CN112966972A - 一种基于组合赋权topsis的线损数据处理方法、装置、介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于组合赋权TOPSIS的线损数据处理方法、装置及介质，该方法包括以下步骤：建立线损综合计算指标体系；根据确定的所述综合计算指标体系，从所述配电网中采集所述地区配电网线损的数据；根据所述综合计算指标体系，使用改进层次分析法计算各指标的第一权重；使用熵权法基于采集所述地区配电网线损的数据计算各指标的第二权重；将各指标的第一权重和第二权重相结合得到各指标的组合权重；将各指标的组合权重和采集所述地区配电网线损的数据使用TOPSIS方法得到综合计算结果，并对电网运行***进行控制，以降低所述地区的电网线损。使用各指标的组合权重和采集的地区配电网线损数据计算得到综合计算结果，使得线损估计更加准确、客观。

Description

一种基于组合赋权TOPSIS的线损数据处理方法、装置、介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是一种基于组合赋权TOPSIS的线损数据处理方法、装置、介质。

背景技术

现有技术中，省市地区线损管理水平评价方式，通常是以综合线损率做为评价标准，或以综合线损率与分压线损率、有损线损率相结合的方式做评价标准。而现今电网公司的线损管理是以精细化管理为目标，传统的评价方式已经无法满足要求，即无法发现影响线损的客观因素。

现有技术中，目前主要方法之一为层次分析法：传统多维指标的评价方法通常使用层次分析法进行综合评价，层次分析法是将多目标多准则的复杂***进行分层分解比较判断，思路简洁清晰且不需要大量具体数据，最终通过确定每一层的权重来影响各指标的重要程度，但层次分析法仍存在不少问题。现有技术中，层次分析法通常用的九标度法或三标度方法主观模糊性太强，通常会由于个人的主观臆断而对最终结果造成影响，即评价不够客观。

另一种方法为熵权法：是根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得到较为客观的权重。可以用熵值来判断某个指标的离散程度，其信息熵值越小，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响(即权重)就越大，如果某项指标的值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用，导致评价计算不够准确。

可见，现有技术中，监对电网线损的计算还不够客观准确，从而影响电网***的控制准确性。

发明内容

本发明针对上述现有技术中的缺陷，提出了如下技术方案。

一种基于组合赋权TOPSIS的线损数据处理方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1，对影响某地区配电网线损率的因素进行分析，从规划层面、管理层面、运行层面和技术层面四个维度下建立线损综合计算指标体系；

步骤S2，根据确定的所述综合计算指标体系，从所述配电网中采集所述地区配电网线损的数据；

步骤S3，根据所述综合计算指标体系，使用改进层次分析法计算各指标的第一权重；

步骤S4，使用熵权法基于采集所述地区配电网线损的数据计算各指标的第二权重；

步骤S5，将各指标的第一权重和第二权重相结合得到各指标的组合权重；

步骤S6，将各指标的组合权重和采集所述地区配电网线损的数据使用TOPSIS方法得到综合计算结果；

步骤S7，根据所述综合计算结果对电网运行***进行控制，以降低所述地区的电网线损。

更进一步地，所述综合计算指标体系包括：从规划层面选择的指标为供电半径合格率和10kV配变无功补偿率，从管理层面选择的指标为老旧低压电能表占比、计量故障差错率、线损异常处置率和线损异常率，从运行层面选择的指标为线路重过轻负载比例、变压器重过轻负载比例、综合电压合格率和功率因数合格率，从技术层面选择的指标为高损耗配变比例、变电站无功补偿装置可用率和节能主变比率。

更进一步地，所述使用改进层次分析法计算各指标的第一权重的操作为：首先，使用改进层次分析法基于所述综合计算指标体系中的各指标构造比较矩阵A，A_ij为比较矩阵A中的元素，i、j为行列值，

