本發(fā)明涉及配電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)方法及裝置。

背景技術(shù)：

目前常用的配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)方法有基于概率、基于圖論、主觀評(píng)分法、決策樹(shù)法、風(fēng)險(xiǎn)矩陣法、基于模糊理論、層次分析法、云模型、故障樹(shù)分析法、蒙特卡洛算法等，并在常用方法的基礎(chǔ)上，將多種方法進(jìn)行結(jié)合。但這些方法指標(biāo)單一，無(wú)法適應(yīng)不同地區(qū)的不同情況，過(guò)于籠統(tǒng)，無(wú)法正確的評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展這一動(dòng)態(tài)過(guò)程?，F(xiàn)有方法一方面是沒(méi)有考慮風(fēng)險(xiǎn)因素的模糊性，且對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的來(lái)源、識(shí)別、歸類方面并沒(méi)有做太多的考慮，造成了不同風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重?zé)o法凸顯的問(wèn)題；另一方面是在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)矩陣的時(shí)候僅采用專家法，主觀因素影響過(guò)大，對(duì)專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的依賴性過(guò)大。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)存在的指標(biāo)單一、風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重?zé)o法凸顯等問(wèn)題，提供一種基于粗糙集理論的配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)方法及裝置，考慮城鄉(xiāng)問(wèn)題、預(yù)停電問(wèn)題等諸多在實(shí)際配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中不可避免的問(wèn)題，準(zhǔn)確反映區(qū)域故障發(fā)生概率與嚴(yán)重度的差異性，針對(duì)配電網(wǎng)特有的運(yùn)行方式，通過(guò)粗糙集理論與模糊并行的方法進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)與數(shù)據(jù)處理，并有效地應(yīng)用于配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

粗糙集理論是用來(lái)刻畫(huà)不完整性和不確定性的數(shù)學(xué)工具，能夠有效地分析不精確、不一致、不完整等各種不完備的信息，在信息分類不變的基礎(chǔ)上，利用確定信息對(duì)不確定信息進(jìn)行近似描述及知識(shí)約簡(jiǎn)，從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)，揭示潛在的規(guī)律。

粗糙集理論在電力系統(tǒng)，特別是配電網(wǎng)及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面的研究也已經(jīng)展開(kāi)。屬性約簡(jiǎn)與特征選擇是粗糙集理論在知識(shí)發(fā)掘和數(shù)據(jù)處理中的重要應(yīng)用，能夠揭示屬性之間的依賴關(guān)系。配電網(wǎng)故障在不可避免的影響因素下，能夠利用屬性約簡(jiǎn)得到影響配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)的主要控制因素，得到易于證實(shí)的規(guī)則知識(shí)，從而有效的指導(dǎo)配電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

本發(fā)明提供一種配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)方法，

根據(jù)采集到的配電網(wǎng)故障原始數(shù)據(jù)，生成以風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)為條件屬性的決策信息系統(tǒng)，通過(guò)等距與等頻的方式對(duì)所述信息系統(tǒng)中連續(xù)型的條件屬性進(jìn)行離散化處理；

對(duì)所述信息系統(tǒng)中的離散后的條件屬性進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)；

根據(jù)屬性約簡(jiǎn)后的條件屬性建立風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)模型；

根據(jù)所述風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)模型計(jì)算故障風(fēng)險(xiǎn)值。

所述離散化處理包括：

用等距法將連續(xù)型的條件屬性區(qū)間的值域[xmin,xmax]劃分成區(qū)間寬度為δ＝(xmax-xmin)/k的k個(gè)等距區(qū)間，得到區(qū)間上的右端斷點(diǎn)為l'i＝xmin+iδ(i＝0,···k)；用等頻法將連續(xù)型的條件屬性區(qū)間的值域[xmin,xmax]劃分成區(qū)間內(nèi)對(duì)象個(gè)數(shù)相等的k個(gè)等頻區(qū)間，得到區(qū)間上的右端斷點(diǎn)為l”j；

