[发明专利]一种避雷器质量评估方法及相关设备在审
申请号: | 202210242830.X | 申请日: | 2022-03-11 |
公开(公告)号: | CN114723225A | 公开(公告)日: | 2022-07-08 |
发明(设计)人: | 王科;李荣秦;张贵鹏;秦忠;徐肖伟;邵力;项恩新;李学芳 | 申请(专利权)人: | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06K9/62;G06Q50/06 |
代理公司: | 深圳中细软知识产权代理有限公司 44528 | 代理人: | 徐春祺 |
地址: | 650000 云南省昆*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 避雷器 质量 评估 方法 相关 设备 | ||
1.一种避雷器质量评估方法,其特征在于,包括:
构建避雷器质量评估体系,其中,所述避雷器质量评估体系包括目标层、因子层和指标层,所述目标层用于确定所述避雷器质量等级,所述因子层包括多个避雷器质量影响因子,所述避雷器质量等级由至少一个所述避雷器质量影响因子确定,所述指标层包括多个避雷器质量影响指标,所述一个避雷器质量影响因子由多个所述避雷器质量影响指标决定;
获取待测评避雷器样本;
基于灰色聚类分析法对所述待测评避雷器样本针对所有所述避雷器质量影响指标执行一级模糊综合评判操作以获取一级灰色聚类系数向量矩阵;
根据所述一级灰色聚类系数向量矩阵执行二级模糊综合评判操作以获取质量隶属度矩阵;
基于最大隶属度原则在所述质量隶属度矩阵确定所述待测评避雷器样本所属的避雷器质量等级。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,基于灰色聚类分析法对所述待测评避雷器样本针对所有所述避雷器质量影响指标执行一级模糊综合评判操作以获取一级灰色聚类系数向量矩阵,包括:
将所述待测评避雷器作为聚类样本;
将所述避雷器质量影响指标作为聚类指标;
根据所述避雷器质量等极确定聚类灰类;
获取每个所述聚类样本在每个所述聚类指标下的质量检测值;
根据所述质量检测值获取对应的灰类白化函数值;
采用熵权法计算所述避雷器质量指标影响所述避雷器质量因子的权重系数;
根据所述灰类白化函数值和所述权重系数确定所述一级灰色聚类系数向量矩阵。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述质量检测值获取对应的灰类白化函数值,包括:
通过历史经验数据确定所述聚类灰类对应的灰类阈值;
基于所述灰类阈值构建灰类白化函数;
根据所述质量检测值和所述灰类白化函数获取对应的灰类白化函数值。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述灰类白化函数值和所述权重系数确定所述一级灰色聚类系数向量矩阵,包括:
根据所述灰类白化函数值和所述权重系数构造每个聚类灰类对应的聚类向量;
将所述聚类向量构成的矩阵作为一级灰色聚类系数向量矩阵。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述一级灰色聚类系数向量矩阵执行二级模糊综合评判操作以获取质量隶属度矩阵,包括:
利用B=ω·R对所述一级灰色聚类系数向量矩阵执行二级模糊综合评判操作以获取质量隶属度矩阵B;其中,ω为为上述避雷器质量影响因子对避雷器质量等级的权重系数,·为模糊算子,R为所述一级灰色聚类系数向量矩阵。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述模糊算子为加权平均型模糊算子。
7.如权利要求1-6中任一项所述的方法,其特征在于,所述避雷器质量影响因子包括避雷器参数、抽样试验和运行经验中至少一种;所述避雷器参数对应的所述避雷器质量影响指标包括标称放电电流、大电流冲击耐受能力和残压中至少一种;所述抽检试验对应的所述避雷器质量影响指标包括冲击大电流耐受试验、密封性试验和动作可靠试验中至少一种;所述运行经验对应的所述避雷器质量影响指标包括年平均故障占比和平均服役时间中至少一种。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理