可变模糊云模型电能质量综合评估

郭嘉琦，蒋建东

(郑州大学 电气工程学院 河南 郑州 450001)

0 引言

随着我国工业的发展，大容量工业负荷大量接入电网，造成各类电能质量问题，引发了经济损失[1-3]。准确评估负荷对电网电能质量的影响有利于设计补偿方案，降低经济成本。但电能质量的优劣受多项指标的综合影响，现有的国家标准只针对单项电能质量指标，不能满足实际应用的需求[4]。因此，电能质量综合评估方法具有实际的研究意义。

目前已经有众多学者提出了诸如模糊综合评估法、未确知测度法、秩和比法、雷达图法等多种综合评估方法。文献[5]使用改进的理想解法(technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS)求取评估对象与预先设定的参考点之间的距离，依据与理想值之间的相对接近度计算评估等级，不需要构造复杂的隶属度函数。但其理想解只是简单地选限值区间的端点，没有体现出电能质量指标的模糊性和不确定性。文献[6]采用雷达图法进行电能质量综合评估，以指标权重作为角度，样本值作为角平分线长度，依次绘制射线构成扇形面积来反映电能质量评估等级，可以直观地通过图形表示评估结果。文献[7]结合粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)与支持向量机(support vector machine, SVM)回归模型，使用惯性权重自适应PSO对SVM模型进行参数寻优，通过训练样本实现对待评估样本的电能质量综合评估。这种方法精度较高，但SVM参数的选取对评估的影响很大，需要大量数据样本作为支撑，反复调整的评估过程较为复杂。

本文提出一种可变模糊云模型电能质量综合评估方法。……