CN111523080A - 一种电力***的pas***综合评估方法及相关装置 - Google Patents

一种电力***的pas***综合评估方法及相关装置 Download PDF

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CN111523080A CN202010279208.7A CN202010279208A CN111523080A CN 111523080 A CN111523080 A CN 111523080A CN 202010279208 A CN202010279208 A CN 202010279208A CN 111523080 A CN111523080 A CN 111523080A
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曾梦迪
刘菲
尤毅
郑培文
胡春潮
黄缙华
顾博川
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Abstract

本申请公开了一种电力***的PAS***综合评估方法及相关装置，方法包括：根据预置PAS指标建立多层指标体系，多层指标体系包括目标层、准则层和基础指标层，多层指标体系中每一层至少包括一类预置PAS指标；构建基础指标层相对于准则层的第一判决矩阵，同时建立准则层相对于目标层的第二判决矩阵；根据第一判决矩阵和第二判决矩阵计算基础指标层中的每个预置PAS指标相对于目标层的组合权重；根据预置隶属度算法计算每个预置PAS指标的最大隶属度；根据组合权重和最大隶属度对PAS***进行综合评估。本申请解决了现有PAS***评估技术缺乏有效性和科学性，导致适用性不高的技术问题。

Description

一种电力***的PAS***综合评估方法及相关装置
技术领域
本申请涉及PAS***评估技术领域，尤其涉及一种电力***的PAS***综合评估方法及相关装置。
背景技术
电力调度自动化***高级应用软件(Power Application Software，PAS)的功能主要是利用调度自动化***SCADA采集的电力***各种信息，在实时型和研究型模式下，对电力***的运行状态进行分析，帮助调度人员了解和掌握电力***的实际运行状态，预测和分析电力***的运行区域，对电力***运行中发生的各种问题作出正确处理，PAS在提高电力***的安全性和经济性方面正发挥着日益重要的作用。
目前电力***的不断更新的调度技术对调度自动化***的应用软件的基本功能提出更加复杂的要求，通过制定量化指标将结果与实际操作后的实时量测值进行误差统计，实现PAS考核，但是，现有的评估方法没有结合多种指标进行体系化评估，可供选择的指标也较少，评估方法的科学性和有效性较低，且普适性不高。
发明内容
本申请提供了一种电力***的PAS***综合评估方法及相关装置，用于解决现有PAS***评估技术缺乏有效性和科学性，导致适用性不高的技术问题。
有鉴于此，本申请第一方面提供了一种电力***的PAS***综合评估方法，包括：
根据预置PAS指标建立多层指标体系，所述多层指标体系包括目标层、准则层和基础指标层，所述多层指标体系中每一层至少包括一类所述预置PAS指标；
构建所述基础指标层相对于所述准则层的第一判决矩阵，同时建立所述准则层相对于所述目标层的第二判决矩阵；
根据所述第一判决矩阵和所述第二判决矩阵计算所述基础指标层中的每个所述预置PAS指标相对于所述目标层的组合权重；
根据预置隶属度算法计算每个所述预置PAS指标的最大隶属度；
根据所述组合权重和所述最大隶属度对PAS***进行综合评估。
优选地，所述基础指标层包括的所述预置PAS指标为潮流计算指标、关键节点动态模式距离评估、平均断面综合计算误差、潮流误差极差和平均计算时间；
所述准则层包括的所述预置PAS指标为节点电压、支路功率、***网络损耗和潮流计算收敛性；
所述目标层包括的所述预置PAS指标为调度员潮流评估。
优选地，所述构建所述基础指标层相对于所述准则层的第一判决矩阵，同时建立所述准则层相对于所述目标层的第二判决矩阵，之后还包括：
根据预置判断规则判断所述第一判决矩阵是否满足完全一致性，如果不满足，则调整所述第一判决矩阵，再进行判断，直至满足完全一致性；
同时根据所述预置判断规则判断所述第二判决矩阵是否满足完全一致性，如果不满足，则调整所述第二判决矩阵，再进行判断，直至满足完全一致性。
