基于云模型的電能質(zhì)量綜合評(píng)估多層次交互式?jīng)Q策方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了基于云模型的電能質(zhì)量綜合評(píng)估多層次交互式?jīng)Q策方法，通過使用云模型，把模糊性與隨機(jī)性整合到一起，構(gòu)成定性與定量之間的映射，作為信息表達(dá)的基礎(chǔ)，這個(gè)特性與電能質(zhì)量等級(jí)間的模糊性與隨機(jī)性吻合。而改進(jìn)的多層次交互式?jīng)Q策模型能將主觀性與客觀性很好地統(tǒng)一。將兩者結(jié)合起來，形成新的基于云模型和交互式?jīng)Q策的電能質(zhì)量綜合評(píng)估方法，獲取更準(zhǔn)確更客觀更科學(xué)的評(píng)估結(jié)論。
【專利說明】基于云模型的電能質(zhì)量綜合評(píng)估多層次交互式?jīng)Q策方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及電能質(zhì)量問題的綜合評(píng)估，尤其涉及基于云模型的電能質(zhì)量綜合評(píng)估多層次交互式?jīng)Q策方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著電力系統(tǒng)的逐步發(fā)展，電能質(zhì)量對(duì)供電和用電雙方影響日趨重大。運(yùn)用電能質(zhì)量綜合評(píng)估來評(píng)定電能的優(yōu)劣，為提高電能質(zhì)量打下了基礎(chǔ)。該領(lǐng)域已經(jīng)有了比較長的研究歷史，也取得了很多的研究成果。
[0003]現(xiàn)有的電能質(zhì)量綜合評(píng)估研究方法大致可以分成基于模糊數(shù)學(xué)、基于概率理論、基于智能算法的三類方法。其中，基于模糊數(shù)學(xué)的評(píng)估方法，能很好體現(xiàn)電能質(zhì)量指標(biāo)的模糊性特點(diǎn)，但在構(gòu)建隸屬度問題時(shí)，未能完全地消除主觀因素，在一定程度上影響了方法的客觀性?；诟怕世碚摰碾娔苜|(zhì)量綜合評(píng)估方法，雖然將概率統(tǒng)計(jì)與模糊數(shù)學(xué)相結(jié)合，在一定程度上克服了隸屬度函數(shù)的主觀性問題，但其準(zhǔn)確性有很大的概率會(huì)隨指標(biāo)基準(zhǔn)值選取的變化而變化。而基于智能算法的評(píng)估方法，雖建模簡單，但通常需要很大的評(píng)估樣本量，運(yùn)算有很大的繁瑣性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是提供基于云模型的電能質(zhì)量綜合評(píng)估多層次交互式?jīng)Q策方法，運(yùn)算簡單，準(zhǔn)確性高。
[0005]本發(fā)明采用下述技術(shù)方案:
基于云模型的電能質(zhì)量綜合評(píng)估多層次交互式?jīng)Q策方法，包括以下幾個(gè)步驟:
步驟I，確立綜合評(píng)估指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)云模型:基于云模型特性，根據(jù)電能質(zhì)量綜合評(píng)估定性指標(biāo)的模糊性與隨機(jī)性特性，將定性指標(biāo)轉(zhuǎn)化成為定量區(qū)間來表達(dá)，形成指標(biāo)等級(jí)的正態(tài)云模型；
步驟2，確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重:采用多層次交互式?jīng)Q策方法，將客觀權(quán)重?cái)?shù)與實(shí)際情況進(jìn)行反復(fù)迭代，直到滿足迭代精度要求，迭代結(jié)束，最終確定電能質(zhì)量綜合評(píng)估各指標(biāo)的權(quán)
重值；
步驟3，計(jì)算各待評(píng)估點(diǎn)與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)云之間關(guān)聯(lián)度:構(gòu)建待評(píng)估點(diǎn)云滴數(shù)值與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)云之間的關(guān)聯(lián)函數(shù)，計(jì)算兩者之間的關(guān)聯(lián)度；
步驟4，確定電能質(zhì)量等級(jí):利用加權(quán)平均法計(jì)算評(píng)判結(jié)果，由評(píng)判結(jié)果確定電能質(zhì)量等級(jí)。
