基于加權理想點法的節(jié)點電壓暫降嚴重程度綜合評估方法
【專利摘要】本發(fā)明屬電能質量分析技術領域，尤其涉及一種基于加權理想點法的節(jié)點電壓暫降嚴重程度綜合評估方法。其特征在于，包括首先建立屬性集合及方案集；然后基于熵權法與變異系數(shù)法確定屬性集合中各指標組合權值；最后基于加權理想點法的電壓暫降綜合評估。本發(fā)明通過計算各方案與理想點法中正、負理想解的加權距離以及與正理想解的相對近似度，并將其由大到小依次排序得到一個最優(yōu)方案排序。本發(fā)明既從頻次、持續(xù)時間與幅值角度反映了電壓暫降的嚴重性，又從局部性與整體性角度反映了暫降次數(shù)對電壓暫降嚴重程度的影響特性，有效避免了使用單一指標評估時所帶來的誤判，能夠更加全面、準確地反映各節(jié)點電壓暫降情況，所得結果客觀、準確，更符合實際。
【專利說明】
基于加權理想點法的節(jié)點電壓暫降嚴重程度綜合評估方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明屬電能質量分析技術領域，尤其涉及一種基于加權理想點法的節(jié)點電壓暫 降嚴重程度綜合評估方法。
【背景技術】
[0002] 電壓暫降是指供電電壓方均根值在短時間突然下降的變化情況，是電力系統(tǒng)運行 不可避免的短時擾動現(xiàn)象。在許多地區(qū)，電壓暫降已成為影響工業(yè)用戶最主要的電能質量 問題，電壓暫降引起的危害及其帶來的巨大經(jīng)濟損失是很多用戶面臨的重要問題。因此，準 確評估電壓暫降嚴重程度對于合理規(guī)劃和改造電網(wǎng)，降低經(jīng)濟損失，提高用戶滿意度具有 重要意義。
[0003] 電壓暫降幅值和持續(xù)時間是評估電壓暫降的重要特征量，因此，大多數(shù)評估指標 是根據(jù)這兩個特征量延伸得到的。例如，IEEE P1564及相關文獻中給出的評估單個事件的 暫降嚴重性指標Se、電壓損失指標LV、能量損失指標LE、嚴重性指標MSI、DSI、MDSI等。對于 節(jié)點電壓暫降評估主要有SARFI指數(shù)指標、暫降事件次數(shù)指標、能量指標、嚴重性指標、電壓 暫降性能指標、統(tǒng)計表格等。由于單一評估指標所包含的信息量有限，其評估結果可能并不 準確，如暫降次數(shù)指標僅以暫降發(fā)生次數(shù)的多少衡量其嚴重性，并未考慮持續(xù)時間與幅值 的影響；電壓損失指標、能量損失指標與嚴重性指標MDSI均是持續(xù)時間與幅值相乘的形式， 對于非矩形波的暫降會造成過度評估。
[0004] 基于經(jīng)濟損失與敏感設備特性的電壓暫降嚴重程度評估方法頁得到廣泛研究。電 壓暫降可能造成經(jīng)濟損失，通過損失的大小來判斷暫降嚴重程度，該方法雖能直觀反映暫 降嚴重性，但受行業(yè)、設備類型以及市場等不確定因素的影響，各損失計算結果可能出現(xiàn)較 大的波動。電壓暫降可能會引起設備失效甚至故障，因而通常采用設備故障水平或免疫力 來衡量其嚴重程度。對于敏感設備通常采用概率法或模糊法描述電壓暫降過程中的不確定 性，并且建立相應的故障水平評估模型。然而，大量實驗證明，由于對設備失效事件的不確 定性缺乏科學刻畫與準確度量，概率法或模糊法仍會造成過度評估或欠估計等問題，并且 這類模型是以敏感設備電壓耐受曲線為基礎建立的，對于設備連接狀況未知的節(jié)點，該類 方法并不適用。
[0005] 鑒于此，本發(fā)明提出了適用于多個節(jié)點的電壓暫降嚴重程度綜合評估方法，克服 了采用單一指標以及概率法或模糊法等進行電壓暫降嚴重程度評估的缺點。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種基于加權理想點法的節(jié)點電壓暫降嚴重程 度綜合評估方法，其特征在于，包括以下步驟：
[0007] 步驟1、建立屬性集合及方案集；
