CN109447330B - 考虑电网弹性及适应能力的配电网风险预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种考虑电网弹性及适应能力的配电网风险预警方法。包括：对在线采集的历史灾害故障数据进行多维分析并形成立体灾害故障集合Ω，立体灾害故障集合分为a层、b层和c层；对多维数据进行分析，计算出单灾害下线路的故障率λ₁，再对小概率高风险灾害事件的弹性恢复力进行评估计算出复合灾害下线路的综合故障率λ；对在线采集的线路区域气象信息数据进行多维分析，预测将出现的灾害天气场景，并与立体灾害故障集中的a层及b层进行对比得到将出现的灾害转移场景；计算出计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险评估结果。将计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险评估结果与立体灾害故障集合中的c层进行对比，进行在线预警。

Description

考虑电网弹性及适应能力的配电网风险预警方法

技术领域

本发明涉及配电网评估技术领域，具体而言，尤其涉及一种考虑电网弹 性及适应能力的配电网风险预警方法。

背景技术

配电网作为电力系统得重要组成部分，通常位于电力系统的末端，是输 电网与电力用户的重要连接部分。无论是传统配电网还是智能配电网，优质 可靠供电都是关键目标之一。然而由在全球气候变化导致自然灾害频发的大 背景下，由于于技术条件限制，传统配电网很难实现灾害条件下的电力持续 稳定供应，只能依赖事后抢修的被动防御模式，这就导致配电网供电可靠性 无法保证尤其是灾害条件下对社会生命线的供电能力无法保障。因此针对地 区配电网进行合理科学的在线评估就显得尤为重要。

在当前配电网仍处于发展中阶段的现实条件以及当前的技术条件下，当 前对配电网的评价决策一部分仍依赖实际工程人员的经验。另一部分虽然构 建了部分评级指标与评价体系但仍然集中在对指标的本身优化的角度进行处 理。目前所建立的配电网评估体系的实用性与与全面性还有待加强，因此针 对地区配电网的的综合评级体系的科学合理的构建仍具有十分重要的意义。

为了更好地满足建设和完善生命线工程的配电网的需要，提升配电网的 供电可靠性，尤其是灾害条件下生命线用户的供电可靠性，提高电网投资收 益，本文提出了一种基于多维数据的考虑电网弹性及适应能力的配电网风险 预警方法来进行配电网风险的提前警示一次来达到提高配电网供电可靠性以 及加强生命线负荷的供电能力。

发明内容

根据上述提出更好地满足建设和完善生命线工程的配电网的需要，提升 配电网的供电可靠性，尤其是灾害条件下生命线用户的供电可靠性的技术问 题，而提供一种考虑电网弹性及适应能力的配电网风险预警方法。本发明方 法在进行对历史灾害故障信息多维分析的基础上建立了一个多维立体的数据 库以便于在风险评估的过程中进行数据的局部或者相关数据的随机调用，结 合设备线路的周边环境及吱声的相关信息进行相关综合故障率分析结合事故 前中后期的相关措施与方案成本以及事后损失等计算出可能出现的损失并以 损失大小进行分级预警。研究基于多维数据的考虑电网弹性及适应能力的配 电网风险预警方法，具有快速、准确、自适应智能诊断的特性。

本发明采用的技术手段如下：

一种考虑电网弹性及适应能力的配电网风险预警方法，包括以下步骤：

步骤1：对在线采集的历史灾害故障数据进行多维分析并形成立体灾害 故障集合Ω，所述立体灾害故障集合分为a层、b层和c层；

步骤2：通过对步骤1所述的多维数据分析，进而计算出单灾害下线路 的故障率λ₁，再对小概率高风险灾害事件的弹性恢复力进行评估从而计算出 复合灾害下线路的综合故障率λ；

