基于层次分析法和熵权法的非侵入式负荷辨识终端综合评价方法研究

为实现非侵入负荷辨识终端综合能力的评估,研究非侵入式辨识终端综合评价方法.通过结合实际应用情况分析非侵入负荷辨识终端主要影响因素,确定非侵入式辨识终端评价体系和各指标的定义;基于层次分析法和熵权法设计评价体系组合权重;针对实际终端进行评价方法的应用,并践行于实际工程的终端出厂校验,验证了此评价方法的可行性和实用性.     

非侵入终端负荷辨识能力测评系统设计方法研究

针对目前非侵入终端辨识能力评价测试中缺少真实环境多样化模拟手段的问题,设计了一套基于模拟环境的检测系统。以非侵入终端的应用场景和核心辨识功能测试需求为基础,对系统进行了硬件环境、软件功能及测试方法的总体设计;以普适性调研手段分析电器应用规律,研究测试案例库构建方法,构建测试场景集;提出基于随机抽样和粒子群优化相结合的测试方案优化方法,提升测试场景的客观性和科学性。最后以江苏需求侧管理技术实验室的非侵入终端检测平台的建设为例,对本文研究成果进行应用及验证。结果显示,系统可提升测试方案的科学性、客观性和经济性,满足非侵入终端批量测试需求。     

非介入式负荷辨识感知技术及其典型应用场景

当前电网用户侧感知能力建设相对滞后,用户负荷类型不可知、电网负荷组成不明确等问题严重制约了客户服务的优化提升。非介入式负荷辨识技术仅采集用户入口总电流、电压数据,利用高级算法实现户内负荷的精确辨识,是突破电力用户负荷信息获取瓶颈的有效技术手段。本文简述了非介入式负荷辨识技术的主流技术路线,分析并展望了该技术面向电网企业和客户的典型应用场景,并对湖南电网的应用情况进行了介绍。     

基于非介入式负荷辨识的可调负荷潜力评估方法*

当前居民用电激增,空调负荷需求响应潜力巨大,但空调负荷数据获取困难限制了响应潜力评估与用户互动。非介入负荷辨识(Non-Intrusive Load Monitoring, NILM)技术提供了细粒度数据的获取能力,因此基于NILM分析结果,统计区域内居民空调的总体情况,提出了基于区域空调的舒适度限值的可调负荷潜力评估方法,在135户居民家庭的负荷分析中最大可实现30%的空调负荷压降,为可调负荷潜力评估提供新的实践依据。     

基于随机森林算法和稳态波形的非介入式工业负荷辨识

非介入式工业负荷的准确辨识可以获取工厂内各负荷的运行情况,有利于需求侧智能用电管理.工业负荷由于采集暂态数据建模困难、需要高精度测量设备等特点,造成辨识方法复杂难以实现.针对这种情况,提出一种利用随机森林算法和稳态波形的非介入式工业负荷辨识方法.首先,通过事件监测工业负荷功率状态变化并提取稳态波形,根据工业负荷性能不同...     

基于灰色关联度和TOPSIS的真空断路器运行状态综合评估

基于灰色关联度和TOPSIS法对真空断路器运行状态进行综合评估,根据真空断路器典型故障类型,构建由振动信号、真空度、电寿命、触头温度组成的评估指标体系,采用熵权法确定各项指标权重系数。通过样本与正理想解和负理想解的欧氏距离和灰色关联度描述样本与理想方案的贴近程度,综合灰色关联度和欧氏距离计算评估样本的相对贴近度,并据此对评估样本进行优劣排序。实例论证及与其他方法对比表明,该方法可以客观有效地评估真空断路器运行状态,为合理安排真空断路器检修计划以及指导真空断路器设备维修提供可靠参考。     

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。     

基于组合赋权与TOPSIS模型的节点电压暂降严重程度综合评估方法

提出了一种基于组合赋权与TOPSIS模型的节点电压暂降严重程度综合评估方法。以SARFI指标、平均暂降能量指标ASEI与暂降严重性指标SSI为元素建立属性集合。采用熵权法与变异系数法计算各指标组合权值,结合TOPSIS模型提出了电压暂降严重程度综合评估方法。通过比较各节点与TOPSIS模型中正理想解相对近似度大小,判断暂降严重程度。使用该方法对某城市电网电压暂降进行评估,利用节点分级方法将模型评估结果与各指标评估结果进行对比分析。结果证明,该方法既能凸显指标间评估结果的一致性,又能缩小其差异性,所得结果客观和准确,更符合实际。     

