一种电力作业VR培训操作流程适应性评估方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种电力作业VR培训操作流程适应性评估方法及系统，包括：对可能造成电力作业VR培训操作流程适应性的评价指标进行层次上的划分，依次分为目标层、准则层和方案层；根据各层中每两个元素两两比较，得到每两个元素的相对权重，根据相对权重构建判断矩阵；根据判断矩阵计算各元素之间的权重向量，根据权重向量进行权重分配；收集专家打分，结合权重向量得到各评价指标的信任度；基于信任度，通过以危险度为导向的证据优化DS理论对各评价指标从下至上依次进行适应性计算，最终得到电力作业VR培训操作流程的总适应性结果。本发明专利技术对高压电力作业VR培训操作流程进行适应性评价，以反映作业的规范程度，提高电力操作的可靠性和安全性。的可靠性和安全性。的可靠性和安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种电力作业VR培训操作流程适应性评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及电网安全领域，具体涉及一种电力作业VR培训操作流程适应性评估方法及系统。

技术介绍

[0002]电网安全一直是电力系统中重要问题之一，而操作安全是其中的重要内容。虽然适应性在其他领域已经得到了广泛的应用，但是电力系统的操作风险和适应性评估仍处于起步阶段。为了提高电力操作的可靠性，减少事故的发生，急需对适应性评估进行深入研究，并设计一种针对电力操作流程的分析方法，能全方面考虑分析影响操作流程的各种因素，量化计算适应性，以保证电网安全稳定运行。然而，目前电网领域的适应性和操作风险研究还比较少，只有一些探索性工作。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，为了提高电力操作的可靠性，减少事故的发生，本专利技术提供了一种电力作业VR培训操作流程适应性评估方法及系统，该方法首先通过树形层次结构分析处理各层次内影响适应性结果的操作点，并根据不同操作点选取定性或定量的评价指标。随后利用以危险度为导向的证据优化DS理论融合指标信息，获得操作流程间的适应性结果，用以反映作业操作规范程度。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术一种电力作业VR培训操作流程适应性评估方法包括以下步骤：
[0005]对可能造成电力作业VR培训操作流程适应性的评价指标进行层次上的划分，分为目标层、准则层和方案层；
[0006]根据各层中每两个元素两两比较，得到每两个元素的相对权重，根据所述相对权重构建判断矩阵；
[0007]根据所述判断矩阵计算各个元素之间的权重向量；
[0008]收集专家打分，结合所述权重得到各评价指标的信任度；
[0009]基于所述信任度，通过以危险度为导向的证据优化DS理论对各评价指标从下至上依次进行适应性计算，最终得到所述电力作业VR培训操作流程的总适应性结果。
[0010]优选地，所述根据判断矩阵计算各个元素之间的权重向量的步骤，具体包括：
[0011]通过公式计算判断矩阵中第i行所有元素的乘积，其中，a
ij
表示判断矩阵中第i行和第j列元素的权重，n表示判断矩阵行和列的数量，b
i
为判断矩阵中第i行所有元素的乘积；
[0012]通过公式计算b
i
的n次方根，其中，Pi为b
i
的n次方根结果；
[0013]通过公式对P
i
进行正规化，其中，W
i
为P
i
正规化的结果，则
w＝(W1，W2，...，w
n
)
T
为权重向量，表示对于总目标来说，各个评价指标的权重分配为W1，W2，...，W
n
，n为权重的个数。
[0014]优选地，所述电力作业VR培训操作流程通过3个专家对评价指标进行打分，评估时通过层次分析法分配指标权重，同时直接收集3名专家打分转化为信任度。
[0015]优选地，所述基于信任度，通过以危险度为导向的证据优化DS理论对各评价指标从下至上依次进行适应性计算，最终得到所述电力作业VR培训操作流程的总适应性结果的步骤，具体包括：
[0016]通过公式计算两个证据e
i
和e
j
之间的距离，并通过公式D
ij
＝d
ij
/max(d
ij
)和D
ij
∈[0，1]对d
ij
进行归一化处理，其中m(A)表示某个证据的信任度，d
ij
为两个证据之间的距离，D
ij
表示对d
ij
进行归一化后的结果，N为当前识别框架中元素的个数，t＝1，...，N；
[0017]根据公式计算证据e
i
到e的平均距离，其中，S
i
表示某个证据到所有证据的平均距离，S
i
越大，其危险性越大，权重较小；反之，危险性越小，权重较大，n为证据的个数；
[0018]通过公式和计算权重系数和修正系数，其中，w和β分别为权重系数和修正系数，max(wi)为修正系数的最大值；
[0019]通过公式m
′
i
(A)＝β
×
m
i
(A)计算修正后的证据概率分布，其中，m
i
(A)表示第i个证据的信任度，m
′
i
(A)表示第i个证据的最新信任度；
[0020]通过公式计算该指标归一化常数k，并通过公式计算准则层的适应性结果，其中k为当前所计算评价指标的归一化常数，m({A})为准则层的适应性结果；
[0021]重复上述步骤计算得到最终目标层的适应性结果，即总适应性结果。