[0008] 建立屬性集合S= {si，S2~，sn}，屬性集合中包含n個評價指標si，S2~，sn，針對m個 監(jiān)測節(jié)點的電壓暫降嚴重程度評估，構造方案集F = {fl，f2,…，fi,…，fm}，其中fj，j = 1， 2,…，m，t表示基于屬性集合S中各評估指標對第j個節(jié)點的電壓暫降嚴重程度的評估；
[0009] 步驟2、基于熵權法與變異系數(shù)法確定屬性集合S中各指標組合權值；
[0010] 步驟3、基于加權理想點法對電壓暫降進行綜合評估。
[0011] 所述評價指標包括SARFI指標，平均暫降能量指標ASEI和暫降嚴重性指標SSI。
[0012] 所述步驟2具體包括：
[0013]步驟201、米用煙權法計算各指標權值；
[0014] 根據(jù)屬性集合S中各評價指標，構造評價矩陣XnXm: A11 a12 a1w
[0015] ...： _XHl X?2
[0016] 式中Xij表示第j個監(jiān)測節(jié)點的第i個評價指標Si的指標值；i = l，2~，n;j = l, 2,…，m;
[0017]屬性集合S中的評價指標分為越小越好的成本型指標與越大越好的效益型指標； 采用極差標準化法將各評價指標范圍標準化至0-1;
[0018] 若評價指標81屬于效益型指標，則Xlj的標準化僧
[0019] 若評價指標Si屬于成本型指標，則.
-J = l,2,3; j = 1,2,* ??,?：;
[0020] 用標準化值yij建立同趨勢化矩陣YnXm=(yij)nXm，其同趨勢化體現(xiàn)在矩陣Y nXm中各 評價指標的值越大越有利于評價結果；
[0021] 各指標信息煙
其中
T式中PU表示第j個節(jié)點的第i個 指標對評價結果產(chǎn)生影響的概率;當Pij = 〇時，令Pijln Pij = 0;
n
[0022] 計算基于熵權法的各屬性指標權值 其中5>, =l，〇Sa, Z-=1.
[0023]步驟202、根據(jù)評價矩陣XnXm計算各指標的變異系數(shù)
[0025]式中Zi為第i個評價指標的變異系數(shù)，為第i個評價指標的平均值，心為第i個評 價指標的標準差，其中^與^的計算方式如下：
[0027]計算基于變異系數(shù)法的第i個評價指標的權值
[0028] 步驟203、各評價指標組合權值Wi = Aai+(l-A)bi，式中Wi即為結合變異系數(shù)法與熵 權法的第i個指標的組合權值;A為偏好系數(shù)表示變異系數(shù)法與熵權法的相對重要程度，值 越大表明熵權法相對更加重要，且 [0029]所述步驟3具體包括：
[0030] 針對屬性集合中各評估指標，當所有指標都達到各方案中最好的值時，即所有監(jiān) 測節(jié)點的各評價指標中效益型指標取最大值，成本型指標取最小值時為正理想解;反之所 有監(jiān)測節(jié)點的各評價指標中效益型指標取最小值，成本型指標取最大值即為負理想解;正 理想解對應暫降最不嚴重的情況，負理想解對應暫降最嚴重的情況；"方案"是加權理想點 法中的專有名詞，也就是被評價對象的一種統(tǒng)稱，此處是將加權理想點法應用到節(jié)點電壓 暫降嚴重程度評估中，所以這里的方案就是指節(jié)點電壓暫降情況，對各方案的評比就是對 各節(jié)點電壓暫降嚴重程度的評比。正理想解與負理想解也是理想點法的專有名詞，在后續(xù) 需要計算各方案與正理想解和負理想解的距離，可以理解為是一種計算的相對標準。這里 主要是想說明什么是正理想解與負理想解。正理想解:所有指標都達到各方案中最好的值， 意思是在所有評選方案中的各評估指標中效益型指標取最大值，成本型指標取最小值（因 為效益型指標值越大，越有利于評估評，估結果越好，成本型指標越小，越不利于評估，評估 結果越差）。負理想解:所有指標都達到各方案中最壞的值，指的是所有方案中的效益型指 標取最小值，成本型指標取最大值。正負理想解的取值只考慮各評價指標的最大值與最小 值，不考慮中間值。另外，正理想解對應的是理想情況的最優(yōu)方案，負理想解對應的是理想 情況下的最差方案。
