面客观评价的现状,提出一种基于改进逼近理想解法(TOPSIS)灰色关联投影法的主网网架结构评价方法。定义归一化代数连通度指标,选取归一化代数连通度、负荷平均最短供电距离、输电网网损、电压越限节点比例、重载线路比例、电压稳定裕度指标构建主网网架评价体系;使用主客观最优组合赋权法确定各评价指标权重,并采用改进TOPSIS灰色关联投影法计算各网架的综合评分。以IEEE 118节点系统及某市级电网主网架为例进行计算分析,结果验证了所提方法能够客观有效地对主网网架结构进行评价。     

基于熵权修正的风电机组可靠性模糊评价方法

风电机组的可靠性水平是反映机组性能的重要指标之一,通常采用可利用率来评价机组的可靠性,但这种方法有时不能准确反映机组的可靠性水平,同时,在机组的可靠性评价中存在一些模糊性质。针对上述问题,提出一种基于模糊集理论的多指标风电机组可靠性评价方法。该方法基于模糊综合评价的原理,以机组平均故障间隔时间、平均维修时间、停机次数、功率曲线符合率和可利用率作为评价指标,对机组的可靠性进行评价。在权重设置的过程中,为消除专家的主观影响,根据信息熵原理,通过计算指标数据熵权,与专家权重综合成复合权重,再利用加权平均型算子,计算得到机组可靠性评价结果。根据北方某风电场10台风电机组的2012年度运行数据,运用所提方法,对这些机组的可靠性进行了评价。对比分析表明,该方法能够更准确地评价机组可靠性水平。     

基于组合权重-优劣解距离法的火电机组性能综合评价

针对大型燃煤机组综合性能多指标评价问题,采用优劣解距离(TOPSIS)法、熵值法及层次分析法(AHP)确定评价指标的组合权重,建立了综合考虑机组可靠性、经济性及环保性要求的火电机组性能综合评价模型。将该模型应用于6台600MW机组,分别取各机组指标最优值和最差值为假定最优方案和最劣方案,计算各机组方案与最优方案的相对贴近度大小,并依此判定机组综合性能的优劣,给出了机组排序结果。对组合权重松弛因子d从0到1连续取值,进行敏感性分析,结果表明,随AHP权重对熵值权重修正程度的不同,机组排序结果受其影响很小,通过比较得出d取1时主观权重与客观权重的线性组合比较适用于本文所建立的机组综合评价模型。     

基于大数据的专变客户用能健康状态综合评价

提出了一种基于大数据的专变客户用能健康状态综合评价模型。首先从用能安全、经济效益和可靠性3个方面建立专变客户用能健康状态评价指标体系;进而利用改进层次分析法和熵权法对评价指标进行组合赋权;然后利用灰色关联度和马氏距离对理想解法进行改进,借助改进理想解法实现评价对象的综合排序,再结合秩和比法将评价对象分档,实现目标客户的筛选。基于某省电网专变客户的实际数据,验证了所提评价模型的可行性与有效性,并为目标客户制定了针对性用能改进策略。     

基于改进TOPSIS法和德尔菲—熵权综合权重法的电网规划方案综合决策方法

针对目前电网规划方案综合决策问题中客观数据利用不充分和权重分配不合理的问题,提出一种基于改进TOPSIS法和德尔菲—熵权综合权重法相结合的电网规划方案综合决策方法。首先,根据电网规划的发展特点和基本属性,构建了考虑安全、效益、成本和适应性的电网规划SECA综合评价指标体系。其次,应用博弈论模型得到德尔菲—熵权综合权重计算方法。然后,引入绝对理想点以及投影法对TOPSIS法进行改进,并采用改进TOPSIS—德尔菲—熵权组合评价进行电网规划方案评估。最后,利用实际算例验证了该方法的有效性。TOPSIS法与综合权重法相结合充分利用了客观数据全部信息,并且同时具备了TOPSIS法简单实用、可操作性强以及综合权重法主客观均衡的优势。     

