发明名称 基于层次分析法和熵权法的电动汽车充电机评估方法
摘要 本发明涉及一种基于层次分析法和熵权法的电动汽车充电机评估方法,包括:从充电机一般性能、安全性能和输出性能三方面共选取15个密切相关的评估试验项;考虑电动汽车充电机运行性能将对配电网、动力电池以及其自身可靠性产生影响,将实际运维数据,采用层次分析法赋予充电机一般性能、安全性能和输出性能的状态指标不同权重值;进行熵权法修正计算。本发明可实现计及多影响因子的充电机运行状态全面评估。
申请公布号 CN106203842A 申请公布日期 2016.12.07
申请号 CN201610551703.2 申请日期 2016.07.13
申请人 天津大学 发明人 车延博;杨月新;李文勋;王殿蒙;尹兆京
分类号 G06Q10/06(2012.01)I 主分类号 G06Q10/06(2012.01)I
代理机构 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人 程毓英
主权项 一种基于层次分析法和熵权法的电动汽车充电机评估方法,包括下列步骤:步骤一:从充电机一般性能、安全性能和输出性能三方面共选取15个密切相关的评估试验项,将充电机运行状态记为Y,一般性能记为A,包括一般外观性能A1和IP防护等级A2;安全性能记为B,包括软启动性能B1、输入过压保护性能B2、输入欠压保护性能B3、效率和功率因数B4、输入谐波电流B5和输出短路保护性能B6;输出性能记为C,包括限压功能C1、限流功能C2、输出电压误差C3、输出电流误差C4、稳流精度C5、稳压精度C6和纹波系数C7;步骤二:考虑电动汽车充电机运行性能将对配电网、动力电池以及其自身可靠性产生影响,将实际运维数据,采用层次分析法赋予充电机一般性能、安全性能和输出性能的状态指标不同权重值,方法如下:(1)构建递阶层次结构,Y为目标层,A、B、C为目的层,A1~C7为指标层;(2)构造比较判断矩阵,根据指标层各指标之间的关系确定判断矩阵X:<img file="FDA0001048502240000011.GIF" wi="1142" he="287" />式中,n为试验项总数,x<sub>ij</sub>为指标i,1≤i≤n,和指标j,1≤j≤n,相对于目标Y的重要程度,取值范围为1~9,数值越大表示相对重要程度越高,评估过程中,以对配电网、电池以及其自身可靠性影响为衡量指标,并结合充电机实际运维数据及相关领域专家意见予以赋值,最终确定判断矩阵;(3)计算权重矩阵:采用几何平均法对判断矩阵X进行归一化计算,得出各试验项的权重矩阵A,n为试验项总数:A=(a<sub>1</sub> a<sub>2</sub>... a<sub>i</sub>... a<sub>n</sub>)<sup>T</sup>         (2)式中,a<sub>i</sub>为试验项i,1≤i≤n,的归一化权重,取值范围为0~1;(4)判断矩阵的一致性检验:计算判断矩阵的最大特征根、随机一致性指标、随机一致性比率,并验证是否满足要求,如不满足则调整判断矩阵中元素,直至满足要求,保证指标权重的合理性;步骤三:进行熵权法修正计算,步骤如下:(1)将判断矩阵X各行归一化计算,得到其标准化判断矩阵<img file="FDA0001048502240000014.GIF" wi="49" he="55" />(2)将标准化判断矩阵<img file="FDA0001048502240000015.GIF" wi="34" he="50" />按照式(3)~(5)进行熵权法分析,计算出各试验项熵权矩阵B:<maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>y</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>+</mo><mi>k</mi><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><mover><msub><mi>x</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>&OverBar;</mo></mover><mi>l</mi><mi>n</mi><mover><msub><mi>x</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>&OverBar;</mo></mover><mo>,</mo><mi>k</mi><mo>=</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mi>ln</mi><mi> </mi><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0001048502240000012.GIF" wi="1047" he="127" /></maths>式中,y<sub>i</sub>为各试验项信息熵,<img file="FDA0001048502240000013.GIF" wi="53" he="77" />为<img file="FDA0001048502240000016.GIF" wi="36" he="57" />的元素;<maths num="0002"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>b</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><msub><mi>y</mi><mi>i</mi></msub><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>y</mi><mi>i</mi></msub></mrow></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>4</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0001048502240000021.GIF" wi="878" he="183" /></maths>B=(b<sub>1</sub>... b<sub>i</sub>... b<sub>n</sub>)<sup>T</sup>                    (5)(3)综合权重计算:通过熵权矩阵B对权重矩阵A的指标权重进行修正,得出各试验项的综合权重值q<sub>i</sub>。
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