盧健豪，聶一雄，溫盛科，楊悅輝

（1.廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，廣州510006；2.廣州供電局有限公司計(jì)量中心，廣州510730）

0 引 言

電能計(jì)量裝置是供用電雙方貿(mào)易結(jié)算的法律依據(jù)，其計(jì)量誤差直接關(guān)系到雙方貿(mào)易結(jié)算的公平合理性，所以對(duì)電能計(jì)量裝置的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)顯得尤為重要。目前，國(guó)外機(jī)構(gòu)研究側(cè)重于電能計(jì)量裝置在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用，將數(shù)據(jù)和信息通過遠(yuǎn)程計(jì)量裝置傳回中心進(jìn)行分析［1-3］，這類方法在國(guó)內(nèi)也得到了一定程度的發(fā)展與研究［4-7］。國(guó)內(nèi)對(duì)于電能計(jì)量裝置運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)的常規(guī)方法為采用周期現(xiàn)場(chǎng)檢驗(yàn)的方式，并沒有針對(duì)電能計(jì)量裝置運(yùn)行狀況的在線監(jiān)測(cè)設(shè)備和系統(tǒng)的大規(guī)模應(yīng)用。這種周期現(xiàn)場(chǎng)檢驗(yàn)的方式存在很大的不足，一方面現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)受外界因素影響較大，不能據(jù)此對(duì)計(jì)量裝置常態(tài)運(yùn)行工況進(jìn)行全面評(píng)估；另一方面，計(jì)量自動(dòng)化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)上線時(shí)間短，存在一定的系統(tǒng)缺陷，電能計(jì)量裝置故障不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理［8］。

電能計(jì)量裝置運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)在理論上屬于一個(gè)多層次、影響因素較多的復(fù)雜問題，只有通過對(duì)各種電參量的影響的綜合分析和評(píng)估，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)電能計(jì)量裝置狀態(tài)評(píng)價(jià)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。層次分析法是模擬人的思考邏輯和推理分析，使用定性和定量的方式將復(fù)雜的問題系統(tǒng)化，將多個(gè)目標(biāo)決策化為多層次的簡(jiǎn)單問題，又不會(huì)單一的追求理論計(jì)算，應(yīng)用容易、結(jié)果簡(jiǎn)單明確的一種分析方法。分析了將層次分析法應(yīng)用于電能計(jì)量裝置運(yùn)行該狀態(tài)評(píng)價(jià)的可塑性，并通過具體案例介紹了實(shí)現(xiàn)其狀態(tài)評(píng)價(jià)的具體步驟。

1 層次分析法原理

層次分析法（Analytic Hierarchy Process簡(jiǎn)稱AHP）是美國(guó)的SAATY教授于上世紀(jì)70年代初為解決電力的合理分配問題提出的一種數(shù)學(xué)分析方法［9］。層次分析法的特點(diǎn)是在對(duì)復(fù)雜的決策問題的本質(zhì)、影響因素及其內(nèi)在關(guān)系等進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，利用較少的定量信息使決策的思維過程數(shù)學(xué)化，從而為多目標(biāo)、多準(zhǔn)則或無結(jié)構(gòu)特性的復(fù)雜決策問題提供簡(jiǎn)便的決策方法。尤其適合于對(duì)決策結(jié)果難于直接準(zhǔn)確評(píng)估的場(chǎng)合。其基本分析流程如圖1所示。

圖1 層次分析法基本原理Fig.1 Basic principle of AHP

層次分析法的一般分析過程為：

（1）建立層次結(jié)構(gòu)模型

將決策的目標(biāo)、考慮的因素（決策準(zhǔn)則）和決策對(duì)象按它們之間的相互關(guān)系分為目標(biāo)層Z、中間層C，方案層P，繪出層次結(jié)構(gòu)圖。其中：目標(biāo)層為決策的優(yōu)化方案結(jié)果輸出層；中間層為影響決策的各因素的重要程度的關(guān)聯(lián)分析層，即決策推理層；方案層為每個(gè)具體的方案參數(shù)，即數(shù)據(jù)輸入層。

（2）構(gòu)造判斷矩陣

在確定各層次各因素之間的權(quán)重時(shí)，如果只是定性的結(jié)果，則常常不容易被別人接受，因而SAATY等人提出：一致矩陣法，即：不把所有因素放在一起比較，而是兩兩相互比較。對(duì)比時(shí)采用相對(duì)尺度（常采用1～9標(biāo)度法［10］），以盡可能減少性質(zhì)不同因素相互比較的困難，以提高準(zhǔn)確度。

（3）判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)

所謂一致性是指判斷思維的邏輯一致性。如當(dāng)甲比丙是強(qiáng)烈重要，而乙比丙是稍微重要時(shí)，顯然甲一定比乙重要。這就是判斷思維的邏輯一致性，否則判斷就會(huì)有矛盾。