[0006]所述步驟3中通過關(guān)聯(lián)度計(jì)算得到云的數(shù)字特征(Ex, En, He) ;Ex表示云的分布中心，然后產(chǎn)生一個(gè)正態(tài)隨機(jī)數(shù) < ,正態(tài)隨機(jī)數(shù)爲(wèi)'服從期望值為En、標(biāo)準(zhǔn)差為Zfe的分布；最后令確定性數(shù)值X為云滴，通過下述公式計(jì)算云滴X屬于這個(gè)云的關(guān)聯(lián)度y:
【權(quán)利要求】
1.基于云模型的電能質(zhì)量綜合評(píng)估多層次交互式?jīng)Q策方法，其特征在于:包括以下幾個(gè)步驟: 步驟I，確立綜合評(píng)估指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)云模型:基于云模型特性，根據(jù)電能質(zhì)量綜合評(píng)估定性指標(biāo)的模糊性與隨機(jī)性特性，將定性指標(biāo)轉(zhuǎn)化成為定量區(qū)間來表達(dá)，形成指標(biāo)等級(jí)的正態(tài)云模型； 步驟2，確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重:采用多層次交互式?jīng)Q策方法，將客觀權(quán)重?cái)?shù)與實(shí)際情況進(jìn)行反復(fù)迭代，直到滿足迭代精度要求，迭代結(jié)束，最終確定電能質(zhì)量綜合評(píng)估各指標(biāo)的權(quán)重值； 步驟3，計(jì)算各待評(píng)估點(diǎn)與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)云之間關(guān)聯(lián)度:構(gòu)建待評(píng)估點(diǎn)云滴數(shù)值與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)云之間的關(guān)聯(lián)函數(shù)，計(jì)算兩者之間的關(guān)聯(lián)度； 步驟4，確定電能質(zhì)量等級(jí):通過步驟2得到的權(quán)重值和步驟3得到的關(guān)聯(lián)度值利用加權(quán)平均法計(jì)算評(píng)判結(jié)果，由評(píng)判結(jié)果確定電能質(zhì)量等級(jí)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云模型的電能質(zhì)量綜合評(píng)估多層次交互式?jīng)Q策方法，其特征在于:所述步驟3中通過關(guān)聯(lián)度計(jì)算得到云的數(shù)字特征(Ex, En, He) ;Ex表示云的分布中心，然后產(chǎn)生一個(gè)正態(tài)隨機(jī)數(shù),正態(tài)隨機(jī)數(shù) < 服從期望值為￡；、標(biāo)準(zhǔn)差為的分布；最后令確定性數(shù)值力云滴，通過下述公式計(jì)算云滴X屬于這個(gè)云的關(guān)聯(lián)度y:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于云模型的電能質(zhì)量綜合評(píng)估多層次交互式?jīng)Q策方法，其特征在于:所述步驟4中由評(píng)判結(jié)果確定電能質(zhì)量等級(jí)具體包括以下步驟: 步驟A:根據(jù)求得的待評(píng)估樣本各指標(biāo)分量與各評(píng)估等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)云之間的關(guān)聯(lián)度，得到綜合評(píng)判矩陣U；步驟B:結(jié)合綜合評(píng)判矩陣和權(quán)重系數(shù),，得出綜合評(píng)判結(jié)果向量S = ； 步驟C:利用加權(quán)平均法得出評(píng)判結(jié)果r，r可表示電能質(zhì)量等級(jí)。
【文檔編號(hào)】G06Q50/06GK104036431SQ201410243956
【公開日】2014年9月10日 申請(qǐng)日期:2014年6月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月4日
【發(fā)明者】李瓊林, 劉書銘, 代雙寅, 張博, 唐鈺政, 李庚銀, 周明, 許雯旸, 索之聞 申請(qǐng)人:國家電網(wǎng)公司, 國網(wǎng)河南省電力公司電力科學(xué)研究院, 華北電力大學(xué)