[發明專利]電力系統的風險評價方法及裝置在審
| 申請號: | 201611116551.X | 申請日: | 2016-12-07 |
| 公開(公告)號: | CN106815674A | 公開(公告)日: | 2017-06-09 |
| 發明(設計)人: | 蔣程;岳戰華;徐紹軍;靳金朔;郝迪群;焦光明 | 申請(專利權)人: | 國網北京市電力公司;國家電網公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 北京康信知識產權代理有限責任公司11240 | 代理人: | 韓建偉,張永明 |
| 地址: | 100031 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 電力系統 風險 評價 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及電力系統領域,具體而言,涉及一種電力系統的風險評價方法及裝置。
背景技術
建立科學的電力系統評價指標體系是實現電網風險評估的基礎。電網風險具有復雜性和多面性,其風險水平不可能從單一方面來表征,需從多個側面綜合進行評價,用多個指標同時描述才能比較全面地反映其整體水平和相關關系。
由于風險按每類安全性問題、每起事故和每個元件進行計算,因此可以將系統的整體風險評估分解成對各類安全事故的評估,計算不同類型的風險指標值,最后將這些風險指標進行綜合即可得到反映整個系統的風險指標。但是,目前對電力系統風險水平的評價大多是基于單個指標或多個指標的簡單累加,不能全面地反映其整體水平和相關關系。
針對現有技術中的電力系統的風險評價方法基于單個指標或多個指標的簡單累加,不能全面反映整體水平和相關關系的問題,目前尚未提出有效的解決方案。
發明內容
本發明實施例提供了一種電力系統的風險評價方法及裝置,以至少解決現有技術中的電力系統的風險評價方法基于單個指標或多個指標的簡單累加,不能全面反映整體水平和相關關系的技術問題。
根據本發明實施例的一個方面,提供了一種電力系統的風險評價方法,包括:獲取電力系統的所有風險指標中的每個風險指標的指標值和每個風險指標的權重值;根據每個風險指標的指標值和每個風險指標的權重值,得到電力系統的綜合風險指標的指標值。
進一步地,獲取電力系統的所有風險指標中的每個風險指標的指標值包括:獲取預設風險指標集合,其中,預設風險指標集合至少包括:所有風險指標以及每個風險指標所屬的類型,類型為如下之一:元件級指標和系統級指標;根據預設風險指標集合,獲取電力系統的所有風險指標中的每個風險指標的指標值。
進一步地,獲取每個風險指標的權重值包括:基于第一預設算法,得到每個風險指標的第一權重值;基于第二預設算法,得到每個風險指標的第二權重值;將每個風險指標的第一權重值和第二權重值進行加權,得到每個風險指標的權重值。
進一步地,基于第一預設算法,得到每個風險指標的第一權重值包括:根據每個風險指標對綜合風險指標影響的比值,得到判斷矩陣;在判斷矩陣滿足預設條件的情況下,得到判斷矩陣的最大特征值的特征向量;對特征向量進行歸一化處理,得到每個風險指標的第一權重值。
進一步地,基于第二預設算法,得到每個風險指標的第二權重值包括:根據電力系統的多種故障狀態和每個風險指標,構造目標屬性矩陣;對目標屬性矩陣進行歸一化處理,得到處理后的目標屬性矩陣;根據處理后的目標屬性矩陣,得到每個風險指標的信息熵值;根據每個風險指標的信息熵值,得到每個風險指標的第二權重值。
進一步地,通過如下公式計算得到每個風險指標的權重值:ωj=aηj+(1-a)θj,其中,ωj為第j個風險指標的權重值,θj為第j個風險指標的第一權重值,ηj為第j個風險指標的第二權重值,j=1,2,…,n,n為所有風險指標中的風險指標的數量,a為預設常數。
根據本發明實施例的另一方面,還提供了一種電力系統的風險評價裝置,包括:獲取單元,用于獲取電力系統中所有風險指標的指標值和每個風險指標的權重值;處理單元,用于根據所有風險指標的指標值和每個風險指標的權重值,得到電力系統的綜合風險指標的指標值。
進一步地,獲取單元包括:第一獲取模塊,用于獲取預設風險指標集合,其中,預設風險指標集合至少包括:所有風險指標以及每個風險指標所屬的類型,類型為如下之一:元件級指標和系統級指標;第二獲取模塊,用于根據預設風險指標集合,獲取電力系統中每個風險指標的指標值。
進一步地,獲取單元包括:第一處理模塊,用于基于第一預設算法,得到每個風險指標的第一權重值;第二處理模塊,用于基于第二預設算法,得到每個風險指標的第二權重值;第三處理模塊,用于將每個風險指標的第一權重值和第二權重值進行加權,得到每個風險指標的權重值。
進一步地,第一處理模塊包括:第一處理子模塊,用于根據每個風險指標對綜合風險指標影響的比值,得到判斷矩陣;獲取子模塊,用于在判斷矩陣滿足預設條件的情況下,獲取判斷矩陣的最大特征值的特征向量;第二處理子模塊,用于對特征向量進行歸一化處理,得到每個風險指標的第一權重值。
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