经改进赋权算法处理的电能质量模糊评估法制造技术

本发明专利技术涉及一种经改进赋权算法处理的电能质量模糊评估法，首先将电能质量各项指标进行归一化处理；选取合适指标进行评估：总是优秀指标不进入评估，归一化后的指标值小于0.1的指标剔除；将选取后指标进行权重计算：采用层次分析法AHP进行主观权重计算，采用改进熵权法进行客观权重计算，然后合并得到主客观复合权重；将所得复合权重转化为雷达图之中的权重角度，结合各单项指标值计算得雷达图面积与周长，以此得出综合指标评估值；确定了综合指标权重值以后，代入隶属度函数，采用模糊评估法对所得指标进行分级评估。通过改进的雷达图法将单项指标转化为综合指标的模式，对电能质量进行综合指标处理，能够生动形象地表现出指标的优劣性。

A fuzzy evaluation method for electric energy quality treated by improved empowerment algorithm

The present invention relates to an improved weighting algorithm processing power quality fuzzy evaluation method, firstly the power quality indexes are normalized; select the appropriate indicators to assess: always good indicators do not enter the assessment, the normalized index value index is less than 0.1; the selection of index weight calculation by AHP AHP subjective weight is calculated by the improved entropy method for the objective weight calculation, and then combined the subjective and objective composite weight; the obtained composite weight into the weight point of the radar map, with each index value to calculate the radar chart area and perimeter, so as to get the comprehensive evaluation index of value; determining the index weight the value into the membership function, grading evaluation of the index by using the fuzzy evaluation method. By transforming the single index into the comprehensive index by the improved radar chart method, the comprehensive index processing of the power quality can vividly and vividly show the advantages and disadvantages of the index.

