CN114204554A - 一种用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法。所述用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法包括：包括以下步骤：(1).分析目前新能源电站运行评价指标体系，所述指标体系包括有指标合并、指标重组、指标类型转换、指标添加、指标替代以及指标删除等；(2).通过将上述(1)中的所述指标合并、指标重组、指标类型转换、指标添加、指标替代以及指标删除等方法来对电网调度系统安全运行评价指标进行优化，来建立完善评估指标体系。本发明提供的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法具有可以提升电网的调度运行水平，保证电网运行系统安全稳定，从而提高调控员的工作效率的优点。

Description

一种用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法
技术领域
本发明属于智能电网技术领域，尤其涉及一种用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法。
背景技术
智能电网是把最新的信息、通信、计算机控制技术和原有的输、配电基础设施高度结合为一体的智能化电力系统。智能电网具备可靠、自愈、经济、兼容、集成和安全等特点，伴随着国家智能电网建设的推进，调控运行系统存在着评价指标体系不够全面，安全性评价计算方法不够完善等问题，亟需研究一套行之有效的评价体系和评估方法，对智能电网进行科学、合理、全面的评价，以便为智能电网的发展规划提供科学指导，为智能电网的运行管理提供决策依据；
目前，在智能电网评价指标体系的研究中，主要基于层次分析法进行构建调控系统运行安全性评价体系，基于模糊综合评价对系统的安全性进行评估，相关技术中，公开了一种机场智能电网运行安全评价方法，包括：确定机场智能电网运行安全评价指标体系；基于所述机场智能电网运行安全评价指标体系，通过指标归一化处理、确定指标权重系数、选择评价模型、多维度评价结果整合、评价结果的量化排序与发布，获得机场智能电网运行状态的开环评价结果；基于机场智能电网运行状态的开环评价结果，根据指标临界越限水平、指标与运行状态一致性水平、指标与操作指令关联度调整，通过模糊神经网络算法得到指标权重系数的调整值。本发明能够保证评价指标的全面性和系统性，提高评价系统的灵活性和适应性，具有良好的工程应用前景。
但是，上述结构中还存在不足之处，目前的层次分析法容易出现判断矩阵不合理，矩阵的数据元素出现偏差，从而导致实际计算时出现多次返工和计算结果与实际不符的现象，而且存在一些电网评价指标体系不完善，也会使得调控员的工作效率大大降低。
因此，有必要提供一种新的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法解决上述技术问题。
发明内容
本发明解决的技术问题是提供一种可以提升电网的调度运行水平，保证电网运行系统安全稳定，从而提高调控员的工作效率的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法。
为解决上述技术问题，本发明提供的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法包括以下步骤：
(1).分析目前新能源电站运行评价指标体系，所述指标体系包括有指标合并、指标重组、指标类型转换、指标添加、指标替代以及指标删除等；
(2).通过将上述(1)中的所述指标合并、指标重组、指标类型转换、指标添加、指标替代以及指标删除等方法来对电网调度系统安全运行评价指标进行优化，来建立完善评估指标体系；
(3).根据上述(2)中完善评估指标体系来建立层次结构模型，并利用层次分析法选择区间标度法建立各指标层的判断矩阵；
(4).利用上述(3)中的判断矩阵的相关隶属度信息来结合遗传算法，致使来得到各个评价指标的权重值，并进行一致性检验；
(5).建立模糊综合评判模型，之后通过使用模糊综合评判模型得到调控运行系统安全性评价的隶属度向量；
(6).最后对安全等级进行分级，从而得到运行系统的评价结果。
作为本发明的进一步方案，所述上述(2)中完善评估指标体系包括有调度运行评价指标集、运行方式评价指标集、调度计划评价指标集、继电保护评价指标集、调度自动化评价指标集、电力通信评价指标集以及综合安全管理评价指标集。
作为本发明的进一步方案，所述调度运行评价指标集包括有调度运行管理制度及日常管理、调度运行安全管理、电网调度运行分析和调度系统运行人员培训。
作为本发明的进一步方案，所述运行方式评价指标集包括有运行方式及电网安全稳定管理、电网安全自动装置、无功及电压管理、电力系统参数管理、发电机组和发电厂机网协调管理。