基于PSR和改进灰色TOPSIS的园区客户能效评估模型

为提升园区客户能效,在优化客户能效前需评估其能效水平,以寻找用能的薄弱环节。考虑能效指标间的动态关系,基于压力-状态-响应(PSR)模型从3个维度选取评价指标,构建动态能效指标体系。结合主成分分析和相关性分析优化能效评价指标体系,剔除体系中的冗余指标。构建改进灰色TOPSIS能效评估模型,引入熵权法计算指标的客观权重,利用加权灰色关联度代替欧式距离作为距离测度改进模型,对园区客户能效水平进行综合评估,并从压力、状态和响应3个子系统维度分析用能状况。通过对工业园区10个典型客户能效水平进行评估,分析可知响应性能较好的客户的综合能效评价结果较高,验证了PSR指标体系可行性。通过与其他方法评估结果对比验证了评估模型的有效性。     

一种基于融合决策TOPSIS模型的NILM算法评价

由于应用场景不同、负荷设备多样等问题,准确率等单一因素在评价算法时易造成评价结果畸形,且不易察觉纠正,从而无法综合有效地评价非侵入式算法性能.为此,文章提出一种基于融合决策的TOPSIS模型,以多种评价指标构建评价体系,采用基于AHP和变异系数法的融合权重,兼顾专家经验、工程需求和数据客观规律,避免单一的主观赋值造成具...     

基于综合权重与TOPSIS法的光伏并网影响综合评价

针对现有评价光伏并网影响指标不足或不尽合理的情况,提出了一套更为全面合理的两级化评价指标体系,对于一级和二级指标,分别采用主观赋权法和熵权法求取权重,从而得到二级指标的综合权重。采用综合权重和逼近理想解的排序方法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)对光伏并网的影响进行评价,不仅可以体现主观赋权的优越性,同时还能充分利用各种数据信息使评价结果更符合实际情况。实例表明,该方法是一种合理有效的评价方法。     

基于熵权的逼近理想解排序法在核电设备质量评价中的应用分析

为更好地掌握核电站关键设备在客观性能上的质量状况,提出利用基于熵权的逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS）对核电设备质量进行评价.以核电厂压力容器堆芯筒节为例,验证了基于熵权的TOPSIS评价法可有效、科学、客观地评价设备的性能状况,最后剖析了该方法的特点和局限性.应用结果表明,该方法适用于评价核电站关键设备制造质量.     

储能式充电站运行状态综合评价

随着国家政策对于新能源的大力扶持,电动汽车数量在近几年得到了迅速增长,储能充电站应运而生。为了对储能充电站的运行管理和状态监测进行指导,文章提出储能充电站运行状态多指标评价体系。评价指标包含效率、可靠性、输出、储能等四个方面,设定了十五个二级指标。根据储能充电站运行状态对配电网、充电桩可靠性、储能电池使用寿命、电动汽车动力电池使用安全性四方面的影响,确立评价指标的重要程度,根据AHP-熵权修正法确定出各个指标的权重值,建立权重矩阵。将其与基于模糊评分理论得出的指标评分结合,形成了最终的评价方法。最后以某储能充电站运行数据为基础求出评分值,并与基于专家打分法所得的评分值进行对比,验证评价方法的有效性。     

基于AHP法和熵权法的电力CSI指标测量方法研究

为提高电力客户满意度指数(customer satisfaction index)计算的准确性和实用性,引入主观权重确定方法(AHP法)和客观权重确定方法(熵权法)分别计算权重,通过两者的结合确定组合权重,从而保证所得权重的代表性,通过运用调研数据的实证分析,得到的客户满意度指数比较真实有效,取得了令人满意的结果,进一步说明了这种方法的可行性。     

基于组合权的TOPSIS模型在发电企业竞争力评价中的应用

针对发电企业竞争力评价的问题,提出了基于组合权的TOPSIS模型,将主观权重和客观权重结合,改进TOPSIS模型。将该方法用于发电企业竞争力评价中,得到较好的结果。     

基于改进熵权TOPSIS法的电力公司业绩表现竞争力评价

将改进熵权TOPSIS评价方法引入了电力上市公司业绩表现竞争力的评价,并对上市电力公司进行了实例评价。该方法能充分考虑获得信息的多少和质量,同时克服了传统TOPSIS方法在确定评价指标的权重因子时主观因素的影响。结果证明了其实用性与可信度。     

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。     

主客观权重相结合的电能质量综合评估

为了提高电能质量综合评估的客观性、科学性,文中提出利用改进的层次分析法(主观赋权法)与熵权法(客观赋权法)相结合来确定电能质量综合评估中各指标的权重值,克服了单一赋权法的缺点,使权重的确定更为合理。在此基础上,利用概率论与模糊数学相结合的方法对电能质量进行综合评估。实例分析表明：该评估方法得出的评估结果更加客观、完善,更符合实际。