[发明专利]一种智能电能表综合性能评价方法、装置

权利要求书

1.一种智能电能表综合性能评价方法，其特征在于，步骤包括：

S1.数据获取：分别基于全寿命周期管理数据获取所需评价的各类别智能电能表的性能指标数据，其中每个类别分别获取多项性能指标数据，得到性能指标数据集；

S2.灰色关联度值确定：使用性能指标数据集计算每个类别智能电能表中每项性能指标数据与最优值之间的关联度值，各类别智能电能表分别将各所述关联度值进行综合计算，得到对应各类别智能电能表的灰色关联度值；

S3.综合评价：根据计算得到的所述灰色关联度值评估各类别智能电能表的综合性能。

2.根据权利要求1所述的智能电能表综合性能评价方法，其特征在于，所述步骤S2中通过计算所述性能指标数据集中每项性能指标数据的信息熵值，各类别智能电能表分别根据各项性能指标数据的所述信息熵值将各所述关联度值进行综合计算，得到所述灰色关联度值。

3.根据权利要求2所述的智能电能表综合性能评价方法，其特征在于，所述步骤S2得到所述灰色关联度值的步骤包括：

S21.指标熵值计算：分别计算所述性能指标数据集中每项性能指标数据的信息熵值；

S22.熵权值确定：根据计算得到的所述信息熵值确定对应项性能指标数据的权值，得到对应每项性能指标数据的熵权值；

S23.综合加权：将每项性能指标数据所对应的所述熵权值以及所述关联度值进行加权，得到所述灰色关联度值。

4.根据权利要求3所述的智能电能表综合性能评价方法，其特征在于，所述性能指标数据的信息熵值的计算步骤为：

计算第i个类别智能电能表第j个性能指标数据的比重f_ij为：

其中，r_ij为第i个类别智能电能表第j个性能指标数据的值，n为性能指标数据的项数；

根据计算得到的所述比重确定得到第i个性能指标数据的信息熵值H_i为：

其中k＝1/lnn。

5.根据权利要求4所述的智能电能表综合性能评价方法，其特征在于，所述性能指标数据的熵权值按下式计算得到：

其中w_i为第i个性能指标数据的熵权值，m为所需评价的智能电能表的类别数。

6.根据权利要求5所述的智能电能表综合性能评价方法，其特征在于，所述灰色关联度值具体按下式计算得到：

其中p_j为第j个类别智能电能表的灰色关联度值，n为性能指标的项数，w_i为第i项性能指标数据的所述熵权值，ε_i^j为第j个类别智能电能表中第i项性能指标数据与对应的最优值之间的所述关联度值。

7.根据权利要求1～6中任意一种所述的智能电能表综合性能评价方法，其特征在于，所述步骤S2中所述每项性能指标数据与最优值之间的关联度值的具体计算步骤包括：

S21.确定最优指标：分别确定所述性能指标数据集中各项性能指标数据的最优值；

S22.关联度值计算：分别计算各类别智能电能表中各项性能指标数据与确定的所述最优值之间的相对差值，得到所述每项性能指标数据与最优值之间的关联度值。

8.根据权利要求7所述的智能电能表综合性能评价方法，其特征在于，所述各项性能指标数据与最优值之间的关联度值具体按下式计算得到：

其中，第j个类别智能电能表中第i项性能指标与最优值之间的关联度值，其中r_i^*为第i项性能指标数据的最优值，r_ij为第j个类别智能电能表中第i项性能指标数据的值。