CN114154848B - 一种终端设备供电动态风险评估方法、系统、设备及介质 - Google Patents

一种终端设备供电动态风险评估方法、系统、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明属于电力技术领域，具体涉及一种终端设备供电动态风险评估方法、系统、设备及介质。针对场馆供电系统和终端设备用电的计划性及规律性，综合供电设备的内外影响因素和供电路径的整体运行情况，根据场馆未来用电计划，确定计划时间段内各终端设备的实时运行风险，为场馆供电系统的运行维护以及风险预警工作提供参考。

Description

一种终端设备供电动态风险评估方法、系统、设备及介质
技术领域
本发明属于电力技术领域，具体涉及一种终端设备供电动态风险评估方法、系统、设备及介质。
背景技术
体育场馆中设备的负荷水平具有计划性和规律性。没有举办活动时，场馆供电系统的负荷一般处于较低水平，此时供电风险较小；而在举办赛事或其他活动时，需要大量设备保障赛事的正常进行，同时还需要进行新闻摄影和电视转播，此时场馆内设备大量运行，负荷水平较高，且人员混杂，设备更易受到外力破坏，场馆的供电系统面临较大的风险，若因此造成停电事故，会造成严重的经济损失和社会影响。因此，为保障场馆供电系统的安全稳定运行，应根据场馆的用电计划，对不同情况下的场馆终端设备进行供电动态风险评估，为场馆供电系统的运行维护以及风险预警工作提供参考。
目前对场馆终端设备供电风险的研究主要集中在可靠性指标的计算上，应用解析法或模拟法计算场馆供电系统可靠性的平均指标。但是由于这类方法并未考虑到场馆内不同情况下设备的运行状态差距较大，停电风险也存在明显的差距，因此仅采用可靠性指标无法准确有效的衡量场馆供电系统的实时运行风险。另外，目前的风险评估方法主要集中在静态风险评估，求取的停电风险为场馆长期运行的平均水平，无法有效地适应场馆内设备负荷水平的计划性和规律性。
发明内容
针对上述现有技术中仅采用可靠性指标无法准确有效的衡量场馆供电系统的实时运行风险的问题，本发明提出了一种场馆终端设备供电动态风险评估方法。
为实现上述目的，本发明技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种场馆终端设备供电动态风险评估方法，包括以下步骤：
S1：获取场馆供电系统的拓扑结构和用电计划，以得到终端设备的负荷曲线；
S2：构建风险评估指标集，根据所述负荷曲线，得到风险评估指标集和终端设备的供电风险的函数关系；
S3：对于所述风险评估指标集中各项指标进行预处理，再利用层次分析法和熵权法求出各项指标的综合权重；
S4：根据所述函数关系和综合权重，得到终端设备的供电风险的变化曲线；
S5：应用双激励控制线方法，根据所述终端设备的供电风险的变化曲线，综合分析终端设备在用电计划时间段内的供电风险情况，得出动态风险评估结果。
进一步的，所述步骤S1包括以下步骤：
S11：获取场馆供电系统的拓扑结构和用电计划；
S12：将所述用电计划转换为场馆内供电设备的运行状态；
S13：根据所述运行状态和所述拓扑结构，进行潮流计算，并通过数据拟合矫正，得到终端设备的负荷曲线。
进一步的，所述步骤S2包括以下步骤：
S21：构建风险评估指标集；
S22：根据不同的用电计划，得到风险评估指标集中各项指标的变化情况；
S23：获取场馆供电历史数据，结合负荷曲线，得到风险评估指标集对供电风险的函数关系。
进一步的，所述风险评估指标集包括负荷水平、设备运行年限和外力因素，其中：
负荷水平：采用供电可靠率指标ASAI衡量，其中：
式中，Tks为历史数据中第k次故障时第s个设备停运的时间；mls为第s个设备的负载率；Als为第s个设备的额定容量；为第s个设备的平均负荷；a为场馆内供电设备的总数；p表示历史数据中停电事故的总次数；/>表示向下取整；
设备运行年限：采用浴盆曲线衡量；
外力因素：通过历史数据的拟合得到不同用电计划下的对供电风险的影响。
进一步的，所述步骤S3包括：
S31：数据预处理，通过极值处理法将所述风险评估指标集中各项指标转换为无量纲且类型一致的数值；
S32：针对预处理后的各项指标数值，利用层次分析法，得到各项指标的主观权重；
S33：针对预处理后的各项指标数值，利用熵权法，得到所述各项指标的客观权重；
S34：通过所述各项指标的主观权重和客观权重，利用加减合成法，求出所述各项指标的综合权重。
进一步的，所述步骤S4包括：