【技术实现步骤摘要】
经改进赋权算法处理的电能质量模糊评估法
本专利技术涉及一种电能质量评估方法，特别涉及一种经改进赋权算法处理的电能质量模糊评估法。
技术介绍
电能作为一种普遍使用的能源，不但经济实用而且易于控制和转换。该能源应用程度已成为一个国家发展水平的重要标志之一。近年来，随着工业化和国民经济水平的不断发展，整个社会对电能的实用更加地广泛，对电能质量的要求也逐步提高，电能质量的合格度直接关系到整个电力市场的经济效益。随着能源结构的调整和国民经济的飞速发展，远距离直流输电和大电网互联使电网结构发生了根本性的变化，由此产生的交直流混合运行的电力系统以及日益多变的电网负特性，以及电网中的非线性负载和时变负载，带来了诸如谐波、电压波动与闪变、三相不平衡等问题，使电网的电能质量指标日益恶化。因此，研究出一种合适的电能质量评估方法用以综合性评估电能质量指标，对于改善电能质量优化电力市场有着重要意义。我国提出了九项电能质量国家标准用以分析电能质量问题，其中分为六项稳态指标和三项暂态指标，由于暂态指标没有明确的数据限值不易进行评估，所以现在的电能质量综合评估主要从稳态指标入手。六项稳态指标分别为供电电压允许偏差、电压波动、电压闪变、谐波畸变率、三相电压不平衡度、电力系统频率允许偏差。传统的数学算法在计算电能质量综合指标值上只能片面地按照权重乘单项指标值的模式，太过于单一性，而且只能停留在书面文字上，无法形象表现指标特征。
技术实现思路
本专利技术是针对现有的电能质量单项指标值的选择存在缺陷以及赋权手段不够客观完善的问题，提出了一种经改进赋权算法处理的电能质量模糊评估法，用于解决现有的电能质量由单项指标转化为综合指标的模式单一化问题。本专利技术的技术方案为：一种经改进赋权算法处理的电能质量模糊评估法，具体包括如下步骤：1)将电能质量各项指标进行归一化处理，归一化处理后，各指标均保持在同一数量级别，0～1之间，越接近0则指标性能越好；2)选取合适指标进行评估：总是优秀指标不进入评估，归一化后的指标值小于0.1的指标剔除；3)将步骤2)选取后指标进行权重计算：采用层次分析法AHP进行主观权重计算，采用改进熵权法进行客观权重计算，然后合并得到主客观复合权重；4)将所得复合权重转化为雷达图之中的权重角度，结合各单项指标值计算得雷达图面积与周长，以此得出综合指标评估值；5)确定了综合指标权重值以后，代入隶属度函数，采用模糊评估法对所得指标进行分级评估。所述采用改进熵权法进行客观权重计算，具体步骤如下：首先用传统熵权法得到每项指标的熵权νi，共m项，得到的m个权重值中的最大值为νa，最大值为νj，当νa>0.3时，将其强置为0.3，即其修正熵权ν'a＝0.3，多余部分(νa-0.3)通过下列函数按比例分配到其余(m-1)个指标中；其中ν'i为第i个指标经过分配权重后所得值，νi为第i个指标分配权重前的值，i≠j；由此得到各指标的修正熵权ν'i，若出现某个指标的修正熵权ν'i>0.3，则将其再强置为0.3，再将其多余部分的权重(ν'i-0.3)根据上式分配到其余(m-2)个指标中去，然后再次得到(m-2)个指标的修正熵权；最终得客观权重的权重向量ν＝(ν1,ν2,…,νn)T。所述步骤4)具体步骤为：将步骤3)所得主客观复合权重(ω1，ω2，…，ωn)转化为改进雷达图之中的角度θi，得：求出雷达图面积S和周长L为其中pi为第i个单项指标的归一化值；最终得到综合指标评估值为其中SN和LN为所有单项指标均为限值情况下的雷达图面积与周长，所谓极限即所有单项指标归一化值均为1。本专利技术的有益效果在于：本专利技术经改进赋权算法处理的电能质量模糊评估法，通过改进的雷达图法将单项指标转化为综合指标的模式，对电能质量进行综合指标处理，并能在转化过程中的以图形来更清楚地表现出各个指标的具体情况，使其能够生动形象地表现出指标的优劣性。附图说明图1为本专利技术经改进赋权算法处理的电能质量模糊评估法流程图；图2为本专利技术六指标雷达图。具体实施方式经改进雷达图法进行综合指标处理的电能质量模糊评估法流程图如图1所示。一、进行电能质量指标评估的首要目标是选取合适指标，选取合适指标前需要将各项指标归一化处理。各项指标归一化处理：(1)频率偏差fz为实时频率值，fN为额定频率值，Kf为频率偏差归一化值。(2)电压偏差uz为实时电压值，uN为额定电压值，Uq为电压偏差国标允许限值，Ku为电压偏差归一化值。(3)电压波动与闪变pstz为实时闪变值，pstq为电压闪变国标允许限值，Kp为闪变偏差归一化值。(4)谐波畸变率A为实时谐波率值，KA为谐波畸变率归一化值。(5)电压波动式中：Umax和Umin分别表示同一个基波电压周期中相邻的两个极大值和极小值电压，Uε为额定电压，K△U为电压波动归一化值。(6)电压三相不平衡U1和U2分别为电压正序分量与负序分量的均方根，Kuc为电压三相不平衡归一化值。归一化处理后，各指标均保持在同一数量级别，大致以1作为极限，越接近0则指标性能越好。优秀的指标在电能质量综合指标的评估中不能起到相应作用，而且会使所需要复合的单项指标数量过多，对计算造成干扰，应当予以排除。比如总谐波畸变率可分为奇次谐波和偶次谐波，而奇次谐波电压含有率从三次谐波开始到二十五次谐波，一共有十几项指标值，如果全都予以评估，则指标数量过大且无意义，但如果单纯考虑总畸变率，又容易忽视目前电能指标中情况最为严重的谐波指标，因此可从奇次谐波中选取三项最差情况予以评估，而对于其余指标而言，应将归一化后的指标值小于0.1的指标剔除，保留其余指标。需要注意的是，短时闪变指标不应作为综合指标的一部分。短时闪变指标评估结果在绝大多数时间里相当优秀，但是偶尔出现跳变，这与其余指标的变化规律截然不同，若和别的指标一起评估，则会影响综合指标值，而且也无法观测原本指标中出现的跳变时间段。二、选择好合适的指标后，就应进行权重计算。本专利采用主观层次分析法和客观熵权法结合的主客观复合权重。层次分析法(AHP)作为赋权方式判断主观权重，其重点在于不同指标之间相对重要性的比较，重要性的标度如下表1所示矩阵元素标度表。表1标度含义1两因素相比，具有同样重要性3两因素相比，一个因素比另一个稍微重要5两因素相比，一个因素比另一个明显重要7两因素相比，一个因素比另一个强烈重要9两因素相比，一个因素比另一个极端重要2,4,6,8上述两相邻判断的中值倒数因素i与j比较为bij，则因素j与i比较为bji＝1/bij构造判断矩阵，以Ai、Aj(i，j＝1,2，……，n)表示指标因素，n为评估指标的个数，Aij表示Ai对Aj的相对重要性数值，并由Aij组成判断矩阵Y。将判断矩阵每一列归一化：其中αij为按列归一化后第i行第j列的值。将归一化后的判断矩阵所有列相加：其中αi为按列相加后第i行的值。将αi归一化，求得主观权重：将权重值排序得权重向量：μ＝(μ1,μ2,…,μn)T(10)熵权法是一种典型的客观赋权法，可运用多个指标对多个被评价对象进行评价，根据熵权法所得的权重，常常会出现某个数值很大(超过0.3，有时甚至高达0.6的现象)，这与指标重要性程度严重不符。尽管各指标的重要程度不尽相同，但也不应该出现某一指标权重本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种经改进赋权算法处理的电能质量模糊评估法，其特征在于，具体包括如下步骤：1)将电能质量各项指标进行归一化处理，归一化处理后，各指标均保持在同一数量级别，0～1之间，越接近0则指标性能越好；2)选取合适指标进行评估：总是优秀指标不进入评估，归一化后的指标值小于0.1的指标剔除；3)将步骤2)选取后指标进行权重计算：采用层次分析法AHP进行主观权重计算，采用改进熵权法进行客观权重计算，然后合并得到主客观复合权重；4)将所得复合权重转化为雷达图之中的权重角度，结合各单项指标值计算得雷达图面积与周长，以此得出综合指标评估值；5)确定了综合指标权重值以后，代入隶属度函数，采用模糊评估法对所得指标进行分级评估。

