彭炎亮, 李汪根, 劉 嬌, 陳 騫

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基于動(dòng)態(tài)權(quán)重和模糊綜合評(píng)判法的健康評(píng)估模型①

彭炎亮, 李汪根, 劉 嬌, 陳 騫

(安徽師范大學(xué)數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院, 蕪湖 241000)

開關(guān)柜是電網(wǎng)系統(tǒng)中最關(guān)鍵和最復(fù)雜的設(shè)備之一, 在保證電網(wǎng)系統(tǒng)可靠安全運(yùn)行中發(fā)揮著重要作用. 為更好地正確評(píng)估開關(guān)柜的健康狀態(tài), 根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)際情況, 建立了基于動(dòng)態(tài)權(quán)重機(jī)制的模糊綜合評(píng)估模型. 評(píng)估模型以在線監(jiān)測(cè)的非電量特征參數(shù)為基礎(chǔ), 確立了綜合評(píng)估指標(biāo)體系和隸屬度分布函數(shù), 結(jié)合模糊綜合評(píng)判法和動(dòng)態(tài)權(quán)重修正模型, 綜合考慮了各指標(biāo)對(duì)開關(guān)柜健康狀態(tài)的不同影響, 同時(shí)著重凸出了設(shè)備的異常狀態(tài). 另外, 利用該評(píng)估模型進(jìn)行了仿真分析, 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明評(píng)估模型具有一定的有效性和合理性, 符合電力行業(yè)的實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)和需求,具有一定的使用價(jià)值.

開關(guān)柜; 動(dòng)態(tài)權(quán)重; 模糊綜合評(píng)判法; 健康評(píng)估

開關(guān)柜在電網(wǎng)系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用, 是電網(wǎng)系統(tǒng)中最關(guān)鍵和最復(fù)雜的設(shè)備之一, 一旦發(fā)生故障將導(dǎo)致嚴(yán)重后果. 然而, 從開關(guān)柜目前運(yùn)行、維護(hù)的實(shí)際情況看, 在大多數(shù)的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中, 只實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)開關(guān)柜某些運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)和單因素報(bào)警的功能, 并且監(jiān)測(cè)到的每一類運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)對(duì)開關(guān)柜整體健康狀態(tài)的反映都有其局限性, 不能僅僅通過單一監(jiān)測(cè)指標(biāo)來反映整個(gè)開關(guān)柜的運(yùn)行狀態(tài).

目前, 電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)對(duì)開關(guān)柜的狀態(tài)評(píng)估的研究還較少, 對(duì)電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)設(shè)備的狀態(tài)評(píng)估主要集中在對(duì)變壓器等大型設(shè)備的狀態(tài)評(píng)估, 近年來諸多相關(guān)學(xué)者將各種智能算法如遺傳算法[1]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]、模糊理論[3]、小波分析[4]、灰色聚類[5]等引入變壓器的故障診斷中, 取得了比較好的效果.

開關(guān)柜的健康狀態(tài)評(píng)估研究包括: 謝靜提出的基于模糊分層理論評(píng)估算法[6]和基于突變級(jí)數(shù)法的狀態(tài)評(píng)價(jià)算法[7]. 重慶大學(xué)周念成等提出改進(jìn)的拉普拉斯分值的開關(guān)柜的故障診斷方法[8]. 然而這些主要以帶電檢測(cè)方法為主, 并且沒有著重突出異常狀態(tài).

為此, 本文以在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)的各類非電量特征參數(shù)為主, 選擇合理、科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系, 建立合理的開關(guān)柜健康狀態(tài)等級(jí), 然后運(yùn)用合適的計(jì)算方法統(tǒng)籌兼顧評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中所有的監(jiān)測(cè)指標(biāo)對(duì)開關(guān)柜狀態(tài)的影響, 繼而綜合評(píng)估出開關(guān)柜的健康狀態(tài), 便于相關(guān)工作人員更準(zhǔn)確、合理的了解開關(guān)柜當(dāng)前的健康狀態(tài).

1　模糊綜合評(píng)判法

模糊理論是由美國(guó)控制論專家Zadeh教授1965提出, Zadeh指出現(xiàn)實(shí)生活中除了經(jīng)典集合論中描述的“非此即彼”現(xiàn)象外, 還存在著一種“亦此亦彼”的模糊現(xiàn)象[9].