[0031] 根據(jù)同趨勢化矩陣YnXm，確定正理想解v+與負理想解f: v+ = (Vj+, v2+, V3), v;+ = max {ytj}
[0032] l J v-二（％，v" v:J, v,二 m|n [vj
[0033]將每個方案中各指標分別與正、負理想解的歐氏距離加權求和，則得到第j個監(jiān)測 節(jié)點電壓暫降情況與正理想解的距離C,，第j個監(jiān)測節(jié)點電壓暫降情況與負理想解的距離
[0035] 第j個監(jiān)測節(jié)點電壓暫降情況距離正理想解的相對近似度 1;
[0036] 將這m個節(jié)點的相對近似度由大到小依次排序，即得到最優(yōu)方案排序結果，Rj越大 表明該方案越接近正理想解，即該監(jiān)測節(jié)點j的電壓暫降越不嚴重。
[0037]有益效果
[0038] 1)采用熵權法與變異系數(shù)法組合賦權，同時考慮了數(shù)據(jù)的整體聯(lián)系與局部差異， 所得權值能夠更加真實地反映實際數(shù)據(jù)的客觀特性。
[0039] 2)所提出的基于加權理想點法的電壓暫降綜合評估方法通過節(jié)點相對近似度將3 個典型的節(jié)點電壓暫降評估指標綜合考慮，即從頻次、持續(xù)時間與幅值角度反映了電壓暫 降的嚴重性，又從局部性與整體性角度反映了暫降次數(shù)對電壓暫降嚴重程度的影響特性， 有效避免了使用單一指標評估時所帶來的誤判，能夠更加全面、準確地反映各節(jié)點電壓暫 降情況。
[0040] 3)分別從方案排序與節(jié)點等級劃分兩方面將加權理想點法的評估結果與3個指標 的評估結果進行對比分析，結果顯示利用理想點法的電壓暫降綜合評估方法能夠準確提取 各指標評估結果的相同點，減小不同結果間的差異性，可以更有效地綜合衡量各節(jié)點電壓 暫降嚴重程度。
【附圖說明】
[0041] 圖1是本發(fā)明【具體實施方式】中電壓暫降嚴重程度綜合評估方法的流程圖。
[0042] 圖2是本發(fā)明【具體實施方式】中典型監(jiān)測節(jié)點的電壓暫降統(tǒng)計結果示意圖。
[0043] 圖3是本發(fā)明【具體實施方式】中不同方式下各監(jiān)測節(jié)點等級劃分結果示意圖。
【具體實施方式】
[0044]下面結合附圖，對本發(fā)明作詳細說明。如圖1所示為本發(fā)明【具體實施方式】中電壓暫 降嚴重程度綜合評估方法的流程圖，包括以下步驟：
[0045] 步驟1、建立屬性集合及方案集；
[0046] 步驟2、基于熵權法與變異系數(shù)法確定屬性集合中各指標組合權值；
[0047]步驟3、基于加權理想點法的電壓暫降綜合評估；
[0048] 通過本發(fā)明的一種電壓暫降嚴重程度綜合評估方法，能夠方便、有效地對某個節(jié) 點發(fā)生電壓暫降事件的嚴重程度進行準確評估，以便于電壓暫降治理與經(jīng)濟賠付計算。
[0049] 在一個【具體實施方式】中，本發(fā)明電壓暫降嚴重程度綜合評估方法步驟1中，建立屬 性集合及方案集包括：
[0050] A1、在對多個節(jié)點的電壓暫降嚴重程度進行評估時，為得到合理的評估結果，將 SARFI指標、平均暫降能量指標ASEI、暫降嚴重性指標SSI綜合考慮，即兼顧了頻次、幅值和 持續(xù)時間三個影響因素，又能從局部以及整體兩個角度反映各節(jié)點的電壓暫降嚴重程度。 以這三個指標為元素構造屬性集合3={ 81，82,83}，其中81表示341^1指標， 82表示平均暫降 能量指標ASEI，S3表示暫降嚴重性指標SSI。
[0051 ] 1)SARFI 指標
[0052] SARFI指標即為系統(tǒng)平均方均根值波動頻率指標，用來描述特定時間內(nèi)單一測量 點方均根值波動情況。SARFI包括兩種形式:一種是基于某一閾值電壓的統(tǒng)計指標SARFIx， 另一種是基于敏感設備曲線的統(tǒng)計指標SARFI? rve5。
[0053] SARFIx的計算方式為：
