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基于灰色模糊層次分析的電能質量綜合評估

2015-03-15 08:18:49王忠民唐丹紅
通信電源技術 2015年6期
關鍵詞:電能質量

王忠民,高 峰,唐丹紅,郭 磊

(國網上海市電力公司金山供電公司,上海200540)

電能質量評估指標眾多,對單個指標進行評估具有片面性,評估結果不能夠反應總體情況。因此,需要對電能質量進行綜合評估。而綜合評估的關鍵是要找到一種簡單實用、正確高效的方法。

目前,綜合評估的方法有數據包絡分析法、突變決策法、概率統計和矢量代數法等[1]。文獻[2]針對電能質量指標的特征,從概率統計的角度進行評估。文獻[3]則將突變決策法用來進行電能質量綜合評估,方法簡單,但它將所有指標的重要性等同,沒有突出重要指標的影響。

傳統AHP法的判斷比較極端,沒有考慮到人在做出判斷時的模糊性,得出的結論往往存在偏差,不夠準確[4]。

本文將三角模糊數引入到傳統AHP中形成FAHP法,確定電能質量指標的權重,通過灰色關聯分析計算各指標的灰色關聯系數,將兩者加權求和進行綜合評估,案例分析證明了本文方法的正確性。

1 電能質量的指標結構

電能質量的技術性指標有:電壓質量、頻率質量和供電可靠性,其中,供電可靠性主要體現在停電時間的長短上[4],建立相應的指標層次結構如圖1所示。

圖1 指標層次結構

2 模糊層次分析法

在現實中,當人們進行決策判斷時,常會出現模糊不清的現象。而傳統AHP進行比較判斷時比較極端,沒有考慮人做出判斷時的模糊性[4]。因此,本文將三角模糊數和傳統的AHP算法[5]相結合,形成模糊層次分析法(FAHP),提高了判斷的準確性。

2.1 三角模糊數

如果數M的隸屬度函數μM:R→[0,1]表示為:

式中,l≤e≤p,e為M 的中值,則稱M(l,e,p)為三角模糊數。M(l,e,p)的運算法則見文獻[5]。

2.2 建立模糊判斷矩陣

設對于上層某一指標,本層有m個指標與其相關。將這m個指標互相比較打分,建立如下模糊判斷矩陣B。

式中,bij=(lij,eij,pij)為指標i相對于指標j的重要程度判斷。

2.3 權重的計算

在專家打分,形成模糊判斷矩陣后,就可以通過該矩陣進行指標權重的計算,可通過公式(2)、(3)計算指標i的權重大小。

式中,Qi為指標i的權重向量。

對公式(2)得到的三角模糊數Qi(li,ei,pi)做如下處理:

wi即為指標i的權重。

3 灰色關聯分析

灰色關聯分析是灰色系統理論中應用較為廣泛的方法[6],它可以比較不同因素相對于某一標準的貼近程度,關鍵是計算灰色關聯度,計算步驟如下:

(1)設有n個對象,每個對象有m個指標,表示如下:

將其寫成如下矩陣形式:

本文取x0(i)=(1,1,…,1)作為參考數列。

(2)計算灰色關聯系數δ(x0(i),xj(i))

式中,Δij=|x0(i)-xj(i)|;ρ為分辨系數,一般取0.5。(3)計算灰色關聯度ζ(x0,xj)

式中,wi為指標i的權重。

根據ζ(x0,xj)的大小對各方案進行排序。

4 灰色模糊層次分析法電能質量評估

將模糊層次分析法和灰色關聯分析相結合,形成灰色模糊層次分析法來對電能質量進行綜合評估,步驟如下:

(1)確定評估指標層次結構。如圖1所示。

(2)確定參考數列x0(i)=(1,1,…,1)。

(3)歸一化處理。本文采用相對優屬度進行歸一化處理[4]。

a.固定型指標

如:電壓波動、三相不平衡等。相對優屬度ηij為:

式中,fij為檢測點j的第i個指標;fi0為指標i的最佳值;σi=max|fij-fi0|。

b.區間型指標

如電壓偏差等。相對優屬度ηij為:

式中,fdi、fui為指標i最佳值的下界和上界;βi=max{fdi-fimin,fimax-fui}。

c.成本型指標

如:諧波含量、停電時間等。相對優屬度ηij為:

式中,fimin、fimax為檢測數據中的最小、最大值。

(4)相對優屬度矩陣η

按照式(7)~(9)進行歸一化處理,形成相對優屬度矩陣η:

(5)確定評估矩陣。將相對優屬度矩陣η代入公式(10)中,可以得到第j個檢測點的電能質量和參考數列比較時,第i個指標的灰色關聯系數δj(i)為:

(6)通過FAHP法確定各指標權重W。

(7)綜合評估

根據公式(11)計算灰色關聯度。

ξ即為評估結果向量。

5 案例分析

表1為某地區5個監測點的電能質量數據。表2為各指標的等級界限[9]。應用本文方法對該地區5個點的電能質量進行綜合評估。

表1 實測數據

為了能夠從結果中判斷出各檢測點的等級,本文將各項指標的等級界限也當做檢測數據處理。根據文中第4節的步驟3~5,最終可得到關聯系數矩陣δ:

根據FAHP法得到各項指標權重為:

綜合評估向量ξ為:

向量ξ中前四個數為Ⅰ~Ⅳ等級界限的評估值。ξ后面五個數為各檢測點的評估值。從中可以看出5個點的電能質量優劣順序為:

Ⅰ>檢測點2>Ⅱ>檢測點5>檢測點4>檢測點3>Ⅲ>檢測點1>Ⅳ

可以得出以下結論:檢測點1的電能質量為Ⅳ級,檢測點3、4、5的電能質量均為Ⅲ級,檢測點2的電能質量為Ⅱ級。

另外,根據本文方法還可以看出檢測點3、4、5雖然等級都為Ⅲ級,但檢測點5的電能質量要好于檢測點4,檢測點4的電能質量要好于檢測點3。本文方法不但可以確定檢測點的等級,而且對于相同等級的檢測點也可以比較出優劣。

表3為應用不同方法得到的評估結果。

表3 評估結果比較

從上表中可以看出應用本文方法和文獻10中的組合賦權法得出的評估結果是一樣的,和文獻11的結果略有差異。可見,本文方法得到的評估結果是可信的。

6 結 論

本文將三角模糊數和層次分析法結合形成FAHP法,確定各電能質量指標的權重,并通過灰色關聯分析法計算出各指標的關聯系數。最后,將兩者加權求和進行綜合評估。該評估方法簡單、正確、實用。

[1]付學謙,陳皓勇.基于加權秩和比法的電能質量綜合評估[J].電力自動化設備,2015,35(1):128-132.

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[3]曾 正,楊 歡,趙榮祥.基于突變決策的分布式發電系統電能質量綜合評估[J].電力系統自動化,2011,35(21):52-57.

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[6]黃貫虹,方 剛.系統工程方法與應用[M].廣州:盛南大學出版社,2005.

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