基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法

摘要

本发明公开了基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法，包括以下步骤：S1：构建影响指标集和待评估方案集；S2：对影响指标集经过标准化处理后建立模糊关系的单影响指标模糊评估矩阵；S3：根据模糊评估矩阵构造用于确定各影响指标权重的判断矩阵，并采用粒子群算法优化计算该判断矩阵从而得出各指标的权重值；S4：由各影响指标的权重值构造权重矩阵，并根据模糊数学方程求得各方案的模糊综合评估值，从而获得最优输电路径方案。本发明利用模糊理论分析线路路径方案优劣性，并在其中采用粒子群算法优化用于确定各影响影响指标的判断矩阵，使影响指标的权重赋值更具科学性和合理性，从而有利于方案的评估与优选。

说明书

技术领域

本发明涉及输电工程设计领域，特别是涉及基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法。

背景技术

随着国家电网公司大力倡导“新基建”，输电工程建设力度也在不断加大。输电线路设计是整个工程的首要环节，是一项包含了路径选择、杆塔定位、电气设计等多面的系统性工作，而路径选择是整个设计工作的基础，它关系到整个工程的造价、施工和安全性。传统人工方式评估输电线路路径时，需要考虑影响指标较多，且大多数影响指标无法定量描述，对输电线路的影响也不一致，只能依靠设计人员主观经验判断。随着计算机技术和各类优化方法的发展，以及三维设计技术在信息获取方面的优势，单独依靠人工经验进行方案评估已经无法满足输电路径方案优选的要求，所以有必要研究分析对输电线路路径选择产生影响的各项重要指标，并通过建立数学模型综合评价各影响指标的重要性，从而保证输电线路路径选择更加经济合理且具有科学性

目前输电线路路径选择和评价方法，主要可分为两大类：分别是基于主观定性判断和系统逻辑分析。主观定性判断的方法主要是根据专家知识对所有影响路径方案的影响指标进行排序比较，这种主观层面的判断多依靠经验，虽然专家理论在一定程度上有助于分析，但无法保证选择或评价结果的科学性和全面性。系统逻辑分析主要是采用层次分析法，层次分析法将复杂问题中的各个影响指标划分成相互之间有联系的有序层次，并对每一层次的相对重要性给予定量表示，利用数学方法确定每个层次中每个元素的相对重要性次序的权值。虽然该方法简单实用易操作，但是仍然存在一些问题，特别是当判断矩阵不具有一致性时，通过该矩阵计算的权重值合理性较差，且矩阵调整较为繁琐。

因此，本发明结合了传统基于层次分析法的输电路径方案评估方法的优点，并利用粒子群算法对判断矩阵进行检验、修正，解决了评价过程中权重值设置的不贴合数据实际、决策过程缺乏一定科学性的问题。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种能够解决现有技术中存在的缺陷的基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法。

技术方案：本发明所述的基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法，包括以下步骤：

S1：构建影响指标集和待评估方案集；

S2：对影响指标集经过标准化处理后建立模糊关系的单影响指标模糊评估矩阵；

S3：根据模糊评估矩阵构造用于确定各影响指标权重的判断矩阵，并采用粒子群算法优化计算该判断矩阵从而得出各指标的权重值；

S4：由各影响指标的权重值构造权重矩阵，并根据模糊数学方程求得各方案的模糊综合评估值，从而获得最优输电路径方案。

进一步，所述步骤S1中，影响指标集与待评估方案集分别可以写为：

X＝(x

Y＝(y

式(1)中，元素x

式(2)中，元素y

进一步，所述步骤S2中，模糊评估矩阵通过以下方法确定：

S2.1：由影响指标与评估方案的对应关系，建立X对应Y的模糊映射(函数)：X→F(Y)，并定义n个影响指标组成对全体m个方案的影响指标样本集数据为{x(i,j)|i＝1～n,j＝1～m}，对样本数据集x(i,j)进行标准化处理，其中，对值越大越好型数据的标准化处理公式为：

对值越小越好型数据的标准化处理公式为：

式(3)与式(4)中，x

S2.2：将r(i,j)值为元素组成单影响指标的模糊评估矩阵R＝(r(i,j))

式(5)中，r(i,j)即为r

进一步，所述步骤S3中，用于确定各影响指标权重的判断矩阵和基于粒子群算法的各指标权重值求取通过以下方法确定：

S3.1：引入各影响指标的样本标准差s(i)为:

S3.2：判断矩阵的构造通过以下方法确定：

式(7)中，s

将a

式(8)中，{w

S3.3：采用粒子群算法优化计算判断矩阵得到的各指标权重值通过以下方法确定：

设A的修正判断矩阵为Y＝{y

式(9)与式(10)中，称目标函数RJV(n)为修正判断函数；β为非负参数，根据经验在[0,0.3]内选取。

为解决式(9)的非线性优化问题，采用粒子群算法求解，优化目标为使得目标函数RJV(n)＜0.1，优化变量为权重值{w

第i个粒子的速度记为：

将式(9)作为粒子群算法的适应度函数，将初始粒子带入适应度函数计算后得到当前最优适应度值、个体最优解p

式(13-1)与(13-2)中，d代表维度编号；ω为惯性因子，一般取值为0.6；c

每一个粒子速度与位置更新完毕后，重新代入式(9)计算得到最优适应度值，并更新个体最优解p

进一步，所述步骤S4中，模糊综合评估值和最优输电路径方案通过以下方法确定：

S4.1：根据步骤S3.3获得的各影响指标权重值{w

W＝(w

式(14)中，元素w

S4.2：根据模糊数学方程W·R＝Z，求得待评估方案的综合评价优劣程度结果Z：

式(15)的模糊数学运算规则为：

式(16)中，“∧”表示取小值，“∨”表示取大值。

Z中的每一个元素即为模糊综合评价值z(j)，模糊综合评价值越高，说明该方案越好。选择模糊综合评价值最高的为最优输电线路路径方案。

附图说明

图1为本发明基于改进模糊层次分析法的输电线路路径的评估方法的计算流程图。

图2为本发明具体实施方式中基于粒子群算法优化计算判断矩阵与指标权重值的计算流程图。

具体实施方式

本发明具体实施方式公开了一种基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法，见图1，基于改进模糊层次分析法的输电线路路径方案评估方法包括以下步骤：

S1：构建影响指标集和待评估方案集；

S2：对影响指标集经过标准化处理后建立模糊关系的单影响指标模糊评估矩阵；

S3：根据模糊评估矩阵构造用于确定各影响指标权重的判断矩阵，并采用粒子群算法优化计算该判断矩阵从而得出各指标的权重值；

S4：由各影响指标的权重值构造权重矩阵，并根据模糊数学方程求得各方案的模糊综合评估值，从而获得最优输电路径方案。

步骤S1中，影响指标集与待评估方案集分别可以写为：

X＝(x

Y＝(y

式(1)中，元素x

式(2)中，元素y

步骤S2中，模糊评估矩阵通过以下方法确定：

S2.1：由影响指标与评估方案的对应关系，建立X对应Y的模糊映射(函数)：X→F(Y)，并定义n个影响指标组成对全体m个方案的影响指标样本集数据为{x(i,j)|i＝1～n,j＝1～m}，对样本数据集x(i,j)进行标准化处理，其中，对值越大越好型数据的标准化处理公式为：

对值越小越好型数据的标准化处理公式为：

式(3)与式(4)中，x

S2.2：将r(i,j)值为元素组成单影响指标的模糊评估矩阵R＝(r(i,j))

式(5)中，r(i,j)即为r

步骤S3中，用于确定各影响指标权重的判断矩阵和基于粒子群算法的各指标权重值求取通过以下方法确定：

S3.1：引入各影响指标的样本标准差s(i)为:

S3.2：判断矩阵的构造通过以下方法确定：

式(7)中，s

将a

式(8)中，{w

S3.3：采用粒子群算法优化计算判断矩阵得到的各指标权重值通过以下方法确定：

设A的修正判断矩阵为Y＝{y

式(9)与式(10)中，称目标函数RJV(n)为修正判断函数；β为非负参数，根据经验在[0,0.3]内选取。

见图2，为解决式(9)的非线性优化问题，采用粒子群算法求解，优化目标为使得目标函数RJV(n)＜0.1，优化变量为权重值{w

第i个粒子的速度记为：

将式(9)作为粒子群算法的适应度函数，将初始粒子带入适应度函数计算后得到当前最优适应度值、个体最优解p

式(13-1)与(13-2)中，d代表维度编号；ω为惯性因子，一般取值为0.6；c

每一个粒子速度与位置更新完毕后，重新代入式(9)计算得到最优适应度值，并更新个体最优解p

步骤S4中，模糊综合评估值和最优输电路径方案通过以下方法确定：

S4.1：根据步骤S3.3获得的各影响指标权重值{w

W＝(w

式(14)中，元素w

S4.2：根据模糊数学方程W·R＝Z，求得待评估方案的综合评价优劣程度结果Z：

式(15)的模糊数学运算规则为：

式(16)中，“∧”表示取小值，“∨”表示取大值。

Z中的每一个元素即为模糊综合评价值z(j)，模糊综合评价值越高，说明该方案越好。选择模糊综合评价值最高的为最优输电线路路径方案。