一种智能电力设备在线监测技术应用成熟度评估方法

1.本发明涉及智能电气设备的状态监测领域，特别是智能电力设备在线监测技术应用成熟度评估方法。


背景技术：

2.新技术的快速发展，使供电设备的状态感知成为可能，技术应用成熟度作为衡量技术应用成熟度水平的指标，有助于相关公司和团队掌握技术趋势，规划发展方向，对成果转化和市场转化起到促进作用。由此可见，技术应用成熟度可以作为一个领域技术发展规划指导的指标。但在智能电气设备的状态检测领域，技术应用成熟度评价体系尚未形成，无法有效开展智能电力设备在线监测技术的优化工作，实现成熟度较高的智能电力设备在线监测体系配置工程。
3.

技术实现要素：

4.针对现有技术中存在的问题，本发明提出一种智能电力设备在线监测技术应用成熟度评估方法，涵盖了智能电气设备状态监测技术的成熟度分级、统计分析与评估。能够细化衡量技术应用成熟度水平的指标与评估方法，实现对技术趋势的掌握与规划，为电气设备智能化及其在状态监测领域的发展框架的建立奠定基础。
5.本发明的目的是通过以下系统予以实现，一种智能电力设备在线监测技术应用成熟度评估方法包括：
6.步骤1，构建智能电力设备在线监测技术应用成熟度评估体系，所述评估体系包括成熟度等级层、一级指标层与二级因素层，所述成熟度等级层包括萌芽期、启动期、扩张期和成熟期，所述一级指标层包括生产能力、应用实现、实施效益、技术可靠性、技术经济性、技术智能化、技术自动化、政策环境和资产经营；所述二级因素层包括工业化、标准化、兼容性、建设现状、操作难易、监控质量、监控效率、资源利用率、操作安全、使用可靠性、成本合理、能源消耗水平、使用寿命、自我感知、自适应和自调优、自我诊断和状态警告、自动控制和监控、知识技术集成、政策支持、资本投资、业务操作和物业管理，基于所述评估体系构建隶属度函数以及建立模糊评价矩阵，模糊评价矩阵为各二级因素对相应成熟度等级层的隶属度集合；
7.步骤2，利用判断矩阵w定量描述各二级因素两两比较的重要性，计算出反映各二级因素相对重要性顺序的权重，对一级指标层进行多层次统计分析确定权重矩阵，其中，判断矩阵w中元素wij表示第i个二级因素相对于第j个二级因素的相对重要性，其取值范围为1～9，1表示第i个二级因素对第j个二级因素同等重要，9表示第i个二级因素与第j个二级因素相比极其重要；
8.步骤3，所述权重矩阵与相应的所述模糊评价矩阵相乘，得到各智能电力设备在线监测技术应用成熟度对应的隶属度；
9.步骤4，选取最大隶属度所在的成熟度等级作为智能电力设备在线监测技术应用成熟度的等级评价；
10.步骤5，依据一级指标层及其权重和等级评价，绘制雷达图进行分析以优化智能电力设备在线监测技术。
11.所述的方法中，所述生产能力对应的二级因素层包括工业化、标准化；所述应用实现对应的二级因素层包括兼容性、建设现状、操作难易；所述实施效益对应的二级因素层包括监控质量、监控效率、资源利用率；所述技术可靠性对应的二级因素层包括操作安全、使用可靠性；所述技术经济性对应的二级因素层包括成本合理、能源消耗水平、使用寿命；所述技术智能化对应的二级因素层包括自我感知、自适应和自调优、自我诊断和状态警告；所述技术自动化对应的二级因素层包括自动控制和监控、知识技术集成；所述政策环境对应的二级因素层包括政策支持、资本投资；所述资产经营对应的二级因素层包括业务操作、物业管理。
12.所述的方法中，在步骤1中，所述隶属度函数为梯形组合。
13.所述的方法中，在步骤2中，最优传递矩阵元素cij为:
14.其中，w
ij
为判断矩阵w第i行第j列元素；n为矩阵维度，拟最优传递矩阵w*为:
15.其中，c
ij
为最优传递矩阵元素，w
*ij
为拟最优传递矩阵元素，
16.权重矩阵ω是w*的最大特征值对应的特征向量构成的矩阵。
17.所述的方法中，在步骤3中，各智能电力设备在线监测技术应用成熟度对应的隶属度为：
18.pj＝(ω)1×i(r)i×j，其中,i＝1,2,
…
,22；j＝1,2,3,4，其中，ω为权重矩阵，r为模糊评价矩阵。
