随着电网运维部门对在线监测和智能化运检的重视,各种监测功能的智能终端逐步普及,针对投入使用的智能传感器,迫切需要一个成熟的平台和评估方法对智能终端的各项核心的性能指标进行校核和评估。以局部放电智能感知终端灵敏度、线性度...随着电网运维部门对在线监测和智能化运检的重视,各种监测功能的智能终端逐步普及,针对投入使用的智能传感器,迫切需要一个成熟的平台和评估方法对智能终端的各项核心的性能指标进行校核和评估。以局部放电智能感知终端灵敏度、线性度、数据稳定性、可靠性(环境适应性和EMC(electro magnetic compatibility))和电池功耗寿命5项核心的指标为研究对象,提出每个指标的评估方法。最后结合熵值法与灰色理论对局部放电智能感知终端评估建立量化评价体系,给出案例分析。通过8个智能终端的案例,利用熵值法赋权,通过灰色关联分析法计算各个指标的关联系数,最终计算得8个智能终端综合得分,其中最高评价得分为77.1%,最低得分为44.8%,分数差异明显。基于灰色模型的定量评分可以有效的进行局部放电智能感知终端评估。文中的研究结果为局部放电智能感知终端设备的参数和性能指标量化评价提供了指导。展开更多
文摘随着电网运维部门对在线监测和智能化运检的重视,各种监测功能的智能终端逐步普及,针对投入使用的智能传感器,迫切需要一个成熟的平台和评估方法对智能终端的各项核心的性能指标进行校核和评估。以局部放电智能感知终端灵敏度、线性度、数据稳定性、可靠性(环境适应性和EMC(electro magnetic compatibility))和电池功耗寿命5项核心的指标为研究对象,提出每个指标的评估方法。最后结合熵值法与灰色理论对局部放电智能感知终端评估建立量化评价体系,给出案例分析。通过8个智能终端的案例,利用熵值法赋权,通过灰色关联分析法计算各个指标的关联系数,最终计算得8个智能终端综合得分,其中最高评价得分为77.1%,最低得分为44.8%,分数差异明显。基于灰色模型的定量评分可以有效的进行局部放电智能感知终端评估。文中的研究结果为局部放电智能感知终端设备的参数和性能指标量化评价提供了指导。
