基于灰色理论和云模型的智能变电站二次设备状态评估方法

针对智能变电站二次设备故障机理的复杂多样性,传统的单一性指标评估难以有效挖掘出潜在的安全隐患.在相应研究基础上建立了二次设备状态评估递阶层次评估模型和指标体系,运用灰色理论中的灰色聚类建立二次设备的状态评估灰色聚类模型.为了节省人力同时兼顾状态评估的客观性,采用灰色预测GM(1,1)模型对专家评分进行离散建模以获得足够的评估样本.同时考虑到评估指标的不确定性,采用云模型构建灰色白化权函数,并结合层次分析法计算状态指标的组合权重.实际案例仿真结果表明,所提方法计算量小且操作简单,可以准确及时地为智能变电站二次设备和系统的状态检修工作提供科学指导....

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Bibliographic Details
Published in电力系统保护与控制 Vol. 47; no. 9; pp. 105 - 111
Main Authors 叶远波, 谢民, 黄太贵, 王同文
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国网安徽省电力有限公司,安徽合肥,230022 01.05.2019
Subjects
状态评估
灰色理论
层次分析法
二次设备
云模型
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ISSN1674-3415
DOI10.7667/PSPC180735

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Summary:针对智能变电站二次设备故障机理的复杂多样性,传统的单一性指标评估难以有效挖掘出潜在的安全隐患.在相应研究基础上建立了二次设备状态评估递阶层次评估模型和指标体系,运用灰色理论中的灰色聚类建立二次设备的状态评估灰色聚类模型.为了节省人力同时兼顾状态评估的客观性,采用灰色预测GM(1,1)模型对专家评分进行离散建模以获得足够的评估样本.同时考虑到评估指标的不确定性,采用云模型构建灰色白化权函数,并结合层次分析法计算状态指标的组合权重.实际案例仿真结果表明,所提方法计算量小且操作简单,可以准确及时地为智能变电站二次设备和系统的状态检修工作提供科学指导.
ISSN:1674-3415
DOI:10.7667/PSPC180735