CN112819322A - 基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法 - Google Patents

基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法 Download PDF

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CN112819322A CN202110128082.8A CN202110128082A CN112819322A CN 112819322 A CN112819322 A CN 112819322A CN 202110128082 A CN202110128082 A CN 202110128082A CN 112819322 A CN112819322 A CN 112819322A
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Abstract

本发明公开了基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法，包括以下步骤：S1：构建影响指标集和待评估方案集；S2：对影响指标集经过标准化处理后建立模糊关系的单影响指标模糊评估矩阵；S3：根据模糊评估矩阵构造用于确定各影响指标权重的判断矩阵，并采用粒子群算法优化计算该判断矩阵从而得出各指标的权重值；S4：由各影响指标的权重值构造权重矩阵，并根据模糊数学方程求得各方案的模糊综合评估值，从而获得最优输电路径方案。本发明利用模糊理论分析线路路径方案优劣性，并在其中采用粒子群算法优化用于确定各影响影响指标的判断矩阵，使影响指标的权重赋值更具科学性和合理性，从而有利于方案的评估与优选。

Description

基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法
技术领域
本发明涉及输电工程设计领域，特别是涉及基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法。
背景技术
随着国家电网公司大力倡导“新基建”，输电工程建设力度也在不断加大。输电线路设计是整个工程的首要环节，是一项包含了路径选择、杆塔定位、电气设计等多面的***性工作，而路径选择是整个设计工作的基础，它关系到整个工程的造价、施工和安全性。传统人工方式评估输电线路路径时，需要考虑影响指标较多，且大多数影响指标无法定量描述，对输电线路的影响也不一致，只能依靠设计人员主观经验判断。随着计算机技术和各类优化方法的发展，以及三维设计技术在信息获取方面的优势，单独依靠人工经验进行方案评估已经无法满足输电路径方案优选的要求，所以有必要研究分析对输电线路路径选择产生影响的各项重要指标，并通过建立数学模型综合评价各影响指标的重要性，从而保证输电线路路径选择更加经济合理且具有科学性
目前输电线路路径选择和评价方法，主要可分为两大类：分别是基于主观定性判断和***逻辑分析。主观定性判断的方法主要是根据专家知识对所有影响路径方案的影响指标进行排序比较，这种主观层面的判断多依靠经验，虽然专家理论在一定程度上有助于分析，但无法保证选择或评价结果的科学性和全面性。***逻辑分析主要是采用层次分析法，层次分析法将复杂问题中的各个影响指标划分成相互之间有联系的有序层次，并对每一层次的相对重要性给予定量表示，利用数学方法确定每个层次中每个元素的相对重要性次序的权值。虽然该方法简单实用易操作，但是仍然存在一些问题，特别是当判断矩阵不具有一致性时，通过该矩阵计算的权重值合理性较差，且矩阵调整较为繁琐。
因此，本发明结合了传统基于层次分析法的输电路径方案评估方法的优点，并利用粒子群算法对判断矩阵进行检验、修正，解决了评价过程中权重值设置的不贴合数据实际、决策过程缺乏一定科学性的问题。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种能够解决现有技术中存在的缺陷的基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法。
技术方案：本发明所述的基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法，包括以下步骤：
S1：构建影响指标集和待评估方案集；
S2：对影响指标集经过标准化处理后建立模糊关系的单影响指标模糊评估矩阵；
S3：根据模糊评估矩阵构造用于确定各影响指标权重的判断矩阵，并采用粒子群算法优化计算该判断矩阵从而得出各指标的权重值；
S4：由各影响指标的权重值构造权重矩阵，并根据模糊数学方程求得各方案的模糊综合评估值，从而获得最优输电路径方案。
进一步，所述步骤S1中，影响指标集与待评估方案集分别可以写为：
X＝(x1,x2,…xi…,xn) 式(1)；
Y＝(y1,y2,…yi…,ym) 式(2)；
式(1)中，元素xi表示影响输电线路路径方案选择的各个评价指标。
式(2)中，元素yi表示待评估的第j个方案。
进一步，所述步骤S2中，模糊评估矩阵通过以下方法确定：
S2.1：由影响指标与评估方案的对应关系，建立X对应Y的模糊映射(函数)：X→F(Y)，并定义n个影响指标组成对全体m个方案的影响指标样本集数据为{x(i,j)|i＝1～n,j＝1～m}，对样本数据集x(i,j)进行标准化处理，其中，对值越大越好型数据的标准化处理公式为：
Figure BDA0002924144680000031
对值越小越好型数据的标准化处理公式为：
Figure BDA0002924144680000032
式(3)与式(4)中，xmin(i)与xmax(i)分别为方案中第i个指标的最小值与最大值，r(i,j)为标准化后的影响指标值，即为第j个方案第i个影响指标从属于优的相对隶属度值；
S2.2：将r(i,j)值为元素组成单影响指标的模糊评估矩阵R＝(r(i,j))n×m，具体表示为：
Figure BDA0002924144680000041
式(5)中，r(i,j)即为rij，表示影响指标xi对方案yj的隶属度，并满足
Figure BDA0002924144680000042
进一步，所述步骤S3中，用于确定各影响指标权重的判断矩阵和基于粒子群算法的各指标权重值求取通过以下方法确定：
S3.1：引入各影响指标的样本标准差s(i)为:
Figure BDA0002924144680000043
S3.2：判断矩阵的构造通过以下方法确定：
Figure BDA0002924144680000044
式(7)中，smin和smax分别为{s(i)|i＝1～n}的最大值和最小值，相对重要性程度参数值am＝min{9,int[smax/smin+0.5]}，min和int分别为取小函数和取整函数。
将aik值为元素组成判断矩阵A＝{aik}n×m，另外根据判断矩阵A的定义，有
Figure BDA0002924144680000045
式(8)中，{wi|i＝1～n}为各影响指标的权重值。
S3.3：采用粒子群算法优化计算判断矩阵得到的各指标权重值通过以下方法确定：
设A的修正判断矩阵为Y＝{yik}n×n，Y各要素的权重值仍记为{wi|i＝1～n}，则满足式(8)与式(9)最小的Y矩阵为A的修正判断矩阵：
Figure BDA0002924144680000051
Figure BDA0002924144680000052
式(9)与式(10)中，称目标函数RJV(n)为修正判断函数；β为非负参数，根据经验在[0,0.3]内选取。
为解决式(9)的非线性优化问题，采用粒子群算法求解，优化目标为使得目标函数RJV(n)＜0.1，优化变量为权重值{wi|i＝1～n}和修正判断矩阵Y＝{yik}n×n的上三角矩阵元素，共计n(n+1)/2个优化变量，将n(n+1)/2个变量组成一个群落M，其中的每一个变量作为一个粒子，每个粒子表示为一个D维向量，记为：
Figure BDA0002924144680000053
第i个粒子的速度记为：
Figure BDA0002924144680000054
将式(9)作为粒子群算法的适应度函数，将初始粒子带入适应度函数计算后得到当前最优适应度值、个体最优解pbest和群落最优解gbest，接着第i个粒子根据式(13-1)与(13-2)更新速度与位置：
Figure BDA0002924144680000055
Figure BDA0002924144680000056
式(13-1)与(13-2)中，d代表维度编号；ω为惯性因子，一般取值为0.6；c1、c2为加速常数，一般取值为1.7；r1、r2为[0,1]间的随机数；α为速度约束因子，一般取值为0.8；k为当前迭代次数。
每一个粒子速度与位置更新完毕后，重新代入式(9)计算得到最优适应度值，并更新个体最优解pbest和群落最优解gbest，并判断最优适应度值是否满足小于0.1的终止条件，若满足则优化计算结束；若不满足，则重新进行粒子的速度与位置更新，计算最优适应度值，更新个体与群落最优解，直至满足终止条件。最后输出所有最个体优解，即权重值{wi|i＝1～n}和修正判断矩阵Y＝{yik}n×n的上三角矩阵元素。
进一步，所述步骤S4中，模糊综合评估值和最优输电路径方案通过以下方法确定：
S4.1：根据步骤S3.3获得的各影响指标权重值{wi|i＝1～n}构造权重矩阵W：
W＝(w1,w2,…wi,…,wn) (14)；
式(14)中，元素wi表示影响指标xi对参与比较的各方案所起限定程度的权重值。
S4.2：根据模糊数学方程W·R＝Z，求得待评估方案的综合评价优劣程度结果Z：
Figure BDA0002924144680000061
式(15)的模糊数学运算规则为：
Figure BDA0002924144680000062
式(16)中，“∧”表示取小值，“∨”表示取大值。
Z中的每一个元素即为模糊综合评价值z(j)，模糊综合评价值越高，说明该方案越好。选择模糊综合评价值最高的为最优输电线路路径方案。
附图说明
图1为本发明基于改进模糊层次分析法的输电线路路径的评估方法的计算流程图。
图2为本发明具体实施方式中基于粒子群算法优化计算判断矩阵与指标权重值的计算流程图。
具体实施方式
本发明具体实施方式公开了一种基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法，见图1，基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法包括以下步骤：
S1：构建影响指标集和待评估方案集；
S2：对影响指标集经过标准化处理后建立模糊关系的单影响指标模糊评估矩阵；
S3：根据模糊评估矩阵构造用于确定各影响指标权重的判断矩阵，并采用粒子群算法优化计算该判断矩阵从而得出各指标的权重值；
S4：由各影响指标的权重值构造权重矩阵，并根据模糊数学方程求得各方案的模糊综合评估值，从而获得最优输电路径方案。
步骤S1中，影响指标集与待评估方案集分别可以写为：
X＝(x1,x2,…xi…,xn) 式(1)；
Y＝(y1,y2,…yi…,ym) 式(2)；
式(1)中，元素xi表示影响输电线路路径方案选择的各个评价指标。
式(2)中，元素yi表示待评估的第j个方案。
步骤S2中，模糊评估矩阵通过以下方法确定：
S2.1：由影响指标与评估方案的对应关系，建立X对应Y的模糊映射(函数)：X→F(Y)，并定义n个影响指标组成对全体m个方案的影响指标样本集数据为{x(i,j)|i＝1～n,j＝1～m}，对样本数据集x(i,j)进行标准化处理，其中，对值越大越好型数据的标准化处理公式为：
Figure BDA0002924144680000081
对值越小越好型数据的标准化处理公式为：
Figure BDA0002924144680000082
式(3)与式(4)中，xmin(i)与xmax(i)分别为方案中第i个指标的最小值与最大值，r(i,j)为标准化后的影响指标值，即为第j个方案第i个影响指标从属于优的相对隶属度值；
S2.2：将r(i,j)值为元素组成单影响指标的模糊评估矩阵R＝(r(i,j))n×m，具体表示为：
Figure BDA0002924144680000083
式(5)中，r(i,j)即为rij，表示影响指标xi对方案yj的隶属度，并满足
Figure BDA0002924144680000084
步骤S3中，用于确定各影响指标权重的判断矩阵和基于粒子群算法的各指标权重值求取通过以下方法确定：
S3.1：引入各影响指标的样本标准差s(i)为:
Figure BDA0002924144680000091
S3.2：判断矩阵的构造通过以下方法确定：
Figure BDA0002924144680000092
式(7)中，smin和smax分别为{s(i)|i＝1～n}的最大值和最小值，相对重要性程度参数值am＝min{9,int[smax/smin+0.5]}，min和int分别为取小函数和取整函数。
将aik值为元素组成判断矩阵A＝{aik}n×m，另外根据判断矩阵A的定义，有
Figure BDA0002924144680000093
式(8)中，{wi|i＝1～n}为各影响指标的权重值。
S3.3：采用粒子群算法优化计算判断矩阵得到的各指标权重值通过以下方法确定：
设A的修正判断矩阵为Y＝{yik}n×n，Y各要素的权重值仍记为{wi|i＝1～n}，则满足式(8)与式(9)最小的Y矩阵为A的修正判断矩阵：
Figure BDA0002924144680000094
Figure BDA0002924144680000101
式(9)与式(10)中，称目标函数RJV(n)为修正判断函数；β为非负参数，根据经验在[0,0.3]内选取。
见图2，为解决式(9)的非线性优化问题，采用粒子群算法求解，优化目标为使得目标函数RJV(n)＜0.1，优化变量为权重值{wi|i＝1～n}和修正判断矩阵Y＝{yik}n×n的上三角矩阵元素，共计n(n+1)/2个优化变量，将n(n+1)/2个变量组成一个群落M，其中的每一个变量作为一个粒子，每个粒子表示为一个D维向量，记为：
Figure BDA0002924144680000102
第i个粒子的速度记为：
Figure BDA0002924144680000103
将式(9)作为粒子群算法的适应度函数，将初始粒子带入适应度函数计算后得到当前最优适应度值、个体最优解pbest和群落最优解gbest，接着第i个粒子根据式(13-1)与(13-2)更新速度与位置：
Figure BDA0002924144680000104
Figure BDA0002924144680000105
式(13-1)与(13-2)中，d代表维度编号；ω为惯性因子，一般取值为0.6；c1、c2为加速常数，一般取值为1.7；r1、r2为[0,1]间的随机数；α为速度约束因子，一般取值为0.8；k为当前迭代次数。
每一个粒子速度与位置更新完毕后，重新代入式(9)计算得到最优适应度值，并更新个体最优解pbest和群落最优解gbest，并判断最优适应度值是否满足小于0.1的终止条件，若满足则优化计算结束；若不满足，则重新进行粒子的速度与位置更新，计算最优适应度值，更新个体与群落最优解，直至满足终止条件。最后输出所有最个体优解，即权重值{wi|i＝1～n}和修正判断矩阵Y＝{yik}n×n的上三角矩阵元素。
步骤S4中，模糊综合评估值和最优输电路径方案通过以下方法确定：
S4.1：根据步骤S3.3获得的各影响指标权重值{wi|i＝1～n}构造权重矩阵W：
W＝(w1,w2,…wi,…,wn) (14)；
式(14)中，元素wi表示影响指标xi对参与比较的各方案所起限定程度的权重值。
S4.2：根据模糊数学方程W·R＝Z，求得待评估方案的综合评价优劣程度结果Z：
Figure BDA0002924144680000111
式(15)的模糊数学运算规则为：
Figure BDA0002924144680000112
式(16)中，“∧”表示取小值，“∨”表示取大值。
Z中的每一个元素即为模糊综合评价值z(j)，模糊综合评价值越高，说明该方案越好。选择模糊综合评价值最高的为最优输电线路路径方案。

Claims (10)

1.一种输电线路路径的评估方法，其特征在于，包括：
构建影响指标集和待评估方案集；
建立模糊关系的单影响指标模糊评估矩阵；
获取各影响指标的权重值；
构造权重矩阵；以及
获取各待评估方案的模糊综合评估值，即获得所述输电线路路径。
2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，
所述影响指标集为
X＝(x1,x2,…xi…,xn) 式(1)；
所述待评估方案集为
Y＝(y1,y2,…yi…,ym) 式(2)；
xi表示输电线路路径的第i个影响指标，yi表示第i个待评估方案。
3.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，
所述建立模糊关系的单影响指标模糊评估矩阵包括：
由影响指标与评估方案的对应关系建立X对应Y的模糊映射(函数)，即X→F(Y)；
定义n个影响指标组成对m个待评估方案的影响指标样本数据集为{x(i，j)|i＝1～n，j＝1～m}，对样本数据集x(i,j)进行标准化处理，得到标准化后的影响指标值x(i,j)；
将r(i,j)值为元素组成单影响指标模糊评估矩阵R＝(r(i,j))n×m，即
Figure FDA0002924144670000021
r(i,j)即为rij，表示影响指标xi对待评估方案yj的隶属度，并满足0≤rij≤1,
Figure FDA0002924144670000022
4.根据权利要求3所述的评估方法，其特征在于，
所述对样本数据集x(i,j)进行标准化处理包括：
对值越大越好型数据进行标准化处理，其标准化处理公式为
Figure FDA0002924144670000023
对值越小越好型数据进行标准化处理，其标准化处理公式为
Figure FDA0002924144670000024
xmin(i)为第i个影响指标的最小值，xmax(i)为第i个影响指标的最大值，r(i,j)为标准化后的影响指标值，即为第j个待评估方案中第i个影响指标从属于优的相对隶属度值。
5.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，
所述获取各影响指标的权重值包括：
根据模糊评估矩阵构造判断矩阵；
采用粒子群算法优化计算该判断矩阵，以获得各影响指标的权重值。
6.根据权利要求5所述的评估方法，其特征在于：
所述根据模糊评估矩阵构造判断矩阵包括：
引入各影响指标的样本标准差s(i)，即
Figure FDA0002924144670000031
构造判断矩阵，即
Figure FDA0002924144670000032
将aik值为元素组成判断矩阵A＝{aik}n×m，且
Figure FDA0002924144670000033
其中
smin为{s(i)|i＝1～n}的最小值，smax为{s(i)|i＝1～n}的最大值，相对重要性程度参数值am＝min{9,int[smax/smin+0.5]}，min和int分别为取小函数和取整函数；
{wi|i＝1～n}为各影响指标的权重值。
7.根据权利要求6所述的评估方法，其特征在于，
所述采用粒子群算法优化计算判断矩阵包括：
设定修正判断矩阵，即设定A的修正判断矩阵为Y＝{yik}n×n，Y各要素的权重值仍记为{wi|i＝1～n}，则满足式(8)与式(9)最小的Y矩阵为A的修正判断矩阵，即
Figure FDA0002924144670000034
Figure FDA0002924144670000041
采用粒子群算法优化变量，即采用粒子群算法求解式(9)，优化目标为使得目标函数RJV(n)＜0.1，优化变量为权重值{wi|i＝1～n}和修正判断矩阵Y＝{yik}n×n的上三角矩阵元素，共计n(n+1)/2个优化变量；其中
目标函数RJV(n)为修正判断函数，β为非负参数，在[0,0.3]内选取。
8.根据权利要求7所述的评估方法，其特征在于，
所述粒子群算法优化变量包括：
获取当前最优适应度值、个体最优解pbest和群落最优解gbest，即
将n(n+1)/2个变量组成一个群落M，其中的每一个变量作为一个粒子，每个粒子表示为一个D维向量，记为
Figure FDA0002924144670000042
第i个粒子的速度记为
Figure FDA0002924144670000043
将式(9)作为粒子群算法的适应度函数，将初始粒子带入适应度函数计算，得到当前最优适应度值、个体最优解pbest和群落最优解gbest；
更新粒子的速度与位置，即根据式(13-1)与(13-2)对第i个粒子更新速度与位置，
Figure FDA0002924144670000044
Figure FDA0002924144670000045
更新个体最优解pbest和群落最优解gbest，即待每个粒子速度与位置更新完毕后，重新代入式(9)计算得到最优适应度值；
判断最优适应度值是否满足小于0.1的终止条件，即
若满足则优化计算结束；若不满足，则重新更新粒子的速度与位置，计算最优适应度值，更新个体与群落最优解，直至满足终止条件；
输出所有最优个体解，即权重值{wi|i＝1～n}和修正判断矩阵Y＝{yik}n×n的上三角矩阵元素；其中
d代表维度编号，ω为惯性因子，c1、c2为加速常数，r1、r2为[0,1]间的随机数，α为速度约束因子，k为当前迭代次数。
9.根据权利要求7所述的评估方法，其特征在于，
所述获取各待评估方案的模糊综合评估值包括：
根据各影响指标权重值{wi|i＝1～n}构造权重矩阵W，即
W＝(w1,w2,…wi,…,wn) 式(14)；
根据模糊数学方程W·R＝Z，求得待评估方案的综合评价优劣程度结果Z，即
Figure FDA0002924144670000051
其中
wi表示影响指标xi对参与比较的各待评估方案所起限定程度的权重值。
10.根据权利要求9所述的评估方法，其特征在于，
所述模糊数学的运算规则为：
Figure FDA0002924144670000061
其中
“∧”表示取小值，“∨”表示取大值；
Z中的每一个元素即为模糊综合评价值z(j)。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113780653A (zh) * 2021-09-07 2021-12-10 上海电力大学 一种基于云物元的输电线路路径方案优选方法
CN114036452A (zh) * 2021-11-11 2022-02-11 中国电子科技集团公司第二十九研究所 一种应用于离散型生产线的产能评估方法
CN115695269A (zh) * 2022-10-31 2023-02-03 中物院成都科学技术发展中心 一种模糊测试工具性能综合量化评估方法
CN115796693A (zh) * 2022-12-14 2023-03-14 北华大学 一种啤酒生产企业能效确定方法、***及电子设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103971171A (zh) * 2014-04-18 2014-08-06 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 一种输电设备状态评估方法
CN106570632A (zh) * 2016-10-28 2017-04-19 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 基于移动端的电网降损节能分析***
CN109657966A (zh) * 2018-12-13 2019-04-19 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 基于模糊测度评价的输电线路风险复合评估方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103971171A (zh) * 2014-04-18 2014-08-06 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 一种输电设备状态评估方法
CN106570632A (zh) * 2016-10-28 2017-04-19 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 基于移动端的电网降损节能分析***
CN109657966A (zh) * 2018-12-13 2019-04-19 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 基于模糊测度评价的输电线路风险复合评估方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李壮阔;薛有添;: "基于粒子群算法的模糊层次分析模型", 计算机应用研究, no. 12, pages 4549 - 4552 *
李小宝，杨阔，胡梦锦: "基于GIS和模糊层次分析法的输电线路路径方案评价", 电工文摘, no. 03, pages 26 - 29 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113780653A (zh) * 2021-09-07 2021-12-10 上海电力大学 一种基于云物元的输电线路路径方案优选方法
CN114036452A (zh) * 2021-11-11 2022-02-11 中国电子科技集团公司第二十九研究所 一种应用于离散型生产线的产能评估方法
CN115695269A (zh) * 2022-10-31 2023-02-03 中物院成都科学技术发展中心 一种模糊测试工具性能综合量化评估方法
CN115695269B (zh) * 2022-10-31 2023-10-27 中物院成都科学技术发展中心 一种模糊测试工具性能综合量化评估方法
CN115796693A (zh) * 2022-12-14 2023-03-14 北华大学 一种啤酒生产企业能效确定方法、***及电子设备
CN115796693B (zh) * 2022-12-14 2023-12-05 北华大学 一种啤酒生产企业能效确定方法、***及电子设备

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