作为本发明的进一步方案，所述调度计划评价指标集包括有母线负荷预测工作管理、检修计划、电能计划工作管理、节能发电调度工作、安全校核和风险评估工作管理、“三公”调度工作和计划专业人员考核与培训工作。
作为本发明的进一步方案，所述继电保护评价指标集包括有继电保护及安全自动装置管理、继电保护定值管理、继电保护运行管理、继电保护设备运行分析、继电保护全过程管理及技术监督、继电保护专业机构和队伍建设。
作为本发明的进一步方案，所述调度自动化评价指标集包括技术支持保障能力、基础保障能力、运行维护管理和调度自动化专业管理。
作为本发明的进一步方案，所述电力通信评价指标集包括有通信专业及运行管理、电子化管理、通信设施建设和通信运行分析。
作为本发明的进一步方案，所述综合安全管理评价指标集包括有规章制度、安全监督管理、安全例行工作、调度应急管理、标准化建设、技术装备建设、安全培训和安全文化建设。
作为本发明的进一步方案，根据上述(3)中的所述区间标度法，来确定电网调度系统的权重值，并通过上下层次之间的隶属关系构造出正互反矩阵，再对矩阵进行计算，致使得出下层因素与上层相关因素之间的相对重要程度，确定其分值。
与相关技术相比较，本发明提供的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法具有如下有益效果：
本发明提供一种用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法：
通过以现存的调控运行评价指标体系为基础，构建更为全面的评估体系，在使用层次分析法建立的判断矩阵中，采用遗传算法对其权重值进行改进，解决判断矩阵一致性条件不完全满足的问题，减少调控人员决策的主观性，进一步做出正确的判断，更好地掌握新能源情况的需要；
此外，在电站的调控运行系统中还会存在安全性问题，尤其是由于输电线路大面积遭到损害，输电铁塔不堪重负倒塌断线，电力设施受到破坏，供电线路大范围中断，从而造成电网调度系统崩溃，给人们的生活和国民经济造成巨大的灾害和损失。因此在评价指标体系基础之上，基于遗传算法改进的模糊层次分析法对调控运行系统的安全性进行评价，从而保障电网系统的平稳运行。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明所述方法的流程图；
图2为本发明中电网调度系统安全运行评价指标体系图；
图3为本发明中判断矩阵区间标度图；
图4为本发明中遗传算法流程图；
图5为本发明中电网调度系统安全评价等级划分标准图。
具体实施方式
请结合参阅图1、图2、图3、图4和图5，其中，图1为本发明所述方法的流程图；图2为本发明中电网调度系统安全运行评价指标体系图；图3为本发明中判断矩阵区间标度图；图4为本发明中遗传算法流程图；图5为本发明中电网调度系统安全评价等级划分标准图。用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法包括以下步骤：
(1).分析目前新能源电站运行评价指标体系，所述指标体系包括有指标合并、指标重组、指标类型转换、指标添加、指标替代以及指标删除等；
(2).通过将上述(1)中的所述指标合并、指标重组、指标类型转换、指标添加、指标替代以及指标删除等方法来对电网调度系统安全运行评价指标进行优化，来建立完善评估指标体系；
(3).根据上述(2)中完善评估指标体系来建立层次结构模型，并利用层次分析法选择区间标度法建立各指标层的判断矩阵；
通过所述调度运行评价、运行方式评价、调度计划评价、继电保护评价、调度自动化评价、电力通信评价以及综合安全管理评价这七个方面的指标集，再结合主观客观数据全方面完善评估体系，进而更好地对调控运行系统的安全性能进行评价；
其中所述建立层次结构模型和构造判断矩阵如下：
(1).建立层次结构模型：
在确定评价指标体系后，将指标集中有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次，同一层的各因素从属于上层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。最上层为目标层，通常只有一个因素；最下层为方案层；中间层为准则层或指标层，该层由若干层次组成，因此又有准则层和子准则之分，从而建立层次结构模型；
(2).构造判断矩阵：
在建立起层次模型之后，可以清楚地看到上层的因素是由下层的因素所决定，针对上一层次的某个因素，本层次受支配的因素两两比较其重要程度，这样可得到相应的判断矩阵；
并且采用标度方法，使得判断矩阵的一致性更容易满足，一个n阶判断矩阵只需给出其上三角或下三角的
Figure BDA0003402751890000051
