CN108108882A - 一种基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法 - Google Patents

一种基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电力设备状态评估技术,具体涉及一种基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法,包括以下步骤:选取评估指标,建立以目标层、因素层和指标层为基本层级的电力变压器评估层次型指标体系;制定变压器状态评估等级划分方案;输入指标实测值,由人工根据划分方案进行排序打分;采用克里法确定待评估指标之间的相对重要程度,进而计算各层级状态量权重;运用扩展的层次结构法计算各层级关联度,进而确定变压器状态等级。该评估方法应用于电力变压器状态评估技术领域,评估过程主客观结合,提升了评估的客观性,改进了传统算法的近似性,降低了主观干扰,计算简便,减少人力物力的损耗。

Description

一种基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法
技术领域
本发明属于电力设备状态评估技术领域,尤其涉及一种基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法。
背景技术
随着西电东送、南北互供、全国联网的推进,对于电力***经济可靠安全的需求日益升高。变压器作为输变电***中的关键设备,其运行状态是否可靠直接影响到整个***的稳定与安全。目前,电力公司对变压器实行的是定期检修政策,除成本高和工作量大外,还会存在检修不足与检修过度的问题。因此,实现变压器的在线检修具有重要意义,而准确评估变压器的状态是提高检修效率的关键性前提。
电力变压器作为一种复杂的多参数***,指标繁多,常用的指标有化学试验指标和高压试验指标,指标体系的制定并没有统一的标准。
发明内容
本发明的目的是提供一种通过建立变压器状态评估层次指标体系,提高变压器评估的客观性和准确性,保障电力***的安全可靠运行的评估方法。
为实现上述目的,本发明采用了以下技术方案:一种基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法,包括以下步骤:
步骤1.选取评估指标,建立以目标层、因素层和指标层为基本层级的电力变压器评估层次型指标体系;
步骤2.制定变压器状态评估等级划分方案;输入指标实测值,由人工根据划分方案进行排序打分;
步骤3.采用克里法确定待评估指标之间的相对重要程度,进而计算各层级状态量权重;
步骤4.运用扩展的层次结构法计算各层级关联度,进而确定变压器状态等级。
在上述的基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法中,步骤1所述目标层包括变压器状态;所述因素层包括绕组故障、铁心故障、电弧放电、局部放电、油流放电、绝缘受潮、绝缘老化、绝缘油老化和电流回路;所述指标层包括第一H2含量、第一绕组绝缘介损、绕组电容量初值差、绕组短路阻抗初值差,铁心接地电流、第一铁心绝缘电阻、C2H6含量、C2H4含量,第一绕组直流电阻互差、第一局部放电量、第二H2含量、第一C2H2含量,第二局部放电量、第一油中含气量、第三H2含量、第一CH4含量、第二绕组直流电阻互差、第一油中含水量,中性点油流静电电流、第一绝缘油介损、第一体积电阻率、第二油中含气量、第二C2H2含量,第二绝缘油介损、第二油中含水量、第一油击穿电压、绝缘电阻吸收比、极化系数、第二体积电阻率、第四H2含量、第二铁心绝缘电阻,糠醛含量、第三绝缘油介损、第三油中含水量、纸板聚合度、第二绕组绝缘介损、第三体积电阻率,第四绝缘油介损、第四油中含水量、第二油击穿电压、第三铁心绝缘电阻、第三油中含气量、体积电阻,第三绕组直流电阻互差、CO相对产气速率、CO2相对产气速率、第二CH4含量。
在上述的基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法中,步骤2所述制定状态评估等级划分方案包括:将变压器状态评估等级分为正常、注意、异常、严重四种等级。
在上述的基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法中,步骤3的实现包括以下步骤:
步骤3.1.设定n个评价指标,将因素层某个因素的所有指标{ai},i=1,2,…,n按重要度递减顺序排序得到{ai},i=1,2,…,n;
步骤3.2.排序后,指标两两比较得出重要度关系,并用数值定量表示;设指标aj与aj-1的相对重要性用对应权重wj与wj-1表示,则指标的重要度Rj为:
wj-1=Rj-1×wj,j=1,2,…,n;
步骤3.3.基准化处理Rj后得到Lj;设定最后一个指标Ln=1为基准,向前计算其他指标的数值,公式如下:
步骤3.4.将计算出的所有Lj,j=1,2,…,n求和,用Lj除以求和结果,得出各指标的权重;归一化得各层级状态量权重为:
在上述的基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法中,步骤4的实现包括以下步骤:
步骤4.1.确定评价对象的经典域、节域和待评价物元;包括以下子步骤:
a.评价对象的经典域为:
式中,Rj表示评价对象在状态等级j下的物元模型,Nj为在j等级下的评价因素,ai是在j等级下的评价指标,Xij是在j等级下评价指标ai的值域,即(xnj,ynj);
b.评价对象的节域为:
其中,Rp表示评价对象在所有状态等级下的物元模型,Np表示在所有等级下的评价因素,a1,a2,…,an为在所有等级下评价指标集合,Xpi为ap在所有等级下的值域;
c.待评价物元为:
式中,R0是待评价物元,X1,X2,…,Xn是指标a1,a2,…,an的实测值;
步骤4.2.计算各层级关联度;
求待评价物元因素层状态量和目标层状态量的关联度;
①.首先计算指标层状态量和因素层状态量的关联度,令:
式中,Xj(xi)表示指标层物元ai在j等级下的关联度,值域为整个实数轴,Xj(xi)为正表示评价对象处于对应等级,为负表示评价对象不处于该等级,实数绝对值大小表示隶属程度;ρ(xi,xji),ρ(xi,xpi)分别为xi与区间xji和xpi的距,计算公式如下:
各因素层物元的关联度为:
