[发明专利]基于直觉模糊组合赋权的电能质量数据处理方法及装置

说明书

本发明涉及基于直觉模糊组合赋权的电能质量数据处理方法及装置，包括：各项电能质量评价指标数值；电能质量综合等级划分；基于直觉模糊ANP的组合赋权；基于端点混合可能度函数的灰色聚类处理；确定电能质量等级。本发明应用直觉模糊数改进经典ANP的标度法计算主观权重，结合熵权法以主、客观加权属性一致将两种权重组合。然后采用端点混合可能度函数的灰聚类方法处理等级的不确定性和模糊性，最后结合指标组合权重计算综合聚类系数得出电能质量结果。在一定程度上帮助工程人员正确评估电能质量水平，为治理电能质量问题提供理论指导，应用价值和前景巨大。

技术领域

本发明属于电能质量数据处理技术领域，具体涉及一种基于直觉模糊组合赋权的灰聚类电能质量数据处理方法，还涉及一种基于直觉模糊组合赋权的灰聚类电能质量数据处理装置。

背景技术

现代电力电子设备及其高精密仪器的大量应用，使得电力用户对电能质量的要求越来越高，然而分布式电源和非线性负荷的大量使用使电网中的电能质量污染日益严重，加剧了电力系统和电力用户供需双方之间的矛盾。因此，如何基于电能质量数据进行分析处理最终获得电能质量等级，反映电能质量的整体状况，为量化扰动引起的损失、电网电能质量对标管理以及未来电力市场环境下的“依质定价”提供理论基础和技术支撑，已成为目前电能质量问题研究的重要方向之一。

目前，国内外都制定了一系列的电能质量标准，但并未对如何进行数据处理实现电能质量综合等级做出明确规范。层次分析法是在确定电能质量等级的方法中常用的为指标赋权的主观方法，将人的主观语言判断数字化，是一种定性与定量相结合的多指标决策方法。但该方法应用时将指标视为独立个体，仅考虑指标之间的相对重要性，忽略指标之间相互关联的情况。网络层次分析法(Analytic Network Process,ANP)对层次分析法进行改进，在评价电能质量时，能够考虑指标之间的关联情况。但经典的标度法在将语言变量转化成数值量时不能体现决策者评分的不确定性。采用模糊修正方法只能考虑属于或不属于这样非此即彼的情况，不能体现人语言评价的不确定性和犹豫度。在对电能质量数据进行分析处理获得电能质量等级中，模糊评估是较常用的一种方法，但运用该方法，需要事先确定指标权重且隶属度函数的选取容易受人为主观因素的影响。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种基于直觉模糊组合赋权的电能质量数据处理方法，融合主客观权重对获取的电源质量数据进行处理分析来确定电能质量等级，解决了目前通过对电源质量数据进行分析处理从而确定电能质量水平的过程中易受人为主观因素影响的难题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于直觉模糊组合赋权的电能质量数据处理方法，包括：

利用电源监测终端获取选定电能质量监测点的各项电能质量评价指标数值；

依据直觉模糊层次分析法计算得到各项电能质量评价指标的主观权重；

依据熵权法计算得到各项电能质量评价指标的客观权重；

依据主客观函数规划模型，计算得到主、客观权重系数；

基于主、客观权重及主、客观权重系数，计算得到组合权重；

基于选定电能质量监测点的各项电能质量评价指标数值和组合权重，依据灰色聚类法，得到选定电能质量监测点的电能质量等级。

可选地，所述依据直觉模糊层次分析法计算得到各项电能质量评价指标的主观权重，包括：

收集指标之间相互影响的语言偏好评价，转化为直觉模糊数；

基于直觉模糊数，计算互反型直觉模糊判断矩阵；

利用直觉模糊加权平均算子集成直觉模糊判断矩阵的偏好值；

计算直觉模糊熵，构造未加权的超矩阵；

基于未加权的超矩阵和相对权重矩阵，计算得到加权超矩阵；