等距與等頻相對(duì)應(yīng)的第p個(gè)區(qū)間的右端斷點(diǎn)分別為l'p、l”p，則第p個(gè)區(qū)間的右端新斷點(diǎn)第p個(gè)區(qū)間的范圍更改為[lp-1,lp]。

在離散化處理前采用最大概率值法對(duì)信息系統(tǒng)進(jìn)行不完備數(shù)據(jù)補(bǔ)齊；

所述不完備數(shù)據(jù)的補(bǔ)齊包括：選取樣本中缺失的屬性值在其他樣本上出現(xiàn)頻率最高的取值來(lái)補(bǔ)充該樣本中缺失的屬性值。

所述建立風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)模型包括：根據(jù)屬性約簡(jiǎn)后的條件屬性求取風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重向量矩陣和模糊綜合評(píng)判矩陣。

所述信息系統(tǒng)如下所示：

s＝(u,c,v,f)

其中u為論域，c為條件屬性，va為屬性a的值域，f為屬性函數(shù)；

優(yōu)選的，所述屬性約簡(jiǎn)包括：

步驟1：計(jì)算信息系統(tǒng)s的差別矩陣m；

步驟2：利用差別矩陣m求出條件屬性集c的核rc＝core(c)；

步驟3：刪除差別矩陣m中與rc中的屬性有交集的屬性組合，得到m:；

步驟4：計(jì)算m:中屬于rl的屬性出現(xiàn)的頻率即屬性的重要度，rl＝c-rc，選出重要度達(dá)到最大值的屬性a，如果有多個(gè)屬性ai(i＝1,2,3...m)的重要度達(dá)到最大值，則選出在差別矩陣m中與rc中的屬性有交集的屬性組合數(shù)目最小的屬性aj；

步驟5：將選出的屬性aj與rc合并，得到新的rc；

步驟6：轉(zhuǎn)到步驟3重新計(jì)算m:，如果則終止，否則繼續(xù)運(yùn)算，直至m:成為空集，得到屬性約簡(jiǎn)的條件屬性。

所述差別矩陣m為|u|×|u|對(duì)稱陣，如下式所示：

式中，m(i,j)為差別矩陣第i行第j列的元素，f(xi,a)表示數(shù)據(jù)對(duì)象xi在條件屬性a上的具體取值，f(xj,a)表示數(shù)據(jù)對(duì)象xj在條件屬性a上的具體取值；

優(yōu)選所述風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重向量矩陣由屬性約簡(jiǎn)后的條件屬性中各屬性的重要度組成；

所述屬性的重要度依據(jù)屬性在差別矩陣中出現(xiàn)的頻率確定。

所述求取模糊綜合評(píng)判矩陣包括：

計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重度矩陣；

所述風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重度矩陣的元素如下式所示：

sij＝(1×x1+2×x2+3×x3)/x(4)

式中，sij為條件屬性中風(fēng)險(xiǎn)因素cij的嚴(yán)重程度，{1,2,3}為故障級(jí)別，{x1,x2,x3}為故障級(jí)別分別對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)；x為總樣本數(shù)；

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重度矩陣計(jì)算模糊綜合評(píng)判矩陣，所述模糊綜合評(píng)判矩陣如下式所示：

r＝d×s(5)

式中，r為模糊綜合評(píng)判矩陣，s為不同風(fēng)險(xiǎn)因素的嚴(yán)重度矩陣，d為不同風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生的概率矩陣。

所述風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)模型為：

b＝a×r

式中，b為故障風(fēng)險(xiǎn)，a為風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重向量矩陣，r為模糊綜合評(píng)判矩陣。

本發(fā)明提供一種配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)裝置，所述裝置包括：

數(shù)據(jù)處理模塊，用于根據(jù)采集的配電網(wǎng)故障原始數(shù)據(jù)生成以風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)為條件屬性的信息系統(tǒng)，并通過(guò)等距與等頻的方式對(duì)所述信息系統(tǒng)中連續(xù)型的條件屬性進(jìn)行離散化處理；

