基于物聯網的配網設備狀態評價改進

趙路佳

摘 要：首先，基于物聯網優化了狀態評價指標體系;其次，通過檢修專家意見和層次分析法獲得主觀權重，并綜合考慮“短板效應”和設備老化;最后，提出客觀專家庫概念，基于機器學習對傳統的模糊綜合評判進行改進，得到了模糊迭代的計算法則，形成了客觀專家數據庫，為能源互聯網下的配網提供了客觀可靠的評價體系。

關鍵詞：物聯網;狀態評價;權重調整;數據挖掘

中圖分類號：TM73;TM76文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2018）28-0017-03

Abstract： Firstly， based on the Internet of Things， the state evaluation index system was optimized. Secondly， subjective weights were obtained through maintenance expert opinion and analytic hierarchy process， and the "short board effect" and equipment aging were considered comprehensively. Finally， the concept of objective expert library was proposed. Based on machine learning， traditional fuzzy comprehensive evaluation was improved， and fuzzy iteration was realized. The calculation rule formed an objective expert database， which provided an objective and reliable evaluation system for the distribution network under the energy Internet.

Keywords： Internet of Things;status evaluation;weight adjustment;data mining

隨著智能電網技術、物聯網技術、5G通信技術的發展，配電網的監測覆蓋范圍大大增加，產生了海量的多源異構數據，極大地擴展了狀態評價的數據維度[1]。但是，目前配網設備狀態評價大多采用導則判定這種基于單個設備和當前時間段的局部評價方法，無法有效利用配網設備全生命周期的縱向數據和當前時間段的同類設備的橫向數據，綜合評價方法有待進一步研究[2]。

1 關鍵狀態量及權重修正

1.1 關鍵狀態量

本文參考供電公司經驗和《配網設備狀態評價導則》（Q/GDW 645—2011），列出目前廣泛采用的反映關鍵技術性能的狀態量[3]。

以配電變壓器為例，關鍵狀態量指標選取見表1。

1.2 主觀修正的確定及修正

采用層次分析法對關鍵狀態量權重初始值進行修正。采用多段比例尺來構造判斷矩陣。

狀態評價在調整權重時需要考慮“短板效應”，在某種評價的統計分值較低時，應相應提高該項評價的權重。采用此類二次權重修正方式，可以得出修正結果為：

2 基于模糊綜合評判的配網設備狀態評估

本文確定了由梯形和三角形組成的隸屬度分布。

傳統模糊綜合評判的具體步驟如下。

3 模糊迭代方法以及權重專家庫建立

3.1 模糊迭代方法的基本步驟

3.2 算例驗證

以河北某市16座配電變壓器為例進行計算，見表2。

首先，將定量指標和定性指標轉化為三角模糊數，將權重信息轉為三角模糊數。

由指標信息、權重信息化成三角形模糊數，得到：

最后可得模糊雙峰值和隸屬度，見表3。

4 結語

本文首先基于物聯網優化了狀態評價指標體系;其次，通過檢修專家意見和層次分析法獲得主觀權重，并綜合考慮“短板效應”和設備老化;最后，提出客觀專家庫概念，利用物聯網的優勢，通過大數據降維，去噪并化為標準基底，并與同類變電站數據進行類比逆算權重，不斷更新專家權重庫，減少由專家評審意見帶來的主觀因素，加強對機器學習本身的客觀可靠的數據分析，最終建立權重專家庫。經過算例驗證，該方法具有很好的應用效果。

參考文獻：

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