[发明专利]一种基于模糊专家系统的智能变电站二次健康度评分方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊专家系统的智能变电站二次健康度评分方法，是应用于智能变电站二次可靠性评估体系，其特征是按如下步骤进行1建立智能变电站二次可靠性指标体系的递阶层次结构模型；2采用层次分析方法计算二次可靠性指标的权重系数；3建立适用于智能变电站二次健康度评分的模糊专家系统；4完成对智能变电站二次的健康度评分。本发明能够对智能变电站二次进行健康度评分，将定性分析方法引入智能变电站可靠性领域，对智能变电站二次可靠性指标进行了划分和重组，避免了由于二次可靠性指标体系复杂性所导致的维数灾难，加快运算速度；同时清晰地描述了智能变电站二次可靠性指标的配合关系，也使得本发明更易于推广和应用。

主权项

一种基于模糊专家系统的智能变电站二次健康度评分方法，是应用于智能变电站二次可靠性指标体系，所述智能变电站二次可靠性指标包括：主变二次可靠性指标，220kV二次可靠性指标，500kV二次可靠性指标；主变二次可靠性指标包括主变二次可用度AZ和主变二次重要度PZ；220kV二次可靠性指标包括220kV二次可用度A220和220kV二次重要度P220；220kV二次可靠性指标的子类指标包括220kV母线二次可用度A220MX和220kV母线二次重要度P220MX，220kV母联二次可用度A220ML和220kV母联二次重要度P220ML，220kV出线二次可用度A220CXi和220kV出线二次重要度P220CXi，i＝1,…,n；500kV二次可靠性指标包括500kV二次可用度A500和500kV二次重要度P500；500kV二次可靠性指标的子类指标包括500kV母线二次可用度A500MX和500kV母线二次重要度P500MX，500kV串二次可用度A500Cj和500kV串二次重要度P500Cj，j＝1,…,m；其特征在于：所述基于模糊专家系统的智能变电站二次健康度评分方法包括以下步骤：步骤1：依据所述智能变电站二次元件工作原理与配合关系，建立所述智能变电站二次可靠性指标体系的递阶层次结构模型；步骤2：采用分层分析方法，根据二次重要度计算二次可用度的权重系数；步骤3：根据所述智能变电站二次可靠性指标体系的递阶层次结构模型，结合专家经验，定义健康度评分的模糊论域，建立用于智能变电站二次可靠性指标融合的模糊规则库；步骤4：根据所述递阶层次结构模型，分别对220kV二次和500kV二次和智能变电站二次整体进行健康度评分；所述步骤2是按照如下步骤进行的：步骤2.1，获取基于故障树的智能变电站二次重要度参数；所述重要度参数包括主变二次重要度PZ，220kV二次重要度P220，500kV二次重要度P500；220kV母线二次重要度P220MX，220kV母联二次重要度P220ML，220kV出线二次重要度P220CXi，i＝1,…,n；500kV母线二次重要度P500MX，500kV串二次重要度P500Cj，j＝1,…,m；步骤2.2，利用所述主变二次重要度PZ，所述220kV二次重要度P220，所述500kV二次重要度P500计算准则层的权重系数：步骤2.2.1，由式(1)获得准则层重要度判断矩阵Φ1：Φ1=1PZ/P220PZ/P500P220/PZ1P220/P500P500/PZP500/P2201---(1)]]>步骤2.2.2，计算所述准则层重要度判断矩阵Φ1的特征向量：将准则层重要度判断矩阵Φ1带入特征方程|λE‑Φ1|＝0求解最大特征值λΦ1max，利用最大特征值求解特征向量ω1＝{ω1，1,ω1，2,ω1，3}；其中，ω1,1代表所述主变二次可用度AZ的权重系数，ω1,2代表所述220kV二次可用度A220的权重系数，ω1,3代表所述500kV二次可用度A500的权重系数；步骤2.2.3，对所述最大特征值λΦ1max进行一致性检验：根据式(2)计算准则层重要度判断矩阵Φ1的一致性指标CΦ1，若有CΦ1<0.1，则认为准则层重要度判断矩阵Φ1满足一致性；CΦ1=λΦ1max-32Rf3---(2)]]>式(2)中，Rf3为阶数为3的一致性随机数；步骤2.2.4，完成准则层中所述主变二次可用度AZ，所述220kV二次可用度A220，所述500kV二次可用度A500的权重系数计算；步骤2.3，利用所述220kV母线二次重要度P220MX，所述220kV母联二次重要度P220ML，所述220kV出线二次重要度P220CXi，i＝1,…,n，计算所述220kV二次可靠性指标的各个子类指标的权重系数：步骤2.3.1，由式(3)建立220kV二次的重要度判断矩阵Φ2；步骤2.3.2，计算所述220