屬性約簡(jiǎn)模塊，用于對(duì)信息系統(tǒng)中的離散后的條件屬性進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)；

建模模塊，用于根據(jù)屬性約簡(jiǎn)后的條件屬性建立風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)模型；

計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)模型計(jì)算故障風(fēng)險(xiǎn)值。

所述建模模塊還包括矩陣求取模塊，所述矩陣求取模塊用于根據(jù)屬性約簡(jiǎn)后的條件屬性求取風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重向量矩陣和模糊綜合評(píng)判矩陣。

與最接近的現(xiàn)有技術(shù)比，本發(fā)明提供的技術(shù)方案具有以下有益效果：

本發(fā)明提供的技術(shù)方案針對(duì)配電網(wǎng)特有的運(yùn)行方式，通過(guò)粗糙集理論與模糊并行的方法進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)與數(shù)據(jù)處理，提高了生成規(guī)則的可信性與合理性；

本發(fā)明提供的技術(shù)方案考慮城鄉(xiāng)問(wèn)題、預(yù)停電問(wèn)題等諸多在實(shí)際配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中不可避免的問(wèn)題，較準(zhǔn)確反映區(qū)域故障發(fā)生概率與嚴(yán)重度的差異性，有效地應(yīng)用于配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系框架圖；

圖2為本發(fā)明一種配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)方法實(shí)施例的流程圖。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明選取某地所包含的六個(gè)區(qū)域?yàn)樵u(píng)價(jià)對(duì)象，以故障原因影響因素為單一影響指標(biāo)，統(tǒng)計(jì)某地六個(gè)區(qū)域中每個(gè)區(qū)域全部地域(包括市區(qū)、城鎮(zhèn)、鄉(xiāng)村)的停電風(fēng)險(xiǎn)歷史數(shù)據(jù)。

下面結(jié)合附圖2對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。

本發(fā)明提供一種配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)方法，如下所示：

步驟1：配電網(wǎng)故障原始數(shù)據(jù)預(yù)處理。

(1)配電網(wǎng)故障原始數(shù)據(jù)的清洗與集成

配電網(wǎng)故障原始數(shù)據(jù)的清洗與集成主要包括去除噪聲信息、修正不一致的信息記錄與冗余屬性的合并。對(duì)配電網(wǎng)設(shè)備臺(tái)賬記錄的故障進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與集成后，對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析、規(guī)整、錄入，配電網(wǎng)故障的原始主要屬性類別域包括：故障相關(guān)時(shí)間、故障設(shè)備、故障發(fā)生區(qū)域、故障停電原因、故障級(jí)別。

故障相關(guān)時(shí)間：時(shí)間屬性作為配電網(wǎng)故障信息中最重要的屬性之一，原始臺(tái)賬記錄的數(shù)據(jù)中可以提取出故障發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)和恢復(fù)供電的時(shí)間點(diǎn)。

故障設(shè)備：主要是指從原始臺(tái)賬記錄的數(shù)據(jù)中提取出的發(fā)生故障的具體設(shè)備類型及設(shè)備自身。包括從變電站10kv出線開(kāi)始到各公用配電變壓器二次側(cè)出線為止的10kv配電網(wǎng)裝備設(shè)施，如架空線路、電纜線路、配電變壓器、開(kāi)關(guān)設(shè)備、母線、用戶設(shè)備。

故障發(fā)生區(qū)域：主要是指從原始臺(tái)賬記錄的數(shù)據(jù)中提取出的發(fā)生故障的位置，包括所屬城鎮(zhèn)、農(nóng)村、市區(qū)等信息。不同的故障發(fā)生區(qū)域，會(huì)由于所屬行政區(qū)域的大小不同、人口密集程度的差異和區(qū)域?qū)傩圆煌?、自?dòng)化裝置安裝率等存在很大的差異。

