CN111489091A - 一种电力系统恢复力综合评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电力系统恢复力综合评价方法，首先考虑电力系统恢复力评估的阶段特性和影响因素，从多个维度构建弹性电力系统恢复力的评价指标体系，并从评价指标体系中筛选出关键性指标；确定恢复力评估指标体系中每一层级指标的得分和权重，并通过综合评分方法得到电力系统总体得分情况，根据综合评估结果对电力系统的弹性建设水平进行横向比较和纵向比较。本发明能够综合多个评价维度对电网恢复力的影响，用于电网弹性发展水平的横向比较和纵向比较，为系统规划运行与恢复决策提供有效参考。

Description

一种电力系统恢复力综合评价方法

技术领域

本发明属于电力系统恢复力评估技术领域，具体涉及一种电力系统恢复力综合评价方法。

背景技术

电力系统作为重要能源系统，需要保证电力供应的安全、稳定和可靠。但是，近年频频发生的极端自然灾害和人为攻击等极端事件给电力系统的安全带来了巨大的威胁和挑战。电网弹性可以被定义为“系统对极端事件的预防、抵御以及快速恢复负荷的能力”，主要包括三个层面：事前预期坚强程度，事中实时抵抗能力以及事后动态恢复能力。

近年来，广泛开展弹性电网的研究，也提出了多种评估和提升电网恢复力的方法和措施，然而至今为止尚未形成完整的恢复力评估体系，构建科学全面的电力系统恢复力评估指标体系及方法是当前亟待解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种电力系统恢复力综合评价方法，依据电力系统恢复力的阶段特征及影响因素，从状态维度、时间维度以及架构维度等三个维度描述电力系统的弹性水平，从而为电网规划运行以及恢复决策提供参考。

本发明采用以下技术方案：

一种电力系统恢复力综合评价方法，包括以下步骤：

S1、考虑电力系统恢复力评估的阶段特性和影响因素，从多个维度构建弹性电力系统恢复力的评价指标体系，并从评价指标体系中筛选状态维度、时间维度、架构维度筛选出柔性可控负荷比例、电动汽车使用比例、重要负荷分布均衡度、设备设计标准与使用年限、继电保护及安全自动装置配置情况、分布式电源比例、储能装置比例、配电网N-1校验通过水平、电网容载比、电网重载线路比例、移动发电车、储能车数量及容量、物资调配供应率、应急队伍完备率、应急机构健全率、自然灾害预测报警率、系统失负荷概率、平均失负荷比例、失负荷期望、设备故障概率、系统出现孤立节点概率、系统解列概率、重要负荷专供线路故障概率、弹性资源部署位置、系统负荷损失平均速度、系统负荷灾中损失量、灾害推演准确度、故障位置识别速度、事件分级能力、灾害严重程度指标、设备实时停运比例、重构开关操作次数、负荷实时损失量、系统负荷实时停运比例、系统停电造成的实时经济损失、网架实时破坏程度、重要用户自备电源比例、负荷开始恢复的响应时间、系统负荷恢复正常运行的时间、重要负荷恢复时间、网架恢复时间、设备修复速度与修复时间、应急部门协调能力、恢复供电方式选择情况、修复人员到达现场速度、修复人员修复效率、物资调配能力、现场指挥能力、负荷实时恢复比例及恢复量、主干线路实时恢复比例和设备实时恢复比例作为关键性指标；

S2、确定恢复力评估指标体系中每一层级指标的得分和权重，并通过综合评分方法得到电力系统总体得分情况，根据综合评估结果对电力系统的弹性建设水平进行横向比较和纵向比较。

具体的，步骤S2具体为：

S201、建立电力系统恢复力指标体系，并依据层次分析法构建目标层、准则层和指标层，根据电力系统特征和实际需求确定每个层级的具体指标；

S202、计算指标层各指标的数值，对指标层的指标数值进行归一化处理，得出各指标的得分情况；

S203、比较各层级指标之间的重要性程度，确定各级指标的权重；

S204、根据各级指标的得分以及权重，将指标得分进行逐级加权求和，最终得出综合得分。

进一步的，步骤S201中，目标层为评估电力系统弹性，准则层包括负荷型指标、网架型指标、设备型指标、弹性资源型指标、应用管理型指标和灾害监测型指标；指标层从步骤S1的关键性指标中进行筛选分析。

进一步的，步骤S202中，根据相应指标的特性构建隶属函数，使各个子集的隶属度函数总和为1，根据得出每个模糊子集的得分和隶属度函数，最终综合得出指标的整体评分如下：

其中，μ_i(x)表示各个模糊子集的隶属度函数，F_i表示各个模糊子集的分值。

进一步的，步骤S203具体为：

S2031、将决策的目标、考虑的因素和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，建立层次结构；

S2032、在确定各层次各因素之间的权重时，将因素两两比较，并按重要性程度评定等级；

S2033、计算一致性指标CI，进行一致性检验：

S2034、计算出判断矩阵的最大特征值所对应的规范化特征向量，规范化特征向量为构成判断矩阵的各因素相对于上一层次的权重向量λ。

进一步的，步骤S2033中，计算一致性指标CI计算如下：

其中，λ_max代表判断矩阵的最大特征值，u代表判断矩阵的阶数。

进一步的，步骤S204中，各准则层得分计算如下：

其中，F_K代表各准则层的得分，ω_k代表各底层指标的权重，f_k代表各底层指标的得分，n_K代表第K个准则层下底层指标的数目。

进一步的，步骤S204中，目标层综合得分计算如下：

其中，F_K代表各准则层的得分，W_K代表各准则层的权重，N代表准则层的数目。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

本发明一种电力系统恢复力综合评价方法，评估方法较为科学全面，能够从多个维度体现电力系统弹性建设水平；能够在电网恢复力评估中实现以下功能：首先，在极端事件发生之前，通过合理规划电网规模和拓扑改善资源配置情况，提升电力系统预防极端事件的能力；在极端事件发生时，通过监测电网性能合理对电网进行调度，提升系统抵抗极端事件的能力；在极端事件结束之后，通过合理的应急措施和恢复策略，提升系统灾后迅速恢复运行的能力，能够全方位指导电网规划和运行。

进一步的，通过计算电力系统总体得分情况，实现系统弹性建设水平的横向比较和纵向比较：既能够对比同一时期或阶段下不同电网或区域之间的恢复力发展状况，使各区域电网互相提供借鉴作用；又能够对比不同时期或阶段下同一电网的恢复力变化情况，使该区域电网能够汲取经验教训。

进一步的，采用层次分析法构建目标层、准则层和指标层，能够将系统弹性综合弹性评估按照总目标、评价准则、基础指标的顺序分为不同的层次结构，使得弹性评估更加清晰、明确，并且能够将影响系统弹性水平的各种因素都包含进来。

进一步的，采用模糊评价方法计算基础指标的得分情况，能够分析评判不同类型的指标对系统弹性发展水平的隶属等级状况，实现定量指标与定性指标的结合。

进一步的，采用专家打分法确定指标的相对重要性，并确定各级指标相对上一级指标的权重，能够客观地综合专家经验和主观判断，计算简便，十分直观。

进一步的，通过综合评分模型将各级指标逐级进行加权求和，最终计算出综合得分，这种系统性的综合分析方法，不割裂多种因素对评价结果的影响，将各种因素的表现特征以及对结果的影响程度进行融合，从而使计算结果更加科学全面。

综上所述，本发明能够综合多个评价维度对电网恢复力的影响，用于电网弹性发展水平的横向比较和纵向比较，为系统规划运行与恢复决策提供有效参考。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本申请电力系统恢复力综合评价指标体系总体架构图；

图2为本申请应用层次分析法构建的电力系统综合弹性指标体系图。

具体实施方式

请参阅图1，本发明一种电力系统恢复力综合评价方法，包括以下步骤：

S1、考虑电力系统恢复力评估的阶段特性和影响因素，从多个维度构建弹性电力系统恢复力的评价指标体系，并根据评价指标体系的维度特征筛选出具有代表性的关键指标；

选取维度时涵盖恢复力的多种内涵和特征，一般选取的三个维度分别为：状态维度、时间维度、架构维度。

状态维度包括静态和动态这两个层面，具体为：

静态指标主要考虑电力系统在某一段时期内一定范围内的恢复力水平，是从总体上反映系统的弹性性能，可以用于比较不同电网之间的弹性强度，也可以用于评价和指导弹性电网建设情况；

