CN108764666A - 基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法，包含：统计电力系统中的用户敏感设备组成，计算任意一节点的综合电压耐受曲线；根据历史数据计算每次电压暂降事件下，该节点的设备故障率、能量指标和电压暂降严重性并计算其带来的质量损失；根据上述计算结果，基于熵权法对所述设备故障率、电压暂降幅值、能量指标和电压暂降严重性这四部分质量损失进行赋权；根据历史记录中电压暂降产生的经济损失，进行质量损失函数的参数估计；根据该次电压暂降的暂降幅值和持续时间，进行该用户的电压暂降经济损失评估，得到此次电压暂降经济损失。本发明更具有客观性以及评估结果更精确的优点。

Description

基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法

技术领域

本发明涉及进行电压暂降经济评估的技术领域，尤其涉及一种基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法。

背景技术

近年来，随着各类敏感负荷投入电网，电压暂降给用户带来的影响也变得更为严重。为了合理的配置缓解设备，确定最优的投资方案，就需要合理的对电压暂降给用户带来的经济损失进行评估。

电压暂降会对敏感负荷的运行安全产生危害，由于新型敏感设备的应用变广，因此产生的经济损失也不断增加。电压暂降在不同区域所产生的影响，不仅与电网侧供电部门的供电质量好坏紧密相连，更与用户侧设备和生产过程的差异性有关。在对用户遭受到的某次暂降事件进行经济评估时，首先需要得到对电压暂降进行描述的各类特征量，常用的有暂降幅值和持续时间等。然后根据特征量进行各类评估指标的计算，以此估算所产生的经济损失，为了更准确的反映不同设备之间的差异性，一般采用结合设备耐受曲线的评估指标来衡量经济性的好坏。

目前涉及对用户电压暂降经济损失评估的研究较少，文献1(CHEN Wenbo，DINGChaojie，Li WANG1,et al.Economic analysis of voltage sag loss and treatmentbased on On-Site data[C].2016China International Conference on.Beijing：Electricity Distribution(CICED)，2016：10-13.)中提出了用问卷调查和面对面访谈法计算电压跌落损失的方法，但是工作量较大，在实际中的可行性较低。文献2(章雪萌，李国栋，徐永海，等.基于预估的电压暂降技术经济评估[J].电网技术，2010，34(10)：121-125.)中考虑到用户设备敏感度的不确定性以及设备类型和组成的不同，通过计算用户对暂降的设备故障率来进行经济评估，但是用设备故障率曲线来反映经济损失的变化趋势，随着计及的损失费用种类增加，准确性会变差。文献3(李春海，李华强，刘勃江.基于过程免疫不确定性的工业用户电压暂降经济损失风险评估[J].电力自动化设备，2016，36(12)：136-142.)考虑过程免疫时间及其不确定性，对工业过程的不同子过程设置不同阈值，对暂降带来的经济损失分级进行评估，提高了评估精度，但是对于无法用树状结构表示活动过程的用户则不适用。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法，采用电力系统中用户经济损失为研究对象，将电压暂降所带来的经济损失分类后，基于质量工程学原理建立各类经济损失和与其相关的暂降因素之间的函数关系式，再结合熵权法进行多类别质量损失函数的综合，实现对用户经济损失进行评估的目的。

为了实现以上目的，本发明通过以下技术方案实现：

一种基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法，包含：

步骤S1、统计电力系统中的用户敏感设备组成，计算电力系统中任意一节点的综合电压耐受曲线的容限值。

步骤S2、根据历史电压暂降监测数据，计算每次电压暂降事件下，该节点的设备故障率、能量指标和电压暂降严重性。

步骤S3、计算每次电压暂降事件下，设备故障率、电压暂降幅值、能量指标和电压暂降严重性带来的质量损失。

步骤S4、根据步骤S3的计算结果，基于熵权法对所述设备故障率、电压暂降幅值、能量指标和电压暂降严重性这四部分质量损失进行赋权。

步骤S5、根据历史记录中电压暂降产生的经济损失，进行质量损失函数的参数估计。

步骤S6、根据该次电压暂降的电压暂降幅值和电压暂降持续时间，进行该用户的电压暂降经济损失评估，得到此次电压暂降经济损失。

优选地，所述步骤S1中任意一节点的综合电压耐受曲线的容限值根据如下公式计算：

式中，x_i和y_i为综合电压耐受曲线拐点的暂降幅值和暂降持续时间，X_j、Y_j为第i种用户类型的第j种敏感负荷的电压暂降持续时间和电压暂降幅值；X₀、Y₀为第i种用户类型的不敏感负荷的电压暂降持续时间和电压暂降幅值；α_j、β_j为第i种用户类型的第j种敏感负荷和不敏感负荷的组成比例。

