CN103678943A - 一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于电力系统风险判定技术领域，具体涉及一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法。本判定方法依据输电线路的运行情况提出了4项判定灾害影响电网的指标，利用模糊数学理论将其模糊化，并通过层次分析法和熵值法分别对判定指标进行权重分析，得到判定指标的主权重和次权重，并将两种方法求得的权重进行综合，结合加权平均法，得到灾害引发电网故障的综合评价结果，形成了模糊综合评价方法。该判定方法考虑了自然灾害对电网的多个影响因素，能够对各种自然灾害对电网的影响能力进行综合对比分析，具有很强的全面性和客观性。

Description

一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法

技术领域

本发明属于电力系统风险判定技术领域，具体涉及一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法。

背景技术

近年来，全球极端气候变化导致灾害事件明显增多，灾害事件的频繁发生增加了掌控电网安全稳定运行的难度，也对电网可靠供电提出了更高的要求。我国自然灾害具有多样性、频繁性和区域性的特点，为了加强电网应对灾变的能力，建立灾害预警机制，应根据灾害对电网的影响程度有针对性地进行研究和布防。

目前，自然灾害对电力系统影响的研究主要集中于灾害对电网影响结果的统计和分析。在具体分析灾害造成电网故障的过程中，其分析指标仅仅依靠灾害作用次数进行评价说明，没有考虑输电线路电压等级、输电线路长度以及自动重合闸等情况，有较大缺陷性。

因此，如何在分析灾害对电网造成的影响时考虑多个指标进行综合分析，全面反映灾害对电网的影响能力，对于加强电网应对灾变的能力具有重要意义。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出了一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法。

本判定方法依据输电线路的运行情况提出了4项判定灾害影响电网的指标，利用模糊数学理论将其模糊化，并通过层次分析法和熵值法分别对判定指标进行权重分析，并将两种方法求得的权重进行综合，结合加权平均法，形成了模糊综合评价方法。最后，依据实际数据进行算例分析，对比分析了可计灾害对电力系统的作用能力。

本发明的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，包括以下步骤：

一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，其特征在于，基于定义4种灾害影响电网能力的判定指标：跳闸次数、非计划停运次数、区域输电线路综合跳闸率和重合闸故障率，具体包括以下步骤：

步骤1，基于模糊数学的隶属度理论，将所述4种判定指标模糊化，得到归一化的模糊综合评价矩阵R；

步骤2，基于层次分析法，确定上述4项判定指标的主权重W；

步骤3，基于熵值法，根据模糊化的4项指标确定各判定指标的次权重V；

步骤4，基于步骤2得到的主权重W和步骤3得到的次权重V，获得判定指标的综合权重矢量C；

步骤5，基于加权平均法，根据步骤1得到的模糊综合评价矩阵R和判定指标综合权重矢量C确定综合评价结果矢量B。

在上述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，所述跳闸次数用NT（j）表示，具体指代灾害j每年引发电网跳闸的次数，其单位为次·年；

所述非计划停运次数用N_NPO（j）表示，具体指代灾害j每年引发电网跳闸的次数，其单位为次·年；

所述区域输电线路综合跳闸率用R_CT(j)表示,基于以下公式：

$R_{\mathrm{CT}}\left(j\right)=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i{R}_{\mathrm{Ti}}\left(j\right)$

其中：α_i为该电压等级线路的权重，该系数与输电线路的经济传输容量以及输送距离有关；R_CT(j)为该电压等级输电线路的跳闸率，单位为次/百千米·年；R_CT(j)为区域输电线路综合跳闸率，单位为次/百千米·年；

其中，跳闸率表征为：

$R_{\mathrm{Ti}}\left(j\right)=\frac{N_{\mathrm{Ti}}\left(j\right)}{L}$

其中：L为特定电压等级输电线路的长度，单位为百千米·年，R_Ti（j）为该电压等级输电线路的跳闸率，单位为次/百千米·年，N_Ti（j）为该电压等级输电线路的跳闸次数；

所述重合闸故障率用R_RF(j)表示,基于以下公式：

$R_{\mathrm{RF}}\left(j\right)=\frac{N_{\mathrm{NPO}}\left(j\right)}{N_T}\×100\%$

