基于改进模糊物元分析模型的智能变电站综合评价

张红

摘 要：智能变电站综合评价关系到新一代智能电网的建设水平，科学、合理地对智能变电站进行综合评价是非常关键的科学问题。本文借助改进熵权法对评价指标进行赋权，再结合模糊物元分析和欧氏贴进度理论，并以此建立基于模糊物元分析的智能变电站评价模型，希望该评价模型的建立能够为智能变电站方面的综合评价提供理论参考。

关键词：智能变电站；改进熵权法；模糊物元分析；综合评价

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.18.103

智能变电站综合评价关系到新一代智能电网的建设水平，科学、合理地对智能变电站进行综合评价是非常关键的科学问题。关于智能变电站综合评价的文献有一些，典型的如：曾乐宏，周晖，张祥龙利用期间数的理论方法得出智能变电站相关评价指标的期间值，并以此期间值作为评价指标的模拟数据，然后利用多指标灰靶模型对各个模拟方案进行综合评价，将给出的评价模型应用到智能变电站建设方案中，得到的结论较好地验证了该模型的可用性[1]；徐翀利用已有的变电站建设相关风险研究，构建了智能变电站建设项目风险评价指标体系，包括管理、经济、安全、技术及环境五类风险，再利用直觉模糊熵对智能变电站建设项目的风险进行评价，以此为建设项目风险管理者提供重点风险因素参考，为其制定风险防范措施提供依据[2]；李军通过专家之间的交流结合层次分析法和熵权法来制定智能化变电站的评价指标体系，并用模糊综合评价法进行指标值的计算，进行系统、客观的分析和评价，得出综合分值，该分值的高低反映项目技术性、经济性、社会性和实用性的综合水平，得出评价结论[3]；刘海涛，黄鸣宇，张永浩等提出了一种智能变电站合并单元性能模糊的综合评价模型，最后运用了该评价模型对某型号的合并单元进行综合评价，证明了其有效性及简单可靠性[4]。本文以传统的熵权法为基础，以其人为约定导致的弊端为切入点进行改进，使其在实际运用中更加合理，一定程度上拓展了使用范围，并将改进后的方法运用到指标赋权中，再结合欧氏贴进度和模糊物元分析理论，以此建立起欧氏贴进度及改进熵的模糊物元分析模型，根据相对贴进度的大小对评价对象进行排序，并应用到智能变电站的综合评价中。

1 智能变电站指标体系研究

1.1 智能变电站评价指标构建原则

参照公认的SMART准则，结合所评价的智能变电站的实际情况来确定智能变电站评价指标体系的构建原则为：（1）系统性原则。评价指标的选择尽量能够全面系统的反映智能变电站所具有的特点和内涵；（2）科学性。评价指标能够反映智能变电站的实际情况，不能认为约定；（3）可选取性。指标是用来评价智能变电站的，指标尽量是容易获取的，不能获取的指标就没有任何意义；（4）典型性。指标能够代表智能变电站的综合情况，不能出现冗余的指标。

1.2 智能变电站指标体系构建

根据智能变电站指标的构建原则，在前期文献[1-4]的基础上，结合所评价的智能变电站的实际情况，选择智能变电站的评价指标，构建智能变电站评价指标体系如图1所示。

2 智能变电站评价模型

本文利用改进熵权法[5-9]对智能变电站的评价指标进行赋权，结合模糊物元分析[10-14]理论，建立智能变电站的综合评价模型，最后根据每个智能变电站的欧氏贴近度的大小对所选的智能变电站进行综合排序，说明智能变电站的优劣，下面給出智能变电站评价模型的步骤。

第1步：智能变电站评价模糊物元矩阵的构建。用“智能变电站、评价指标、模糊量值”构成的有序三元组对智能变电站的基本元进行描述，用表示。如有个智能变电站，每个智能变电站有个评价指标，则构成个智能变电站个指标的复合模糊物元，用矩阵形式可表示为：

（1）

式中：—表示智能变电站，—表示评价指标，—表示相对应的模糊量值，—表示智能变电站的序号，—表示评价指标的序号。

第2步：智能变电站评价指标的隶属度矩阵计算。将复合模糊物元矩阵转换为隶属度矩阵。根据建立的智能变电站评价指标体系，本文所选取的指标都为效益型指标，也就是越大越好的指标，则指标的隶属度计算方法采用如下公式[15]：