根据步骤S2中建立的风险评估指标集与终端设备供电风险的函数关系，以及用电计划时间段内供电系统的实际运行情况得到所述风险评估指标集中各项指标的变化趋势，利用S3中的综合权重进行加权计算，求出供电风险的变化曲线。
进一步的，所述步骤S5包括：
S51：根据场馆内供电风险的变化曲线y＝f(x)，得到双激励控制线为：式中，x为时间变量，为0～24小时的等间隔时间序列{xk}；y表示供电风险大小；k±表示正负激励线的斜率；
S52：根据步骤S51中时间变量x、供电风险y和正负激励线的斜率k±，计算全态最大增长率全态最小增长率/>和全态平均增长率/>计算公式如下：
S53：根据全态最大增长率全态最小增长率/>和全态平均增长率/>计算正负激励线斜率/>和/>其计算式为：
其中，v+、v-分别为正负激励线的斜率偏移度；
S54：进行信息集结，用积分的形式表示动态的评估结果：
S55：在评估结果中加入正负激励，此时评估结果表示为：
式中，μ+、μ-表示正负激励系数，其取值要遵循激励守恒原则和适度激励原则，其中：激励守恒原则为对所有评估对象，正负激励的总量应相等，表示为：
适度激励原则为正负激励系数的和始终保持为1，表示为μ++μ-＝1；
S56：在用电计划的各个时段内求出带激励的动态风险综合评估值定义h(x)为与时间变量x相关的动态系数，则{hk}同样为等间隔的时间序列，对0～24小时内的风险曲线进行加权综合，得到的结果表示为带正负激励的总动态风险评估值si，其中：
第二方面，本发明提供一种场馆终端设备供电动态风险评估系统，包括：
负荷曲线获取单元：用于获取场馆供电系统的拓扑结构和用电计划，以得到终端设备的负荷曲线；
指标集及函数关系单元：用于构建风险评估指标集，根据所述负荷曲线，得到风险评估指标集和终端设备的供电风险的函数关系；
综合权重分析单元：用于对于所述风险评估指标集中各项指标进行预处理，再利用层次分析法和熵权法求出各项指标的综合权重；
变化曲线获取单元：用于根据所述函数关系和综合权重，得到终端设备的供电风险的变化曲线；
评估结果单元：用于应用双激励控制线方法，根据所述终端设备的供电风险的变化曲线，综合分析终端设备在用电计划时间段内的供电风险情况，得出动态风险评估结果。
第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述场馆终端设备供电动态风险评估方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述场馆终端设备供电动态风险评估方法。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
第一、本发明提供了一种场馆终端设备供电动态风险评估方法，针对场馆供电系统和终端设备用电的计划性及规律性，综合供电设备的内外影响因素和供电路径的整体运行情况，根据场馆未来用电计划，确定计划时间段内各终端设备的实时运行风险，为场馆供电系统的运行维护以及风险预警工作提供参考。
第二、采用双激励线控制法对场馆终端设备进行供电动态风险评估，解决了传统供电风险评估大多局限于静态评估的问题。与静态评估相比，动态评估可综合体现供电风险的实时变化趋势，为供电保障工作提供更全面的参考信息。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
在附图中：
图1为本发明提供的一种场馆终端设备供电动态风险评估方法流程图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本发明所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
本发明针对场馆负荷的计划性和规律性，综合供电设备的内外影响因素和供电路径的整体运行情况，提出一种基于双激励控制线方法的场馆终端设备供电动态风险评估方法。根据场馆用电计划，可以确定计划时间段内各终端设备的实时运行风险，为场馆供电系统的运行维护以及风险预警工作提供参考。所述方法包括下述步骤：
本发明提供的一种基于双激励控制线方法的场馆终端设备供电动态风险评估方法基本步骤流程图如图1所示。
本发明提供的方法主要包括以下步骤：
步骤1：生成负荷曲线，输入系统拓扑结构，根据场馆的用电计划，依据场馆供电系统的具体拓扑结构，和对场馆内供电设备的运行状态的分析，进行潮流分析，并通过数据拟合进一步矫正结果，得到场馆内各个终端设备的在某一时间段内的较为精确的负荷曲线；
所述步骤1具体包括下列步骤：