19.本方法建立技术应用成熟度评价体系，包括一级指标层以及二级因素层；将技术成熟度划分为萌芽期、启动期、扩张期、成熟期四个成熟度等级；利用隶属度函数，建立模糊评价矩阵；运用层次分析法，对多维指标进行多层次统计分析确定权重；依据权重与相应模糊评价矩阵，综合得到各在线监测技术应用成熟水平对应的隶属度，以判断在线监测技术的应用成熟度等级评价。针对智能电气设备的状态监测领域，细化衡量技术应用成熟度水平，有利于掌握技术趋势，规划发展方向，为电气设备智能化及其在状态监测领域的发展框架的建立奠定基础。
20.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够使得本发明的技术手段更加清楚明白，达到本领域技术人员可依照说明书的内容予以实施的程度，并且为了能够让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，下面以本发明的具体实施方式进行举例说明。
附图说明
21.通过阅读下文优选的具体实施方式中的详细描述，本发明各种其他的优点和益处
对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。说明书附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。显而易见地，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。而且在整个附图中，用相同的附图标记表示相同的部件。
22.在附图中：
23.图1为智能电力设备在线监测技术应用成熟度评估体系示意图；
24.图2为智能电力设备在线监测技术应用成熟度评估方法流程示意图；
25.图3为隶属度函数示意图；
26.图4为边缘计算技术一级指标雷达图示意图。
27.以下结合附图和实施例对本发明作进一步的解释。
具体实施方式
28.下面将参照附图1至图4更详细地描述本发明的具体实施例。虽然附图中显示了本发明的具体实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
29.需要说明的是，在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可以理解，技术人员可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名词的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”或“包括”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。说明书后续描述为实施本发明的较佳实施方式，然所述描述乃以说明书的一般原则为目的，并非用以限定本发明的范围。本发明的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
30.为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个附图并不构成对本发明实施例的限定。
31.智能电力设备在线监测技术应用成熟度评估方法包括：
32.步骤1，构建隶属度函数，在专家征询的基础上，建立模糊评价矩阵；
33.步骤2，定量描述要素两两比较的重要性，计算出反映各层次元素相对重要性顺序的权重，对多维指标进行多层次统计分析确定权重矩阵；
34.步骤3，使权重矩阵与相应模糊评价矩阵相乘，得到各在线监测技术应用成熟水平对应的隶属度；
35.步骤4，选取最大隶属度所在成熟度等级作为在线监测技术的应用成熟度等级评价；
36.步骤5，依据一级指标及其权重与评分score，绘制雷达图，可针对技术薄弱方面，实现基于应用成熟度的智能电力设备在线监测技术的优化。
37.在成熟度评估体系中，所述成熟度等级层包括：萌芽期、启动期、扩张期、成熟期，定义v＝{萌芽期v1，启动期v2，扩张期v3，成熟期v4}为评论集；
38.所述一级指标层包括：生产能力、应用实现、实施效益、技术可靠性、技术经济性、技术智能化、技术自动化、政策环境、资产经营；
