CN109299867B - 一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统 - Google Patents

一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109299867B
CN109299867B CN201811059724.8A CN201811059724A CN109299867B CN 109299867 B CN109299867 B CN 109299867B CN 201811059724 A CN201811059724 A CN 201811059724A CN 109299867 B CN109299867 B CN 109299867B
Authority
CN
China
Prior art keywords
sensitivity
evaluation
screening
matrix
reliability
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811059724.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109299867A (zh
Inventor
刘苑红
韦涛
苏剑
李亦农
张铭泽
张伟
谈元鹏
荣振中
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI, State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201811059724.8A priority Critical patent/CN109299867B/zh
Publication of CN109299867A publication Critical patent/CN109299867A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109299867B publication Critical patent/CN109299867B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Electricity, gas or water supply

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明涉及一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统,获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据;根据可靠性评估参数的数据,确定可靠性评估参数灵敏度矩阵;根据所述灵敏度模型,对所述可靠性评估参数进行筛选;所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵确定。本发明可有效利用评估参数及已有原始数据,减少用于数据处理的评估参数数量,降低配电网可靠性评估指标的冗余,改善配电网可靠性评估结果的精度,提升配电网可靠性评估工作的效率。

Description

一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统
技术领域
本发明涉及配电网可靠性评估技术领域,具体涉及一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统。
背景技术
为了检验配电网设施或网架结构的静态或动态性能,或各种性能改进措施的效果是否满足规定的可靠性准则,需要进行配电网可靠性评估。而量化的配电网可靠性指标通常作为配电网可靠性评估的基础或依据。
配电网可靠性指标的评估计算,首先需要建立配电网模型和设施停运模型。而配电网模型和设施停运模型的建立,需要相应的参数来进行精确描述。其中,配电网模型中的参数为基础参数,包括配电网络参数和运行参数;设施停运模型中的参数为可靠性参数,按照停电事件分为故障停电相关参数和预安排停电相关参数。
在配电网可靠性评估应用工作中,评估人员的大量工作和困难都集中在配电网基础参数和可靠性参数原始数据的收集和处理上。其中,配电网可靠性评估用的可靠性参数(以下简称可靠性评估参数)原始数据,通常是通过对某元件或设施进行长期的现场运行记录,对所有的数据进行统计后得到。
受限于现有的配电网技术条件,可靠性参数原始数据存在部分缺乏统计或有统计的存在不准确的问题;如果采用经验值替代上述参数问题数据,精细化程度又不能满足评估要求。
为使可靠性评估结果与真实值更接近,通常会对评估参数原始数据进行数据处理。由于评估参数数量较多,且每个参数的获取途径和难易程度不同,如对全部评估参数原始数据进行数据处理,会耗费评估人员大量时间用于数据统计和数据处理;另一方面,不同评估参数对评估结果的重要程度不同,同一评估参数在地区特性、网架结构等不同影响因素作用下,对评估结果的重要程度也会不同,如对全部评估参数原始数据进行数据处理,效果难以保障且会做大量无用功。
发明内容
为解决上述受限现有的配电网技术条件,可靠性参数原始数据存在部分缺乏统计或有统计的存在不准确的问题;如果采用经验值替代上述参数问题数据,精细化程度又不能满足评估要求,本发明的目的是提供一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统,有效利用评估参数及已有原始数据,减少用于数据处理的评估参数数量,降低配电网可靠性评估指标的冗余,改善配电网可靠性评估结果的精度,提升配电网可靠性评估工作的效率。
本发明的目的是采用下述技术方案实现的:
本发明提供一种配电网可靠性评估参数筛选方法,其改进之处在于:
获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据;
根据可靠性评估参数的数据,确定可靠性评估参数灵敏度矩阵;
根据所述灵敏度模型,对所述可靠性评估参数进行筛选;所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵确定。
进一步地:所述可靠性评估参数包括:线路和开关设备故障停电率评估参数、配变停电故障和设备修复时间类评估参数以及开关切换时间类评估参数;
所述获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据,包括:
从工程生产管理系统获取线路和开关设备故障停电率评估参数的数据;
从电能质量在线监测系统中获取只考虑公用变压器的配变停电故障和设备修复时间类评估参数的数据;