个元素即可，也就是只需作
Figure BDA0003402751890000052
次两两比较判断，进而得到所比较的两个元素哪个更重要。
Figure BDA0003402751890000053
比较判断矩阵A是正互反矩阵，aij是要素i与要素j的比较结果。
(4).利用上述(3)中的判断矩阵的相关隶属度信息来结合遗传算法，致使来得到各个评价指标的权重值，并进行一致性检验；
通过利用所述遗传算法计算判断矩阵的权重，可以最大程度减少决策者的主观性，满足判断矩阵的一致性，进而解决区间标度法表示的不确定判断矩阵所带来的权重向量求解复杂的问题，最终为做出合理公正的判断提供保障；
为实现上述的利用判断矩阵的相关隶属度信息结合遗传算法，得到各个评价指标的权重值，并进行一致性检验，具体如下：
(1).遗传算法：
所述遗传算法是一种基于在生物进化过程中，优存劣亡的原理基础上发展起来的优化、搜索技术，是一种采用了统计启发式搜索技术的组合优化算法，所述遗传算法包含以下内容：
(a).构造适应度函数；
(b).群体的初始化；
(c).后代群体的繁殖；
(d).群体进化收敛判别；
(e).最优个体转化为最优解。
因此在利用遗传算法求解问题时，问题的每个可能的解都被编码成一个“染色体”，即个体，若干个个体构成了群体。在遗传算法开始时，它以随机产生的一组初始群体开始，根据选定的适应度函数对每一个个体进行评价，按一定的概率选取适应度较大的个体作为双亲来繁殖后代，对产生的后代进行交叉变异形成新一代群体，并对产生的新一代群体进行重新评价、选择、交叉、变异，如此循环往复，使群体中最优个体的适应度和平均适应度不断提高，直至最优个体的适应度达到某一限值或最优个体的适应度和群体的平均适应度不再提高，则迭代过程收敛，算法结束。
(2).基于遗传算法改进区间标度：
所比较的两个元素哪个更重要，其重要程度与标度的取值不是一一对应，而是由重要程度对应一个标度的取值范围，具体的取值由遗传算法在决策者给定的范围内，由满足目标函数的个体来确定得到判断矩阵的区间标度；
其中，判断矩阵具有如下性质：
(a).aij＞0；
(b).aii＝1；
(c).
Figure BDA0003402751890000071
(d).
Figure BDA0003402751890000072
根据前3个性质，A为正的互反矩阵，根据矩阵理论，A有唯一非零最大特征根λmax。
(3).计算评价指标权重值并进行一次性检验：
对于每一个成对比较矩阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验，若检验通过，特征向量(归一化后)即为权向量；若不通过，需重新构造判断矩阵；
对于多阶判断矩阵进行一致性检验时，引入平均随机一致性指标，平均随机一致性指标是多次(500次以上)重复进行随机判断矩阵特征值的计算之后取算术平均数得到的，1-15阶正的互反矩阵计算1000次得到的平均随机一致性指标如下：
N 1 2 3 4 5 6 7 8
RI 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41
N 9 10 11 12 13 14 15
RI 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59
一阶、二阶判断矩阵具有完全一致性，当n≥3时，判断矩阵一致性指标CI的计算公式为：
Figure BDA0003402751890000073
判断矩阵一致性指标CI与同阶平均随机一致性指标RI之比称为随机一致性比率CR，计算公式为
Figure BDA0003402751890000074
当CR＜0.10时，则判断矩阵具有可接受的一致性，当CR≥0.10时，需要调整和修正判断矩阵，使其满足当CR＜0.10，从而具有满意的一致性。
在计算最下层对目标的组合权向量，并根据公式做组合一致性检验时，若检验通过，则可按照组合权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率较大的判断矩阵。
所述步骤(5)中如果对于一切i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m，有0≤rij≤1，则称n行m列矩阵R＝(rij)n×m，为模糊矩阵，则称n行m列矩阵为模糊矩阵，即
Figure BDA0003402751890000081
模糊矩阵的形式同普通的矩阵完全一样，指数模糊矩阵的元素均在[0，1]中；
确定评价指标论域U＝{u1,u2,…,un}，U上的模糊集A＝{a1,a2,…,an}为权重集，对矩阵A的权重向量按列规范化后，按行取平均得到Wi，把安全等级划分为m级，其范围为V，则评价等级赋值构成等级分数集合V＝{V1,V2,…,Vm}，Vi越大，安全性越低，危险性越大，即当wi＜wi+1时，wi越大，安全性越低，V的范围为Ω＝{w1-w2，w2-w3，…，wm-wm+1}。而R为U×V上的模糊关系，