39.所述生产能力的二级因素层包括工业化、标准化；所述应用实现的二级因素层包括兼容性、建设现状、操作难易；所述实施效益的二级因素层包括监控质量、监控效率、资源利用率；所述技术可靠性的二级因素层包括操作安全、使用可靠性；所述技术经济性的二级因素层包括成本合理、能源消耗水平、使用寿命；所述技术智能化的二级因素层包括自我感知、自适应和自调优、自我诊断和状态警告；所述技术自动化的二级因素层包括自动控制和监控、知识技术集成；所述政策环境的二级因素层包括政策支持、资本投资；所述资产经营的二级因素层包括业务操作、物业管理。
40.在步骤1中，所述隶属度函数为梯形组合，该函数表达隶属度r(ui)(0～1范围内)与成熟度的相关关系，所述成熟度采用专家评分法，依据专家分数score确定，表示二级因素ui对成熟度vi的属于程度。
41.所述模糊评价矩阵为各二级因素对相应成熟度等级的隶属度集合。假设利用第i维二级因素ui来评价应用成熟度，而该维度对成熟度等级vj的隶属度是rij(j＝1,2,3,4)，则可得隶属度集ri＝{ri1,ri2,ri3,ri4}，将全部二级因素的隶属度集作集合则得模糊评价矩阵r。
42.在步骤2中将专家意见和客观判断结果结合起来，定量描述要素两两比较的重要性。然后，利用数学方法计算出反映各层次元素相对重要性顺序的权重。
43.所述数学方法为：利用判断矩阵w中元素wij表示第i个因子相对于第j个因子的相对重要性，其取值范围为1～9。其中，1表示第i个因素对第j个因素同等重要，9表示第i个因素与第j个因素相比极其重要。
44.在应用成熟度等级的模糊评价中，9个一级指标及其对应的二级因素对成熟度等级有不同程度的影响。通过对不同维度及其指标赋予不同的权重，来表达它们对应用成熟度等级的影响，建立九个一级指标与应用成熟度级别之间的可靠合理的映射关系。
45.最优传递矩阵元素cij为:
[0046][0047]
拟最优传递矩阵w*为:
[0048][0049]
权重集ω是w*的最大特征值对应的特征向量在步骤3中，使权重矩阵与相应模糊评价矩阵相乘，得到各在线监测技术应用成熟水平对应的隶属度，即：
[0050]
pj＝(ω)1×i(r)i×jꢀꢀ
(3)
[0051]
式(3)中,i＝1,2,
…
,22；j＝1,2,3,4。
[0052]
在步骤4中，选取最大隶属度pmax＝max(pj)所在成熟度等级vj作为在线监测技术的应用成熟度等级评价。
[0053]
在一个实施例中，一种智能电力设备在线监测技术应用成熟度评估方法，所述评估体系包括成熟度等级层、一级指标层与二级因素层，如图1所示；
[0054]
在成熟度评估体系中，所述成熟度等级层包括：萌芽期、启动期、扩张期、成熟期，定义v＝{萌芽期v1，启动期v2，扩张期v3，成熟期v4}为评论集；
[0055]
所述一级指标层包括：生产能力、应用实现、实施效益、技术可靠性、技术经济性、
技术智能化、技术自动化、政策环境、资产经营；
[0056]
所述生产能力的二级因素层包括工业化、标准化；所述应用实现的二级因素层包括兼容性、建设现状、操作难易；所述实施效益的二级因素层包括监控质量、监控效率、资源利用率；所述技术可靠性的二级因素层包括操作安全、使用可靠性；所述技术经济性的二级因素层包括成本合理、能源消耗水平、使用寿命；所述技术智能化的二级因素层包括自我感知、自适应和自调优、自我诊断和状态警告；所述技术自动化的二级因素层包括自动控制和监控、知识技术集成；所述政策环境的二级因素层包括政策支持、资本投资；所述资产经营的二级因素层包括业务操作、物业管理。
[0057]
所述评估方法流程如图2所示，包括：
[0058]
步骤1，构建隶属度函数，在专家征询的基础上，建立模糊评价矩阵；
[0059]
在步骤1中，所述隶属度函数为梯形组合，如图3所示，该函数表达隶属度r(ui)(0～1范围内)与成熟度的相关关系，所述成熟度采用专家评分法，依据专家分数score确定，表示二级因素ui对成熟度vi的属于程度。
[0060]