kV二次的重要度判断矩阵Φ2的特征向量；将220kV二次的重要度判断矩阵Φ2带入特征方程|λE‑Φ2|＝0求解最大特征值λΦ2max，利用最大特征值求解特征向量ω2＝{ω2,1,ω2,2,ω2,3，…，ω2,n+2}，ω2,1代表220kV母线二次可用度A220MX的权重系数，ω2,2代表220kV母联二次可用度A220ML的权重系数，ω2,i+2代表220kV出线二次可用度A220CXi的权重系数，i＝1,…,n；步骤2.3.3，对所述最大特征值λΦ2max进行一致性检验：根据式(4)计算准则层重要度判断矩阵Φ2的一致性指标CΦ2，若有CΦ2<0.1，则认为准则层重要度判断矩阵Φ2满足一致性；CΦ2=λΦ2max-(2+n)(2+n)Rf(2+n)---(4)]]>式(4)中，Rf(2+n)为阶数为(2+n)的一致性随机数；步骤2.3.4，完成方案层中220kV可靠性指标的各子类指标的权重系数计算；步骤2.4，利用所述500kV母线二次重要度P500MX，所述500kV串二次重要度P500Cj，j＝1,…,m，计算所述500kV二次可靠性指标的各个子类指标的权重系数：步骤2.4.1，由式(5)建立500kV二次的重要度判断矩阵Φ3；步骤2.4.2，计算所述500kV二次重要度判断矩阵Φ3的特征向量；将500kV二次的重要度判断矩阵Φ3带入特征方程|λE‑Φ3|＝0求解最大特征值λΦ3max，利用最大特征值求解特征向量ω3＝{ω3,1,ω3,2,…,ω3,n+1}，ω3,1代表500kV母线二次可用度A500MX的权重系数，ω3,j+1代表500kV串二次可用度A500Cj的权重系数，j＝1,…,m；步骤2.4.3，对所述最大特征值λΦ3max进行一致性检验；根据式(6)计算准则层重要度判断矩阵Φ3的一致性指标CΦ3，若有CΦ3<0.1，则认为准则层重要度判断矩阵Φ3满足一致性；CΦ3=λΦ3max-(1+m)(1+m)Rf(1+m)---(6)]]>式(6)中，Rf(1+m)为阶数为(1+m)的一致性随机数；步骤2.4.4，完成方案层中500kV可靠性指标的各子类指标的权重系数计算；所述步骤3是按照如下步骤进行的：步骤3.1，选取所述主变二次可用度AZ，所述220kV母线二次可用度A220MX，所述220kV母联二次可用度A220ML，所述220kV出线二次可用度A220CXi，i＝1,…,n，所述500kV母线二次可用度A500MX，所述500kV串二次可用度A500Cj，j＝1,…,m作为模糊专家系统的输入变量，对各输入变量进行健康度评分：步骤3.1.1，定义健康度评分的模糊论域h＝{0,20,40,60,80,100}；步骤3.1.2，选用三角形分布函数和半梯形分布函数来表示可用度与健康度评分的隶属度函数；式(7)‑(12)表示了二次可靠性指标中可用度与健康度评分之间的映射关系；μ0(A)=1A<0.7-10A+80.7≤A<0.800.8≤A---(7)]]>μ20(A)=10A-70.7≤A<0.8-10A+90.8≤A<0.9---(8)]]>μ40(A)=10A-80.8≤A<0.9(A-0.99)/0.090.9≤A<0.99---(9)]]>μ60(A)=(A-0.9)/0.090.9≤A<0.99(0.999-A)/0.0090.99≤A<0.999---(10)]]>μ80(A)=(A-0.99)/0.0090.99≤A<0.999(0.9999-A)/0.00090.999≤A<0.9999---(11)]]>μ100(A)=0A<0.999(A-0.999)/0.00090.999≤A<0.999910.9999≤A---(12)]]>步骤3.2，根据步骤2获得的各个二次可靠性指标权重系数，定义模糊规则如下：规则1：如果 h220MX为220kV母线二次健康度评分，h220ML为220kV母联二次健康度评分，h220CXi为220kV出线二次健康度评分，i＝1,…,n；则 智能变电站220kV二次健康度评分h220为h220=(ω2,1h220MX+ω2,2h220ML+Σi=1nω2,i+2h220CXi)---(13)]]>规则2：如果 h500MC为500kV母线二次健康度评分，h500Cj为500kV串二次健康度评分，j＝1,…,m；则 智能变电站500kV二次健康度评分h500为h500=(ω3,1h500MX+Σj=1mω3,j+1h500Cj)---(14)]]>规则3：如果 hz为主变二次健康度评分，h220为220kV二次健康度评分，h500为500kV二次健康度评分；则 智能变电站二次健康度评分为hIS＝ω1，1hZ+ω1，2h220+ω1，3h500(15)。