步骤3：对在线采集的线路区域气象信息数据进行多维分析，预测将出 现的灾害天气场景，并与所述立体灾害故障集中的a层及b层进行对比得到 将出现的灾害转移场景；

步骤4：根据步骤3中所述出现的灾害转移场景对计及电网适应能力的 灾害区配电网线路风险进行评估，计算出计及电网适应能力的灾害区配电网 线路风险评估结果。

步骤5：将步骤4中所述的计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险 评估结果与所述所述立体灾害故障集合中的c层进行对比，并且进行在线预 警。

进一步地，所述对在线采集的历史灾害故障数据进行多维分析的过程包 括以下步骤：

步骤11：所述的多维分析包括：

I维度：通过数据的旋转拓展得到灾害天气数据关联性分析结果；

II维度：分析确定灾害刚发生时的类型以及灾害发展变化过程；

III维度、IV维度：分析确定灾害是否转移，其中包括灾害的类型、强度 以及转移的时间；

V维度：分析灾害后果，其中包括灾害范围以及灾害损失；

VI维度：缓存上述各维度分析后的相关维度数据；

步骤12：将上述多维分析后的数据进行聚合，将给定多维灾害数进行同 纬度相似性提取，对于综合相似度达到给定值Ψ合并为一条多维数据；将上 述多维分析后的数据进行横向拓展，在给定时间段t内连续发生的灾害分析其 因果并建立关联关系库ψ₁用于存放其转移灾害。

进一步地，所述立体灾害故障集合中的a层用于存放I维度、II维度以及 IV维度分析的数据；b层用于存放III维度分析的数据；c层用于存放V维度 分析的数据，且每层按灾害后果的严重程度分为I、II，III级。

进一步地，所述步骤2中对小概率高风险灾害事件的弹性恢复力进行评 估的过程包括以下步骤：

步骤21：调用所述立体灾害故障集合Ω中的小概率事件的II维度立体数 据，对弹性恢复力评估矩阵的三个层面的四个维度分别设立其下级指标并利 用层次分析法分别计算每个维度的具体指标值；

步骤22：所述弹性恢复力评估分为灾前p、灾中m以及灾后b三个层面， 每个层面又包括技术、组织以及经济三个维度，建立计算弹性恢复力评估的 评估矩阵为：

步骤23：调用VI维度中的数据，获取其适应灾害的信息，进而对其相 关适应灾害进行电网的弹性恢复力评估，从而得到其适应灾害的评估矩阵Q'、 Q”、…Q^i'其中i为转移灾害的类型数量；其计算弹性恢复力评估的评估矩阵 建立的过程为上述步骤21以及步骤22所述，若没有转移灾害则转移灾害矩 阵为空矩阵；

步骤24：对小概率事件的恢复力综合评估矩阵Q_z＝Q*Q'^T*Q”*Q”'^T*...即：

恢复力综合评估值C的计算如下：

式中，i为行数，j为列数，

为位于矩阵Q第i行第j列的数据的权重， Q_zij为矩阵Q_z的地i行第j列的数据；

所述的复合灾害下线路的综合故障率λ计算过程包括以下步骤：

步骤25：调用灾害故障集合Ω中的正常灾害事件并计算计及电网适应能 力的单段线路的复合故障率λ'：λ'＝λ₁(a/L)*λ₁(L)*λ_M(F)+λ₁(b/a)*λ_M(F)

其中，b∈ψ₁，λ₁(a/L)*λ₁(L)为在普通灾害a强度为L的情况下发生该类型 灾害的概率，λ_M(F_a)为灾害a强度下线路发生故障的概率，λ₁(b/a)为灾害a引 发灾害b发生的概率，λ₁(b/a)*λ_M(F)为在灾害a发生的情况下适应灾害b的情 况；

步骤26：对步骤24中所述的恢复力综合评估值C做标准化处理，即

其中，C_Lmax,C_Lmin分别为历史灾害中弹性恢复力评估的最大值和最小值；从 而得出小概率事件的概率公式为

进而得出复合灾害下线路 的综合故障率λ为：

其中，Ω为立体灾害故障集合，b∈ψ₁，y的取值由立体灾害故障集Ω的a 层自动调用得到。m表示处于灾害a强度为L的线路占总线路的长度，t_on表示 线路已使用的时间，T_N为线路设计寿命，x表示普通灾害类型，y表示在普通 灾害下可能引发的灾害类型，λ₁(a_xk/L_xk)*λ₁(L_xk)为在普通灾害a_xk强度为L_xk的情 况下发生该类型灾害的概率，λ_M(F_axk)为灾害a_xk强度下线路发生故障的概率， λ₁(b_xk/a_xk)为灾害a_xk引发灾害b_xk发生的概率，G为小概率事件的个数，φ_j为小 概率事件的加权值，由专家给定，k为线路的分段数。

进一步地，所述的计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险，其计 算过程主要包括以下步骤：

步骤41：计算事前预防成本，其公式为：

C_p＝Ω_1ΔA_k1+ΩΔA_k2

其中，ΔA_k1为应对第k种故障的措施的稳定裕度，ΔA_k2为事前为应对第 k种故障的制定预案成本；

步骤42：计算事中紧急控制代价，其公式为：

步骤43：计算风险指标，其公式为：

R＝λ*(Δ₁C_p+Δ₂C_m+Δ₃C_b)

其中，C_p为事前预防成本，C_m为事中紧急控制成本，C_b为事后恢复成 本及事件造成的损失，Δ_i分别为三个成本的权重；

进一步地，所述紧急控制代价中的灾害a_xk下的紧急控制调度成本

和控制运行成本

以及适应成本的计算公式为：

式中，

ε_k分别为参与第k种故障紧急控制的负荷集合与线路集合； ΔP_ki,ΔP_kj分别为第i个负荷的有功功率切除量与第j条线路的的有功功率切 除量；c_ki,w_ki分别表示i个负荷与第j条线路的经济重要度系数；Num表示灾 害a_xk下正常运行的开关操作次数，C_ai为每次操作的费用，

为灾害a_xk为了适应其他灾害的适应成本，λ(a_ykb_yk)为灾害a_xk，b_yk同时发生的概率，p(b_yk) 为灾害b_yk发生的概率；T_axk为灾害a_xk下为了保证正常运行所损耗的人力物 力成本；ΔT_axk,byk为计及适应能力所增加的人力物力成本。

较现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、考虑了配电网的弹性与转移能力比现有专业技术考虑的更加全面所以 预测结果也更加精确。

2、建立了相关灾害的数据库，相比于现有专业技术使在线预测速度更快。

3、预测方法多采用矩阵形式，使与预测相关的计算更加方便明了。

4、成本计算中的创新性涉及了事前预防成本、事中紧急控制成本、事后 恢复成本及事件造成的损失是现有专业技术领域所没有的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下 面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在 不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明方法流程图。

图2为本发明配电网弹性恢复力指标集框图。

图3为本发明多维立体数据库结构框图。

图4为本发明多维立体数据分析过程图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实 施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然， 所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获 得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第 一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后 次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本 发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外， 术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含， 例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于 清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

如图1所示，本发明提供了一种考虑电网弹性及适应能力的配电网风险 预警方法，包括以下步骤：

步骤1：对在线采集的历史灾害故障数据进行多维分析并形成立体灾害 故障集合Ω，所述立体灾害故障集合分为a层、b层和c层；

步骤2：通过对步骤1所述的多维数据分析，进而计算出单灾害下线路 的故障率λ₁，再对小概率高风险灾害事件的弹性恢复力进行评估从而计算出 复合灾害下线路的综合故障率λ；

步骤3：对在线采集的线路区域气象信息数据进行多维分析，预测将出 现的灾害天气场景，并与所述立体灾害故障集中的a层及b层进行对比得到 将出现的灾害转移场景；

步骤4：根据步骤3中所述出现的灾害转移场景对计及电网适应能力的 灾害区配电网线路风险进行评估，计算出计及电网适应能力的灾害区配电网 线路风险评估结果。

步骤5：将步骤4中所述的计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险 评估结果与所述所述立体灾害故障集合中的c层进行对比，并且进行在线预 警。

实施例1

步骤1：对在线采集的历史灾害故障数据进行多维分析并形成立体灾害 故障集合Ω，所述立体灾害故障集合分为a层、b层和c层；

其中数据的多维分析如图4所示：

I维度：通过数据的旋转拓展得到灾害天气数据关联性分析结果；

II维度：分析确定灾害刚发生时的类型以及灾害发展变化过程；

III维度、IV维度：分析确定灾害是否转移，其中包括灾害的类型、强度 以及转移的时间；

V维度：分析灾害后果，其中包括灾害范围以及灾害损失；

VI维度：缓存上述各维度分析后的相关维度数据；

步骤12：将上述多维分析后的数据进行聚合，将给定多维灾害数进行同 纬度相似性提取，对于综合相似度达到给定值Ψ合并为一条多维数据；将上 述多维分析后的数据进行横向拓展，在给定时间段t内连续发生的灾害分析其 因果并建立关联关系库ψ₁用于存放其转移灾害。本多维立体数据库中的相关 维度信息互关联若调取一维度中的信息其相关维度信息则放置于缓存维度中 待用。

如图3所示，立体灾害故障集合中的a层用于存放I维度、II维度以及 IV维度分析的数据；b层用于存放III维度分析的数据；c层用于存放V维度 分析的数据，且每层按灾害后果的严重程度分为I、II，III级。

其分级表如下图所示：

步骤2：通过对步骤1所述的多维数据分析，进而计算出单灾害下线路 的故障率λ₁，再对小概率高风险灾害事件的弹性恢复力进行评估从而计算出 复合灾害下线路的综合故障率λ；

其中单灾害下线路的故障率λ₁的计算过程如下：

1、计算普通灾害天气在一定灾害强度下发生灾害的概率，此数据一般结 合历史数据能得到。

2、计算在某种灾害下线路发生故障的概率，此数据一般根据物理应力原 理计算得到。

比如覆冰的故障率计算公式为：

其中，d为线路设计的可抗覆冰厚度，x为实际冰灾中的覆冰厚度。

步骤2中对小概率高风险灾害事件的弹性恢复力进行评估的过程包括 以下步骤：

步骤21：调用所述立体灾害故障集合Ω中的小概率事件的II维度立体数 据，对弹性恢复力评估矩阵的三个层面的四个维度分别设立其下级指标并利 用层次分析法分别计算每个维度的具体指标值；

步骤22：所述弹性恢复力评估分为灾前p、灾中m以及灾后b三个层面， 每个层面又包括技术、组织以及经济三个维度，建立计算弹性恢复力评估的 评估矩阵为：

其中，P_i,M_i,B_i的下级指标如图2所示，主要有关键设备冗余度、紧急预 案比率、线路n-1通过率、线路转移率、电网供电裕度、DG、微网渗透率、 人员应急反应能力、灾害辨别能力、配电自动化覆盖率、社会保障能力、紧 急救援能力、应急电源、UPS配置率、智能电子设备可用率，应急物资配备 率。其中，

社会保障能力＝灾害发生后对受灾区民众的平均保障比率

紧急救援能力＝灾害发生后对受灾线路在一定时间内的平均恢复度 智能电子设备配置率＝配备智能电子设备的线路比率

步骤23：调用VI维度中的数据，获取其适应灾害的信息，进而对其相 关适应灾害进行电网的弹性恢复力评估，从而得到其适应灾害的评估矩阵Q'、 Q”、…Q^i'其中i为转移灾害的类型数量；其计算弹性恢复力评估的评估矩阵 建立的过程为上述步骤21以及步骤22所述，若没有转移灾害则转移灾害矩 阵为空矩阵；

步骤24：对小概率事件的恢复力综合评估矩阵Q_z＝Q*Q'^T*Q”*Q”'^T*...即：

恢复力综合评估值C的计算如下：

式中，i为行数，j为列数，

为位于矩阵Q第i行第j列的数据的权重， Q_zij为矩阵Q_z的地i行第j列的数据；

复合灾害下线路的综合故障率λ计算过程包括以下步骤：

步骤25：调用灾害故障集合Ω中的正常灾害事件并计算计及电网适应能 力的单段线路的复合故障率λ'：λ'＝λ₁(a/L)*λ₁(L)*λ_M(F)+λ₁(b/a)*λ_M(F)

本式中仅考虑了单段单灾害且只考虑了对b这一种灾害的适应能力，其 中，b∈ψ₁，λ₁(a/L)*λ₁(L)为在普通灾害a强度为L的情况下发生该类型灾害的 概率，λ_M(F_a)为灾害a强度下线路发生故障的概率，λ₁(b/a)为灾害a引发灾害b 发生的概率，λ₁(b/a)*λ_M(F)为在灾害a发生的情况下适应灾害b的情况；

步骤26：对步骤24中所述的恢复力综合评估值C做标准化处理，即

其中，C_Lmax,C_Lmin分别为历史灾害中弹性恢复力评估的最大值和最小值；从 而得出小概率事件的概率公式为

进而得出复合灾害下线路 的综合故障率λ为：

其中，Ω为立体灾害故障集合，b∈ψ₁，y的取值由立体灾害故障集Ω的 a层自动调用得到。m表示处于灾害a强度为L的线路占总线路的长度，t_on表 示线路已使用的时间，T_N为线路设计寿命，x表示普通灾害类型，y表示在普 通灾害下可能引发的灾害类型，λ₁(a_xk/L_xk)*λ₁(L_xk)为在普通灾害a_xk强度为L_xk的 情况下发生该类型灾害的概率，λ_M(F_axk)为灾害a_xk强度下线路发生故障的概 率，λ₁(b_xk/a_xk)为灾害a_xk引发灾害b_xk发生的概率，G为小概率事件的个数，φ_j为 小概率事件的加权值，由专家给定，k为线路的分段数。

步骤3：对在线采集的线路区域气象信息数据进行多维分析，预测将 出现的灾害天气场景，并与所述立体灾害故障集中的a层及b层进行对比 得到将出现的灾害转移场景；

步骤4：根据步骤3中出现的灾害转移场景对计及电网适应能力的灾 害区配电网线路风险进行评估，计算出计及电网适应能力的灾害区配电网 线路风险评估结果。

其计算过程主要包括以下步骤：

步骤41：计算事前预防成本，其公式为：

C_p＝Ω_1ΔA_k1+ΩΔA_k2

其中，ΔA_k1为应对第k种故障的措施的稳定裕度，ΔA_k2为事前为应对第 k种故障的制定预案成本；

步骤42：计算事中紧急控制代价，其公式为：

事中紧急控制代价中的灾害a_xk下的紧急控制调度成本

和控制运行 成本

以及适应成本的计算公式为：

式中，

ε_k分别为参与第k种故障紧急控制的负荷集合与线路集合； ΔP_ki,ΔP_kj分别为第i个负荷的有功功率切除量与第j条线路的的有功功率切 除量；c_ki,w_ki分别表示i个负荷与第j条线路的经济重要度系数；Num表示灾 害a_xk下正常运行的开关操作次数，C_ai为每次操作的费用，

为灾害a_xk为了适应其他灾害的适应成本，λ(a_ykb_yk)为灾害a_xk，b_yk同时发生的概率，p(b_yk) 为灾害b_yk发生的概率；T_axk为灾害a_xk下为了保证正常运行所损耗的人力物 力成本；ΔT_axk,b_yk为计及适应能力所增加的人力物力成本。

步骤43：计算风险指标，其公式为：

R＝λ*(Δ₁C_p+Δ₂C_m+Δ₃C_b)

其中，C_p为事前预防成本，C_m为事中紧急控制成本，C_b为事后恢复成 本及事件造成的损失，Δi分别为三个成本的权重；

步骤5：将步骤4中所述的计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险 评估结果与所述立体灾害故障集合中的c层进行对比，并且进行在线预警， 属于哪个级别则自动进行哪个级别的自动在线风险预警。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对 其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通 技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改， 或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并 不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (5)

1.一种考虑电网弹性及适应能力的配电网风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：对在线采集的历史灾害故障数据进行多维分析并形成立体灾害故障集合Ω，所述立体灾害故障集合分为a层、b层和c层；

步骤2：通过对步骤1所述的多维数据分析，进而计算出单灾害下线路的故障率λ₁，再对小概率高风险灾害事件的弹性恢复力进行评估从而计算出复合灾害下线路的综合故障率λ；

所述步骤2中对小概率高风险灾害事件的弹性恢复力进行评估的过程包括以下步骤：

步骤21：调用所述立体灾害故障集合Ω中的小概率事件的II维度立体数据，对弹性恢复力评估矩阵的三个层面的四个维度分别设立其下级指标并利用层次分析法分别计算每个维度的具体指标值；

步骤22：所述弹性恢复力评估分为灾前p、灾中m以及灾后b三个层面，每个层面又包括技术、组织以及经济三个维度，建立计算弹性恢复力评估的评估矩阵为：

步骤23：调用VI维度中的数据，获取其适应灾害的信息，进而对其相关适应灾害进行电网的弹性恢复力评估，从而得到其适应灾害的评估矩阵Q'、Q”、…Q^i'其中i为转移灾害的类型数量；其计算弹性恢复力评估的评估矩阵建立的过程为上述步骤21以及步骤22所述，若没有转移灾害则转移灾害矩阵为空矩阵；

步骤24：对小概率事件的恢复力综合评估矩阵Q_z＝Q*Q'^T*Q”*Q”'^T*...即：

恢复力综合评估值C的计算如下：

式中，i为行数，j为列数，

为位于矩阵Q第i行第j列的数据的权重，Q_zij为矩阵Q_z的地i行第j列的数据；

所述的复合灾害下线路的综合故障率λ计算过程包括以下步骤：

步骤25：调用灾害故障集合Ω中的正常灾害事件并计算计及电网适应能力的单段线路的复合故障率λ'：λ'＝λ₁(a/L)*λ₁(L)*λ_M(F)+λ₁(b/a)*λ_M(F)

其中，b∈ψ₁，λ₁(a/L)*λ₁(L)为在普通灾害a强度为L的情况下发生该类型灾害的概率，λ_M(F_a)为灾害a强度下线路发生故障的概率，λ₁(b/a)为灾害a引发灾害b发生的概率，λ₁(b/a)*λ_M(F)为在灾害a发生的情况下适应灾害b的情况；

步骤26：对步骤24中所述的恢复力综合评估值C做标准化处理，即

其中，C_Lmax,C_Lmin分别为历史灾害中弹性恢复力评估的最大值和最小值；从而得出小概率事件的概率公式为

进而得出复合灾害下线路的综合故障率λ为：

其中，Ω为立体灾害故障集合，b∈ψ₁，y的取值由立体灾害故障集Ω的a层自动调用得到；n表示处于灾害a强度为L的线路占总线路的长度，t_on表示线路已使用的时间，T_N为线路设计寿命，x表示普通灾害类型，y表示在普通灾害下可能引发的灾害类型，λ₁(a_xk/L_xk)*λ₁(L_xk)为在普通灾害a_xk强度为L_xk的情况下发生该类型灾害的概率，λ_M(F_axk)为灾害a_xk强度下线路发生故障的概率，λ₁(b_xk/a_xk)为灾害a_xk引发灾害b_xk发生的概率，G为小概率事件的个数，φ_j为小概率事件的加权值，由专家给定，k为线路的分段数；

步骤3：对在线采集的线路区域气象信息数据进行多维分析，预测将出现的灾害天气场景，并与所述立体灾害故障集中的a层及b层进行对比得到将出现的灾害转移场景；

步骤4：根据步骤3中所述出现的灾害转移场景对计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险进行评估，计算出计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险评估结果；

步骤5：将步骤4中所述的计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险评估结果与所述立体灾害故障集合中的c层进行对比，并且进行在线预警。

2.根据权利要求1所述的一种考虑电网弹性及适应能力的配电网风险预警方法，其特征在于，所述对在线采集的历史灾害故障数据进行多维分析的过程包括以下步骤：

步骤11：所述的多维分析包括：

I维度：通过数据的旋转拓展得到灾害天气数据关联性分析结果；

II维度：分析确定灾害刚发生时的类型以及灾害发展变化过程；

III维度、IV维度：分析确定灾害是否转移，其中包括灾害的类型、强度以及转移的时间；

V维度：分析灾害后果，其中包括灾害范围以及灾害损失；

VI维度：缓存上述各维度分析后的相关维度数据；

步骤12：将上述多维分析后的数据进行聚合，将给定多维灾害数进行同纬度相似性提取，对于综合相似度达到给定值Ψ合并为一条多维数据；将上述多维分析后的数据进行横向拓展，在给定时间段t内连续发生的灾害分析其因果并建立关联关系库ψ₁用于存放其转移灾害。

3.根据权利要求1所述的一种考虑电网弹性及适应能力的配电网风险预警方法，其特征在于，所述立体灾害故障集合中的a层用于存放I维度、II维度以及IV维度分析的数据；b层用于存放III维度分析的数据；c层用于存放V维度分析的数据，且每层按灾害后果的严重程度分为I、II、III级。

4.根据权利要求1所述的一种考虑电网弹性及适应能力的配电网风险预警方法，其特征在于，所述的计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险，其计算过程主要包括以下步骤：

步骤41：计算事前预防成本，其公式为：

C_p＝Ω_ΔA_k1+Ω_ΔA_k2

其中，Ω为立体灾害故障集合，ΔA_k1为应对第k种故障的措施的稳定裕度，ΔA_k2为事前为应对第k种故障的制定预案成本；

步骤42：计算事中紧急控制代价，其公式为：

步骤43：计算风险指标，其公式为：

R＝λ*(Δ₁C_p+Δ₂C_m+Δ₃C_b)

其中，C_p为事前预防成本，C_m为事中紧急控制成本，C_b为事后恢复成本及事件造成的损失，Δi分别为三个成本的权重。

5.根据权利要求4所述的一种考虑电网弹性及适应能力的配电网风险预警方法，其特征在于，所述紧急控制代价中的灾害a_xk下的紧急控制调度成本

和控制运行成本

以及适应成本的计算公式为：

式中，

ε_k分别为参与第k种故障紧急控制的负荷集合与线路集合；ΔP_ki,ΔP_kj分别为第i个负荷的有功功率切除量与第j条线路的有功功率切除量；c_ki,w_ki分别表示i个负荷与第j条线路的经济重要度系数；Num表示灾害a_xk下正常运行的开关操作次数，C_ai为每次操作的费用，

为灾害a_xk为了适应其他灾害的适应成本，λ(a_ykb_yk)为灾害a_xk，b_yk同时发生的概率，p(b_yk)为灾害b_yk发生的概率；T_axk为灾害a_xk下为了保证正常运行所损耗的人力物力成本；ΔT_axk,byk为计及适应能力所增加的人力物力成本。

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