其中，R_RF(j)为重合闸故障率，无量纲；N_T（j）为跳闸次数；N_NPO(j)为输电设备非计划停运的次数。

在上述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，所述4种判定指标的模糊化基于以下公式：

${x_{\mathrm{ij}}}^s=\frac{x_{\mathrm{ij}}}{\underset{j\∈I}{\max }\left\{x_{\mathrm{ij}}\right\}+\underset{j\∈I}{\min }\left\{x_{\mathrm{ij}}\right\}}$

其中：对于x_ij，i=1,2,3,4；j=1,2,…,k，表示第j种灾害的第i个判定指标的值，对于x_ij ^s，i=1,2,3,4；j=1,2,…,k，表示第j种灾害的第i个判定指标的相对隶属度值，I表示待评价的灾害集合；

其中：x_ij与上述4种判定指标的关系，基于以下公式：

x_1j=N_T（j）;

其中：N_T（j）为跳闸次数；

x_2j=N_NPO（j）;

其中：N_NPO(j)为输电设备非计划停运的次数；

x_3j=R_CT（j）;

其中：R_CT（j）为区域输电线路综合跳闸率；

x_4j=R_RF（j）;

其中：R_RF(j)为重合闸故障率。

在上述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，所述步骤1中归一化的模糊综合评价矩阵R的确定，基于以下公式：

$r_{\mathrm{ij}}=\frac{{x_{\mathrm{ij}}}^s}{\underset{t=1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{x_{\mathrm{it}}}^s}.$

在上述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，所述步骤2中基于层次分析法的判定指标主权重W的确定，包括以下步骤：

步骤2.1，确定指标的量化标准：

将指标i相对于指标j的主权重W_ij用1～9标度进行量化处理，基于以下公式：

w_ij=N

其中：w_ij为指标i相对于指标j的权重，N为1～9范围内的整数；

指标j相对于指标i的主权重W_ji，基于以下公式：

w_ji=1/w_ij

步骤2.2，确定初始权数：

根据上述公式，确定每个因素x_i(i=1,…,k)的权重，将提出的权重归一，得到权重值为其中w_vi表示v对第i个判定指标的权重估计，w_vi'表示归一后的相应权重估计值；最后，计算所提出的权重估计值的平均值

并作为各项判定指标的权重；

步骤2.3，权重的确定：

首先，根据上述步骤所求取的权重建立判断矩阵W，W中第i行和第j列的元素w_ij表示判定指标w_i和w_j比较后所得的标度系数；其次，计算矩阵W中每一行各标度数据的几何平均数，即最后，进行归一化处理，利用w_i'=W_i∑W_i，确定各判定指标最终的权重，形成权重矢量W'=[w₁',w₂',…w_n']，其中n表示判定指标的数目。

在上述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，所述步骤3中，基于熵值法的评价指标次权重V的确定，包括以下步骤：

步骤3.1，原始数据矩阵归一化：

设原始数据矩阵为A=(a_ij)_k×n，其中k为判定指标n为评价对象；4项判定指标均是大者为优型，基于以下公式得到归一化矩阵：

$u_{\mathrm{ij}}=\frac{a_{\mathrm{ij}}}{\underset{1\≤j\≤n}{\max }\left\{a_{\mathrm{ij}}\right\}+\underset{1\≤j\≤n}{\min }\left\{a_{\mathrm{ij}}\right\}}$

步骤3.2，熵的确定：

第i个指标的熵基于以下公式：

$e_i=-\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{\mathrm{ij}}1n{f}_{\mathrm{ij}}}{1\mathrm{nn}}$

其中： $f_{\mathrm{ij}}=u_{\mathrm{ij}}/\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{u}_{\mathrm{ij}};$

步骤3.3，权重的确定：

确定了第i个指标的熵之后，第i个指标权重的确定基于以下公式：

$v_i=\frac{1-e_i}{k-\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{e}_i}(0\≤v_i\≤1,\underset{1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{v}_i=1)$

在上述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，所述判定指标的综合权重矢量C的确定基于以下公式：

