一种现场运行电能表的预警方法与流程

本发明涉及电能表领域，尤其是涉及一种现场运行电能表的预警方法。
背景技术：
：电能表的运行状态仅仅从周期检定过程中得到的数据来确定，数据来源比较单一，不能全面综合的反应电能表的实际情况，其结果的准确性，客观性都不能很好地满足实际情况，需要一种准确可靠的现场运行电能表的预警方法。公开号为cn103942738a的发明公开了一种电能表综合评价方法及系统，包括构建评价指标体系；确定所述评价指标体系中各评价指标的指标权重向量；划分状态综合评价结果；确定综合评价模糊矩阵；根据所述综合评价模糊矩阵确定所述评价指标的模糊综合评价结果；根据所述模糊综合评价结果和所述状态综合评价结果确定电能表的状态综合评价结果。从而能够对电力系统中的电能表进行全面正确地综合评价。该方法通过层次分析法和专家法确定各评价指标的指标权重，凭经验和技巧进行修正，缺乏相应科学的理论和方法。且层次分析法在实际应用中遇到的主要问题是判断矩阵的一致性问题，对层次分析法给出的其一致性检验比率cr<0.1的标准，很多专家对其科学性也提出质疑；即使假定cr<0.1的标准是可接受的，满足这一标准的判断矩阵可能会有多个，其结果不具有唯一性。技术实现要素：本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种准确、客观和全面综合反应电能表的实际情况的现场运行电能表的预警方法。本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种现场运行电能表的预警方法，该方法包括以下步骤：综合评价指标设置步骤：设置现场运行电能表的综合评价指标，该综合评价指标包括一级指标和二级指标；指标权重获取步骤：基于序关系分析法，获取一级指标和二级指标的权重；评价结果获取步骤：基于指标权重获取步骤的结果，采用模糊综合评价法，对现场运行电能表进行评价，获取综合评价结果；电能表预警步骤：若现场运行电能表的综合评价结果低于预设的报警值，则发出电能表报警，否则不报警。进一步地，所述一级指标包括功能、环境和质量。获取评价指标的权重时，通常用到的是层次分析法(ahp)，ahp在实际应用中遇到的主要问题是判断矩阵的一致性问题，尽管目前对ahp判断矩阵一致性问题的研究很多，如经验估值法、最优传递矩阵法、向量夹角余弦法、模式识别法、诱导矩阵法、加速遗传算法等，但这些方法都是在原问题基础上对一致性检验方法的优化或加速其收敛性，并未从根本上解决问题。至今没有一个统一的修正模式，实际应用ahp时多数是凭经验和技巧进行修正，缺乏相应科学的理论和方法。对ahp给出的其一致性检验比率cr<0.1的标准，很多专家对其科学性也提出质疑；即使假定cr<0.1的标准是可接受的，满足这一标准的判断矩阵可能会有多个，其结果不具有唯一性。序关系分析法(g1法)的特点在于不需要构造判断矩阵，更不需要进行一致性检验，g1法在应用中对方案的个数也没有限制。g1法可根据相对重要程度的比值判断，直接计算出权重系数。在建立指标体系的时候，考虑到指标的特点以及计算数据获取的便利性，因此采用g1法确定指标权重。进一步地，所述步骤指标权重获取步骤具体包括以下步骤：一级指标权重确定步骤：基于专家法，对一级指标进行排序，确定相邻的两个一级指标间的权重重要性比值，获取一级指标的权重；二级指标权重确定步骤：基于专家法，对某一一级指标对应的二级指标进行排序，确定相邻的两个二级指标间的权重重要性比值，获取二级指标的权重；循环遍历步骤：重复执行二级指标权重确定步骤，直至遍历所有的一级指标。进一步地，所述步骤评价结果获取步骤中，基于模糊综合评价法，对现场运行电能表的综合评价指标进行评价，具体为，确定评语等级论域，通过专家法，对现场运行电能表进行二级指标评价，构建评价模糊矩阵，基于一级指标和二级指标的权重，对评价模糊矩阵合成运算，获取综合评价结果。进一步地，所述评语等级论域v具体为，v＝{优，良，中，差}。进一步地，采用zadeh算子，对评价模糊矩阵合成运算。