然后，计算由比较矩阵A中各元素相加计算重要性排序指数r_i：

式中：r_i表示因素A_i与所有因素的重要性比较结果，其中r_max＝max{r_i},r_min＝min{r_i}；

然后需要根据比较矩阵A构造判断矩阵B，其元素b_ij遵循下式：

其中，

基于所述判断矩阵B求出传递矩阵C，其元素c_ij遵循下式：

c_ij＝lgb_ij(i,j＝1,2,...,n)

基于传递矩阵C求得最优传递矩阵D，其元素d_ij遵循下式：

通过最优传递矩阵D求出拟优一致矩阵B′，其元素B′_ij遵循下式：

最后使用和积法求出拟优一致矩阵特征向量W_1j，即W_1j为确定的各指标的第一权重，W_1j中的j表示第j个指标。

更进一步地，步骤S4的操作过程为：

计算第j个指标下第i个项目的指标值的比重P_ij，

计算第j个指标的熵值e_j，

其中，k＝1/lnm；

计算第j个指标的熵权w_j作为该指标的第二权重，

将所有指标的第二权重计算完毕后，将其写入向量W_2j中，W_2j中的j表示第j个指标。

更进一步地，将各指标的第一权重和第二权重相结合得到各指标的组合权重W_j＝αW_1j+(1-α)W_2j，α为权重因子。

更进一步地，计算所述α方法为：

以第一权重、第二权重与组合权重两者偏差平方和最小为目的建立目标函数

以计算出α。

更进一步地，所述步骤S6的操作为：

对各指标数据无量纲化处理，对于由m个评级方案和n个评价指标构成的决策矩阵X，利用极差变换公式得评价矩阵R，在决策矩阵X中，根据指标的类型计算：

或：

式中，x_ij为原始值，y_ij为标准化后的值，minx_ij为同一指标的最小值，maxx_ij为同一指标的最大值，评价矩阵R由y_ij组成；

确定正理想解和负理想解，将每个指标选出最佳的指标值组成的方案作为正理想解，相反为负理想解；

确定正理想解和负理想解之间的欧氏距离：

式中，

和

为评价方案i距离正理想解和负理想解的加权欧式距离，W_j为组合权重；

计算各个目标的相对贴近度作为综合计算结果：

将其大小作为评价方案优劣的标准。

更进一步地，根据所述综合计算结果确定影响电网线损的主要指标，基于所述主要指标对电网运行***进行控制，以降低所述地区的电网线损。

本发明还提出了一种基于组合赋权TOPSIS的线损数据处理装置，所述装置包括处理器、存储器及显示设备，所述处理器执行所述存储器上的程序以实现上述任一方法。

本发明还提出了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述处理器执行所述存储介质上的程序以实现上述任一方法。

本发明的一种基于组合赋权TOPSIS的线损数据处理方法、装置及介质，该方法包括以下步骤：步骤S1，对影响某地区配电网线损率的因素进行分析，从规划层面、管理层面、运行层面和技术层面四个维度下建立线损综合计算指标体系；步骤S2，根据确定的所述综合计算指标体系，从所述配电网中采集所述地区配电网线损的数据；步骤S3，根据所述综合计算指标体系，使用改进层次分析法计算各指标的第一权重；步骤S4，使用熵权法基于采集所述地区配电网线损的数据计算各指标的第二权重；步骤S5，将各指标的第一权重和第二权重相结合得到各指标的组合权重；步骤S6，将各指标的组合权重和采集所述地区配电网线损的数据使用TOPSIS方法得到综合计算结果；步骤S7，根据所述综合计算结果对电网运行***进行控制，以降低所述地区的电网线损。本发明将层次分析法计算得到的权重与熵权法计算得到的权重组合后再基于TOPSIS方法使用各指标的组合权重和采集的所述地区配电网线损数据计算得到综合计算结果，使得该地区的线损估计更加准确、客观，避免了人为因素，从而可以更精准的对电网进行控制，以降低线损，本发明所使用的指标均是客观指标，因为主观指标在电网控制中是难以控制的，即本发明的计算涉及的各指标均为客观指标，本发明的使用改进层次分析法基于所述综合计算指标体系中的各指标构造比较矩阵再计算出判断矩阵以减小人为主观判断模糊性对评价结果的影响，提高了计算结果的准确性，且计算过程中，通过最优传递矩阵得出拟优一致矩阵，省略了一致性检验的过程，简化了计算流程，提高了计算效率，降低了对处理器的占用，即改进了计算机的计算性能，本发明中使用从电网***中采集的各指标的客观数据计算各指标的第二权重，使得各指标的计算客观准确，本发明中，综合改进层次分析法及熵权法的优点，使得以第一权重、第二权重与组合权重两者偏差平方和最小为目的建立目标函数，在目标值最小时计算出出α值，使得权重集合了两种方法的优点，这是本发明的另一个重要发明点。本发明中使用TOPSIS方法，基于改进层次分析法及熵权法组合计算得到的组合权重及采集的电网***的数据进行线损的综合评估计算，使得线损的评估计算更为客观准确，且计算过程中进行了无量纲数据转换，提高了线损评估的准确性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显。

