一种基于topsis模型的智能变电站二次设备评估方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，主要包括：（1）获取智能变电站每个二次设备特征量样本指标；（2）根据各个二次设备的特征量样本指标构建初始矩阵，进而用向量规范化的方法得到规范化决策矩阵；（3）确定权重值矩阵，并将权重值矩阵与规范化矩阵点乘得到规范化加权决策矩阵；（4）确定正理想解向量和负理想解向量，计算各评估对象的评估指标与正理想解的相对贴近度；（5）得到各个二次设备的状态等级，然后确定各个二次设备的权值，最终得到智能变电站二次设备的加权综合状态等级。利用本发明的方法可兼顾智能变电站多指标、多评价对象的大样本资料，从而更准确的评估智能变电站二次设备的运行状况。
【专利说明】一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于智能变电站监测【技术领域】，具体涉及一种基于TOPSIS (technique for order preference by similarity to ideal solution，多指标综合评价模型）模型的智 能变电站二次设备评估方法。
【背景技术】
[0002] 目前对于常规站或智能化变电站内二次设备的状态监测或评估，主要依赖与二次 工作人员现场取样所获得，通过统一输入PMIS中的评估系统获得对应的检修策略，进行评 估的设备主要局限于继电保护及二次回路，相关评估算法也较为简单，因此在实时性、简便 性、可行性上有所不足，其次智能变电站内的二次设备在设备的评估样本的采集上有着常 规站无法比拟的优势，不能精确反映各评价方案之间的差距，但目前对于智能变电站内二 次设备的状态评估还是参照常规站进行，没有很好的体现出智能站的优势，因此发掘智能 变电站的潜在力量，加强智能变电站运维策略技术等方面研究也是电力公司"十二五"期间 的重点研究课题。
【发明内容】
[0003] 为克服现有技术上的不足，本发明目的是提供一种基于TOPSIS模型的智能变电 站二次设备评估方法，利用智能变电站网络通信的优势，获取大量的二次设备的状态特征 量，能够兼顾智能变电站多指标、多评价对象的大样本资料，从而更准确的评估智能变电站 二次设备的运行状况。
[0004] 为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
[0005] -种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，包括如下步骤：
[0006] 步骤一，获取智能变电站每个二次设备特征量样本指标Xj(j = 1，2,…，n);
[0007] 步骤二，根据各个二次设备的特征量样本指标& (j = 1，2,…，n)构建初始矩阵X， 进而用向量规范化的方法得到规范化决策矩阵Y。
[0008] 步骤三，确定权重值矩阵，并将权重值矩阵与规范化矩阵Y点乘得到规范化加权 决策矩阵Z;
[0009] 步骤四，由规范化加权决策矩阵Z确定正理想解向量和负理想解向量，然后求各 样本指标与正理想解的欧氏距离以及与负理想解的欧氏距离，最后各评估对象的评估指标 与正理想解的相对贴近度；
[0010] 步骤五，根据相对贴近度的值对评估对象进行排序，得到各个二次设备的状态等 级，按照各个二次设备在智能变电站二次系统中的重要程度确定各个二次设备的权值，从 而得到智能变电站二次设备的加权综合状态等级。
[0011] 本发明方法更进一步的改进中，所述步骤一中在获取每个二次设备特征量样本指 标过程中，若某一二次设备不存在相应的特征量指标，则该特征量样本指标用0补齐，最终 得到的每一设备的特征量样本指标都具有相同的结构。
[0012] 本发明方法的优选方案中，所述步骤一中的特征量样本指标\(j = 1，2,…，n)包 括以下三种：二次设备自身运行状态特征量、通信运行状态特征量、传统二次回路监测特征 量；
[0013] 本发明方法的上述优选方案中，所述步骤三的权重值矩阵采用如下方式获得：设 以其中的设备k为例，由序关系分析法（gi-法）确定主观权重?rc/=i，2,…，《)、由变异系 数法确定客观权重…，ra)，则综合权重《kj(j=1，2,…，n)为：
【权利要求】
1. 一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，其特征在于，该方法包括如 下步骤： 步骤一，获取智能变电站每个二次设备特征量样本指标Xj (j = 1，2,…，η); 步骤二，根据各个二次设备的特征量样本指标\(j = 1，2,…，η)构建初始矩阵X，进而 用向量规范化的方法得到规范化决策矩阵Y ; 步骤三，确定权重值矩阵，并将权重值矩阵与规范化矩阵Y点乘得到规范化加权决策 矩阵Z ; 步骤四，由规范化加权决策矩阵Z确定正理想解向量和负理想解向量，然后求各样本 指标与正理想解的欧氏距离以及与负理想解的欧氏距离，最后各评估对象的评估指标与正 理想解的相对贴近度； 步骤五，根据相对贴近度的值对评估对象进行排序，得到智能变电站二次设备的加权 综合状态等级。
2. 根据权利要求1所述的一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，其特 征在于：所述步骤一中的特征量样本指标\.(j = 1，2, ···，!!）包括以下三种：二次设备自身 运行状态特征量、通信运行状态特征量、传统二次回路监测特征量。
