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        基于層次分析法的電能計量裝置狀態(tài)評估方法

        2024-01-02 10:45:36陳有為李仁杰
        技術(shù)與市場 2023年12期
        關(guān)鍵詞:用電量分析法電能

        陳有為, 李仁杰

        國網(wǎng)安徽省電力有限公司滁州供電公司, 安徽 滁州 239000

        0 引言

        隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展,人們對電能的需求量越來越大,而隨著用電量的增加,電網(wǎng)的運行和管理工作變得越來越復(fù)雜。電能計量設(shè)備是電力供給中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié),電力測量是聯(lián)系客戶和電力公司的重要環(huán)節(jié),其重要性不言而喻。隨著“一戶一表,管電到戶”政策的實施,電力測量專業(yè)人員的工作量不斷增加[1]。因此,如何提升操作裝備的檢驗?zāi)芰?是急需解決的問題。

        各類測量儀出現(xiàn)的故障,常常會導(dǎo)致測得的電量與銷售的電量不一致,給電力公司和客戶帶來經(jīng)濟損失。基于此,本文利用層次分析法,確定電能計量裝置狀態(tài)影響因素之間的關(guān)系,計算了電能計量裝置在運行過程中的狀態(tài)評估指標(biāo)權(quán)重,在特定的評估等級下,獲取評估指標(biāo)釣隸屬度函數(shù),結(jié)合一致性檢驗,對電能計量裝置的狀態(tài)進行了評估。

        1 電能計量裝置狀態(tài)評估方法設(shè)計

        1.1 評估指標(biāo)權(quán)重

        對電能計量裝置的狀態(tài)進行評估之前,先利用層次分析法計算出各個評估指標(biāo)的權(quán)重,層次分析法是通過確定電能計量裝置狀態(tài)影響因素之間的關(guān)系,將復(fù)雜的計算過程轉(zhuǎn)換成公式的形式,具體步驟如下。

        1)根據(jù)電能計量裝置的結(jié)構(gòu)組成,建立層次結(jié)構(gòu)體系。

        2)按照層次分析的九標(biāo)度原則[3],確定各個評估指標(biāo)的標(biāo)度,以此為依據(jù),構(gòu)建電能計量裝置評估指標(biāo)的判斷矩陣,表示為:

        W=(wij)m×n

        (1)

        3)在式(1)的判斷矩陣中,歸一化處理矩陣的列向量[4],即:

        (2)

        4)通過同行向量的加法運算[5],計算出評估指標(biāo)的初始權(quán)重向量,即:

        (3)

        5)歸一化處理式(3)中的初始權(quán)重向量[6],得到狀態(tài)評估指標(biāo)的特征向量,即:

        (4)

        6)利用式(5)計算判斷矩陣W的最大特征值,即:

        (5)

        7)根據(jù)判斷矩陣W的最大特征值,計算電能計量裝置狀態(tài)評估的一致性指標(biāo)[7],即:

        (6)

        8)利用一致性指標(biāo)計算電能計量裝置狀態(tài)評估的一致性比率,并進行判斷,即:

        (7)

        如果CR小于0.1,說明評估指標(biāo)權(quán)重的一致性滿足評估要求,否則不符合評估要求。

        根據(jù)以上步驟,通過層次分析法,計算電能計量裝置狀態(tài)評估指標(biāo)權(quán)重。

        1.2 構(gòu)建電能計量裝置狀態(tài)評估模型

        計算出電能計量裝置狀態(tài)評估指標(biāo)權(quán)重之后,確定評估等級,根據(jù)各個評估指標(biāo)的隸屬度,構(gòu)建電能計量裝置狀態(tài)的模糊關(guān)系矩陣[8],并對評估指標(biāo)的重要性進行打分,電能計量裝置狀態(tài)評估模型的實現(xiàn)流程如圖1所示。

        圖1 電能計量裝置狀態(tài)評估流程

        綜上,根據(jù)層次分析法對電能計量裝置狀態(tài)評估指標(biāo)權(quán)重的計算結(jié)果,構(gòu)建出電能計量裝置狀態(tài)評估模型。

        2 算例分析

        為了驗證文中方法在電能計量裝置狀態(tài)評估中的性能,選擇某一電力企業(yè)1—12月的用電量為研究對象,將用電量的歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,利用層次分析法,對該電力企業(yè)的用電量數(shù)據(jù)進行分析,得到如表1所示的結(jié)果。

        表1 用電量數(shù)據(jù)分析結(jié)果

        根據(jù)表1可知,10月用電量數(shù)據(jù)的預(yù)測值與實際值之間的相對誤差比較大,完全超出了電能計量裝置異常狀態(tài)的允許范圍,因此通過評估模型的判斷,可以將其作為異常狀態(tài)。

        為了突出文中方法在電能計量裝置狀態(tài)評估中的優(yōu)越性,引入基于BSO-BPNN模型的評估方法作對比,在電力企業(yè)中選擇8個電能計量裝置進行測試,得到評估精度測試結(jié)果,如圖2所示。

        圖2 電能計量裝置狀態(tài)評估精度

        從圖2可以看出,與基于BSO-BPNN模型的評估方法相比,采用文中方法時,電能計量裝置狀態(tài)評估精度可以達到90%以上,能夠準(zhǔn)確判斷電能計量裝置的運行情況。

        3 結(jié)束語

        本文提出的基于層次分析法的電能計量裝置狀態(tài)評估方法研究,經(jīng)過測試發(fā)現(xiàn),該方法可以提高電能計量裝置狀態(tài)的評估精度。在今后的研究中,希望可以將云模型評價與層次分析法相結(jié)合,使評估指標(biāo)權(quán)值計算結(jié)果更加貼合實際。

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