进一步地，所述评价结果获取步骤中，对综合评价结果进行归一化，获取分数形式的综合评价结果，使得综合评价结果一目了然。进一步地，所述预警方法还包括周期评价步骤：按周期执行综合评价指标设置步骤、指标权重获取步骤、评价结果获取步骤和电能表预警步骤，形成对电能表周期性的预警。与现有技术相比，本发明具有以下优点：(1)本发明现场运行电能表的预警方法，从功能、环境、质量等因素着手，进行数据收集，广泛采纳相关人员意见及建议，并通过序关系分析法和模糊预警方法，对智能电能表进行整体评价，具有准确、客观和全面综合反应电能表的实际情况的优点。(2)本发明现场运行电能表的预警方法，采用序关系分析法获取指标的权重，不需要构造判断矩阵，更不需要进行一致性检验，对指标的个数也没有限制，可根据相对重要程度的比值判断，直接计算出权重系数，具有方便可靠，结果准确的优点。(3)本发明现场运行电能表的预警方法，采用模糊预警方法将定性评价转化为定量评价，具有结果清晰，系统性强的优点。(4)本发明现场运行电能表的预警方法，可通过在不同的时期内对现场运行电能表，提高对现场运行电能表的综合评价水平。附图说明图1为本发明现场运行电能表的预警方法的流程示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。实施例1如图1所示，本实施例为一种现场运行电能表的预警方法，该方法包括以下步骤：综合评价指标设置步骤：建立现场运行电能表的综合评价指标，该综合评价指标包括一级指标和二级指标；现场运行电能表的综合评价指标如表1所示。表1评价指标指标权重获取步骤：基于序关系分析法，获取一级指标和二级指标的权重；g1法(序关系分析法)的特点在于不需要构造判断矩阵，更不需要进行一致性检验，g1法在应用中对方案的个数也没有限制。g1法可根据相对重要程度的比值判断，直接计算出权重系数。在建立指标体系的时候，本实施例考虑到指标的特点以及计算数据获取的便利性决定采用g1法确定指标权重。假设指标的集合为u＝(u1,u2,…,um)。本实施例g1法包括以下步骤(1)首先专家给出各个指标的排序，排序以后的指标集为i＝(i1,i2,…,im)使得ik-1＞ik,k＝2,3,…,m。(2)专家给出相邻指标之间的重要性比值重要性比值的取值如下表2所示。表2指标重要性准则(3)最后的第m个指标的权重为(4)得到第m个指标的权重以后，就可以得到剩下的指标权重：至此得到完整的权重w＝(w1,w2,…,wm)。(5)目标层得分：式中，u是目标层最终得分；yi是方案层中第i个元素ci的得分。本实施例中基于序关系分析法，获取一级指标和二级指标的权重，具体包括以下步骤：(1)首先确定一级指标的排序。根据专家及参与人员意见，对一级指标进行排序：功能影响>环境影响>质量影响。(2)根据指标重要性准则，确定一级指标的权重重要性比值r＝(1.2，1.4)。(3)计算一级指标权重：w2＝r3w3＝0.34，w1＝r2w2＝0.41。(4)得到排序后一级指标的权重w＝(0.41，0.34，0.25)。(5)对二级指标进行排序，功能影响中：潜动试验>测试误差>启动试验；环境影响中：湿度>温度>绝缘水平；质量影响中：到货验收合格率＝接线安装情况>外观。(6)确定二级指标功能影响的重要性比值r1＝(1.5，1.2)，环境影响的重要性比值r2＝(1.3，1.1)，质量影响的重要性比值r2＝(1.0，1.1)。(7)重复上面的步骤，得到二级指标的权重：功能影响的指标权重w1＝(0.45，0.3，0.25)，环境影响的指标权重w2＝(0.41，0.31，0.28)，质量影响的指标权重w3＝(0.34，0.34，0.31)。综上，可知一级指标的权重为w＝(0.41，0.34，0.25)，二级指标的权重为w1＝(0.45，0.3，0.25)，w2＝(0.41，0.31，0.28)，w3＝(0.34，0.34，0.32)。评价结果获取步骤：基于指标权重获取步骤的结果，采用模糊综合评价法，对现场运行电能表进行评价，获取综合评价结果；模糊综合评价法是以模糊数学为核心的预警方法。