一种配电主设备传感器可靠性评估指标特征提取方法技术

本发明专利技术提出一种配电主设备传感器可靠性评估指标特征提取方法，对大量配电物联网主设备传感器评估指标进行特征提取，用提取后的低维指标映射高维指标：首先通过对涉及其主设备传感器装置可靠性各类因素的采集构建层次结构模型，采用G1‑CV法量化各指标权重，然后利用ITriMap算法进行对指标的特征提取，得到约减后的指标体系。本发明专利技术采用马氏距离来衡量样本之间的距离，以此来提高TriMap的局部精度，新的算法模型即命名为ITriMap，ITriMap算法能够在保留原算法全局精度的基础上提高其局部精度，该算法与传统算法如t‑SNE,Largr‑Vias,UMAP等相比具有较小的重构误差，经过特征提取后的指标能够科学客观地对配电网主设备传感器装置的可靠性进行评估，在工程上具有较高的实用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种配电主设备传感器可靠性评估指标特征提取方法
本专利技术属于配电物联网高可靠性自感知
，特别涉及一种配电主设备传感器可靠性评估指标特征提取方法。
技术介绍
伴随着近年来电力企业大规模的信息化建设，传统配电网的模式正面临巨大的挑战：一是用户侧社会服务需求的种类和数量急剧增长，要求配电网的角色已由传统单向电能提供商向双向能量流动与高级服务转变；二是高比例分布式可再生能源集群效应凸显，配电网需要做到异质能源系统融合等。为此，配电物联网的概念应运而生。配电物联网作为泛在电力物联网的重要组成部分，实现了物联网和配电网的深度融合，随着配电物联网的建设稳步发展，配电网需要承载的功能正在发生改变，作为物联网技术、大数据技术、优化运行调控技术深度融合的复杂大系统，配电物联网呈现出能量流、信息流与业务流交互耦合的特征。配电物联网中有变压器、断路器、熔断器、隔离开关、负荷开关、电压互感器等配电主设备，多种配电主设备又连接了温湿度传感器、压力传感器、振动传感器、噪声传感器、红外传感器、谐波传感器、等传感器装置。为了配电物联网整体的平稳运行，对配电主设备本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种配电主设备传感器可靠性评估指标特征提取方法，至少包括步骤：/n1)构建有技术性评估指标、装置能效评估指标、安全性评估指标和装置运行情况评估指标4个准则层的综合评价指标体系；/n2)利用G1法通过专家打分确定每个指标的初始权重；/n3)针对指标各指标单位、量级有所不同的情况，采用Min-max标准化处理方法对指标进行标准化处理；/n4)利用变异系数法确定各指标最终权重；/n5)对指标进行特征提取，对高位指标进行约简，得到经过特征提取后的配电物联网主设备传感器可靠性评估指标体系；/n其中，步骤5)还包括步骤：/n输入：高维样本数据X＝[x

【技术特征摘要】
1.一种配电主设备传感器可靠性评估指标特征提取方法，至少包括步骤：
1)构建有技术性评估指标、装置能效评估指标、安全性评估指标和装置运行情况评估指标4个准则层的综合评价指标体系；
2)利用G1法通过专家打分确定每个指标的初始权重；
3)针对指标各指标单位、量级有所不同的情况，采用Min-max标准化处理方法对指标进行标准化处理；
4)利用变异系数法确定各指标最终权重；
5)对指标进行特征提取，对高位指标进行约简，得到经过特征提取后的配电物联网主设备传感器可靠性评估指标体系；
其中，步骤5)还包括步骤：
输入：高维样本数据X＝[x1,x2,…xn]∈RD，其中D为决策空间，近邻点个数为k，低维空间维数为d，其中D＞d；
输出：低维样本数据Y＝[y1,y2,…yn]∈RD；
(i)马氏距离度量学习过程：首先定义同类集合Qw＝{(xi,xj|xi和xj是同类)}，然后定义一个非同类集合Qb＝{(xi,xj|xi和xj是异类)}，目标是A在Qw中点对之间距离尽量小，而在Qb中点对之间的距离要尽量大，设数据样本集合为Ω＝{x1,x2,…xN}，其中xi∈Rn,i＝1,2,…,N，利用求出的优化矩阵W*，进而求出马氏度量矩阵A＝W*(W*)T，利用马氏距离找到样本点xi的k个近邻点xi1,xi2,＝,xik，其中，W为各项指标综合权重矩阵，S为备选方案集，SW代表Qw中所有点对的协方差矩阵，Sb代表Qb中所有点对的协方差矩阵；
(ii)利用式计算每个样本点xi的k个近邻点的权重wijk，其中δ为一个小的常数；
(iii)对训练样本进行降维：用每个样本的k个近邻线性逼近其本身，使得逼近误差在马氏度量下最小；
设置代价函数如下：



使用最大似然法求最优系数：



其中，
确保wijk不变的前提下在低维空间重构样本数据，代价函数如下：



设M＝(I-W)TA(I-W)，将矩阵M按升序排列，其最小的d2个非零特征向量为则最终求得
(iv)对测试样本进行降维：同步骤(iii)类似，对待测样本xtest，利用马氏距离找寻其k个近邻点xtest1,xtest2,…,xtestk，其在低维空间对应为ytest1,ytest2,…,ytestk，然后计算重构系数则新样本在低维空间表示为：



(v)应用最近邻算法在低维空间寻找距离ytest最近的数据样本，其所属分类即为ytest所属分类，至此特征提取完成，算法结束。


2.根据权利要求1所述的配电主设备传感器可靠性评估指标特征提取方法，其特征在于，步骤2)还至少包括：
(i)选取权威专家，确定序关系；
(ii)确定相邻指标间的相对重要程度：若在同一级中累积重要度超过1.8，即极端重要，需要在原Rjk值基础上乘以比例系数p，确保R′jk＝Rjk·p，式中，Rjk为第a位专家判断相邻指标间的权重比值，取值从为1.0，1.2，1.4，1.6，1.8，分别表示同样重要、稍微重要、明显重要、强烈重要、极端重要。
(iii)分层确定主观权重，在第i位专家的评价中，相...

【专利技术属性】
技术研发人员：张世栋，房牧，李帅，张鹏平，王峰，刘洋，刘合金，黄敏，苏国强，孙勇，张林利，由新红，李立生，邵志敏，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：山东;37