Figure BDA0003402751890000082
表示指标ui在评价等级vj上的隶属函数，建立B＝A·R模糊评判模型，得到归一化的评判结果。通过模糊评价后，获得各安全等级的隶属度向量为：B＝{b1,b2,…,bm}，并且
Figure BDA0003402751890000083
进一步的，上述(6)中对安全等级进行分级时，结合和模糊理论，构建对称三角模糊数，具体如下：
Figure BDA0003402751890000084
所谓的安全等级特征就是用来确定安全等级的模糊集合，可以通过隶属度定义权重，则隶属度表达式为：
Figure BDA0003402751890000085
Figure BDA0003402751890000091
这种情况下，若能保证安全等级落在该区间内，则安全等级模糊特征量的中值为
Figure BDA0003402751890000092
再将各等级分解成上、中、下3个等级。对于取值范围Ω＝{0.5～1.5,1.5～2.5,2.5～3.5,3.5～4.5,4.5～5.5}和B等级来说，若
Figure BDA0003402751890000093
则说明是B等级的上等，用B+表示，若
Figure BDA0003402751890000094
则说明是B等级的中等，用B0表示，若
Figure BDA0003402751890000095
则说明是B等级的下等，用B-表示。安全等级的可能性指的是评价结果在其安全等级范围内的概率。
将电网调度系统安全等级划分为好、较好、一般、不好和差，其中Wi(i＝1～5)任取，不会造成对计算结果安全等级的影响，所以基于上述方法，即可建立全面的智能电网调控运行系统评价指标体系和完善的系统安全性评估方法，得到该调度系统的安全级别。
(5).建立模糊综合评判模型，之后通过使用模糊综合评判模型得到调控运行系统安全性评价的隶属度向量；
通过对调度运行的判断矩阵进行模糊评价计算得到系统安全性评价的隶属度向量，其中所采用的模糊综合评判以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，可以将一些边界不清、不易定量的因素定量化，从多个因素对被评价电网调控系统的安全性隶属等级状况进行综合评价。
(6).最后对安全等级进行分级，从而得到运行系统的评价结果；
通过对安全等级进行划分，设置其范围，同样结合模糊理论，通过隶属度定义权重，来确定安全等级的模糊集合，构建安全等级特征，在做完安全评价后，确定评价结果在其安全等级范围内的概率，从而确定系统的安全级别，可用来防止和杜绝重大事故的发生，加强电网调度系统设备的管理水平，保障电网的安全稳定运行。
所述上述(2)中完善评估指标体系包括有调度运行评价指标集、运行方式评价指标集、调度计划评价指标集、继电保护评价指标集、调度自动化评价指标集、电力通信评价指标集以及综合安全管理评价指标集。
所述调度运行评价指标集包括有调度运行管理制度及日常管理、调度运行安全管理、电网调度运行分析和调度系统运行人员培训。
所述运行方式评价指标集包括有运行方式及电网安全稳定管理、电网安全自动装置、无功及电压管理、电力系统参数管理、发电机组和发电厂机网协调管理。
所述调度计划评价指标集包括有母线负荷预测工作管理、检修计划、电能计划工作管理、节能发电调度工作、安全校核和风险评估工作管理、“三公”调度工作和计划专业人员考核与培训工作。
所述继电保护评价指标集包括有继电保护及安全自动装置管理、继电保护定值管理、继电保护运行管理、继电保护设备运行分析、继电保护全过程管理及技术监督、继电保护专业机构和队伍建设。
所述调度自动化评价指标集包括技术支持保障能力、基础保障能力、运行维护管理和调度自动化专业管理。
所述电力通信评价指标集包括有通信专业及运行管理、电子化管理、通信设施建设和通信运行分析。
所述综合安全管理评价指标集包括有规章制度、安全监督管理、安全例行工作、调度应急管理、标准化建设、技术装备建设、安全培训和安全文化建设。
根据上述(3)中的所述区间标度法，来确定电网调度系统的权重值，并通过上下层次之间的隶属关系构造出正互反矩阵，再对矩阵进行计算，致使得出下层因素与上层相关因素之间的相对重要程度，确定其分值。
与相关技术相比较，本发明提供的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法具有如下有益效果：
