【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力系统中多属性决策领域，具体涉及一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法、装置及设备。
技术介绍
1、近年来，随着能源变革的不断推进，电网中海量可再生能源的接入和电动汽车的不断普及，为电力企业台区线损的治理带来了严峻的挑战。台区作为电网连接用户的终端，是保障清洁能源消纳，持续推进电能替代的关键环节。而台区线损的评价是对台区线损治理效果的客观评估，帮助企业了解其电网运行质量和经济效益，并为制定合理的治理策略提供依据。通过评价，可以及时发现并解决台区线损问题，提高电网的供电可靠性和能源利用效率，降低能源浪费和环境污染。同时，评价结果也可以作为电力企业内部管理和外部监管的参考，促进企业的规范运营和持续改进。因此，台区线损治理评价对于电力企业的可持续发展和提升整体竞争力具有重要意义。
2、目前，在电力企业台区线损评价过程中，主要存在以下问题：首先，缺乏全面有效的评价体系，以客观反应电力企业台区线损的治理情况。其次，台区线损治理情况与多种因素有关，涉及确定性的影响因素和不确定性的影响因素，目前的信息获取过程中，难以对不确定性信息进行准确的刻画。最后，台区线损的评价涉及多维因素影响，传统的确定性评价方法难以对其进行有效的表征。可见，如何实现模糊环境下的台区线损精准感知，是当前亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法、装置及设备，能够全面的构建台区线损评价指标体系。
2、第一方面，本申请实施例提供一种基于改进模
3、根据电力企业台区线损评价原则，并基于多维度构建面向电力企业台区线损治理的台区线损评价指标体系，进行对应数据的采集；
4、基于融合区间因素的三角模糊数，对台区线损评价指标体系中的不确定性变量进行表征；
5、通过指标权重感知算法对台区线损评价指标体系中的台区线损评价指标的权重进行计算；
6、基于表征的不确定性变量和计算的权重，构建基于改进模糊决策理论的台区线损评价模型，实现对电力企业台区线损治理情况的感知和评价。
7、结合第一方面，在一种实施方式中，
8、所述台区线损评价指标体系包括一级指标和一级指标对应的二级指标；
9、所述一级指标包括人员情况、设备情况、负荷情况和管理情况；
10、所述人员情况对应的二级指标包括台区负责人员平均学历、台区负责人数和台区覆盖人口；
11、所述设备情况对应的二级指标包括台区设备采购费用、台区设备更新频率和台区计量设备先进程度；
12、所述负荷情况对应的二级指标包括台区年平均负荷和台区最大负荷；
13、所述管理情况对应的二级指标包括台区检修间隔和台区设备年故障频率。
14、结合第一方面，在一种实施方式中，
15、将区间理论与传统三角模糊数进行融合，得到基于融合区间因素的三角模糊数，即新三角模糊数，其中，新三角模糊数具体为：
16、
17、其中，μa(x)表示新三角模糊数，x表示变量，a1、a2表示三角模糊数的左端点，c1、c2表示三角模糊数的右端点，b表示三角模糊数顶点所对应的横坐标，μa1、μa2表示常量；
18、所述新三角模糊数的清晰化方法表示为：
19、
20、其中，fμ表示新三角模糊数的清晰化方法，μa1表示a1的横坐标，μa2表示a2的横坐标，μc1表示c1的横坐标，μc2表示c2的横坐标。
21、结合第一方面，在一种实施方式中，所述通过指标权重感知算法对台区线损评价指标体系中的台区线损评价指标的权重进行计算，其中采用g1法计算指标的主观权重，具体为：
22、从台区线损评价指标的n个指标中挑选一重要指标x1，对应指标权重记为α1，从剩下n-1个指标中挑选一重要指标x2，对应指标权重记为α2，依次类推直至所有指标挑选完成，得到按照相对重要性排序的指标序列(x1,x2,...,xn)，及对应的指标权重(α1,α2,...,αn)；
23、进行指标相对重要性比值的计算，具体为：
24、
25、其中，rj表示第j个指标的指标相对重要性比值，αj表示第j个指标的指标权重；
26、进行第n个指标权重的计算，具体为：
27、
28、其中，αn表示第n个指标的权重，k表示中间量；
29、根据指标相对重要性比值，计算得到其它n-1个指标权重，具体的：
30、αj-1＝rjαj
31、其中，αj-1表示第j-1个指标的权重。
32、设定αpq是台区线损评价指标体系中第p个准则层下的第q个指标在总目标层中的权重系数，αp为第p个准则层在总目标层中的权重系数，α(p)q为第q个指标在第p个准则层中的权重系数，则得到：
33、αpq＝αp×α(p)q。
34、结合第一方面，在一种实施方式中，所述通过指标权重感知算法对台区线损评价指标体系中的台区线损评价指标的权重进行计算，其中，采用灰色关联法计算指标的客观权重，对于灰色关联法，具体的计算步骤包括：
35、确定系统主行为参考序列x0(k)和系统相关因素的比较序列xi(k)；
36、对比较序列xi(k)中的数据进行归一化处理，将数据转化为纯数字序列；