$c_i=w_i^{`}{v}_i/\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i^{`}{v}_i(i=\mathrm{1,2},....k)$

其中：w_i和v_i分别为层次分析法和熵值法计算所得的各项判定指标权重，综合权重矢量为C=(c_i,c₂…c_k)。

在上述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，所述基于加权平均法的综合评价结果矢量的确定基于以下公式：

B=C·R

其中：B为综合评价结果矢量，C为综合权重矢量，R为模糊综合评价矩阵。

因此，本发明具有如下优点：1.本发明提出的4项判定指标不仅考虑了灾害引发系统跳闸的次数，还综合考虑了输电线路电压等级、输电线路长度以及自动重合闸的情况，综合分析了灾害对电网的影响因素；2.本发明所提出的判定方法可以考虑各种自然灾害对电网的影响，具有全面性和通用性；3.本发明提供的判定方法结合了多重构权法和加权平均法，既考虑了专家评审的意见，又考虑了灾害的客观影响，能够全面客观的反映灾害对电网的影响能力。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为本发明得到的不同灾害对电网的影响能力对比图。

具体实施方式

下面是本发明的优选实施例，并结合附图，对本发明的具体应用作进一步说明。

实施例：

一、首先，介绍一下本发明涉及的方法原理：

本发明是基于定义4种灾害影响电网能力的判定指标：跳闸次数、非计划停运次数、区域输电线路综合跳闸率和重合闸故障率，其中，

1.跳闸次数用N_T（j）表示，具体指代灾害j每年引发电网跳闸的次数，其单位为次·年；

2.非计划停运次数用N_NPO（j）表示，具体指代灾害j每年引发电网跳闸的次数，其单位为次·年；

3.区域输电线路综合跳闸率用R_CT(j)表示,基于以下公式：

$R_{\mathrm{CT}}\left(j\right)=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i{R}_{\mathrm{Ti}}\left(j\right)$

其中：α_i为该电压等级线路的权重，该系数与输电线路的经济传输容量以及输送距离有关；R_CT(j)为该电压等级输电线路的跳闸率，单位为次/百千米·年；R_CT(j)为区域输电线路综合跳闸率，单位为次/百千米·年；

其中，跳闸率表征为：

$R_{\mathrm{Ti}}\left(j\right)=\frac{N_{\mathrm{Ti}}\left(j\right)}{L}$

其中：L为特定电压等级输电线路的长度，单位为百千米·年，R_Ti（j）为该电压等级输电线路的跳闸率，单位为次/百千米·年，N_Ti（j）为该电压等级输电线路的跳闸次数；

4.重合闸故障率用R_RF(j)表示,基于以下公式：

$R_{\mathrm{RF}}\left(j\right)=\frac{N_{\mathrm{NPO}}\left(j\right)}{N_T}\×100\%$

其中，R_RF(j)为重合闸故障率，无量纲；N_T（j）为跳闸次数；N_NPO(j)为输电设备非计划停运的次数。

具体包括以下步骤：

（1）步骤1，基于模糊数学的隶属度理论，将所述4种判定指标模糊化，得到归一化的模糊综合评价矩阵R；基于以下公式：

$r_{\mathrm{ij}}=\frac{{x_{\mathrm{ij}}}^s}{\underset{t=1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{x_{\mathrm{it}}}^s}.$

4种判定指标的模糊化基于以下公式：

${x_{\mathrm{ij}}}^s=\frac{x_{\mathrm{ij}}}{\underset{j\∈I}{\max }\left\{x_{\mathrm{ij}}\right\}+\underset{j\∈I}{\min }\left\{x_{\mathrm{ij}}\right\}}$

其中：对于x_ij，i=1,2,3,4；j=1,2,…,k，表示第j种灾害的第i个判定指标的值，对于x_ij ^s，i=1,2,3,4；j=1,2,…,k，表示第j种灾害的第i个判定指标的相对隶属度值，I表示待评价的灾害集合；

其中：x_ij与上述4种判定指标的关系，基于以下公式：

x_1j=N_T（j）;

其中：N_T（j）为跳闸次数；

x_2j=N_NPO（j）;

