基于自適應(yīng)層次分析法和變權(quán)理論的輸電線路鐵塔關(guān)鍵指標(biāo)體系評(píng)價(jià)方法

魏業(yè)文， 姜恒， 楊文超， 聶俊波， 解園琳， 戴北城

(1.三峽大學(xué)電氣與新能源學(xué)院， 宜昌 443002； 2.三峽大學(xué)湖北省輸電線路工程技術(shù)研究中心， 宜昌 443002； 3.三峽大學(xué)智慧能源技術(shù)湖北省工程研究中心， 宜昌 443002)

輸電線路鐵塔在野外長(zhǎng)期面臨風(fēng)吹日曬等嚴(yán)峻的自然環(huán)境，容易發(fā)生傾覆和鋼筋腐蝕等問(wèn)題[1-2]。現(xiàn)有的檢修工作缺乏針對(duì)性，存在著人力、物力資源上的不合理分配問(wèn)題，檢修工作效率低下[3]。隨著輸電線路在線監(jiān)測(cè)裝置和無(wú)人機(jī)巡檢技術(shù)的發(fā)展[4-5]，對(duì)鐵塔各項(xiàng)數(shù)據(jù)的采集越來(lái)越便捷，通過(guò)對(duì)鐵塔的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)來(lái)輔助制定檢修策略，協(xié)助工作人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)鐵塔基礎(chǔ)設(shè)施存在的安全隱患，已成為保證輸電線路穩(wěn)定運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。

近年來(lái)，中外學(xué)者在鐵塔狀態(tài)評(píng)價(jià)上做了大量研究。文獻(xiàn)[6]結(jié)合有限元仿真分析了風(fēng)載荷對(duì)輸電鐵塔的影響，文獻(xiàn)[7]采用層次分析法對(duì)輸電鐵塔的不均勻沉降進(jìn)行了評(píng)價(jià)，文獻(xiàn)[8]運(yùn)用生命周期評(píng)估方法對(duì)輸電鐵塔的不同構(gòu)件的腐蝕程度與其壽命關(guān)系進(jìn)行了分析。上述研究主要集中在鐵塔單一指標(biāo)或部分結(jié)構(gòu)的分析上，評(píng)價(jià)體系簡(jiǎn)單，不能反映鐵塔的綜合運(yùn)行狀況。文獻(xiàn)[9]首次建立了一套完整的輸電線路鐵塔安全狀態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，但是其指標(biāo)體系較為冗雜，所需指標(biāo)量較多，對(duì)巡檢工作要求高。文獻(xiàn)[10]提出了的輸電鐵塔的模糊二級(jí)評(píng)價(jià)模型在對(duì)權(quán)重的設(shè)定上主觀性較強(qiáng)，未考慮實(shí)際工程情況，難以反映鐵塔的實(shí)際工況。目前電力系統(tǒng)的設(shè)備診斷和綜合評(píng)價(jià)方法逐步向智能算法方向發(fā)展，研究學(xué)者相繼將各種智能算法，如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林算法、馬爾可夫理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等運(yùn)用到電力系統(tǒng)的各種設(shè)備診斷和評(píng)價(jià)中，取得了良好的效果[11-13]。但單一的故障診斷法存在著不足，如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)關(guān)鍵屬性缺失時(shí)的正確率較低；隨機(jī)森林算法在處理低維度數(shù)據(jù)時(shí)分類(lèi)效果不理想；馬爾可夫理論不適用于復(fù)雜的系統(tǒng)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴(lài)大量的樣本訓(xùn)練，且計(jì)算代價(jià)較高。對(duì)電力設(shè)備的評(píng)價(jià)診斷目的是為了服務(wù)后續(xù)的檢修工作，但大多數(shù)學(xué)者注重于理論方法的研究，忽視了評(píng)價(jià)結(jié)果是否可以輔助決策這一關(guān)鍵點(diǎn)。

鑒于此，結(jié)合主成分分析法(principal component analysis, PCA)和關(guān)聯(lián)規(guī)則建立了鐵塔基礎(chǔ)關(guān)鍵指標(biāo)體系及其二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型，并考慮到評(píng)價(jià)指標(biāo)的均衡性和幅值變化對(duì)權(quán)重的影響，引入變權(quán)公式對(duì)初始權(quán)重進(jìn)行了調(diào)整，以保證對(duì)鐵塔異常信息的有效挖掘。