步骤11：输入供电系统的拓扑结构，获取场馆的用电计划；
步骤12：根据场馆的用电实际情况，将所述用电计划转换为场馆内供电设备的运行状态，如场馆用电计划中：0～6h，暂停开放，对应设备均未运行；6～10h，开放设施供居民健身，对应健身中心照明设备运行，所述运行状态可以用公式Ei＝fi(sk)表示，式中Ei表示第i个设备的运行状态，sk表示具体用电计划，fi()代表用电计划与第i个设备运行状态的映射关系；
步骤13：根据所述运行状态和所述拓扑结构，进行潮流计算，并通过数据拟合矫正，得到较为准确的终端设备负荷曲线。
步骤2：综合考虑供电设备的内外部影响因素和供电路径的整体运行情况，构建动态风险评估指标集，主要包括负荷水平、设备运行年限、外部因素等，并利用历史数据拟合各项指标对供电风险的贡献；
所述步骤2具体包括下列步骤：
步骤21：综合考虑供电设备的内部和外部影响因素，其中内部影响因素包括产品质量因素和设备使用年限，外部影响因素包括负荷水平和观众可能对设备造成损坏，得到场馆供电的风险评估指标集，主要包括负荷水平、设备运行年限、外力因素等；
步骤22：根据未来用电计划，依据不同的用电计划得到包含不同指标的风险评估指标集，得到风险评估指标集中各项指标的变化情况，对风险评估指标集进行进一步筛选；其中indexi＝gi(sk)，式中indexi表示第i个指标的变化情况，gi为用电计划与该指标变化情况的映射关系；
步骤23：针对筛选后的指标集，获取并分析供电系统历史数据，结合供电路径的整体运行情况，得到风险评估指标集中对供电风险的贡献。
设备的负荷水平对供电风险的影响可以用供电可靠率指标ASAI衡量，其中：
式中，Tks为历史数据中第k次故障时第s个设备停运的时间；mls为第s个设备的负载率；Als为第s个设备的额定容量；为第s个设备的平均负荷；a为场馆内供电设备的总数；p表示历史数据中停电事故的总次数；/>表示向下取整；
设备运行年限与供电风险的关系可以用浴盆曲线来衡量；
外力因素的影响可以通过历史数据的拟合得到不同用电计划下的对供电风险的影响。
步骤3：计算各项指标权重，首先对各项指标进行预处理，消除量纲和类型的影响，然后利用层次分析法和熵权法求出各项指标的综合权重；
所述步骤3具体包括下列步骤：
步骤31：数据预处理，通过极值处理法将所需的各项数据转换为无量纲且类型一致的数值，正向指标、反向指标、中间型指标预处理的公式为：
式中：x1,x2,x3分别表示正向指标、反向指标和中间型指标，xnmax、xnmin分别表示数据的最大值和最小值，xn和x′n分别表示标准化前后的数据，x3best表示中间型指标的最优值；
步骤32：针对预处理后的各项指标数值，利用层次分析法得到各项指标的主观权重，首先建立层次结构模型，其次构造出判断矩阵，进行一致性判断，求出指标集的主观权重
步骤33：针对预处理后的各项指标数值，利用熵权法，通过对评估指标集中各项指标的熵值进行计算，得到指标集的客观权重
步骤34：通过所述各项指标的主观权重和客观权重，利用加减合成法，求出综合权重计算式如下：
步骤4：根据步骤2中建立的风险评估指标集与终端设备供电风险的函数关系，把风险进行量化，并根据用电计划时间段内供电系统的实际运行情况得到各项指标的变化趋势，利用S3中的综合权重进行加权计算，进一步求出供电风险的变化曲线y＝f(x)；
所述步骤4具体包括下列步骤：
步骤41：利用步骤3中所求取的指标权重值以及步骤2中建立的风险评估指标集与终端设备供电风险的函数关系，得到场馆在用电计划时间内终端设备供电风险的变化曲线y＝f(x)；
步骤5：应用双激励控制线方法，对场馆内终端设备在用电计划时间段内的供电风险情况进行综合分析，得出最终的动态风险评估结果。
所述步骤5具体包括下列步骤：
步骤51：根据场馆内供电风险的变化曲线y＝f(x)，得到双激励控制线为：式中，x为时间变量，为0～24小时的等间隔时间序列{xk}；y表示供电风险大小；k±表示正负激励线的斜率；
步骤52：根据步骤S51中时间变量x、供电风险y和正负激励线的斜率k±，计算全态最大增长率全态最小增长率/>和全态平均增长率/>计算公式如下：
其中，若步骤51中所述{xk}取值间隔为一小时，则N为24，若取值间隔为半小时，则N为48，以此类推；
步骤53：根据全态最大增长率全态最小增长率/>和全态平均增长率计算正负激励线斜率/>和/>其计算式为：
其中，v+、v-分别为正负激励线的斜率偏移度；
步骤54：进行信息集结，用积分的形式表示动态的评估结果：
