[发明专利]一种考虑数据动态模糊依赖关系的电能质量综合评价方法

权利要求书

1.一种考虑数据动态模糊依赖关系的电能质量综合评价方法，其特征在于包括以下步骤：

1)确定电能质量评价指标；

获取相关指标的待评价电气节点的原始数据，建立电能质量综合评价指标体系，完成相关指标的数据准备；

2)对数据预处理；

对数据进行完整性检验，若数据存在重复采样情况则对相关数据进行剔除，若存在漏采则进行插补，插补方法采用Hermite插值法，求出与原始数据流之间有更好密合度的缺失数据；在对数据进行完整性检验之后，求出各采样点相对于该指标理想值的误差，再对各指标误差进行归一化处理；

3)动态模糊化；

对归一化之后的数据进行动态模糊化，获得模糊矩阵，对模糊矩阵的各点值相对于前一时刻的变化判断出数据的趋性，获得动态模糊矩阵；

4)权值分配；

对指标进行两次权重分配，确定指标间权重与指标在时间序列上的权重，获得经二次权利分配的评价矩阵：E_ij＝EM_ij×ω_l×ω_c；EM_ij为动态模糊矩阵，ω_l为指标间权重，ω_c为时间序列上权重；

5)数据求和并得出评价结果；

A)将各指标趋性相同的值相加，对于单个指标评价值：

式中式中，Value_w为评价指标趋坏点评价值之和，Value_b为评价指标趋好点评价值之和，m为该指标在采样时间序列上趋坏的采样点个数，n为该指标在采样时间序列上趋好的采样点个数，若Value_w＞Value_b，则最终评价值为Value_i，该指标在采样时间序列上是趋坏的；若Value_w＜Value_b，则最终评价值为Value_i，该指标在采样时间序列上是趋好的；若Value_w＝Value_b，则最终评价值为Value_i，该指标在采样时间序列上运行平稳；

B)对于所评价节点的评价值：

式中，式中，Value_wp为所评价节点中趋坏点的评价值，Value_bv为所评价点趋好点的评价值，u为该节点趋坏指标的个数，v为该节点趋好指标的个数，若则最终评价值为Value_ij，该节点在采样时间序列上是趋坏的；若则最终评价值为Value_ij，该节点在采样时间序列上是趋好的；若则最终评价值为Value_ij，该节点在采样时间序列上运行平稳。

2.根据权利要求1所述的一种考虑数据动态模糊依赖关系的电能质量综合评价方法，其特征在于：在步骤1)确定电能质量评价指标时，电能质量评价指标包括三相电压偏差、三相不平衡、频率偏差、电压波动和闪变；获取相关指标的待评价电气节点的原始数据，建立电能质量综合评价指标体系，完成相关指标的数据准备，则初始评价矩阵为：

式中i表示节点个数，j表示采样时间序列。

3.根据权利要求2所述的一种考虑数据动态模糊依赖关系的电能质量综合评价方法，其特征在于：在步骤2)中，预处理时，归一化处理公式为：

其中，x_ij表示第i个节点的第j个采样数值，r_ij表示归一化之后的数值，则标幺化后的评价矩阵为：

4.根据权利要求3所述的一种考虑数据动态模糊依赖关系的电能质量综合评价方法，其特征在于：在步骤3)中，动态模糊化为相较于前一时刻的采样数据，当前时刻的采样数据的趋势，包括趋好、趋坏，数据在时间轴上的变化体现了动态的过程，趋性的不确定性体现了模糊化的过程，对数据进行模糊化后，评价矩阵为：

表示该评价点的采样数据可能是趋坏的或趋好的

求出模糊矩阵后，再根据各点值相对于前一时刻的变化判断出数据的趋性，即该采样点的数据是趋好的还是趋坏的，此时，评价矩阵为：

表示该评价点的采样数据为或中的一个。

5.根据权利要求2所述的一种考虑数据动态模糊依赖关系的电能质量综合评价方法，其特征在于：在步骤4)中，

首先确定指标间的权重，即根据不同指标的重要程度确定指标间的权重，对于比较重要的指标则分配较大权重，以此类推，指标间权重为：

ω_l＝(ω_l1,ω_l2,…,ω_li)^T

再确定各指标时间序列上的权重，指标时间序列上的权重反映了评价主体对不同时间序列的重视程度，对于所评价的时间序列t₁,t₂,…,t_n，若将评价时间序列视为同等地位，则每个采样点的权重相同，若要突出前段或后端时间的采样值，则可为其分配较大权重，时间序列上权重为：

ω_c＝(ω_c1,ω_c2,…,ω_cj)。