本发明专利技术提出了一种配电网电能质量综合评估方法、系统、终端及介质，方法包括：确定评估基本信息；确定等级限值区间的云模型；确定样本数据的云模型；计算样本数据对等级限值区间的相对差异度以及各评估等级的相对隶属度矩阵；结合相对隶属度对逆向云算法进行改进获得样本数据的云模型；通过计算标准等级区间云模型和样本数据云模型的云相似度进行判定，得到综合评估等级的结果。本发明专利技术针对传统云模型算法特征值计算精度依赖样本数量的局限性，根据可变模糊集思想求得每个样本数据对不同等级区间的相对隶属度，来表征每个样本值和各等级区间的模糊关系；以样本数据的相对隶属度作为权值，对等级区间期望进行加权求和，结合逆向云模型的期望值进行相似度计算，进而得到更准确的电能质量评估结果。确的电能质量评估结果。确的电能质量评估结果。
【技术实现步骤摘要】
一种配电网电能质量综合评估方法、系统、终端及介质
[0001]本专利技术属于电力工程
，尤其涉及一种配电网电能质量综合评估方法、系统、终端及介质。
技术介绍
[0002]与传统工业生产负荷相比，现代生产行业中使用微电子处理器或电力电子技术的设备对电能质量要求很高，这些设备对电压、电流波形的变化相当敏感，在运行过程中即使是微小的电力扰动也会使其工作状态改变并造成控制误差，导致产品质量降低从而引发经济损失。除了干扰用户生产之外，电能质量问题也会影响电力系统本身的正常运行与维护，所以电能质量问题已受到电工界的普遍关注。
[0003]当前国内的电能质量监督管理技术仍不成熟，整体的评估流程有待规范统一，对电能质量的评估仅考虑了某单一指标，对电能质量指标综评价不够充分。所以分析电能质量关键影响特征量，以此设定较为准确的评估标准，有根据地提出一套完整的电能质量综合评估方法，对于准确判断区域电能质量水平、设计合适的电能质量治理方案、减少用户和电网双方的经济损失具有实际意义。
[0004]电能质量综合评估方法目前常见的方法有主观赋权法、客观赋权法和主客观组合赋权法，主客观组合赋权法综合了主观和客观两种赋权方法的特点，既体现了指标本身的重要性程度，又兼顾了数据本身的客观信息，从一定程度上克服了单一赋权法的不足。现有组合赋权方法采用简单的线性加权或乘法归一化组合主客观权重，其组合原则和合理性还存在一些问题。例如：线性加权法的调整权重难以求解，且组合方式不能区别对待主客观信息中的优信息和差信息。乘法合成法导致权重的“倍增效应”，且指标主观权重和客观权重乘积的含义也很难给出合理解释。同时也有模糊理论、物元理论、智能算法等多个大类，但整体来说仍没有实现一个更准确的电能质量综合评估方法。
技术实现思路
[0005]为了解决上述问题，有必要提供一种配电网电能质量综合评估方法、系统、终端及介质。
[0006]本专利技术第一方面提出一种配电网电能质量综合评估方法，包括：
[0007]S1、确定评估基本信息；
[0008]S2、确定等级限值区间的云模型；
[0009]S3、确定样本数据的云模型；
[0010]S3.1、计算样本数据对等级限值区间的相对差异度以及各评估等级的相对隶属度矩阵；
[0011]S3.2、结合相对隶属度对逆向云算法进行改进获得样本数据的云模型；
[0012]S4、通过计算标准等级区间云模型和样本数据云模型的云相似度进行判定，得到综合评估等级的结果。
[0013]本专利技术第二方面提出一种配电网电能质量综合评估系统，包括用于确定评估基本信息的样本确定模块、用于计算等级限值区间的云模型的等级区间云模型确定模块、用于计算样本数据的云模型的样本数据云模型确定模块和用于得到评估等级结果的评估模块；
[0014]所述样本确定模块分别通过所述等级区间云模型确定模块和所述样本数据云模型确定模块与所述评估模块连接，用以实现所述的配电网电能质量综合评估方法。
[0015]本专利技术第三方面提出一种终端，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上并可以在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的配电网电能质量综合评估方法的步骤。
[0016]本专利技术第四方面提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现所述的配电网电能质量综合评估方法的步骤。
[0017]本专利技术的有益效果为：本专利技术通过对公用电网谐波、三相电压不平衡、供电电压偏差、频率偏差等多项电能质量指标特性的分析，提出一种可变模糊云模型电能质量综合评估方法，使用模糊层次分析方法和变异系数法确定指标的主客观综合权重，通过样本数据对不同等级限值区间的相对隶属度反映模糊关系，形成结合可变模糊集思想的改进云模型算法，并确定电能质量等级，具有如下有益效果：
[0018]通过不同的方法对主观和客观赋权，并以二者结果建立最小二乘目标函数计算主客观综合权重，相比单一赋权法可以得到更合理的指标间权重；针对传统云模型算法特征值计算精度依赖样本数量的局限性，根据可变模糊集思想求得每个样本数据对不同等级区间的相对隶属度，来表征每个样本值和各等级区间的模糊关系；以样本数据的相对隶属度作为权值，对等级区间本身期望的加权求和，结合逆向云模型的期望值进行相似度计算，进而得到更准确的电能质量评估结果。经过验证可变模糊云模型评估方法相较传统计算方式具有更好的效果。