[0055] 式中X為方均根值電壓閾值，用百分制形式表示，可能的取值為180、140、120、110、 90、80、70、50或10等;若乂〈100，化表示第1次事件造成的電壓幅值小于)(％的暫降用戶數(shù)，若 XMOO，^表示第i次事件造成的電壓幅值大于X%的暫升用戶數(shù);Nt表示由所評估節(jié)點供電 的總用戶數(shù)。
[0056] SARFI?^指標表示超出某類敏感設備參考曲線范圍的電壓暫降事件的頻度，且不 同的參考曲線對映不同的SARFIcurve指標。根據(jù)設備類型，常用的參考曲線主要有CBEMA、 ITIC、SEMI 曲線等。
[0057] 2)平均暫降能量指標
[0058]針對單次電壓暫降事件，其能量指標Evs為：
[0060]式中U(t)為暫降過程中的時變電壓方均根值，UMn為標準電壓;T為暫降持續(xù)時間。 [0061 ]假設在暫降持續(xù)時間內(nèi)，電壓方均根值保持不變，則暫降能量指標為：
[0063]針對節(jié)點電壓暫降評估，其總暫降能量指標SEI與平均暫降能量指標ASEI分別定 義為：
[0066]式中Evs-i表示第i次事件的暫降能量;N表示在給定時間內(nèi)節(jié)點發(fā)生的總暫降事件 次數(shù)。
[0067] 3)暫降嚴重性指標
[0068]計及電壓暫降發(fā)生頻率的暫降次數(shù)指標SCI和兼顧持續(xù)時間與幅值影響的暫降嚴 重性指標SSI定義如下：
[0071] A2、針對m個監(jiān)測節(jié)點的電壓暫降嚴重程度評估，構造方案集：
[0072] F={fi,f2,---,fm}
[0073] 其中t，j = l，2,…，m表示基于屬性集合中各評估指標對第j個節(jié)點的電壓暫降嚴 重程度進行評估。
[0074] 在一個【具體實施方式】中，本發(fā)明電壓暫降嚴重程度綜合評估方法步驟2中，基于熵 權法與變異系數(shù)法確定屬性集合中各指標組合權值包括：
[0075] B1、由于各指標的意義與單位間的差異，導致相對權值難以確定。熵權法是一種以 Shannon信息熵理論為基礎，根據(jù)各指標包含的有效信息量確定權值的客觀賦權方法，用各 指標熵值反映評價指標的差異性，差異性越大，提供的信息量也就越多，則該指標的權值也 越大。因此，本發(fā)明首先采用熵權法計算各指標權值。根據(jù)屬性集合中各監(jiān)測節(jié)點的SARFI 指標、平均暫降能量指標ASEI及嚴重性指標SSI的計算結果，構造評價矩陣：
[0076] X3/m = (^) = x;1 x_,; ? x2m _X31 ~??? Xin,_
[0077]式中Xlj表示第j個監(jiān)測節(jié)點的第i個屬性值。
[0078]屬性集合中的評價指標一般可以分為越小越好的成本型指標與越大越好的效益 型指標。不同性質的指標，其單位與數(shù)量級并不一致，為增強各指標間的可比性，消除指標 性質、量綱及數(shù)量級對評價結果的影響，取得較好的評價結果，需對各指標的原始數(shù)據(jù)進行 標準化處理。本發(fā)明采用極差標準化法將各指標范圍標準化至0-1，具體方法為：
[0079] 對效益型指標：
[0081] 對成本型指標：
[0083]由此建立同趨勢化矩陣Y3Xm，其同趨勢化體現(xiàn)在矩陣Y3Xm*各評價指標的值越大 越有利于評價結果： Jn >'i,"
[0084] -'；22 ??? ^32 …y3m _
[0085] 式中yij即為相的標準化值。
[0086] 根據(jù)評價矩陣，各指標信息熵為：
[0088]其中Plj的計算公式為：
[0090]式中Pij表示第j個節(jié)點的第i個指標對評價結果產(chǎn)生影響的概率。當Pij = 0時，令 Pijln pij = 0〇
[0091 ]基于熵權法的各屬性指標權值計算方式定義為：
[0093] 上式滿足條件：!>?=丨-()<丨，《 = 3。 洱1