机组负荷分配的多目标优化和多属性决策

同时计及机组运行的经济性和污染排放,将基于进化算法的多目标优化技术与多属性决策方法联合运用,针对火电厂负荷优化分配问题进行了研究。对于多目标优化问题,采用改进的非支配解排序的多目标遗传算法(NSGAⅡ),求出Pareto最优解,由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵方法对最优解的属性进行权值计算,然后用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pa-reto最优解给出排序。给出了3台机组负荷分配的优化算例,计算表明所提方法适应性好,结果合理可行。     

基于EMD连续几何分布的水电机组振动信号降噪

考虑到水电机组在电力系统中更多的承担调峰、调频、备用等任务,开展复杂工况下的机组振动信号降噪算法研究对早期故障辨识和电网稳定运行意义重大。因此,本文提出了一种基于经验模态分解连续几何分布相似性的水电机组振动信号降噪算法。首先,对经验模态分解筛分得到的不同固有模态分量进行重构,并利用非参数核密度估计理论对不同分量重构信号的概率密度函数进行拟合。其次,引入豪斯多夫距离建立概率密度函数几何分布之间的相似性评价指标,并根据豪斯多夫距离的变化趋势实现水电机组振动故障信号分量与噪声分量之间的最优界定。最后通过仿真实验和工程实例对算法的可行性进行了验证。结果表明所提出算法对于低信噪比下的水电机组振动信号有着良好的降噪效果。     

配电网电缆接头信息聚合评价方法研究

提出一种基于在线监测信息的配电网电缆接头运行状态评价方法。对影响电缆接头运行状态因素的重要性进行排序,采用层次分析法衡量建立各个因素相对重要性的判断矩阵,对满足一致性检验的判断矩阵进行求解,得到各个影响因素的权重系数。提出利用距离作为评价电缆接头运行状态的指标,基于马氏距离构造信息聚合算子对运行状态进行评价。实例分析表明,该方法是合理和可行的。     

基于TOPSIS法实现智能电网中一次设备运行状态的评估

为延长智能电网环境中一次设备结构的平均应用时长,实现对电力网络元件的定向性规划,提出基于TOPSIS法实现智能电网中一次设备运行状态的评估。以采集到的电网运行信息作为数据支持条件,确定各项评价指标权重值,计算与电网设备运行相关的关联度函数,完成对智能电网一次设备的运行等级评价。通过电网运行数据规范化的方式,得到精准的数据属性权重参量,按照TOPSIS法的逆序分析需求,实现智能电网一次设备运行状态评估模型的顺利应用。对比实验结果表明,与常规CRITIC法评估模型相比,应用基于TOPSIS法的评估模型后,对智能电网一次设备平均应用时长最大值达到3.5 h,不仅延长设备使用时间,也解决了电力网络中的元件定向规划问题。     

基于TOPSIS法的充电机运行性能组合赋权评价方法

随着电动汽车的快速发展,电动汽车充电机性能优劣极大影响了电动汽车用户的充电感受。文中提出了一种基于逼近理想解排序法(TOPSIS)的组合赋权评价方法,可以对电动汽车充电机运行性能进行全面评价。首先,建立充电机状态评价静态指标与动态指标,静态指标为充电机的输出性能、安全性能、电磁兼容性能与其他性能,动态指标为充电机对电网电能质量的影响指标;然后,采用博弈论把主观权重与客观权重整合优化为组合权重,并进行归一化处理;最后,基于TOPSIS法计算充电机的运行状态的贴近度,并得出最终评分。文中选取天津市场上3种常见充电机进行了全面评价,结果与其市场表现一致。因此,文中提出的充电机评价方法能够较全面地对充电机性能进行评价,可为电动汽车用户选购充电机提供参考。     

利用改进G1-TOPSIS法的智能配电网层次化评价

为全面评价智能配电网建设和发展的水平,在分析智能配电网特点的基础上,综合考虑配电网智能化实际建设的各个层次及其关键要素,将其建设和管理定义为由基础设施层、测控网络层、管理层和效果层组成的4层次系统,并基于这样的层次划分,构建了智能配电网层次化综合评价指标体系及各层评价指标集。同时,针对该评价指标体系,提出了适用于单目标评价的改进序关系分析法(G1法)与优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)相结合的综合评价方法。该方法运用改进G1法确定权重,并对TOPSIS评价方法进行改进,使评价结果更加精确。最后,将所提方法应用于某地智能配电网评价,结果表明,该指标体系及评价方法可以为智能配电网的建设和改善运行提供依据,从而服务于智能配电网的精细化管理。     