1 鐵塔基礎(chǔ)安全評(píng)價(jià)模型

通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則、PCA、自適應(yīng)層次分析法(self-adaptive analytic hierarchy process, S-AHP)、變權(quán)理論和模糊評(píng)價(jià)法建立了鐵塔基礎(chǔ)安全評(píng)價(jià)模型，整體的研究思路如圖1所示，具體研究步驟如下。

步驟1通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，然后采用PCA提取關(guān)鍵指標(biāo)，建立關(guān)鍵指標(biāo)體系，并通過(guò)S-AHP算法確定各指標(biāo)的初始權(quán)重。

步驟2根據(jù)建立的關(guān)鍵指標(biāo)體系及其歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，結(jié)合等級(jí)量化標(biāo)準(zhǔn)和三角梯形分布確定各樣本二級(jí)指標(biāo)的狀態(tài)分布矩陣，采用初始權(quán)重對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行模糊評(píng)價(jià)。

圖1 評(píng)價(jià)模型結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic of evaluation model structure

步驟3引入含有均衡函數(shù)的變權(quán)公式，根據(jù)二級(jí)指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)和其模糊評(píng)價(jià)結(jié)果的幅值變化情況對(duì)各初始權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，得到變權(quán)重系數(shù)。

步驟4將變權(quán)重系數(shù)重新輸入到模糊綜合評(píng)價(jià)模型中進(jìn)行運(yùn)算得到最終的評(píng)價(jià)結(jié)果，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果確定異常目標(biāo)鐵塔，輔助工作人員制定針對(duì)性的檢修計(jì)劃。

2 鐵塔基礎(chǔ)關(guān)鍵指標(biāo)體系

目前中國(guó)多采用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的打分制對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)[14-15]，而鐵塔基礎(chǔ)評(píng)價(jià)指標(biāo)大多由巡檢而來(lái)，對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)不但會(huì)影響巡檢效率，而且巡檢方式?jīng)]有統(tǒng)一的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，部分指標(biāo)對(duì)鐵塔的缺陷相關(guān)性影響并不大，因此有必要選取具有代表性的指標(biāo)來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)。按照關(guān)聯(lián)規(guī)則中對(duì)支持度和置信度的定義，將鐵塔的各個(gè)指標(biāo)量按照歷年故障統(tǒng)計(jì)、緊急統(tǒng)計(jì)、一般缺陷庫(kù)和典型缺陷庫(kù)量化為一個(gè)4維數(shù)組的集合，構(gòu)建主成分分析矩陣[16]。結(jié)合某區(qū)域電網(wǎng)輸電線路鐵塔2012—2019年的歷史數(shù)據(jù)運(yùn)行記錄，以鐵塔材質(zhì)狀況為例簡(jiǎn)述計(jì)算步驟如下。

步驟1該線路鐵塔2012—2019年發(fā)生故障481起，由于鐵塔材質(zhì)狀況原因發(fā)生的故障有225起，其中因?yàn)榛炷撂蓟鸬墓收嫌?2起，則混凝土碳化在故障統(tǒng)計(jì)中的置信度x11為10.67%。

同理，按照上述步驟對(duì)其他指標(biāo)的置信度進(jìn)行計(jì)算，得到了材質(zhì)狀況所有指標(biāo)的置信度，如表1所示。

步驟2提取表1中數(shù)據(jù)作為材質(zhì)狀況的置信度矩陣X，對(duì)該矩陣按列進(jìn)行離差標(biāo)準(zhǔn)化處理，求取相關(guān)系數(shù)矩陣R=XXT，對(duì)矩陣R進(jìn)行奇異值分解并計(jì)算其特征值λn和特征向量αn。

步驟3計(jì)算累計(jì)貢獻(xiàn)率和綜合得分。

(1)

式(1)中：λk為矩陣R的第k個(gè)特征值;當(dāng)累計(jì)貢獻(xiàn)率αp處于0.85～0.95區(qū)間時(shí)，則可以用前p個(gè)主成分來(lái)表征初始指標(biāo)的信息，1≤p≤n。對(duì)p個(gè)主成分進(jìn)行加權(quán)，得到綜合得分，可表示為