[0019]本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得更为明显，或通过本专利技术的实践清晰获取。
附图说明
[0020]本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0021]图1是本专利技术电能质量综合评估方法流程图。
[0022]图2是本专利技术的云发生器结构示意图。
[0023]图3是本专利技术中可变模糊云与传统方法期望计算结果比较变化趋势图。
具体实施方式
[0024]为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行进一步的详细描述。
[0025]实施例1
[0026]如图1所示，本实施例提出一种配电网电能质量综合评估方法，其特征在于，包括：
[0027]S1、确定评估基本信息；
[0028]确定各指标等级限值区间，并获取评估样本数据x
ori
；
[0029]采用极差变化法对评估样本数据x
ori
进行无量纲处理，对评估样本数据x
ori
的无量纲处理过程为：
[0030]其中，x
done
为无量纲处理后的标准数据，x
max
与x
min
为指标最大、最小值。
[0031]S2、确定等级限值区间的云模型；
[0032]对确定的各指标等级限值区间使用图2所示正向云发生器得到等级限值区间的云模型特征值并随机生成云滴；
[0033]通过计算得到的主客观综合权重依据加权平均原则对多个指标的云模型特征值进行处理，具体为将特征值矩阵与权重向量相乘，以实现多指标评估权重的整合。
[0034]S3、确定样本数据的云模型；
[0035]S3.1、计算样本数据对等级限值区间的相对差异度以及各评估等级的相对隶属度矩阵；
[0036]对于每个样本数据a
ij
，当其落在每个指标对于各等级限值区间的M
jh
两侧时，a
ij
对于等级h的相对差异度D
ijh
，其中：
[0037]当a
ij
落在M
jh
左侧时，
[0038]当a
ij
落在M
jh
右侧时，
[0039]结合元素吸引性质和排斥性质以及相对差异度的定义，计算样本数据a
ij
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种配电网电能质量综合评估方法，其特征在于，包括：S1、确定评估基本信息；S2、确定等级限值区间的云模型；S3、确定样本数据的云模型；S3.1、计算样本数据对等级限值区间的相对差异度以及各评估等级的相对隶属度矩阵；S3.2、结合相对隶属度对逆向云算法进行改进获得样本数据的云模型；S4、通过计算标准等级区间云模型和样本数据云模型的云相似度进行判定，得到综合评估等级的结果。2.根据权利要求1所述的配电网电能质量综合评估方法，其特征在于，确定评估基本信息的方法包括：确定各指标等级限值区间，并获取评估样本数据x
ori
；采用极差变化法对评估样本数据x
ori
进行无量纲处理，对评估样本数据x
ori
的无量纲处理过程为：其中，x
done
为无量纲处理后的标准数据，x
max
与x
min
为指标最大、最小值。3.根据权利要求2所述的配电网电能质量综合评估方法，其特征在于，确定等级限值区间的云模型的方法：对确定的各指标等级限值区间使用正向云发生器得到等级限值区间的云模型特征值并随机生成云滴；通过计算得到的主客观综合权重依据加权平均原则对多个指标的云模型特征值进行处理，具体为将特征值矩阵与权重向量相乘，以实现多指标评估权重的整合。4.根据权利要求3所述的配电网电能质量综合评估方法，其特征在于，计算样本数据对等级限值区间的相对差异度以及各评估等级的相对隶属度矩阵的方法包括：对于每个样本数据a
ij
，当其落在每个指标对于各等级限值区间的M
jh
两侧时，a
ij
对于等级h的相对差异度D
ijh
，其中：当a
ij
落在M
jh
左侧时，当a
ij
落在M
jh
右侧时，结合元素吸引性质和排斥性质以及相对差异度的定义，计算样本数据a
ij
对等级区间h的相对隶属度μ
ijh
：5.根据权利要求4所述的配电网电能质量综合评估方法，其特征在于，结合相对隶属度
对逆向云算法进行改进的方法包括：对每个样本值分类考虑，使用正向云发生器算法根据每项指标各等级区间的上下边界计算每个等级的期望值，以样本值对各...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐钰政，李琼林，王毅，刘书铭，代双寅，张博，郑晨，
申请(专利权)人：河南行知电力技术有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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