本实施例以模糊数学中的隶属度理论为主把定性评价转化为定量评价，适用于对受多个因素影响的被评价对象进行全面有效的评价。它不局限于精确数学的语言和逻辑，结果清晰、系统性强。它的数学模型可以分为单层次评价模型和多层次评价模型这两种，以单层次评价模型为例，本实施例模糊综合评价法步骤如下：(1)确定评价对象的因素论域是影响被评事物的所有指标组成的一个普通集合，即：u＝{u1,u2,……,up}(2)确定评语等级论域，且每一个等级对应一个模糊子集，表示如下：v＝{v1,v2,……,vp}(3)建立模糊关系矩阵等级模糊子集构造好以后，要逐一对被评价事物从每个评价因素上进行量化，其中评价因素表示为ui，i＝1,2,……,p；根据单因素对等级模糊子集的隶属度(r|ui)，确定模糊关系矩阵，如下：其中，元素rij表示被评价事物的某一个因素ui对vj等级的模糊隶属度。(4)确定评价因素权向量，表示为：a＝(a1,a2,……,ap)，其中元素ai本质上是因素ui对模糊子集的隶属度。此时可采用层次分析法来确定各评价指标间的权重，并且在合成之前做到归一化，即：(5)合成模糊综合评价结果向量，公式如下：其中bi表示被评价事物从整体上看对vj等级的模糊子集的隶属度。(6)模糊综合评价结果分析对向量b进行归一化处理，并将处理结果b与模糊评判向量v相乘后，便可得出综合评价结果分值：模糊预警方法适用于被评价对象本身是一个模糊概念，不存在确定的数值界限，同时受多个因素的制约与影响，这些因素之间存在着较多的关联并在不同阶段起着不同的作用，正是由于被评价对象的多样化复杂化，模糊综合评价法便显得尤为实用，简单易行。它在确定了评估指标体系以及评价指标权重后，对被评价对象进行评估，最终得到结果。本实施例中，在前一步运用g1法确定了权重以后，采用综合模糊评价法对现场运行的电能表的可靠性进行评价，包括以下步骤：(1)确定评价对象的因素论域：现场运行电能表可靠性评价的因素论域即为上文中提到的评价指标。(2)确定评语等级论域：本文选用v＝{优，良，中，差}。(3)建立模糊关系矩阵。根据评价指标，通过评价等级调查研究(专家法)，统计对指标因素评价的人数所占的比例，结果如表3所示。表3等级指标因素评价表(4)首先进行二级指标评价，在模糊矩阵的合成运算的时候采用zadeh算子。zadeh运算用m(∧，∨)算子表示，运算规则为:①对于二级指标的功能影响模糊评价：②对于二级指标的环境影响模糊评价：③对于二级指标的设备质量影响评价：(5)模糊综合评价：将上述单因素的评价结果汇总，得到：所以综合评价即为：(6)根据最大隶属度原则，把各影响因素的评价结果汇总到表4中。表4最终评价结果名称评价现场运行电能表可靠性评价良功能影响良环境影响良质量影响优(7)将上述结果进行归一化处理，因为0.28+0.34+0.21+0.17＝1，所以归一化结果为s＝{0.28，0.34，0.21，0.17}。将评价等级分数化，优，良，中，差分别为v＝{95，85，70，55}.将结果转换为分数评判为：a＝s*v＝95*0.28+85*0.34+70*0.21+55*0.17＝79.55分电能表预警步骤：若现场运行电能表的综合评价结果低于预设的报警值，则发出电能表报警，否则不报警。本实施例将报警值设为60分，本次综合评价结果为79.55分，因此不发出报警。周期评价步骤分别采用运行1年，3年，5年的电表通过试验、专用人员分析等对指标进行等级评价，并通过g1确定的评价权重及模糊综合评价法来分别对运行1年，3年，5年的智能电能表进行评价和预警。4、综合评价结果的分析通过对影响现场运行电能表可靠性的指标分析，主要从功能、环境、质量等因素着手，进行数据收集，并广泛采纳相关人员意见及建议，从结果可以看出功能试验结果及环境影响因素对电能表的可靠性影响较大，而设备质量在出厂前已经做了严格的把控，相对影响较小。以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本
技术领域：
中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。当前第1页1 2 3