利用各種評(píng)價(jià)因素對(duì)被評(píng)判對(duì)象不同的影響, 利用某種計(jì)算方法做出最終評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)方法, 叫做模糊綜合評(píng)判法.

據(jù)上所述, 模糊綜合評(píng)判法[9]的主要步驟如下:

4) 構(gòu)造綜合評(píng)判矩陣:

表1 四種模糊算子的關(guān)系

2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

在開關(guān)柜狀態(tài)評(píng)估中, 監(jiān)測(cè)到的某類特征數(shù)據(jù), 往往只反映某個(gè)方面的狀態(tài). 同時(shí), 每一類特征量的監(jiān)測(cè)對(duì)狀態(tài)的反映都有其優(yōu)勢(shì)與局限性, 不能僅僅通過單一監(jiān)測(cè)指標(biāo)來反映整個(gè)開關(guān)柜的運(yùn)行狀態(tài).

因此, 本文針對(duì)開關(guān)柜典型故障, 結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)和當(dāng)前傳感器技術(shù)發(fā)展水平等因素綜合考慮, 選取了溫度、濕度、弧光、圖像、環(huán)境溫度5個(gè)具有代表性和可測(cè)量的特征參數(shù)作為開關(guān)柜健康狀態(tài)評(píng)估的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系.

3 評(píng)語集的建立

本文中將開關(guān)柜的健康狀態(tài)分為5個(gè)等級(jí), 從高到底依次分別為健康、正常、異常、預(yù)警、報(bào)警, 表示成集合形式為, 相應(yīng)等級(jí)的開關(guān)柜狀態(tài)和評(píng)估結(jié)果說明如表2 所示.

表2 開關(guān)柜健康評(píng)估評(píng)語集

4　評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

4.1 確定初始指標(biāo)權(quán)重

由于目前對(duì)開關(guān)柜的健康評(píng)估處于起步階段, 對(duì)評(píng)估指標(biāo)體系如何建立以及各指標(biāo)的權(quán)重如何分配沒有明確的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn), 相關(guān)算法還在不斷的探索中. 鑒于當(dāng)前的實(shí)際情況, 本文采取借鑒專家經(jīng)驗(yàn)的方式來確定評(píng)估模型的指標(biāo)初始權(quán)重.

本文邀請(qǐng)5位行業(yè)專家對(duì)已建立的評(píng)估指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行打分, 具體結(jié)果如表3所示.

表3 指標(biāo)權(quán)重專家打分表

利用5位專家給出的5種不同的權(quán)重分配方案,本文采取求平均數(shù)來確定單項(xiàng)指標(biāo)分配權(quán)重,最后根據(jù)專家打分法求得綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的初始權(quán)重為:.

4.2 動(dòng)態(tài)權(quán)重機(jī)制

在傳統(tǒng)的模糊綜合評(píng)判法中, 各指標(biāo)權(quán)重一旦使用某種方法確定以后就一直保持不變. 但當(dāng)某項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)超過預(yù)警值甚至報(bào)警值時(shí), 有可能會(huì)因?yàn)樵瓉碓撝笜?biāo)分配的權(quán)重比較小, 經(jīng)模糊算子綜合計(jì)算后得到開關(guān)柜依然處于正常狀態(tài)的結(jié)果, 造成其異常信息被淹沒, 顯然, 這樣的結(jié)果是不合理也是不符合實(shí)際需求的.

因此, 在開關(guān)柜健康狀態(tài)綜合評(píng)估中, 應(yīng)充分考慮異常信息被淹沒的情況, 適當(dāng)?shù)膶?duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行調(diào)整, 使得異常信息能夠在綜合評(píng)估結(jié)果中得到凸出.

① 指標(biāo)預(yù)警的權(quán)重自適應(yīng)修正

在本文設(shè)計(jì)的在線綜合輔助系統(tǒng)中, 每項(xiàng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)都設(shè)有預(yù)警值和報(bào)警值, 當(dāng)這些監(jiān)測(cè)值超過對(duì)應(yīng)的預(yù)警值或報(bào)警值時(shí), 系統(tǒng)會(huì)發(fā)出對(duì)應(yīng)的報(bào)警提示, 提醒運(yùn)維人員加強(qiáng)對(duì)該指標(biāo)的關(guān)注程度, 視具體情況進(jìn)行處理.