[0022]此外，为了实现上述目的，本专利技术还提供了一种电力作业VR培训操作流程适应性评估系统，包括以下模块：
[0023]分层模块，用于对可能造成电力作业VR培训操作流程适应性的评价指标进行层次上的划分，分为目标层、准则层和方案层；
[0024]判断矩阵构建模块，用于根据各层中每两个元素两两比较，得到每两个元素的相对权重，根据所述相对权重构建判断矩阵；
[0025]权重向量计算模块，用于根据所述判断矩阵计算各个元素之间的权重向量；
[0026]信任度计算模块，用于收集专家打分，结合所述权重向量得到各个评价指标的信任度；
[0027]总适应性计算模块，用于基于所述信任度，通过以危险度为导向的证据优化DS理论对各评价指标从下至上依次进行适应性计算，最终得到所述电力作业VR培训操作流程的总适应性结果。
[0028]优选地，所述权重向量计算模块包括以下子模块：
[0029]第一权重向量计算子模块，用于通过公式计算判断矩阵中第i行所有元素的乘积，其中，a
ij
表示判断矩阵中第i行和第j列元素的权重，n表示判断矩阵行和列的数量，b
i
为判断矩阵中第i行所有元素的乘积；
[0030]第二权重向量计算子模块，用于通过公式计算b
i
的n次方根，其中，Pi为b
i
的n次方根结果；
[0031]第三权重向量计算子模块，用于通过公式对P
i
进行正规化，其中，W
i
为P
i
正规化的结果，则w＝(W1，W2，...，W
n
)
T
为权重向量，表示对于总目标来说，各个评价指标的权重为W1，W2，...，W
n
，n为权重的个数。
[0032]优选地，在所述信任度计算模块中，所述电力作业VR培训操作流程通过3个专家对评价指标进行打分，评估时通过层次分析法分配指标权重，同时直接收集3名专家打分转化为信任度。
[0033]优选地，所述总适应性计算模块包括以下子模块：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力作业VR培训操作流程适应性评估方法，其特征在于，所述电力作业VR培训操作流程适应性评估方法包括以下步骤：对可能造成电力作业VR培训操作流程适应性的评价指标进行层次上的划分，分为目标层、准则层和方案层；根据各层中每两个元素两两比较，得到每两个元素的相对权重，根据所述相对权重构建判断矩阵；根据所述判断矩阵计算各个元素之间的权重向量；收集专家打分，结合所述权重向量得到各评价指标的信任度；基于所述信任度，通过以危险度为导向的证据优化DS理论对各评价指标从下至上依次进行适应性计算，得到所述电力作业VR培训操作流程的总适应性结果。2.如权利要求1所述的电力作业VR培训操作流程适应性评估方法，其特征在于，所述根据判断矩阵计算各个元素之间的权重向量的步骤，具体包括：通过公式计算判断矩阵中第i行所有元素的乘积，其中，a
ij
表示判断矩阵中第i行和第j列元素的权重，n表示判断矩阵行和列的数量，b
i
为判断矩阵中第i行所有元素的乘积；通过公式计算b
i
的n次方根，其中，Pi为b
i
的n次方根结果；通过公式对P
i
进行正规化，其中，W
i
为P
i
正规化的结果，则w＝(W1，W2，...，W
n
)
T
为权重向量，各个评价指标的权重分配为W1，W2，...，W
n
，n为权重的个数。3.如权利要求1所述的电力作业VR培训操作流程适应性评估方法，其特征在于，所述电力作业VR培训操作流程通过3个专家对评价指标进行打分，评估时通过层次分析法分配指标权重，同时直接收集3名专家打分转化为信任度。4.如权利要求1所述的电力作业VR培训操作流程适应性评估方法，其特征在于，所述基于信任度，通过以危险度为导向的证据优化DS理论对各评价指标从下至上依次进行适应性计算，得到所述电力作业VR培训操作流程的总适应性结果的步骤，具体包括：通过公式计算两个证据e
i
和e
j
之间的距离，并通过公式D
ij
＝d
ij
/max(d
ij
)和D
ij
∈[0，1]对d
ij
进行归一化处理，其中m(A)表示某个证据的信任度，d
ij
为两个证据之间的距离，D
ij
表示对d
ij
进行归一化后的结果，N为当前识别框架中元素的个数，t＝1，...，N；根据公式计算证据e
i
到e的平均距离，其中，S
i
表示某个证据到所有证据的平均距离，S
i
越大，其危险性越大，权重较小；反之，危险性越小，权重较大，n为证据的个数；通过公式和计算权重系数和修正系数，其中，w和β分别为权重系数和修正系数，max(w
i
)为修正系数的最大值；通过公式m
′
i
(A)＝β
×
m
i
(A)计算修正后的证据概率分布，其中，m
i
(A)表示第i个证据的信任度，m
′
i
(A)表示第i个证据的最新信任度；
通过公式计算该指标归一化常数k，并通过公式计算准则层的适应性结果，其中k为当前所计算评价指标的归一化常数，m({A})为准则层的适应性结果；重复上述步骤计算得到最终目标层的适应性结果，即总适应性结果。5.一种电力作业VR培训操作流程适应性评估系统，其特征在于，所述电力作业VR培训操作流程适应性评估系统包...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓玲，狄丞，邓韵，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：