从调度技术支持系统中获取开关切换时间类评估参数的数据。
进一步地:所述根据可靠性评估参数的数据,确定可靠性评估参数灵敏度矩阵,包括:
根据评估指标和可靠性评估参数的数据,确定灵敏度矩阵;
根据评估指标对可靠性评估参数的数据影响程度,确定更新后的灵敏度矩阵;
所述评估指标包括典型网架下系统平均停电持续时间。
进一步地:根据评估指标和可靠性评估参数的数据,通过下式确定灵敏度矩阵:
S=[sij]
式中:sij为灵敏度矩阵S中第i典型网架下第j个可靠性评估参数灵敏度;sij用下式表示:
Figure BDA0001796747800000021
式中,v为可靠性评估参数的数值矩阵,v=[vij],vij为第i典型网架下第j个可靠性评估参数的数值;T为典型网架下系统平均停电持续时间矩阵,T=[tij],tij为第i典型网架下第j个可靠性评估参数对应的系统平均停电持续时间;i∈k,j∈l,k为典型网架的种类总数,l为可靠性评估参数的总个数。
进一步地:所述根据评估指标对可靠性评估参数的数据影响程度,确定更新后的灵敏度矩阵,包括:
根据预设的第一筛选半径对灵敏度矩阵中的可靠性评估参数灵敏度进行筛选;
将筛选后的灵敏度矩阵进行转换后得到更新后的灵敏度矩阵。
进一步地:所述根据预设的第一筛选半径对所述可靠性评估参数进行筛选,包括:
当满足条件sij/simax≥r时,表示元素sij对应的是评估指标影响大的评估参数,则保留元素sij原有数值;反之,表示元素sij对应的是评估指标影响小的评估参数,将元素sij替换为零;
其中,r为预设的第一筛选半径,通过下式确定:
r=j*∑isimin/∑i,jsij
式中,sij为灵敏度矩阵S中第i典型网架下第j个可靠性评估参数灵敏度;simax为灵敏度矩阵S中第i典型网架下可靠性评估参数的数值最大值;∑isimin表示灵敏度矩阵S中各行可靠性评估参数的数值最小值的总和;∑i,jsij为灵敏度矩阵S中全部元素的总和,r表示第一设定筛选半径。
进一步地:所述将筛选后的灵敏度矩阵进行转换后得到更新后的灵敏度矩阵,包括:
以矩阵S=[sij]中包含非零元素的任一列为基准列,以基准列中的任一非零元素作为评估参数基准值,对矩阵S=[sij]中的元素做如下转换:非零元素乘于基准值后,除于该元素同一行中基准列元素的值;
对于矩阵S=[sij]中已经替换为零的元素,其值仍为零;
矩阵S=[sij]经过上述转换后,得到更新后的灵敏度矩阵S′。
进一步地:所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵,通过下式确定:
Ω=ΞS′=[ωj]
式中,ωj为灵敏度模型中的元素;S′为更新后的灵敏度矩阵;Ξ为典型网架下用户数占比矩阵,Ξ=[εi],εi表示第i典型网架下的用户数占比,i∈k,k为典型网架的种类总数。
进一步地:所述根据所述灵敏度模型,对所述可靠性评估参数进行筛选,包括:
根据预设的第二筛选半径对灵敏度模型中的元素进行如下筛选:
当满足ωj≥r′*ωmax时,则该元素所对应的评估参数为关键参数;否则,为非关键参数;
根据筛选出的关键参数,得到用于评估配电网可靠性的关键数据集B;
式中,ωj为灵敏度模型中的元素;ωmax为灵敏度模型中的元素最大值;r′为预设的第二筛选半径。
进一步地:所述第二筛选半径为:
0<r′≤1。
本发明还提供一种配电网可靠性评估参数筛选系统,其特征在于:
获取模块,用于获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据;
确定模块,用于根据可靠性评估参数的数据,确定可靠性评估参数灵敏度矩阵;
筛选模块,用于根据所述灵敏度模型,对所述可靠性评估参数进行筛选;
所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵确定。
进一步地:所述可靠性评估参数包括:线路和开关设备故障停电率评估参数、配变停电故障和设备修复时间类评估参数以及开关切换时间类评估参数;所述获取模块,包括:
第一获取单元,用于所述获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据,包括:
第二获取单元,用于从工程生产管理系统获取线路和开关设备故障停电率评估参数的数据;
第三获取单元,用于从电能质量在线监测系统中获取只考虑公用变压器的配变停电故障和设备修复时间类评估参数的数据;
第四获取单元,用于从调度技术支持系统中获取开关切换时间类评估参数的数据。
进一步地:所述确定模块,包括:
第一确定单元,用于根据评估指标和可靠性评估参数的数据,确定灵敏度矩阵;
第二确定单元,用于根据评估指标对可靠性评估参数的数据影响程度,确定更新后的灵敏度矩阵;
所述评估指标包括典型网架下系统平均停电持续时间。
进一步地:所述第一确定单元通过下式确定灵敏度矩阵:
S=[sij]
式中:sij为灵敏度矩阵S中第i典型网架下第j个可靠性评估参数灵敏度;sij用下式表示:
Figure BDA0001796747800000041
式中,v为可靠性评估参数的数值矩阵,v=[vij],vij为第i典型网架下第j个可靠性评估参数的数值;T为典型网架下系统平均停电持续时间矩阵,T=[tij],tij为第i典型网架下第j个可靠性评估参数对应的系统平均停电持续时间;i∈k,j∈l,k为典型网架的种类总数,l为可靠性评估参数的总个数。
进一步地:所述第二确定单元,包括:
筛选子单元,用于根据预设的第一筛选半径对灵敏度矩阵中的可靠性评估参数灵敏度进行筛选;
转换子单元,用于将筛选后的灵敏度矩阵进行转换后得到更新后的灵敏度矩阵。
进一步地:所述筛选子单元,还用于:
当满足条件sij/simax≥r时,表示元素sij对应的是评估指标影响大的评估参数,则保留元素sij原有数值;反之,表示元素sij对应的是评估指标影响小的评估参数,将元素sij替换为零;
其中,r为预设的第一筛选半径,通过下式确定:
r=j*∑isimin/∑i,jsij
式中,sij为灵敏度矩阵S中第i典型网架下第j个可靠性评估参数灵敏度;simax为灵敏度矩阵S中第i典型网架下可靠性评估参数的数值最大值;∑isimin表示灵敏度矩阵S中各行可靠性评估参数的数值最小值的总和;∑i,jsij为灵敏度矩阵S中全部元素的总和,r表示第一设定筛选半径。
进一步地:所述转换子单元,还用于:
以矩阵S=[sij]中包含非零元素的任一列为基准列,以基准列中的任一非零元素作为评估参数基准值,对矩阵S=[sij]中的元素做如下转换:非零元素乘于基准值后,除于该元素同一行中基准列元素的值;
对于矩阵S=[sij]中已经替换为零的元素,其值仍为零;