那么當(dāng)某項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的監(jiān)測(cè)值超過預(yù)警值時(shí), 其在正確評(píng)價(jià)當(dāng)前開關(guān)柜健康狀態(tài)中的重要性應(yīng)增加, 成為綜合評(píng)價(jià)開關(guān)柜健康狀態(tài)的關(guān)鍵指標(biāo), 應(yīng)當(dāng)適當(dāng)?shù)貙?duì)其指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行修正, 凸顯其對(duì)開關(guān)柜安全的重要影響, 便于工作人員關(guān)注到開關(guān)柜安全指標(biāo)的趨勢(shì)變化, 起到預(yù)警作用.

當(dāng)開關(guān)柜監(jiān)測(cè)指標(biāo)中出現(xiàn)n個(gè)異常指標(biāo)的監(jiān)測(cè)值越過了預(yù)警值, 記其異常指標(biāo)序號(hào)集合記為A, 監(jiān)測(cè)值在正常范圍內(nèi)的指標(biāo)為m個(gè), 其序號(hào)集合為B. 對(duì)超過預(yù)警值的異常指標(biāo)的權(quán)重值按式(1)進(jìn)行調(diào)整[10].

其余監(jiān)測(cè)值在正常范圍內(nèi)的指標(biāo)權(quán)重也需要按式(2)進(jìn)行調(diào)整.

(2)

可以發(fā)現(xiàn)式(2)滿足式(3), 上述權(quán)重調(diào)整機(jī)制保持了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系權(quán)重的整體平衡性.

(3)

②報(bào)警指標(biāo)的重懲罰修正

當(dāng)開關(guān)柜的某些評(píng)價(jià)指標(biāo)的監(jiān)測(cè)值超過了其規(guī)定的危險(xiǎn)報(bào)警值, 表明系統(tǒng)進(jìn)入了一定程度的危險(xiǎn)狀態(tài), 開關(guān)柜的整體狀態(tài)應(yīng)引起工作人員的高度注意. 為避免由于初始指標(biāo)權(quán)重較小, 危險(xiǎn)信息在綜合計(jì)算的時(shí)候造成信息淹沒, 必須對(duì)初始權(quán)重進(jìn)行必要的修正, 充分凸顯系統(tǒng)的危險(xiǎn)狀態(tài).

當(dāng)開關(guān)柜的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)中有k個(gè)指標(biāo)的監(jiān)測(cè)值越過了其對(duì)應(yīng)的報(bào)警值, 記其下標(biāo)集合為C. 危險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重按式(4)進(jìn)行修正.

(4)

式(4)的報(bào)警指標(biāo)權(quán)重修正模型只對(duì)超過報(bào)警值的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行了調(diào)整, 而對(duì)其他處于正常范圍內(nèi)的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重未做修改. 這種重懲罰機(jī)制能夠充分凸顯危險(xiǎn)指標(biāo)所反映的危險(xiǎn)信息, 雖然調(diào)整后所有評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重之和大于1, 但是這是出于盡可能避免開關(guān)柜發(fā)生事故的目的, 符合實(shí)際安全需求.

③自定義權(quán)重修正

除了預(yù)警和報(bào)警兩種權(quán)重調(diào)整機(jī)制外, 對(duì)系統(tǒng)初始化時(shí)求出的權(quán)重還應(yīng)根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展、不同設(shè)備特性以及檢修人員的經(jīng)驗(yàn)等因素做適當(dāng)?shù)恼{(diào)整, 使得綜合評(píng)估的結(jié)果盡可能反映開關(guān)柜實(shí)際的健康狀態(tài), 確保開關(guān)柜可靠安全地運(yùn)行.

自定義修正權(quán)重應(yīng)保持綜合指標(biāo)之間的權(quán)重平衡, 假設(shè)有h個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)需要進(jìn)行自定義修正, 記其下標(biāo)集合為D, 權(quán)重調(diào)整機(jī)制如式(5)所示:

(6)

5 建立隸屬度函數(shù)

根據(jù)我國(guó)開關(guān)柜的共用技術(shù)要求GB/T 11022-2011和行業(yè)專家的經(jīng)驗(yàn)列出了不同狀態(tài)等級(jí)下各評(píng)價(jià)指標(biāo)的參數(shù)范圍[11], 如表4所示.

