基于云模型的电能质量综合评估多层次交互式决策方法
【专利摘要】本发明公开了基于云模型的电能质量综合评估多层次交互式决策方法，通过使用云模型，把模糊性与随机性整合到一起，构成定性与定量之间的映射，作为信息表达的基础，这个特性与电能质量等级间的模糊性与随机性吻合。而改进的多层次交互式决策模型能将主观性与客观性很好地统一。将两者结合起来，形成新的基于云模型和交互式决策的电能质量综合评估方法，获取更准确更客观更科学的评估结论。
【专利说明】基于云模型的电能质量综合评估多层次交互式决策方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电能质量问题的综合评估，尤其涉及基于云模型的电能质量综合评估多层次交互式决策方法。
【背景技术】
[0002]随着电力系统的逐步发展，电能质量对供电和用电双方影响日趋重大。运用电能质量综合评估来评定电能的优劣，为提高电能质量打下了基础。该领域已经有了比较长的研究历史，也取得了很多的研究成果。
[0003]现有的电能质量综合评估研究方法大致可以分成基于模糊数学、基于概率理论、基于智能算法的三类方法。其中，基于模糊数学的评估方法，能很好体现电能质量指标的模糊性特点，但在构建隶属度问题时，未能完全地消除主观因素，在一定程度上影响了方法的客观性。基于概率理论的电能质量综合评估方法，虽然将概率统计与模糊数学相结合，在一定程度上克服了隶属度函数的主观性问题，但其准确性有很大的概率会随指标基准值选取的变化而变化。而基于智能算法的评估方法，虽建模简单，但通常需要很大的评估样本量，运算有很大的繁琐性。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是提供基于云模型的电能质量综合评估多层次交互式决策方法，运算简单，准确性高。
[0005]本发明采用下述技术方案:
基于云模型的电能质量综合评估多层次交互式决策方法，包括以下几个步骤:
步骤I，确立综合评估指标标准云模型:基于云模型特性，根据电能质量综合评估定性指标的模糊性与随机性特性，将定性指标转化成为定量区间来表达，形成指标等级的正态云模型；
步骤2，确定各评价指标权重:采用多层次交互式决策方法，将客观权重数与实际情况进行反复迭代，直到满足迭代精度要求，迭代结束，最终确定电能质量综合评估各指标的权
重值；
步骤3，计算各待评估点与标准正态云之间关联度:构建待评估点云滴数值与标准正态云之间的关联函数，计算两者之间的关联度；
步骤4，确定电能质量等级:利用加权平均法计算评判结果，由评判结果确定电能质量等级。
[0006]所述步骤3中通过关联度计算得到云的数字特征(Ex, En, He) ;Ex表示云的分布中心，然后产生一个正态随机数 < ,正态随机数爲'服从期望值为En、标准差为Zfe的分布；最后令确定性数值X为云滴，通过下述公式计算云滴X属于这个云的关联度y:
【权利要求】
1.基于云模型的电能质量综合评估多层次交互式决策方法，其特征在于:包括以下几个步骤: 步骤I，确立综合评估指标标准云模型:基于云模型特性，根据电能质量综合评估定性指标的模糊性与随机性特性，将定性指标转化成为定量区间来表达，形成指标等级的正态云模型； 步骤2，确定各评价指标权重:采用多层次交互式决策方法，将客观权重数与实际情况进行反复迭代，直到满足迭代精度要求，迭代结束，最终确定电能质量综合评估各指标的权重值； 步骤3，计算各待评估点与标准正态云之间关联度:构建待评估点云滴数值与标准正态云之间的关联函数，计算两者之间的关联度； 步骤4，确定电能质量等级:通过步骤2得到的权重值和步骤3得到的关联度值利用加权平均法计算评判结果，由评判结果确定电能质量等级。
2.根据权利要求1所述的基于云模型的电能质量综合评估多层次交互式决策方法，其特征在于:所述步骤3中通过关联度计算得到云的数字特征(Ex, En, He) ;Ex表示云的分布中心，然后产生一个正态随机数,正态随机数 < 服从期望值为￡；、标准差为的分布；最后令确定性数值力云滴，通过下述公式计算云滴X属于这个云的关联度y:
3.根据权利要求2所述的基于云模型的电能质量综合评估多层次交互式决策方法，其特征在于:所述步骤4中由评判结果确定电能质量等级具体包括以下步骤: 步骤A:根据求得的待评估样本各指标分量与各评估等级标准正态云之间的关联度，得到综合评判矩阵U；步骤B:结合综合评判矩阵和权重系数,，得出综合评判结果向量S = ； 步骤C:利用加权平均法得出评判结果r，r可表示电能质量等级。
【文档编号】G06Q50/06GK104036431SQ201410243956
【公开日】2014年9月10日 申请日期:2014年6月4日 优先权日:2014年6月4日
【发明者】李琼林, 刘书铭, 代双寅, 张博, 唐钰政, 李庚银, 周明, 许雯旸, 索之闻 申请人:国家电网公司, 国网河南省电力公司电力科学研究院, 华北电力大学