矩阵S=[sij]经过上述转换后,得到更新后的灵敏度矩阵S′。
进一步地:所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵,通过下式确定:
Ω=ΞS′=[ωj]
式中,ωj为灵敏度模型中的元素;S′为更新后的灵敏度矩阵;Ξ为典型网架下用户数占比矩阵,Ξ=[εi],εi表示第i典型网架下的用户数占比,i∈k,k为典型网架的种类总数。
进一步地:所述筛选模块,包括:
第一处理单元,用于根据预设的第二筛选半径对灵敏度模型中的元素进行如下筛选:
当满足ωj≥r′*ωmax时,则该元素所对应的评估参数为关键参数;否则,为非关键参数;
获得单元,用于根据筛选出的关键参数,得到用于评估配电网可靠性的关键数据集B;
式中,ωj为灵敏度模型中的元素;ωmax为灵敏度模型中的元素最大值;r′为预设的第二筛选半径。
进一步地:所述第二筛选半径为:
0<r′≤1。
与最接近的现有技术相比,本发明提供的技术方案达到的有益效果是:
本发明提供一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统,获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据;根据可靠性评估参数的数据,确定可靠性评估参数灵敏度矩阵;根据所述灵敏度模型,对所述可靠性评估参数进行筛选;所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵确定。本发明有效利用评估参数及已有原始数据,减少用于数据处理的评估参数数量,降低配电网可靠性评估指标的冗余,改善配电网可靠性评估结果的精度,提升配电网可靠性评估工作的效率。
本发明明确可靠性评估参数的范围以及获取途径,是使可靠性评估融入各典型网架配电网规划、设计、建设、改造、运行、检修等各生产环节的基础;建立评估地区可靠性评估参数灵敏度模型,并进行分析计算,并根据灵敏度结果对评估参数进行筛选,是保证供电可靠性管理由事后统计向事前控制转变的关键;可靠性评估参数中的关键参数对供电可靠性的影响较大,可据此明确可靠性评估参数优化重点研究方向,使电力工作者有目的性、有针对性的开展评估优化研究;本发明提供的配电网可靠性评估参数筛选方法,在保证配电网可靠性评估结果准确性的基础上,有效利用评估参数及现有原始数据,降低了可靠性评估工作的实施难度,提高可靠性评估工作的效率,改善了配电网可靠性评估结果的精确度,降低配电网可靠性评估指标的冗余,有利于实现配电网资产管理精细化提升。
附图说明
图1是本发明提供的具体实施例的配电网典型网架结构图;其中:图1(a).架空单辐射;图1(b).架空单联络;图1(c).架空三分段两联络;图1(d).电缆单射;图1(e).电缆单环网;图1(f).电缆双环网;
图2是本发明提供的配电网可靠性评估参数筛选方法的简易流程图;
图3是本发明提供的配电网可靠性评估参数筛选方法的详细流程图;
图4是本发明提供的评估区域评估参数灵敏度条形图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案,以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施方案可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求,否则单独的组件和功能是可选的,并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本发明的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围,以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中,本发明的这些实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示,这仅仅是为了方便,并且如果事实上公开了超过一个的发明,不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以江苏省某市10kV中压配电网可靠性评估过程中,可靠性评估参数的筛选实施过程为例,结合附图1(a)-(f)和附图2,对发明详细实施过程作进一步的说明。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例一、
本发明提供的一种配电网可靠性评估参数筛选方法,其流程图如图2和3所示,包括:
获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据;
根据可靠性评估参数的数据,确定可靠性评估参数灵敏度矩阵;
根据所述灵敏度模型,对所述可靠性评估参数进行筛选;所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵确定。
进一步地:所述可靠性评估参数包括:线路和开关设备故障停电率评估参数、配变停电故障和设备修复时间类评估参数以及开关切换时间类评估参数;
所述获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据,包括:
从工程生产管理系统获取线路和开关设备故障停电率评估参数的数据;
从电能质量在线监测系统中获取只考虑公用变压器的配变停电故障和设备修复时间类评估参数的数据;
从调度技术支持系统中获取开关切换时间类评估参数的数据。
进一步地:所述根据可靠性评估参数的数据,确定可靠性评估参数灵敏度矩阵,包括:
根据评估指标和可靠性评估参数的数据,确定灵敏度矩阵;
根据评估指标对可靠性评估参数的数据影响程度,确定更新后的灵敏度矩阵;
所述评估指标包括典型网架下系统平均停电持续时间。
进一步地:根据评估指标和可靠性评估参数的数据,通过下式确定灵敏度矩阵:
S=[sij]
式中:sij为灵敏度矩阵S中第i典型网架下第j个可靠性评估参数灵敏度;sij用下式表示:
Figure BDA0001796747800000081
式中,v为可靠性评估参数的数值矩阵,v=[vij],vij为第i典型网架下第j个可靠性评估参数的数值;T为典型网架下系统平均停电持续时间矩阵,T=[tij],tij为第i典型网架下第j个可靠性评估参数对应的系统平均停电持续时间;i∈k,j∈l,k为典型网架的种类总数,l为可靠性评估参数的总个数。
进一步地:所述根据评估指标对可靠性评估参数的数据影响程度,确定更新后的灵敏度矩阵,包括:
根据预设的第一筛选半径对灵敏度矩阵中的可靠性评估参数灵敏度进行筛选;
将筛选后的灵敏度矩阵进行转换后得到更新后的灵敏度矩阵。
