一种牵引变电站等级划分及评价方法技术

本发明专利技术公开一种牵引变电站等级划分及评价方法

【技术实现步骤摘要】
一种牵引变电站等级划分及评价方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及牵引变电站智能化评价
，特别是涉及一种牵引变电站等级划分及评价方法
、
系统及电子设备
。

技术介绍

[0002]牵引变电站是指将发电厂经电力传输线送来的电能变换成适合机车车辆所需的电压，并分送到接触网或接触轨
(
第三轨
)
的场所，即分送到直流牵引变电站和交流牵引变电站
。
直流牵引变电站将电力传输线送来的高压交流电能经变压器降压，然后经整流器变为直流后，送接触网或接触轨
。
交流牵引变电站可分为工频
、
低频单相及工频三相交流牵引变电所，它们分别把电力传输线送来的电能变换成上述三种交流电后，分送到相应的接触网
。
随着牵引变电站的不断发展，对于牵引变电站智能化的评价技术需求也不断增大
。
[0003]在现存牵引变电站分类的框架下，目前对于牵引变电站的评价方法大多都是对于单一指标进行评价，从而实现智能化的排序
。
但单一指标进行评价也带来了一定的问题：首先，指标过于单一，将导致结果不够精确，在某些检修或调度的应用场景下，单一指标常常难以满足对牵引变电站排序的需求；其次，多种指标进行融合排序时，难以保证评价方法的准确性，同时对于现有牵引变电站运行数据的利用也并不充分
。
最后，由于牵引变电站内存在多类指标，数量较多且各不相同，因此难以放在同一尺度下进行对比分析，也为牵引变电站的评价等级划分以及评价工作带来了困难
。
[0004]基于此，目前牵引变电站智能化评价等级划分领域亟需一种科学有效的评价等级制定方法
。

