赵路佳
摘 要:首先,基于物联网优化了状态评价指标体系;其次,通过检修专家意见和层次分析法获得主观权重,并综合考虑“短板效应”和设备老化;最后,提出客观专家库概念,基于机器学习对传统的模糊综合评判进行改进,得到了模糊迭代的计算法则,形成了客观专家数据库,为能源互联网下的配网提供了客观可靠的评价体系。
关键词:物联网;状态评价;权重调整;数据挖掘
中图分类号:TM73;TM76文献标识码:A文章编号:1003-5168(2018)28-0017-03
Abstract: Firstly, based on the Internet of Things, the state evaluation index system was optimized. Secondly, subjective weights were obtained through maintenance expert opinion and analytic hierarchy process, and the "short board effect" and equipment aging were considered comprehensively. Finally, the concept of objective expert library was proposed. Based on machine learning, traditional fuzzy comprehensive evaluation was improved, and fuzzy iteration was realized. The calculation rule formed an objective expert database, which provided an objective and reliable evaluation system for the distribution network under the energy Internet.
Keywords: Internet of Things;status evaluation;weight adjustment;data mining
隨着智能电网技术、物联网技术、5G通信技术的发展,配电网的监测覆盖范围大大增加,产生了海量的多源异构数据,极大地扩展了状态评价的数据维度[1]。但是,目前配网设备状态评价大多采用导则判定这种基于单个设备和当前时间段的局部评价方法,无法有效利用配网设备全生命周期的纵向数据和当前时间段的同类设备的横向数据,综合评价方法有待进一步研究[2]。
1 关键状态量及权重修正
1.1 关键状态量
本文参考供电公司经验和《配网设备状态评价导则》(Q/GDW 645—2011),列出目前广泛采用的反映关键技术性能的状态量[3]。
以配电变压器为例,关键状态量指标选取见表1。
1.2 主观修正的确定及修正
采用层次分析法对关键状态量权重初始值进行修正。采用多段比例尺来构造判断矩阵。
状态评价在调整权重时需要考虑“短板效应”,在某种评价的统计分值较低时,应相应提高该项评价的权重。采用此类二次权重修正方式,可以得出修正结果为:
2 基于模糊综合评判的配网设备状态评估
本文确定了由梯形和三角形组成的隶属度分布。
传统模糊综合评判的具体步骤如下。
3 模糊迭代方法以及权重专家库建立
3.1 模糊迭代方法的基本步骤
3.2 算例验证
以河北某市16座配电变压器为例进行计算,见表2。
首先,将定量指标和定性指标转化为三角模糊数,将权重信息转为三角模糊数。
由指标信息、权重信息化成三角形模糊数,得到:
最后可得模糊双峰值和隶属度,见表3。
4 结语
本文首先基于物联网优化了状态评价指标体系;其次,通过检修专家意见和层次分析法获得主观权重,并综合考虑“短板效应”和设备老化;最后,提出客观专家库概念,利用物联网的优势,通过大数据降维,去噪并化为标准基底,并与同类变电站数据进行类比逆算权重,不断更新专家权重库,减少由专家评审意见带来的主观因素,加强对机器学习本身的客观可靠的数据分析,最终建立权重专家库。经过算例验证,该方法具有很好的应用效果。
参考文献:
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