进一步地:所述根据预设的第一筛选半径对所述可靠性评估参数进行筛选,包括:
当满足条件sij/simax≥r时,表示元素sij对应的是评估指标影响大的评估参数,则保留元素sij原有数值;反之,表示元素sij对应的是评估指标影响小的评估参数,将元素sij替换为零;
其中,r为预设的第一筛选半径,通过下式确定:
r=j*∑isimin/∑i,jsij
式中,sij为灵敏度矩阵S中第i典型网架下第j个可靠性评估参数灵敏度;simax为灵敏度矩阵S中第i典型网架下可靠性评估参数的数值最大值;∑isimin表示灵敏度矩阵S中各行可靠性评估参数的数值最小值的总和;∑i,jsij为灵敏度矩阵S中全部元素的总和,r表示第一设定筛选半径。
进一步地:所述将筛选后的灵敏度矩阵进行转换后得到更新后的灵敏度矩阵,包括:
以矩阵S=[sij]中包含非零元素的任一列为基准列,以基准列中的任一非零元素作为评估参数基准值,对矩阵S=[sij]中的元素做如下转换:非零元素乘于基准值后,除于该元素同一行中基准列元素的值;
对于矩阵S=[sij]中已经替换为零的元素,其值仍为零;
矩阵S=[sij]经过上述转换后,得到更新后的灵敏度矩阵S′。
进一步地:所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵,通过下式确定:
Ω=ΞS′=[ωj]
式中,ωj为灵敏度模型中的元素;S′为更新后的灵敏度矩阵;Ξ为典型网架下用户数占比矩阵,Ξ=[εi],εi表示第i典型网架下的用户数占比,i∈k,k为典型网架的种类总数。
进一步地:所述根据所述灵敏度模型,对所述可靠性评估参数进行筛选,包括:
根据预设的第二筛选半径对灵敏度模型中的元素进行如下筛选:
当满足ωj≥r′*ωmax时,则该元素所对应的评估参数为关键参数;否则,为非关键参数;
根据筛选出的关键参数,得到用于评估配电网可靠性的关键数据集B;
式中,ωj为灵敏度模型中的元素;ωmax为灵敏度模型中的元素最大值;r′为预设的第二筛选半径。
进一步地:所述第二筛选半径为:
0<r′≤1。
获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据包括:
步骤1:设配电网典型网架结构集为
Figure BDA0001796747800000091
设k=6,则xi=1,2,...,6分别表示空线路单辐射、架空线路单联络、架空线路三分段两联络、电缆单射式、电缆单环网以及电缆双环网等六种网架;
电缆网网架结构,可按环网柜为断路器或负荷开关进行更进一步的划分,只对上述的k值有影响,设k=9,则xi=1,2,...,9分别表示架空线路单辐射、架空线路单联络、架空线路三分段两联络、断路器型电缆单射式、断路器型电缆单环网、断路器型电缆双环网、负荷开关型电缆单射式、负荷开关型电缆单环网、负荷开关型电缆双环网九种网架;按此网架划分,不影响该评估地区可靠性评估参数筛选结果,也不影响本发明的实施。
设单一典型配电网可靠性评估参数集为
Figure BDA0001796747800000101
设l=17,则有yj=1,2,...,17分别表示架空线路、电缆线路、配电变压器、断路器、负荷开关、隔离开关、熔断器故障停电率,架空线路、电缆线路、配电变压器、断路器、负荷开关、隔离开关、熔断器平均故障修复时间、平均故障定位隔离时间、平均故障点上游恢复供电操作时间、平均故障停电联络开关切换时间等配电网可靠性评估参数;
上述评估参数不包括预安排停电评估参数,原因如下:
1)每年电网预安排停电事件的分布不是均匀的。预安排停电的类型及频率与当年的电网建设、改造工程及检修计划密切相关,可以认为是可预计的确定性信息。但事件发生的具体时间点、事件持续时间及其引起的用户停电时间等则为随机变量,可以认为是可预知的。预安排的停运持续时间与施工力量、施工方案合理性的关系较大;
2)由于预安排停电是可以通过规划和计划预知的,因而供电企业完全可以采取事前转移相关用户的调度措施,尽可能地减低相关事件对用户供电的影响。
步骤2:获取配电网典型网架可靠性评估参数数据:一般来说,评估参数原始数据获取途径包括电能质量在线监测系统、调度技术支持系统、工程生产管理系统、人工统计;部分评估参数可同时从电能质量在线监测系统、调度技术支持系统等多个系统获取,但是同一参数从不同系统获取的数值存在不一致的问题;
因此对评估参数获取途径做出限定,该评估区域的可靠性评估参数采用如下途径获取:
线路和开关设备故障停电率等参数数据从工程生产管理系统获取;配变停电故障参数数据从电能质量在线监测系统中获取,且只考虑公用变压器;设备修复时间类参数数据从电能质量在线监测系统中获取;开关切换时间类参数数据从调度技术支持系统中获取;
按上述途径获取评估区域配电网典型网架可靠性评估参数数据,得到可靠性评估参数数据矩阵V=[vij]∈R9×17
采用故障后果分析法,计算评估区域各典型网架中评估指标的值。评估指标有多个,如系统平均停电持续时间,系统平均故障频率,平均供电可用率等。本发明指定系统平均停电持续时间作为评估指标,是因为只有该评估指标的灵敏度结果能用于本发明后续步骤,而其他评估指标无法实现;
计算评估指标-系统平均停电持续时间时,评估参数数据采用经验值或3-5年历史数据均值,具体方法是:1)3-5年历史数据全部缺失,则采用经验值计算,2)其他情况均采用3-5年历史数据均值计算。例如,评估区域中架空单辐射网架负荷开关修复时间3-5年历史数据为没有记录,则此评估参数的数据用同供电等级下的架空线路单辐射网架中负荷开关修复时间经验值代替;如第4年、第5年的历史数据没有记录,则采用前三年的数据均值代替;
依步骤2,按上述计算方法,得到评估区域典型网架下系统平均停电持续时间矩阵T=[tij]∈R9×17
依步骤2,按照
Figure BDA0001796747800000111
计算出评估区域全部典型区域下的评估参数灵敏度。
根据可靠性评估参数的数据,确定可靠性评估参数灵敏度矩阵,包括:
步骤3:对评估参数实施筛选半径为r=j*∑i simin/∑i,jsij的第一次筛选,其中,∑i simin表示矩阵S中各行中元素最小值的总和,sij为矩阵S中第i典型网架下第j个配电网典型网架可靠性评估参数灵敏度,∑i,j sij为矩阵S中全部元素的总和。若条件sij/simax≥r满足时,则保留元素sij原有数值;反之,将元素sij替换为零。本实施例中r=0.004。
该步骤的目的,是在典型区域层面对评估指标--系统平均停电持续时间影响较小的评估参数与影响较大的评估参数进行差异放大,更详细来说是:步骤3中,矩阵S中用零代替的元素,对应的是对系统平均停电持续时间影响较小的评估参数;保留原值的元素,对应的是对系统平均停电持续时间影响较大的评估参数。
