[發明專利]一種電網運行安全風險定量評估方法

在審

• 申請號: 201410646244.7
• 申請日: 2014-11-14
• 公開（公告）號: CN104299116A
• 公開（公告）日: 2015-01-21
• 發明（設計）人: 郭殿奎;王鳳萍;王春龍;劉偉;劉海龍;李文靜
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;國網山西省電力公司太原供電公司;北京恒泰實達科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京市盛峰律師事務所 11337
• 代理人: 席小東

1.一種電網運行安全風險定量評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，建立風險評估模型，所述風險評估模型采用的風險評估算法為連乘算法，由此得到式一所示的電網風險值通用計算公式：

電網風險值＝后果值*概率值；?????式一

其中，后果值是將電網風險發生后所帶來的后果進行量化的值，其表達式為：后果值＝后果嚴重值*社會影響因數；其中，后果嚴重值指將被評估電網的損失負荷進行量化折算后得到數值；社會影響因數的取值與被評估電網的保供電級別正相關，保供電級別越高，則社會影響因數的取值越大；

概率值＝影響因數項A1*影響因數項A2…影響因數項Ab；b為篩選得到的影響因數項的總數；

S2，所述風險評估模型讀取最新的電網設備故障庫，獲得某一歷史年份T1至當前年份T2之間的若干條故障案例，每一條故障案例記錄有發生某條故障時的m1條影響因數項；其中，每個影響因數項均包括若干個影響因數子項；

S3，確定需要參與風險評估的影響因數項的類別：

具體為：

S3.1，所述風險評估模型分別計算m1條影響因數項中每條影響因數項的信息熵；

S3.2，所述風險評估模型按信息熵由高到低的順序對m1條影響因數項進行排序；此處，信息熵反應了對應的影響因數項的重要程度；然后，篩選出排列在前的m2條影響因數項；其中，1≤m2≤m1，使所篩選出的m2條影響因數項的信息熵的總和達到設定信息量的百分比；所述m2條影響因數項即為篩選出的參與風險評估的影響因數項；

S4，對于所篩選出的每個影響因數項，其均由若干個影響因數子項組成；獲得每個所述影響因數項包含的各個影響因數子項之間的權重值；

其中，對于設備類型影響因數項，其所包含的影響因數子項之間的權重值通過以下方法獲得：

S4.1，假設所述設備類型影響因數項包括z個設備類型影響因數子項；

S4.2，讀取電網年度故障統計表和第三方故障統計表；其中，所述電網年度故障統計表記錄不同年份所對應的各設備類型影響因數子項發生強迫停運的次數；所述第三方故障統計表記錄不同年份所對應的各設備類型影響因數子項的強迫停運率；

S4.3，獲得所述電網年度故障統計表中歷史年份T1至當前年份T2之間的記錄，然后，計算每種設備類型影響因數子項在所述T1到T2年之間發生強迫停運的平均次數，分別記為C1、C2…Cz；

獲得所述第三方故障統計表中歷史年份T1至當前年份T2之間的記錄，然后，計算每種設備類型影響因數子項在所述T1到T2年之間強迫停運率的平均值，分別記為D1、D2…Dz；

S4.4，設電網年度故障統計表的權重百分比為Q1，第三方故障統計表的權重百分比為Q2；其中，Q1+Q2＝1；

則：每種設備類型影響因數子項的故障平均值＝(Ci*Q1+Di*Q2)/2；

S4.5，對所計算得到的各種設備類型影響因數子項的故障平均值進行歸一化處理，得到各種設備類型影響因數子項的權重值；

所述歷史統計影響因數項通過以下公式計算得到：

歷史統計影響因數項的取值＝1+同類設備每年平均發生故障次數/同類設備總數＝1+同類設備歷年故障率的平均值；

S5，在得到參與風險評估的影響因數項類別、以及每種影響因數項包含的各個影響因數子項之間的權重值之后；根據需要評估的電網危害因素，從每個參與風險評估的影響因數項中選取對應的影響因數子項，將所選取的各個影響因數子項相乘即得到概率值，再將概率值乘以后果值，即得到電網發生所述危害因素時的電網風險值。