邬小坤，赵武智，牛 静，赵 凌，熊学海

(贵州电网有限责任公司电力调度控制中心，贵州 贵阳 550002)

智能变电站的二次设备状态指标主要包括历史状态和实时状态指标信息。其中，历史状态指标包括继电保护装置的投运前状态、家族性缺陷、检修状况和装置正确动作率，而实时状态指标包括合并单元、交换机、继电保护装置、智能终端、同步时钟以及传输介质的实时运行状态信息。如果和一次设备例如电力变压器一样建立起其评估的递阶层次分析模型，将导致其评估体系非常复杂，难以在实际中发挥对智能变电站进行状态检修的目的，并且传统的评估手段往往具有滞后性，无法满足实际中的需求。

为此，文献[1]提出基于信息趋势预测的惩罚修正策略，结合层次分析法和反熵权法对评估指标进行综合定权，该方法提高状态评价结果的准确性和及时性。文献[2]运用客观赋权法、熵值法确定指标权重，实现了对二次设备效能模糊综合评价。文献[3]采用灰色聚类法对智能变电站二次设备状态进行灰色分类，并构建相应的灰色白化权函数，但是其指标权重确立没有克服主观性的问题。文献[4]采用监视装置稳态量变化手段，藉此来表征二次设备健康状态发展的趋势性评估模型，并通过监视装置故障量特征来表征二次设备故障程度的损失性评估模型，较好地解决了二次设备状态评估体系与实际工程应用的接轨。文献[5]采用模糊综合评价实现了对智能变电站二次设备的状态评估。……