[0094] B2、由于熵權法賦權是將同一評價指標的所有監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合考慮，雖然削弱了異 常值的影響，但其權值分配存在均衡化的缺陷，而變異系數(shù)法賦權則完全是根據(jù)數(shù)據(jù)差異 大小，直接利用各項指標所包含的信息計算權值，據(jù)此本發(fā)明提出采用變異系數(shù)法與熵權 法相結合確定各指標權值，組合權值能夠充分反映實際指標數(shù)據(jù)的客觀特性。
[0095]根據(jù)評價矩陣心>^計算各指標的變異系數(shù)：
[0097]式中Zl、$與心分別為第i個評價指標的變異系數(shù)、平均值與標準差，其中^與心的 計算方式如下：
[0099]采用變異系數(shù)法計算第i個評價指標的權值：
[0101 ]各評價指標組合權值為：
[0102] wi = Aai+( 1-A)bi, i = 1,2,3
[0103] 式中Wl即為結合變異系數(shù)法與熵權法的第i個指標的組合權值。A為偏好系數(shù)表示 兩種方法的相對重要程度，值越大表明該方法相對更加重要，且
[0104] 在一個【具體實施方式】中，本發(fā)明電壓暫降嚴重程度綜合評估方法步驟3中，基于加 權理想點法的電壓暫降綜合評估包括：
[0105] 針對屬性集合中各評估指標，當所有指標都達到各方案中最好的值時稱為正理想 解，反之即為負理想解。本發(fā)明的評價方案是各監(jiān)測節(jié)點的電壓暫降狀況，評價規(guī)則為暫降 越嚴重表明該方案越差，因此，正理想解對應暫降最不嚴重的情況，負理想解對應暫降最嚴 重的情況。基于評價規(guī)則判斷屬性集合中各評價指標的性質，對其進行標準化處理，根據(jù)同 趨勢化矩陣Y 3Xm，確定正理想解v+與負理想解f分別為： /=(?《)，< =釀{)0
[0106] < ' /?二 二 =(v;,vs,v〇,v J
[0107]將每個方案中各指標分別與正、負理想解的歐氏距離加權求和，則可得到可選方 案j與正、負理想解的距離q和q:
[0109 ]式中各指標對應的權值Wi即為其組合權值。
[0110]進而方案j距離正理想解的相對近似度心為：
[0112] 由上式可知OSRjSl，將這m個方案即m個節(jié)點的相對近似度由大到小依次排序， 即可得到最優(yōu)方案排序結果，化越大表明該方案越接近正理想解，該節(jié)點的電壓暫降越不 嚴重。
[0113] 以下通過一個【具體實施方式】來說明本發(fā)明的技術效果。
[0114] 選取某城市電網(wǎng)電能質量監(jiān)測系統(tǒng)中8個監(jiān)測節(jié)點2014年監(jiān)測到的74組電壓暫降 事件數(shù)據(jù)為研究對象進行分析計算。圖2為該城市8個典型監(jiān)測節(jié)點2014年的電壓暫降事件 統(tǒng)計結果。
[0115] 針對2014年某城市8個監(jiān)測節(jié)點的電壓暫降事件的SARFI指標、平均暫降能量指標 ASEI、暫降嚴重性指標SSI的計算結果如表1所示：
[0116] 表1
[0118]根據(jù)上述三個評價指標的計算結果，構造評價矩陣X3X8。由于SARFI指標、ASEI指標 以及SSI指標均表現(xiàn)為指標值越大暫降越嚴重，則這三個指標都屬于成本型指標，因此采用 成本型指標標準化處理方式進行數(shù)據(jù)標準化后得到同趨勢化矩陣Y 3X8。
[0119]對于加權理想點法中各評價指標的權值，首先，基于同趨勢化矩陣Y3X8,采用熵權 法得到各評價指標權值ai、a2、a3;然后，根據(jù)評價矩陣X3X8，采用變異系數(shù)法得到權值h、b 2、 b3;最后，計算組合權值W1、W2、W3，式中偏好系數(shù)可在0-1間任意取值，本發(fā)明以人=0.5為例 進行算例分析。各評價指標權值計算結果如表2所示：
[0120]表2
[0122] 以矩陣Y3Xm為基礎，可得模型正理想解為v+ = (1，1，1)，負理想解為f = (0，0，0)。