表4 評(píng)語集對(duì)應(yīng)的各指標(biāo)參數(shù)范圍

隸屬度函數(shù)的確定方法有多種, 本文采用指派法, 設(shè)計(jì)出分布如圖1所示的梯形函數(shù)與三角行函數(shù)相結(jié)合的隸屬度函數(shù), 計(jì)算簡(jiǎn)單方便, 符合實(shí)際使用的需求.

假設(shè)應(yīng)對(duì)五個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)中各項(xiàng)指標(biāo)的區(qū)間臨界值, 具體對(duì)應(yīng)關(guān)系如表5所示.

表5 評(píng)語集區(qū)間臨界值對(duì)應(yīng)表

根據(jù)圖1中設(shè)計(jì)的隸屬度函數(shù)分布圖, 設(shè)計(jì)出各評(píng)價(jià)等級(jí)所對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)如表6所示.

表6 評(píng)語集對(duì)應(yīng)的各指標(biāo)參數(shù)范圍

結(jié)合表4中的各等級(jí)指標(biāo)的參考值和表6中的隸屬度函數(shù)表達(dá)式, 可求出綜合評(píng)估指標(biāo)體系中每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)5個(gè)評(píng)語集的具體隸屬度函數(shù).

6 最大隸屬度原則有效性討論

在綜合評(píng)價(jià)計(jì)算得到評(píng)價(jià)結(jié)果后, 本文采用最大隸屬度原則選取隸屬度最大值對(duì)應(yīng)的等級(jí)作為最后綜合評(píng)價(jià)的等級(jí). 這種方法計(jì)算簡(jiǎn)單, 也易于理解, 但同時(shí)也容易丟失信息, 可能會(huì)導(dǎo)致評(píng)估的結(jié)果不合理. 所以, 對(duì)綜合評(píng)估的結(jié)果做最大隸屬度有效性驗(yàn)證十分必要[12]. 設(shè):

(7)

表7 最大隸屬度原則有效性與值對(duì)應(yīng)表

表7 最大隸屬度原則有效性與值對(duì)應(yīng)表

最大隸屬度原則有效性 完全有效 非常有效 比較有效 低效 完全無效

7 仿真分析

基于Java語言編程實(shí)現(xiàn)了上述基于動(dòng)態(tài)權(quán)重的模糊綜合評(píng)判模型, 模擬產(chǎn)生多組數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)估模型的評(píng)估效果進(jìn)行了檢驗(yàn). 表8列舉幾組具有代表性的評(píng)價(jià)指標(biāo)監(jiān)測(cè)值.

表8 仿真綜合評(píng)估結(jié)果表

表8中最終評(píng)估結(jié)果可用如圖2所示的雷達(dá)圖展示, 該圖能夠形象地展示出每個(gè)指標(biāo)集綜合反映的開關(guān)柜健康狀態(tài)及在各狀態(tài)等級(jí)中所占的比重, 這有助于更加準(zhǔn)確地判斷開關(guān)柜當(dāng)前的健康狀態(tài).

①指瀕臨越界時(shí)顯示異常

從評(píng)估的結(jié)果可以看出, 因?yàn)樗兄笜?biāo)值都未超過預(yù)警值, 所以各指標(biāo)的初始權(quán)重并未進(jìn)行修正, 但由于所有指標(biāo)值都非常接近指標(biāo)的預(yù)警值, 所以這種情況也應(yīng)該引起重視, 確實(shí)需要慎重對(duì)待和處理. 最終綜合評(píng)估結(jié)果為異常狀態(tài), 起到了警示作用, 評(píng)估結(jié)果符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)際情況, 表明該綜合評(píng)估模型具有一定的有效性, 滿足實(shí)際需求.

