CN103116864A - 电网运行风险指标权重系数的计算方法 - Google Patents
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Abstract
Description
技术领域
本发明属于电网运行风险控制技术领域,尤其涉及一种电网运行风险指标权重系数的计算方法。
背景技术
现阶段,随着电网运行部门对电网风险的认识与管理水平的不断提高,已经建立了能够从不同方面衡量电网风险状况的风险评价机制,这些评价机制给出风险指标能够客观连续的度量电网某一个安全准则下的风险状况。但在实际应用中,多个风险指标不能直观的反应整个系统的风险水平,并且各个风险指标的重要程度总是随着技术条件和运行环境的变化而变化。目前,电网在线风险评估系统的运行实践尚在起步阶段,鉴于系统运行时间短,可用历史数据较少,运行经验尚浅,传统的依靠专家经验确定权重系数的方法无法有效应用。因此迫切需要一种电网运行风险指标权重系数的计算方法,科学、合理地确定电网运行风险指标的权重。
发明内容
针对现有技术对电网运行风险指标的权重系数缺乏有效计算方法的问题,本发明提供了一种电网运行风险指标权重系数的计算方法,用于解决多个不同量纲的风险指标之间权重计算问题,该权重用于反应各个风险指标之间的重要程度,并且能够随着系统的技术条件和运行环境变化而及时调整。
为了实现上述目的,本发明提出的技术方案是,一种电网运行风险指标权重系数的计算方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤1:设定初始时刻t;
所述计算时刻t/时刻t+1的风险指标权重向量Wt/Wt+1具体为:
步骤21:获取时刻j之前t个时刻各项风险指标的指标值,j=t或j=t+1,每个时刻各项风险指标的指标值组成的向量为Sj=(s1,j-t+1,s2,j-t+2,...,sN,j),N为风险指标项数,则t个时刻各项风险指标的指标值构成的矩阵其中,行向量为某项风险指标在t个时刻的指标值,列向量为某个时刻各项风险指标的指标值;
步骤23:计算各项风险指标的熵,计算公式为: 其中, k=1/ln(M);
步骤4:判断公式 是否成立,如果 成立,则执行步骤5;否则,执行步骤6;其中,ε为设定值;
步骤5:将时刻t+1的风险指标权重向量Wt+1中的各项风险指标权重作为各项风险指标的最终权重;
步骤6:令t=t+1,返回步骤3。
所述设定值ε=10-5。
本发明实现了多个不同量纲的风险指标之间权重计算问题,并且使不同量纲的风险指标随着系统的技术条件和运行环境变化而及时调整。
附图说明
图1是电网运行风险指标权重系数的计算方法流程图;
图2是实施例给出的某电网2010年1月至3月部分风险指标动态变化曲线图。
具体实施方式
下面结合附图,对优选实施例作详细说明。应该强调的是,下述说明仅仅是示例性的,而不是为了限制本发明的范围及其应用。
本专利的核心思想是:对预先建立或者存储的各项风险指标进行周期性评价,周期性评价的目的是为了反应系统在不同时期运行条件的变化,从而进过一定时期的评分数据的收集,计算出能够实时反应各个风险指标之间重要程度的权值。
图1是电网运行风险指标权重系数的计算方法流程图。结合图1,本发明提供的一种电网运行风险指标权重系数的计算方法包括:
步骤1:设定初始时刻t。
计算时刻t的风险指标权重向量Wt包括下列子步骤:
子步骤201:获取时刻t之前t个时刻各项风险指标的指标值。风险指标可以通过电力管理系统EMS的历史数据获得,也可以通过电力管理系统中的专家子系统获得,这属于现有技术,不是本发明的重点。
将每个时刻各项风险指标的指标值组成向量St=(s1,1,s2,2,...,sN,t)。其中,si,l是第i项风险指标在时刻t之前第l个时刻的指标值,i=1,2,...,N,l=1,2,...,t,N为风险指标项数,则t个时刻各项风险指标的指标值构成的矩阵其中,行向量为某项风险指标在t个时刻的指标值,列向量为某个时刻各项风险指标的指标值。
对矩阵S进行扩充可以采用Bootrap(巴得勒勃)方法。Bootrap(巴得勒勃)方法是一种常用的样本扩充方法,它可以将样本的随机性通过“类似复制”的方法重现。对矩阵S进行扩充的原因在于,由于存在各种随机因素,因此矩阵中的指标值无法真实反映本时刻指标真值,使用bootrap可以将指标值的随机性复现。当矩阵S足够大时,根据中心极限定理,可以用扩充样本均值对指标真值进行无偏估计。
子步骤203:计算时刻t各项风险指标的熵。
计算时刻t各项风险指标的的熵采用公式 其中, k=1/ln(M)。
计算时刻t+1的风险指标权重向量Wt+1具体包括以下子步骤:
子步骤301:获取时刻t+1之前t个时刻各项风险指标的指标值。每个时刻各项风险指标的指标值组成的向量为St+1=(s1,2,s2,3,...,sN,t+1),N为风险指标项数,则t+1个时刻各项风险指标的指标值构成的矩阵其中,行向量为某项风险指标在t+1个时刻的指标值,列向量为某个时刻各项风险指标的指标值。
子步骤303:计算时刻t+1各项风险指标的熵。
计算时刻t+1各项风险指标的熵的计算公式为: 其中, k=1/ln(M)。
步骤4:判断公式 是否成立,如果 成立,则执行步骤5;否则,执行步骤6;其中,ε为设定值,一般选取一个较小的正数。优选地,ε=10-5。
步骤5:将时刻t+1的风险指标权重向量Wt+1中的各项风险指标权重作为各项风险指标的最终权重。
步骤6:令t=t+1,返回步骤3。
图2是实施例给出的某电网2010年1月至3月部分风险指标动态变化曲线图。从该图中可以看出,当样本(即各个时刻各项风险指标值)大于90个时,各项指标的权重系数趋于稳定。从该图不难看出,当对各项风险指标进行周期性评价时,其能够反应系统在不同时期运行条件的变化,从而能够实时反应各个风险指标之间重要程度的权值。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (2)
1.一种电网运行风险指标权重系数的计算方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤1:设定初始时刻t;
所述计算时刻t/时刻t+1的风险指标权重向量Wt/Wt+1具体为:
步骤21:获取时刻j之前t个时刻各项风险指标的指标值,j=t或j=t+1,每个时刻各项风险指标的指标值组成的向量为Sj=(s1,j-t+1,s2,j-t+2,...,sN,j),N为风险指标项数,则t个时刻各项风险指标的指标值构成的矩阵其中,行向量为某项风险指标在t个时刻的指标值,列向量为某个时刻各项风险指标的指标值;
步骤23:计算各项风险指标的熵,计算公式为: 其中, k=1/ln(M);
步骤4:判断公式 是否成立,如果 成立,则执行步骤5;否则,执行步骤6;其中,ε为设定值;
步骤5:将时刻t+1的风险指标权重向量Wt+1中的各项风险指标权重作为各项风险指标的最终权重;
步骤6:令t=t+1,返回步骤3。
2.根据权利要求1所述的电网运行风险指标权重系数的计算方法,其特征在于,所述所述设定值ε=10-5。
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