优选地，所述根据所述第一判决矩阵和所述第二判决矩阵计算所述基础指标层中的每个所述预置PAS指标相对于所述目标层的组合权重，包括：
将所述第一判决矩阵进行第一归一化处理得到第一权重向量，同时将所述第二判决矩阵进行第二归一化处理得到第二权重向量；
通过预置权重公式根据所述第一权重向量和所述第二权重向量计算所述基础指标层中的每一个所述预置PAS指标相对于所述目标层的组合权重，所述预置权重公式为：
W＝K1K2；
其中，W为所述组合权重，K1为所述第一权重向量，K2为所述第二权重向量。
本申请第二方面提供了一种电力***的PAS***综合评估装置，包括：
体系建立模块，用于根据预置PAS指标建立多层指标体系，所述多层指标体系包括目标层、准则层和基础指标层，所述多层指标体系中每一层至少包括一类所述预置PAS指标；
矩阵构建模块，用于构建所述基础指标层相对于所述准则层的第一判决矩阵，同时建立所述准则层相对于所述目标层的第二判决矩阵；
第一计算模块，用于根据所述第一判决矩阵和所述第二判决矩阵计算所述基础指标层中的每个所述预置PAS指标相对于所述目标层的组合权重；
第二计算模块，用于根据预置隶属度算法计算每个所述预置PAS指标的最大隶属度；
评估模块，用于根据所述组合权重和所述最大隶属度对PAS***进行综合评估。
优选地，所述基础指标层包括的所述预置PAS指标为潮流计算指标、关键节点动态模式距离评估、平均断面综合计算误差、潮流误差极差和平均计算时间；
所述准则层包括的所述预置PAS指标为节点电压、支路功率、***网络损耗和潮流计算收敛性；
所述目标层包括的所述预置PAS指标为调度员潮流评估。
优选地，还包括：
一致性判断模块，用于根据预置判断规则判断所述第一判决矩阵是否满足完全一致性，如果不满足，则调整所述第一判决矩阵，再进行判断，直至满足完全一致性；
同时根据所述预置判断规则判断所述第二判决矩阵是否满足完全一致性，如果不满足，则调整所述第二判决矩阵，再进行判断，直至满足完全一致性。
优选地，所述第一计算模块包括：
归一化子模块，用于将所述第一判决矩阵进行第一归一化处理得到第一权重向量，同时将所述第二判决矩阵进行第二归一化处理得到第二权重向量；
组合权重子模块，用于通过预置权重公式根据所述第一权重向量和所述第二权重向量计算所述基础指标层中的每一个所述预置PAS指标相对于所述目标层的组合权重，所述预置权重公式为：
W＝K1K2；
其中，W为所述组合权重，K1为所述第一权重向量，K2为所述第二权重向量。
本申请第三方面提供了一种电力***的PAS***综合评估设备，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面任一项所述的电力***的PAS***综合评估方法。
本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行第一方面任一项所述的电力***的PAS***综合评估方法。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
本申请中，提供了一种电力***的PAS***综合评估方法，包括：根据预置PAS指标建立多层指标体系，多层指标体系包括目标层、准则层和基础指标层，多层指标体系中每一层至少包括一类预置PAS指标；构建基础指标层相对于准则层的第一判决矩阵，同时建立准则层相对于目标层的第二判决矩阵；根据第一判决矩阵和第二判决矩阵计算基础指标层中的每个预置PAS指标相对于目标层的组合权重；根据预置隶属度算法计算每个预置PAS指标的最大隶属度；根据组合权重和最大隶属度对PAS***进行综合评估。
本申请提供的电力***的PAS***综合评估方法，将预置PAS指标建立成多层指标体系，使得指标之间存在级别与联系，从而实现更加科学可靠的PAS***评估；判决矩阵中的值是指标元素之间的重要性，通过指标元素之间的判决矩阵计算指标在层与层之间的组合权重，既考虑了不同指标对评估的影响，还考量了建立的多层指标体系中不同层之间的影响力；隶属度能够很好的反映指标隶属于所属指标类别的程度，能够提高PAS***评估结果的准确性；将分层分析方法和隶属度计算方法结合用于评估PAS***能够有效的提升PAS***评估性能。因此，本申请能够解决现有PAS***评估技术缺乏有效性和科学性，导致适用性不高的技术问题。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种电力***的PAS***综合评估方法的一个流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种电力***的PAS***综合评估方法的另一个流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种电力***的PAS***综合评估装置的一个结构示意图；