圖2 仿真綜合評(píng)估結(jié)果雷達(dá)圖

②異常信息得到充分凸顯

按上述建立的動(dòng)態(tài)修正權(quán)重機(jī)制, 應(yīng)對(duì)指標(biāo)集的初始權(quán)重進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整. 調(diào)整后的權(quán)重為, 依然滿足, 屬于動(dòng)態(tài)平衡權(quán)重修正. 從評(píng)價(jià)的結(jié)果可以看出, 四種算子分別計(jì)算的結(jié)果中正常狀態(tài)的隸屬度和預(yù)警狀態(tài)的隸屬度所占比較大, 因?yàn)樵谠u(píng)價(jià)指標(biāo)集中除溫度異常外, 其他指標(biāo)均處于正常范圍內(nèi), 評(píng)價(jià)結(jié)果合理地體現(xiàn)了這一情況. 由于評(píng)價(jià)指標(biāo)集中溫度指標(biāo)的監(jiān)測(cè)值超過了其預(yù)警值, 權(quán)重修正模型正確合理地增大了溫度所占的權(quán)重, 所以綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果為預(yù)警狀態(tài), 比較合理, 符合實(shí)際情況. 同時(shí)也充分凸顯了系統(tǒng)中出現(xiàn)的異常狀況, 增加了開關(guān)柜檢修人員的注意, 為其決策提供參考依據(jù).

按上述建立的動(dòng)態(tài)修正權(quán)重機(jī)制, 應(yīng)對(duì)指標(biāo)集的初始權(quán)重進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整. 調(diào)整后的權(quán)重為, 顯而易見,, 并不是動(dòng)態(tài)平衡的權(quán)重修正, 但是這是也對(duì)存在危險(xiǎn)情況的特殊處理, 符合實(shí)際工作的需要. 從評(píng)價(jià)的結(jié)果可以看出, 超過報(bào)警值的監(jiān)測(cè)指標(biāo)權(quán)重被大大提高, 凸顯出了開關(guān)柜當(dāng)前的危險(xiǎn)狀態(tài), 雖然其權(quán)重總和超過了1, 但這是在危險(xiǎn)極端情況下使用的非常手段, 符合保證開關(guān)柜安全、可靠運(yùn)行的初衷. 最后的綜合評(píng)估結(jié)果為開關(guān)柜當(dāng)前處于報(bào)警階段, 充分反映出了開關(guān)柜處于危險(xiǎn)狀態(tài), 需要開關(guān)柜檢修人員對(duì)開關(guān)柜進(jìn)行必要的處理, 評(píng)價(jià)結(jié)果比較合理, 符合實(shí)際情況.

據(jù)上所述, 動(dòng)態(tài)權(quán)重修正機(jī)制使得開關(guān)柜中出現(xiàn)的異常狀態(tài)得到了充分的凸顯, 有助于相關(guān)工作人員正確判斷開關(guān)柜的健康狀態(tài), 及時(shí)發(fā)現(xiàn)開關(guān)柜的異常狀態(tài), 進(jìn)而及時(shí)進(jìn)行處理, 盡力避免事故的發(fā)生.

③模糊算子的選取

從表8中四個(gè)指標(biāo)集的評(píng)估結(jié)果可以看出, 每個(gè)指標(biāo)集經(jīng)不同綜合評(píng)判算子計(jì)算后得到評(píng)估等級(jí)基本一致, 但存在其最大隸屬度有效性不同的現(xiàn)象. 通常, 我們都選擇評(píng)估結(jié)果有效性最高的評(píng)估結(jié)果作為開關(guān)柜健康狀態(tài)綜合評(píng)估的最終結(jié)果. 另外, 經(jīng)分析還發(fā)現(xiàn), 對(duì)于正常范圍內(nèi)的待評(píng)價(jià)指標(biāo)集, 通常加權(quán)平均型算子計(jì)算的評(píng)估結(jié)果對(duì)應(yīng)的有效性最高, 而當(dāng)有指標(biāo)值超過預(yù)警值或報(bào)警值時(shí), 主因素突出型算子計(jì)算的結(jié)果有效性最高, 正好符合有異常情況時(shí)需要著重考慮異常情況的基本原則. 綜上所述, 應(yīng)用該基于動(dòng)態(tài)權(quán)重的開關(guān)柜健康狀態(tài)評(píng)估模型對(duì)開關(guān)柜進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估時(shí), 若所有評(píng)價(jià)指標(biāo)都在正常范圍內(nèi), 綜合評(píng)估應(yīng)采用加權(quán)平均型算子, 若有指標(biāo)出現(xiàn)預(yù)警或報(bào)警時(shí), 綜合評(píng)估應(yīng)采用主因素突出型算子.

