CN111861094A - 一种分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法，获取预先构建的基于安全性的配电网运行态势评价指标体系中的各项评价指标的参数值；利用效用理论，对评价指标进行处理，确定评价指标关于各评价等级的置信分布；根据模糊层次分析法确定各个评价指标的主观权重值；根据熵权法确定各个评价指标的客观权重值；根据主观权重值和客观权重值，利用卡方距离实现评价指标组合赋权，确定评价指标的最终融合权重；利用ER解析算法，对各评价等级的置信分布和最终融合权重进行处理，确定配电网安全性评价结果。优点：避免了单一方法确定权重时候存在片面性，可以更合理有效地确定配电网安全性各评价指标的权重，确保了评估结果的准确性。

Description

一种分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法

技术领域

本发明涉及一种分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法，属于配电网安全性技术领域。

背景技术

分布式电源的接入使得传统的配电网变成一个含中小型电源和负荷的多电源电网，分布式电源的接入使得含分布式电源的配电网的安全性发生了质的变化，这会对配电网节点电压、潮流、网损、稳态等带来诸多影响。随着分布式电源的接入点和接入容量的不同，带来的安全性影响也不同。因此，对分布式电源接入配电网的安全性评估，对提高配电网安全性态势有着非常重要的意义。

分布式电源接入配电网的安全性评估是一个涉及的点广而复杂的问题，现有的分布式电源接入配电网的安全性评估往往只考虑对电压、线损的影响，或者只考虑配电网电能质量对分布式电源接入配电网的安全性的影响，考虑问题过于片面，缺乏分布式电源接入对配电网安全性影响的综合评价。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法。

为解决上述技术问题，本发明提供一种分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法，

获取预先构建的基于安全性的配电网运行态势评价指标体系中的各项评价指标的参数值；

利用效用理论，对评价指标进行处理，确定评价指标关于各评价等级的置信分布；

根据模糊层次分析法确定各个评价指标的主观权重值；根据熵权法确定各个评价指标的客观权重值；根据主观权重值和客观权重值，利用卡方距离实现评价指标组合赋权，确定评价指标的最终融合权重；

利用ER解析算法，对各评价等级的置信分布和最终融合权重进行处理，确定配电网安全性评价结果。

进一步的，所述各项评价指标包括一级指标U＝{U1、U2}＝{供电能力、供电质量}，供电能力指标U1对应的二级指标为{U11、U12、U13、U14}＝{接入位置、接入容量、有功缓释度、电压合格率}，供电质量指标U2对应的二级指标为{U21、U22、U23}＝{电压变化率、有功网损、无功网损}；

各项评价指标的参数值为：

U₁₁＝U_location

U₂₂＝P_yg

U₂₃＝Q_wg

其中，U_location为分布式电源接入位置；S为分布式接入容量，S_N是配电网总负荷；P为未接入时的有功功率，P_DG是接入后的有功功率，U₁₃为系统接入前后对线路输送有功功率缓释程度；t_av表示某节点实际运行电压在电压偏差允许范围内累计运行时间，T为总运行统计时间；U'_m和U_n分别为接入后节点电压和未接入时电压；P_yg表示分布式电源接入后的有功网损；Q_wg表示分布式电源接入后的无功网损。

进一步的，所述利用效用理论，对评价指标进行处理，确定评价指标关于各评价等级的置信分布的过程包括：

确定第i项评价指标的置信分布R：

R＝{(V_j,r_ij),j＝1,…N}；

其中，r_ij表示评价指标i的数值对等级V_j的置信度，V_j为针对配电网安全性评价的评判等级，N表示评判等级的级数。

进一步的，所述根据模糊层次分析法确定各个评价指标的主观权重值的过程包括：

获取采用三角模糊数的打分方式得到的打分矩阵；

利用层次分析法对打分矩阵进行处理，确定三角模糊数相对权重向量，对三角模糊数相对权重向量进行去模糊化处理，对去模糊化处理后的权重标准化，得到各评价指标的主观综合权重集；

w_1i＝w(u_i)*w(u_1i,u_2i)＝(w₁₁,w₁₂,…,w_1n)

其中，w(u_i)为第一级指标权重，w(u_1i,u_2i)为第二级指标权重，w_1n为第n个指标的主观综合权重，其中n是评价指标数量。

进一步的，所述根据熵权法确定各个评价指标的客观权重值的过程包括：

采用p种不同接入情况下的m个安全性指标进行归一化，评价指标的熵计算式为：

其中，f_ij为第j项指标下第i个样本值占该指标的权重,H_j为评价指标的熵,b_ij为归一化后的各指标值，i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,p；

最后计算评价指标的熵权值为：

进一步的，所述根据主观权重值和客观权重值，利用卡方距离实现评价指标组合赋权，确定评价指标的最终融合权重的过程包括：

确定组合得到组合权重w_i：

w_i＝α₁w_1i+α₂w_2j,α₁+α₂＝1

对组合权重进行优化，优化模型如下：

其中，α₁和α₂为组合权重的加权系数，w_1i为所述标准化权重，minScore表示方案最小得分，得分越低方案越好；

通过对优化模型进行求解确定评价指标的最终融合权重。

进一步的，所述利用ER解析算法，对各评价等级的置信分布和最终融合权重进行处理，确定配电网安全性评价结果的过程包括：

根据ER解析算法，求得安全性指标对应的评价等级V_j的置信度：

其中，n是评价指标数量。

本发明所达到的有益效果：

本方法综合考虑了分布式电源接入配电网后，分布式电源的容量、接入位置、以及分布式电源的运行方式等对损耗的影响、对网损变化率的变化规律，构建了一个较为全面的层次化指标体系。

采用经过卡方距离的赋权法确定各项安全性态势评价指标的权重，该方法将主观经验和客观知识相结合，避免了单一方法确定权重时候存在片面性，可以更合理有效地确定配电网安全性各评价指标的权重。

在配电网安全性评估过程中，通过效用理论将指标评价等级标准化，从而能够更加客观地利用数据，更加有效地处理指标评估中的认知不确定因素，并且结合ER算法来评估配电网的安全等级分布，且ER算法还解决了类“反直觉”问题，确保了评估结果的准确性。

附图说明

图1为实例算法流程图；

图2为本发明的分布式电源接入配电网的安全性评价指标体系示意图；

图3为组合赋权优化方案的优化曲线图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法，具体包括：

步骤1为了研究分布式电源的接入对配电网的安全性态势影响，建立基于安全性的配电网运行态势评价指标体系；

步骤2配电网安全性态势评价体系中各项具体指标；

步骤3基于效用理论，对评价指标数据进行处理，得到评价指标关于各评价等级的置信分布；

步骤4根据模糊层次分析法确定各个评价指标的主观权重值；

步骤5根据熵权法确定各个评价指标的客观权重值；

步骤6基于卡方距离实现评价指标组合赋权，得到评价指标最终融合权重向量；

步骤7基于ER解析算法，得到配电网安全性评价结果。

如图2所示，步骤1中，结合主动配电网安全运行的目的，通过建立典型的配电网模型，重点研究了分布式电源接入配电网后，分布式电源的容量、接入位置、以及分布式电源的运行方式等对损耗的影响的网损变化率的变化规律的项目数据进行模型训练，找出表现主动配电网的安全性运行态势的主要因素作为指标集合；主动配电网安全性态势感知运行评价指标的一级指标U＝{供电能力、供电质量}，同时供电能力指标U1对应的二级指标为{U11，U12，U13，U14}＝{接入位置、接入容量、有功缓释度、电压合格率}，供电质量指标U2对应的二级指标为{U21，U22，U23}＝{电压变化率、有功网损、无功网损}。

步骤2中，配电网安全性态势评价体系中各项具体指标：

步骤2.1:将接入位置作为主动配电网安全性态势的供电能力指标，接入位置的表达公式为：

U₁₁＝U_location (9)

式中：U_location为分布式电源接入位置。

步骤2.2:将接入容量比例作为主动配电网安全性态势的供电能力指标，分布式接入容量比例的表达公式为：

式中：S为分布式接入容量，S_N是配电网总负荷。

步骤2.3:将有功功率缓释度作为主动配电网安全性态势的供电能力指标，有功功率缓释度的表达公式为：

式中：P为未接入时的有功功率，P_DG是接入后的有功功率，U₁₃为系统接入前后对线路输送有功功率缓释程度。

步骤2.4中：将电压合格率作为主动配电网安全性态势的供电能力指标，电压合格率的表达公式为：

式中：t_av表示某节点实际运行电压在电压偏差允许范围内累计运行时间，T为总运行统计时间。

步骤2.5中：将电压变化率作为主动配电网安全性态势的供电质量指标，电压变化率的表达式为：

式中：U'_m和U_n分别为接入后节点电压和未接入时电压，U₂₁表示对节点电压的支撑作用。

步骤2.6中：将有功网损作为主动配电网安全性态势的供电质量指标，有功网损的表达公式为：

U₂₂＝P_yg (14)

式中：P_yg表示分布式电源接入后的有功网损。

步骤2.7中：将无功网损作为主动配电网安全性态势的供电质量指标，无功网损的表达式为：

U₂₃＝Q_wg (15)

式中：Q_wg表示分布式电源接入后的无功网损。

步骤3中，基于效用理论，对评价指标数据进行处理，得到评价指标关于各评价等级的置信分布，具体包括：

步骤3.1针对配电网安全性评价，将评判等级分为5个，对指标进行无量纲化判定时选择5个划分区间相一致，即V＝{V1,V2,V3,V4,V5}＝{很好，较好，一般，差，很差}。

步骤3.2建立所述二层指标与所述评价等级之间的置信度矩阵。置信度矩阵R：

式中，元素r_ij(0≤r_ij≤1),i＝1…n,j＝1…m为U中元素u_i对应等级的v_j隶属关系。

步骤3.3本实例得到相应指标对应的等级的隶属度：

步骤4中，根据模糊层次分析法确定各项指标权重，具体包括：

步骤4.1:模糊层次分析法可以采用多个专家打分的形式，打分采用三角模糊数的形式，打分是以为m'为中值的三角模糊数，并且当l＝m'＝u时，即转化为传统的层次分析法。

步骤4.2：多个专家打分，必须对打分矩阵进行处理，从而降低专家个人偏好的影响，使得多个打分矩阵形成一个综合模糊三角判断矩阵。三角模糊数相对权重向量可用下面公式：

其中

为评价指标i的综合模糊值。a_lij表示ij号位的三角模糊数l，a_m’ij表示ij号位的三角模糊数m'，a_uij表示ij号位的三角模糊数u。

然后利用“一个模糊值大于其他模糊值的可能度”的模糊化原则进行去模糊化，得到权重：

d(u_1i)＝minV(u_i＞u_j),j≠i,j＝1…n。

其中，u_i(l_i,m'_i,u_i)和u_j(l_j,m'_j,u_j)；

最后，将上述的权重d(u_1i)标准化，得到第二层指标的权重w(u_1i)。利用相同的方法，得到上一层的指标，进而得到各评价指标的主观综合权重集：

w_1i＝w(u_i)*w(u_1i,u_2i)＝(w₁₁,w₁₂,…,w_1n)

其中，w(u_i)为第一层指标权重，w(u_1i,u_2i)为第二层指标的权重。

步骤4.3，计算综合三角模糊判断矩阵排序方法，得三角模糊数相对权重向量，然后进行去模糊化，去模糊采用一个模糊数大于其他模糊数的可能度。将以上权重值标准化，得到指标的主观权重w_1i＝(w₁₁,w₁₂,…,w_1n)。

步骤4.4：U1的判断矩阵和权重集为：

表1供电能力U1的模糊判断矩阵和对应的权重集

步骤4.5：U2的判断矩阵和权重集为：

表2供电质量U2判断矩阵和权重集步骤4.6：接着，应用所述模糊层次分析法逐一求的各层指标相对于上层指标的权重集，然后根据层次分析法向上逐层计算，进而得到各基础因素的综合权重集。由此，U的判断矩阵和权重集为：

表3安全性态势感知运行评价指标U的判断矩阵和权重集

步骤4.7：则各层指标权重和综合权重整理如下表：

表4各层指标权重和综合权重

步骤5中，根据熵权法来确定配电网安全性指标的客观权重包括如下步骤：

步骤5.1，采用n种不同接入情况下的m个安全性指标进行归一化，评价指标的熵计算式为：

其中，b_ij为归一化后的各指标值，i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n。

步骤5.2，最后计算评价指标的熵权值为：

步骤5.3：熵权法来确定配电网安全性指标的客观权重集为：

U	U11	U12	U13	U14	U21	U22	U23
								权重	0.0587	0.0423	0.0359	0.3848	0.3838	0.0471	0.0471

表5熵权法确定的评价指标的客观权重集

步骤6中，基于卡方距离实现评价指标组合赋权，得到评价指标最终融合权重向量，步骤如下：

步骤6.1：定义评价指标融合的组合权重w＝(w₁,w₂,…,w_n)，基于模糊层次分析法和熵权法的单一权重为w_1i＝(w₁₁,w₁₂,…,w_1n)和w_2j＝(w₂₁,w₂₂,…,w_2n)。

步骤6.2：据卡方距离思想，组合赋权的加权系数分别为α₁和α₂，得到组合权重w_i：

w_i＝α₁w_1i+α₂w_2j,α₁+α₂＝1。 (21)

步骤6.3：对组合赋权方案进行优化，优化模型如下：

其中，α₁和α₂为组合权重的加权系数，w_1i为所述标准化权重，minScore表示方案最小得分，得分越低方案越好，即卡方统计量越大，个体差异越大。反之，卡方统计量越小，个体差异越小。

步骤6.4：求解步骤6.3中的优化问题。优化曲线如图3所示。

步骤6.5依据步骤6.4的优化得到评价指标融合的组合权重。其中α₁＝0.46,α₂＝0.54。

表6配电网安全性态势评价指标的组合权重

步骤7中，基于ER解析算法，得到配电网安全性指标对应的安全态势评价，步骤如下：

步骤7.1：根据ER解析算法，求得安全性指标对应的评价等级V_j的置信度：

其中，w_i为评价指标x_i的融合权重，r_j,i表示评价指标i的数值对等级V_j的置信度，n是评价指标数量。

求得安全性指标对应的评价等级V_j的置信度

V<sub>j</sub>	V<sub>1</sub>	V<sub>2</sub>	V<sub>3</sub>	V<sub>4</sub>	V<sub>5</sub>
						β<sub>j</sub>	0.2146	0.3634	0.2694	0.1200	0.0309

表7配电网安全性态势评价结果

以上结果表明：有21.46％的专家认为安全性态势很好，36.34％的专家认为安全性态势较好，有26.94％的专家认为安全性态势一般，有12.00％的专家认为安全性态势差，只有3.09％的专家认为安全性态势很差。运用最大隶属度原则，根据本次综合评价结果说明含分布式电源的配电网安全性态势级别为较好。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的得同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述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精神和范围。

Claims (7)

1.一种分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法，其特征在于，

获取预先构建的基于安全性的配电网运行态势评价指标体系中的各项评价指标的参数值；

利用效用理论，对评价指标进行处理，确定评价指标关于各评价等级的置信分布；

根据模糊层次分析法确定各个评价指标的主观权重值；根据熵权法确定各个评价指标的客观权重值；根据主观权重值和客观权重值，利用卡方距离实现评价指标组合赋权，确定评价指标的最终融合权重；

利用ER解析算法，对各评价等级的置信分布和最终融合权重进行处理，确定配电网安全性评价结果。

2.根据权利要求1所述的分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法，其特征在于，所述各项评价指标包括一级指标U＝{U1、U2}＝{供电能力、供电质量}，供电能力指标U1对应的二级指标为{U11、U12、U13、U14}＝{接入位置、接入容量、有功缓释度、电压合格率}，供电质量指标U2对应的二级指标为{U21、U22、U23}＝{电压变化率、有功网损、无功网损}；

各项评价指标的参数值为：

U₁₁＝U_location

U₂₂＝P_yg

U₂₃＝Q_wg

其中，U_location为分布式电源接入位置；S为分布式接入容量，S_N是配电网总负荷；P为未接入时的有功功率，P_DG是接入后的有功功率，U₁₃为系统接入前后对线路输送有功功率缓释程度；t_av表示某节点实际运行电压在电压偏差允许范围内累计运行时间，T为总运行统计时间；U'_m和U_n分别为接入后节点电压和未接入时电压；P_yg表示分布式电源接入后的有功网损；Q_wg表示分布式电源接入后的无功网损。

3.根据权利要求1所述的分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法，其特征在于，所述利用效用理论，对评价指标进行处理，确定评价指标关于各评价等级的置信分布的过程包括：

确定第i项评价指标的置信分布R：

R＝{(V_j,r_ij),j＝1,…N}；

其中，r_ij表示评价指标i的数值对等级Vj的置信度，Vj为针对配电网安全性评价的评判等级，N表示评判等级的级数。

4.根据权利要求1所述的分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法，其特征在于，所述根据模糊层次分析法确定各个评价指标的主观权重值的过程包括：

获取采用三角模糊数的打分方式得到的打分矩阵；

利用层次分析法对打分矩阵进行处理，确定三角模糊数相对权重向量，对三角模糊数相对权重向量进行去模糊化处理，对去模糊化处理后的权重标准化，得到各评价指标的主观综合权重集；

w_1i＝w(u_i)*w(u_1i,u_2i)＝(w₁₁,w₁₂,…,w_1n)

其中，w(u_i)为第一级指标权重，w(u_1i,u_2i)为第二级指标权重，w_1n为第n个指标的主观综合权重，其中n是评价指标数量。

5.根据权利要求4所述的分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法，其特征在于，所述根据熵权法确定各个评价指标的客观权重值的过程包括：

采用p种不同接入情况下的m个安全性指标进行归一化，评价指标的熵计算式为：

其中，f_ij为第j项指标下第i个样本值占该指标的权重,H_j为评价指标的熵,b_ij为归一化后的各指标值，i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,p；

最后计算评价指标的熵权值为：

6.根据权利要求5所述的分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法，其特征在于，所述根据主观权重值和客观权重值，利用卡方距离实现评价指标组合赋权，确定评价指标的最终融合权重的过程包括：

确定组合得到组合权重w_i：

w_i＝α₁w_1i+α₂w_2j,α₁+α₂＝1

对组合权重进行优化，优化模型如下：

其中，α₁和α₂为组合权重的加权系数，w_1i为所述标准化权重，minScore表示方案最小得分，得分越低方案越好；

通过对优化模型进行求解确定评价指标的最终融合权重。

7.根据权利要求6所述的分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法，其特征在于，所述利用ER解析算法，对各评价等级的置信分布和最终融合权重进行处理，确定配电网安全性评价结果的过程包括：

根据ER解析算法，求得安全性指标对应的评价等级V_j的置信度：

其中，n是评价指标数量。

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