式中,wi为指标ai的权重值;
②.重复①的步骤计算因素层状态量和目标层状态量的关联度;
步骤4.3.确定综合评价等级;
当Kj0(P)=maxKj(P),j=(1,2,…,m),确定待评价物元处于j0等级,若对所有的j都有Kj(P)≤0,则判断待评价物元不处于任何一个状态等级。
本发明的有益效果是:提供了一种基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法,将电力变压器多参数综合评估转化为单目标决策,提升了评估的客观性,改进了传统算法的近似性,降低了主观干扰,计算简便,减少人力物力的损耗。获得了可靠和准确的状态评估***,为变压器绝缘状态检修提供了一种新评估方法。
附图说明
图1为本发明一个实施例电力变压器评估的层次型指标体系图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施方式进行详细描述。
具体实施时,一种基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法,包括以下步骤:
1、选取评估指标,建立以目标层、因素层和指标层为基本层级的电力变压器评估层次型指标体系;具体步骤如下:
本实施例中所述电力变压器评估的层次型指标体系如表1所示,它包括目标层、因素层和指标层三层。目标层为变压器状态;因素层有绕组故障、铁心故障、电弧放电、局部放电、油流放电、绝缘受潮、绝缘老化、绝缘油老化和电流回路过热9项;目标层有H2含量、绕组绝缘介损、绕组电容量初值差、绕组短路阻抗初值差、铁心接地电流、铁心绝缘电阻、C2H6含量、C2H4含量、绕组直流电阻互差、局部放电量、C2H2含量、油中含气量、中性点油流静电电流等47项。
表1变压器评估层次型指标体系
2、制定状态评估等级划分方案,具体方法如下:
依照国家电网公司相关导则划分变压器状态评估等级为正常、注意、异常、严重四种等级。
3、确定待评估指标之间的相对重要度,用克里法确定待评估指标之间的相对重要程度,进而计算各层级状态量权重;具体方法如下:
1)设定n个评价指标,将因素层某个因素的所有指标{ai},i=1,2,…,n按重要度递减顺序排序得到{ai},i=1,2,…,n;
2)排序后,指标两两比较得出重要度关系,并用数值定量表示。例如指标aj与aj-1的相对重要性可以用对应权重wj与wj-1表示,指标的重要度Rj为:
wj-1=Rj-1×wj,j=1,2,…,n;
3)基准化处理Rj后得到Lj。设定最后一个指标Ln=1为基准,向前计算其他指标的数值。公式如下:
4)将计算出的所有Lj,j=1,2,…,n求和,用Lj除以求和结果,得出各指标的权重。归一化的权重为:
4、运用扩展的层次结构法计算各层级关联度,进而确定变压器状态等级。具体步骤如下:
(1)确定评价对象的经典域、节域和待评价物元,其步骤如下:
评价经典域为:
式中,Rj表示评价对象在状态等级j下的物元模型,Nj为在j等级下的评价因素,ai是在j等级下的评价指标,Xij是在j等级下评价指标ai的值域,即(xnj,ynj)。
评价对象的节域为:
其中,Rp表示评价对象在所有状态等级下的物元模型,Np表示在所有等级下的评价因素,a1,a2,…,an为在所有等级下评价指标集合,Xpi为ap在所有等级下的值域。
待评价物元为:
式中,R0是待评价物元,X1,X2,…,Xn是指标a1,a2,…,an的实测值。
(2)计算关联度
求待评价物元因素层状态量和目标层状态量的关联度,需先计算指标层状态量和因素层状态量的关联度,令:
式中,Xj(xi)表示指标层物元ai在j等级下的关联度,值域为整个实数轴,Xj(xi)为正表示评价对象处于对应等级,为负表示评价对象不处于该等级,实数绝对值大小表示隶属程度。ρ(xi,xji),ρ(xi,xpi)分别为xi与区间xji和xpi的距,计算公式如下:
各因素层物元的关联度为:
式中,wi为指标ai的权重值。因素层和目标层的状态量关联度计算方法同上。
(3)确定综合评价等级
当Kj0(P)=maxKj(P),j=(1,2,…,m),可确定待评价物元处于j0等级,若对所有的j都有Kj(P)≤0,则判断待评价物元不处于任何一个状态等级。
实例分析
以湖北地区某变电站一台220kV油浸式变压器(SFPS9-180000/220)为例进行分析。变压器状态量实测值及相关注意值、初始值如表2所示。以绕组故障为例,利用表2中数据进行计算。
表2变压器状态量实测值
评估过程如下:
根据上述数据,首先由4位专家组成的专家组打分,通过克里法对绕组故障的4个指标进行计算,得出其权重,如表3所示。同理可得表4中因素层各状态量的权重值。
表3克里法绕组故障指标层状态量权重
表4克里法因素层状态量权重
绕组故障的待评价物元:
表5给出了用扩展的层次结构法计算绕组故障指标层的关联度。同理算得表6中因素层和目标层的关联度。
表5扩展的层次结构法绕组故障指标层关联度
表6扩展的层次结构法因素层和目标层关联度
根据表6计算结果分析,变压器绕组故障处于严重状态,绝缘受潮和绝缘老化处于注意状态,其余故障类型均处于正常状态。进而得出变压器为异常状态且绕组出现故障。
应当理解的是,本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
虽然以上结合附图描述了本发明的具体实施方式,但是本领域普通技术人员应当理解,这些仅是举例说明,可以对这些实施方式做出多种变形或修改,而不背离本发明的原理和实质。本发明的范围仅由所附权利要求书限定。

Claims (5)

1.一种基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法,其特征是,包括以下步骤:
步骤1.选取评估指标,建立以目标层、因素层和指标层为基本层级的电力变压器评估层次型指标体系;
步骤2.制定变压器状态评估等级划分方案;输入指标实测值,由人工根据划分方案进行排序打分;
步骤3.采用克里法确定待评估指标之间的相对重要程度,进而计算各层级状态量权重;
步骤4.运用扩展的层次结构法计算各层级关联度,进而确定变压器状态等级。