图4为本申请实施例提供的用于评估的多层指标体系示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为了便于理解，请参阅图1，本申请提供的一种电力***的PAS***综合评估方法的实施例一，包括：
步骤101、根据预置PAS指标建立多层指标体系，多层指标体系包括目标层、准则层和基础指标层，多层指标体系中每一层至少包括一类预置PAS指标。
需要说明的是，预置PAS指标选取的数量为多个，因此，可以将指标建立体系，进行评估研究；请参阅图4，图4提供的是一种多层指标体系示例图，其中指标体系包括三层，顶层是目标层，中间是准则层，最底层是基础指标层，层与层之间存在一定的联系，通过建立的指标体系表达。每一层均包括不同类别的预置PAS指标。
步骤102、构建基础指标层相对于准则层的第一判决矩阵，同时建立准则层相对于目标层的第二判决矩阵。
需要说明的是，构建基础指标层相对用户准则层的第一判决矩阵是因为上层指标对下层指标存在支配关系，在上层指标作为支配准则时，下层指标之间相互的重要性作为权值，然后根据这些权值构建第一判决矩阵。指标之间的相互重要性的判断尺度为1-9；第二判决矩阵是准则层相对于其上层构建的，也就是目标层；求取下层相对于上层的判决矩阵能够将多层指标体系中的指标联系起来，更加符合实际的指标情况，使得计算的评估结果也更加可靠，更具有科学性。
步骤103、根据第一判决矩阵和第二判决矩阵计算基础指标层中的每个预置PAS指标相对于目标层的组合权重。
需要说明的是，此处的组合权重是基础指标层中的预置PAS指标相对于跨层，即目标层的而言的，是根据第一判决矩阵和第二判决矩阵中的权值计算得到的；其实，准则层相对于目标层也有组合权重，但是中间无其它层，因此，其组合权重就是第二判决矩阵中的权重值，因此不必再次计算。
步骤104、根据预置隶属度算法计算每个预置PAS指标的最大隶属度。
需要说明的是，隶属度算法是基于评价进行的计算，评价各指标的等级，一般的，可以评价的等级分为好、中和差，可以将抽象的等级利用公式进行表达，那么就可以计算出不同的隶属度值，挑选出最大的隶属度对应的等级就是指标所属的等级了。
步骤105、根据组合权重和最大隶属度对PAS***进行综合评估。
需要说明的是，可以将组合权重与最大隶属度直接进行加权计算，得到加权值，就可以根据加权值对不同的PAS***进行评估，甚至排序，就可以筛选得到评价分最高的PAS***。评价的过程均为准确的计算过程，根据实际情况选择指标，并为各种指标建立内在关联，通过权重权衡各指标对最终结果的影响，并加入隶属度计算，增强了算法的科学性，同时具有较好的适用性。
本实施例提供的电力***的PAS***综合评估方法，将预置PAS指标建立成多层指标体系，使得指标之间存在级别与联系，从而实现更加科学可靠的PAS***评估；判决矩阵中的值是指标元素之间的重要性，通过指标元素之间的判决矩阵计算指标在层与层之间的组合权重，既考虑了不同指标对评估的影响，还考量了建立的多层指标体系中不同层之间的影响力；隶属度能够很好的反映指标隶属于所属指标类别的程度，能够提高PAS***评估结果的准确性；将分层分析方法和隶属度计算方法结合用于评估PAS***能够有效的提升PAS***评估性能。因此，本实施例能够解决现有PAS***评估技术缺乏有效性和科学性，导致适用性不高的技术问题。
为了便于理解，请参阅图2，本申请实施例中提供了一种电力***的PAS***综合评估方法的实施例二，包括：
步骤201、根据预置PAS指标建立多层指标体系，多层指标体系包括目标层、准则层和基础指标层，多层指标体系中每一层至少包括一类预置PAS指标。
