一种基于FBWM-TOPSIS的配电网检修关键线路识别方法与流程

一种基于fbwm-topsis的配电网检修关键线路识别方法
技术领域
1.本发明涉及一种基于fbwm-topsis的配电网检修关键线路识别方法，属于配电网可靠性技术领域。


背景技术：

2.全国多地因系统设备停机或线路故障而损失的总金额可达年利润的2％至16％。通过制定检修策略能减少系统发生故障的频率和持续时间，提高系统可靠性并降低损失。
3.目前大多数的电网故障是发生在配电网的，通过有效的检修计划和调度可以显著提高系统可靠性。在配电网中实施的rcm架构可包括三个主要阶段。第一阶段是根据特定标准确定系统关键馈线并确定其优先级。第二阶段是检查关键线路，确定可能的故障模式，并分析其对系统性能的影响。显然，对组件和系统性能影响较大的故障模式应优先考虑进行检修。最后，第三阶段是通过成本效益分析选择最有效、最具经济吸引力的检修策略。
4.bwm是在成对比较的基础上首次开发的一种mcdm技术。专家根据知识体系，结合各指标间的相对重要性定义对决策指标进行成对比较以获取指标权重。
5.rcm中的定量方法包括构建系统数学模型、评估模型以及调查所有设备故障对系统运行和性能的影响。定量方法往往会忽略专家的知识和经验，而定性方法能够以简单易理解的方式获取专家的知识和经验。多准则决策(multicriteria decision-making,mcdm)被认为是最有效的决策方式，它帮助专家和决策者在定量和定性分析的基础上选择最佳方案。
6.现有技术中，采用ahp方法确定电力系统实施rcm的关键部件。而最优最劣法(best-worst method,bwm)与ahp方法类似，都是基于指标之间两两进行比较的思想，但bwm的比较次数更少，能够在更短时间内得到较精确的结果。在某些特定情况下，专家和决策者在进行成对比较时无法克服bwm的模糊性、主观性和不确定性。
7.因此，本技术提出了fbwm-topsis法来识别电力系统检修的关键线路。