动态指标主要考虑电力系统弹性在某一节点下的实时变化情况，是系统弹性性能在实际灾害下的横截面，可以在可视化平台下进行实时监测显示，从而为运行调度人员及时提供有效的信息数据，为系统调度、恢复提供有效的参考。

通过动静态指标的结合，既有利于推进弹性电力系统的长期建设，又有利于电力系统遭遇极端事件的短期决策。

时间维度包括极端事件前(灾前)、极端事件中(灾中)和极端事件后(灾后)这三个阶段，具体为：

灾前指标主要用于评估在实际极端事件尚未发生时弹性电网应对该极端事件的预防能力，以反映配电网对灾害预期的鲁棒性，从而为相关部门进行灾害预警和紧急筹措提供参考，这类指标主要包括电网建设、灾害预测、预期灾损、应急预案等层面；

灾中指标主要用于评估在极端事件期间弹性电网应对极端事件的抵抗能力，以反映配电网运行状态实时变化情况，从而为相关部门进行紧急调度提供有效参考，这类指标主要包括灾害监测、故障传播、调度情况、实时灾损等层面；

灾后指标主要用于评估极端事件结束后弹性电网应对极端灾害的恢复能力，以反映配电网灾后恢复效率，从而为灾后相关部门进行恢复决策提供参考，这类指标主要包括电网恢复策略、恢复能力、弹性资源配置以及恢复效率等层面。

通过灾前、灾中和灾后这三类阶段性指标的结合，描述电力系统弹性性能的完整变化情况，从而体现电力系统恢复力的多重内涵。

架构维度包括环境、电网以及技术三个层面，具体为：

环境类指标主要表征外界环境对配电网弹性的影响程度，一般来说外部环境越恶劣，电力系统抵抗外界干扰的能力越弱，电网弹性也越容易受到影响，这类指标主要包括气象地质条件、实时灾害特征、灾害预测准确度等；

电网类指标表征配电系统应对极端灾害时自身的性能特征，主要是考虑电网拓扑结构、设备的运行情况以及负荷分布状况对电力系统弹性的影响，这类指标包括设备条件、网架结构、负荷分布等；

技术类指标表征电力部门对弹性配电网的应急管理水平和资源调配水平，当电网技术水平和资源数量提升时，电力系统能够提高自身的稳定运行水平和快速恢复水平，这类指标包括应急管理调度、弹性资源配置、故障事件分析等。

通过这些架构类指标的结合，可以体现不同因素对电力系统恢复力的影响情况，并能够为相关人员提供思路，从相应对象入手采取合适的措施强化和提升电力系统弹性水平。

根据电力系统恢复力评估的阶段特性和影响因素进行分析，筛选指标进行恢复力综合评价，定义和计算方式如下：

柔性可控负荷比例：柔性可控符合比例是指具有柔性特征的负荷占总负荷的比例。

电动汽车使用比例：电动汽车使用比例是指某段时间内电动汽车占汽车总使用量的比例。

重要负荷分布均衡度：负荷均衡度反映不同变电站所带负荷的均衡程度，计算公式如下：

其中，ΔT_i表示第i个变电站的实际负载率与推荐负载率的差值，

表示该差值序列的平均值。

设备设计标准与使用年限：设备设计标准是指按照类型、规格、性能、尺寸、所用材料与工艺设备等进行分类的标准，设备使用年限是指只需要进行正常的维护就能按预期目的使用，完成预定的功能的使用年限。

继电保护及安全自动装置配置情况：继电保护及安全自动装置配置情况可根据继保装置的类型、性能、效率、配合情况等确定相应等级。

分布式电源比例：分布式电源比例是指分布式电源容量包括风电、光电、生物质能等发电技术占总电源容量的比例。

储能装置比例：储能装置比例是指储能电站个数占总电源的比例。

配电网N-1校验通过水平：配电网N-1校验通过水平指的是常规运行下通过N-1校验的变电站、线路占总数量的比例。

电网容载比：配电网容载比指的是某一电压等级电网的可供变电容量在满足供电可靠性基础上与对应的最高负荷之比值。

电网重载线路比例：线路负载率是指线路上实际承担的最大负荷与该线路的安全传输容量的比值。

移动发电车、储能车数量及容量：移动发电车、储能车是指抢险救灾专用的可移动的发电、储能工具。

物资调配供应率：物资调配供应率是指实际物资供应量与物资需求总量的比值。

应急队伍完备率：应急队伍完备率是指应急队伍数量与应具备的应急队伍数量的比值。

应急机构健全率：应急机构健全率是指应急机构数量与应具备的应急机构数量的比值。

自然灾害预测报警率：自然灾害预测报警率是指自然灾害报警成功次数与自然灾害发生总次数的比值。

系统失负荷概率：表征系统切负荷的可能性。

平均失负荷比例：表征失负荷的平均比例。

失负荷期望：表征系统切负荷的平均值。

设备故障概率：表征设备故障的可能性。

系统出现孤立节点概率：表征系统出现孤立节点的可能性。

系统解列概率：表征系统分裂成互不联系相互独立的几个子系统的概率。

重要负荷专供线路故障概率：表征重要负荷供给线路的故障概率。

弹性资源部署位置：用仓库编号表示，灾前确定部署位置用于灾后快速调度到需求地点。

系统负荷损失平均速度：系统功能梯形曲线下降平均速度，表征负荷损失方面的灾中抵抗能力。

系统负荷灾中损失量：系统功能梯形曲线下降段与正常运行水平间的差值积分，表征系统灾中抵抗能力。

(云计算)灾害推演准确度：推演的灾害路径、强度、持续时间与实际灾害的偏离度。

(感知力)故障位置识别速度：在灾害事件中完成所有故障位置识别所需时间。

事件分级能力：对灾害事件进行分级的准确度，不同的事件级别对应不同级别的响应措施。

灾害严重程度指标：动态指标，包括台风、暴雨、雷击、山火、滑坡等灾害路径、范围，灾害强度与已持续时间。

设备实时停运比例：动态指标，某种设备灾中实时停运数比上该类设备总数。

重构开关操作次数：动态指标，应急控制改变线路拓扑操作开关的次数。

负荷实时损失量：灾中实时(各时段)损失的负荷量。

系统负荷实时停运比例：灾中实时(各时段)损失的负荷量与总负荷量之比。

系统停电造成的实时经济损失：灾中实时(各时段)损失的负荷折合成的经济损失。

网架实时破坏程度：系统实时出现孤岛数量及孤岛内负荷容量，孤岛为无电源的孤立负荷系统。

重要用户自备电源比例：指自备电源的重要用户数量及负荷需求量占总的重要用户数量及负荷量的比例。

负荷开始恢复的响应时间：从灾害结束到负荷恢复措施开始实施的响应时间。

系统负荷恢复正常运行的时间：系统功能梯形曲线从下降到最低点到回升到正常水平所用的时间，表征系统恢复速度。

重要负荷恢复时间：系统内所有重要负荷恢复到正常水平所用的时间。

网架恢复时间：系统网架恢复到正常状态的时间。

设备修复速度与修复时间：某种设备单位时间修复数量及该类设备全部修复完成所用的时间，表征修复速度。

应急部门协调能力：包括电力系统的故障评估、应急调度与紧急控制的协作程度，以及电力系统与天然气、交通、通信部门的协作程度。

恢复供电方式选择情况：在紧急情况下对预案及多种恢复措施的选择情况，通过事件后反思是否选择最优的恢复策略衡量系统指挥部门的决策精准度。

修复人员到达现场速度：灾害结束后修复人员抵达故障元件位置的速度与时间，表征应急人力调遣能力。

修复人员修复效率：单位时间修复人员修复元件的数量，表征应急修复人员的技术业务水平。

物资调配能力：是指修复区域内元件所需物资量占调配到该区域的物资总量的比例。

现场指挥能力：由于修复过程中往往会遇到突发情况，需要现场指挥人员灵活调整原定修复计划，需要建立指挥能力指标表征对不确定因素的现场临时响应能力。

负荷实时恢复比例及恢复量：负荷恢复的动态指标，表征灾后各时段的负荷实时恢复程度，实时指导灾后负荷恢复策略的制定。

主干线路实时恢复比例：网架恢复的动态指标，表征灾后各时段的主干线路恢复程度，实时指导网络重构、开关操作与修复等策略的制定。

设备实时恢复比例：设备恢复的动态指标，表征灾后各时段的特定种类设备恢复程度。

S2、确定恢复力评估指标体系中每一层级指标的得分和权重，并通过综合评分方法计算出电力系统总体得分情况，根据综合评估结果对电力系统的弹性建设水平进行横向比较和纵向比较，通过对同一时期的不同电网进行横向比较，探究各电网之间恢复力发展的共性和差异性，揭示电力系统弹性的深刻内涵和影响因素，为弹性电网的规划建设提供有效的参考；或通过对同一电网在不同发展阶段下的弹性水平进行纵向比较，探究电网恢复力发展的阶段和趋势，揭示电力系统弹性的发展变化规律，对弹性电网的运行调度、恢复决策起到重要的参考作用。

S201、建立电力系统恢复力指标体系，并依据层次分析法构建目标层、准则层和指标层等多个层级，根据电力系统特征和实际需求，确定每个层级的具体指标；

针对弹性电力系统恢复力指标体系架构，通过层次分析法构建的目标层、准则层以及指标层等层次如图2所示，目标层为评估电力系统弹性，准则层分别包括负荷型指标、网架型指标、设备型指标、弹性资源型指标、应用管理型指标、灾害监测型指标，指标层分别从所述的关键性指标中采用专家法进行筛选分析，将电力系统恢复力指标体系视为模糊集合，依据专家意见对每个指标进行隶属度分析，如果该指标的隶属度较大，则表明该指标在极大程度上属于模糊集合，可以保留作为评价指标；反之，则需要将指标进行删除。

S202、计算指标层各指标的数值，然后将各指标数值进行处理，得出各指标的得分情况；

对指标层的指标数值进行归一化处理，使所有指标的量纲保持一致，并能够进行统一处理和计算。

对于数值类指标，采用的归一化公式如下所示：

其中，x表示指标实际数值，x_min表示指标最大值，x_max表示指标最小值。

一般情况下采用指标合理取值范围的上下限作为指标的最大值和最小值；对于描述性指标，则采用以下表格进行归一化：

表1 指标归一化

将单个指标的论域分成三个模糊子集：优、中、差，设置相应的得分分别为F₁、F₂及F₃，并构建相应的模糊子集的隶属函数分别为μ₁、μ₂及μ₃，从而确定指标得分。

其中，F₁、F₂及F₃分别设置成100、70以及40，而隶属度函数μ₁、μ₂及μ₃一般通过梯形型的模糊分布进行确定，梯形分布的隶属度函数将根据指标的适用值不同采取下列模型进行计算：

1)适用于偏小型指标，即指标数值越小，得分值越大：

2)适用于中间型指标，即指标数值适中，得分值越大：

3)适用于偏大型指标，即指标数值越大，得分值越大：

根据上述公式，可以计算得出每个模糊子集的得分和隶属度函数，最终综合得出该指标的整体评分，计算公式如下：

其中，μ_i(x)表示各个模糊子集的隶属度函数，F_i表示各个模糊子集的分值。需要注意的是，隶属函数应根据相应指标的特性进行构建，并使各个子集的隶属度函数总和为1。

S203、比较各层级指标之间的重要性程度，确定各级指标的权重；

依靠层次分析法将各级指标对应上级指标的权重计算出来，包括以下步骤：

S2031、建立层次结构：将决策的目标、考虑的因素(决策准则)和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，建立层次结构。

S2032、构造判断比较矩阵：在确定各层次各因素之间的权重时，将因素两两相互比较，并按其重要性程度评定等级。表2列出常见的9个重要性等级及其赋值。

表2 常见的9个重要性等级及其赋值

根据电网的特性以及评估需求第一层的成对比较矩阵可建立如表3所示：

表3 成对比较矩阵

S2033、一致性检验：计算一致性指标CI，计算公式如下：

其中，λ_max代表判断矩阵的最大特征值，u代表判断矩阵的阶数。

其次，计算随机一致性指标RI，表4列出了1—9阶判断矩阵的随机一致性指标RI的取值。将判断矩阵的一致性指标与随机一致性指标的比值定义为一致性比率CR，若满足CR＝CI/RI<0.1，则认为判断矩阵的不一致程度在允许范围内，否则就需要对判断矩阵进行调整。

表4 随机一致性指标取值

S2034、计算指标权重向量：计算出判断矩阵的最大特征值所对应的规范化特征向量，则该规范化特征向量就是构成判断矩阵的各因素相对于上一层次的权重向量λ。

S204、根据各级指标的得分以及权重，将指标得分进行逐级加权求和，最终得出综合得分。

根据指标的得分以及各层相对于上一级别的权重可以计算出综合得分。对于准则层来说，各准则层得分计算如下：

其中，F_K代表各准则层的得分，ω_k代表各底层指标的权重，f_k代表各底层指标的得分，n_K代表第K个准则层下底层指标的数目。

对于目标层，综合得分计算如下：

其中，F_K代表各准则层的得分，W_K代表各准则层的权重，N代表准则层的数目。

由此可以得出该电网综合弹性得分，从而实现对电力系统恢复力地综合评估。

上述电力系统恢复力综合评价方法中，将单维度恢复力评价拓展成多维度恢复力评价，可以根据评价目标进一步调整具体的评价指标体系和评价方法，既能够反映电力系统恢复力评估在不同层面的需求，又能够反映影响电力系统恢复力的多层次因素，极大程度地增加了综合评价体系的应用场景，通过计算综合弹性得分情况，实现电力系统恢复力发展水平的横向比较和纵向比较，为电网规划调度和恢复决策提供有效参考。

在确定各级指标得分及权重之前，还根据指标的特性选取合适的方法计算指标的具体数值。对于统计类指标，可以采用历史数据进行统计分析，计算扰动下恢复力平均水平；对于估测类指标，可以根据状态估计法对配电网在灾害下实际运行的状态变量进行估计，对配电网弹性进行实时评估；对于概率类指标，可以采用蒙特卡洛模拟法或解析法计算扰动下维持某一运行水平的概率和期望。

进一步地，基于蒙特卡洛模拟法的指标计算方法包括以下步骤：确定要考虑哪种类型的灾害，通过灾害发生器模拟特定灾害的发生；根据灾害电力系统的时空损害机理，识别易损设备的类型，结合配电网故障场景生成方法，获取元件故障率，同时根据历史数据及专家判断获取元件修复率；系统设备状态采样，考虑故障设备的故障-修复的过程，对于长时间的灾害采用时序蒙特卡洛模拟地方法对脆弱元件的状态进行抽样，对于短时间的灾害采用非连续蒙特卡罗模拟来对组件的状态进行采样；在获得每个设备的状态之后，应该分析电力系统状态，以最小切负荷为目标，考虑配网重构等可行的恢复策略，采用配网潮流最优算法进行计算。

进一步地，动态指标采取可视化方法将弹性指标显示在平台上，实现弹性数据的实时评测，为调度人员及恢复决策人员制定相应方案提供有效的参考；

静态指标则需要采取层次分析法进行归纳综合，通过明确目标层、准则层以及指标层以及计算相应的权重，最终得出配电网的弹性得分值。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

测试案例采用IEEE-33节点配电系统的网络。系统共包括1个变电站电源节点，32个负荷节点，系统总有功负荷3715kW，计算指标数据及相应得分如表5所示：

表5 底层指标数据及相应得分

根据计算，准则层相对于目标层的权重向量为：

而对于同一准则层下各个底层指标来说，假设各个指标的重要性均为同等重要，因此，可以得出指标层的权重向量分别为：

根据综合评价模型的计算公式可以得出该电网的综合弹性得分为：

F＝87.543

由此可知，在上述假设情况下，可以计算得出，系统综合弹性得分为87.543。整体来讲，该电网弹性发展状况得分值处于中等偏上水平，需要进一步采取措施提升系统整体恢复力发展水平。

综上所述，本发明一种电力系统恢复力综合评价方法，以时间维度为基本轴对系统恢复力评估维度进行延伸，拓展成三个维度的指标体系，分别是状态维度、时间维度和架构维度。从这三种维度出发，建立电力系统综合评估指标体系并探究相应的综合评价方法，能够从内部因素和外部因素探索影响系统恢复力的关键因素，全面体现电力系统恢复力的多重内涵，同时拓展指标体系的功能效用。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种电力系统恢复力综合评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、考虑电力系统恢复力评估的阶段特性和影响因素，从多个维度构建弹性电力系统恢复力的评价指标体系，并从评价指标体系中筛选状态维度、时间维度、架构维度筛选出柔性可控负荷比例、电动汽车使用比例、重要负荷分布均衡度、设备设计标准与使用年限、继电保护及安全自动装置配置情况、分布式电源比例、储能装置比例、配电网N-1校验通过水平、电网容载比、电网重载线路比例、移动发电车、储能车数量及容量、物资调配供应率、应急队伍完备率、应急机构健全率、自然灾害预测报警率、系统失负荷概率、平均失负荷比例、失负荷期望、设备故障概率、系统出现孤立节点概率、系统解列概率、重要负荷专供线路故障概率、弹性资源部署位置、系统负荷损失平均速度、系统负荷灾中损失量、灾害推演准确度、故障位置识别速度、事件分级能力、灾害严重程度指标、设备实时停运比例、重构开关操作次数、负荷实时损失量、系统负荷实时停运比例、系统停电造成的实时经济损失、网架实时破坏程度、重要用户自备电源比例、负荷开始恢复的响应时间、系统负荷恢复正常运行的时间、重要负荷恢复时间、网架恢复时间、设备修复速度与修复时间、应急部门协调能力、恢复供电方式选择情况、修复人员到达现场速度、修复人员修复效率、物资调配能力、现场指挥能力、负荷实时恢复比例及恢复量、主干线路实时恢复比例和设备实时恢复比例作为关键性指标；

S2、确定恢复力评估指标体系中每一层级指标的得分和权重，并通过综合评分方法得到电力系统总体得分情况，根据综合评估结果对电力系统的弹性建设水平进行横向比较和纵向比较。

2.根据权利要求1所述的电力系统恢复力综合评价方法，其特征在于，步骤S2具体为：

S201、建立电力系统恢复力指标体系，并依据层次分析法构建目标层、准则层和指标层，根据电力系统特征和实际需求确定每个层级的具体指标；

S202、计算指标层各指标的数值，对指标层的指标数值进行归一化处理，得出各指标的得分情况；

S203、比较各层级指标之间的重要性程度，确定各级指标的权重；

S204、根据各级指标的得分以及权重，将指标得分进行逐级加权求和，最终得出综合得分。

3.根据权利要求2所述的电力系统恢复力综合评价方法，其特征在于，步骤S201中，目标层为评估电力系统弹性，准则层包括负荷型指标、网架型指标、设备型指标、弹性资源型指标、应用管理型指标和灾害监测型指标；指标层从步骤S1的关键性指标中进行筛选分析。

4.根据权利要求2所述的电力系统恢复力综合评价方法，其特征在于，步骤S202中，根据相应指标的特性构建隶属函数，使各个子集的隶属度函数总和为1，根据得出每个模糊子集的得分和隶属度函数，最终综合得出指标的整体评分如下：

其中，μ_i(x)表示各个模糊子集的隶属度函数，F_i表示各个模糊子集的分值。

5.根据权利要求2所述的电力系统恢复力综合评价方法，其特征在于，步骤S203具体为：

S2031、将决策的目标、考虑的因素和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，建立层次结构；

S2032、在确定各层次各因素之间的权重时，将因素两两比较，并按重要性程度评定等级；

S2033、计算一致性指标CI，进行一致性检验：

S2034、计算出判断矩阵的最大特征值所对应的规范化特征向量，规范化特征向量为构成判断矩阵的各因素相对于上一层次的权重向量λ。

6.根据权利要求2所述的电力系统恢复力综合评价方法，其特征在于，步骤S2033中，计算一致性指标CI计算如下：

其中，λ_max代表判断矩阵的最大特征值，u代表判断矩阵的阶数。

7.根据权利要求2所述的电力系统恢复力综合评价方法，其特征在于，步骤S204中，各准则层得分计算如下：

其中，F_K代表各准则层的得分，ω_k代表各底层指标的权重，f_k代表各底层指标的得分，n_K代表第K个准则层下底层指标的数目。

8.根据权利要求2所述的电力系统恢复力综合评价方法，其特征在于，步骤S204中，目标层综合得分计算如下：

其中，F_K代表各准则层的得分，W_K代表各准则层的权重，N代表准则层的数目。

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