[发明专利]基于诱导有序加权平均算子的配电网故障恢复方案客观评估方法

摘要

本发明公开了一种基于诱导有序加权平均算子的配电网故障恢复方案客观评估方法，首先计算恢复方案综合评估的规范化决策矩阵；接着，将评估指标的绝对和相对优势度作为诱导分量，确定故障恢复方案评估指标数据的优先顺序；进而基于诱导有序加权平均算子建立位置加权向量的优化模型，利用粒子群算法优化求解，并根据位置加权向量求得评估值向量；最后，依据决策特征根定理确定最优评估值向量，得到配电网故障恢复方案的客观评估结果。本发明仅利用候选恢复方案的客观数据信息，便能评估出方案的优劣，为配电网故障恢复评估提供新的科学定量分析方法。

主权项

1.一种基于诱导有序加权平均算子的配电网故障恢复方案客观评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：计算恢复方案客观评估的规范化决策矩阵将n个待评估的配电网故障恢复候选方案记作Ei，i＝1,2,…,n∈N，其中第j个评估指标为xj，j＝1,2,…,m∈M，N和M分别表示候选方案和评估指标下标的集合，则恢复方案Ei的指标集合为Ii＝{xi1,xi2,…,xij,…，xim}，xij表示第i个恢复方案第j个评估指标的取值；所有的xij构成评估决策矩阵为：在此基础上，对评估决策矩阵X按评估指标进行规范化处理：对于效益型指标对于成本型指标至此可得规范化决策矩阵R＝[rij]，rij是规范化决策矩阵R中的元素；步骤B：计算恢复方案评估指标的绝对和相对优势度在进行客观评估时，首先确定评估主体——故障恢复方案Ei，i∈N的竞争视野，即与其构成竞争关系的恢复方案集合；对于恢复方案E_i，所有与其构成竞争关系的恢复方案的集合称为E_i的竞争视野，记为其中n_i表示与恢复方案E_i构成竞争关系的恢复方案的个数；如此有，恢复方案Ei在第j个评估指标xj上相对于竞争视野内的恢复方案Ek的竞争强度为：恢复方案Ei在评估指标上的绝对优势度和相对优势度分别为：式中：Pi为恢复方案Ei相对于竞争视野内所有待评估恢复方案而言，竞争强度取值非负的个数；步骤C：计算恢复方案评估的位置加权向量和评估值向量对于恢复方案Ei，其评估指标的位置加权向量为w＝(w1,w2,…,wj,…,wm)T，其中式中：l∈M，0＜q＜1，为第l个评估指标的整体竞争优势，α和β分别为电力调度专家对绝对和相对优势度的偏好，α+β＝1，α,β∈[0,1]；将绝对和相对优势度作为诱导分量，则恢复方案Ek在以恢复方案Ei为评估主体下的评估值为：式中：akj是恢复方案Ek的评估指标重新排序后第j个评估指标的取值；根据诱导有序加权平均算子思想，利用以下最优化模型求解位置加权向量w：采用粒子群优化算法进行上述最优化模型的求解，得到位置加权向量和评估值向量；在历次迭代中，粒子i根据下式更新速度v和位置x：式中：z为迭代次数；为第z次迭代粒子i的个体历史最优位置；为第z次迭代的群体历史最优位置；w为惯性权重；c₁、c₂为学习因子，控制粒子趋向自身最好位置和全局最好位置的步长；r₁和r₂为[0，1]之间的随机数；步骤D：确定恢复方案评估的最优评估值向量，给出最优恢复方案以恢复方案E_i为评估主体，给出的各恢复方案的评估值记为则所有恢复方案给出的评估值向量为Y＝(y⁽¹⁾,y⁽²⁾,…,y⁽ⁿ⁾)；最优的评估值的向量应与向量夹角之和最小，则根据决策特征根定理求取y^*，即：对其中，λmax为YYT的最大特征根，Y＝(y(1),y(2),…,y(n))为λmax对应于YYT的正特征向量，且||y*||2＝1。