优选地，所述步骤S2进一步包含：设备故障率根据如下公式进行计算：

式中，P₁、P₂和P₃分别为当电压暂降处于B区、C区和A区时敏感设备的故障概率；T表示电压暂降持续时间，U表示电压暂降幅值，T_min表示敏感设备不确定区域内持续时间的最小值，T_max表示敏感设备不确定区域内持续时间的最大值，U_min表示敏感设备不确定区域内暂降幅值的最小值，U_max表示敏感设备不确定区域内暂降幅值的最大值，A区域内，设备故障率仅受持续时间的影响；B区域内，设备故障率仅受暂降幅值的影响；C区域内，设备故障率同时到受暂降幅值和持续时间的影响。

优选地，设备故障率的质量损失通过如下公式进行计算：

式中，P_ave为用户的平均设备故障概率，α_k为k型敏感设备的在用户负荷中的占比，k的取值范围为1～3；T₁作为目标值取为0；K₁的取值为用户设备故障时所产生的最大经济损失，利用发生一次短时中断所引起的最大经济损失来衡量；为相应的敏感性参数。

优选地，电压暂降幅值、能量指标和电压暂降严重性带来的质量损失通过如下公式进行计算：

式中，i的取值为2～4，此时L_i(x)分别对应暂降幅值、暂降能量指标和暂降严重性三个指标的质量损失函数；当这三个指标为最严重的情况时，都无限接近于发生中断，因此K_2～4的取值与K₁相同；且由于x_2～4都具有望小特性，因此T_2～4皆取0；为相应的敏感性参数。

优选地，敏感性参数根据如下公式进行计算：

式中，K为经济损失的最大损失值，x₀为当发生某次电压暂降事件时，不同质量损失函数中的指标值，L₀为此时的经济损失，则当x₀取不同指标时，即可求得不同质量损失函数中的敏感性参数

优选地，所述用户电压暂降的经济损失通过以下公式进行评估计算：

式中，α_i为各部分损失在一次暂降事件所产生的总损失中所占的权重。

优选地，采用熵权法计算所述α_i：

式中，n为历史测量数据的组数；p_ij为第j次电压暂降事件中第i个指标所引起的质量损失的样本值占比；e_i为第i个指标的熵值；α_i即为最终所求的第i项指标的权重。

与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：

本发明对电压暂降所产生的经济损失进行分类，基于质量工程理论建立不同指标与经济损失之间的关系，从多个角度反映经济损失的变化情况，相较于其它评估方法仅从电压暂降的幅值和持续时间的变化来衡量经济损失的变化，要更加全面。采用熵权法对各指标影响的经济损失进行赋权，减少了主观因素对评价过程的干扰，更具有客观性。实例分析结果表明，本文所提的经济评估方法具有合理性和可操作性。

附图说明

图1是本发明中的逆正态与二次质量损失函数曲线图；

图2是本发明中的敏感设备耐受曲线不确定区域图；

图3是本发明的用户电压暂降经济损失评估流程图；

图4是本发明中的用户综合耐受曲线图。

具体实施方式

以下结合附图，通过详细说明一个较佳的具体实施例，对本发明做进一步阐述。

本发明一种基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法，包含：

电力用户的电压暂降经济损失分类：对电压暂降采用如下定义：电力系统中某处的工频电压的幅值下降到0.1～0.9p.u，且持续时间为10ms～1min的一种现象。由于经济活动环节之间存在并联或者串联关系，当经济活动的某一串联环节或者所有并联环节因电压暂降事件造成停止工作，则会发生经济活动的中断，反之并不会发生中断。据此，根据GB/Z32880.1-2016中对用户电压暂降经济损失的描述，将其分为如下两类：