37、进行关联系数计算，具体的：
38、
39、其中，ξ0i表示台区线损评价指标中第i个指标的关联系数，ρ表示分辨系数，取值范围为[0,1]；
40、进行关联度计算，具体的：
41、
42、其中，γ(x0,xi)表示参考序列和比较序列间的关联度，n表示台区线损评价指标的指标总数；
43、对计算得到的关联度根据大小进行排序，以反映比较序列与参考序列间的强弱关系。
44、结合第一方面，在一种实施方式中，将计算得到的指标的主观权重结果和客观权重结果进行融合，得到台区线损评价指标中指标的综合权重。
45、结合第一方面，在一种实施方式中，
46、在构建台区线损评价模型之前，还包括：对指标进行预处理；
47、所述预处理的具体步骤包括：
48、设定存在n个指标(x1,x2,...,xn)，存在m组观测值xij(其中i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n)，若xn为极小化指标，则进行极大化处理得到若xn为极大化指标，则进行极大化处理得到xij′＝xij，其中，xij′表示对xij进行极大化处理后得到的值，d表示常量；
49、基于标准化方法对xij′进行标准化处理，具体的：
50、
51、其中，mj表示指标中的最小数据，mj表示指标中的最大数据。
52、结合第一方面，在一种实施本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法，其特征在于，所述基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法包括：
2.如权利要求1所述的一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法，其特征在于，所述通过指标权重感知算法对台区线损评价指标体系中的台区线损评价指标的权重进行计算，其中采用G1法计算指标的主观权重，具体为：
5.如权利要求4所述的一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法，其特征在于，所述通过指标权重感知算法对台区线损评价指标体系中的台区线损评价指标的权重进行计算，其中，采用灰色关联法计算指标的客观权重，对于灰色关联法，具体的计算步骤包括：
6.如权利要求4所述的一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法，其特征在于：将计算得到的指标的主观权重结果和客观权重结果进行融合，得到台区线损评价指标中指标的综合权重。
7.如权利要求1所述的一种基于改进模糊
8.如权利要求7所述的一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法，其特征在于，所述台区线损评价模型对电力企业台区线损治理情况评价的步骤包括：
9.一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价装置，其特征在于，所述基于改进模糊决策理论的台区线损评价装置包括：
10.一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价设备，其特征在于，所述基于改进模糊决策理论的台区线损评价设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的基于改进模糊决策理论的台区线损评价程序，其中所述基于改进模糊决策理论的台区线损评价程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法，其特征在于，所述基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法包括：
2.如权利要求1所述的一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法，其特征在于，所述通过指标权重感知算法对台区线损评价指标体系中的台区线损评价指标的权重进行计算，其中采用g1法计算指标的主观权重，具体为：
5.如权利要求4所述的一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法，其特征在于，所述通过指标权重感知算法对台区线损评价指标体系中的台区线损评价指标的权重进行计算，其中，采用灰色关联法计算指标的客观权重，对于灰色关联法，具体的计算步骤包括：
6.如权利要求4所述的一种基于改进模糊决策理论的台区线损评价方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹晓庆，杨轩，李林，张昆仑，谌伦家，
申请(专利权)人：武汉华源电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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