3. 根据权利要求1所述的一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，其特 征在于：所述步骤一中，在获取每个二次设备特征量样本指标过程中，若某一二次设备不存 在相应的特征量指标，则该特征量样本指标用〇补齐，最终得到的每一设备的特征量样本 指标都具有相同的结构。
4. 根据权利要求1所述的一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，其特 征在于：所述步骤二中，得到规范化决策矩阵的具体方法如下： 设智能变电站共有m个二次设备，每个设备有步骤一所述的η个特征量样本指标Xj (j =1，2,…，η)，则m个设备η个特征量决策问题的初始化矩阵X = [XijIImxn，该初始化矩阵X =[Xij]mxn由m个评估对象和η个评估指标构成， 对该初始化矩阵X = [b]mXn进行评估指标的规范化处理，利用向量规范化方法得到 规范化决策矩阵Y = [yij]mXn，其中：
其中，i = 1，2, "'m ;j = 1，2, "'ru
5. 根据权利要求1所述的一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，其特 征在于：所述步骤三的权重值矩阵采用如下方式获得：以其中的设备k为例，由序关系分析 法确定主观权重<u(i' = l，2,…，《)、由变异系数法确定客观权重<(j' = U，…，《)，则综合权重 〇kJ(j = 1，2,…，η)为：
其余m-Ι个设备拥有同样的方式确定其综合权重向量，其中，i = 1，2,…，m，i关k，j = 1，2,…，η ;从而确定综合权重值矩阵W，
将权重值矩阵与规范化矩阵Y点乘得到从而得到规范化的加权决策矩阵Z :
6. 根据权利要求5所述的一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，其特 征在于：上述序关系分析法确定主观权重< huC/ = l，2·的方法如下： 设评价指标Xi相对于某评价目标的重要性程度大于或大于等于&时，则记为Xi>x^对 于指标集U1, X2，…，xn}，其权重系数的确立方法如下： (1) 序关系的确定； (1. 1)基于某个评价目标，按照专家意见在给定指标集中选取最重要的一个指标，记为 Xl； (1. 2)在余下的n-1个指标中，再选出认为是最重要的一个指标，记为X2 ; (1. 3)按以上原则依次进行下去，经过n-1次，将最后剩余的一个指标记为Xn ; (1. 4)经过以上步骤，就确定了一个序关系，即 (2) 确定相邻指标间的相对重要程度； 设相邻指标的相对重要程度rk，则相邻指标的相对重要程度rk的计算公式为：
其中，wk表示第k个指标的权重系数，Wlrt表示第k-Ι个指标的权重系数。； (3) 计算权重系数Wi ;根据步骤（2)中得到的n-1个相邻指标间的相对重要程度 值，可求得第η个指标的权重系数wn，
则其余指标的权重可由式Wp1 = !TiWi (i = η, η-l,…2)依次计算得到。
7. 根据权利要求6所述的一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，其特 征在于：所述步骤⑵中，当相邻指标的相对重要程度r k值等于1时，表示指标Xlrt与指标 xk具有同样的重要性； 当rk>l，rk值越大，则表示指标Xlrf比指标xk的重要性程度越大； 当rk〈l，rk值越大，则表示指标Xlrf比指标xk的重要性程度越小； 其中，上述相邻指标的相对重要程度rk满足rk-l>l/rk。
8. 根据权利要求5所述的一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，其特 征在于：上述变异系数法确定客观权重W 2的方法如下： 设有m个样本点，η个评价指标集Ix1, X2，…，xn}，则变异系数法确定权重的步骤如下： ① 基于已有数据计算各个指标的平均值：
② 由平均值计算各个指标的标准差：
③ 由上述步骤①和②的结果，计算各个指标的变异系数：
④ 确定指标权重系数：
9.根据权利要求1所述的一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，其特 征在于：所述步骤四中，设对于越大越优型的效益型指标记为正指标：
对于越小越优型的成本型指标为逆指标：
其中，Z/+为正理想解向量，z,为负理想解向量，j = 1，2,…，η 各样本点与正理想解的欧氏距离，与负理想解的欧氏距离/Γ
各评估对象与正理想解的相对贴近度Ci如下所示：
相对贴近度Ci越接近1表示该评估对象越接近正理想解，在优劣排序中将占据靠前位 置。
【文档编号】G06Q50/06GK104392390SQ201410641469
【公开日】2015年3月4日 申请日期:2014年11月13日 优先权日:2014年11月13日
【发明者】宋亮亮, 高磊, 卜强生, 沈润, 袁宇波, 窦晓波, 刘玙, 杨毅, 李鹏, 宋爽 申请人:国家电网公司, 江苏省电力公司, 江苏省电力公司电力科学研究院, 东南大学