采用滑动窗口及多重加噪比堆栈降噪自编码的风电机组状态异常检测方法

该文提出一种基于多元变量数据重构的风电机组状态异常检测方法。针对风电场数据采集与监控(SCADA)系统数据,首先,建立基于滑动窗口的堆栈降噪自编码(SDAE)模型,在获取机组正常运行状态下变量间的互相关性和各变量短时相依性的基础上重构机组状态数据;其次,为提高模型特征学习能力,提出多重加噪比的SDAE模型训练方法学习机组状态参数的全局和局部特征;最后,采用重构误差的马氏距离为机组状态监测指标,通过核密度估计方法分析机组正常数据监测指标的概率密度分布,确定机组正常运行状态下监测指标的阈值,定义监测指标连续越限数监测机组状态,计算各状态参数对监测指标越限的贡献度,实现机组参数异常检测。华东某风电场SCADA数据分析结果表明该方法可有效地用于实际风电机组运行状态的异常检测。     

基于单值中智集的火电机组主蒸汽温度控制系统多属性性能评价

工业控制系统中采用单一运行数据对其进行性能评价的研究较多,采用多属性性能评价的研究较少。本文针对火电厂生产过程对主蒸汽温度控制系统控制品质的要求,提出一种基于单值中智集的火电机组主蒸汽温度控制系统多属性性能评价方法。首先,根据火电机组主蒸汽温度控制系统运行数据的多个属性值建立中智集决策矩阵;然后,基于每个属性提供的信息确定反映决策者意见的单值中智集决策矩阵,并通过加权平均算子将所有个体决策矩阵聚合为共同决策矩阵;最后,根据计算出的待评价控制方案与中智集正负理想解之间的欧式距离建立的相对贴近度函数的大小来评价各控制方案,并确定最优控制方案。仿真结果表明该评价方法有效合理且计算简单。     

火电厂建设项目影响评价及其环境因素分析

火电厂建设项目影响评价有利于控制项目风险.对火电厂建设项目影响评价中环境影响要素及指标进行了细致的分析,并对影响状况、相应处理措施及管理水平进行审查评估.利用TOPSIS法对火电机组环境影响状况进行实例评价,提出改进建议.     

基于加权灰关联度的机组状态评估方法研究

水电机组健康状态评估、全生命周期监测及设备故障预警是建设“智慧电厂”,实现“无人值班,少人值守”运行模式的重要途径。本文采用了一种基于灰关联度多指标评价原理和模糊层次分析法权重分配相结合的加权灰关联度机组状态评估方法,来判断机组健康状态,指导状态检修,弥补计划检修及紧急抢修中的不足。该方法通过提取机组运行过程中的重要状态参数,运用模型进行分析计算,根据状态参数的重要性进行权重分配,最后得出机组的综合量化值,判定机组日常运行及检修前后状态,为水电机组的月度分析及状态检修带来一定的指导。     

考虑多信息融合的风电机组状态评估与预测系统开发

为降低风电机组故障发生概率,提高其可靠性,该文利用数据采集与监控系统（supervisory control and data acquisition,SCADA）检测获得的风电机组运行状态数据,通过研究多指标融合状态评价模型及其预测算法,解决风电机组状态参数评估与预测难题。结合SCADA系统结构,设计并规划风电机组状态参数评估与预测系统架构与功能;利用输出功率波动、风能利用率以及开机运行比率3项参数,基于阈值法,建立风电机组状态退化评价指标模型,通过主成分分析法对3个评估标准进行权重计算,并将各指标进行信息融合,综合反应风电机组运行状态;设计Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory风电机组状态预测模型,实施风电场运行状态参数预测;开发风电机组状态评估与预测系统软件,验证所提方法的有效性。