[发明专利]一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法

摘要

本发明公开了一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，主要包括：（1）获取智能变电站每个二次设备特征量样本指标；（2）根据各个二次设备的特征量样本指标构建初始矩阵，进而用向量规范化的方法得到规范化决策矩阵；（3）确定权重值矩阵，并将权重值矩阵与规范化矩阵点乘得到规范化加权决策矩阵；（4）确定正理想解向量和负理想解向量，计算各评估对象的评估指标与正理想解的相对贴近度；（5）得到各个二次设备的状态等级，然后确定各个二次设备的权值，最终得到智能变电站二次设备的加权综合状态等级。利用本发明的方法可兼顾智能变电站多指标、多评价对象的大样本资料，从而更准确的评估智能变电站二次设备的运行状况。

主权项

一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一，获取智能变电站每个二次设备特征量样本指标x_j(j＝1,2,…,n)；步骤二，根据各个二次设备的特征量样本指标x_j(j＝1,2,…,n)构建初始矩阵X，进而用向量规范化的方法得到规范化决策矩阵_Y；步骤三，确定权重值矩阵，并将权重值矩阵与规范化矩阵Y点乘得到规范化加权决策矩阵Z；步骤四，由规范化加权决策矩阵Z确定正理想解向量和负理想解向量，然后求各样本指标与正理想解的欧氏距离以及与负理想解的欧氏距离，最后各评估对象的评估指标与正理想解的相对贴近度；步骤五，根据相对贴近度的值对评估对象进行排序，得到智能变电站二次设备的加权综合状态等级；所述步骤一中的特征量样本指标x_j(j＝1,2,…,n)包括以下三种：二次设备自身运行状态特征量、通信运行状态特征量、传统二次回路监测特征量；所述步骤一中，在获取每个二次设备特征量样本指标过程中，若某一二次设备不存在相应的特征量指标，则该特征量样本指标用0补齐，最终得到的每一设备的特征量样本指标都具有相同的结构；所述步骤三的权重值矩阵采用如下方式获得：以其中的设备k为例，由序关系分析法确定主观权重由变异系数法确定客观权重则综合权重ω_kj(j＝1,2,…,n)为：$w_{kj}=\frac{w_{kj}^{zhu}*w_{kj}^{ke}}{\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}(w_{kj}^{zhu}*w_{kj}^{ke})},(j=1,2,...n)$其余m‑1个设备拥有同样的方式确定其综合权重向量ω_ij，其中，i＝1,2,…,m,i≠k,j＝1,2,…,n；从而确定综合权重值矩阵W，$W=\left[\begin{array}{cccc}{w}_{11}& w_{12}& ...& w_{1n}\\ w_{21}& w_{22}& ...& w_{2n}\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ w_{m1}& w_{m2}& ...& w_{mn}\end{array}\right];$将权重值矩阵与规范化矩阵Y点乘得到从而得到规范化的加权决策矩阵Z：上述序关系分析法确定主观权重的方法如下：设评价指标x_i相对于某评价目标的重要性程度大于或大于等于x_j时，则记为x_i＞x_j；对于指标集{x₁,x₂,…,x_n}，其权重系数的确立方法如下：(1)序关系的确定；(1.1)基于某个评价目标，按照专家意见在给定指标集中选取最重要的一个指标，记为X₁；(1.2)在余下的n‑1个指标中，再选出认为是最重要的一个指标，记为X₂；(1.3)按以上原则依次进行下去，经过n‑1次，将最后剩余的一个指标记为X_n；(1.4)经过以上步骤，就确定了一个序关系，即X₁＞X₂＞…＞X_n；(2)确定相邻指标间的相对重要程度；设相邻指标的相对重要程度r_k，则相邻指标的相对重要程度r_k的计算公式为：

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