经济活动中断的经济损失。主要包括由活动中断带来的废品损失、停工损失、生产补救费用、重启成本、设备成本、额外电费成本和其他成本(如未履行合同而产生的罚款)等；

经济活动未中断的经济损失。主要包括由敏感设备非正常运行所导致的废品损失、额外检验费用、生产补救费用、设备成本、其他直接成本、减产的利润损失等。

建立基于质量工程原理的经济损失评估模型：

为定量描述“损失”与“性能波动”之间的关系，因此有了质量损失函数的出现，它量化了质量特性偏离理想目标值所造成的经济损失。电能质量问题的经济损失评估和其他产业产品由质量波动所造成损失的评估在本质上是一致的。要精确量化电压骤降带来的经济损失，则需选择合适的质量损失函数，在本实施例中，采用逆正态概率质量损失函数来描述用户经济损失和各类因素之间的关系。

逆正态概率质量损失函数利用概率密度函数的性质构造而成，是针对二次损失函数存在的不足而提出的，它区别于二次损失函数的特性是：质量特性造成的损失是有限的，质量特性偏离目标值越远，损失值越接近但不超过某一最大损失值。当最大损失值相同时，损失函数对质量特性偏离目标值的敏感性是可调的。其逆正态概率质量损失函数的形式为：

式中，x为质量特性；T为目标值，也可理解为用户的要求、偏好或期望等；K为质量特性x偏离目标值所造成的最大损失值。称为敏感性参数。i表示不同指标对应的质量损失函数。

如图1所示，给出了不同下逆正态质量损失函数同二次质量损失函数的比较。

建立经济活动中断的经济损失评估模型

根据敏感设备的电压耐受曲线，选定合适的概率模型即可计算敏感设备停运概率。为准确反映电压暂降对敏感设备的影响程度，在本实施例中采用一种考虑能量损失的设备故障敏感度概率模型。

根据附图2所示，实际负荷耐受曲线的位置是随机的，即电压暂降持续时间T和电压暂降幅值U是随机变量。在区域B和区域C中，越靠近曲线1，设备停运概率越接近0；越靠近曲线2，设备停运概率越接近1，对敏感设备而言，设备故障与否取决于暂降能量损失大小，用能量损失公式：

构造累积分布函数则可得设备故障率计算公式为：

P₁、P₂分别为当电压暂降处于B区和C区时敏感设备的故障概率。由于暂降幅值由低压保护限值决定，而持续时间由系统保护整定时间决定，因此可认为U和T是相互独立的随机变量，故可得A区内的设备故障率计算公式为：

结合电网的用户负荷组成比例，可以计算出一次电压暂降中某一处用户的平均设备故障概率P_ave，计算公式为：

式中α_k为k型设备的在用户负荷中的占比。T表示电压暂降持续时间，U表示电压暂降幅值，T_min表示敏感设备不确定区域内持续时间的最小值，T_max表示敏感设备不确定区域内持续时间的最大值，U_min表示敏感设备不确定区域内暂降幅值的最小值，U_max表示敏感设备不确定区域内暂降幅值的最大值。

对于生产活动中断引起的经济损失，本质是一种由于设备故障退出工作而带来的损失。因此基于逆正态概率质量损失函数构建设备故障率和该类经济损失之间的关系，可得：

式中，由于P_ave为用户的平均设备故障概率，因此T₁作为目标值取为0；K₁的取值为用户设备故障时所产生的最大经济损失，用发生一次短时中断所引起的最大经济损失来衡量；为相应的敏感性参数。A区域内，设备故障率仅受持续时间的影响；B区域内，设备故障率仅受电压暂降幅值的影响；C区域内，设备故障率同时到受点烟暂降幅值和电压暂降持续时间的影响。

经济活动未中断的经济损失评估模型

通过大量研究表明，多数情况下由电压暂降所带来的经济损失不只与用户的失负荷率有关，同时也跟设备的运行状态有关。当经济活动未发生中断时，电压暂降所带来的影响会体现在如设备的温度、速度、压力和力矩等方面，此时产生的经济损失，随着暂将严重程度的增加，逐渐趋于最大。为了反映电压暂降与该类损失之间的规律，需要挑选出能够反应电压暂降事件特征的物理量与之建立质量损失函数关系，根据IEEE std 1546-2014中对单次电压暂降事件的规定，本发明从中选出电压暂降幅值、暂降能量指标和暂降严重性三个指标，得到经济活动未中断的经济损失评估模型为：

式中，i的取值为2～4，此时L_i(x)分别对应暂降幅值、暂降能量指标和暂降严重性三个指标的质量损失函数。当这三个指标为最严重的情况时，都无限接近于发生中断，因此K_2～4的取值与K₁相同；且由于x_2～4都具有望小特性，因此T_2～4皆取0。