需要说明的是，基础指标层包括的预置PAS指标为潮流计算指标、关键节点动态模式距离评估、平均断面综合计算误差、潮流误差极差和平均计算时间；准则层包括的预置PAS指标为节点电压、支路功率、***网络损耗和潮流计算收敛性；目标层包括的预置PAS指标为调度员潮流评估。请参阅图4，图4表示的即为多层指标体系，建立了指标之间的联系。可以看出，支路功率具体包括支路有功功率和支路无功功率，潮流计算主要是判定收敛性和迭代次数；潮流计算指标则包括潮流计算月合格率和潮流算法稳定性；需要注意的是，潮流误差极差和平均计算时间两个PAS指标虽然在基础指标层，但是其与准则层的其他指标的关联性较小，是直接进行评价经过准则层与目标层联系的，也就是直接影响评价结果的。
步骤202、构建基础指标层相对于准则层的第一判决矩阵，同时建立准则层相对于目标层的第二判决矩阵。
需要说明的是，构建基础指标层相对于准则层的第一判决矩阵是因为上层指标对下层指标存在支配关系，在上层指标作为支配准则时，下层指标之间相互的重要性作为权值，然后根据这些权值构建第一判决矩阵。请参阅表1，假设上层元素，即准则层PAS指标为am，对下层元素，即基础指标层中的PAS指标b1,b2,…,bn存在支配关系，基础指标层中PAS指标之间的相互重要性的判断尺度为1-9；第二判决矩阵是准则层相对于其上层构建的，也就是目标层；求取下层相对于上层的判决矩阵能够将多层指标体系中的指标联系起来，更加符合实际的指标情况。
表1预置PAS指标相对重要度比例标度
Figure BDA0002445915930000081
由表1的规则就可以构建第一判决矩阵和第二判决矩阵，方法相同，在此不再赘述。
步骤203、根据预置判断规则判断第一判决矩阵是否满足完全一致性，如果不满足，则调整第一判决矩阵，再进行判断，直至满足完全一致性。
步骤204、同时根据预置判断规则判断第二判决矩阵是否满足完全一致性，如果不满足，则调整第二判决矩阵，再进行判断，直至满足完全一致性。
需要说明的是，对于以上求取到的判决矩阵并不要求判断具有完全一致性，即并不要求αij＝αik/αjk,(i,j,k＝1,2,...,n)成立，但是客观事物的复杂性与人们认知的多样性决定了对判决矩阵需要满足大体的一致性，也就是完全一致性，例如，如果客观上X比Y极端重要，Y比Z极端重要，Z又比X极端重要，这种情况显然是不符合人们的常识认知的，因此，需要计算出判决矩阵P的特征向量Wα，求出判决矩阵的最大特征值λmax，进行一致性校验，保证结论可靠性，一致性指标CI的相关公式如下：
CI＝(λmax)/(n-1)；
然后计算一致性比例CR：
CR＝CI/RI；
其中，RI为平均随机一致性指标值，是用随机的方法分别对元素规模在n＝1～9阶的情况下，各自构造500个样本，计算其一致性指标CI值，然后平均即可得到RI，请参阅表2，当CR<0.1是，一般认为判决矩阵P的一致性是可以接受的，否则就是需要调整，直至判决矩阵满足一致性。
表2重复计算10000次的RI
Figure BDA0002445915930000091
步骤205、将第一判决矩阵进行第一归一化处理得到第一权重向量，同时将第二判决矩阵进行第二归一化处理得到第二权重向量。
步骤206、通过预置权重公式根据第一权重向量和第二权重向量计算基础指标层中的每一个预置PAS指标相对于目标层的组合权重。
需要说明的是，以上的判决矩阵均是自下而上的一种研究，此处开始自上而下的求出各级PAS指标关于评价的目标层的组合权重，需要在判决矩阵的基础上进行计算，先计算出判决矩阵P的特征向量Wα，然后经过归一化处理，可以使其满足：
Figure BDA0002445915930000092
这样就可以求出bi相对于Am的相对重要度，就是权重。假设J级有p个指标：J1,J2,...,Jp，该级别相对于目标层的组合权重用j1,j2,...,jp表示，在准则层，就是第二权重向量，J级的下一级L有q个子指标L1,L2,...,Lq，这些子指标关于Ji的权重向量为
Figure BDA0002445915930000093
在基础指标层就是第一权重向量，则子指标的指标Ls,(s＝1,2,…,q)对于目标层的组合权重可以通过预置权重公式计算得到，预置权重公式为：
W＝K1K2；
其中，W为组合权重，K1为第一权重向量
Figure BDA0002445915930000094
K2为第二权重向量j1,j2,…,jp。这样的计算不限制与仅为基础指标层相对于目标层的计算，指标体系在三层以上，同样可以根据上级对下级的影响进行相应的计算。
步骤207、根据预置隶属度算法计算每个预置PAS指标的最大隶属度。