该步骤的意义是将评估区域可靠性评估参数筛选问题,转变为典型网架下可靠性评估参数筛选问题,降低了解决问题的难度,增强了方法的通用性。
步骤4:第一次筛选后的,以矩阵S=[sij]中包含非零元素的任一列为基准列,以基准列中的任一非零元素作为评估参数基准值,矩阵S=[sij]中元素做如下转换:非零元素乘于基准值后,除于该元素同一行中基准列元素的值,即如以s11为基准值,则第i行第j列非零元素s′ij=sijs11/si1,对于替换为零的元素,其值仍为零;矩阵S=[sij]在上述转换后,得到评估参数灵敏度矩阵S′;。
步骤5:获取评估地区各典型网架用户数占比,得到评估地区典型网架用户数占比归一化向量Ξ=[εi]∈R1×9
评估区域配电网可靠性评估参数灵敏度模型为:Ω=ΞS′[ωj]∈R1×17
当且仅当评估地区典型网架用户数占比矩阵Ξ作为评估区域可靠性评估参数灵敏度Ω的左乘矩阵,经过步骤4中数学转换的典型区域可靠性参数灵敏度矩阵S′作为Ω的右乘矩阵,模型Ω=ΞS′成立。
步骤4和步骤5是由典型网架可靠性评估参数灵敏度得到评估区域可靠性评估参数灵敏度的关键;也是由典型网架可靠性评估参数筛选问题变回评估区域可靠性评估参数筛选的关键。以变压器故障修复时间为例,经过步骤1-3,评估区域中9种典型网架下的变压器故障修复时间得以保留;如何由9种典型网架下的变压器故障修复时间得到评估区域变压器故障修复时间,必须经过步骤4和步骤5,且只能经过步骤4和步骤5得到。
根据所述灵敏度模型,对所述可靠性评估参数进行筛选;所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵确定包括:
步骤6:对评估参数实施过滤半径为0<r′≤1的第二次过滤。若条件ωj≥r′*ωmax满足时,则其对应的评估参数为关键参数;反之,其对应的评估参数为非关键参数;其中,ωj为矩阵Ω中任一元素,ωmax为矩阵Ω中元素最大值。
以r′=0.1为优选,原因是:1)由此划分的关键参数和非关键参数的数量适中;2)考虑到评估指标计算精度的要求,由此划分的非关键参数对评估指标的影响能满足一般地区可靠性评估结果对精度和误差的要求。
步骤7:设配电网可靠性评估参数集中的关键参数集为
Figure BDA0001796747800000121
设配电网可靠性评估参数集中的非关键参数集为
Figure BDA0001796747800000122
其中
Figure BDA0001796747800000123
βm≥r′*ωmax,ηn<r′*ωmax;关键参数集B中元素的数据用于可靠性评估参数的数据清洗;
关键参数对配电网可靠性评估指标影响较大,其数据越接近真实值,可靠性评估指标的结果越精确。采用随机森林、神经网络、支持向量机等机器学习算法,对关键参数缺失数据、错误数据、异常数据进行数据清洗,可大大提高评估区域可靠性评估指标的精度。
实施例二、
结合具体事例对本发明做进一步的描述:
评估地区,根据其网架结构,将其分为9种典型网架。
通过步骤2中所述方法,首先获取典型网架下各评估参数的数据,然后求得对应的系统平均停电持续时间,最后得到相应的灵敏度。
根据步骤3对评估参数实施筛选半径r=0.004的筛选,筛选后的结果如下:
表1 架空线路可靠性参数灵敏度
Figure BDA0001796747800000124
Figure BDA0001796747800000131
表2 电缆网(环网柜为断路器)可靠性参数灵敏度
Figure BDA0001796747800000132
表3 电缆网(环网柜为负荷开关)可靠性参数灵敏度
Figure BDA0001796747800000133
Figure BDA0001796747800000141
隔离开关故障率、隔离开关修复时间、熔断器故障率和熔断器修复时间等4个评估参数筛选后灵敏度为零。
以架空线路单辐射网架中变压器故障率为基准,利用步骤4中所述的方法,可得:
表4 转换后架空线路可靠性参数灵敏度
Figure BDA0001796747800000142
表5 转换后电缆网(环网柜为断路器)可靠性参数灵敏度
Figure BDA0001796747800000143
Figure BDA0001796747800000151
表6 转换后电缆网(环网柜为负荷开关)可靠性参数灵敏度
Figure BDA0001796747800000152
统计各典型网架下用户数,求得其占比分别为:12.12%,36.24%,17.67%,6.87%,5.51%,2.13%,7.36%,4.81%,1.29%。
按照步骤5计算评估区域各评估参数灵敏度,评估区域评估参数灵敏度条形图如图4所示。
按照步骤6及优选的筛选半径r′=0.1,筛选后,得到架空线路故障率、架空线路修复时间、电缆线路故障率、电缆线路修复时间、故障定位隔离时间、变压器故障率、负荷开关故障率、负荷开关修复时间、变压器修复时间、断路器故障率等10个评估参数,这10个评估参数为关键参数。上述10个关键参数,采用采用随机森林、决策树、神经网络、支持向量机等机器学习算法进行数据清洗。
实施例三、
基于同样的发明构思,本发明还提供一种配电网可靠性评估参数筛选系统,包括:
获取模块,用于获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据;
确定模块,用于根据可靠性评估参数的数据,确定可靠性评估参数灵敏度矩阵;
筛选模块,用于根据所述灵敏度模型,对所述可靠性评估参数进行筛选;
所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵确定。
进一步地:所述可靠性评估参数包括:线路和开关设备故障停电率评估参数、配变停电故障和设备修复时间类评估参数以及开关切换时间类评估参数;所述获取模块,包括:
第一获取单元,用于所述获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据,包括:
第二获取单元,用于从工程生产管理系统获取线路和开关设备故障停电率评估参数的数据;
第三获取单元,用于从电能质量在线监测系统中获取只考虑公用变压器的配变停电故障和设备修复时间类评估参数的数据;
第四获取单元,用于从调度技术支持系统中获取开关切换时间类评估参数的数据。
进一步地:所述确定模块,包括:
第一确定单元,用于根据评估指标和可靠性评估参数的数据,确定灵敏度矩阵;
第二确定单元,用于根据评估指标对可靠性评估参数的数据影响程度,确定更新后的灵敏度矩阵;
所述评估指标包括典型网架下系统平均停电持续时间。
进一步地:所述第一确定单元通过下式确定灵敏度矩阵:
S=[sij]
式中:sij为灵敏度矩阵S中第i典型网架下第j个可靠性评估参数灵敏度;sij用下式表示:
Figure BDA0001796747800000161
式中,v为可靠性评估参数的数值矩阵,v=[vij],vij为第i典型网架下第j个可靠性评估参数的数值;T为典型网架下系统平均停电持续时间矩阵,T=[tij],tij为第i典型网架下第j个可靠性评估参数对应的系统平均停电持续时间;i∈k,j∈l,k为典型网架的种类总数,l为可靠性评估参数的总个数。
进一步地:所述第二确定单元,包括:
筛选子单元,用于根据预设的第一筛选半径对灵敏度矩阵中的可靠性评估参数灵敏度进行筛选;
转换子单元,用于将筛选后的灵敏度矩阵进行转换后得到更新后的灵敏度矩阵。
进一步地:所述筛选子单元,还用于:
当满足条件sij/simax≥r时,表示元素sij对应的是评估指标影响大的评估参数,则保留元素sij原有数值;反之,表示元素sij对应的是评估指标影响小的评估参数,将元素sij替换为零;
其中,r为预设的第一筛选半径,通过下式确定:
r=j*∑isimin/∑i,jsij
式中,sij为灵敏度矩阵S中第i典型网架下第j个可靠性评估参数灵敏度;simax为灵敏度矩阵S中第i典型网架下可靠性评估参数的数值最大值;∑i simin表示灵敏度矩阵S中各行可靠性评估参数的数值最小值的总和;∑i,j sij为灵敏度矩阵S中全部元素的总和,r表示第一设定筛选半径。
进一步地:所述转换子单元,还用于:
以矩阵S=[sij]中包含非零元素的任一列为基准列,以基准列中的任一非零元素作为评估参数基准值,对矩阵S=[sij]中的元素做如下转换:非零元素乘于基准值后,除于该元素同一行中基准列元素的值;
对于矩阵S=[sij]中已经替换为零的元素,其值仍为零;
矩阵S=[sij]经过上述转换后,得到更新后的灵敏度矩阵S′。
进一步地:所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵,通过下式确定:
Ω=ΞS′=[ωj]
式中,ωj为灵敏度模型中的元素;S′为更新后的灵敏度矩阵;Ξ为典型网架下用户数占比矩阵,Ξ=[εi],εi表示第i典型网架下的用户数占比,i∈k,k为典型网架的种类总数。
进一步地:所述筛选模块,包括:
第一处理单元,用于根据预设的第二筛选半径对灵敏度模型中的元素进行如下筛选:
当满足ωj≥r′*ωmax时,则该元素所对应的评估参数为关键参数;否则,为非关键参数;
获得单元,用于根据筛选出的关键参数,得到用于评估配电网可靠性的关键数据集B;
式中,ωj为灵敏度模型中的元素;ωmax为灵敏度模型中的元素最大值;r′为预设的第二筛选半径。
进一步地:所述第二筛选半径为:
0<r′≤1。
本发明明确可靠性评估参数的范围以及获取途径,是使可靠性评估融入各典型网架配电网规划、设计、建设、改造、运行、检修等各生产环节的基础;建立评估地区可靠性评估参数灵敏度模型,并进行分析计算,并根据灵敏度结果对评估参数进行筛选,是保证供电可靠性管理由事后统计向事前控制转变的关键;可靠性评估参数中的关键参数对供电可靠性的影响较大,可据此明确可靠性评估参数优化重点研究方向,使电力工作者有目的性、有针对性的开展评估优化研究;本发明提供的配电网可靠性评估参数筛选方法,在保证配电网可靠性评估结果准确性的基础上,有效利用评估参数及现有原始数据,降低了可靠性评估工作的实施难度,改善了配电网可靠性评估结果的精确度,降低配电网可靠性评估指标的冗余,有利于实现配电网资产管理精细化提升。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.一种配电网可靠性评估参数筛选方法,其特征在于:
获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据;
根据可靠性评估参数的数据,确定可靠性评估参数灵敏度矩阵;
根据灵敏度模型,对所述可靠性评估参数进行筛选;所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵确定;
所述根据可靠性评估参数的数据,确定可靠性评估参数灵敏度矩阵,包括:
根据评估指标和可靠性评估参数的数据,确定灵敏度矩阵;
根据评估指标对可靠性评估参数的数据影响程度,确定更新后的灵敏度矩阵;
所述评估指标包括典型网架下系统平均停电持续时间;
根据评估指标和可靠性评估参数的数据,通过下式确定灵敏度矩阵:
S=[sij]
式中:sij为灵敏度矩阵S中第i典型网架下第j个可靠性评估参数灵敏度;sij用下式表示:
Figure FDA0003681377100000011
式中,v为可靠性评估参数的数值矩阵,v=[vij],vij为第i典型网架下第j个可靠性评估参数的数值;T为典型网架下系统平均停电持续时间矩阵,T=[tij],tij为第i典型网架下第j个可靠性评估参数对应的系统平均停电持续时间;i∈k,j∈l,k为典型网架的种类总数,l为可靠性评估参数的总个数;
所述根据评估指标对可靠性评估参数的数据影响程度,确定更新后的灵敏度矩阵,包括:
根据预设的第一筛选半径对灵敏度矩阵中的可靠性评估参数灵敏度进行筛选;
将筛选后的灵敏度矩阵进行转换后得到更新后的灵敏度矩阵;
所述根据预设的第一筛选半径对所述可靠性评估参数进行筛选,包括:
当满足条件sij/simax≥r时,表示元素sij对应的是评估指标影响大的评估参数,则保留元素sij原有数值;反之,表示元素sij对应的是评估指标影响小的评估参数,将元素sij替换为零;
其中,r为预设的第一筛选半径,通过下式确定:
r=j*∑isimin/∑i,jsij
式中,sij为灵敏度矩阵S中第i典型网架下第j个可靠性评估参数灵敏度;simax为灵敏度矩阵S中第i典型网架下可靠性评估参数的数值最大值;∑isimin表示灵敏度矩阵S中各行可靠性评估参数的数值最小值的总和;∑i,jsij为灵敏度矩阵S中全部元素的总和,r表示第一设定筛选半径;
所述将筛选后的灵敏度矩阵进行转换后得到更新后的灵敏度矩阵,包括:
以矩阵S=[sij]中包含非零元素的任一列为基准列,以基准列中的任一非零元素作为评估参数基准值,对矩阵S=[sij]中的元素做如下转换:非零元素乘于基准值后,除于该元素同一行中基准列元素的值;
对于矩阵S=[sij]中已经替换为零的元素,其值仍为零;
矩阵S=[sij]经过上述转换后,得到更新后的灵敏度矩阵S’。
2.如权利要求1所述的筛选方法,其特征在于:所述可靠性评估参数包括:线路和开关设备故障停电率评估参数、配变停电故障和设备修复时间类评估参数以及开关切换时间类评估参数;