2.如权利要求1所述的基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法,其特征是,步骤1所述目标层包括变压器状态;所述因素层包括绕组故障、铁心故障、电弧放电、局部放电、油流放电、绝缘受潮、绝缘老化、绝缘油老化和电流回路;所述指标层包括第一H2含量、第一绕组绝缘介损、绕组电容量初值差、绕组短路阻抗初值差,铁心接地电流、第一铁心绝缘电阻、C2H6含量、C2H4含量,第一绕组直流电阻互差、第一局部放电量、第二H2含量、第一C2H2含量,第二局部放电量、第一油中含气量、第三H2含量、第一CH4含量、第二绕组直流电阻互差、第一油中含水量,中性点油流静电电流、第一绝缘油介损、第一体积电阻率、第二油中含气量、第二C2H2含量,第二绝缘油介损、第二油中含水量、第一油击穿电压、绝缘电阻吸收比、极化系数、第二体积电阻率、第四H2含量、第二铁心绝缘电阻,糠醛含量、第三绝缘油介损、第三油中含水量、纸板聚合度、第二绕组绝缘介损、第三体积电阻率,第四绝缘油介损、第四油中含水量、第二油击穿电压、第三铁心绝缘电阻、第三油中含气量、体积电阻,第三绕组直流电阻互差、CO相对产气速率、CO2相对产气速率、第二CH4含量。
3.如权利要求1所述的基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法,其特征是,步骤2所述制定状态评估等级划分方案包括:将变压器状态评估等级分为正常、注意、异常、严重四种等级。
4.如权利要求1所述的基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法,其特征是,步骤3的实现包括以下步骤:
步骤3.1.设定n个评价指标,将因素层某个因素的所有指标{ai},i=1,2,…,n按重要度递减顺序排序得到{ai},i=1,2,…,n;
步骤3.2.排序后,指标两两比较得出重要度关系,并用数值定量表示;设指标aj与aj-1的相对重要性用对应权重wj与wj-1表示,则指标的重要度Rj为:
wj-1=Rj-1×wj,j=1,2,…,n;
步骤3.3.基准化处理Rj后得到Lj;设定最后一个指标Ln=1为基准,向前计算其他指标的数值,公式如下:
<mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>L</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>R</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>L</mi> <mi>j</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>L</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <mi>n</mi> <mo>;</mo> </mrow>
步骤3.4.将计算出的所有Lj,j=1,2,…,n求和,用Lj除以求和结果,得出各指标的权重;归一化得各层级状态量权重为:
<mrow> <msub> <mi>W</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>L</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>L</mi> <mi>j</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <mi>n</mi> <mo>.</mo> </mrow>
5.如权利要求1所述的基于克里法和扩展的层次结构的变压器状态评估方法,其特征是,步骤4的实现包括以下步骤:
步骤4.1.确定评价对象的经典域、节域和待评价物元;包括以下子步骤:
a.评价对象的经典域为:
<mrow> <msub> <mi>R</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>N</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>a</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>X</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>N</mi> <mi>j</mi> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mn>1</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mn>2</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mn>2</mn> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mn>2</mn> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mi>n</mi> </msub> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> </mrow>
式中,Rj表示评价对象在状态等级j下的物元模型,Nj为在j等级下的评价因素,ai是在j等级下的评价指标,Xij是在j等级下评价指标ai的值域,即(xnj,ynj);
b.评价对象的节域为:
<mrow> <msub> <mi>R</mi> <mi>p</mi> </msub> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>N</mi> <mi>p</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>a</mi> <mi>p</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>X</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>N</mi> <mi>p</mi> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mn>1</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mn>2</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mi>n</mi> </msub> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> </mrow>