8　結(jié)語

本文根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)際情況, 構(gòu)建了開關(guān)柜健康狀態(tài)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系, 將開關(guān)柜的健康狀態(tài)分為五個(gè)等級(jí), 建立了梯形與三角形相結(jié)合的隸屬度分布函數(shù), 根據(jù)模糊理論的基本原理, 建立了基于動(dòng)態(tài)權(quán)重機(jī)制的綜合模糊評(píng)估模型, 并利用該評(píng)估模型進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)分析, 分析結(jié)果表明基于動(dòng)態(tài)權(quán)重和模糊綜合評(píng)判法的開關(guān)柜健康狀態(tài)綜合評(píng)估模型是有效和合理的, 具有一定的使用價(jià)值.

1 高峻,何俊佳.量子遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變壓器油中溶解氣體分析中的應(yīng)用.中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2010,30(30):121–127.

2 阮羚,謝齊家,高勝友,聶德鑫,盧文華,張海龍.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和信息融合技術(shù)在變壓器狀態(tài)評(píng)估中的應(yīng)用.高電壓技術(shù), 2014,40(3):822–828.

3 張樺,魏本剛,李可軍,梁永亮.基于變壓器馬爾可夫狀態(tài)評(píng)估模型和熵權(quán)模糊評(píng)價(jià)方法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)研究.電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2016,44(5):134–140.

4 孔杰.變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)研究[碩士學(xué)位論文].武漢:華中科技大學(xué),2006.

5 張俊,彼德,敬海兵,鄧浩,李建坤,陳俊峰.基于熵權(quán)理論和灰色評(píng)估理論的變壓器絕緣狀態(tài)評(píng)估方法.電氣開關(guān), 2012,1(2):24–27.

6 謝靜,束洪春,王科,彭晶,向恩新.基于模糊分層理論的高壓開關(guān)柜狀態(tài)評(píng)估算法.高電壓技術(shù),2014,40(10):3186–3192.

7 謝靜,束洪春,王科,張文英,陳仕龍,馬奎.基于突變級(jí)數(shù)法的高壓開關(guān)柜狀態(tài)評(píng)價(jià)算法.高電壓技術(shù),2014,40(8): 2372–2380.

8 周念成,周川,王強(qiáng)剛,張靜,李題印.基于改進(jìn)拉普拉斯分值的開關(guān)柜故障特征選擇和診斷方法.電網(wǎng)技術(shù),2015, 39(3):850–855.

9 Yao YY. A comparative study of fuzzy sets and rough sets. Information Sciences, 1998, 109(1): 227–242.

10 徐鵬,楊勝春,李峰,馮樹海,王珂,石飛.基于層次分析和變權(quán)重機(jī)制的電網(wǎng)安全指標(biāo)計(jì)算及展示方法.電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2015,39(8):133–140.

11 GB/T 11022—2011,高壓開關(guān)設(shè)備和控制設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)的共用技術(shù)要求.北京:中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社,2011.

12 盧嵐.安全工程.天津:天津大學(xué)出版社,2002.

Health Assessment Model Based on Dynamic Weight and Fuzzy Comprehensive Evaluation Method

PENG Yan-Liang, LI Wang-Gen, LIU Jiao, CHEN Qian

(School of Mathematics and Computer Science, Anhwei Normal University, Wuhu 241000, China)

The switchgear is one of the most critical and complex equipment in a power system, and plays an important role in ensuring the safe and reliable operation of the grid system. In order to better assess the health status of the switch cabinet, according to expert experience and the actual situation of monitoring system, this paper establishes a fuzzy comprehensive evaluation model based on a dynamic weighted mechanism. The evaluation model establishes a comprehensive evaluation index system and a membership degree distribution function based on non-electric characteristic parameters, combined with fuzzy comprehensive evaluation method and the dynamic weight correction model, considering the different effects of each index of health condition of the switchgear, and emphasizing the abnormal state of the equipment. In addition, the simulation analysis is carried out by using the evaluation model. The experimental results show that the evaluation model is effective and reasonable, and conforms to the actual standard and demand of the electric power industry.

switch cabinet; fuzzy comprehensive evaluation; dynamic weight; state estimation

2016-04-11;收到修改稿時(shí)間:2016-05-08

[10.15888/j.cnki.csa.005503]