其中：N_NPO(j)为输电设备非计划停运的次数；

x_3j=R_CT（j）;

其中：R_CT（j）为区域输电线路综合跳闸率；

x_4j=R_RF（j）;

其中：R_RF(j)为重合闸故障率。

（2）步骤2，基于层次分析法，确定上述4项判定指标的主权重W；具体包括以下步骤：

步骤2.1，确定指标的量化标准：

将指标i相对于指标j的主权重W_ij用1～9标度进行量化处理，基于以下公式：

w_ij=N

其中：w_ij为指标i相对于指标j的权重，N为1～9范围内的整数；N的取值根据AHP方法中的1-9比例标度法来进行确定或者随机取值，1-9比例标度法由美国学者T.L.Saaty教授提出。

指标j相对于指标i的主权重W_ji，基于以下公式：

w_ji=1/w_ij

步骤2.2，确定初始权数：

根据上述公式，确定每个因素x_i(i=1,…,k)的权重，将提出的权重归一，得到权重值为

其中w_vi表示v对第i个判定指标的权重估计，w_vi'表示归一后的相应权重估计值；最后，计算所提出的权重估计值的平均值

并作为各项判定指标的权重；

步骤2.3，权重的确定：

首先，根据上述步骤所求取的权重建立判断矩阵W，W中第i行和第j列的元素w_ij表示判定指标w_i和w_j比较后所得的标度系数；其次，计算矩阵W中每一行各标度数据的几何平均数，即

最后，进行归一化处理，利用w_i'=W_i/∑W_i，确定各判定指标最终的权重，形成权重矢量W'=[w₁',w₂',…w_n']，其中n表示判定指标的数目。

（3）步骤3，基于熵值法，根据模糊化的4项指标确定各判定指标的次权重V；包括以下步骤：

步骤3.1，原始数据矩阵归一化：

设原始数据矩阵为A=(a_ij)_k×n，其中k为判定指标n为评价对象；4项判定指标均是大者为优型，基于以下公式得到归一化矩阵：

$u_{\mathrm{ij}}=\frac{a_{\mathrm{ij}}}{\underset{1\≤j\≤n}{\max }\left\{a_{\mathrm{ij}}\right\}+\underset{1\≤j\≤n}{\min }\left\{a_{\mathrm{ij}}\right\}}$

步骤3.2，熵的确定：

第i个指标的熵基于以下公式：

$e_i=-\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{\mathrm{ij}}1n{f}_{\mathrm{ij}}}{1\mathrm{nn}}$

其中： $f_{\mathrm{ij}}=u_{\mathrm{ij}}/\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{u}_{\mathrm{ij}};$

步骤3.3，权重的确定：

确定了第i个指标的熵之后，第i个指标权重的确定基于以下公式：

$v_i=\frac{1-e_i}{k-\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{e}_i}(0\≤v_i\≤1,\underset{1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{v}_i=1)$

（4）步骤4，基于步骤2得到的主权重W和步骤3得到的次权重V，获得判定指标的综合权重矢量C；基于以下公式：

$c_i=w_i^{`}{v}_i/\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i^{`}{v}_i(i=\mathrm{1,2},....k)$

其中：w_i和v_i分别为层次分析法和熵值法计算所得的各项判定指标权重，综合权重矢量为C=(c_i,c₂…c_k)。

（5）步骤5，基于加权平均法，根据步骤1得到的模糊综合评价矩阵R和判定指标综合权重矢量C确定综合评价结果矢量B，基于以下公式：

B=C·R

其中：B为综合评价结果矢量，C为综合权重矢量，R为模糊综合评价矩阵。

二、下面是采用上述方法的具体一个案例：

根据国家电网2009年至2011年线路运行报告，整理出包括雷电、覆冰、鸟害、大风、污秽和山火六种自然灾害相关数据，地域覆盖了我国除广东、广西、贵州、云南和海南五省的所有地区。参考了输电容量较大的交流线路4种电压等级，且根据它们的最大输送容量和最大输送距离计算出权重值，如表2所示，并依此计算出区域输电线路综合跳闸率。2009～2011年六种灾害对我国大