所述获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据,包括:
从工程生产管理系统获取线路和开关设备故障停电率评估参数的数据;
从电能质量在线监测系统中获取只考虑公用变压器的配变停电故障和设备修复时间类评估参数的数据;
从调度技术支持系统中获取开关切换时间类评估参数的数据。
3.如权利要求1所述的筛选方法,其特征在于:所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵,通过下式确定:
Ω=ES’=[ωj]
式中,ωj为灵敏度模型中的元素;S’为更新后的灵敏度矩阵;E为典型网架下用户数占比矩阵,E=[εi],εi表示第i典型网架下的用户数占比,i∈k,k为典型网架的种类总数。
4.如权利要求3所述的筛选方法,其特征在于:所述根据所述灵敏度模型,对所述可靠性评估参数进行筛选,包括:
根据预设的第二筛选半径对灵敏度模型中的元素进行如下筛选:
当满足ωj≥r′*ωmax时,则该元素所对应的评估参数为关键参数;否则,为非关键参数;
根据筛选出的关键参数,得到用于评估配电网可靠性的关键数据集B;
式中,ωj为灵敏度模型中的元素;ωmax为灵敏度模型中的元素最大值;r'为预设的第二筛选半径。
5.如权利要求4所述的筛选方法,其特征在于:所述第二筛选半径为:
0<r′≤1。
6.一种配电网可靠性评估参数筛选系统,其特征在于:
获取模块,用于获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据;
确定模块,用于根据可靠性评估参数的数据,确定可靠性评估参数灵敏度矩阵;
筛选模块,用于根据灵敏度模型,对所述可靠性评估参数进行筛选;
所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵确定;
所述确定模块,包括:
第一确定单元,用于根据评估指标和可靠性评估参数的数据,确定灵敏度矩阵;
第二确定单元,用于根据评估指标对可靠性评估参数的数据影响程度,确定更新后的灵敏度矩阵;
所述评估指标包括典型网架下系统平均停电持续时间;
所述第一确定单元通过下式确定灵敏度矩阵:
S=[sij]
式中:sij为灵敏度矩阵S中第i典型网架下第j个可靠性评估参数灵敏度;sij用下式表示:
Figure FDA0003681377100000041
式中,v为可靠性评估参数的数值矩阵,v=[vij],vij为第i典型网架下第j个可靠性评估参数的数值;T为典型网架下系统平均停电持续时间矩阵,T=[tij],tij为第i典型网架下第j个可靠性评估参数对应的系统平均停电持续时间;i∈k,j∈l,k为典型网架的种类总数,l为可靠性评估参数的总个数;
所述第二确定单元,包括:
筛选子单元,用于根据预设的第一筛选半径对灵敏度矩阵中的可靠性评估参数灵敏度进行筛选;
转换子单元,用于将筛选后的灵敏度矩阵进行转换后得到更新后的灵敏度矩阵;
所述筛选子单元,还用于:
当满足条件sij/simax≥r时,表示元素sij对应的是评估指标影响大的评估参数,则保留元素sij原有数值;反之,表示元素sij对应的是评估指标影响小的评估参数,将元素sij替换为零;
其中,r为预设的第一筛选半径,通过下式确定:
r=j*Σisimini,jsij
式中,sij为灵敏度矩阵S中第i典型网架下第j个可靠性评估参数灵敏度;simax为灵敏度矩阵S中第i典型网架下可靠性评估参数的数值最大值;∑isimin表示灵敏度矩阵S中各行可靠性评估参数的数值最小值的总和;∑i,jsij为灵敏度矩阵S中全部元素的总和,r表示第一设定筛选半径;
所述转换子单元,还用于:
以矩阵S=[sij]中包含非零元素的任一列为基准列,以基准列中的任一非零元素作为评估参数基准值,对矩阵S=[sij]=中的元素做如下转换:非零元素乘于基准值后,除于该元素同一行中基准列元素的值;
对于矩阵S=[sij]中已经替换为零的元素,其值仍为零;
矩阵S=[sij]经过上述转换后,得到更新后的灵敏度矩阵S’。
7.如权利要求6所述的筛选系统,其特征在于:所述可靠性评估参数包括:线路和开关设备故障停电率评估参数、配变停电故障和设备修复时间类评估参数以及开关切换时间类评估参数;所述获取模块,包括:
第一获取单元,用于所述获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据,包括:
第二获取单元,用于从工程生产管理系统获取线路和开关设备故障停电率评估参数的数据;
第三获取单元,用于从电能质量在线监测系统中获取只考虑公用变压器的配变停电故障和设备修复时间类评估参数的数据;
第四获取单元,用于从调度技术支持系统中获取开关切换时间类评估参数的数据。
8.如权利要求6所述的筛选系统,其特征在于:所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵,通过下式确定:
Ω=ES’=[ωj]
式中,ωj为灵敏度模型中的元素;S’为更新后的灵敏度矩阵;E为典型网架下用户数占比矩阵,E=[εi],εi表示第i典型网架下的用户数占比,i∈k,k为典型网架的种类总数。
9.如权利要求8所述的筛选系统,其特征在于:所述筛选模块,包括:
第一处理单元,用于根据预设的第二筛选半径对灵敏度模型中的元素进行如下筛选:
当满足ωj≥r′*ωmax时,则该元素所对应的评估参数为关键参数;否则,为非关键参数;
获得单元,用于根据筛选出的关键参数,得到用于评估配电网可靠性的关键数据集B;
式中,ωj为灵敏度模型中的元素;ωmax为灵敏度模型中的元素最大值;r'为预设的第二筛选半径。
10.如权利要求9所述的筛选系统,其特征在于:所述第二筛选半径为:0<r′≤1。
CN201811059724.8A 2018-09-12 2018-09-12 一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统 Active CN109299867B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811059724.8A CN109299867B (zh) 2018-09-12 2018-09-12 一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811059724.8A CN109299867B (zh) 2018-09-12 2018-09-12 一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109299867A CN109299867A (zh) 2019-02-01
