基于模糊層次分析法的電力設(shè)備運行狀態(tài)評估模型分析案例目錄TOC\o"1-3"\h\u13032基于模糊層次分析法的電力設(shè)備運行狀態(tài)評估模型分析案例 165321.1狀態(tài)評估方法分析 1244611.1.1層次分析法 1314971.1.2模糊綜合評判 236421.1.3模糊層次分析法 3226331.2模糊層次分析法步驟 442351.3基于模糊層次分析法的配電二次設(shè)備狀態(tài)評估 6323221.3.1配電自動化二次設(shè)備評價指標(biāo) 792691.3.2配電自動化二次設(shè)備狀態(tài)評估過程 81.1狀態(tài)評估方法分析目前，關(guān)于評估電力設(shè)備運行狀態(tài)的方法主要集中在模糊理論、層次分析法、灰色理論、設(shè)備評分法等，以上方法都會對設(shè)備的狀態(tài)信息進行綜合分析，從而完成對設(shè)備的狀態(tài)評估。除此之外，人工智能領(lǐng)域也出現(xiàn)了很多可用的智能方法，用于診斷后預(yù)測和決策，經(jīng)過實踐都取得很大的成功。也有人將這些方法用于電力設(shè)備評估，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、物元理論、證據(jù)理論等?？紤]到二次設(shè)備的實際運行，介紹三種較多應(yīng)用于二次設(shè)備狀態(tài)評價的方法。1.1.1層次分析法層次分析法會把被評價對象看成一個整體，這是基本思路。然后分析每個影響因素內(nèi)在是否存在聯(lián)系，將這些因素劃分為多個層次，對每一個層次和最終目標(biāo)的相關(guān)元素進行確認(rèn)，進而兩兩比較構(gòu)建判斷矩陣，對矩陣進行相關(guān)計算，求解出層次權(quán)重向量，依據(jù)此來對設(shè)備狀態(tài)進行評估和決策，步驟如下：建立層次結(jié)構(gòu)模型分析評估對象的結(jié)構(gòu)特點和實際情況，將所有會造成影響的因素按目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層的結(jié)構(gòu)劃分層次。構(gòu)造判斷矩陣根據(jù)“1-9”標(biāo)度法,如下表所示。將同層的因素兩兩進行比較，判斷其相對的重要程度，并以此構(gòu)造判斷矩陣Rn表1.11-9標(biāo)度法指標(biāo)含義1兩個因素重要性相同3前一個因素比后一個因素稍微重要5前一個因素比后一個因素明顯重要7前一個因素比后一個因素強烈重要9前一個因素比后一個因素極端重要2、4、6、8上述兩個相鄰判斷的中間值1/2、···、1/9后一個元素比前一個元素的重要程度R=r11其中Rii=1；Rji=1/Rij計算權(quán)重向量求出判斷矩陣的最大特征根λmax和特征向量W，并進行一致性檢驗，如果滿足條件那么特征向量可以作為權(quán)重向量。并用RW=λmax求出一致性檢驗判斷一致性偏離程度通常根據(jù)一致性檢驗指標(biāo)CI和RI的比值來確定：CR=CI/RI（4-2）CI由公式CI=λmax?nRI對應(yīng)的值如下表所示：表1.2RI對應(yīng)值階數(shù)n12345678910RI值000.520.91.121.241.321.411.451.49若CR值小于0.1，則該矩陣滿足一致性，反之則需要對矩陣進行調(diào)整，直到滿足一致性。1.1.2模糊綜合評判模糊綜合評判法的基礎(chǔ)是模糊數(shù)學(xué)理論，通過該理論可以量化一些不明確的因素。同時對影響評估對象的多個因素綜合考慮，得出較為合理的綜合評價。該方法第一步會對被評價對象建立影響因素集和評價語集，再把評估因素集中每個因素的權(quán)重和隸屬度向量分別計算得到結(jié)果，所得的結(jié)果用于建立模糊評判矩陣。最后再將矩陣與權(quán)重向量進行模糊運算和歸一化處理，得到最終評價結(jié)果。模糊綜合評判的大致步驟如下所示：建立評價因素集合將所有會對評價對象造成影響的因素建立集合，記為U={u1,u2,…,un}，n為影響因素的個數(shù)。建立評價語集合根據(jù)評價對象的狀態(tài)建立評語集，記為V={v1,v2,…,vm}，m表示對評價對象的評價數(shù)量。評語集的具體內(nèi)容根據(jù)評價對象而定，如本文中所研究的配電自動化二次設(shè)備狀態(tài)，可以建立評價集V={狀態(tài)良好，狀態(tài)正常，狀態(tài)差}。計算評價因素的權(quán)重由于每個因素對評價對象的影響不同，需要確定每個因素影響評價對象的相對權(quán)重，用每個因素的權(quán)重值來表示在對評價對象的評估過程中每個因素所占的比重，設(shè)權(quán)重向量集合A={a1,a2,…,aj}，其中aj表示第j個元素的權(quán)重值。權(quán)重值確定常見方法包括：專家經(jīng)驗法、Delphi法、加權(quán)平均法、層次分析法等。模糊綜合判斷選擇適合的隸屬函數(shù)并構(gòu)建隸屬矩陣。求出隸屬度向量，對所有的評價指標(biāo)的隸屬度向量進行合成，最終得到綜合評價結(jié)果。1.1.3模糊層次分析法諸多分析評估的方法都是以人主觀認(rèn)識為主導(dǎo)的，其中具有較高優(yōu)越性的是層次分析法。該方法對很多不方便定量分析的，具有不確定性的定性問題給出了有效的評估判斷。傳統(tǒng)的層次分析法在計算過程中，在構(gòu)造判斷矩陣時使用的方法很少考慮決策者進行判斷時的主觀性，并且為了檢驗判斷矩陣是否具有一致性所用的方法和計算都比較復(fù)雜繁瑣，甚至有學(xué)者對一致性判斷規(guī)則的科學(xué)性提出了質(zhì)疑。根據(jù)上述存在的問題，有學(xué)者將模糊一致矩陣引入到層次分析法中。這方法將層次分析法與模糊數(shù)學(xué)理論相結(jié)合，被稱為模糊層次分析法。層次分析法具有定量性和客觀性的優(yōu)點，模糊綜合評價法更具備包容性，模糊層次分析法將兩者結(jié)合，適用性更強。具體表現(xiàn)在，如果使用層次分析法對目標(biāo)進行評價，需要先構(gòu)建一個判斷矩陣，然后對該矩陣進行一致性校驗。經(jīng)驗得知在對判斷矩陣的校驗過程中，很大概率是不能一次性通過的，為此我們不得不采用常規(guī)方法，即反復(fù)調(diào)整矩陣中的元素，進行多次計算，最終確保調(diào)整后的矩陣可以符合一致性校驗的條件。而我們在對矩陣元素進行調(diào)整的過程中，通常是依靠經(jīng)驗，放大了主觀盲目性的缺點。而且在對一些參數(shù)進行修改后，判斷矩陣會無法與真實評價目標(biāo)完全保持一致。在本文中需要對配電自動化二次設(shè)備進行評估，涉及因較多，如果采用層次分析法并不能很好的進行評估。所以考慮結(jié)合模糊評價法，改方法會對指標(biāo)進行模糊化處理。模糊層次分析法(FAHP)是兩種方法的有機結(jié)合，引入模糊一致矩陣能夠有效地避免在對判斷矩陣進行一致性檢驗時出現(xiàn)的問題。并且隸屬函數(shù)可以對指標(biāo)實測值進行量化，經(jīng)過計算后給出指標(biāo)的得分，這樣在很大程度上避免了主觀人為因素的影響。我們對復(fù)雜事物進行判斷總是具有模糊性的，模糊層次分析法的評價過程符合了這一特點，這讓分析結(jié)果在具有科學(xué)性的同時也符合人們的思維。模糊層次分析法和層次分析法在基本思想和步驟上很相近，但仍有以下兩點不同：（1）建立的判斷矩陣不同，層次分析法是通過兩因素的兩兩比較建立正互反判斷矩陣，而模糊層次分析法是通過對兩因素的比較建立正互補判斷矩陣（有時也會先建立正互反判斷矩陣再通過公式轉(zhuǎn)換為正互補判斷矩陣）。（2）求矩陣中各個因素重要性的相對權(quán)重的方法不同。FAHP用于狀態(tài)評估時步驟如下：（1）先整體分析被評估對象目標(biāo)和選取因素之間的關(guān)系，然后找出指標(biāo)和因素間上下層次關(guān)系，建立分層結(jié)構(gòu)模型。（2)基于某種準(zhǔn)則判斷同層中的因素對上一層的重要度，兩兩比較后建立模糊判斷矩陣。判斷準(zhǔn)則一般采用專家經(jīng)驗法。（3)用檢驗公式來判斷矩陣是否具有一致性，對不一致的矩陣代入公式計算，調(diào)整后的矩陣滿足一致性條件。（4)依據(jù)公式計算每層指標(biāo)因素的權(quán)重系數(shù)（5)建立評價分?jǐn)?shù)集，通過隸屬度函數(shù)算出每個因素對應(yīng)的評分（6）將每個因素的評分和權(quán)重進行計算，得出上一層的對應(yīng)分值，依次向上計算，最終得到評估對象的分值，確定評估結(jié)果綜合以上討論，在列出的三種方法中，本文選用模糊層次分析法來對運行狀態(tài)進行評估。下一節(jié)將詳細介紹該方法的應(yīng)用步驟。1.2模糊層次分析法步驟（1）構(gòu)建分層結(jié)構(gòu)模型對評估目標(biāo)進行分析，找出影響目標(biāo)評估的相關(guān)因素，建立分層結(jié)構(gòu)，一般分為目標(biāo)層，準(zhǔn)則層和因素層。（2）構(gòu)造模糊判斷矩陣和一致性判定在構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型后，設(shè)同一層所有元素可以構(gòu)成集合A，A={A1，A2，A3，···，An}，在對A1，A2，A3，···，An兩兩比較重要性后，構(gòu)建模糊判斷矩陣RR=r11該矩陣具有以下性質(zhì)：rii=0.5（r=1，2，3，···，n）；rij+rji=1（i，j，···，n）為了確定rij的值，本文采用0.1~0.9標(biāo)度法更為準(zhǔn)確的描述任意兩個元素的相對重要程度，如表1所示：表1.30.1-0.9標(biāo)度法標(biāo)度含義0.1兩個元素相比，后者比前者極端重要0.2兩個元素相比，后者比前者重要得多0.3兩個元素相比，后者比前者明顯重要0.4兩個元素相比，后者比前者稍顯重要0.5兩個元素相比，后者和前者同等重要0.6兩個元素相比，前者比后者稍顯重要0.7兩個元素相比，前者比后者明顯重要0.8兩個元素相比，前者比后者重要得多0.9兩個元素相比，前者比后者極端重要參考該標(biāo)度表，可以確定模糊判斷矩陣。矩陣建立后，需要對其進行一致性判斷，即矩陣Rnrij=rik-rjk+0.5，i，j，k=0，1，2，3，···，n（4-4）如果不滿足一致性需要將其改造為模糊一致性矩陣。其方法如下：A．對矩陣R按行求和，記為ri=k=1B．再進行如下變換rij=ri變換后的矩陣為模糊一致性矩陣。（3）計算元素權(quán)重建立模糊一致判斷矩陣后，通過公式計算出各個因素的權(quán)重值：Wi=1n?12ari=a≥n?1wi計算各因素的權(quán)重后，加權(quán)求和可以得到對上一層的評價結(jié)果。在本文采用模糊層次分析法對二次設(shè)備進行狀態(tài)評估時，需要更為明顯地分辨每個因素的重要程度，因此參數(shù)a取邊界值。1.3基于模糊層次分析法的配電二次設(shè)備狀態(tài)評估綜合上一節(jié)對模糊層次分析法的介紹，應(yīng)用模糊層次分析法對配電自動化二次設(shè)備進行狀態(tài)評價的步驟如圖：圖1.1配電自動化二次設(shè)備狀態(tài)評估步驟1.3.1配電自動化二次設(shè)備評價指標(biāo)根據(jù)前文結(jié)合在線監(jiān)測和二次設(shè)備運維的分析，可以得出對二次設(shè)備進行狀態(tài)評估的指標(biāo)，根據(jù)模糊層次分析法的要求建立評價體系的模型，如圖所示圖1.2配電自動化二次設(shè)備狀態(tài)評估指標(biāo)其中：配電終端運行評價指標(biāo)包括：終端在線率=（評估周期時長x配電終端總數(shù)-配電終端設(shè)備停用時間總和）/（評估周期時長×配電終端總數(shù)）；遙控正確率=終端遙控執(zhí)行成功/遙控執(zhí)行總數(shù)；遙測采集正確率=遙測采集正確數(shù)目/遙測采集總數(shù)；遙信采集正確率=遙信采集成功次數(shù)/遙信總采集次數(shù)；終端故障率=故障終端數(shù)量/終端總數(shù)。通信系統(tǒng)評價指標(biāo)包括：終端在線率=（評估周期時長x通信終端總數(shù)-通信終端設(shè)備停用時間總和）/（評估周期時長×通信終端總數(shù)）；通信中斷率=評估周期內(nèi)通信中斷時長/評估周期內(nèi)通信時長；平均中斷時長=評估周期內(nèi)中斷總時長/評估周期內(nèi)中斷次數(shù)。繼電保護評價指標(biāo)包括：保護成功率=正確動作次數(shù)/故障發(fā)生次數(shù)；保護失效率=誤動、拒動的次數(shù)/動作總次數(shù)；設(shè)備缺陷率=周期中設(shè)備故障臺數(shù)/評價周期中設(shè)備總臺數(shù)。（以上數(shù)據(jù)均在評估周期內(nèi)進行統(tǒng)計）1.3.2配電自動化二次設(shè)備狀態(tài)評估過程基于模糊層次分析法，以天津某配電自動化二次設(shè)備的數(shù)據(jù)為例，對其進行狀態(tài)評估，流程如圖：圖1.3配電自動化二次設(shè)備狀態(tài)評估流程圖（1）建立優(yōu)先關(guān)系矩陣對準(zhǔn)則層和因素層構(gòu)建優(yōu)先關(guān)系矩陣，需要結(jié)合專家經(jīng)驗，通過專家咨詢法并且依據(jù)0.1~0.9標(biāo)度法對其進行打分。一共選取十位相關(guān)人員的打分，綜合得到準(zhǔn)則層的模糊判斷矩陣RB：表1.4準(zhǔn)則層評分?jǐn)?shù)據(jù)配電終端繼電保護裝置通信系統(tǒng)配電終端0.50.520.64繼電保護裝置0.480.50.64通信系統(tǒng)0.360.360.5RB=0.5因素層B1的模糊判斷矩陣如下：表1.5因素層B1評分?jǐn)?shù)據(jù)遙控正確率遙測采集正確率遙信采集正確率終端故障率終端在線率遙控正確率0.50.5590.58940.60030.3191遙測采集正確率0.4410.50.54080.56950.3004遙信采集正確率0.41060.45920.50.59990.3終端故障率0.39970.43050.40010.50.3103終端在線率0.68090.69970.70.68970.5

RB1=因素層B2的模糊判斷矩陣如下：表1.6因素層B2評分?jǐn)?shù)據(jù)動作成功率動作錯誤率設(shè)備缺陷率動作成功率0.50.7390.5394動作錯誤率0.2610.50.4503設(shè)備缺陷率0.46060.54970.5

RB2=0.5因素層B3的模糊判斷矩陣如下：表1.7因素層B3評分?jǐn)?shù)據(jù)通信中斷率中斷平均時間通信終端在線率通信中斷率0.50.5410.348中斷平均時間0.4590.50.273通信終端在線率0.6520.7270.5

RB3=0.5對以上四個模糊判斷矩陣進行進行一致性校驗，矩陣中所有的rij滿足以下條件：rij=rik-rjk+0.5，i，j，k=0，1，2，3，···，n（4-10）因此模糊判斷矩陣為RB（2）計算指標(biāo)權(quán)重通過公式（4-4）可以計算出對應(yīng)權(quán)重分別為：WB＝(0.3867，0.3733，0.24)WB1＝（0.2068，0.1852，0.177，0.1541，0.277）WB2＝（0.4261，0.2371，0.3368）WB3＝（0.2964，0.244，0.4597）如圖所示：圖1.4權(quán)重分配圖（3）創(chuàng)建評價集對狀態(tài)量創(chuàng)建評價集A={狀態(tài)差，狀態(tài)正常，狀態(tài)良好}，并結(jié)合專家意見及設(shè)備歷史數(shù)據(jù)給出對應(yīng)分?jǐn)?shù)，如下表：表1.8狀態(tài)評估分?jǐn)?shù)狀態(tài)異常μ狀態(tài)正常μ狀態(tài)良好μ307090（4）構(gòu)建隸屬度函數(shù)隸屬函數(shù)具有多種形式，考慮到本文的指標(biāo)與評價目標(biāo)是呈線性關(guān)系，因此采用三角形隸屬函數(shù)。隸屬函數(shù)模型如下所示，F(xiàn)1，F(xiàn)2，F(xiàn)3分別代表良好，正常，異常。模型一：F1F