[發(fā)明專利]一種基于風(fēng)險評估結(jié)果的電力系統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警分級方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510063229.4
• 申請日: 2015-02-06
• 公開（公告）號: CN104657822A
• 公開（公告）日: 2015-05-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉文霞;蔣程;張建華;曹斌;劉德先
• 申請（專利權(quán)）人: 海南電網(wǎng)有限責(zé)任公司;華北電力大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京輕創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11212
• 代理人: 楊立

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電網(wǎng)安全防御與災(zāi)變控制,尤其是一種基于風(fēng)險評估結(jié)果的電力系統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警分級方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

由于大電網(wǎng)能更合理地利用資源，節(jié)約了投資，提高了電能質(zhì)量和供電的可靠性，因而現(xiàn)代電網(wǎng)的規(guī)模越來越大。同時，電網(wǎng)也是一個巨大的自然災(zāi)害承載體，在自然災(zāi)害面前顯得十分脆弱，災(zāi)害一旦發(fā)生，若采取措施不當(dāng)，必將造成巨大的損失。在一些重要的城市，災(zāi)害不但威脅到電網(wǎng)自身的安全，還關(guān)系到國家的穩(wěn)定。對自然災(zāi)害事件進行快速有效的預(yù)警分級是應(yīng)急管理中的基礎(chǔ)工作之一。在自然災(zāi)害事件的應(yīng)急管理中，對于有效發(fā)揮應(yīng)急預(yù)案的功能和有效控制、處置突發(fā)事件，預(yù)警分級起著至關(guān)重要的作用。目前國內(nèi)針對自然災(zāi)害事件的預(yù)警分級標準主要是根據(jù)氣象局發(fā)布的自然災(zāi)害信息，如臺風(fēng)、暴雨等，并把其等級作為電網(wǎng)預(yù)警的等級，該做法針對電力系統(tǒng)的自然災(zāi)害事件的預(yù)警分級沒有做到進行定量模型分析，進而不能充分地分析自然災(zāi)害對電網(wǎng)的影響，實際應(yīng)用價值不大。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于風(fēng)險評估結(jié)果的電力系統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警分級方法及系統(tǒng)，所要解決的技術(shù)問題是現(xiàn)有電力系統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警分級方法中對自然災(zāi)害對電網(wǎng)的影響的分析不夠充分以及實際應(yīng)用價值不大的問題。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下：一種基于風(fēng)險評估結(jié)果的電力系統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警分級方法，包括以下步驟:

采集被評估的電力系統(tǒng)元件的歷史故障數(shù)據(jù)和天氣情況數(shù)據(jù),根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)計算出電力系統(tǒng)的事故發(fā)生概率。

通過效用函數(shù)進行評價,構(gòu)建事故后果嚴重度模型。

根據(jù)所述事故發(fā)生概率和所述事故后果嚴重模型進行計算,得到預(yù)定數(shù)量個風(fēng)險指標。

以預(yù)定數(shù)量個所述風(fēng)險指標作為元素,組成一個指標集。

將所述風(fēng)險指標通過指標標度法進行計算,得到指標權(quán)重。

對所述指標集和所述指標權(quán)重進行綜合評價,得到綜合風(fēng)險評估值。

將所述綜合風(fēng)險評估值與電網(wǎng)安全風(fēng)險值進行比較,得到所述電力系統(tǒng)當(dāng)前的電網(wǎng)安全風(fēng)險等級。所述電網(wǎng)安全風(fēng)險值在現(xiàn)有的電網(wǎng)安全風(fēng)險量化評估辦法中有明確規(guī)定。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明針對電力系統(tǒng)自然災(zāi)害預(yù)警分級進行了定量模型分析，準確評估了自然災(zāi)害對電網(wǎng)的影響，使預(yù)警分級更加科學(xué)合理，具有重要的理論意義和實用價值。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還可以做如下改進。

進一步，所述事故發(fā)生概率的計算具體實現(xiàn)為：

步驟A1：將天氣狀態(tài)進行分類。

步驟A2：采集每一類天氣狀態(tài)的持續(xù)時間,計算在各類天氣狀態(tài)下出現(xiàn)的故障數(shù)占總故障數(shù)的比例,采集失效前平均時間。

步驟A3:根據(jù)步驟A2采集及計算到的數(shù)據(jù)來計算得到電力系統(tǒng)元件的故障率。

步驟A4：根據(jù)所述電力系統(tǒng)元件的故障率進行計算，得到電力系統(tǒng)元件的停運概率。

步驟A5：根據(jù)所述電力系統(tǒng)元件的停運概率對所述電力系統(tǒng)的狀態(tài)進行分析，并計算得到所述電力系統(tǒng)所處的狀態(tài)下的所述事故發(fā)生概率。

進一步，所述步驟A1中將天氣狀態(tài)分為三類，分別為正常天氣狀態(tài)、惡劣天氣狀態(tài)及災(zāi)變天氣狀態(tài)。

進一步，所述步驟A2中具體為采集所述正常天氣狀態(tài)的持續(xù)時間、所述惡劣天氣狀態(tài)的持續(xù)時間和所述災(zāi)變天氣狀態(tài)的持續(xù)時間；計算所述惡劣天氣狀態(tài)下出現(xiàn)的故障數(shù)占總故障數(shù)的比例和所災(zāi)變天氣狀態(tài)下出現(xiàn)的故障數(shù)占總故障數(shù)的比例；采集失效前平均時間。

進一步，所述事故后果嚴重度模型的構(gòu)建具體實現(xiàn)為：采用趨向型指數(shù)效用函數(shù)進行評價，分別構(gòu)建出失負荷嚴重度模型、過負荷嚴重度模型和電壓越限嚴重度模型。

進一步，所述風(fēng)險指標的計算具體實現(xiàn)為：根據(jù)所述事故發(fā)生概率、所述失負荷嚴重度模型、所述過負荷嚴重度模型和所述電壓越限嚴重度模型進行計算，得到失負荷風(fēng)險指標、過負荷風(fēng)險指標和電壓越限風(fēng)險指標。

進一步，將所述風(fēng)險指標通過指標標度法進行計算,得到所述指標權(quán)重的具體實現(xiàn)為：

步驟B1：確定所述風(fēng)險指標的感覺標度，根據(jù)所述感覺標度構(gòu)建主觀感覺矩陣。

步驟B2：根據(jù)所述主觀感覺矩陣中的元素構(gòu)建判斷矩陣。

步驟B3：對所述判斷矩陣進行分析，得到最大特征根和特征向量，經(jīng)歸一化和一致性檢驗后得到權(quán)向量，所述權(quán)向量即為所述指標權(quán)重。

本發(fā)明還提供了一種基于風(fēng)險評估結(jié)果的電力系統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警分級系統(tǒng)，包括事故發(fā)生概率統(tǒng)計模塊、模型構(gòu)建模塊、風(fēng)險指標統(tǒng)計模塊、指標集構(gòu)建模塊、指標權(quán)重統(tǒng)計模塊、綜合評價模塊和比較分級模塊。