图1是根据本发明的实施例的一种基于组合赋权TOPSIS的线损数据处理方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了本发明的一种基于组合赋权TOPSIS的线损数据处理方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1，对影响某地区配电网线损率的因素进行分析，从规划层面、管理层面、运行层面和技术层面四个维度下建立线损综合计算指标体系；

步骤S2，根据确定的所述综合计算指标体系，从所述配电网中采集所述地区配电网线损的数据；

步骤S3，根据所述综合计算指标体系，使用改进层次分析法计算各指标的第一权重；

步骤S4，使用熵权法基于采集所述地区配电网线损的数据计算各指标的第二权重；

步骤S5，将各指标的第一权重和第二权重相结合得到各指标的组合权重；

步骤S6，将各指标的组合权重和采集所述地区配电网线损的数据使用TOPSIS方法得到综合计算结果；

步骤S7，根据所述综合计算结果对电网运行***进行控制，以降低所述地区的电网线损。

本发明将改进层次分析法计算得到的权重与熵权法计算得到的权重组合，再基于TOPSIS方法使用各指标的组合权重和采集的所述地区配电网线损数据计算得到综合计算结果，使得该地区的线损估计更加准确、客观，避免了人为因素，从而可以更精准的对电网进行控制，以降低线损，本发明所使用的指标均是客观指标，因为主观指标在电网控制中是难以控制的，即本发明的计算涉及的各指标均为客观指标，这是本发明的一个重要发明点。

在一个实施例中，本发明所涉及的客观指标即所述综合计算指标体系下的各指标，包括：从规划层面选择的指标为供电半径合格率和10kV配变无功补偿率，从管理层面选择的指标为老旧低压电能表占比、计量故障差错率、线损异常处置率和线损异常率，从运行层面选择的指标为线路重过轻负载比例、变压器重过轻负载比例、综合电压合格率和功率因数合格率，从技术层面选择的指标为高损耗配变比例、变电站无功补偿装置可用率和节能主变比率。

在一个实施例中，在步骤S2中，从所述配电网中采集所述地区配电网线损的数据后，并检验数据质量，对数据进行筛选，比如采用大数据分析方法，对数据进行清洗，去掉明显异常的数据，数据的检验和筛选、清洗都是比较成熟的技术。

在一个实施例，所述使用改进层次分析法计算各指标的第一权重的操作为：

首先，使用改进层次分析法基于所述综合计算指标体系中的各指标构造比较矩阵A，A_ij为比较矩阵A中的元素，i、j为行列值，然后，计算由比较矩阵A中各元素相加计算重要性排序指数r_i：

式中：r_i表示因素A_i与所有因素的重要性比较结果，其中r_max＝max{r_i},r_min＝min{r_i}。

然后需要根据比较矩阵A构造判断矩阵B，其元素b_ij遵循下式：

其中，

然后，基于所述判断矩阵B求出传递矩阵C，其元素c_ij遵循下式：

c_ij＝lgb_ij(i,j＝1,2,...,n)