质量损失函数的参数估计

确定了质量损失函数的形式，需要估计其参数。计算过程中需要知道经济损失的最大损失值K，以及某一电能质量水平下的经济损失统计数据，用以估计敏感性参数例如，在某个电压骤降幅值下x₀，经济损失为L₀，因此可得相应质量损失函数的敏感性参数的计算公式为：

式中，K为经济损失的最大损失值，x₀为当发生某次电压暂降事件时，不同质量损失函数中的指标值，L₀为此时的经济损失，则当x₀取不同指标时，即可求得不同质量损失函数中的敏感性参数

基于熵权法的多质量函数综合方法：根据上述分析可知，当发生一次电压暂降事件时，用户遭受的经济损失包括经济活动中断引起的和经济活动未中断引起的两类。前者与设备故障率有关，而后者则分为与电压暂降幅值、暂降能量指标和暂降严重性三个指标相关的三部分，写出用户经济损失的评估模型：

式中α_i为各部分损失在一次暂降事件所产生的总损失中所占的权重。为了确定α_i的大小，本发明采用熵权法进行计算。

熵权法是一种客观赋权的方法，可以根据信息的效用价值来确定指标的权重。在产生由电压暂降引起的经济损失时，由某个因素变化而产生的质量损失变化越大，对应其熵值就越小，说明该因素所提供的信息量越大。根据这一特性，求取四部分经济损失的权重：

式中，n为历史测量数据的组数；p_ij为第j次事件中第i个指标所引起的质量损失的样本值占比；e_i为第i个指标的熵值；α_i即为最终所求的第i项指标的权重。

如图3所示，利用本发明进行电压暂降造成的用户经济评估，包含以下过程：步骤S1、统计用户敏感设备组成，计算综合电压耐受曲线。

步骤S2、根据电压暂降监测数据，计算每次电压暂降事件下，该节点的设备故障率、能量指标和电压暂降严重性。

步骤S3、计算每次电压暂降事件下，设备故障率、电压幅值、能量指标和电压暂降严重性带来的质量损失。

步骤S4、根据上述计算结果，基于熵权法对四部分质量损失进行赋权。步骤S5、根据历史记录中电压暂降产生的经济损失，进行质量损失函数的参数估计。

步骤S6、根据某一次电压暂降的T和U，进行该用户的电压暂降经济损失评估，得到此次电压暂降经济损失。

下面结合附图和实例对本发明做进一步的描述。

表1敏感负荷情况

假设某10kV站点下所接敏感负荷情况如表1所示，先将不同负荷的电压耐受曲线的容限值和组成比率相乘，再将以上结果相加，就可得到该节点的综合电压耐受曲线的容限值，计算公式如下：

式中X_j、Y_j为第i种用户类型的第j种敏感负荷的电压暂降持续时间和电压暂降幅值；x_i和y_i为综合电压耐受曲线拐点的暂降幅值和暂降持续时间；X₀、Y₀为第i种用户类型的不敏感负荷的电压暂降持续时间和电压暂降幅值(当不考虑不敏感负荷的影响时可不计)；α_j、β_j为第i种用户类型的第j种敏感负荷和不敏感负荷的组成比例。求出该节点的综合电压暂降耐受曲线如图4所示。

分析一年的电压暂降事件统计数据，该节点共检测到58次电压暂降，且电压暂降所引起的最大经济损失为42万元，根据检测记录中的电压幅值和持续时间，计算每一次事件中由设备故障、暂降幅值、能量指标和电压暂降严重性带来的质量损失，带入公式(10)～(12)计算四部分质量损失对应的权重。由于缺乏针对每一次电压暂降经济损失的统计值，因此在进行质量损失函数的参数估计时，取发生中断时(U＝0.1p.u)的经济损失来进行计算。赋权和参数估计的结果如表2所示：

表2赋和参数估计结果

根据上述计算过程，得到该节点的电压暂降经济损失函数为：

L(x)＝42-9.744exp(-111.1x²)-5.208exp[-2.7381(x-1)²]

-8.862exp(-500x²)-18.168exp(-0.6813x²) (14)

