。并根据专家历史研讨的准确度形成基于专 家信息的智能的权值修正方法。
[0086] 所述步骤（5)配置权重，并采用基于历史信息修正的智能算法修正权重包括：
[0087] a.确定每个专家提出的健康指数模型的关键特征向量，获取关键特征向量的影响 程度，并根据影响程度为配电设备添加标记；
[0088] 所述关键特征向量通过数据降维法进行选取，包括电气特性、机械特性、绝缘特 性、油色谱分析和自然影响因素；选取参考标准如表3。
[0089] 表3关键特征量影响标记值表
[0090]
阳〇川在运个过程中根据特征量对最后健康指数评价的影响程度的不同予W不同的标 记值。 阳092] b.对专家t进行定量化拟合，获取专家t定量化后的权重；
[0093] C.根据各专家选取的所述关键特征向量的准确度，对专家t提供的健康评价指数 进行权值修正。
[0094] 步骤a中，获取关键特征向量的影响程度包括： 阳0 巧]e*= Σχι (4)
[0096] 其中，关键特征向量分类值Xi表示为配电设备添加标记的总和。根据职称，领域 影响力，资历，问题熟悉程度四项专家信息对专家进行标记，标记结果记录如表4所示。
[0097] 表4专家个人信息影响标记值表
[0098]
[0099] 在运五项专家信息中，对问题的熟悉程度尤为重要，所W它的分值划分为比其它 几项略高。而职称相对也较有说服力，所W分值划分也较高。
[0100] 专家t定量化后的权重Wt的表达式为：
[0101 ] Wt 二 a t+bt+Ct+dt 巧） 引其中，at、bt、Ct和d t分别表示专家t的职称、领域影响力、资历和问题熟悉程度对 应的历史?胃息权值。 阳103] 步骤b中，对专家t提供的健康评价指数进行权值修正包括：根据专家历史研讨记 录的准确度方差，修正专家的历史信息权值是;；
[0104] 设差值绝对值的标记值为Xi，所述准确度方差为：
[01 化]
W
[0106] 其中，为特征向量分类值X 1对应的分量，η为样本数量； 阳107] W历史研讨记录中的评价数据为比较指标，分别计算比较指标的准确度： 阳10引
W 阳109] 式（7)中，α 1为每次研讨获得的差值绝对值的标准值，-为历史信息权值中关于 差值绝对值的分量，贝U 阳110]
臘
[01川式做中，01为每次研讨获得的方差标准值，哀为历史信息权值中关于方差的分 量；则 阳…]
(9>
[011引式（9)中，丫为每次研讨获得的准确度方差标准值，/为历史信息权值中关于准 确度方差的分量。
[0114] 通过幕乘法获得专家t的历史信息权值其表达式为： 阳 115]
(10)
[0116]由于声，i均小于1，故根据重要程度由大到小按照降幕排列。
[0117] 而在每一次研讨之后，我们进行信息的反馈，保留专家研讨的结果，供下一次研讨 时作为历史权值的参考。
[0118] 归一化处理每个专家的权重，其表达式为：
[0119]
(11) 阳120] 其中，m为专家总数，et为权值影响程度。 阳121] 首先我们将配电变压器的健康指数HI限定于[1，10]之间。在1《HI《2为很 好状态，在2<HI《5为正常状态，在5<HI《7为较差状态需加强检修，在7<HI《10为严 重状态，已有明显的缺陷和故障。标记值的准确值为1。用专家给出的健康指数与设备最终 所得的健康指数进行比较，从W下考虑比较的结果： 阳122] 表5准确度历史信息影响标记值表 阳 123]
[0125] (6)对配电设备进行综合评价，获取配电设备健康指数优化结果。 阳126] 所述步骤（6)具体包括：设专家t提出的健康评价指数At，通过下式完成配电设备 健康指数优化结果获取： 阳 127]
(掉）。：
[0128] 可利用上述方法搭建软件平台，为专家搭建友好的操作界面。在综合集成研讨过 程结束后，我们进行信息的反馈，对专家评价结果的准确性进行分析并存入数据库中，供下 一次研讨时作为历史信息供专家的研讨修正使用。
[0129] 最后应当说明的是：W上实施例仅用W说明本发明的技术方案而非对其限制，所 属领域的普通技术人员参照上述实施例依然可W对本发明的【具体实施方式】进行修改或者 等同替换，运些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发 明的权利要求保护范围之内。
【主权项】