需要说明的是，在各种技术方案、评审方案、论证项目等的综合评价指标体系中，往往含有一些模糊指标或灰色指标，这些指标的标值概念与确定性定量指标不同，它们的指标值不能用单一数值描述；对于指标的标值的广义概念是，指标按评价等级集得到的评价结果而构成的向量称为该指标的标值。指标向量中每一元素称为该指标的隶属度；由指标向量构成的矩阵称为模糊评价矩阵，矩阵中每一元素称为隶属度。每一个PAS指标均可以根据预置隶属度算法计算得到不同的隶属度值，选择最大的隶属度定义该PAS指标，请参阅表3，其中x即为实际测量值，即PAS指标，根据给定的隶属阀、隶属函数分布和隶属度就可以得到隶属度。例如PAS指标为1，评价等级分为好、中、差三级，可以通过表3中的公式计算出这个指标评价为好、中、差的隶属度分为(0.1,0.5,0.4)，那么其中最大的隶属度为0.5，那么就评述该PAS指标为中。
表3隶属度计算规则
Figure BDA0002445915930000101
用最大隶属度原则确定PAS指标所属的等级，可以用如下公式：
Bk＝max(b1,b2,…,bk)。
步骤208、根据组合权重和最大隶属度对PAS***进行综合评估。
需要说明的是，组合权重和最大隶属度可以直接通过加权求和计算得到一个评价得分，然后根据评分排序即可。也可以直接根据组合权重和最大隶属度进行分析，评估。总之，本实施例为PAS***的评价提供了较为科学的数据支撑。
为了便于理解，请参与图3，本申请中还提供了一种电力***的PAS***综合评估装置的实施例，包括：
体系建立模块301，用于根据预置PAS指标建立多层指标体系，多层指标体系包括目标层、准则层和基础指标层，多层指标体系中每一层至少包括一类预置PAS指标；
矩阵构建模块302，用于构建基础指标层相对于准则层的第一判决矩阵，同时建立准则层相对于目标层的第二判决矩阵；
第一计算模块303，用于根据第一判决矩阵和第二判决矩阵计算基础指标层中的每个预置PAS指标相对于目标层的组合权重；
第二计算模块304，用于根据预置隶属度算法计算每个预置PAS指标的最大隶属度；
评估模块305，用于根据组合权重和最大隶属度对PAS***进行综合评估。
进一步地，基础指标层包括的预置PAS指标为潮流计算指标、关键节点动态模式距离评估、平均断面综合计算误差、潮流误差极差和平均计算时间；
准则层包括的预置PAS指标为节点电压、支路功率、***网络损耗和潮流计算收敛性；
目标层包括的预置PAS指标为调度员潮流评估。
进一步地，还包括：
一致性判断模块306，用于根据预置判断规则判断第一判决矩阵是否满足完全一致性，如果不满足，则调整第一判决矩阵，再进行判断，直至满足完全一致性；
同时根据预置判断规则判断第二判决矩阵是否满足完全一致性，如果不满足，则调整第二判决矩阵，再进行判断，直至满足完全一致性。
进一步地，第一计算模块303包括：
归一化子模块3031，用于将第一判决矩阵进行第一归一化处理得到第一权重向量，同时将第二判决矩阵进行第二归一化处理得到第二权重向量；
组合权重子模块3032，用于通过预置权重公式根据第一权重向量和第二权重向量计算基础指标层中的每一个预置PAS指标相对于目标层的组合权重，预置权重公式为：
W＝K1K2；
其中，W为组合权重，K1为第一权重向量，K2为第二权重向量。
为了便于理解，本申请另外提供了一种电力***的PAS***综合评估设备，设备包括处理器以及存储器：
存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；
处理器用于根据程序代码中的指令执行上述实施例中任一项电力***的PAS***综合评估方法。
为了便于理解，本申请另外提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储程序代码，程序代码用于执行上述实施例中任一项电力***的PAS***综合评估方法。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以通过一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种电力***的PAS***综合评估方法，其特征在于，包括：
根据预置PAS指标建立多层指标体系，所述多层指标体系包括目标层、准则层和基础指标层，所述多层指标体系中每一层至少包括一类所述预置PAS指标；
构建所述基础指标层相对于所述准则层的第一判决矩阵，同时建立所述准则层相对于所述目标层的第二判决矩阵；
根据所述第一判决矩阵和所述第二判决矩阵计算所述基础指标层中的每个所述预置PAS指标相对于所述目标层的组合权重；
根据预置隶属度算法计算每个所述预置PAS指标的最大隶属度；
根据所述组合权重和所述最大隶属度对PAS***进行综合评估。
2.根据权利要求1所述的电力***的PAS***综合评估方法，其特征在于，所述基础指标层包括的所述预置PAS指标为潮流计算指标、关键节点动态模式距离评估、平均断面综合计算误差、潮流误差极差和平均计算时间；
所述准则层包括的所述预置PAS指标为节点电压、支路功率、***网络损耗和潮流计算收敛性；
所述目标层包括的所述预置PAS指标为调度员潮流评估。
3.根据权利要求1所述的电力***的PAS***综合评估方法，其特征在于，所述构建所述基础指标层相对于所述准则层的第一判决矩阵，同时建立所述准则层相对于所述目标层的第二判决矩阵，之后还包括：
根据预置判断规则判断所述第一判决矩阵是否满足完全一致性，如果不满足，则调整所述第一判决矩阵，再进行判断，直至满足完全一致性；
同时根据所述预置判断规则判断所述第二判决矩阵是否满足完全一致性，如果不满足，则调整所述第二判决矩阵，再进行判断，直至满足完全一致性。
4.根据权利要求1所述的电力***的PAS***综合评估方法，其特征在于，所述根据所述第一判决矩阵和所述第二判决矩阵计算所述基础指标层中的每个所述预置PAS指标相对于所述目标层的组合权重，包括：
将所述第一判决矩阵进行第一归一化处理得到第一权重向量，同时将所述第二判决矩阵进行第二归一化处理得到第二权重向量；
通过预置权重公式根据所述第一权重向量和所述第二权重向量计算所述基础指标层中的每一个所述预置PAS指标相对于所述目标层的组合权重，所述预置权重公式为：
W＝K1K2；
其中，W为所述组合权重，K1为所述第一权重向量，K2为所述第二权重向量。
5.一种电力***的PAS***综合评估装置，其特征在于，包括：
体系建立模块，用于根据预置PAS指标建立多层指标体系，所述多层指标体系包括目标层、准则层和基础指标层，所述多层指标体系中每一层至少包括一类所述预置PAS指标；
矩阵构建模块，用于构建所述基础指标层相对于所述准则层的第一判决矩阵，同时建立所述准则层相对于所述目标层的第二判决矩阵；
第一计算模块，用于根据所述第一判决矩阵和所述第二判决矩阵计算所述基础指标层中的每个所述预置PAS指标相对于所述目标层的组合权重；
第二计算模块，用于根据预置隶属度算法计算每个所述预置PAS指标的最大隶属度；
评估模块，用于根据所述组合权重和所述最大隶属度对PAS***进行综合评估。
6.根据权利要求5所述的电力***的PAS***综合评估装置，其特征在于，所述基础指标层包括的所述预置PAS指标为潮流计算指标、关键节点动态模式距离评估、平均断面综合计算误差、潮流误差极差和平均计算时间；
所述准则层包括的所述预置PAS指标为节点电压、支路功率、***网络损耗和潮流计算收敛性；
所述目标层包括的所述预置PAS指标为调度员潮流评估。
7.根据权利要求5所述的电力***的PAS***综合评估装置，其特征在于，还包括：
一致性判断模块，用于根据预置判断规则判断所述第一判决矩阵是否满足完全一致性，如果不满足，则调整所述第一判决矩阵，再进行判断，直至满足完全一致性；
同时根据所述预置判断规则判断所述第二判决矩阵是否满足完全一致性，如果不满足，则调整所述第二判决矩阵，再进行判断，直至满足完全一致性。
8.根据权利要求5所述的电力***的PAS***综合评估装置，其特征在于，所述第一计算模块包括：
归一化子模块，用于将所述第一判决矩阵进行第一归一化处理得到第一权重向量，同时将所述第二判决矩阵进行第二归一化处理得到第二权重向量；
组合权重子模块，用于通过预置权重公式根据所述第一权重向量和所述第二权重向量计算所述基础指标层中的每一个所述预置PAS指标相对于所述目标层的组合权重，所述预置权重公式为：
W＝K1K2；
其中，W为所述组合权重，K1为所述第一权重向量，K2为所述第二权重向量。
9.一种电力***的PAS***综合评估设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-4任一项所述的电力***的PAS***综合评估方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-4任一项所述的电力***的PAS***综合评估方法。
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