取某一次电压暂降事件进行计算，如在该年秋季发生了一起疑似由导线下施工车辆吊装电线引起的电压暂降事件，检测到该节点电压幅值为0.55p.u，持续时间为100ms，根据这两个数据计算出该节点的设备故障率、能量指标和暂降严重性指标，带入式(14)中可知，此次事件给该节点带来的经济损失为28.45万元。根据该节点全年的电压暂降监测信息，即可计算得到该节点全年由电压暂降造成的总经济损失。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (8)

1.一种基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法，其特征在于，包含：

步骤S1、统计电力系统中的用户敏感设备组成，计算电力系统中任意一节点的综合电压耐受曲线的容限值；

步骤S2、根据历史电压暂降监测数据，计算每次电压暂降事件下，该节点的设备故障率、能量指标和电压暂降严重性；

步骤S3、计算每次电压暂降事件下，设备故障率、电压暂降幅值、能量指标和电压暂降严重性带来的质量损失；

步骤S4、根据步骤S3的计算结果，基于熵权法对所述设备故障率、电压暂降幅值、能量指标和电压暂降严重性这四部分质量损失进行赋权；

步骤S5、根据历史记录中电压暂降产生的经济损失，进行质量损失函数的参数估计；

步骤S6、根据该次电压暂降的暂降幅值和暂降持续时间，进行该用户的电压暂降经济损失评估，得到此次电压暂降经济损失。

2.如权利要求1所示的基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法，其特征在于，所述步骤S1中任意一节点的综合电压耐受曲线的容限值根据如下公式计算：

式中，x_i和y_i为综合电压耐受曲线拐点的暂降幅值和暂降持续时间，X_j、Y_j为第i种用户类型的第j种敏感负荷的电压暂降持续时间和电压暂降幅值；X₀、Y₀为第i种用户类型的不敏感负荷的电压暂降持续时间和电压暂降幅值；α_j、β_j为第i种用户类型的第j种敏感负荷和不敏感负荷的组成比例。

3.如权利要求1所示的基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包含：设备故障率根据如下公式进行计算：

式中，P₁、P₂和P₃分别为当电压暂降处于B区、C区和A区时敏感设备的故障概率；T表示电压暂降持续时间，U表示电压暂降幅值，T_min表示敏感设备不确定区域内持续时间的最小值，T_max表示敏感设备不确定区域内持续时间的最大值，U_min表示敏感设备不确定区域内电压暂降幅值的最小值，U_max表示敏感设备不确定区域内电压暂降幅值的最大值，A区域内，设备故障率仅受电压暂降持续时间的影响；B区域内，设备故障率仅受电压暂降幅值的影响；C区域内，设备故障率同时到受电压暂降幅值和电压暂降持续时间的影响。

4.如权利要求3所示的基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法，其特征在于，设备故障率的质量损失通过如下公式进行计算：

式中，P_ave为用户的平均设备故障概率，α_k为k型敏感设备的在用户负荷中的占比，k的取值范围为1～3；T₁作为目标值取为0；K₁的取值为用户设备故障时所产生的最大经济损失，利用发生一次短时中断所引起的最大经济损失来衡量；为相应的敏感性参数。

5.如权利要求4所示的基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法，其特征在于，电压暂降幅值、能量指标和电压暂降严重性带来的质量损失通过如下公式进行计算：

式中，i的取值为2～4，此时L_i(x)分别对应暂降幅值、暂降能量指标和暂降严重性三个指标的质量损失函数；当这三个指标为最严重的情况时，都无限接近于发生中断，因此K_2～4的取值与K₁相同；且由于x_2～4都具有望小特性，因此T_2～4皆取0；为相应的敏感性参数。

6.如权利要求5所示的基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法，其特征在于，敏感性参数根据如下公式进行计算：

式中，K为经济损失的最大损失值，x₀为当发生某次电压暂降事件时，不同质量损失函数中的指标值，L₀为此时的经济损失，则当x₀取不同指标时，即可求得不同质量损失函数中的敏感性参数

7.如权利要求6所示的基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法，其特征在于，所述用户电压暂降的经济损失通过以下公式进行评估计算：

式中，α_i为各部分损失在一次暂降事件所产生的总损失中所占的权重。

8.如权利要求7所示的基于多质量损失函数综合的用户暂降经济损失评估方法，其特征在于，采用熵权法计算所述α_i：

式中，n为历史测量数据的组数；p_ij为第j次电压暂降事件中第i个指标所引起的质量损失的样本值占比；e_i为第i个指标的熵值；α_i即为最终所求的第i项指标的权重。