基于物聯(lián)網(wǎng)的配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評價改進

趙路佳

摘 要：首先，基于物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化了狀態(tài)評價指標(biāo)體系;其次，通過檢修專家意見和層次分析法獲得主觀權(quán)重，并綜合考慮“短板效應(yīng)”和設(shè)備老化;最后，提出客觀專家?guī)旄拍?，基于機器學(xué)習(xí)對傳統(tǒng)的模糊綜合評判進行改進，得到了模糊迭代的計算法則，形成了客觀專家數(shù)據(jù)庫，為能源互聯(lián)網(wǎng)下的配網(wǎng)提供了客觀可靠的評價體系。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng);狀態(tài)評價;權(quán)重調(diào)整;數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號：TM73;TM76文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1003-5168（2018）28-0017-03

Abstract： Firstly， based on the Internet of Things， the state evaluation index system was optimized. Secondly， subjective weights were obtained through maintenance expert opinion and analytic hierarchy process， and the "short board effect" and equipment aging were considered comprehensively. Finally， the concept of objective expert library was proposed. Based on machine learning， traditional fuzzy comprehensive evaluation was improved， and fuzzy iteration was realized. The calculation rule formed an objective expert database， which provided an objective and reliable evaluation system for the distribution network under the energy Internet.

Keywords： Internet of Things;status evaluation;weight adjustment;data mining

隨著智能電網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、5G通信技術(shù)的發(fā)展，配電網(wǎng)的監(jiān)測覆蓋范圍大大增加，產(chǎn)生了海量的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，極大地擴展了狀態(tài)評價的數(shù)據(jù)維度[1]。但是，目前配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評價大多采用導(dǎo)則判定這種基于單個設(shè)備和當(dāng)前時間段的局部評價方法，無法有效利用配網(wǎng)設(shè)備全生命周期的縱向數(shù)據(jù)和當(dāng)前時間段的同類設(shè)備的橫向數(shù)據(jù)，綜合評價方法有待進一步研究[2]。

1 關(guān)鍵狀態(tài)量及權(quán)重修正

1.1 關(guān)鍵狀態(tài)量

本文參考供電公司經(jīng)驗和《配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評價導(dǎo)則》（Q/GDW 645—2011），列出目前廣泛采用的反映關(guān)鍵技術(shù)性能的狀態(tài)量[3]。

以配電變壓器為例，關(guān)鍵狀態(tài)量指標(biāo)選取見表1。

1.2 主觀修正的確定及修正

采用層次分析法對關(guān)鍵狀態(tài)量權(quán)重初始值進行修正。采用多段比例尺來構(gòu)造判斷矩陣。

狀態(tài)評價在調(diào)整權(quán)重時需要考慮“短板效應(yīng)”，在某種評價的統(tǒng)計分值較低時，應(yīng)相應(yīng)提高該項評價的權(quán)重。采用此類二次權(quán)重修正方式，可以得出修正結(jié)果為：

2 基于模糊綜合評判的配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評估

本文確定了由梯形和三角形組成的隸屬度分布。

傳統(tǒng)模糊綜合評判的具體步驟如下。

3 模糊迭代方法以及權(quán)重專家?guī)旖?/p>

3.1 模糊迭代方法的基本步驟

3.2 算例驗證

以河北某市16座配電變壓器為例進行計算，見表2。

首先，將定量指標(biāo)和定性指標(biāo)轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)，將權(quán)重信息轉(zhuǎn)為三角模糊數(shù)。

由指標(biāo)信息、權(quán)重信息化成三角形模糊數(shù)，得到：

最后可得模糊雙峰值和隸屬度，見表3。

4 結(jié)語

本文首先基于物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化了狀態(tài)評價指標(biāo)體系;其次，通過檢修專家意見和層次分析法獲得主觀權(quán)重，并綜合考慮“短板效應(yīng)”和設(shè)備老化;最后，提出客觀專家?guī)旄拍?，利用物?lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，通過大數(shù)據(jù)降維，去噪并化為標(biāo)準(zhǔn)基底，并與同類變電站數(shù)據(jù)進行類比逆算權(quán)重，不斷更新專家權(quán)重庫，減少由專家評審意見帶來的主觀因素，加強對機器學(xué)習(xí)本身的客觀可靠的數(shù)據(jù)分析，最終建立權(quán)重專家?guī)?。?jīng)過算例驗證，該方法具有很好的應(yīng)用效果。

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