（4）層次單排序

所謂層次單排序是指，對(duì)于上一層某因素而言，本層次各因素的重要性的排序。

（5）層次總排序

確定某層所有因素對(duì)于總目標(biāo)相對(duì)重要性的排序權(quán)值過程，稱為層次總排序。

這一過程是從最高層到最底層依次進(jìn)行的。對(duì)于最高層而言，其層次單排序的結(jié)果也就是總排序的結(jié)果。

用加權(quán)和的方法計(jì)算各備選方案（輸入量）對(duì)總目標(biāo)的最終權(quán)重，將其歸一化后，最終得到權(quán)重最大者即為最優(yōu)方案；將計(jì)算結(jié)果與理論方案作比較，證明其合理性。

2 層次分析法在電能計(jì)量裝置運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)上的應(yīng)用設(shè)計(jì)

由上節(jié)的介紹可知，層次分析法的應(yīng)用分為：建立模型、形成對(duì)比矩陣、一致性檢驗(yàn)、層次單排序、層次總排序獲得最終方案（結(jié)論）等五個(gè)步驟。由于電能計(jì)量裝置運(yùn)行工況的復(fù)雜性，本文在考慮影響因素時(shí)選擇了計(jì)量電壓、計(jì)量電流、相角、功率因素及異常告警這五個(gè)技術(shù)指標(biāo)作為影響決策的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并將技術(shù)指標(biāo)的狀態(tài)特征參數(shù)進(jìn)行模糊量化處理。

圖2 電能計(jì)量裝置運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)模型Fig.2 Operation evaluation model of energy metering device

分析上述因素的影響建立了圖2的評(píng)估模型，該模型分為三層：目標(biāo)層是要達(dá)到的預(yù)期結(jié)果（亦即：識(shí)別異常出現(xiàn)在何部件及得出異常概率度）；準(zhǔn)則層是中間層，也是影響因素層，它表示著對(duì)于結(jié)果的影響程度；輸入層為原方案層，為電能計(jì)量裝置各原始運(yùn)行數(shù)據(jù)或事件記錄，通過對(duì)其模糊化后形成數(shù)據(jù)輸入矩陣，再通過與影響因素層的模糊矩運(yùn)算得出運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)論。

該評(píng)價(jià)方法的實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵在于輸入層與準(zhǔn)則層及準(zhǔn)則層與目標(biāo)層間模糊運(yùn)算關(guān)系處理上。

2.1 輸入層數(shù)據(jù)P的模糊化處理

根據(jù)相關(guān)規(guī)約及文件［11-13］，可提取輸入層各狀態(tài)監(jiān)測(cè)特征變量如表1所示，形成狀態(tài)特征矩陣P5x5。

表1 輸入層變量及取值Tab.1 Variables and values of input layer

2.2 影響因素層的設(shè)計(jì)

在五個(gè)中間層影響因素中，計(jì)量電壓指的是電能計(jì)量裝置上傳給計(jì)量中心后臺(tái)數(shù)據(jù)庫的標(biāo)稱電壓值，對(duì)電壓互感器（PT）的異常識(shí)別具有一定的參考價(jià)值；計(jì)量電流指的是電能計(jì)量裝置上傳給計(jì)量中心后臺(tái)數(shù)據(jù)庫的標(biāo)稱電流值，可用于觀測(cè)用戶的用電規(guī)律等；功率因數(shù)指計(jì)量中心后臺(tái)通過相關(guān)運(yùn)算間接獲取的瞬時(shí)或長(zhǎng)周期內(nèi)的平均功率因數(shù)值，對(duì)二次線路的異常與否有一定的指導(dǎo)意義；相位監(jiān)測(cè)指具有相位采樣功能的電能計(jì)量裝置上傳給計(jì)量中心后臺(tái)數(shù)據(jù)庫的相位數(shù)值及通過相關(guān)公式運(yùn)算獲取的間接相角差，能在一定程度上反映互感器及二次線路的運(yùn)行工況；異常告警指具有現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)反饋功能的部分告警事件，包括計(jì)量差異、時(shí)鐘異常、表蓋/計(jì)量門開啟、線損異常等方面，能有效預(yù)警（告警）電能裝置異?；蛉藶楦`電事件的發(fā)生。

2.3 目標(biāo)層數(shù)據(jù)的模糊化與反模糊化

數(shù)值量化是關(guān)鍵的一個(gè)步驟，量化數(shù)據(jù)的合理性直接反映出模型結(jié)果的準(zhǔn)確性，在此評(píng)價(jià)過程中，模糊矩陣是其中重要的一環(huán)。模糊矩陣的形成是根據(jù)模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，將多種因素多層次的邏輯關(guān)系運(yùn)用模糊函數(shù)定量化，考慮到在電能計(jì)量裝置狀態(tài)評(píng)價(jià)涉及多個(gè)因素，所以采用模糊矩陣能很好的解決這個(gè)難題，同時(shí)依據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)［14］得出相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，就可以近似的得出評(píng)價(jià)方案。