[0123] 進而計算各方案與正、負理想解的加權距離C+、(T，并確定相對近似度R，計算結果 如表3所示：
[0124] 表3
[0126]根據(jù)表3中的相對近似度對各方案排序，則可得到最優(yōu)方案排序，相對近似度越大 表明該方案越好，相應監(jiān)測點的電壓暫降越不嚴重。利用加權理想點法對8個監(jiān)測節(jié)點的電 壓暫降情況最終評估結果如下：
[0127] 匕
[0128] 式中符號表示方案的優(yōu)先順序，符號之前的方案優(yōu)于之后的方案。各方案即 為各監(jiān)測點的電壓暫降情況，評估結果中各方案由好至差依次為方案5、6、2、4、1、3、7、8，方 案5為最優(yōu)方案，方案8為最差方案。因此，對8個監(jiān)測點的電壓暫降評估結果為監(jiān)測點5、6、 2、4、1、3、7、8的暫降嚴重程度從左至右依次增大，其中監(jiān)測點5暫降最不嚴重，節(jié)點8暫降最 嚴重。
[0129] 將各評價指標值分別由小到大進行排序，由于各指標均為成本型指標，因此指標 值越大，暫降越嚴重，方案越差，各指標對應的方案排序結果如表4所示。
[0130] 表4
[0132]由表4可知，根據(jù)SARFIso指標、SSI指標，監(jiān)測點8暫降最嚴重，監(jiān)測點5暫降最不嚴 重，然而采用ASEI指標的評估結果卻為監(jiān)測點7暫降最嚴重，監(jiān)測點6暫降最不嚴重。利用這 三個指標對各監(jiān)測點的評估結果雖然并不是完全相同，但卻非常相似。利用SARFIso指標、 ASEI指標、SSI指標的三種評估結果一致表明監(jiān)測點1、3、4、7、8的電壓暫降較監(jiān)測點2、5、6 嚴重;監(jiān)測點8暫降較監(jiān)測點1、4嚴重;監(jiān)測點2暫降較監(jiān)測點5嚴重，該結論在加權理想點法 的評比結果中也成立，說明加權理想點法能將不同指標下評估結果的共同之處準確提取出 來，體現(xiàn)了其合理性與正確性。
[0133] 基于SARFIso指標、ASEI指標、SSI指標以及相對近似度R將8個監(jiān)測點電壓暫降情況 的評估結果劃分為8個等級，等級數(shù)包括1、2、3、4、5、6、7、8，劃分原則為暫降越嚴重等級數(shù) 越大，具體方法為評估結果越差，即各評價指標值越大，近似度越小，則等級數(shù)越大;分級結 果如圖3所不。
[0134] 由圖3可知，每個監(jiān)測點與等級均包括4個分級結果，對于各監(jiān)測點其分級結點越 集中，表明評估結果越相似，準確性越高。圖中監(jiān)測點2、5的分級結點集中程度最高，每個監(jiān) 測點所包含的4個分級結果中有3個分級結果相同，另一分級結果為其相鄰等級，說明相對 近似度R和各指標的暫降評估結果較一致。監(jiān)測點3、4、6、8中各監(jiān)測點分級結果的最大等級 差為2,其中監(jiān)測點3、4、6的分級結點分布相對均勾；監(jiān)測點8中除ASEI指標外，其余三個分 級結果相同，由此可以判斷ASEI指標低估了監(jiān)測點8的暫降嚴重程度。對于監(jiān)測點1、7,其分 級結點相對分散，同一監(jiān)測點下ASEI指標、SSI指標以及近似度R的分級結果相近，而SARFIso 指標的分級結果與它們相差較大，在監(jiān)測點1中表現(xiàn)為過度評估，監(jiān)測點7中為欠估計?；?上述分析，可以得到以下結論:針對某一監(jiān)測點，如果各評估指標的分級結果較一致，則相 對近似度R的分級結果與之接近，凸顯了各指標的一致性;如果各評估指標的分級結果并不 一致，則相對近似度R的分級結果趨于與各指標分級結果相對最靠近的位置，平衡了各指標 間的差異。
[0135] 綜上所述，基于加權理想點法的電壓暫降綜合評估方法即能凸顯各指標評估結果 的一致性，又能平衡其差異，其評估結果較單一指標更加合理、準確。通過采用本發(fā)明的電 壓暫降嚴重程度綜合評估方法，能夠克服現(xiàn)有評估方法的不足，提高評估準確性精度，擴大 評估方法的適用范圍，對于電壓暫降治理與經(jīng)濟損失評估技術意義明顯。