（2）

根据上述指标计算出的隶属度，就可以将复合模糊物元矩阵向隶属度矩阵转换，用表示隶属度矩阵，则为：

（3）

第3步：最优模糊元和差平方复合模糊元的构建。

（1）建立智能变电站的最优模糊物元。根据式（3）的隶属度矩阵，可以构造最优智能变电站的模糊物元，最优模糊物元为：

（4）

（2）建立智能变电站的差平方复合模糊物元。通过上述式（3）、式（4）的差平方建立差平方复合模糊物元矩阵，即通过式（4）中的向量减去式（3）中的每一个，再将所得差值作平方后就得到了差平方复合模糊物元矩阵，差平方复合模糊物元矩阵为：

（5）

式中：。

第4步：计算智能变电站评价指标权重。在指标赋权上运用传统熵权法的案例很多，通过熵的计算得出各项指标的权重。但传统熵权法在指标权重的计算上存在人为特殊约定的局限，该局限导致传统熵权法的运用受到一定的限制，本文真实居于此弊端，并对其进行改进。利用此方法确定权重的具体计算步骤如下：

（1）指标熵值计算。

（6）

式中 ，

（2）指标差异系数计算。

（7）

（3）指标权重计算。指标权重的计算需要对指标作差异系数标准化处理，可以得到权重，计算公式为：

（8）

第5步：智能变电站排序。本文采用欧氏贴近度[7-11]对智能变电站进行排序，欧氏贴近度的计算公式为：

（9）

—表示第个智能变电站与最优智能变电站之间的贴近程度。越大，表示智能变电站越好。

3 算例

本文将该评价模型应用到智能变电站的综合决策中，优选智能变电站。本文以5个具有代表性的智能变电站作为优选对象，通过行业内3位专家对5个优选的智能变电站进行评价指标打分，打分区间为[0，100]，最后取3位专家各指标打分的平均分，以代表5个智能变电站，5个智能变电站的模糊物元矩阵为：

（10）

以式（10）中数据为基础，将智能变电站的评价指标的数值带入公式（2），从而得到评价指标的隶属度矩阵，见式（11）。

（11）

根据式（11）中所给的各指标构成的隶属度矩阵，选取矩阵中每一列指标隶属度的极大值（即每一个指标的最大值），显然，矩阵中每一列的最大值都均为1，可得最优模糊物元见式（12）。

（12）

根据式（11）、式（12）中的差平方构建差平方复合模糊物元矩阵，即用式（12中）的向量减去式（11）中的每一个行向量，所得差值再作平方，即得到差平方复合模糊物元矩阵，差平方复合模糊物元矩阵见式（13）。

（13）

以式（10）中的隶属度矩阵数据为基础，根据文中的式（6）—（8）计算7个指标的、和（其中），即可得出7项评价指标的熵权法权重（见表1）。

根据文中式（9）可以计算每一个智能变电站的欧氏贴进度，同时根据贴进度的大小能够得到5个智能变电站的排序，见表2。

根据表2中的排序结果，所选5个智能变电站综合排序为（表示优于）。 说明5个智能变电站中方案2较优。

4 结 论

本文针对智能变电站综合评价需要，结合现有的评价方法，选取常用的熵权法、欧式贴近度和模糊物元分析理论，将三者结合，运用到智能变电站的综合评价中，但是文本所用的传统熵权法因存在人为约定因素，在评价运用中存在一定的局限，为了使该方法运用更广泛，本文对存在的局限进行改进，使其在评价中更科学合理。通过改进后的熵权法对各项指标进行赋权，结合模糊物元分析理论和欧式贴近度计算方法，便形成一套更加科学、合理，且运用范围更广，在该方法中，通过改进熵权法赋权后结合模糊物元分析法和欧式贴近度计算出贴近度的大小，根据该值得得出所选智能变电站的综合排序，说明了该模型的有效性，由此可见，该评价模型不仅能够应用到现有的智能变电站综合评价中，还可以将该方法运用到其它类似的综合评价问题中，此方法值得借鉴和推广。

参考文献：

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