基于非对称贴近度证据云物元模型的电力变压器综合状态评估方法

针对电力变压器状态评估过程中,评价指标状态等级采用区间划分、信度准则判断信度值选取不同导致结果存在偏差、最大隶属原则判断仅利用最大分量等问题,提出了一种基于非对称贴近度证据云物元模型的电力变压器综合状态评估方法。首先,针对变压器在状态等级边界处的随机性与模糊性问题,利用云物元模型构建了状态评估基础框架;其次,为了兼顾"3En"规则和"50%关联度"规则的分明性和模糊性,避免状态结论冲突,应用云熵优化算法改进云物元模型来计算评价指标的等级关联度;最后,基于D-S证据理论对各试验项目的等级关联度进行融合,并用非对称贴近度决策判断得到最终的评估结果,有效避免了信度值选取不同导致结果存在偏差和利用最大分量决策判断易导致状态结论与实际不符的问题。以2台220kV油浸式电力变压器为例,证明该方法不仅可以提高电力变压器状态评估的准确性,也可进一步拓展其适用性。     

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。     

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。     

基于云理论的高压绝缘子污秽状态风险评估

针对绝缘子污秽状态模糊综合评判中只考虑评价指标的模糊性而忽略了评价指标的随机性的特点,提出了基于云理论的绝缘子污秽状态综合评判模型。利用反映绝缘子状态的放电脉冲数、运行年限、气象条件、环境湿度、温度等五个特征参量构建评判指标体系。通过期望值、熵、超熵组成云隶属度函数反映绝缘子污秽状态综合评判等级界限值的模糊性和随机性,实现分级区间软化。利用聚类层次分析法确定主观权重,综合考虑各评判指标的均衡性,对主观权重进行修正得到变权。运用云理论的计算方法得出最终的评判结果。在此基础上定义了置信度系数,使得该模型具有同     

基于合作博弈和云模型的变压器状态评估方法

变压器状态评估需要考虑评估指标的模糊性和随机性,因此提出了一种基于合作博弈法和云模型的变压器状态评估方法。该方法首先建立变压器状态评估指标体系,采用合作博弈法获取指标组合权重,利用变权公式对其权重进行修正;采用云模型得到定量指标对变压器各状态等级的隶属度,最后采用分层评估方法得到评估结果。实例分析表明了该方法的正确性及可行性,其评估结果更接近变压器的真实状态。     

基于云理论的电力变压器绝缘状态评估方法

针对电力变压器故障机理复杂,模糊评价隶属函数的确定具有主观性且未考虑随机性,仅凭油中溶解气体单一因素难以有效评估其潜在隐患的问题,提出了一种新的基于模糊云理论的变压器绝缘状态评估方法。建立了绝缘状态评估体系并进行了等级的划分,在用变权动态确定指标权重的基础上,采用隶属云模型描述其模糊性与随机性,并结合红外热像仪与油中溶解气体分析方法对其绝缘状态进行综合评价。通过实例研究,验证该方法有效易行,为变压器状态检修工作提供了一种新方法。     

基于直觉正态云模型和最优变权的变压器绝缘状态评估

电力变压器绝缘状态评估过程中随机性和不确定性共存,基于隶属度描述的云模型难以刻画该过程中的非隶属度和犹豫度。为此,提出一种基于直觉正态云模型和最优变权的变压器绝缘状态评估策略。根据绝缘状态评估指标体系,基于复合二元语义实现了主观评估标度的定量转换,确定了各状态量的最优变权,在合理给定云模型数字特征的基础上,采用直觉正态云模型描述绝缘状态评估中的模糊性、随机性和犹豫度,通过云运算确定绝缘状态及故障类型。实例分析表明该方法可行有效,为变压器绝缘状态在线检修工作提供了一种新思路。     

配电网设备利用率的组合智能评价方法

针对配电网设备利用率的评价方法在主观性,不能辨识需要整改的指标问题,提出了一种智能评价方法。首先,区分定性指标和定量指标,利 用R聚类筛选出信息量大的定量指标。然后,建立正态云模型提取定量指标的等级隶属度,兼顾评价等级界限的模糊性和随机性;构造数据云模型对定 量指标进行修正,体现时间特征对评价结果的影响。最后,结合层次分析法和熵权法对指标权重赋值,使用拉格朗日乘子法得到最接近主客观权重的 组合权重,改善权值的灵敏度与指标的主观性;采用D-S证据理论融合原理得到评价结果。通过对某省配电网设备利用率的评价结果验证了所提方法的 有效性。     

基于最优变权正态云模型的电力变压器绝缘状态评估

电力变压器整体绝缘状态评估过程中的主、客观因素并存,致使评价结果具有较大的随机性和不确定性。为此,笔者提出一种基于最优变权正态云模型的变压器绝缘状态评估策略。首先确定了绝缘状态评估指标体系,并基于复合二元语义实现了主观评估标度的定量转换,通过最优变权确定了各状态量的权重,在合理确定云模型数字特征的基础上,采用正态云模型描述绝缘状态评估中的模糊性与随机性,通过云运算确定绝缘状态及故障类型。实例分析验证了该方法的可行性,为针对性的变压器绝缘状态在线检修工作提供了一种新思路。     

