基于集对分析与证据理论的智能电能表健康状态评估方法研究

作     者：高黎航 

作者单位：北方民族大学 

学位级别：硕士

导师姓名：李学生

授予年度：2024年

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

主      题：智能电表 状态评估 权重 集对分析 证据理论 

摘      要：智能电表是智能电网中重要的设备之一,其不仅在保证家庭用户用电的可靠性、拓展电力市场的开放性及创新电力交易手段中扮演着重要角色,也在用电信息采集系统中发挥着重要作用。作为重要的电能计量及电力交易结算设备,其健康状态的优劣不仅直接关系到电能计量的准确性和可靠性,同时也会对整个电网的经济性、稳定性及安全性产生一定影响。因此,研究如何对智能电表的健康状态进行科学合理的评估,确保其在运行过程中始终处于正常状态,对于降低运维成本、减少资源浪费、保证电力系统的安全稳定有重要的意义。首先,本文通过对智能电表状态信息的分析,基于智能电表的运行机理和实际情况,从智能电表的基本信息、在线监测及现场检测三个角度出发,对智能电表的状态评估指标进行分析和选择,建立了包括可靠性、外部运行环境、电网运行环境、电气性能、潜在隐患及误差稳定性在内的智能电表状态评估指标体系。其次,根据各评估指标对智能电表整体健康状态影响程度的不同,建立了智能电表状态评估指标权重模型。利用模糊层次分析法确定各指标的主观权重,利用改进熵权法确定各指标的客观权重,利用博弈论组合赋权法确定各指标的组合权重。在组合常权重的基础上,引入变权理论对组合常权重进行优化,获取各指标的变权重,实现动态权重下智能电表的状态评估。之后,将集对分析与证据理论应用到智能电表状态评估中,建立一个两层评估模型。模型第一层采用集对分析对指标层进行评估,即利用集对分析确定各指标与各状态等级间的联系度,同时产生基本概率分配。模型第二层采用改进的证据理论对目标层进行评估,首先引入证据劣化因子及证据灵敏因子对初始证据体进行修正,其次引入可信度系数对初始基本概率分配进行修正,最后利用证据理论的合成规则对修正后的基本概率分配进行融合,融合后可得到智能电表整体属于各个状态等级的隶属度,在隶属度的基础上,依据集对分析与证据理论的决策准则,得出最终的状态评估结果。最后,以某批次单相智能电表为评估对象,在原始数据的基础上,利用本文方法对其进行状态评估。实例分析表明,本文所建立的状态评估模型能准确有效地对智能电表的健康状态进行评估,同时也为智能电表的状态评估提供了一种新的思路。