=ωAX

= (λ1α1+λ2α2+…+λpαp)X

(2)

式(2)中：ω為p個(gè)主成分對(duì)綜合得分的權(quán)重；A為因子載荷矩陣，由式(2)得到各指標(biāo)對(duì)綜合得分的權(quán)重H，可表示為

H=(h1,h2,…,hn)

=(λ1α1+λ2α2+…+λpαp)X

(3)

按照上述步驟將表1中數(shù)據(jù)輸入MATLAB中運(yùn)算，求得特征值并按照大小降序排列：λ1=5.984 1,λ2=1.322 6,λ3=0.685 0,λ4=0.331 2, …,λ10=0。

表1 材質(zhì)狀況的置信度Table 1 Confidence matrix of material condition

由式(1)計(jì)算得到前4個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率分別為71.899%、15.891%、8.231%、3.979%，前兩個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了87.790%，屬于算法要求的0.85～0.95區(qū)間，因此選擇前兩個(gè)特征值和特征向量來(lái)計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重h1,h2, …,hn。將權(quán)重歸一化后，如圖2所示。提取了權(quán)重大于0.5的混凝土強(qiáng)度、混凝裂縫和鋼筋銹蝕程度指標(biāo)作為材質(zhì)狀況的關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)。

同理，按照上述方法對(duì)整個(gè)指標(biāo)體系進(jìn)行提取，建立鐵塔基礎(chǔ)關(guān)鍵指標(biāo)體系，并對(duì)各二級(jí)指標(biāo)的安全等級(jí)判定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了量化[17-19]，如表2所示。

圖2 材質(zhì)狀況的各指標(biāo)權(quán)重Fig.2 Weight of each index in material condition

3 鐵塔基礎(chǔ)評(píng)價(jià)理論方法

輸電線路鐵塔基礎(chǔ)評(píng)價(jià)指標(biāo)狀態(tài)量多，滿(mǎn)足歸一化的同時(shí)會(huì)致使各個(gè)因子的權(quán)重很小，最終在結(jié)果中會(huì)淹沒(méi)大量算子的信息。采用分層評(píng)價(jià)的方法可以很好解決這個(gè)問(wèn)題，結(jié)合輸電線路鐵塔基礎(chǔ)關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，建立了二級(jí)評(píng)價(jià)因素集，如圖3所示。

根據(jù)模糊數(shù)學(xué)理論及上述因素集，建立輸電線路鐵塔基礎(chǔ)的模糊二級(jí)綜合評(píng)價(jià)模型。對(duì)于二級(jí)指標(biāo)，其模糊評(píng)價(jià)計(jì)算模型為

表2 鐵塔基礎(chǔ)關(guān)鍵指標(biāo)體系及其安全等級(jí)判定標(biāo)準(zhǔn)Table 2 The key index system of transmission tower foundation and its safety grade judging standard

圖3 鐵塔基礎(chǔ)評(píng)價(jià)因素集Fig.3 Evaluation index set for transmission tower foundations

Bi=Airi

(4)

式(4)中：Ai為3個(gè)一級(jí)指標(biāo)各自所對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重行向量；ri為3個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)Ui(i=1,2,3)分別對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)uij所對(duì)應(yīng)的隸屬度向量所構(gòu)成的評(píng)判矩陣。r1為一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)U1所包含的3個(gè)二級(jí)指標(biāo)u1j(j=1, 2, 3)的隸屬度向量組成的3×6階的矩陣，其中二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)u11的隸屬度向量為(u111u112u113u114u115u116)，其中u111、u112、u113、u114、u115、u116分別為u11對(duì)應(yīng)表2中6個(gè)安全等級(jí)隸屬度的值；Bi為3個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)判結(jié)果的行向量。

對(duì)于鐵塔基礎(chǔ)總體，其運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)采用的一級(jí)模糊綜合評(píng)判計(jì)算模型為

B0=A0[B1,B2,…,Bi]Τ

(5)

式(5)中：A0為一級(jí)指標(biāo)各自所對(duì)應(yīng)的權(quán)重行向量；B0為鐵塔基礎(chǔ)設(shè)施總體的評(píng)判結(jié)果行向量。

