CN107239652A - 一种充电站运行状态风险评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种充电站运行状态风险评估方法,定义充电站若干个一级风险评估指标,每个一级风险评估指标包含若干个二级风险评估指标;运用模糊层次分析法,对一级风险评估指标进行单层次模糊分析;运用模糊层次分析法,对二级风险评估指标进行多层次模糊综合评估;根据多层次模糊综合评估结果,计算风险评估值。本发明兼顾了充换电站风险评估各因素间存在的模糊性和层次性,并通过专家经验打分表明确各因素在评估中表现,使风险评估更具客观性,实现了电动汽车充换电站安全运行,将危险损失降至最小。
Description
技术领域
本发明涉及一种充电站运行状态风险评估方法,属于电动汽车充电安全技术领域。
背景技术
电动汽车作为新能源汽车的主要发展方向之一,越来越受到人们的重视。随着电动汽车规模化发展以及电池充电站、充换电站等数量增加,对其运行可靠性提出了更高的要求。风险评估是对充换电站内诸多评价因素进行定性或定量分析,然后综合分析给出各因素风险发生程度,它是充换电站运维过程安全决策中一个重要组成部分。通过对充换电站风险评估,确定发生风险概率较大的因素并采取相应的预防措施,以便防止危险发生。
针对充电设备安全,国内外许多专家学者提出多种风险评估策略并应用于实际系统中。国外相关研究主要实现了对地下电缆保护装置的故障风险分析,用风险优先权重数对故障形式和风险程度进行了评分,使风险可以进行量化分析。国内研究主要有采用模糊推理方法并基于风险理论推理出电压的脆弱度。但是,国内外针对电动汽车充换电站风险评估的研究相对较少,制约了电动汽车规模化的发展。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种充电站运行状态风险评估方法。
为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:
一种充电站运行状态风险评估方法,包括,
定义充电站若干个一级风险评估指标,每个一级风险评估指标包含若干个二级风险评估指标;
运用模糊层次分析法,对一级风险评估指标进行单层次模糊分析;
运用模糊层次分析法,对二级风险评估指标进行多层次模糊综合评估;
根据多层次模糊综合评估结果,计算风险评估值。
一级风险评估指标集合为U={U1,…,Ui,…,Un},Ui为第i个一级风险评估指标,1≤i≤n,n为定义的一级风险评估指标总数,Ui={ui1,…,uij,…,uim},uij为第i个一级风险评估指标中的第j个二级风险评估指标,1≤j≤m,m为第i个一级风险评估指标中的二级风险评估指标总数。
一级风险评估指标包括工人素质U1、设备状况U2、环境条件U3和安全管理U4;工人素质U1包括安全防范意识u11、操作熟练程度u12、教育培训时间u13和工作强度安排u14;设备状况U2包括安全防护装置u21、保养检修频率u22、关键性能参数u23和设备技术状态u24;环境条件U3包括安全警示标志u31、场地开放程度u32、设备布局情况u33和气候条件限制u34;安全管理U4包括领导安全意识u41、规章制度制定u42、机构人员设置u43和职能部门作用u44。
对一级风险评估指标进行单层次模糊分析的过程为,
定义评价等级集合V={v1,…,vk,…,vs},vk为第k个评价等级,1≤k≤s,s为评价等级总数;
采用层次分析法确定各风险评估指标的权重,
Wi={wi1,…,wij,…,wim};
其中,Wi为Ui的权重集合,wij为uij的权重,
利用专家打分发确定各一级风险评估指标的评估矩阵,
其中,Ri为Ui的评估矩阵,rjk为第j个二级风险评估指标的第k个评价等级的评估值;
则一级风险评估指标的评估模型为,
Bi=Wi×Ri=[bi1,bi2,…,bik,…,bis]
其中,Bi为Ui的评估模型,为Ui第k个评价等级评估结果。
评价等级包括绝对安全v1、安全v2、一般v3、危险v4和非常危险v5。
对二级风险评估指标进行多层次模糊综合评估的过程为,
所有风险评估指标的权重矩阵为,
充电站的评估矩阵为,
综合评估结果为C=W×R。
风险评估值f=C×S,其中S为评价等级集合对应的分数向量。
本发明所达到的有益效果:本发明兼顾了充换电站风险评估各因素间存在的模糊性和层次性,并通过专家经验打分表明确各因素在评估中表现,使风险评估更具客观性,实现了电动汽车充换电站安全运行,将危险损失降至最小。
附图说明
图1为本发明的流程图;
图2为本发明评估体系图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示,一种充电站运行状态风险评估方法,包括以下步骤:
步骤1,定义充电站若干个一级风险评估指标,每个一级风险评估指标包含若干个二级风险评估指标。
一级风险评估指标集合为U={U1,…,Ui,…,Un},Ui为第i个一级风险评估指标,1≤i≤n,n为定义的一级风险评估指标总数,Ui={ui1,…,uij,…,uim},uij为第i个一级风险评估指标中的第j个二级风险评估指标,1≤j≤m,m为第i个一级风险评估指标中的二级风险评估指标总数。
步骤2,运用模糊层次分析法,对一级风险评估指标进行单层次模糊分析。
对一级风险评估指标进行单层次模糊分析的过程为:
定义评价等级集合V={v1,…,vk,…,vs},vk为第k个评价等级,1≤k≤s,s为评价等级总数;
采用层次分析法确定各风险评估指标的权重,
Wi={wi1,…,wij,…,wim};
其中,Wi为Ui的权重集合,wij为uij的权重,
利用专家打分发确定各一级风险评估指标的评估矩阵,
其中,Ri为Ui的评估矩阵,rjk为第j个二级风险评估指标的第k个评价等级的评估值;
则一级风险评估指标的评估模型为,
Bi=Wi×Ri=[bi1,bi2,…,bik,…,bis]
其中,Bi为Ui的评估模型,为Ui第k个评价等级评估结果。
步骤3,运用模糊层次分析法,对二级风险评估指标进行多层次模糊综合评估。
二级风险评估指标进行多层次模糊综合评估的过程为:
所有风险评估指标的权重矩阵为,
充电站的评估矩阵为,
综合评估结果为C=W×R。
步骤4,根据多层次模糊分析结果,计算风险评估值;风险评估值f=C×S,其中S为评价等级集合对应的分数向量。
以如图2所示为例,一级风险评估指标包括工人素质U1、设备状况U2、环境条件U3和安全管理U4;工人素质U1包括安全防范意识u11、操作熟练程度u12、教育培训时间u13和工作强度安排u14;设备状况U2包括安全防护装置u21、保养检修频率u22、关键性能参数u23和设备技术状态u24;环境条件U3包括安全警示标志u31、场地开放程度u32、设备布局情况u33和气候条件限制u34;安全管理U4包括领导安全意识u41、规章制度制定u42、机构人员设置u43和职能部门作用u44。
二级风险评估指标专家经验打分表如表一所示,
表一 二级风险评估指标打分表如
根据表一,建立风险评估指标的权重矩阵和充电站的评估矩阵;
风险评估指标的权重矩阵具体如表二所示,
表二 模糊评价项目表
其中,评价等级包括绝对安全v1、安全v2、一般v3、危险v4和非常危险v5。充电站的评估矩阵为,
综合评估结果为,
风险评估值如表三所示,
表三 风险评估值
f=C×S=[76.73,76.50,77.21,77.26]T。
其中,S具体如表四所示,
表四 评价等级对应的分数
上述方法兼顾了充换电站风险评估各因素间存在的模糊性和层次性,并通过专家经验打分表明确各因素在评估中表现,使风险评估更具客观性,实现了电动汽车充换电站安全运行,将危险损失降至最小。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种充电站运行状态风险评估方法,其特征在于:包括,
定义充电站若干个一级风险评估指标,每个一级风险评估指标包含若干个二级风险评估指标;
运用模糊层次分析法,对一级风险评估指标进行单层次模糊分析;
运用模糊层次分析法,对二级风险评估指标进行多层次模糊综合评估;
根据多层次模糊综合评估结果,计算风险评估值。
2.根据权利要求1所述的一种充电站运行状态风险评估方法,其特征在于:一级风险评估指标集合为U={U1,…,Ui,…,Un},Ui为第i个一级风险评估指标,1≤i≤n,n为定义的一级风险评估指标总数,Ui={ui1,…,uij,…,uim},uij为第i个一级风险评估指标中的第j个二级风险评估指标,1≤j≤m,m为第i个一级风险评估指标中的二级风险评估指标总数。
3.根据权利要求2所述的一种充电站运行状态风险评估方法,其特征在于:一级风险评估指标包括工人素质U1、设备状况U2、环境条件U3和安全管理U4;工人素质U1包括安全防范意识u11、操作熟练程度u12、教育培训时间u13和工作强度安排u14;设备状况U2包括安全防护装置u21、保养检修频率u22、关键性能参数u23和设备技术状态u24;环境条件U3包括安全警示标志u31、场地开放程度u32、设备布局情况u33和气候条件限制u34;安全管理U4包括领导安全意识u41、规章制度制定u42、机构人员设置u43和职能部门作用u44。
4.根据权利要求2所述的一种充电站运行状态风险评估方法,其特征在于:对一级风险评估指标进行单层次模糊分析的过程为,
定义评价等级集合V={v1,…,vk,…,vs},vk为第k个评价等级,1≤k≤s,s为评价等级总数;
采用层次分析法确定各风险评估指标的权重,
Wi={wi1,…,wij,…,wim};
其中,Wi为Ui的权重集合,wij为uij的权重,0<wij<1;
利用专家打分发确定各一级风险评估指标的评估矩阵,
其中,Ri为Ui的评估矩阵,rjk为第j个二级风险评估指标的第k个评价等级的评估值;
则一级风险评估指标的评估模型为,
Bi=Wi×Ri=[bi1,bi2,…,bik,…,bis]
其中,Bi为Ui的评估模型,为Ui第k个评价等级评估结果。
5.据权利要求4所述的一种充电站运行状态风险评估方法,其特征在于:评价等级包括绝对安全v1、安全v2、一般v3、危险v4和非常危险v5。
6.根据权利要求4所述的一种充电站运行状态风险评估方法,其特征在于:对二级风险评估指标进行多层次模糊综合评估的过程为,
所有风险评估指标的权重矩阵为,
充电站的评估矩阵为,
综合评估结果为C=W×R。
7.根据权利要求6所述的一种充电站运行状态风险评估方法,其特征在于:风险评估值f=C×S,其中S为评价等级集合对应的分数向量。
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