[发明专利]一种中低压配电网关键耗能环节辨识方法

摘要

本发明提供了一种中低压配电网关键耗能环节辨识方法，针对配电网节能降损工作对高耗能环节定位的需求，本发明分别采用了单因素分析法和改进灰色关联度分析法来分析配电网设备损耗因素和运行损耗因素，辨识出对配电网损耗具有关键影响性的耗能环节，可以使配电网节能降损工作的展开更有针对性，避免盲目改造。最后通过算例验证了本发明所提关键耗能环节辨识方法的有效性。

主权项

1.一种中低压配电网关键耗能环节辨识方法，其特征在于，基于确定单个影响因素对损耗变化程度排序或定性分析各因素对损耗的影响程度及排序处理，选择进行以下分析步骤：/n单因素分析步骤：是单个影响因素对损耗变化程度排序，具体是：选取影响配电网损耗的某一个因素，并保持其它影响因素不变，不断改变该被选因素的指标值，并分别计算每次改变后配电网的损耗水平，依次记录配电网损耗值随该因素变化的结果；对每个损耗影响因素都重复上述操作；对比各个因素变化前后配电网损耗的改变情况，按照损耗变化程度排序，既可以知道各个因素对配电网损耗的影响程度，从而确定关键的损耗影响因素；/n改进灰色关联度分析步骤：通过灰色关联度来分析系统各个因素之间的影响程度或者各个因素对系统主行为的贡献度；灰色关联度的值直接正向反应了影响程度的大小；并根据实际需求，采用层次分析法对传统灰色关联度进行变权处理，最后根据变权后各个因素对应的灰色关联度大小的排序，即可辨识出最关键的损耗影响因素；/n所述改进灰色关联度分析的具体步骤为：/n步骤1，将线损率指标作为主因素，将各损耗影响因素对应的指标作为参考因素；形成相应的主因素序列Y₀^*和参考因素序列X_i^*，并对各因素序列做消除量纲处理后得到标准灰关联矩阵：/n /n则X_i^*(j)与Y₀^*(j)的灰关联系数为：/n /n式中，ρ为分辨系数，ρ∈[0，1]，取ρ＝0.5；/n参考因素序列X_i^*对主因素序列Y₀^*的灰色关联度为：/n /n式中，ξ_i为灰色关联度，其表征了不同损耗影响因素对配电网损耗的关联程度，该值越大则可认为其对应的影响因素对损耗的影响越大；/n步骤2，基于层次分析法对灰色关联度进行变权处理，层次分析法求解权重包括：/n步骤201，建立判断矩阵：采用两两比较的相对标度来量化专家对影响因素重要程度的主观判断，然后再进行客观比较；建立判断矩阵如下：/n /n式中，n为样本数；a_ij为第i个样本与第j个样本的比较结果；a_nn＝1表示与自身的比较；A矩阵为正互反型矩阵，且有：a_ij>0，a_ji＝1/a_ij，a_ij＝a_ik×a_kj；相对标度a_ij的值在1～9之间，大小取决于样本i和样本j之间重要程度的对比结果，根据专家的评判，样本i比样本j越重要，则a_ij的值越大；/n步骤202，判断矩阵一致性检验：在成对比较判断的过程中，由于被比较样本的复杂性和人的主观判断的模糊性，进行比较的样本数多，矩阵阶数大时，会出现不一致的判断；判断矩阵的一致性必须满足一定的要求，不能太低，否则判断信息的可信度就会低，这种情况下需要对判断矩阵进行校正或者重新构建判断矩阵；判断矩阵的一致性指标用CI来表示：/n /n式中，λ_max为矩阵A的最大特征根；/n根据矩阵理论，若正互反型矩阵满足一致性，则其最大特征根即为矩阵的阶数，此时CI＝0，判断矩阵具有完全一致性；CI值越大，则判断矩阵的一致性越差；因此，引入判断矩阵的平均随机一致性指标RI来检验一致性；1-10阶的RI值依次为：0，0，0.58，0.9，1.12，1.24，1.36，1.41，1.45，1.49；由于1、2阶判断矩阵总是具有完全一致性，因此其RI值只是形式上的；此时可引入随机一致性比率CR：/n /n当CR≤0.1时，可认为判断矩阵满足一致性要求，否则需要调整判断矩阵；/n步骤203，判断矩阵最大特征根：判断矩阵满足一致性要求后，计算其最大特征根，根据AQ＝λ_maxQ求取最大特征根所对应的特征向量Q＝[q₁，q₂，…q_n]，将Q归一化，得到W＝[w₁，w₂，…w_n]，w_i即为相应样本的权重值：/n /n至此，得到改进后的灰关联度为：/n /n式中，w_i为影响因素i的权重；w_j为样本j的权重；/n根据式(8)中ξ_i值的大小可以直接判断影响因素i对配电网损耗影响的关键程度，值越大则影响越大，值越小则表示影响越小。/n