3.1 評(píng)語(yǔ)集

表2中確定的6個(gè)安全等級(jí)評(píng)語(yǔ)較為模糊，實(shí)用性不強(qiáng)。為滿(mǎn)足實(shí)際工程應(yīng)用的需求，需對(duì)評(píng)語(yǔ)集進(jìn)行量化，采用百分制對(duì)評(píng)語(yǔ)集進(jìn)行量化，各個(gè)安全等級(jí)所對(duì)應(yīng)的量化值定義為

(6)

式(6)中：v為各個(gè)二級(jí)指標(biāo)的量化值。

(7)

式(7)中：V為綜合得分；wm為模糊評(píng)價(jià)結(jié)果行向量的第m列值；vm為各等級(jí)的量化值，取式(6)中各等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的中間值，如當(dāng)m=1時(shí)，v1=95。

3.2 S-AHP和變權(quán)理論

層次分析法(analytic hierarchy process, AHP)常被用在模糊評(píng)價(jià)中確定權(quán)重向量，傳統(tǒng)AHP的流程如圖4(a)所示。

在傳統(tǒng)AHP算法中，必須要通過(guò)一致性檢驗(yàn)，而在實(shí)際工程應(yīng)用中，一旦不能通過(guò)一致性檢驗(yàn)，需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一次甚至是多次的調(diào)整，這樣的做法帶有盲從性，會(huì)影響最終權(quán)重的可靠程度。采用了S-AHP算法，其流程如圖4(b)所示。該算法綜合考慮了本行業(yè)專(zhuān)家對(duì)各指標(biāo)間相互重要程度的判斷信息，將初始判斷矩陣A進(jìn)行調(diào)整，得到初始判斷矩陣的擬優(yōu)一致陣A*。調(diào)整后的矩陣能夠最大程度上保留原始矩陣的信息，同時(shí)能夠自動(dòng)滿(mǎn)足一次性檢驗(yàn)，優(yōu)化主觀判斷上的不一致性，避免了因?yàn)槎啻握{(diào)整判斷矩陣引起的主觀盲從性。

針對(duì)所涉及的評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立了9標(biāo)度的判斷矩陣取值表，如表3所示。根據(jù)傳統(tǒng)AHP建立鐵塔基礎(chǔ)一級(jí)指標(biāo)的判斷矩陣，通過(guò)S-AHP算法，將判斷矩陣進(jìn)行改造，得到一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，如表4所示。同理，得到各二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，如表5所示。

n為判斷矩陣的階數(shù)，aij為判斷矩陣A的第i行第j列元素；A*為判斷矩陣A對(duì)應(yīng)的擬優(yōu)一致矩陣；為中間計(jì)算變量圖4 AHP流程圖Fig.4 AHP flow chart

表3 判斷矩陣取值Table 3 Value of judgment matrix

表4 一級(jí)指標(biāo)權(quán)重Table 4 Weights of first-level indices

表5 二級(jí)指標(biāo)權(quán)重Table 5 Weights of second-level indices

S-AHP算法雖然在一定程度上解決了構(gòu)建指標(biāo)間判斷矩陣時(shí)的主觀盲從性問(wèn)題，但是權(quán)重較低的指標(biāo)在嚴(yán)重偏離正常值時(shí)不能通過(guò)模糊評(píng)價(jià)突顯出來(lái)，無(wú)法反映工程實(shí)際狀況。對(duì)此，考慮到各二級(jí)指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)和其模糊評(píng)價(jià)結(jié)果的幅值變化情況，引入變權(quán)公式，可表示為

(8)

式(8)中：w′為某項(xiàng)指標(biāo)變權(quán)后的權(quán)重系數(shù)；w為某指標(biāo)變權(quán)前的權(quán)重系數(shù)；vj為該指標(biāo)第j個(gè)樣本的量化值；m為樣本個(gè)數(shù)；wi和vij分別為第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)和其對(duì)應(yīng)的樣本量化值，i=1, 2, …,n，其中n為各級(jí)指標(biāo)中分別對(duì)應(yīng)的指標(biāo)個(gè)數(shù)，當(dāng)對(duì)材質(zhì)狀況所對(duì)應(yīng)的3個(gè)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行變權(quán)時(shí)，n=3；當(dāng)對(duì)3個(gè)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行變權(quán)時(shí)，n=3；α為由狀態(tài)量的值影響的均衡系數(shù)，為突顯綜合結(jié)果中狀態(tài)量的缺陷[20]，α取2.5。

