[发明专利]一种基于直觉模糊理论的电能质量综合评估方法及装置在审

专利信息
申请号: 201810241098.8 申请日: 2018-03-22
公开(公告)号: CN108197848A 公开(公告)日: 2018-06-22
发明(设计)人: 杨俊华;蓝炳志;林巧梅 申请(专利权)人: 广东工业大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 张春水;唐京桥
地址: 510060 广东*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 模糊理论 综合评估 隶属度 最大隶属度原则 隶属度函数 模糊概念 模糊特性 评价指标 刻画 量化 模糊 掩盖
【权利要求书】:

1.一种基于直觉模糊理论的电能质量综合评估方法,其特征在于,包括:

通过改进G1算法得到一级指标权重以及各一级指标对应的二级指标的主观权重;

对二级指标进行等级划分,包括优、良、中、合格和不合格,确定二级指标的每个等级区间的上限值和下限值,以及每个等级区间的第一隶属度和第一非隶属度;

通过隶属度函数和非隶属度函数分别得到每个二级指标在每个等级区间的第二隶属度和第二非隶属度,其中,隶属度函数为:非隶属度函数为式中,μij为二级指标在每个等级区间的第二隶属度,vij为二级指标在每个等级区间的非第二隶属度;xij为二级指标实际值;yh、和y′h分别为xij所属等级区间的上限值、第一隶属度及其第一非隶属度,yl、和y′l分别为xij所属等级区间的下限值、第一隶属度及其第一非隶属度;

根据第二隶属度和第二非隶属度构建直觉模糊集决策矩阵;

根据直觉模糊集决策矩阵得到每个二级指标的客观权重;

结合二级指标的主观权重和二级指标的客观权重,得到每个二级指标的修正权重;

通过改进TOPSIS法,结合每个二级指标的修正权重,计算电能质量的评估分数。

2.根据权利要求1所述的基于直觉模糊理论的电能质量综合评估方法,其特征在于,通过改进TOPSIS法,结合每个二级指标的修正权重,计算每个二级指标的评估分数具体包括:

根据等级为优和不合格的二级指标参考值以及二级指标实际值构建决策矩阵式中,n为二级指标的个数,[x11 x12 … x1n]为二级指标实际值构成的向量,[x21 x22 … x2n]为等级为优的二级指标参考值构成的向量,[x31 x32 … x3n]为等级为不合格的二级指标参考值构成的向量;

对决策矩阵X[3×n]通过规范函数进行规范化处理,得到规范矩阵Y=(yij)3×n,式中i=1,2,3,j=1,2,…,n;

结合二级指标的修正权重构成的向量λ=(λ12,…,λn),根据规范矩阵Y=(yij)3×n得到加权规范矩阵A=(aij)3×n,aij=λjyij

由加权规范矩阵A=(aij)3×n确定正理想解向量A+(a21,a22,…,a2n)和负理想解向量A-=(a31,a32,…,a3n);

根据二级指标实际值到正理想解的距离以及二级指标实际值到负理想解的距离,计算二级指标实际值与正理想解的相对接近度;

根据二级指标实际值与正理想解的相对接近度,计算得到电能质量的评估分数。

3.根据权利要求2所述的基于直觉模糊理论的电能质量综合评估方法,其特征在于,根据二级指标实际值到正理想解的距离以及二级指标实际值到负理想解的距离,计算二级指标实际值与正理想解的相对接近度具体包括:

根据二级指标实际值到正理想解的距离以及二级指标实际值到负理想解的距离计算二级指标实际值与正理想解的相对接近度

4.根据权利要求3所述的基于直觉模糊理论的电能质量综合评估方法,其特征在于,根据二级指标实际值与正理想解的相对接近度,计算得到电能质量的评估分数具体包括:

根据二级指标实际值与正理想解的相对接近度c,利用公式计算得到电能质量的评估分数M。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东工业大学,未经广东工业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810241098.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top