步骤55：在评估结果中加入正负激励，此时评估结果可以表示为：
式中，μ+、μ-表示正负激励系数，其取值要遵循以下两点准则：
1)激励守恒原则
对所有评估对象，正负激励的总量应相等，表示为：
2)适度激励原则
正负激励系数的和始终保持为1，表示为μ++μ-＝1；
步骤56：在用电计划的各个时段内求出带激励的动态风险综合评估值定义h(x)为与时间变量x相关的动态系数，则{hk}同样为等间隔的时间序列，对0～24小时内的风险曲线进行加权综合，得到的结果表示为带正负激励的总动态风险评估值si，其中：
为场馆供电系统的运行维护以及风险预警工作提供参考。
实施例2
一种场馆终端设备供电动态风险评估系统，包括：
负荷曲线获取单元：用于获取场馆供电系统的拓扑结构和用电计划，以得到终端设备的负荷曲线；
指标集及函数关系单元：用于构建风险评估指标集，根据所述负荷曲线，得到风险评估指标集和终端设备的供电风险的函数关系；
综合权重分析单元：用于对于所述风险评估指标集中各项指标进行预处理，再利用层次分析法和熵权法求出各项指标的综合权重；
变化曲线获取单元：用于根据所述函数关系和综合权重，得到终端设备的供电风险的变化曲线；
评估结果单元：用于应用双激励控制线方法，根据所述终端设备的供电风险的变化曲线，综合分析终端设备在用电计划时间段内的供电风险情况，得出动态风险评估结果。
实施例3
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例1所述场馆终端设备供电动态风险评估方法。
实施例4
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1所述场馆终端设备供电动态风险评估方法。
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。
由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。
最后应当说明的是：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应当理解：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，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.一种场馆终端设备供电动态风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取场馆供电系统的拓扑结构和用电计划，以得到终端设备的负荷曲线；
S2：构建风险评估指标集，根据所述负荷曲线，得到风险评估指标集和终端设备的供电风险的函数关系；
S3：对于所述风险评估指标集中各项指标进行预处理，再利用层次分析法和熵权法求出各项指标的综合权重；
S4：根据所述函数关系和综合权重，得到终端设备的供电风险的变化曲线；
S5：应用双激励控制线方法，根据所述终端设备的供电风险的变化曲线，综合分析终端设备在用电计划时间段内的供电风险情况，得出动态风险评估结果；
所述步骤S2包括以下步骤：
S21：构建风险评估指标集；
S22：根据不同的用电计划，得到风险评估指标集中各项指标的变化情况；
S23：获取场馆供电历史数据，结合负荷曲线，得到风险评估指标集对供电风险的函数关系；
所述风险评估指标集包括负荷水平、设备运行年限和外力因素，其中：
负荷水平：采用供电可靠率指标衡量，其中：
式中，为历史数据中第/>次故障时第/>个设备停运的时间；/>为第/>个设备的负载率；/>为第/>个设备的额定容量；/>为第/>个设备的平均负荷；/>为场馆内供电设备的总数；/>表示历史数据中停电事故的总次数；/>表示向下取整；/>表示一年中的总小时数；
设备运行年限：采用浴盆曲线衡量；
外力因素：通过历史数据的拟合得到不同用电计划下的对供电风险的影响。
2.根据权利要求1中所述的场馆终端设备供电动态风险评估方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
S11：获取场馆供电系统的拓扑结构和用电计划；
S12：将所述用电计划转换为场馆内供电设备的运行状态；
S13：根据所述运行状态和所述拓扑结构，进行潮流计算，并通过数据拟合矫正，得到终端设备的负荷曲线。
3.根据权利要求1中所述的场馆终端设备供电动态风险评估方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