技术实现要素：

8.本发明的目的在于提供一种基于fbwm-topsis的配电网检修关键线路识别方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
9.本发明的技术方案如下：
10.一种基于fbwm-topsis的配电网检修关键线路识别方法，包括以下步骤：
11.s1：确定配电网检修关键线路的可靠性指标；
12.s2：确定各指标间的相对重要性，形成模糊指标重要性矩阵；
13.s3：在所确定的指标中选择最优指标和最劣指标；
14.s4：将最优指标与其他指标进行成对比较，得到模糊最优矩阵，将最劣指标与其他指标进行成对比较，得到模糊最劣矩阵；
15.s5：求得最优模糊权重，将模糊权重转换为精确权重并求取平均权重；
16.s6：构建评估对象的决策矩阵；
17.s7：对决策矩阵进行标准化；
18.s8：获得的平均权重乘以标准化决策矩阵建立加权标准化决策矩阵；
19.s9：确定正负理想解；
20.s10：计算各指标到正负理想解之间的欧式距离；
21.s11：计算每个评估对象于理想解的相对接近程度并确定线路检修的优先顺序。
22.优选的，所述可靠性指标包括平均中断频率指数、系统平均中断持续时间指数、未供应能量指标和用户中断成本。
23.优选的，s5中通过式(9)求得最优模糊权重，通过式(10)将模糊权重转换为精确权重；
[0024][0025][0026]
其中为模糊权重。
[0027]
优选的，s7中通过式(14)对决策矩阵进行标准化；
[0028][0029]
优选的，s9中通过式(16)、(17)确定正负理想解；
[0030][0031][0032]
优选的，s10中通过式(18)计算各指标到正负理想解之间的欧式距离；
[0033]
[0034]
式中，和分别表示到正负理想解的距离。
[0035]
优选的，s11中基于式(19)计算每个评估对象于理想解的相对接近程度；
[0036][0037]
本发明具有如下有益效果：
[0038]
通过引入三角模糊数，即采用模糊最优最劣法(fuzzy best-worst method,fbwm)来消除歧义，提高结果的精度。
[0039]
将四个可靠性指标saifi、saidi、ens和cic定义为决策指标，由6位专家对其进行成对比较，并通过fbwm克服了传统bwm成对比较中普遍存在的不确定性和模糊性得到决策指标的权重。
[0040]
根据加权指标权重和线路恶化的严重程度，对线路检修优先级进行排序。最终通过topsis技术确定线路检修的优先顺序，所提的方法可以更快、更准确地确定系统检修的优先顺序。
[0041]
与ahp等其他权重评估方法相比，采用bwm有三个主要优势：更少的成对比较次数，更高的一致性，以及只使用整数进行更容易的比较。在bwm中需要2n-3次成对比较，而在ahp中总共执行n(n-1)/2次比较，其中n是指标的数量。在指标数量较多的情况下，比较次数的减少会导致bwm的cr一致性比ahp更好。
附图说明
[0042]
图1为本发明识别配电网检修关键线路方法框图；
[0043]
图2为本发明相对重要性取值说明；
[0044]
图3为本发明三角模糊数；
[0045]
图4为本发明各模糊数的fbwm一致性指标值；
[0046]
图5为本发明最优指标与其他指标之间的模糊成对比较；
[0047]
图6为本发明最劣指标与其他指标之间的模糊成对比较；
[0048]
图7为本发明基于fbwm的指标的模糊与精确权重；
[0049]
图8为本发明基于fbwm的指标最终平均权重；
[0050]
图9为本发明线路的决策矩阵；
[0051]
图10为本发明线路的加权归一化决策矩阵；
[0052]
图11为本发明基于fbwm的线路检修排序。
[0053]
图中附图标记表示为：
具体实施方式
[0054]
下面结合附图和具体实施例来对本发明进行详细的说明。
[0055]
实施例：
[0056]
如图1-11所示：
[0057]
1、关键线路识别方法模型的构建
[0058]
1.1、通过最优最劣法获取检修线路指标权重
[0059]
最优最劣法是j.rezaei在成对比较的基础上首次开发的一种mcdm技术。专家根据知识体系，结合图2对决策指标进行成对比较。bwm方法的实施包括以下五个主要步骤：
[0060]
1)确定指标的相对重要性；
[0061]
2)每个专家在所确定的指标中选择最优指标和最劣指标；
[0062]
3)将最优指标与其他指标进行成对比较。
[0063]
每个专家根据图2选择最优指标与其他指标成对比较，得到最优意见向量ab＝(a
b1
,
…
,a
bn
)，其中a
bi
表示最优指标相对于其他指标的权重；
[0064]
4)将最劣指标与其他指标进行成对比较
[0065]
每个专家根据图2选择最劣指标与其他指标成对比较，得到最劣意见向量aw＝(a
w1
,
…
,a
wn
),其中a
wi
表示最劣指标相对于其他指标的权重；
[0066]
5)决策指标的最佳权重
[0067]
决策指标的最佳权重可由根据式(1)非线性优化方程表示：
[0068][0069]
可知，指标的最佳权重是权重比和权重值之间的最大绝对差最小化，故可以改写为：
[0070][0071]
当指标的数量超过三个时，上述非线性方程无法得到单一的最优解，故对式(2)进行线性化得到式(3)求解式即可得到决策指标的最优权重。
[0072]
[0073]
1.2、通过模糊最优最劣法获取检修线路指标的模糊权重
[0074]
在某些特定情况下，专家和决策者在进行成对比较时无法克服bwm的模糊性、主观性和不确定性。因此，采用fbwm来消除歧义，提高精度。bwm和fbwm之间的主要区别在于是否采用模糊数进行成对比较，每个三角模糊数(l，m，u)包括下界(l)、中界(m)和上界(u)，因此，图3可以用来涵盖更广泛的专家意见，以便进行成对比较。三角模糊数的隶属函数如下所示：
[0075][0076]
1)模糊规则定义：如果a＝(l1，m1，u1)和b＝(l2，m2，u2)是两个三角模糊数，则模糊算符为:
[0077][0078][0079][0080][0081]
公式(2)模糊化如下：
[0082][0083]
通过上式求得最优模糊权重其中为模糊权重。公式(10)将模糊权重转换为精确权重该公式由模糊权重的分级平均积分表示。
[0084]
[0085]
2)一致性比率(consistency ratio,cr)定义：cr在0到1的范围内变化，表示所获得的权重的可靠性，当cr＝0时表示权重完全可靠，而cr＝1表示成对比较中的权重完全不可靠。由于式中采用了线性bwm，因此只需描述模糊问题中评价cr的步骤，即当时权重完全一致，否则权重不一致。通过求解式(11)来评估fbwm的一致性指数(consistency index,ci)。
[0086][0087]
式中，u
bw
是成对比较中的上界，对ci进行评估，每个模糊数的结果如图4所示，最后通过下式计算cr：
[0088][0089]
式中ξ
*
是求得的模糊权重的精确值。
[0090]
1.3、topsis法
[0091]
topsis技术是一种mcdm方法，用于根据指标对评估对象进行排序。定义一个决策矩阵：
[0092][0093]
式中，{a1,
…
,am}为一组评估对象，{c1,
…
,cm}为一组评估指标，x
ij
表示对象i的第j个指标的决策矩阵值。topsis技术由六个步骤组成：
[0094]
步骤1：构建决策矩阵
[0095]
步骤2：通过式对决策矩阵进行标准化
[0096][0097]
步骤3：将从bwm或fbwm获得的权重乘以步骤2中获得的归一化矩阵建立加权标准化决策矩阵。
[0098]
p
ij
＝wj×rij
ꢀꢀ
(15)
[0099]
步骤4：确定正负理想解。首先应制定指标的类型，然后再确定理想解。效益指标(j1)指的是急于提高的指标(例如，质量)，而成本指标(j2)指的是急于降低的指标(例如，成本)。正负理想解表达式为：
[0100][0101]
[0102]
步骤5：按式计算欧式距离。
[0103][0104]
式中，和分别表示到正负理想解的距离，因此，与正理想的距离最短、与负理想的距离最长的评估对象即为最优对象。为了确定最关键检修对象，则过程正好相反。
[0105]
步骤6：计算每个评估对象于理想解的相对接近程度，并对其进行优先排序。
[0106][0107]
在此步骤中，计算出与正理想解的接近程度di，最大值对应最优对象，最小值对应于最需要优先检修的对象。因此通过将评估对象的di值从低到高排序即检修优先顺序。
[0108]
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。