【技术特征摘要】
1.一种经改进赋权算法处理的电能质量模糊评估法，其特征在于，具体包括如下步骤：1)将电能质量各项指标进行归一化处理，归一化处理后，各指标均保持在同一数量级别，0～1之间，越接近0则指标性能越好；2)选取合适指标进行评估：总是优秀指标不进入评估，归一化后的指标值小于0.1的指标剔除；3)将步骤2)选取后指标进行权重计算：采用层次分析法AHP进行主观权重计算，采用改进熵权法进行客观权重计算，然后合并得到主客观复合权重；4)将所得复合权重转化为雷达图之中的权重角度，结合各单项指标值计算得雷达图面积与周长，以此得出综合指标评估值；5)确定了综合指标权重值以后，代入隶属度函数，采用模糊评估法对所得指标进行分级评估。2.根据权利要求1所述经改进赋权算法处理的电能质量模糊评估法，其特征在于，所述采用改进熵权法进行客观权重计算，具体步骤如下：首先用传统熵权法得到每项指标的熵权νi，共m项，得到的m个权重值中的最大值为νa，最大值为νj，当νa>0.3时，将其强置为0.3，即其修正熵权ν'a＝0.3，多余部分(νa-0.3)通过下列函数按比例分配到其余(m-1)个指标中；

【专利技术属性】
技术研发人员：陈甜甜，潘爱强，杨秀，刘蓉晖，林顺富，汤波，张鹏，潘玲，罗祾，周健，凌平，唐伟杰，曹基华，王毅超，汤继开，吴沣明，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，华东电力试验研究院有限公司，上海电力学院，
类型：发明
国别省市：上海,31