技术实现思路

[0005]为解决现有技术存在的上述问题，本专利技术提供了一种牵引变电站等级划分及评价方法
、
系统及电子设备，能够在考虑多种指标的前提下，结合已有的牵引变电站智能化数据制定合理的评价规则，并将此种规则应用于新的牵引变电站评价工作中
。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案
。
[0007]一种牵引变电站等级划分及评价方法，包括：获取牵引变电站的指标；所述指标包括：传感器数量
、
信息传输速度和预警系统动作灵敏度
。
[0008]对所述指标进行权重赋值得到权重向量
。
[0009]使用无监督学习方法基于所述权重向量对所述指标进行聚类得到聚类簇矩阵
。
[0010]确定所述聚类簇矩阵中每一聚类簇在各指标下的范围，并基于确定的范围建立聚类簇指标上限矩阵和聚类簇指标下限矩阵
。
[0011]根据所述聚类簇指标上限矩阵和所述聚类簇指标下限矩阵确定聚类簇指标矩阵
。
[0012]根据所述聚类簇指标矩阵，使用对应不同指标的数据对各个聚类簇进行打分，得到聚类簇评分向量；对应不同指标的数据为用于表征牵引变电站智能化的数据
。
[0013]根据所述聚类簇评分向量确定所述聚类簇矩阵中每一聚类簇的评分等级
。
[0014]基于所述聚类簇的评分等级得到待评价牵引变电站的评价结果
。
[0015]可选地，采用层次分析法对所述指标进行权重赋值得到权重向量
。
[0016]可选地，使用无监督学习方法基于所述权重向量对所述指标进行聚类得到聚类簇矩阵，具体包括：
[0017]构建牵引变电站的原始数据矩阵，并设定初始聚类中心矩阵；所述原始数据矩阵的一行数据为一个牵引变电站的个指标；所述原始数据矩阵的维度为；所述初始聚类中心矩阵中包括多个聚类中心；所述初始聚类中心矩阵的维度为；其中，为牵引变电站的个数，为所述指标的个数，为聚类中心的个数，
。
[0018]基于所述权重向量确定所述原始数据矩阵中每行数据与所述初始聚类中心矩阵中每行数据间的空间距离
。
[0019]基于所述初始聚类中心矩阵中的每一聚类中心构建一个聚类簇
。
[0020]将所述原始数据矩阵中每行数据放入与其空间距离最小的聚类中心的聚类簇中，以得到所述聚类簇矩阵
。
[0021]可选地，根据所述聚类簇指标矩阵，使用对应不同指标的数据对各个聚类簇进行打分，得到聚类簇评分向量，具体包括：获取聚类簇指标矩阵每一列的最大值和最小值
。
[0022]确定聚类簇指标矩阵每一列中的所有值与该列对应的最大值的均方差，作为最大均方差
。
[0023]确定聚类簇指标矩阵每一列中的所有值与该列对应的最小值的均方差，作为最小均方差
。
[0024]根据所述最大均方差和所述最小均方差确定聚类簇指标矩阵中每一列的评分
。
[0025]基于聚类簇指标矩阵中每一列的评分得到所述聚类簇评分向量
。
[0026]可选地，基于所述聚类簇的评分等级得到待评价牵引变电站的评价结果，具体包括：获取待评价牵引变电站的指标向量
。
[0027]确定所述指标向量与各聚类中心向量间的欧式距离；所述聚类中心向量为将所述原始数据矩阵中每行数据放入与其空间距离最小的聚类中心的聚类簇的过程中得到的各聚类中心矩阵的平均值向量
。
[0028]将与指标向量间欧式距离最小的聚类中心向量所对应的聚类簇的评分等级作为待评价牵引变电站的评价结果
。
[0029]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术提供的牵引变电站等级划分及评价方法，通过聚类方法提取现有牵引变电站的指标特征，并为不同指标进行权重赋值，可实现对各类指标的特征提取并进一步得到多个聚类簇
。
最后通过确定聚类簇评分向量实现了合理有效的牵引变电站智能化评价等级划分
。
可见，本专利技术能够在考虑多种指标的前提下，结合已有的牵引变电站智能化数据制定合理的评价规则，并将此种规则应用于新的牵引变电站评价工作中，以解决现有技术存在的牵引变电站的评价等级划分以及评价工作困难的问题，进而有利于提升牵引变电站评价工作的合理性与有效性
。
[0030]进一步，本专利技术提供了一种牵引变电站等级划分及评价系统，用于实施上述提供的牵引变电站等级划分及评价方法；所述系统包括：指标获取模块
、
权重赋值模块
、
指标聚类模块
、
上下限矩阵建立模块
、
聚类簇指标矩阵确定模块
、
聚类簇评分向量确定模块
、
评分等级确定模块和评价结果确定模块
。
[0031]指标获取模块，用于获取牵引变电站的指标；所述指标包括：传感器数量
、
信息传输速度和预警系统动作灵敏度
。
[0032]权重赋值模块，用于对所述指标进行权重赋值得到权重向量
。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种牵引变电站等级划分及评价方法，其特征在于，包括：获取牵引变电站的指标；所述指标包括：传感器数量
、
信息传输速度和预警系统动作灵敏度；对所述指标进行权重赋值得到权重向量；使用无监督学习方法基于所述权重向量对所述指标进行聚类得到聚类簇矩阵；确定所述聚类簇矩阵中每一聚类簇在各指标下的范围，并基于确定的范围建立聚类簇指标上限矩阵和聚类簇指标下限矩阵；根据所述聚类簇指标上限矩阵和所述聚类簇指标下限矩阵确定聚类簇指标矩阵；根据所述聚类簇指标矩阵，使用对应不同指标的数据对各个聚类簇进行打分，得到聚类簇评分向量；对应不同指标的数据为用于表征牵引变电站智能化的数据；根据所述聚类簇评分向量确定所述聚类簇矩阵中每一聚类簇的评分等级；基于所述聚类簇的评分等级得到待评价牵引变电站的评价结果
。2.
根据权利要求1所述的牵引变电站等级划分及评价方法，其特征在于，采用层次分析法对所述指标进行权重赋值得到权重向量
。3.
根据权利要求1所述的牵引变电站等级划分及评价方法，其特征在于，使用无监督学习方法基于所述权重向量对所述指标进行聚类得到聚类簇矩阵，具体包括：构建牵引变电站的原始数据矩阵，并设定初始聚类中心矩阵；所述原始数据矩阵的一行数据为一个牵引变电站的个指标；所述原始数据矩阵的维度为；所述初始聚类中心矩阵中包括多个聚类中心；所述初始聚类中心矩阵的维度为；其中，为牵引变电站的个数，为所述指标的个数，为聚类中心的个数，；基于所述权重向量确定所述原始数据矩阵中每行数据与所述初始聚类中心矩阵中每行数据间的空间距离；基于所述初始聚类中心矩阵中的每一聚类中心构建一个聚类簇；将所述原始数据矩阵中每行数据放入与其空间距离最小的聚类中心的聚类簇中，以得到所述聚类簇矩阵
。4.
根据权利要求3所述的牵引变电站等级划分及评价方法，其特征在于，根据所述聚类簇指标矩阵，使用对应不同指标的数据对各个聚类簇进行打分，得到聚类簇评分向量，具体包括：获取聚类簇指标矩阵每一列的最大值和最小值；确定聚类簇指标矩阵每一列中的所有值与对应的最大值的均方差，作为最大均方差；确定聚类簇指标矩阵每一列中的所有值与对应的最小值的均方差，作为最小均方差；根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：李春成，鞠帮权，王英才，李成新，乔吉家，刘晨光，王树华，卫权堂，唐鹏海，马速良，刘硕，
申请(专利权)人：北方工业大学，
类型：发明
国别省市：