此模糊評(píng)估過程是指先計(jì)算每一個(gè)輸入層中的原始狀態(tài)特征量與對(duì)應(yīng)準(zhǔn)則層的相對(duì)權(quán)重，再計(jì)算每一個(gè)準(zhǔn)則層因素針對(duì)于目標(biāo)層的各子目標(biāo)的相對(duì)權(quán)重；同樣采用1～9標(biāo)度法，通過比較影響上一層因素兩兩之間的重要程度大小，從中選用一個(gè)值進(jìn)行代替，這樣在評(píng)估的時(shí)候就有了不同的權(quán)重，用于區(qū)分不同因素之間的重要程度，形成的矩陣需進(jìn)行一致性檢驗(yàn)以判定構(gòu)成的判斷矩陣的合理性。

通過上述模糊運(yùn)算，即可獲得目標(biāo)層各子目標(biāo)的模糊量化值，此時(shí)只需通過反模糊化運(yùn)算得出待評(píng)估電能計(jì)量裝置各部件運(yùn)行狀態(tài)狀況（概率異常程度）。

2.4 基于層次分析法的電能計(jì)量裝置狀態(tài)評(píng)價(jià)方法實(shí)現(xiàn)步驟

（1）通過計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)后臺(tái)用戶疑似用電異常列表中尋找并獲取目標(biāo)用戶之狀態(tài)特征系數(shù)矩陣P5x5；

（2）采用1-9標(biāo)度法，構(gòu)造判斷矩陣求出輸入層子因素與對(duì)應(yīng)準(zhǔn)則層因素的模糊隸屬度矩陣的列向量 Rc1、Rc2、Rc3、Rc4、Rc5，最后進(jìn)行一致性檢驗(yàn)以判定構(gòu)成的判斷矩陣的合理性。

對(duì)于每一個(gè)準(zhǔn)則層因素的模糊隸屬度矩陣列向量Rc1、Rc2、Rc3、Rc4、Rc5的求取，由于電能計(jì)量裝置設(shè)備功能參數(shù)已規(guī)范化，上傳至于后臺(tái)數(shù)據(jù)庫端的原始數(shù)據(jù)已標(biāo)準(zhǔn)化，不存在明顯的數(shù)量級(jí)差異，因而輸入層中的25個(gè)指標(biāo)量化均在［0，1］內(nèi)，它們的影響權(quán)重是相對(duì)固定的。為計(jì)算方便，表2給出了輸入層中各因素對(duì)于每一個(gè)準(zhǔn)則層因素的模糊隸屬度對(duì)比矩陣及對(duì)應(yīng)列向量Rc1、Rc2、Rc3、Rc4、Rc5的各元素?cái)?shù)值。

表2 模糊對(duì)比矩陣及權(quán)重表Tab.2 Fuzzy comparison matrix and weight

（3）同樣采用1～9標(biāo)度法，構(gòu)造判斷矩陣分別求出各因素（即：計(jì)量電壓、計(jì)量電流、功率因數(shù)、相位監(jiān)測(cè)、異常告警）對(duì)于 “電能表、電流互感器、電壓互感器、二次回路和終端”目標(biāo)層的5個(gè)子目標(biāo)狀態(tài)評(píng)價(jià)的模糊矩陣RZk（k=1，2，3，4，5），最后進(jìn)行一致性檢驗(yàn)以判定構(gòu)成的判斷矩陣的合理性。

為簡(jiǎn)化計(jì)算過程，表3給出了準(zhǔn)則層各影響因素對(duì)于每一個(gè)目標(biāo)層子目標(biāo)的模糊隸屬度判斷矩陣及對(duì)應(yīng)列向量Rz1、Rz2、Rz3、Rz4、Rz5的各元素?cái)?shù)值。

表3 模糊對(duì)比矩陣及權(quán)重表Tab.3 Fuzzy comparison matrix and weight

（4）通過矩陣運(yùn)算獲得準(zhǔn)則層因素模糊量化行向量C，將其組合運(yùn)算獲取目標(biāo)層的狀態(tài)評(píng)價(jià)系數(shù)矩陣Z，最后將狀態(tài)評(píng)價(jià)矩陣Z反模糊化，獲取部件近似運(yùn)行狀態(tài)。

1）將步驟二獲得的每個(gè)準(zhǔn)則層因素的模糊矩陣RCi列向量，通過公式 Ci=Pi·RCi（i=1，2，3，4，5）得到每個(gè)準(zhǔn)則層因素模糊量化值Ci，組合形成行向量C1x5。即：