基于传递矩阵C求得最优传递矩阵D，其元素d_ij遵循下式：

通过最优传递矩阵D求出拟优一致矩阵B′，其元素B′_ij遵循下式：

最后使用和积法求出拟优一致矩阵特征向量W_1j，即W_1j为确定的各指标的第一权重，W_1j中的j表示第j个指标。

本发明的使用改进层次分析法基于所述综合计算指标体系中的各指标构造比较矩阵A，再计算出判断矩阵B以减小人为主观判断模糊性对评价结果的影响，提高了计算结果的准确性，且计算过程中，通过最优传递矩阵得出拟优一致矩阵，省略了一致性检验的过程，简化了计算流程，提高了计算效率，降低了对处理器的占用，即改进了计算机的计算性能，这是本发明的一个重要发明点。

在一个实施例中，熵权法的计算过程即步骤S4的操作过程为：输入采集的各指标的数据使用熵权法确定出各指标的第二权重：

计算第j个指标下第i个项目的指标值的比重P_ij，

计算第j个指标的熵值e_j，

其中，k＝1/lnm；

计算第j个指标的熵权w_j作为该指标的第二权重，

将所有指标的第二权重计算完毕后，将其写入向量W_2j中，W_2j中的j表示第j个指标。

本发明中使用从电网***中采集的各指标的客观数据计算各指标的第二权重，使得各指标的计算客观准确，这是本发明的另一个重要发明点。

在一个实施例中，将各指标的第一权重和第二权重相结合得到各指标的组合权重W_j＝αW_1j+(1-α)W_2j，α为权重因子，其中计算所述α方法为：

以第一权重、第二权重与组合权重两者偏差平方和最小为目的建立目标函数

以计算出α。

本发明中，综合改进层次分析法及熵权法的优点，使得以第一权重、第二权重与组合权重两者偏差平方和最小为目的建立目标函数，在目标值最小时计算出出α值，使得权重集合了两种方法的优点，这是本发明的另一个重要发明点。

在一个实施例，所述步骤S6的操作为：

因参评指标通常具有不同的量纲，故需要对其进行无量纲化，对各指标数据无量纲化处理，对于由m个评级方案和n个评价指标构成的决策矩阵X，利用极差变换公式得评价矩阵R，在决策矩阵X中，根据指标的类型计算：

或：

指标的类型可以分为电网固有的客观数据，比如高损耗配变比例、变电站无功补偿装置可用率和节能主变比率等指标，使用式(2)计算，对于变化型指标如综合电压合格率和功率因数合格率采用式(1)进行计算。

式中，x_ij为原始值，y_ij为标准化后的值，minx_ij为同一指标的最小值，maxx_ij为同一指标的最大值，评价矩阵R由y_ij组成；

确定正理想解和负理想解，将每个指标选出最佳的指标值组成的方案作为正理想解，相反为负理想解；

确定正理想解和负理想解之间的欧氏距离：

式中，

和

为评价方案i距离正理想解和负理想解的加权欧式距离，W_j为组合权重；

计算各个目标的相对贴近度作为综合计算结果：

将其大小作为评价方案优劣的标准。

本发明中使用TOPSIS方法，基于改进层次分析法及熵权法组合计算得到的组合权重及采集的电网***的数据进行线损的综合评估计算，使得线损的评估计算更为客观准确，且计算过程中进行了无量纲数据转换，提高了线损评估的准确性，这是本发明的另一个重要发明点。

在一个实施例中，根据所述综合计算结果确定影响电网线损的主要指标，基于所述主要指标对电网运行***进行控制，以降低所述地区的电网线损。

本发明还提出了一种基于组合赋权TOPSIS的线损数据处理装置，所述装置包括处理器、存储器及显示设备，所述处理器执行所述存储器上的程序以实现上述任一方法。

本发明还提出了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述处理器执行所述存储介质上的程序以实现上述任一方法。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。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可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(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或者实施例的某些部分所述的方法。

最后所应说明的是：以上实施例仅以说明而非限制本发明的技术方案，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围的任何修改或局部替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种基于组合赋权TOPSIS的线损数据处理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

