基于多准则决策模糊评价模型的电能质量分析
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摘 要：针对传统电能质量评级方法单一，且评级方式有待改进的问题，提出了多准则决策模糊评价模型，由于电能质量影响因素众多，具有很大的不确定性，因此，本文使用GI方法确定了主观权重，用CRITIC确定了客观权重，并根据差异性最小的标准进行了组合赋权，得到综合权重，并构建了模糊综合评价体系，得到一种新的评价模型。通过实例进行验证，结果表明：多层次模糊综合评价模型对电能质量的评价结果良好且符合实际情况，说明该模型可以用于复杂的电能质量的评价分析，并具有稳健性。
关键词：GI CRITIC 组合赋权 模糊综合评价
中图分类号：C934 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2020）06（c）-0089-02
非线性、冲击性或不对称负荷大量接入电力系统引发了许多电能质量问题，不仅危害公用电网并且间接影响了接入同一系统的其他电力用户;與此同时对电能质量扰动敏感的电力用户越来越多，对电能质量提出了更高的要求，因此，进行电能质量的评估就显得尤为重要，本文通过GI确定主观权重，通过CRITIC赋权法确定了客观权重，并根据离差最小原则进行组合赋权，之后将得到的权重进行模糊综合评价。
1 模型构建
1.1 GI序列法赋权
G1序列法是基于AHP法改进的一种主观赋权方法，它通过标度确定判断矩阵，优势是无需通过一致性检验。步骤如下：
（1）现有n个指标（x1，x2，...，xn）根据专家经验对指标进行降序排列，然后将xi与xi+1进行重要程度的比较，得到标度ti。
（2）构建判断矩阵D[dij]。
（3）求得各指标主观权重为ωj。
1.2 CRITIC赋权法
GRITIC赋权法是通过数据的关联性和标准差来确定客观权重，标准差越大，关联性越小，说明其包含的信息量也就越大，信息量越大，那个其对应的权重也就越大。对一个评级体系来说，若有n个评价指标，m个被测方案，那么它包含的信息量为：
1.3 组合赋权
由于GI序列法师根据人们的主观因素确定的矩阵，而CRITIC赋权法又过分依赖于自身的数据，因此，我们将GI序列法与CEITTC进行组合赋权，使上述两种方法所得的权重值直间的差异程度与其相对的分配系数的差异程度一致，从而确定权重。为表达差异程度，我们引入距离函数：
1.4 模糊综合评价法
在电能质量评估中，由于指标复杂，具有不确定性，故此采用模糊综合评级法，首先确定[Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ]4个评级，本文都是成本性指标，故此构建隶属度函数见表1。
本文中，取a为0.8，b为0.6，c为0.4。
2 模型检验
2.1 权重模型
确定影响电能质量的指标为：Z1，Z2，Z3，Z4，Z5，Z6分别代表电压偏差/，电压波动，闪变，电压总谐波畸变率/，三相电压负序不平衡度/，电压频率偏差。
本文采用文献[1]中的8个母线进行电能质量综合评价，构建8个母线的指标数据见表2。
得到的主观权重如下[0.1607，0.0687，0.0686，0.2893，0.6892，0.1236]
客观权重如下[0.4206，0.0060，0.077，0.3089，0.1844，0.0024]
本文求得α=0.735，β=0.265。得到综合权重如下：
[0.2296，0.0521，0.0710，0.2944，0.2614，0.0915]
2.2 模糊综合评价
（1）通过公式计算得到8个母线各指标的隶属度，得到隶属度矩阵M，由于篇幅因素，M矩阵不再列出。
（2）确定模糊等级，引入评价隶属度EI
EI=ω*M
通过matlab计算得到8条母线的隶属度，构建8条母线的隶属度见表3。
可以看出，模糊评价结果属于Ⅰ级的有：2，3，5，7，8号母线，属于Ⅱ级的有1，4号母线，6号母线属于四级。
3 结论
（1）通过组合赋权发现，电压偏差，电压总谐波畸变率，三相电压负序不平衡度对电能质量的影响比较大。
（2）构建了一种新的评价体系，并通过实例验证了其稳定性与准确性。
参考文献
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