一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法

摘要

本发明公开了一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，主要包括：（1）获取智能变电站每个二次设备特征量样本指标；（2）根据各个二次设备的特征量样本指标构建初始矩阵，进而用向量规范化的方法得到规范化决策矩阵；（3）确定权重值矩阵，并将权重值矩阵与规范化矩阵点乘得到规范化加权决策矩阵；（4）确定正理想解向量和负理想解向量，计算各评估对象的评估指标与正理想解的相对贴近度；（5）得到各个二次设备的状态等级，然后确定各个二次设备的权值，最终得到智能变电站二次设备的加权综合状态等级。利用本发明的方法可兼顾智能变电站多指标、多评价对象的大样本资料，从而更准确的评估智能变电站二次设备的运行状况。

主权项

一种基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一，获取智能变电站每个二次设备特征量样本指标x_j(j＝1,2,…,n)；步骤二，根据各个二次设备的特征量样本指标x_j(j＝1,2,…,n)构建初始矩阵X，进而用向量规范化的方法得到规范化决策矩阵Y；步骤三，确定权重值矩阵，并将权重值矩阵与规范化矩阵Y点乘得到规范化加权决策矩阵Z；步骤四，由规范化加权决策矩阵Z确定正理想解向量和负理想解向量，然后求各样本指标与正理想解的欧氏距离以及与负理想解的欧氏距离，最后各评估对象的评估指标与正理想解的相对贴近度；步骤五，根据相对贴近度的值对评估对象进行排序，得到智能变电站二次设备的加权综合状态等级。