【主權項】
1. 基于加權理想點法的節(jié)點電壓暫降嚴重程度綜合評估方法，其特征在于，包括以下 步驟： 步驟1、建立屬性集合及方案集； 建立屬性集合S= {si，S2···，sn}，屬性集合中包含η個評價指標S1，S2···，sn，針對m個監(jiān)測 節(jié)點的電壓暫降嚴重程度評估，構造方案集F={fi，f2，···，fi，···，fm}，其中fj, j = l，2,…，m， ^表示基于屬性集合S中各評估指標對第j個節(jié)點的電壓暫降嚴重程度的評估； 步驟2、基于熵權法與變異系數(shù)法確定屬性集合S中各指標組合權值； 步驟3、基于加權理想點法對電壓暫降進行綜合評估。2. 根據(jù)權利要求1所述的基于加權理想點法的節(jié)點電壓暫降嚴重程度綜合評估方法， 其特征在于，所述評價指標包括SARFI指標，平均暫降能量指標ASEI和暫降嚴重性指標SSI。3. 根據(jù)權利要求1所述的基于加權理想點法的節(jié)點電壓暫降嚴重程度綜合評估方法， 其特征在于，所述步驟2具體包括： 步驟201、米用煙權法計算各指標權值； 根據(jù)屬性集合S中各評價指標，構造評價矩陣Xnxm:式中Xij表示第j個監(jiān)測節(jié)點的第i個評價指標Si的指標值;i = l, 2···，n; j = 1,2,…，m; 屬性集合S中的評價指標分為越小越好的成本型指標與越大越好的效益型指標;采用 極差標準化法將各評價指標范圍標準化至0-1; 若評價指標81屬于效益型指標，則Xlj的標準化值用標準化值yij建立同趨勢化矩陣YnXm= (yij)nXm，其同趨勢化體現(xiàn)在矩陣YnXm中各評價 指標的值越大越有利于評價結果； 若評價指標S1屬于成本型指標， 各指標信息熵式中PU表示第j個節(jié)點的第i個指標 對評價結果產(chǎn)生影響的概率;當Pij = O時，令Pijlnpij = O; 計算基于熵權法的各屬性指標權值步驟202、根據(jù)評價矩陣Xnxm計算各指標的變異系數(shù)式中Z1為第i個評價指標的變異系數(shù)，?為第i個評價指標的平均值J1為第i個評價指 標的標準差，其中；^與心的計算方式如下：計算基于變異系數(shù)法的第i個評價指標的步驟203、各評價指標組合權值Wi = Aai+(l_A)bi，式中Wi即為結合變異系數(shù)法與熵權法 的第i個指標的組合權值;λ為偏好系數(shù)表示熵權法與變異系數(shù)法的相對重要程度， 1〇4.根據(jù)權利要求3所述的基于加權理想點法的節(jié)點電壓暫降嚴重程度綜合評估方法， 其特征在于，所述步驟3具體包括： 針對屬性集合中各評估指標，當所有指標都達到各方案中最好的值時，即所有監(jiān)測節(jié) 點的各評價指標中效益型指標取最大值，成本型指標取最小值時為正理想解;反之所有監(jiān) 測節(jié)點的各評價指標中效益型指標取最小值，成本型指標取最大值時為負理想解;正理想 解對應暫降最不嚴重的情況，負理想解對應暫降最嚴重的情況； 根據(jù)同趨勢化矩陣Ynxm，確定正理想解V+與負理想解將每個方案中各指標分別與正、負理想解的歐氏距離加權求和，則得到第j個監(jiān)測節(jié)點 電壓暫降情況與正理想解的距離C}，第j個監(jiān)測節(jié)點電壓暫降情況與負理想解的距離? :第j個監(jiān)測節(jié)點電壓暫降情況距離正理想解的相對近似度將這m個節(jié)點的相對近似度由大到小依次排序，即得到最優(yōu)方案排序結果，化越大表明 該方案越接近正理想解，即該監(jiān)測節(jié)點j的電壓暫降越不嚴重。
【文檔編號】G06Q10/06GK105930976SQ201610274799
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年4月28日
【發(fā)明人】徐永海, 楊家莉, 楊家元
【申請人】華北電力大學