3.3 隸屬度的確定

采用經(jīng)過(guò)改進(jìn)的三角形梯形隸屬度分布模型，如圖5所示。改進(jìn)的三角梯形分布的隸屬度函數(shù)表達(dá)式為

(9)

式(9)中：f(v6)、f(vi)、f(v1)為二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)6個(gè)狀態(tài)級(jí)別的隸屬度函數(shù),i=5, 4, 3, 2；v為二級(jí)指標(biāo)的量化值，模糊分界線需具備一般性，即取式(6)的中值:v6=15,v5=45,v4=65,v3=80,v2=85,v1=95。

圖5 改進(jìn)的三角梯形分布Fig.5 Improved triangular and trapezoidal distribution

4 算例分析

輸電線路鐵塔分為耐張塔和直線塔。較直線塔，耐張塔除了要承受輸電線路導(dǎo)線和線路金具的重力荷載，還要承受外界條件引起的附加荷載、沿線路方向的張力和因事故斷開(kāi)而產(chǎn)生的縱向不平衡張力等。因此選取耐張塔進(jìn)行算例分析會(huì)更具有代表性，同時(shí)也能有效避免數(shù)據(jù)的冗余性，降低運(yùn)算次數(shù)。以耐張塔為分析對(duì)象，首先按照傳統(tǒng)的累計(jì)扣分制對(duì)比了不同指標(biāo)體系下的評(píng)價(jià)結(jié)果，然后在關(guān)鍵指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上對(duì)比了常權(quán)模型和所提變權(quán)模型下的模糊評(píng)價(jià)結(jié)果，以驗(yàn)證模型的可靠性。

4.1 關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的可靠性驗(yàn)證

按照傳統(tǒng)的累計(jì)扣分制[14-15]，需對(duì)鐵塔的各一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)扣分?？紤]受到季節(jié)氣候的影響，結(jié)合某電網(wǎng)公司一座耐張塔2019年12個(gè)月的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)行了不同指標(biāo)體系下的評(píng)價(jià)結(jié)果分析。表6為該鐵塔1月份的扣分細(xì)則，其加權(quán)得分評(píng)價(jià)如表7所示。

表6 1月份扣分細(xì)則 Table 6 Scores deduction details for January

同理，按照上述步驟對(duì)該鐵塔其他月份的狀態(tài)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，如圖6所示。根據(jù)表7和圖6中的評(píng)價(jià)結(jié)果可知，鐵塔的關(guān)鍵指標(biāo)體系與兩大導(dǎo)則體系的評(píng)價(jià)結(jié)果雖然稍有差異，但是基本符合鐵塔的實(shí)際運(yùn)行狀況。這說(shuō)明鐵塔的關(guān)鍵指標(biāo)體系綜合了行業(yè)的技術(shù)規(guī)范要求，可以反映出鐵塔的整體運(yùn)行狀況。同時(shí)它精簡(jiǎn)了評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)量，在實(shí)際運(yùn)維中能夠降低工作量，提升運(yùn)維效率。

表7 1月份的加權(quán)得分評(píng)價(jià)Table 7 Evaluation results for January

圖6 各指標(biāo)體系下的結(jié)果對(duì)比Fig.6 Comparison of results under each index system

4.2 變權(quán)前后模糊評(píng)價(jià)結(jié)果分析

結(jié)合某網(wǎng)公司2019年6月份50座耐張塔的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。按照表2中標(biāo)準(zhǔn)與式(7)，將1號(hào)塔的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，如表8所示。同理，按照上述步驟對(duì)其他鐵塔的實(shí)測(cè)值進(jìn)行了量化，如圖7所示。

將初始數(shù)據(jù)輸入到常權(quán)評(píng)估模型，得到各耐張鐵塔的一級(jí)評(píng)判向量和最終的耐張鐵塔基礎(chǔ)評(píng)判向量，采用式(7)對(duì)評(píng)判結(jié)果進(jìn)行量化，根據(jù)量化值按照變權(quán)式(8)對(duì)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整后的權(quán)重系數(shù)如表9所示。

表8 一號(hào)塔的實(shí)測(cè)值與量化值Table 8 Measured and quantified scores of the No.1 tower