部分地区造成影响的判定指标值如表3所示。

表2 各等级输电线路权重参照表

表3 2009～2011年我国大部分地区六种灾害判定指标值

1）根据综合评价的步骤，将六种灾害的4想判定指标值模糊化，所得数据见表4。

表4判定指标的模糊化矩阵

2）首先根据层次分析法，参照评审专家意见，求得主观权重如下：

W'=(0.224211,0.259772,0.265448,0.250569)

然后根据熵值法，参照表3所示判定指标的原始数据，求得客观权重如下：

V=(0.222845,0.256302,0.255035,0.265817)

最后根据式（11），求出综合权重如下：

C=(0.199181,0.26542,0.269878,0.265521)

3）得出评价灾害影响电网能力的综合评价矢量如下：

B=(0.723581,0.566729,0.177154,0.386284,0.109377,0.355372)

根据综合评价矢量，得出六种灾害影响电网能力的对比，如图2所示。

从给出的优选实施例对本发明所提判定方法的应用说明可以看出，依据本发明所提供的实施步骤通过提出4项判定灾害影响电网的指标，利用模糊数学理论将其模糊化，并通过层次分析法和熵值法分别对判定指标进行权重分析，并将两种方法求得的权重进行综合，结合加权平均法，得到了灾害影响电网能力的综合评价矢量，全面反映了灾害对电网的影响能力。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (7)

1.一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，其特征在于，基于定义4种灾害影响电网能力的判定指标：跳闸次数、非计划停运次数、区域输电线路综合跳闸率和重合闸故障率，具体包括以下步骤：

步骤1，基于模糊数学的隶属度理论，将所述4种判定指标模糊化，得到归一化的模糊综合评价矩阵R；

步骤2，基于层次分析法，确定上述4项判定指标的主权重W；

步骤3，基于熵值法，根据模糊化的4项指标确定各判定指标的次权重V；

步骤4，基于步骤2得到的主权重W和步骤3得到的次权重V，获得判定指标的综合权重矢量C；

步骤5，基于加权平均法，根据步骤1得到的模糊综合评价矩阵R和判定指标综合权重矢量C确定综合评价结果矢量B。

2.根据权利要求1所述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，其特征在于，

所述跳闸次数用N_T（j）表示，具体指代灾害j每年引发电网跳闸的次数，其单位为次·年；

所述非计划停运次数用N_NPO（j）表示，具体指代灾害j每年引发电网跳闸的次数，其单位为次·年；

所述区域输电线路综合跳闸率用R_CT(j)表示,基于以下公式：

$R_{\mathrm{CT}}\left(j\right)=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i{R}_{\mathrm{Ti}}\left(j\right)$

其中：α_i为该电压等级线路的权重，该系数与输电线路的经济传输容量以及输送距离有关；R_CT(j)为该电压等级输电线路的跳闸率，单位为次/百千米·年；R_CT(j)为区域输电线路综合跳闸率，单位为次/百千米·年；

其中，跳闸率表征为：

$R_{\mathrm{Ti}}\left(j\right)=\frac{N_{\mathrm{Ti}}\left(j\right)}{L}$

其中：L为特定电压等级输电线路的长度，单位为百千米·年，R_Ti（j）为该电压等级输电线路的跳闸率，单位为次/百千米·年，N_Ti（j）为该电压等级输电线路的跳闸次数；

所述重合闸故障率用R_RF(j)表示,基于以下公式：

$R_{\mathrm{RF}}\left(j\right)=\frac{N_{\mathrm{NPO}}\left(j\right)}{N_T}\×100\%$

其中，R_RF(j)为重合闸故障率，无量纲；N_T（j）为跳闸次数；N_NPO(j)为输电设备非计划停运的次数。

3.根据权利要求2所述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，其特征在于，所述4种判定指标的模糊化基于以下公式：

${x_{\mathrm{ij}}}^s=\frac{x_{\mathrm{ij}}}{\underset{j\∈I}{\max }\left\{x_{\mathrm{ij}}\right\}+\underset{j\∈I}{\min }\left\{x_{\mathrm{ij}}\right\}}$

