[发明专利]一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及系统

说明书

本发明涉及一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及系统，分别采用改进AHP法和改进熵权法确定电能质量指标的主观权重和客观权重；通过方差最大化的组合赋权法对主、客观权重进行综合评估，获得电能质量综合评价值结果。上述方案通过客观赋权与主观赋权组合赋权方式，既考虑了决策者的偏好得到的权重，又在一定程度上保证了决策的客观性；并结合方差最大化思想，以组合赋权方式使得到的各个方案评价值比较离散，有利于决策者更明确地做出相关决策。

技术领域

本发明涉及电站数据存储技术领域，具体涉及一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及系统。

背景技术

随着智能电网的建设，电网的规模越来愈大，智能电网、智能变电站等研究应用不断深入，系统面对的采集点越来越多，目前一个中等规模地区的采集量可以达到2万至10万，而一个大型地调未来可能面临50万至100万的数据采集规模，一年的数据初步估计将从目前的吉字节级转向太字节级；此外，随着调度自动化水平的不断提高，提出了实时运行数据的要求，不采用周期性采样存储而是按照实际运行时间序列连续存储的更高要求，以满足更多的应用需求，这也将导致变电站作为数据采集源头，数据存储规模数十倍的增长，随着数据规模的扩大，使得存储系统需要不断动态扩大存储规模，并且存储系统必须能够支持新的存储节点不断加入，保证数据在各个存储节点的均匀分布，因此，对数据存储技术的要求也随之提高。

目前的电网采用将采集到的数据集中部署在单节点存储设备上，随着数据规模的扩大，将会导致单台主机的资源(如内存、磁盘I/O)不能满足海量级数据需求，就需要后续扩容，然而扩容成本非常昂贵，另外，当服务器存储节点增删或宕机时会导致造成大量存储的数据重新定位，效率低下；现有的分布式存储技术中通常采用传统哈希算法或一致性哈希算法用于海量数据的分片，对于传统哈希算法，增删存储节点所有数据对象的映射位置需要重新计算，造成大量数据重定位的问题，对于一致性哈希算法，如果存储节点较少的话，数据对象并不能被均匀的映射到存储节点上，会造成数据分布不均衡的问题。

发明内容

为了克服上述不足，提高电能质量综合评价的客观性、科学性，本发明提供一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及系统，主观赋权法与客观赋权法相结合的组合赋权法来确定电能质量各技术性指标的权重。将主观权重和客观权重相结合，既能有效地反应参与者的主观意愿，又可避免主观因素过多的随意性，指标权重能够随着数据的变动而发生变化，赋权的结果更合理。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

一种配电网电能质量的组合赋权评估方法，所述方法包括：

分别采用改进AHP法和改进熵权法确定电能质量指标的主观权重和客观权重；

通过方差最大化的组合赋权法对主、客观权重进行综合评估，获得电能质量综合评价值结果。

优选的，所述采用改进AHP法电能质量评价指标的主观权重包括：

根据预先建立的层次结构分析模型层级确定电能质量评价指标；

采用改进标度法比较相邻两项指标的相对重要性，建立一致性矩阵；

求解所述一致性矩阵，获得各电能质量评价指标的主观权重。

进一步地，所述层次结构分析模型的层级包括：目标层、准确层和方案层；其中，

所述目标层用于确定评价指标的性质和目标；

所述准确层用于定义电能质量评价指标类型；包括技术性/非技术性指标；

所述方案层用于存储各个电能质量评价指标的具体方案；

所述电能质量评价指标包括三相不平衡、电压暂降、电压偏差、谐波、电压波动、频率偏差、闪变和用户满意度。

进一步地，所述一致性矩阵通过下式建立：