步骤S1，对影响某地区配电网线损率的因素进行分析，从规划层面、管理层面、运行层面和技术层面四个维度下建立线损综合计算指标体系；

步骤S2，根据确定的所述综合计算指标体系，从所述配电网中采集所述地区配电网线损的数据；

步骤S3，根据所述综合计算指标体系，使用改进层次分析法计算各指标的第一权重；

步骤S4，使用熵权法基于采集所述地区配电网线损的数据计算各指标的第二权重；

步骤S5，将各指标的第一权重和第二权重相结合得到各指标的组合权重；

步骤S6，将各指标的组合权重和采集所述地区配电网线损的数据使用TOPSIS方法得到综合计算结果；

步骤S7，根据所述综合计算结果对电网运行***进行控制，以降低所述地区的电网线损。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述综合计算指标体系包括：从规划层面选择的指标为供电半径合格率和10kV配变无功补偿率，从管理层面选择的指标为老旧低压电能表占比、计量故障差错率、线损异常处置率和线损异常率，从运行层面选择的指标为线路重过轻负载比例、变压器重过轻负载比例、综合电压合格率和功率因数合格率，从技术层面选择的指标为高损耗配变比例、变电站无功补偿装置可用率和节能主变比率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述使用改进层次分析法计算各指标的第一权重的操作为：

首先，使用改进层次分析法基于所述综合计算指标体系中的各指标构造比较矩阵A，A_ij为比较矩阵A中的元素，i、j为行列值，然后，计算由比较矩阵A中各元素相加计算重要性排序指数r_i：

式中：r_i表示因素A_i与所有因素的重要性比较结果，其中r_max＝max{r_i},r_min＝min{r_i}；

然后需要根据比较矩阵A构造判断矩阵B，其元素b_ij遵循下式：

其中，

然后，基于所述判断矩阵B求出传递矩阵C，其元素c_ij遵循下式：

c_ij＝lgb_ij(i,j＝1,2,...,n)

基于传递矩阵C求得最优传递矩阵D，其元素d_ij遵循下式：

通过最优传递矩阵D求出拟优一致矩阵B′，其元素B′_ij遵循下式：

最后使用和积法求出拟优一致矩阵特征向量W_1j，即W_1j为确定的各指标的第一权重，W_1j中的j表示第j个指标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S4的操作过程为：

计算第j个指标下第i个项目的指标值的比重P_ij，

计算第j个指标的熵值e_j，

其中，k＝1/lnm；

计算第j个指标的熵权w_j作为该指标的第二权重，

将所有指标的第二权重计算完毕后，将其写入向量W_2j中，W_2j中的j表示第j个指标。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将各指标的第一权重和第二权重相结合得到各指标的组合权重W_j＝αW_1j+(1-α)W_2j，α为权重因子。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，计算所述α方法为：

以第一权重、第二权重与组合权重两者偏差平方和最小为目的建立目标函数

以计算出α。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤S6的操作为：

对各指标数据无量纲化处理，对于由m个评级方案和n个评价指标构成的决策矩阵X，利用极差变换公式得评价矩阵R，在决策矩阵X中，根据指标的类型计算：

或：

式中，x_ij为原始值，y_ij为标准化后的值，min x_ij为同一指标的最小值，max x_ij为同一指标的最大值，评价矩阵R由y_ij组成；

确定正理想解和负理想解，将每个指标选出最佳的指标值组成的方案作为正理想解，相反为负理想解；

确定正理想解和负理想解之间的欧氏距离：

式中，

和

为评价方案i距离正理想解和负理想解的加权欧式距离，W_j为组合权重；

计算各个目标的相对贴近度作为综合计算结果：

将其大小作为评价方案优劣的标准。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述综合计算结果确定影响电网线损的主要指标，基于所述主要指标对电网运行***进行控制，以降低所述地区的电网线损。

9.一种基于组合赋权TOPSIS的线损数据处理装置，其特征在于，所述装置包括处理器、存储器及显示设备，所述处理器执行所述存储器上的程序以实现权利要求1-8任一项的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述处理器执行所述存储介质上的程序以实现权利要求1-8任一项的方法。

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