CN109299867B true CN109299867B (zh) 2022-09-23

Family

ID=65166560

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811059724.8A Active CN109299867B (zh) 2018-09-12 2018-09-12 一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109299867B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110889544B (zh) * 2019-11-20 2022-07-01 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 配电网运行指标的预测方法及装置
CN112906251B (zh) * 2021-04-16 2023-05-02 云南电网有限责任公司 一种配电网可靠性影响要素的分析方法及系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2606681A1 (en) * 2005-05-26 2006-11-30 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Communication node and a method for routing traffic in a communication network by calculating at least one metric for at least one link and a sensitivity parameter for said metric
CN102545210B (zh) * 2011-12-29 2014-04-09 广东电网公司深圳供电局 一种配电网供电可靠性指标优化调控方法及其系统
CN103914788B (zh) * 2014-03-04 2017-08-08 广东电网公司电力科学研究院 电网多环节系统的可靠性评估方法
CN104318374A (zh) * 2014-10-21 2015-01-28 国网重庆市电力公司电力科学研究院 计及上游恢复供电操作时间的中压配电网可靠性评估方法
CN106777443B (zh) * 2015-11-25 2020-05-22 南车株洲电力机车研究所有限公司 时变可靠性灵敏度分析方法及装置
CN107292502B (zh) * 2017-06-13 2020-05-19 南京软核科技有限公司 一种配电网可靠性评估方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109299867A (zh) 2019-02-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109501834A (zh) 一种道岔转辙机故障预测方法及装置
CN110222889B (zh) 基于多种智能算法的配电网馈线自动化终端配置方法
CN109949178B (zh) 一种基于支持向量机中压配网停电事件判断及补全方法
CN110287543B (zh) 一种继电保护装置寿命预测方法
CN110912775B (zh) 物联网企业网络故障的监控方法及装置
CN109299867B (zh) 一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统
EP3345342B1 (en) Determining a network topology of a hierarchical power supply network
Wang et al. Research on reliability evaluation method of catenary of high speed railway considering weather condition
CN111177128B (zh) 基于改进的离群点检测算法的计量大数据批量处理方法及系统
CN112287624A (zh) 基于生存分析加go法的继电保护系统可靠性评价方法
Halilcevic et al. Prediction of power system security levels
CN109726880B (zh) 一种输电线路参数合理性评估方法及系统
DE102017101413A1 (de) Verfahren zur Einsatzplanung eines elektrischen Systems zur Energieversorgung
CN110957724B (zh) 一种配电网运行方式及网架结构评估的方法
Akula et al. Comparision of traditional and fuzzy failure mode and effects analysis for smart grid electrical distribution systems
Wang et al. A trend‐based approach for situation awareness in power systems
CN107563641B (zh) 一种计及灾害偏好的配电网抗灾多场景差异化规划方法
Fan et al. Risk assessment of power communication network based on node importance
Ghosh et al. Modeling failure types and failure times of turning and boring machine systems
CN109492913B (zh) 一种配电终端的模块化风险预测方法、装置及可存储介质
Yongbo et al. Service restoration with consideration of rush repair
CN112001073A (zh) 一种牵引供电系统的可靠性分析研究方法
CN111651889A (zh) 输电系统高风险事件筛选方法、装置、设备及存储介质
Zarei Correct modeling for maintenance scheduling
CN116846074B (zh) 一种基于大数据的智慧电能监管方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant