[发明专利]一种变压器电磁设计方案的云理想解评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及变压器电磁设计方案评价方法，具体地说是涉及一种变压器电磁设计方案的云理想解评价方法。

背景技术

变压器的尺寸和结构参数，会影响变压器的性能和成本，以效率或者成本等指标为目标对变压器电磁设计方案进行优化设计是人们曾经关注的热点。面对激烈的市场竞争和客户需求的个性化和多样化，以单目标来确定变压器最终设计方案己经不能满足需求，多目标优化设计可以得到多个Pareto前沿解，但如何评价各个解(方案)的优劣是需要解决的一个问题。

目前，关于变压器电磁设计方案优劣评价的研究还比较少。文献《变压器电磁设计方案综合评估方法的研究》（河北工业大学学报，2015年5期，p1-6）建立了一种变压器电磁设计方案的评价指标体系，提出了一种基于灰色关联系数的模糊评估方法，虽考虑了评价过程的模糊性和灰色性，但是是确定模型评价，无法体现现实世界中的不确定性和人类认知的局限性，蕴涵的信息不够丰富。

云模型理论是李德毅院士在20世纪90年代提出的，是定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型，用以反映客观事物或人类知识中概念的不确定性。模糊隶属度在普通论域上的分布叫做隶属云，具有普遍适用性的是正态云，其论域上各点的隶属度分布符合统计学意义上的正态分布规律，云上的点称为云滴。

云的数字特征能够反映概念的整体性和定性知识的定量特性。正态云由期望Ex、熵En和超熵He这三个数字特征来描述。正态云表达式如下式所示：

(1)

式中Ex是期望，En^’是以En为期望，He为标准差的随机数。由于En^’是服从正态分布的随机数，所以云具有不确定性。

逼近理想解法（又称TOPSIS法，本专利简称为理想解法）是一种根据评价对象与理想目标的接近程度进行排序的多指标综合评价方法。该方法是在已知数据基础上，构建出正理想解和负理想解，计算各个待评方案到正理想解和负理想解的距离，然后计算贴近度来评价方案的优劣。传统理想解法在评价过程中所用数值均为精确数值，但现实中由于外界环境的不确定性和人类认知的局限性，模糊性和随机性等不确定性因素难以避免。传统理想解法中待评方案与理想解的关系采用欧氏距离度量，也存在一定的缺陷。

在云模型理论和逼近理想解法的融合方面，有些学者做了些研究。

文献《基于云模型和改进TOPSIS法的电力设备状态检修控制策略》（华东电力，2014年42卷2期，p355-359）给出一种基于云模型和改进TOPSIS法的电力设备状态检修方案优选方法，采用云模型生成传统理想解法的初始决策矩阵，采用欧氏距离和灰色关联度加权融合计算贴近度来改进理想解法。

文献 《基于云模型的TOPSIS决策方法研究》（价值工程，2013年29期，p8-10）提出一种求解区间型决策信息的云TOPSIS方法，采用云模型理论将区间型数值转化为云模型形式的初始决策矩阵，采用模糊数相似性度量方法计算理想解法中的贴近度，但按同一决策属性的期望、熵和超熵的极性方向一致构建正、负理想云有点武断。

文献《基于云模型的SaaS决策方法》（电子学报，2015年43卷5期，p987-992）提出一种基于云模型的软件即服务最优服务决策方法，其TOPSIS法中的距离测度采用了余弦距离和欧氏距离，但采用加权法构建云模型决策矩阵时，同一决策属性的期望、熵和超熵的所取权重一样不一定合理。

文献《云模型在雷达干扰资源多目标优化配置中的应用》（指挥控制与仿真，2014年36卷5期，p39-44）采用云模型与逼近理想解法构建雷达干扰效益矩阵，运用匈牙利算法进行干扰资源优化分配，其正、负理想云也是按同一决策属性的期望、熵和超熵的极性方向一致构建的，该文采用了云模型形式的权重，但没给出怎样求取。

中国专利申请公布号为CN 102156710的申请案给出一种基于云模型和 TOPSIS 法的植物鉴别方法，分情况构建植物外观特征标本的梯形云和正态云模型，通过计算被测植物关于标本云的隶属度构建传统理想解法的初始决策矩阵，该申请案用到了云隶属度（确定度）概念。

中国专利申请公布号为CN 104679988的申请案给出一种基于云 TOPSIS 的多属性决策方法，但也存在初始云决策矩阵构建时同一决策属性的期望、熵和超熵所取权重一样，正、负理想云构建时同一决策属性的期望、熵和超熵的极性方向一致的问题。