故障停電原因：故障停電原因是影響配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的最重要的風(fēng)險(xiǎn)因素之一，主要是指從原始臺(tái)賬記錄的數(shù)據(jù)中提取出的用以描述造成電網(wǎng)停電的責(zé)任和緣由。根據(jù)對(duì)配電網(wǎng)的了解及所記錄的停電原因的分析總結(jié)，可以將導(dǎo)致配電網(wǎng)故障的主要原因分為設(shè)備側(cè)、用戶側(cè)、系統(tǒng)側(cè)三大類，所述設(shè)備側(cè)分為設(shè)備自身原因、外力破壞和自然原因；用戶側(cè)分為用戶影響和運(yùn)維設(shè)計(jì)因素；系統(tǒng)側(cè)分為系統(tǒng)自身因素、計(jì)劃停電與分布式電源。

故障級(jí)別：主要是指從原始臺(tái)賬記錄的數(shù)據(jù)中提取出的依據(jù)故障嚴(yán)重程度分出的三個(gè)級(jí)別，即ⅰ、ⅱ、ⅲ三級(jí)故障。這個(gè)故障屬性代表了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中故障后果的嚴(yán)重程度，即原有風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中常用到的故障發(fā)生的嚴(yán)重性。

(2)基于粗糙集理論的配電網(wǎng)故障不完備數(shù)據(jù)補(bǔ)齊

在經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)集成的處理后，所得到的信息系統(tǒng)仍有可能是不完備的，在某些樣本的某些屬性值上會(huì)出現(xiàn)空缺的情況。采用最大概率值法進(jìn)行補(bǔ)齊，最大概率值法基本思想為選取該屬性在其他樣本上出現(xiàn)頻率最高的取值來(lái)補(bǔ)充該遺漏值的屬性值。

由于故障發(fā)生時(shí)間對(duì)應(yīng)的所屬季節(jié)天氣和故障區(qū)域?qū)?yīng)的配電網(wǎng)構(gòu)造是影響風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的重要因素，則以季節(jié)和發(fā)生區(qū)域?yàn)榛鶞?zhǔn)縮小數(shù)據(jù)樣本規(guī)模選取需要補(bǔ)全的數(shù)據(jù)庫(kù)，首先選取故障發(fā)生時(shí)間為夏季(7—9月)。

為方便驗(yàn)證算法的正確性，選擇完整數(shù)據(jù)樣本，隨機(jī)去除每條樣本的一到兩個(gè)屬性值。

首先對(duì)隨機(jī)選取的數(shù)據(jù)，進(jìn)行簡(jiǎn)單離散化：

故障持續(xù)時(shí)間a1：[0～1.5,1.5～5.0,5.0～15.0,15.0～506.4]，分別為1、2、3、4。

故障級(jí)別a2：[ⅰ級(jí)故障、ⅱ級(jí)故障、ⅲ級(jí)故障]，分別為1、2、3。

故障設(shè)備a3：[架空線路和電纜線路，變壓器和母線，柱上設(shè)備，用戶設(shè)備]，分別為1、2、3、4。

故障原因a4：[設(shè)備自身問(wèn)題，外力破壞，天氣原因，用戶影響和系統(tǒng)問(wèn)題]，分別為1、2、3、4。

得到如表1與表2的樣本集u，其中x1,x2,x3,x4,x5,x6為樣本，a1，a2，a3，a4為樣本屬性，*代表缺失屬性。

表1完備樣本集

表2不完備樣本集

依據(jù)最大概率法的定義，選取樣本中其他完整屬性實(shí)例為表中所示值時(shí)，缺失屬性值出現(xiàn)頻率最高的屬性值，以彌補(bǔ)遺漏屬性。

樣本x1中，當(dāng)a1、a4分別為3、2時(shí)，篩選出的56條數(shù)據(jù)中，a2為2的概率最高，為43/56，a3為2的概率最高，為30/56，即a2、a3出現(xiàn)頻率最高的分別為2、2；

