基于OWA算子和CWAA算子的变电站巡视周期优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

（一）研究背景

变电站作为电力系统的核心枢纽，承担着电能传输、变换和分配的关键任务，其运行状态直接影响电力系统的安全性、可靠性与经济性。随着电力系统向智能化、规模化方向发展，变电站设备数量不断增加、结构日益复杂，传统的固定周期巡视模式逐渐暴露出弊端。一方面，若巡视周期过短，会导致人力、物力资源过度消耗，增加运维成本，同时频繁巡检可能对设备正常运行造成不必要干扰；另一方面，若巡视周期过长，难以及时发现设备潜在故障隐患，可能引发设备停运、电力中断等严重事故，造成巨大的经济损失和社会影响。

近年来，电力行业事故统计数据显示，因巡视不及时或巡视不到位导致的变电站设备故障占比逐年上升。例如，2023 年某地区变电站因变压器绝缘老化未及时发现，引发设备烧毁事故，造成周边区域停电超过 12 小时，直接经济损失达数百万元。因此，如何根据变电站设备的实际运行状况、故障风险等级等因素，科学合理地优化巡视周期，实现 “按需巡视”，成为电力运维领域亟待解决的关键问题。

当前，已有学者针对变电站巡视周期优化开展研究，提出了基于设备故障率、状态评估等单一因素的优化方法。但这些方法多忽视了影响巡视周期的多源性、不确定性因素（如设备运行环境、历史故障数据、运维人员经验等），且在处理多因素决策信息时，缺乏对不同权重偏好的灵活适配，难以满足复杂变电站场景下的巡视需求。OWA（Ordered Weighted Averaging）算子作为一种多属性决策工具，能够通过有序加权方式融合多源信息，反映决策者的风险偏好；CWAA（Continuous Weighted Arithmetic Averaging）算子则可对连续型决策数据进行加权聚合，提升数据处理的精准度。将这两种算子结合应用于变电站巡视周期优化，可有效整合多维度影响因素，兼顾决策的客观性与灵活性，为巡视周期优化提供新的思路。

（二）研究意义

1. 理论意义：本研究将 OWA 算子与 CWAA 算子引入变电站巡视周期优化领域，突破传统单一因素优化方法的局限，构建多因素融合的巡视周期优化模型。通过对两种算子的权重分配机制进行改进，实现对不确定性决策信息的科学处理，丰富电力系统运维决策的理论体系，为多属性决策方法在电力领域的应用提供新的实践案例。

1. 实践意义：一方面，优化后的巡视周期能够精准匹配变电站设备的实际运行状态，在保障设备安全运行的前提下，减少不必要的巡视次数，降低运维成本，提高资源利用效率；另一方面，可帮助运维人员及时发现设备潜在故障，缩短故障排查与处理时间，提升电力系统供电可靠性，为社会生产生活提供稳定的电力保障。

（三）国内外研究现状

1. 国外研究现状：国外对变电站巡视周期优化的研究起步较早，注重结合设备状态评估与风险分析。例如，美国电力科学研究院（EPRI）提出基于设备故障率模型的巡视周期动态调整方法，通过统计设备历史故障数据，建立故障率与运行时间的关联模型，进而确定最优巡视间隔；英国学者通过引入模糊数学理论，对设备运行环境、老化程度等不确定性因素进行量化，构建多因素巡视决策模型，但该模型在权重确定方面过度依赖专家主观判断，缺乏客观数据支撑。此外，国外学者在 OWA 算子应用方面较为成熟，将其用于电力系统负荷预测、风险评估等领域，但尚未将其与 CWAA 算子结合应用于变电站巡视周期优化。

1. 国内研究现状：国内学者近年来在变电站巡视周期优化领域的研究成果丰富，聚焦于多因素融合与智能化方法应用。例如，部分学者基于设备状态评价体系，采用层次分析法（AHP）确定各影响因素权重，结合故障后果严重程度制定巡视周期；还有学者引入大数据分析技术，通过挖掘设备在线监测数据，构建基于机器学习的巡视周期预测模型。在算子应用方面，国内学者将 OWA 算子用于电力系统风险决策，但在处理连续型监测数据时精度不足；CWAA 算子虽在数据聚合方面具有优势，但单独使用时难以体现决策者对不同风险等级的偏好。目前，国内尚未形成将 OWA 算子与 CWAA 算子结合的变电站巡视周期优化体系，难以兼顾多因素融合与决策灵活性。