基于云模型和改进D-S证据理论的变压器故障诊断

为了进一步提高变压器故障诊断精度,提出基于云模型与改进D-S证据理论的变压器故障诊断方法。首先,利用油中溶解气故障样本建立各类型故障的标准云模型,并计算待测样本与故障标准云间的隶属度值;其次,根据隶属度确定不同故障下的基本概率分配;然后,利用Pignistic概率距离构建相似度并对基本概率分配进行修正,再引入平均支持度加权优化证据融合规则;最后,使用基于云模型和改进证据理论建立的诊断模型对实际案例进行测试与诊断分析。实验结果表明：基于云模型和改进D-S证据理论建立的模型故障诊断精度达88.4±2.8%,较支持向量机、K最近邻分类算法和灰色关联分析法的识别率分别提高了7.8%、3.8%、15.7%,验证了所建模型具有更优越的故障诊断性能。     

基于可拓云模型与模糊贴近度的电能质量评估研究

针对电能质量评估中存在主观性和不确定性,提出一种基于可拓云模型与模糊贴近度的电能质量评估方法。首先,计及电能质量等级分类处的模糊性和随机性,以可拓云理论为基础构建电能质量评估框架;其次,运用云熵优化兼顾2种不同云熵计算方法的特点确定新的云熵值,得到改进可拓云模型来计算每个指标对应质量等级关联度;最后,借鉴TOPSIS法确定电能质量指标正负理想等级,通过比较每个非对称贴近度向量与正负理想等级的贴近情况判定最终电能质量评估结果。某变电站10 kV母线实测数据验证了该方法的准确性和有效性。     

基于云模型的输电网规划方案综合决策方法

针对目前输电网规划方案综合决策中存在不确定因素以及确定指标权重方法主观性强的问题,提出了基于组合权重和云模型的输电网规划方案综合决策方法。该方法首先基于层次分析法、序关系法计算的主观权重和熵权法、变异系数法计算的客观权重,利用粒子群优化算法求取各评价指标的组合权重,克服了单一专家赋权或客观赋权的不足。然后采用云模型对各方案进行优劣排序,充分发挥了云模型能反映评价信息的模糊性和随机性的优势。最后结合IEEE Garver-6算例验证了该决策方法的有效性。     

基于DGA的反馈云熵模型电力变压器故障诊断方法研究

为了解决变压器故障诊断中存在的随机性和模糊性问题,提出了基于反馈云熵模型的电力变压器故障诊断新方法。通过对大量电力变压器故障征兆及故障类型的统计分析,并将其视作云滴输入贝叶斯反馈逆向云发生器中,得到故障特征气体的云模型参数值,构建变压器故障诊断标准正态云模型。将云关联系数和信息熵理论有机结合起来,降低了对单个标准正态云模型的依赖性,充分挖掘变压器油中溶解气体所包含的故障信息,提高了变压器故障诊断的准确率。通过不断丰富输入样本、修正云模型参数值的方法,可以进一步提高模型诊断效果。实例分析结果表明该模型的故障诊断准确率较高,并具有较好的理论价值和应用前景。     

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。     

考虑不确定性影响的微电网优化重构

考虑到微电网中分布式能源出力和负荷不确定性的影响,提出一种基于云理论的随机框架对其进行处理,利用云模型将微电网不确定性的模糊性和随机性转换为定量的形式。建立了以网络损失最小和供电质量最优为优化目标的微电网重构模型,同时利用一种基于模糊理论的综合评价方法对多目标函数进行了处理,并提出一种改进的大爆炸算法对模型进行求解。最后以33节点微电网标准模型作为案例研究,仿真结果证明了所提优化模型和算法的有效性及实用性。     

基于改进云物元模型的工业园区综合能源系统规划方案评价

应用科学有效的评价方法对综合能源系统(integrated energy system, IES)的规划方案进行评价,可为其合理建设与运行提供重要保障。首先分析了双碳目标下工业园区IES的能源架构及运行模式,将其多能互补的特征与碳减排、碳交易机制有机融合,构建了涵盖经济、技术和环境三大方面的综合评价指标体系。然后,针对IES运行的不确定性问题,以云物元模型建立综合评价的基础框架并对该模型实际应用的不足进行了两点改进：一方面考虑评价者对模糊性的可接受程度对云熵参数计算方法进行优化;另一方面基于最小鉴别信息原理将决策实验室(decision-making trial and evaluation laboratory, DEMATEL)法与CRITIC法结合,解决了单一赋权方法导致的偏向性问题,得到更为合理的组合权重。最后,通过算例分析验证了所提评价方法可以有效解决传统物元评价的长板或短板效应以及系统运行不确定性带来的评价难题。     

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。     

复杂电网电能质量知识云评价服务模型与方法

针对复杂电网系统时空动态特性对电能质量评价的影响,构建跨时空分布的多维知识云协同评价服务框架,提出了基于多维多规则的电能质量云评价方法。分析不同监测点和不同监测时间段电能质量水平评估的时空特性,建立每项电能质量指标包括期望、熵和超熵3个数字特征的知识云,构建多维知识云协同评价服务框架;构建电能质量综合评价的前件云和后件云模型,并提出基于多维多规则的电能质量云评价规则及算法,分析各评估指标与质量等级之间不确定映射关系在值域空间和确定度空间的分布,完成电能质量综合评价从定量输入到动态推理再到定量输出的映射变换;开发了电能质量云评价功能组件。通过实例对比和分析证明所提评价框架及方法的可行性和有效性。