其中：对于x_ij，i=1,2,3,4；j=1,2,…,k，表示第j种灾害的第i个判定指标的值，对于x_ij ^s，i=1,2,3,4；j=1,2,…,k，表示第j种灾害的第i个判定指标的相对隶属度值，I表示待评价的灾害集合；

其中：x_ij与上述4种判定指标的关系，基于以下公式：

x_1j=N_T（j）;

其中：N_T（j）为跳闸次数；

x_2j=N_NPO（j）;

其中：N_NPO(j)为输电设备非计划停运的次数；

x_3j=R_CT（j）;

其中：R_CT（j）为区域输电线路综合跳闸率；

x_4j=R_RF（j）;

其中：R_RF(j)为重合闸故障率。

4.根据权利要求3所述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，其特征在于，所述步骤1中归一化的模糊综合评价矩阵R的确定，基于以下公式：

$r_{\mathrm{ij}}=\frac{{x_{\mathrm{ij}}}^s}{\underset{t=1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{x_{\mathrm{it}}}^s}.$

5.根据权利要求4所述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，其特征在于，所述步骤2中基于层次分析法的判定指标主权重W的确定，包括以下步骤：

步骤2.1，确定指标的量化标准：

将指标i相对于指标j的主权重W_ij用1～9标度进行量化处理，基于以下公式：

w_ij=N

其中：w_ij为指标i相对于指标j的权重，N为1～9范围内的整数；

指标j相对于指标i的主权重W_ji，基于以下公式：

w_ji=1/w_ij

步骤2.2，确定初始权数：

根据上述公式，确定每个因素x_i(i=1,…,k)的权重，将提出的权重归一，得到权重值为

其中w_vi表示v对第i个判定指标的权重估计，w_vi'表示归一后的相应权重估计值；最后，计算所提出的权重估计值的平均值

并作为各项判定指标的权重；

步骤2.3，权重的确定：

首先，根据上述步骤所求取的权重建立判断矩阵W，W中第i行和第j列的元素w_ij表示判定指标w_i和w_j比较后所得的标度系数；其次，计算矩阵W中每一行各标度数据的几何平均数，即

最后，进行归一化处理，利用w_i'=W_i/∑W_i，确定各判定指标最终的权重，形成权重矢量W'=[w₁',w₂',…w_n']，其中n表示判定指标的数目。

6.根据权利要求4所述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，其特征在于，所述步骤3中，基于熵值法的评价指标次权重V的确定，包括以下步骤：

步骤3.1，原始数据矩阵归一化：

设原始数据矩阵为A=(a_ij)_k×n，其中k为判定指标n为评价对象；4项判定指标均是大者为优型，基于以下公式得到归一化矩阵：

$u_{\mathrm{ij}}=\frac{a_{\mathrm{ij}}}{\underset{1\≤j\≤n}{\max }\left\{a_{\mathrm{ij}}\right\}+\underset{1\≤j\≤n}{\min }\left\{a_{\mathrm{ij}}\right\}}$

步骤3.2，熵的确定：

第i个指标的熵基于以下公式：

$e_i=-\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{\mathrm{ij}}1n{f}_{\mathrm{ij}}}{1\mathrm{nn}}$

其中： $f_{\mathrm{ij}}=u_{\mathrm{ij}}/\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{u}_{\mathrm{ij}};$

步骤3.3，权重的确定：

确定了第i个指标的熵之后，第i个指标权重的确定基于以下公式：

$v_i=\frac{1-e_i}{k-\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{e}_i}(0\≤v_i\≤1,\underset{1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{v}_i=1)$

在上述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，所述判定指标的综合权重矢量C的确定基于以下公式：

$c_i=w_i^{`}{v}_i/\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i^{`}{v}_i(i=\mathrm{1,2},....k)$

其中：w_i和v_i分别为层次分析法和熵值法计算所得的各项判定指标权重，综合权重矢量为C=(c_i,c₂…c_k)。

7.根据权利要求4所述的一种灾害引发电网故障的多指标模糊判定方法，其特征在于，所述基于加权平均法的综合评价结果矢量的确定基于以下公式：

B=C·R

其中：B为综合评价结果矢量，C为综合权重矢量，R为模糊综合评价矩阵。

Images