其中,Rp表示评价对象在所有状态等级下的物元模型,Np表示在所有等级下的评价因素,a1,a2,…,an为在所有等级下评价指标集合,Xpi为ap在所有等级下的值域;
c.待评价物元为:
<mrow> <msub> <mi>R</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>N</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>a</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>N</mi> <mn>0</mn> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mn>1</mn> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>X</mi> <mn>1</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mn>2</mn> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>X</mi> <mn>2</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mi>n</mi> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>X</mi> <mi>n</mi> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> </mrow>
式中,R0是待评价物元,X1,X2,…,Xn是指标a1,a2,…,an的实测值;
步骤4.2.计算各层级关联度;
求待评价物元因素层状态量和目标层状态量的关联度;
①.首先计算指标层状态量和因素层状态量的关联度,令:
<mrow> <msub> <mi>X</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>&amp;rho;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>&amp;rho;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mi>&amp;rho;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow>
式中,Xj(xi)表示指标层物元ai在j等级下的关联度,值域为整个实数轴,Xj(xi)为正表示评价对象处于对应等级,为负表示评价对象不处于该等级,实数绝对值大小表示隶属程度;ρ(xi,xji),ρ(xi,xpi)分别为xi与区间xji和xpi的距,计算公式如下:
<mrow> <mi>&amp;rho;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>a</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>b</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>|</mo> <mo>-</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>b</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>a</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow>
<mrow> <mi>&amp;rho;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>a</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>p</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>b</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>p</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>|</mo> <mo>-</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>b</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>p</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>a</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>p</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow>
各因素层物元的关联度为:
<mrow> <msub> <mi>K</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>P</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>K</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>
式中,wi为指标ai的权重值;
②.重复①的步骤计算因素层状态量和目标层状态量的关联度;
步骤4.3.确定综合评价等级;
当Kj0(P)=maxKj(P),j=(1,2,…,m),确定待评价物元处于j0等级,若对所有的j都有Kj(P)≤0,则判断待评价物元不处于任何一个状态等级。
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