所述模糊评价矩阵为各二级因素对相应成熟度等级的隶属度集合。假设利用第i维二级因素ui来评价应用成熟度，而该维度对成熟度等级vj的隶属度是rij(j＝1,2,3,4)，则可得隶属度集ri＝{ri1,ri2,ri3,ri4}，将全部二级因素的隶属度集作集合则得模糊评价矩阵r，以边缘计算技术为例，各二级因素的隶属度如表1。
[0061]
表1边缘计算技术各指标的阶段隶属度
[0062][0063]
步骤2，定量描述要素两两比较的重要性，计算出反映各层次元素相对重要性顺序的权重，对多维指标进行多层次统计分析确定权重矩阵；
[0064]
在步骤2中将专家意见和客观判断结果结合起来，定量描述要素两两比较的重要性。然后，利用数学方法计算出反映各层次元素相对重要性顺序的权重。
[0065]
所述数学方法为：利用判断矩阵w中元素wij表示第i个因子相对于第j个因子的相对重要性，其取值范围为1～9。其中，1表示第i个因素对第j个因素同等重要，9表示第i个因素与第j个因素相比极其重要。
[0066]
在应用成熟度等级的模糊评价中，9个一级指标及其对应的二级因素对成熟度等级有不同程度的影响。通过对不同维度及其指标赋予不同的权重，来表达它们对应用成熟度等级的影响，建立九个一级指标与应用成熟度级别之间的可靠合理的映射关系。
[0067]
最优传递矩阵元素cij为:
[0068][0069]
拟最优传递矩阵w*为:
[0070][0071]
权重集ω是w*的最大特征值对应的特征向量。
[0072]
对智能电力设备状态监测技术评价指标进行重要性分析和权重计算，一级指标共9项，二级因素共22项。为获得两两重要度判别结果，同时避免判别结果来源过于单一，本发明梳理多位技术专家的判别结果，开展定性重要性判别后进行量化标定，形成权重值如表2所示。
[0073]
表2应用成熟度评价指标及其权重
[0074][0075]
从一级指标的权重来看，排名前3位的指标分别是技术可靠性、实施效益、技术经济，这反映了在目前的智能电气状态检测技术中，更关注技术的可靠性，其次关注其与现有监测系统的配套连接、应用效益和政策激励。指标权重量化的分析结果与目前实际相吻合。
[0076]
步骤3，使权重矩阵与相应模糊评价矩阵相乘，得到各在线监测技术应用成熟水平对应的隶属度；
[0077]
在步骤3中，使权重矩阵与相应模糊评价矩阵相乘，得到各在线监测技术应用成熟
水平对应的隶属度，即：
[0078]
pj＝(ω)1×i(r)i×jꢀꢀ
(3)
[0079]
式(3)中,i＝1,2,
…
,22；j＝1,2,3,4。
[0080]
针对边缘计算技术所得结果如表3所示：
[0081]
表3边缘计算技术各指标的阶段隶属度
[0082][0083]
步骤4，选取最大隶属度所在成熟度等级作为在线监测技术的应用成熟度等级评价。
[0084]
在步骤4中，选取最大隶属度pmax＝max(pj)所在成熟度等级vj作为在线监测技术的应用成熟度等级评价，依据该原则，边缘计算技术正处于扩张期。
[0085]
步骤5，依据一级指标及其权重与评分score，绘制雷达图，可针对技术薄弱方面，实现基于应用成熟度的智能电力设备在线监测技术的优化。
[0086]
在步骤5中，针对边缘计算技术绘制雷达图如图4所示，基于雷达图，可分析得到目前的边缘计算技术缺乏有效的政策引导和支撑，在政策环境上最为薄弱，加强政策支持可以显著提高边缘计算技术的应用成熟度，有利于边缘计算技术在算力分配、应用配置方面的技术成熟度水平。此外，边缘计算技术的技术可靠性相对较低，其主要原因在于通过智能传感系统边缘节点的智能化设备，攻击者可利用安全漏洞，干扰电网运行或窃取电网隐私数据。因此，可开展智能传感系统的风险隔离、入侵检测、漏洞挖掘工作，提高边缘计算技术的技术可靠性水平，在安全性方面实现对边缘计算技术的优化提升。
[0087]
尽管以上结合附图对本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下和在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。

技术特征：
