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        基于加權(quán)主成分分析的電能質(zhì)量綜合評(píng)估模型分析

        2014-11-21 02:46:06王秋莎陳博文
        河北電力技術(shù) 2014年6期
        關(guān)鍵詞:觀測點(diǎn)貢獻(xiàn)率電能

        王 磊,王秋莎,陳博文

        (1.國網(wǎng)河北省電力公司電力科學(xué)研究院,石家莊 050021;2.河北省電力勘測設(shè)計(jì)研究院,石家莊 050031;3.國網(wǎng)河北省電力公司石家莊供電分公司,石家莊 050051)

        1 概述

        隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,電力系統(tǒng)的負(fù)荷結(jié)構(gòu)日趨多樣化和復(fù)雜化,一方面大量新型用電設(shè)備的投入導(dǎo)致電能質(zhì)量下降,另一方面新設(shè)備對(duì)電能質(zhì)量較為敏感,對(duì)電能質(zhì)量提出了更高的要求。電能質(zhì)量是對(duì)用戶從公用電網(wǎng)獲取的電能的品質(zhì)進(jìn)行描述??陀^合理的電能質(zhì)量綜合評(píng)估,不僅是構(gòu)建電能質(zhì)量市場[1]的基礎(chǔ),也是電力企業(yè)降低成本、提高效率的有力保障。

        電能質(zhì)量的綜合評(píng)估方法有多種[2-11]。文獻(xiàn)[2]提出了評(píng)估電能質(zhì)量的模糊模型和基于模糊原理的綜合指標(biāo),在指定隸屬度樣本集合的前提下實(shí)現(xiàn)對(duì)電能質(zhì)量的綜合評(píng)估。文獻(xiàn)[3]采用層次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和主客觀權(quán)重相結(jié)合的方法來綜合評(píng)估電能質(zhì)量,使評(píng)估過程更加客觀、公平。文獻(xiàn)[4]提出了一種模糊綜合評(píng)判的二級(jí)評(píng)判法,利用事先給定的主觀權(quán)重對(duì)電能質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)估。文獻(xiàn)[5]提出了基于組合賦權(quán)的評(píng)估方法,有效克服了單一賦權(quán)法的不足。文獻(xiàn)[6-7]和文獻(xiàn)[8-9]分別運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法對(duì)電能質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)估,這2 種方法的應(yīng)用可以使電能質(zhì)量的綜合評(píng)估更加精確、具體。文獻(xiàn)[10]將模糊數(shù)學(xué)、模糊層次分析法應(yīng)用到供電服務(wù)質(zhì)量的綜合評(píng)估中,解決了主觀判斷的模糊不確定性問題。文獻(xiàn)[11]應(yīng)用模糊多目標(biāo)決策理論的極大決策方法,評(píng)估方法簡單易行。

        以下提出的基于加權(quán)主成分分析的電能質(zhì)量綜合評(píng)估模型,采用加權(quán)主成分分析處理電能質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù),從電能質(zhì)量指標(biāo)反映電能質(zhì)量的本質(zhì)出發(fā),考慮每一個(gè)指標(biāo)的重要程度不同,將眾多指標(biāo)通過線性變換得到較多的表達(dá)原數(shù)據(jù)信息的幾個(gè)綜合性指標(biāo),通過對(duì)新的指標(biāo)進(jìn)行分析而得到電能質(zhì)量綜合評(píng)估的結(jié)果[12]。

        2 加權(quán)主成分分析綜合評(píng)價(jià)方法

        2.1 原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

        設(shè)指標(biāo)體系中包含p 個(gè)指標(biāo),依次為x1,x2,…,xp,樣本容量為n,xij為第i 個(gè)樣本的第j 個(gè)指標(biāo)值。由此得到原始數(shù)據(jù)矩陣:

        2.2 計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣

        求Y 的協(xié)方差矩陣,得到相關(guān)系數(shù)矩陣:

        2.3 確立主成分并加以權(quán)值

        b.根據(jù)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率的大小選取前m 個(gè)主成分。貢獻(xiàn)率,即某個(gè)特征值占全部特征值合計(jì)的比重。貢獻(xiàn)率越大,說明該主成分所包含的原始變量的信息越多。主成分個(gè)數(shù)m 的選取根據(jù)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率來決定,一般要求累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到95%以上,才能保證綜合變量能包括原始變量的絕大多數(shù)信息[13],m 個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的向量分別為a1,a2,…,am。

        c.權(quán)重矩陣W。根據(jù)指標(biāo)實(shí)際包含的信息,由專家判斷矩陣[14],得到指標(biāo)的重要程度權(quán)值wi(i = 1,2,…,p)。

        權(quán)重矩陣W 等于該向量作主對(duì)角線元素的對(duì)角陣,即

        d.加權(quán)系數(shù)矩陣。

        2.4 綜合評(píng)價(jià)模型

        第i 個(gè)樣本的第k 個(gè)主成分評(píng)價(jià)值:

        第i 個(gè)樣本的綜合評(píng)價(jià)值:

        3 算例分析

        以文獻(xiàn)[5]中的算例為基礎(chǔ)進(jìn)行仿真分析,某地區(qū)5 個(gè)觀測點(diǎn)的電能質(zhì)量實(shí)測數(shù)據(jù)如表1所示。

        表1 觀測點(diǎn)的實(shí)測數(shù)據(jù)

        根據(jù)我國公認(rèn)要求,將電能質(zhì)量各指標(biāo)劃分為5 個(gè)等級(jí),從Ⅰ-Ⅴ依次對(duì)應(yīng)優(yōu)質(zhì)、良好、中等、合格與不合格,各指標(biāo)等級(jí)界限值如表2所示。

        表2 指標(biāo)等級(jí)界限值

        為了評(píng)估某地區(qū)5 個(gè)觀測點(diǎn)電能質(zhì)量等級(jí),認(rèn)為表2中等級(jí)Ⅰ-Ⅳ數(shù)值分別為觀測點(diǎn)6—9 的數(shù)值,利用matlab 編程實(shí)現(xiàn)該文所述計(jì)算模型并輸出相應(yīng)數(shù)據(jù)結(jié)果。首先,對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,并計(jì)算得到9 個(gè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣R。

        計(jì)算相關(guān)矩陣R 的特征值及其對(duì)應(yīng)的特征向量,并按特征值大小排序,得到各個(gè)主成分,同時(shí)計(jì)算貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率,如表3所示。由表3可知,當(dāng)主成分個(gè)數(shù)為3 時(shí),累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)到95%,所以取3 個(gè)主成分即可。

        表3 貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

        通過專家判斷矩陣,得到各指標(biāo)權(quán)重。由此得到各主成分以及對(duì)應(yīng)的加權(quán)系數(shù),如表4所示。計(jì)算各個(gè)觀測點(diǎn)主成分評(píng)價(jià)值及綜合評(píng)價(jià)值,同時(shí)按照綜合評(píng)價(jià)大小列出序號(hào),如表5所示。通過加權(quán)主成分分析,可以得出9 個(gè)觀測點(diǎn)電能質(zhì)量綜合評(píng)估結(jié)果。

        表4 各主成分及其加權(quán)系數(shù)

        表5 綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

        表5中觀測點(diǎn)6-9 評(píng)估結(jié)果代表等級(jí)Ⅰ-Ⅳ的評(píng)估結(jié)果,因此可以得出觀測點(diǎn)1-5 的電能質(zhì)量綜合評(píng)估結(jié)果級(jí)別分別為2 級(jí)、4 級(jí)、3 級(jí)、4 級(jí)、4 級(jí)。該評(píng)估結(jié)果與文獻(xiàn)[3-4,9,16]評(píng)估結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,如表6所示。

        表6 評(píng)估結(jié)果比較

        通過表6可知,該評(píng)估結(jié)果與文獻(xiàn)[3,16]的評(píng)估結(jié)果一致,與文獻(xiàn)[4]所用方法得出的結(jié)果相比除觀測點(diǎn)4 外也相同,因此以上提出的方法具有實(shí)用價(jià)值。

        以上提出的方法除了可以評(píng)估觀測點(diǎn)電能質(zhì)量等級(jí)外,還可以比較觀測點(diǎn)電能質(zhì)量的好壞,即使是同一等級(jí)的觀測點(diǎn),例如觀測點(diǎn)2、4、5 都是4 級(jí),通過表5可以看出3 個(gè)觀測點(diǎn)電能質(zhì)量由好到壞的順序是觀測點(diǎn)5、觀測點(diǎn)2、觀測點(diǎn)4。

        4 結(jié)論

        以上提出的基于加權(quán)主成分分析的電能質(zhì)量綜合評(píng)估模型采用加權(quán)主成分分析處理電能質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù),從電能質(zhì)量指標(biāo)反映電能質(zhì)量的本質(zhì)出發(fā),考慮每一個(gè)指標(biāo)的重要程度不同,通過對(duì)新的指標(biāo)進(jìn)行分析而得到電能質(zhì)量綜合評(píng)估的結(jié)果,既可以得出各個(gè)觀測點(diǎn)電能質(zhì)量等級(jí),又可以得出各個(gè)觀測點(diǎn)電能質(zhì)量好壞排序。與傳統(tǒng)電能質(zhì)量綜合評(píng)估模型相比較,該方法將眾多指標(biāo)通過線性變換得到較多的表達(dá)原數(shù)據(jù)信息的幾個(gè)綜合性指標(biāo),在保證評(píng)估結(jié)果準(zhǔn)確性的前提下減少了計(jì)算量,對(duì)于復(fù)雜電網(wǎng)眾多觀測點(diǎn)的電能質(zhì)量綜合評(píng)估具有優(yōu)勢,因此該方法除了適合用于小規(guī)模電網(wǎng)電能質(zhì)量綜合評(píng)估,更適合用于大規(guī)模電網(wǎng)電能質(zhì)量綜合評(píng)估,具有實(shí)用價(jià)值。

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