圖7 耐張塔量化值數(shù)據(jù)曲線Fig.7 Quantification data curve of strain towers

表9 各指標(biāo)變權(quán)后的權(quán)重系數(shù)Table 9 Weight coefficient of indexes after weight change

將表9中的權(quán)重重新輸入評(píng)價(jià)模型中，得到變權(quán)后各鐵塔的一級(jí)評(píng)價(jià)及綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，圖8為各鐵塔一級(jí)指標(biāo)變權(quán)前后的評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比。該段線路鐵塔變權(quán)后材質(zhì)狀況得分下降了1.66%，環(huán)境狀況評(píng)分下降3.66%，這與表9中銹蝕程度u13和干濕度u32權(quán)重上升相吻合。

圖9為變權(quán)前后的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比，變權(quán)前后平均得分為：85.2分和83.6分，變權(quán)前后該線路段鐵塔基礎(chǔ)總體結(jié)果差異不大，均為比較安全的狀態(tài)，這說(shuō)明變權(quán)處理能夠保證最終評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確

圖8 一級(jí)指標(biāo)變權(quán)前后評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比Fig.8 Comparison of evaluation results of first-level indices

圖9 變權(quán)前后綜合評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比Fig.9 Contrast of of comprehensive evaluation results before and after weight change

性。變權(quán)后該段鐵塔總體評(píng)分下降1.92%，這是由于部分指標(biāo)偏低所致，可以確定是該段線路鐵塔的銹蝕程度和干濕度指標(biāo)偏低導(dǎo)致的。

圖9中11號(hào)耐張塔和41號(hào)耐張塔的評(píng)價(jià)結(jié)果在常權(quán)與變權(quán)評(píng)價(jià)下的結(jié)果差異較大，常權(quán)下兩座鐵塔的等級(jí)狀態(tài)是比較安全，變權(quán)結(jié)果下為稍有危險(xiǎn)狀態(tài)。結(jié)合圖7中兩座耐張塔的數(shù)值曲線可以確定11號(hào)鐵塔的腐蝕程度和41號(hào)鐵塔的干濕度已經(jīng)嚴(yán)重偏離了正常值，較變權(quán)前，變權(quán)后的評(píng)價(jià)結(jié)果將這一問(wèn)題突顯了出來(lái)，這說(shuō)明變權(quán)處理能夠解決常權(quán)系數(shù)下鐵塔某項(xiàng)指標(biāo)出現(xiàn)異常時(shí)對(duì)模糊評(píng)價(jià)結(jié)果無(wú)影響的問(wèn)題。

綜合上述對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的分析，檢修人員應(yīng)密切注意11號(hào)鐵塔和41號(hào)鐵塔的狀態(tài)發(fā)展，盡快安排檢修。同時(shí)應(yīng)關(guān)注該段線路鐵塔的干濕度和銹蝕程度指標(biāo)，加強(qiáng)防腐蝕工作。

5 結(jié)論

建立了一套完整的輸電線路鐵塔基礎(chǔ)設(shè)施評(píng)價(jià)體系和評(píng)價(jià)方法，具有代表性強(qiáng)，可靠性高的特點(diǎn)，為鐵塔評(píng)價(jià)研究和線路檢修工作提供了新的思路。得出如下主要結(jié)論。

(1)通過(guò)主成分分析法和關(guān)聯(lián)規(guī)則建立了鐵塔基礎(chǔ)評(píng)價(jià)體系，相比于現(xiàn)有的參數(shù)體系更為精簡(jiǎn)，代表性更強(qiáng)，在保障評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確性的前提下降低了參數(shù)體系的復(fù)雜性。

(2)建立了輸電鐵塔基礎(chǔ)設(shè)施二級(jí)模糊評(píng)價(jià)模型，在綜合評(píng)價(jià)結(jié)果中能保留全部算子的信息，評(píng)價(jià)結(jié)果全面可靠。

(3)采用S-AHP算法確定初始權(quán)重，避免了多次調(diào)整判斷矩陣引起的主觀盲從性問(wèn)題，引入含均衡系數(shù)的變權(quán)公式，對(duì)初始權(quán)重系數(shù)進(jìn)行了合理的調(diào)整，使得評(píng)價(jià)結(jié)果能夠貼合工程實(shí)際狀況。