2）將步驟三獲得的每個(gè)目標(biāo)層因素的模糊矩陣RZi列向量，通過公式 Zk=C·RZk（k=1，2，3，4，5）得到每個(gè)目標(biāo)層子目標(biāo)模糊量化值Zk，組合形成行向量Z1x5，即：

3）行向量Z中各模糊量化值即為子目標(biāo)因素的評(píng)價(jià)系數(shù)，評(píng)價(jià)系數(shù)與設(shè)備各部件概率運(yùn)行狀態(tài)滿足如下關(guān)系：

閥值αk和βk的獲取，以“最大隸屬度取最大值”及“隸屬度求和”為原則，選取輸入層因素中可表征子目標(biāo)異常的充要權(quán)重因子作為評(píng)價(jià)閥值。經(jīng)整理與計(jì)算可獲取各子目標(biāo)閥值如表4所示。

表4 子目標(biāo)異常概率閥值Tab.4 Probability threshold of subtotals

（4）將計(jì)算結(jié)果（或運(yùn)行狀態(tài)）與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際作比較，證明其合理性。

3 應(yīng)用舉例

案例：選取計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)疑似異常用戶列表中某電子企業(yè)為例，用戶基本性質(zhì)如下：報(bào)裝容量315 kVA（Ⅲ類用戶），三線三相制供電。選定狀態(tài)評(píng)價(jià)時(shí)間段為15年12月25日0：00～16：00。

（1）根據(jù)企業(yè)的用電特征，經(jīng)分析可得該時(shí)段其輸入層的狀態(tài)特征系數(shù)矩陣P5x5為：

（2）由步驟二獲得每個(gè)準(zhǔn)則層因素的模糊矩陣RCi列向量，通過式（1）得到每個(gè)準(zhǔn)則層因素模糊量化值 Ci，即：

（3）由步驟三獲得的每個(gè)目標(biāo)層因素的模糊矩陣RZi列向量，通過式（2）得到每個(gè)目標(biāo)層子目標(biāo)模糊量化值Zk，即：

（4）對(duì)行向量Z中各模糊量評(píng)價(jià)值以隸屬度公式（3）及表4，進(jìn)行反模糊化，得到各部件運(yùn)行狀態(tài)異常概率，如表5所示。

表5 子目標(biāo)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)Tab.5 Operation status evaluation of subtotals

（5）由上表可判定，目標(biāo)用戶電能計(jì)量裝置中CT及二次線路異常為大概率事件，為現(xiàn)場(chǎng)首要異常觀測(cè)源，其余部件異常概率度較低，異常部件間存在潛在關(guān)聯(lián)性。

經(jīng)查明（異常排除時(shí)間15：12：30），目標(biāo)用戶電能計(jì)量裝置中于 15：12：25，15：00-16：00期間，CT異常，無法帶負(fù)荷，終端二次側(cè)取源回路中斷；電能表側(cè)的瞬時(shí)功率因數(shù)理論計(jì)算值過“1”，可推斷電能表信號(hào)信道不同步；終端與電能表測(cè)量的無功行度不一致，經(jīng)對(duì)比分析，由終端計(jì)算得出的功率因數(shù)，更具有合理性，可基本認(rèn)定電能表無功計(jì)量超差；CT異常期間，用戶仍正常用電，需電量追補(bǔ)。

可見，現(xiàn)場(chǎng)排查結(jié)果：電能表或終端無功計(jì)量異常及因CT異常引起二次側(cè)帶負(fù)荷失敗，與前期各部件運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果基本一致。

4 結(jié)束語

利用層次分析法設(shè)計(jì)了一種電能計(jì)量裝置狀態(tài)評(píng)價(jià)該研究方法，雖然計(jì)算過程稍顯復(fù)雜，分析過程中也需要一些現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)及專業(yè)評(píng)判等，但它給出了一套具有數(shù)據(jù)支持的模糊分析方法，從而達(dá)到優(yōu)化電能計(jì)量裝置的評(píng)價(jià)流程的目的。

由案例分析可知，該層次模糊方法對(duì)于目標(biāo)用戶設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)具有一定的實(shí)用性，對(duì)異常發(fā)生有一定的定位功能，降低現(xiàn)場(chǎng)排查工作的盲目性。該模糊方法的應(yīng)用對(duì)于Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ類用戶具有工程可塑性，可結(jié)合實(shí)際情況（用戶性質(zhì)、行業(yè)等）歸類擬定相關(guān)的閥值參數(shù)等，改良狀態(tài)評(píng)價(jià)程序?？烧雇?，若該方法能予以應(yīng)用，能有效解決進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)電能計(jì)量裝置運(yùn)行評(píng)價(jià)（監(jiān)測(cè)）需諸多人力物力這一根本難題。