同理，樣本x2屬于完備樣本；

樣本x3中，當(dāng)a2、a3、a4分別為2、3、4時(shí)，a1出現(xiàn)頻率最高的為4；

樣本x4中，當(dāng)a2、a3分別為2、1時(shí)，a1、a4出現(xiàn)頻率最高的分別為3、3；

樣本x5中，當(dāng)a1、a3、a4分別為4、1、2時(shí)，a2出現(xiàn)頻率最高的為2；

樣本x6中，當(dāng)a1、a2分別為3、2時(shí)，a3、a4出現(xiàn)頻率最高的分別為2、2；

則由最大概率法補(bǔ)全的樣本集為表3所示。

表3最大概率法補(bǔ)全的樣本集

注：括號(hào)內(nèi)為原完備屬性值。

(3)基于粗糙集理論通過(guò)等距與等頻的方式對(duì)信息系統(tǒng)中連續(xù)型的條件屬性進(jìn)行離散化處理

由于故障頻率隨著選擇樣本基數(shù)范圍的不同大小會(huì)有不同的差異，則本發(fā)明選擇利用等距離與等頻率法結(jié)合的方法，借鑒＂相鄰屬性值中點(diǎn)＂思想，對(duì)照原有頻率發(fā)生范圍的劃分對(duì)原有數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。等距離與等頻率法處理方法如下：

設(shè)等距離劃分法是根據(jù)區(qū)間數(shù)目k，將條件屬性區(qū)間的值域[xmin,xmax]劃分成區(qū)間寬度為δ＝(xmax-xmin)/k的k個(gè)區(qū)間，得到區(qū)間上的右端斷點(diǎn)可以表示為

l'i＝xmin+iδ(i＝0,···k)。同理，等頻率法將條件屬性區(qū)間的值域[xmin,xmax]劃分成區(qū)間內(nèi)對(duì)象個(gè)數(shù)相等的k個(gè)區(qū)間，這樣得到區(qū)間上的右端斷點(diǎn)為l”j。

設(shè)等距與等頻相應(yīng)第p個(gè)區(qū)間的右端斷點(diǎn)分別為l'p、l”p，則新斷點(diǎn)為

則第p個(gè)區(qū)間的范圍更改為[lp-1,lp]。

由步驟(1)(2)得到的故障原因統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算得出故障原因發(fā)生概率統(tǒng)計(jì)表，其中區(qū)域?yàn)閡1、u2、u3、u4、u5、u6六個(gè)區(qū)域，設(shè)備側(cè)原因包含設(shè)備自身原因c1，外力破壞原因c2，天氣原因c3，用戶側(cè)原因包括用戶影響原因c4，系統(tǒng)側(cè)原因包括系統(tǒng)問(wèn)題c5，如表4所示。

表4某市各地區(qū)故障原因全部地域風(fēng)險(xiǎn)因素值

步驟2：配電網(wǎng)故障信息分析，建立風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，如圖1所示。

在考慮天氣因素對(duì)配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響時(shí)，需要區(qū)分不同季節(jié)，在簡(jiǎn)化分析的過(guò)程中可以只考慮某一季節(jié)常見(jiàn)的天氣因素。

根據(jù)運(yùn)行及年限記錄判斷各類設(shè)備的狀態(tài)，可以計(jì)算相應(yīng)故障率。理論上各類設(shè)備故障率隨使用年限的變化滿足浴盆曲線規(guī)律，即自基本保持不變到保持不斷上升階段。

配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)體系直接影響了配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性。除了計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)應(yīng)得到的綜合故障后果與綜合故障概率外，指標(biāo)體系包括了影響故障后果與故障概率的故障影響因素指標(biāo)?？紤]外力破壞、自然因素、用戶影響、設(shè)備自身等影響因素可更全面的對(duì)故障概率和故障影響進(jìn)行修正，從而得到更有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。

步驟3：基于粗糙集的條件屬性的屬性約簡(jiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重向量矩陣求取。

(1)本發(fā)明選擇難度適中、精確性較好的差別矩陣作為求核主要計(jì)算方法，并在此基礎(chǔ)上為計(jì)算信息系統(tǒng)約簡(jiǎn)，選用基于差別矩陣中屬性頻率的算法進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，根據(jù)差別矩陣中屬性出現(xiàn)的頻率來(lái)定義屬性的重要度，并利用修改得到的差別矩陣，實(shí)現(xiàn)新的屬性約簡(jiǎn)算法。先給出上述屬性約簡(jiǎn)算法中相關(guān)的定義。

定義：信息系統(tǒng)s＝(u,c,v,f)，其中u為論域，c為條件屬性，va為屬性a的值域，f為屬性函數(shù)。所述差別矩陣m為|u|×|u|對(duì)稱陣，如下式所示：

式中，m(i,j)為差別矩陣第i行第j列的元素，f(xi,a)表示數(shù)據(jù)對(duì)象xi在條件屬性a上的具體取值，f(xj,a)表示數(shù)據(jù)對(duì)象xj在條件屬性a上的具體取值。

為條件屬性c的子集，屬性a為不屬于r的條件屬性，則a的重要度定義為：

sgf(a,r)＝p(a)(2)

其中，p(a)為在差別矩陣中刪除與r中屬性相交的屬性組合后剩余部分中a所出現(xiàn)的概率。進(jìn)而，可以得到求取相對(duì)屬性約簡(jiǎn)的算法如下：

1)：計(jì)算信息系統(tǒng)改進(jìn)的差別矩陣m；

2)：利用差別矩陣求出條件屬性c的核rc＝core(c)，并另rl＝c-rc；

3)：刪除差別矩陣中與rc中的屬性有交的屬性組合得到m:＝m-q；

4)：計(jì)算m:中屬于rl的屬性a出現(xiàn)的頻率即屬性a的重要度，選擇令a的重要度sgf(a,r)達(dá)到最大值的屬性a，如果有多個(gè)屬性ai(i＝1,2,3...m)達(dá)到最大值，選擇與rc中的屬性有交集的屬性組合數(shù)目最小的屬性aj；

5)：將選出的屬性與rc合并得rc＝rc∪{aj}；

6)：轉(zhuǎn)至步驟3重新計(jì)算m:，如果即m:為空集則終止，否則繼續(xù)運(yùn)算，直至m:成為空集，則得到相對(duì)約簡(jiǎn)。

由基于差別矩陣屬性頻率的屬性約簡(jiǎn)中差別矩陣的定義可以得到如下所示表格。由于矩陣表是對(duì)稱矩陣，所以只給出下三角陣，如表5所示。

表5基于屬性頻率的全部區(qū)域故障原因差別矩陣表

定理：對(duì)條件屬性c作的差別矩陣m(i,j)中，若不存在則系統(tǒng)s對(duì)條件屬性c可分辨。在條件屬性c中任一指標(biāo)ci∈rc(rc為條件屬性c的核集)的充要條件是其差別矩陣m中至少存在一個(gè)mij(c)＝{ci}。

如上表所示，根據(jù)定理可得核rc＝{c1}，去除與核屬性相交的屬性組合，則得到m:為{c2c4，c2c3c5，c3c4c5，c2c4c5}，則屬性c2、c3、c4、c5對(duì)應(yīng)的頻率為3、2、3、3。從c2、c4、c5中選擇出在差別矩陣m中與rc組合最少的c2、c4加入rc中，此時(shí)則得到屬性約簡(jiǎn)的{c1,c2,c4}，從而求得屬性約簡(jiǎn)的重要度分別為p(c1)、p(c2)、p(c4)。即風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重向量矩陣a為：

a＝[p(c1)p(c2)p(c4)](3)

同樣，可由特殊地域的故障原因差別矩陣表得到簡(jiǎn)化屬性為{c1,c3},風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重向量矩陣為a'。

步驟4：應(yīng)用約簡(jiǎn)信息對(duì)不同地區(qū)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)。

(1)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集。

收集的某地配電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)樣本集u劃分為兩個(gè)，u＝{u1,u2...u6}為某地六個(gè)區(qū)域的全部地域(包括市區(qū)、城鎮(zhèn)、農(nóng)村)配電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)，u'＝{u1',u'2...u'6}為某地六個(gè)區(qū)域的某特殊地域配電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)。條件屬性c＝{c1,c2,c3}為影響配電網(wǎng)故障的風(fēng)險(xiǎn)因素集，包括故障原因評(píng)價(jià)集c1，故障時(shí)間評(píng)價(jià)集c2，故障設(shè)備評(píng)價(jià)集c3。“嚴(yán)重程度”是由故障原始數(shù)據(jù)中給出的指標(biāo)，其i、ⅱ、ⅲ三個(gè)等級(jí)的取值分別為{1,2,3}。根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，判斷每個(gè)區(qū)域的每個(gè)指標(biāo)三個(gè)等級(jí)分別的占比。

(2)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重度矩陣s，模糊綜合評(píng)判矩陣r。

條件屬性c的子集ci中風(fēng)險(xiǎn)因素cij的對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)集由故障數(shù)據(jù)庫(kù)可統(tǒng)計(jì)得到，總樣本為x，對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)集的三個(gè)等級(jí){i、ⅱ、ⅲ}的樣本數(shù)為{x1,x2,x3}，則風(fēng)險(xiǎn)因素嚴(yán)重程度結(jié)果如下所示。

sij＝(1×x1+2×x2+3×x3)/x(4)

模糊綜合評(píng)判矩陣r由兩個(gè)影響矩陣對(duì)應(yīng)相乘得到，其中影響矩陣一為不同風(fēng)險(xiǎn)因素在不同地區(qū)發(fā)生的概率矩陣d，影響矩陣二為不同風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)評(píng)價(jià)集的隸屬度與嚴(yán)重程度加乘得到的風(fēng)險(xiǎn)因素嚴(yán)重程度結(jié)果矩陣s，結(jié)果如下所示。

r＝d×s(5)

步驟5：計(jì)算失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)值b、b'。

配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)值的公式為：故障風(fēng)險(xiǎn)值＝綜合故障概率值×綜合故障嚴(yán)重度，

則

b＝a×r(6)

b'＝a'×r'(7)

式中，b表示某地全部地域總的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)值，b'只表示特殊地域的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)值，a和a'分別為某地全部地域和特殊地域的權(quán)重向量矩陣，r和r'分別為某地全部地域和特殊地域的模糊綜合評(píng)判矩陣。

步驟6：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)值大小，針對(duì)配電網(wǎng)薄弱區(qū)域采取措施進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防控。

基于相同的理念，本發(fā)明提供了一種配電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)裝置，所述裝置可以包括：

數(shù)據(jù)處理模塊，用于根據(jù)采集的配電網(wǎng)故障原始數(shù)據(jù)生成以風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)為條件屬性的信息系統(tǒng)，并通過(guò)等距與等頻的方式對(duì)所述信息系統(tǒng)中連續(xù)型的條件屬性進(jìn)行離散化處理；

屬性約簡(jiǎn)模塊，用于對(duì)信息系統(tǒng)中的離散后的條件屬性進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)；

建模模塊，用于根據(jù)屬性約簡(jiǎn)后的條件屬性建立風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)模型；

計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)模型計(jì)算故障風(fēng)險(xiǎn)值。

所述建模模塊還包括矩陣求取模塊，所述矩陣求取模塊用于根據(jù)屬性約簡(jiǎn)后的條件屬性求取風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重向量矩陣和模糊綜合評(píng)判矩陣。

最后應(yīng)當(dāng)說(shuō)明的是：以上實(shí)施例僅用于說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案而非對(duì)其保護(hù)范圍的限制,盡管參照上述實(shí)施例對(duì)本申請(qǐng)進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明,所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：本領(lǐng)域技術(shù)人員閱讀本申請(qǐng)后依然可對(duì)申請(qǐng)的具體實(shí)施方式進(jìn)行種種變更、修改或者等同替換，但這些變更、修改或者等同替換，均在申請(qǐng)待批的權(quán)利要求保護(hù)范圍之內(nèi)。