1. 一种配电系统健康指数评估方法，其特征在于，所述方法包括： (1) 划分配电设备的生命周期；所述生命周期，包括设计阶段、生产阶段、实验阶段、使 用阶段和维护阶段； (2) 根据生命周期的五个阶段，构建判断矩阵； (3) 依据配电设备实际运行数据，获取专家的排序向量； (4) 确定与会专家； (5) 根据配电设备关键特征向量配置权重，并采用基于历史信息修正的智能算法修正 权重； (6) 对配电设备进行综合评价，获取配电设备健康指数优化结果。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（2)具体包括：以配电设备的基本 信息为依据，两两比较生命周期各阶段的准确度，构建判断矩阵A :其中，^和w ,分别为生命周期第i阶段和第j阶段对应的权重分值；所述配电设备的 基本信息，包括上市时间、维护成本和设备参数。3. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（3)具体包括： 3-1通过乘幂迭代法获取特征向量W。， 3-2构建决策矩阵Ad: 3-3采用改进的ΑΗΡ法获取专家的排序向量b ;其中，y,为i阶段专家根据在模型中的w ,与经归一化处理后的值。4. 如权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述步骤（4)确定与会专家包括，将b 中元素从大到小排序，其表达式为：其中，m为专家总数。5. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（5)配置权重，并采用基于历史信 息修正的智能算法修正权重包括： a. 确定每个专家提出的健康指数模型的关键特征向量，获取关键特征向量的影响程 度，并根据影响程度为配电设备添加标记； 所述关键特征向量通过数据降维法进行选取，包括电气特性、机械特性、绝缘特性、油 色谱分析和自然影响因素； b. 对专家t进行定量化拟合，获取专家t定量化后的权重； c. 根据各专家选取的所述关键特征向量的准确度，对专家t提供的健康评价指数进行 权值修正。6. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤a中，获取关键特征向量的影响程 度包括： et= Σχ 工 (4) 其中，关键特征向量分类值&表示为配电设备添加标记的总和。7. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述专家t定量化后的权重W t的表达式为： fft= a t+bt+ct+dt (5) 其中，at、bt、CJP d t分别表示专家t的职称、领域影响力、资历和问题熟悉程度对应的 历史信息权值。8. 如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤b中，对专家t提供的健康评价 指数进行权值修正包括：根据专家历史研讨记录的准确度方差，修正专家的历史信息权值 Λ ； 设差值绝对值的标记值为Xl，所述准确度方差为：其中，Xl为特征向量分类值X i对应的分量，η为样本数量； 以历史研讨记录中的评价数据为比较指标，分别计算比较指标的准确度：式（7)中，Ql为每次研讨获得的差值绝对值的标准值，$为历史信息权值中关于差值 绝对值的分量，则式（8)中，1为每次研讨获得的方差标准值，系为历史信息权值中关于方差的分量； 则式（9)中，γι为每次研讨获得的准确度方差标准值，?为历史信息权值中关于准确度 方差的分量。9. 如权利要求8所述的方法，其特征在于，通过幂乘法获得专家t的历史信息权值 其表达式为：归一化处理每个专家的权重，其表达式为：其中，m为专家总数，et为权值影响程度。10. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（6)具体包括：设专家t提出的 健康评价指数At，通过下式完成配电设备健康指数优化结果获取：
【专利摘要】本发明提供一种配电系统健康指数评估方法，包括：划分配电设备的生命周期；所述生命周期，包括设计阶段、生产阶段、实验阶段、使用阶段和维护阶段；根据生命周期的五个阶段，构建判断矩阵；依据配电设备实际运行数据，获取专家的排序向量；确定与会专家；根据配电设备关键特征向量配置权重，并采用基于历史信息修正的智能算法修正权重；对配电设备进行综合评价，获取配电设备健康指数优化结果。将健康指数的评价与专家经验有效结合，进一步提高配电设备健康评价的准确性和有效性。
【IPC分类】G06Q50/06, G06Q10/06
【公开号】CN105447646
【申请号】CN201510876119
【发明人】马钊, 袁海文, 任礽, 周莉梅, 吕建勋, 左伟杰, 刘伟, 盛万兴, 苏剑, 王秋生, 刘颖异, 孙凌杰
【申请人】中国电力科学研究院, 国家电网公司, 国网安徽省电力公司
【公开日】2016年3月30日
【申请日】2015年12月2日