1.一种智能电力设备在线监测技术应用成熟度评估方法，其特征在于，其包括，步骤1，构建智能电力设备在线监测技术应用成熟度评估体系，所述评估体系包括成熟度等级层、一级指标层与二级因素层，所述成熟度等级层包括萌芽期、启动期、扩张期和成熟期，所述一级指标层包括生产能力、应用实现、实施效益、技术可靠性、技术经济性、技术智能化、技术自动化、政策环境和资产经营；所述二级因素层包括工业化、标准化、兼容性、建设现状、操作难易、监控质量、监控效率、资源利用率、操作安全、使用可靠性、成本合理、能源消耗水平、使用寿命、自我感知、自适应和自调优、自我诊断和状态警告、自动控制和监控、知识技术集成、政策支持、资本投资、业务操作和物业管理，基于所述评估体系构建隶属度函数以及建立模糊评价矩阵，模糊评价矩阵为各二级因素对相应成熟度等级层的隶属度集合；步骤2，利用判断矩阵w定量描述各二级因素两两比较的重要性，计算出反映各二级因素相对重要性顺序的权重，对一级指标层进行多层次统计分析确定权重矩阵，其中，判断矩阵w中元素wij表示第i个二级因素相对于第j个二级因素的相对重要性，其取值范围为1～9，1表示第i个二级因素对第j个二级因素同等重要，9表示第i个二级因素与第j个二级因素相比极其重要；步骤3，所述权重矩阵与相应的所述模糊评价矩阵相乘，得到各智能电力设备在线监测技术应用成熟度对应的隶属度；步骤4，选取最大隶属度所在的成熟度等级作为智能电力设备在线监测技术应用成熟度的等级评价；步骤5，依据一级指标层及其权重和等级评价，绘制雷达图进行分析以优化智能电力设备在线监测技术。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，优选的，所述生产能力对应的二级因素层包括工业化、标准化；所述应用实现对应的二级因素层包括兼容性、建设现状、操作难易；所述实施效益对应的二级因素层包括监控质量、监控效率、资源利用率；所述技术可靠性对应的二级因素层包括操作安全、使用可靠性；所述技术经济性对应的二级因素层包括成本合理、能源消耗水平、使用寿命；所述技术智能化对应的二级因素层包括自我感知、自适应和自调优、自我诊断和状态警告；所述技术自动化对应的二级因素层包括自动控制和监控、知识技术集成；所述政策环境对应的二级因素层包括政策支持、资本投资；所述资产经营对应的二级因素层包括业务操作、物业管理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤1中，所述隶属度函数为梯形组合。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2中，最优传递矩阵元素cij为:其中，w
ij
为判断矩阵w第i行第j列元素；n为矩阵维度，拟最优传递矩阵w*为:其中，c
ij
为最优传递矩阵元素，为拟最优传递矩阵元素，权重矩阵ω是w*的最大特征值对应的特征向量构成的矩阵。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤3中，各智能电力设备在线监测技术应用成熟度对应的隶属度为：p
j
＝(ω)1×
i
(r)
i
×
j
，其中,i＝1,2,
…
,22；j＝1,2,3,4，其中，ω为权重矩阵，r为模糊评价矩阵。

技术总结
一种智能电力设备在线监测技术应用成熟度评估方法，包括建立技术应用成熟度评价体系，包括一级指标层以及二级因素层；将技术成熟度划分为萌芽期、启动期、扩张期、成熟期四个成熟度等级；利用隶属度函数，建立模糊评价矩阵；运用层次分析法，对多维指标进行多层次统计分析确定权重；依据权重与相应模糊评价矩阵，综合得到各在线监测技术应用成熟水平对应的隶属度，以判断在线监测技术的应用成熟度等级评价。本发明针对智能电气设备的状态监测领域，细化衡量技术应用成熟度水平的指标与评估方法，有利于相关公司和团队掌握技术趋势，规划发展方向，为电气设备智能化及其在状态监测领域的发展框架的建立奠定基础。领域的发展框架的建立奠定基础。领域的发展框架的建立奠定基础。


技术研发人员：董明 贺馨仪 李晓枫 李青 马庆华 刘王泽宇 张洪源 陈荣发
受保护的技术使用者：西安交通大学
技术研发日：2023.04.18
技术公布日：2023/7/12