[摘 要]根据国家的相关标准，本文制定了电能质量的评价指标以及每个指标的分级情况，并且利用粗糙集理论删除了一些对评价结果影响比较小或意义不大的指标。在对指标赋权上，则采用熵权法来确定指标的综合权重系数，这种方法不仅克服了单一赋权法的片面性，而且减少了计算量。通过实证检验表明，基于粗糙集和熵权理论的电能质量评价模型可以对电能质量进行全面有效的评价。
　　[关键词]电能质量；粗糙集；熵权；权重
　　中图分类号：TM711 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）41-0386-01
　　0 引言
　　本文首先利用粗糙集理论，在保持系统分类能力不变的前提下，通过知识约简，将现有的一些对评价结果影响比较小或意义不大的指标予以删减。在对指标赋权上，采用熵权法来确定各项电能质量指标的综合权重系数，克服了单一赋权法的片面性，减少了计算量。本文采用基于粗糙集和熵权理论对电能质量进行综合评价，可以客服传统评价方法赋权的不足，全面有效地对电能质量进行评价。
　　1 粗糙集和熵权法的基本理论
　　1.1 粗糙集的基本理论
　　粗糙集（roughset）理论是一种处理不确定性和不完整性知识的数学工具，其主要思想是在保持系统分类能力不变的前提下通过知识約简，删除其中不相关或不重要的知识，从而导出问题的决策或分类规则。粗糙集理论的主要思想是利用已知的知识库，将不精确或不确定的知识用已知的知识库中的知识来（近似）刻画。即当对象信息不确定、不精确时，通过对数据进行近似分类，推理数据间的关系，从而找出隐含知识，揭示潜在规律，进而完成对事物的判断、预测和决策。
　　1.2 熵权法的基本理论及计算方法
　　熵（Entropy）原是统计物理和热力学中的一个物理概念，后来由香农（Shannon）引入信息论，开创了熵在工程技术、经济、社会应用的新纪元。在信息论中信息熵是信息无序度的度量，信息熵越大，信息的无序度越高，其信息的效用值越小；反之，信息熵越小，信息的无序度越小，信息的效用值越大。故可用信息熵评价所获系统信息的有序度及其效用，即由评价指标值构成的判断矩阵来确定指标权重，它能尽量消除各指标权重计算的人为干扰，使评价结果更符合实际。通过权重的大小可以反映不同指标在决策中所起作用的大小。某个指标的熵值较小、熵权较大时，说明该指标向决策者提供了较多的有用信息。
　　1.3 利用粗糙集法和熵权法进行电能质量评价的优缺点
　　熵权法和粗糙集法的共同优点是它们克服了以前模糊评价中评价人的主观性，它们均无需进行专家打分，克服了主观方法对权重确立的随意性，从而保证客观地反映指标间的现实关系，提高综合评价的有效性。本研究在对电能质量评价指标进行实证检验时，将上述的两种方法结合，力图利用其优点，避开其缺点，即：在指标的选择上，采用粗糙集法将现有的指标进行删减；在对指标赋权上，则采用熵权法进行赋权。
　　4 结论
　　本文采用基于粗糙集和熵权法对电能质量进行综合评价，是对电能质量评估方法的一个拓展。合理分配电能质量评价权重是整个评价过程的关键，本文采用熵权法来确定权重，有效避免了单一赋权的局限，由于不依赖于人的先验知识，得出的结论更具有真实性和可靠性，提高了评价结果的客观性。因此，基于粗糙集和熵权理论的电能质量评价是可行有效的，对电力部门进行电能质量的评价有一定的参考作用。
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