（四）研究内容与方法

1. 研究内容：

• 变电站巡视周期影响因素识别与分析：通过文献研究、现场调研与专家访谈，梳理影响变电站巡视周期的关键因素，包括设备运行状态、故障风险等级、运行环境、运维资源等，构建多维度影响因素指标体系。

• OWA 算子与 CWAA 算子理论适配性分析：深入研究 OWA 算子的有序加权特性与 CWAA 算子的连续数据聚合能力，分析两种算子在变电站巡视周期优化中的适配场景，确定算子融合应用的技术路径。

• 基于 OWA-CWAA 算子的巡视周期优化模型构建：首先，采用熵权法确定各影响因素的客观权重，结合 OWA 算子处理离散型风险等级信息，体现决策者对不同风险的偏好；其次，利用 CWAA 算子对设备在线监测的连续型数据（如温度、湿度、绝缘电阻等）进行加权聚合，实现多源数据的精准融合；最后，构建综合优化模型，计算最优巡视周期。

• 实例验证与模型改进：以某地区 220kV 变电站为研究对象，收集设备运行数据与历史巡视记录，运用构建的优化模型计算巡视周期，并与传统固定周期、单一算子优化周期进行对比，验证模型的科学性与有效性，根据验证结果对模型进行改进完善。

1. 研究方法：

• 文献研究法：系统梳理国内外变电站巡视周期优化、OWA 算子与 CWAA 算子应用相关文献，明确研究现状与不足，为模型构建提供理论支撑。

• 现场调研法：前往变电站运维现场，收集设备运行数据、巡视记录与故障案例，识别实际运维中影响巡视周期的关键因素，确保指标体系的实用性。

• 专家访谈法：邀请电力系统运维专家、决策分析领域学者，对影响因素权重分配、算子参数设置等提供专业意见，提升模型的合理性。

• 熵权 - OWA-CWAA 组合方法：通过熵权法获取客观权重，结合 OWA 算子处理离散风险信息，利用 CWAA 算子聚合连续监测数据，实现多方法协同优化。

• 实例验证法：以实际变电站为案例，对比不同优化方法的结果，验证模型有效性，为模型推广应用提供依据。

二、相关理论基础

（一）变电站巡视周期优化核心概念

1. 变电站巡视周期：指变电站运维人员对站内设备进行巡检的时间间隔，通常分为日巡、周巡、月巡、季巡等固定周期类型。科学的巡视周期需平衡设备安全风险与运维成本，在保障设备可靠运行的同时，实现资源高效利用。

1. 巡视周期优化目标：核心目标是基于设备实际运行状态与多维度影响因素，动态调整巡视间隔，使巡视工作既能及时发现设备故障隐患，又避免过度巡检导致的资源浪费，最终实现电力系统运维的安全性与经济性双赢。

⛳️ 运行结果

=== 变电站巡视周期优化计算 ===

OWA算子权重向量: [0.50 0.10 0.10 0.10 0.10 0.10 ]

CWAA算子权重向量: [0.125 0.125 0.250 0.125 0.125 0.250 ]

决策者权重向量: [0.15 0.18 0.16 0.17 0.19 0.15 ]

=== 数据规范化处理 ===

专家1规范化矩阵 R1:

0.1333  1.0000  0.1333  0.4000  1.0000  0.1250

0.5333  1.0000  0.4333  0.6000  0.7500  0.5000

0.4000  0.9727  0.3333  0.8000  0.7500  0.2500

0.6667  0.6364  0.5333  0.8000  0.2500  0.7500

1.0000  0.9909  1.0000  1.0000  0.2500  1.0000

0.3333  0.6000  0.3000  0.4000  0.5000  0.2500

专家2规范化矩阵 R2:

0.1875  0.9823  0.1786  0.4000  1.0000  0.2000

0.5625  1.0000  0.5000  0.6000  0.6667  0.5000

0.5000  0.9735  0.4286  0.6000  0.5556  0.2000

0.6875  0.6637  0.6071  0.8000  0.2222  0.7000

1.0000  0.9912  1.0000  1.0000  0.3333  1.0000

0.3750  0.6903  0.2500  0.6000  0.4444  0.2000

专家3规范化矩阵 R3:

0.1250  0.9412  0.1562  0.4000  1.0000  0.1429

0.5625  0.9496  0.4688  0.6000  0.8750  0.4286

0.3750  0.9160  0.4062  0.8000  0.7500  0.2857

0.6875  0.6303  0.5625  0.8000  0.3750  0.8571

1.0000  1.0000  1.0000  1.0000  0.3750  1.0000

0.4375  0.5714  0.3125  0.4000  0.5000  0.2857

专家4规范化矩阵 R4:

0.1333  0.9528  0.1562  0.4000  1.0000  0.1111

0.5333  1.0000  0.4688  0.6000  0.6667  0.5556

0.4667  0.9434  0.3750  0.8000  0.6667  0.2222

0.7333  0.5377  0.5625  1.0000  0.3333  0.7778

1.0000  0.9434  1.0000  1.0000  0.3333  1.0000

0.4000  0.5660  0.3125  0.4000  0.5556  0.3333

专家5规范化矩阵 R5:

0.0833  0.9910  0.1600  0.4000  1.0000  0.2000

0.5000  1.0000  0.4000  0.4000  1.0000  0.6000

0.3333  0.9730  0.3200  0.8000  1.0000  0.4000

0.6667  0.6486  0.4800  0.6000  0.2857  0.7000

1.0000  0.9550  1.0000  1.0000  0.4286  1.0000

0.3333  0.6036  0.2400  0.4000  0.7143  0.3000

专家6规范化矩阵 R6:

0.2222  1.0000  0.1538  0.5000  1.0000  0.1429

0.6667  0.9554  0.5769  0.5000  0.8571  0.4286

0.5556  0.9643  0.3077  0.7500  0.8571  0.2857

0.7778  0.5982  0.5769  0.7500  0.4286  0.8571

1.0000  0.9911  1.0000  1.0000  0.4286  1.0000

0.4444  0.5268  0.3846  0.5000  0.5714  0.2857

=== OWA算子计算综合属性值 ===

表7：六位专家评价的综合属性值

变电站 专家1 专家2 专家3 专家4 专家5 专家6

B1 0.6792 0.6948 0.6765 0.6754 0.6834 0.7019

B2 0.7817 0.7829 0.7683 0.7824 0.7900 0.7806

B3 0.7397 0.7151 0.7197 0.7248 0.7826 0.7578

B4 0.6836 0.6881 0.7341 0.7945 0.6181 0.7417

B5 0.9241 0.9324 0.9375 0.9277 0.9384 0.9420

B6 0.4783 0.5321 0.4793 0.4832 0.5448 0.4999

=== CWAA算子计算群体属性值 ===

表8：6ωz_i^(k)(w)数据表

变电站 专家1 专家2 专家3 专家4 专家5 专家6

B1 0.6112 0.7504 0.6495 0.6889 0.7791 0.6317

B2 0.7035 0.8456 0.7375 0.7981 0.9006 0.7025

B3 0.6657 0.7723 0.6909 0.7392 0.8922 0.6820

B4 0.6153 0.7431 0.7047 0.8104 0.7046 0.6675

B5 0.8317 1.0070 0.9000 0.9462 1.0697 0.8478

B6 0.4305 0.5746 0.4601 0.4928 0.6211 0.4499

排序后的数据组 b:

0.7791  0.7504  0.6889  0.6495  0.6317  0.6112

0.9006  0.8456  0.7981  0.7375  0.7035  0.7025

0.8922  0.7723  0.7392  0.6909  0.6820  0.6657

0.8104  0.7431  0.7047  0.7046  0.6675  0.6153

1.0697  1.0070  0.9462  0.9000  0.8478  0.8317

0.6211  0.5746  0.4928  0.4601  0.4499  0.4305

=== 最终结果排序 ===

表9：群体综合属性值及排名

变电站 群体综合属性值 排名

B1 0.6764 5

B2 0.7736 2

B3 0.7309 3

B4 0.6957 4

B5 0.9225 1

B6 0.4940 6

需要进行巡视周期优化的变电站: B5 B2 B3

=== 与传统方法对比 ===

传统方法优化变电站: B5 B4 B2

本文方法优化变电站: B5 B2 B3

=== 计算总结报告 ===

计算方法: OWA算子 + CWAA算子

属性数量: 6个

专家数量: 6位

变电站数量: 6座

优化目标: 巡视周期从1次/7天优化为1次/14天

优化变电站数量: 前3名

最终优化结果: B5, B2, B3

方法特点:

- OWA算子考虑属性重要性和排序

- CWAA算子消除专家主观偏差

- 综合决策提高优化准确性

计算完成！

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🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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