本发明提供一种用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法，通过以现存的调控运行评价指标体系为基础，构建更为全面的评估体系，在使用层次分析法建立的判断矩阵中，采用遗传算法对其权重值进行改进，解决判断矩阵一致性条件不完全满足的问题，减少调控人员决策的主观性，进一步做出正确的判断，更好地掌握新能源情况的需要；
此外，在电站的调控运行系统中还会存在安全性问题，尤其是由于输电线路大面积遭到损害，输电铁塔不堪重负倒塌断线，电力设施受到破坏，供电线路大范围中断，从而造成电网调度系统崩溃，给人们的生活和国民经济造成巨大的灾害和损失。因此在评价指标体系基础之上，基于遗传算法改进的模糊层次分析法对调控运行系统的安全性进行评价，从而保障电网系统的平稳运行。

Claims (10)

1.一种用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1).分析目前新能源电站运行评价指标体系，所述指标体系包括有指标合并、指标重组、指标类型转换、指标添加、指标替代以及指标删除等；
(2).通过将上述(1)中的所述指标合并、指标重组、指标类型转换、指标添加、指标替代以及指标删除等方法来对电网调度系统安全运行评价指标进行优化，来建立完善评估指标体系。
(3).根据上述(2)中完善评估指标体系来建立层次结构模型，并利用层次分析法选择区间标度法建立各指标层的判断矩阵；
(4).利用上述(3)中的判断矩阵的相关隶属度信息来结合遗传算法，致使来得到各个评价指标的权重值，并进行一致性检验；
(5).建立模糊综合评判模型，之后通过使用模糊综合评判模型得到调控运行系统安全性评价的隶属度向量；
(6).最后对安全等级进行分级，从而得到运行系统的评价结果。
2.根据权利要求1所述的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法，其特征在于，所述上述(2)中完善评估指标体系包括有调度运行评价指标集、运行方式评价指标集、调度计划评价指标集、继电保护评价指标集、调度自动化评价指标集、电力通信评价指标集以及综合安全管理评价指标集。
3.根据权利要求2所述的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法，其特征在于，所述调度运行评价指标集包括有调度运行管理制度及日常管理、调度运行安全管理、电网调度运行分析和调度系统运行人员培训。
4.根据权利要求1所述的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法，其特征在于，所述运行方式评价指标集包括有运行方式及电网安全稳定管理、电网安全自动装置、无功及电压管理、电力系统参数管理、发电机组和发电厂机网协调管理。
5.根据权利要求2所述的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法，其特征在于，所述调度计划评价指标集包括有母线负荷预测工作管理、检修计划、电能计划工作管理、节能发电调度工作、安全校核和风险评估工作管理、“三公”调度工作和计划专业人员考核与培训工作。
6.根据权利要求2所述的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法，其特征在于，所述继电保护评价指标集包括有继电保护及安全自动装置管理、继电保护定值管理、继电保护运行管理、继电保护设备运行分析、继电保护全过程管理及技术监督、继电保护专业机构和队伍建设。
7.根据权利要求2所述的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法，其特征在于，所述调度自动化评价指标集包括技术支持保障能力、基础保障能力、运行维护管理和调度自动化专业管理。
8.根据权利要求2所述的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法，其特征在于，所述电力通信评价指标集包括有通信专业及运行管理、电子化管理、通信设施建设和通信运行分析。
9.根据权利要求2所述的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法，其特征在于，所述综合安全管理评价指标集包括有规章制度、安全监督管理、安全例行工作、调度应急管理、标准化建设、技术装备建设、安全培训和安全文化建设。
10.根据权利要求1所述的用于智能电网系统使用的调控运行安全性评价方法，其特征在于，根据上述(3)中的所述区间标度法，来确定电网调度系统的权重值，并通过上下层次之间的隶属关系构造出正互反矩阵，再对矩阵进行计算，致使得出下层因素与上层相关因素之间的相对重要程度，确定其分值。
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