基于贝叶斯与属性识别模型的电能质量综合评估方法.pdf

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1、第41卷第7期电力系统保护与控制、，ol_4lNO．72013年4月1日PowerSystemProtectionandControlApr．1，2013基于贝叶斯与属性识别模型的电能质量综合评估方法张乙，潘天红，李正明(江苏大学电气信息学院，江苏镇江212013)摘要：电能质量的合理评估是实现电能监管的基础，也是提高能源使用效率的有力保证。为提高电能质量综合评估的客观性和准确性，提出一种新的综合评估算法。首先，利用贝叶斯算法修正各等级下的主观权重，得到各等级下的权重优化值；其次，借助于属性识别模型，对监测点的电能质量

2、的各项指标进行分级评估，再结合权重的优化值，计算得到监测点的综合属性测度(亦即电能质量整体的等级数)；最后通过实例验证了所提算法的实用性与客观性。关键词：电能质量；贝叶斯算法；权重；属性识别模型；电能评估AsyntheticpowerqualityevaluationmethodbasedonBayesianalgorithmandattributerecognitionmodelZHANGYi，PANTian-hong，LIZheng-ruing(SchoolofElectricalInformation&Engin

3、eering，JiangsuUniversity,Zhenjiang212013，China)Abstract：AgoodpowerqualityevaluationmethodCannotonlyrealizethepowermanagement，butalsoimprovetheenergyeficiency．Inordertomakethepowerqualityevaluationmoreobjectiveandaccurate，anewsyntheticassessmentalgorithmispropose

4、d．Firstly,theoptimalweightsforallpowerqualitylevelsarecalculatedbyusingtheBayesianalgorithmundereachleve1．Then，allkindsofpowerindexesofmonitoringpointareevaluatedbasedontheattributerecognitionmode1．Combinedwiththeoptimizedweight，thedegreeofattributemeasurementca

5、llbecalculatedandthepowerqualityevalu~ionCanbeachieved．Finall~acasestudydemonstratestheeffectivenessandobjectivityoftheproposedmethod．ThisworkissupposedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．61273142)．Keywords：powerquality；Bayesianalgorithm；weight；attribut

6、erecognitionmodel；powerevaluation中图分类号：TM711文献标识码：A文章编号：1674-3415(2013)07-0041-05分析法(AHP)的模糊综合评判。但由于AHP方法0引言确定的权重为主观权重[31，客观性较差，不随实际电能作为优质的二次能源，在国民经济建设中指标值的大小变化，因此，不利于电能质量的客观发挥了巨大作用，然而，受技术与经济利益的约束，评价。文献[2]在层次分析法得到主观权重基础上，很多用户只关心用电的可靠性，而忽略了电能的使利用熵权法获取客观权重，然后对两种权重

7、进行线用质量。实际上，电能质量的高低不仅关系到电力性组合得到综合权重，实现权重的主客观结合。但部门的按质定价uJ，而且对提升电能的使用效率，由于客观世界的复杂性，使得线性组合方法显的简实现节能减排有重要作用。因此如何合理的评估电单和粗糙。文献[4]提出通过遗传算法优化投影方能，及时掌握用户的用电质量与水平，提高电能的向，根据最佳投影值与对应等级的关系建立评估模使用效率，是建设节约型社会的重要举措之一。型，此方法客观性强，可信度高，但在计算小样本在电能质量综合评估中，各项电能指标的权重问题时易产生误差。文献[5]通过训练

8、神经网络自动确定是电能综合评估的核心内容之一【2]。因为权重获取权重，输出评估结果，客观地反映评估指标之的合理性直接影响评估结果的准确性与可靠性，因间的内在联系，但计算复杂，且整个过程需要大量而受到人们的普遍关注。如文献[3】提出了基于层次的训练样本。为提高电能评估的准确性与客观性，本文提出基金项目：国家自然科学基金资助(6127