S31：数据预处理，通过极值处理法将所述风险评估指标集中各项指标转换为无量纲且类型一致的数值；
S32：针对预处理后的各项指标数值，利用层次分析法，得到各项指标的主观权重；
S33：针对预处理后的各项指标数值，利用熵权法，得到所述各项指标的客观权重；
S34：通过所述各项指标的主观权重和客观权重，利用加减合成法，求出所述各项指标的综合权重。
4.根据权利要求1中所述的场馆终端设备供电动态风险评估方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
根据步骤S2中建立的风险评估指标集与终端设备供电风险的函数关系，以及用电计划时间段内供电系统的实际运行情况得到所述风险评估指标集中各项指标的变化趋势，利用S3中的综合权重进行加权计算，求出供电风险的变化曲线。
5.根据权利要求1中所述的场馆终端设备供电动态风险评估方法，其特征在于，所述步骤S5包括：
S51：根据场馆内供电风险的变化曲线，得到双激励控制线为：，式中，/>为时间变量，为0~24小时的等间隔时间序列/>；/>表示供电风险大小；/>表示正负激励线的斜率；
S52：根据步骤S51中时间变量、供电风险/>和正负激励线的斜率/>，计算全态最大增长率/>、全态最小增长率/>和全态平均增长率/>，计算公式如下：
；
式中，N表示风险曲线中的时间段数目；表示第k个时间段下第i个风险指标的取值；/>表示第k个时间段； />和/>分别表示初始时刻和末尾时刻风险指标的取值；
S53：根据全态最大增长率、全态最小增长率/>和全态平均增长率/>，计算正负激励线斜率/>和/>，其计算式为：
其中，分别为正负激励线的斜率偏移度；
S54：进行信息集结，用积分的形式表示动态的评估结果：
S55：在评估结果中加入正负激励，此时评估结果表示为：
式中，、/>分别表示k时刻第i个风险指标的正向激励值和负向激励值；/>表示正负激励系数，其取值要遵循激励守恒原则和适度激励原则，其中：激励守恒原则为对所有评估对象，正负激励的总量应相等，表示为：
；
式中，n表示风险指标的总数；
适度激励原则为正负激励系数的和始终保持为1，表示为；
S56：在用电计划的各个时段内求出带激励的动态风险综合评估值，定义/>为与时间变量/>相关的动态系数，则/>同样为等间隔的时间序列，对0~24小时内的风险曲线进行加权综合，得到的结果表示为带正负激励的总动态风险评估值/>，其中：
。
6.一种场馆终端设备供电动态风险评估系统，其特征在于，包括：
负荷曲线获取单元：用于获取场馆供电系统的拓扑结构和用电计划，以得到终端设备的负荷曲线；
指标集及函数关系单元：用于构建风险评估指标集，根据所述负荷曲线，得到风险评估指标集和终端设备的供电风险的函数关系；
综合权重分析单元：用于对于所述风险评估指标集中各项指标进行预处理，再利用层次分析法和熵权法求出各项指标的综合权重；
变化曲线获取单元：用于根据所述函数关系和综合权重，得到终端设备的供电风险的变化曲线；
评估结果单元：用于应用双激励控制线方法，根据所述终端设备的供电风险的变化曲线，综合分析终端设备在用电计划时间段内的供电风险情况，得出动态风险评估结果；
指标集及函数关系单元具体用于：
S21：构建风险评估指标集；
S22：根据不同的用电计划，得到风险评估指标集中各项指标的变化情况；
S23：获取场馆供电历史数据，结合负荷曲线，得到风险评估指标集对供电风险的函数关系；
所述风险评估指标集包括负荷水平、设备运行年限和外力因素，其中：
负荷水平：采用供电可靠率指标衡量，其中：
式中，为历史数据中第/>次故障时第/>个设备停运的时间；/>为第/>个设备的负载率；/>为第/>个设备的额定容量；/>为第/>个设备的平均负荷；/>为场馆内供电设备的总数；/>表示历史数据中停电事故的总次数；/>表示向下取整；/>表示一年中的总小时数；
设备运行年限：采用浴盆曲线衡量；
外力因素：通过历史数据的拟合得到不同用电计划下的对供电风险的影响。
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一项所述场馆终端设备供电动态风险评估方法。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述场馆终端设备供电动态风险评估方法。
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