基于模糊理论的电能质量综合量化指标研究
文献[3]应用模糊模式识别方法判断所考核的电能质量各指标的综合情况，并与事先确立的质量指标的级别进行比较，最后得到该电能质量属于哪一等级的结论。但是该方法对电能质量的综合评价不够细致、清晰和全面，
主要原因在于贴近度对模糊关系的刻划不够细致，最大隶属度原则掩盖了介于两个隶属度之间的差别，严重时可能会导致判断偏差太大。
本文所选用的模糊方法是模糊综合评判方法。首先是对电能质量的各个指标进行分级，然后从最低一级开始评判，在评判完这一级之后再进入下一级，直到最后获得综合评判结果。同时，在每一级评判中引入相应的评判权重，以表示不同指标在该级中的重要程度。最后一级的综合评判采用加权平均法，以避免最大隶属度原则的片面性。
3 基于模糊理论的电能质量综合量化指标
3.1 电能质量分项指标的模糊模型
模糊模型的选择与确立在模糊方法中起着至关重要的作用。隶属度函数的有效与否，直接影响着最后评判结果的可信程度。
在电能质量指标中，有些指标的隶属属性是相类似的。例如电压偏差与频率偏差，它们大部分都落在一定区间内，而且有接近于零的趋向，落在零值两边的概率是随机的，离零值越远出现的概率越小，很符合正态分布的特点，
所以它们均可采用具有正太分布特点的高斯函数作为其隶属度函数。事实上，要使偏差为零是很困难的。因而，一般当偏差落在靠近零的一定区域内时，则可认为该项电能质量指标很好，其对应的隶属度为
1。基于这种考虑，需将靠近零这一区域的隶属度函数定义为
1，且对正态分布进行改造，改造后的隶属度函数如图
1所示。
3.1.1 电压偏差隶属度函数
所选用的电压偏差隶属度函数为
式中 △U为电压偏差百分比；σ、U1、U2为常数，由实际情况确定。
3.1.2 电压偏差持续时间的隶属度函数
同时，还要考虑偏离某一标准的持续时间和发生频次。持续时间越小，发生频次越低，则认为其隶属度越高，否则越低。因而电压偏差持续时间的隶属度函数定义为
式(1)和式(2)的参数的确定，可以对实际采集的数值经滤除坏数据后进行数学拟合，再用专家经验进行修正得到。实际应用中，这些参数要经应用反馈再修正的过程，直到结果满意为止。以下常数的确定方法与此类似，不再阐述。
电压波动和闪变指标、电压波形畸变指标和三相电压不平衡指标等有着相同的形式，隶属度函数的选择也与上面相类似。这里仅以电压波动和闪变指标为例，确定其隶属度函数为
