[發(fā)明專利]一種多氣象災害下輸電線路綜合風險評估方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810231016.1 | 申請日: | 2018-03-20 |
| 公開(公告)號: | CN108537367A | 公開(公告)日: | 2018-09-14 |
| 發(fā)明(設計)人: | 朱凌;陳濤威;郭佳才;徐大勇;李鴻文;賴育庭;王曉光;陳峰;陳偉鑫 | 申請(專利權)人: | 廣東電網(wǎng)有限責任公司惠州供電局 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102 | 代理人: | 林麗明 |
| 地址: | 516003 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 風險概率 輸電線路 風險評估 氣象災害 電力系統(tǒng) 重合閘 跳閘 失敗 送電 理論支撐 影響因素 綜合故障 綜合系數(shù) 成功 預測 指揮 | ||
本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)風險評估的技術領域,更具體地,涉及一種多氣象災害下輸電線路綜合風險評估方法。一種多氣象災害下輸電線路綜合風險評估方法,其中,包括以下步驟:輸電線路綜合跳閘風險概率;利用綜合跳閘風險概率,確定重合閘成功風險概率,重合閘失敗但強送電成功風險概率,重合閘失敗且強送電失敗風險概率;再確定輸電線路綜合故障風險概率;根據(jù)影響因素綜合系數(shù),確定輸電線路綜合風險概率;根據(jù)風險危害值,確定輸電線路綜合風險。本發(fā)明實現(xiàn)了線路的綜合風險評估,為電力系統(tǒng)電力系統(tǒng)指揮者提供針對性的預測和理論支撐。
技術領域
本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)風險評估的技術領域,更具體地,涉及一種多氣象災害下輸電線路綜合風險評估方法。
背景技術
在輸電線路處于多重氣象災害情況下,不同輸電線路在不同的氣象災害下風險程度具有差異性,建立多氣象災害情況下輸電線路風險評估模型,為電網(wǎng)指揮系統(tǒng)提供有針對性的預測和理論支撐具有重要意義。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為克服上述現(xiàn)有技術所述的至少一種缺陷,提供一種多氣象災害下輸電線路綜合風險評估方法,建立了多氣象災害下架空輸電線路綜合運行風險評估模型,為多種氣象災害同時發(fā)生時線路綜合風險評估問題的解決提供了參考方法和手段。對于跳閘風險權值時,采用改進層次分析法和熵權法相結合,利用最小二乘法得到權重值,風險權值的計算方法更合理,且結果更貼近實際。對于線路綜合風險值,除了考慮重合閘和強送電情況的影響情況下,還綜合了現(xiàn)場施工因素、控制措施因素、設備類型因素、故障類別因素、歷史統(tǒng)計因素、設備缺陷因素、檢修時間因素、操作風險因素以及線路發(fā)生故障的風險后果。該風險評估模型結合風險概率和風險后果得到線路綜合風險值,并通過行業(yè)標準進行分級,實現(xiàn)了線路的綜合風險評估,為電力系統(tǒng)電力系統(tǒng)指揮者提供針對性的預測和理論支撐。
本發(fā)明的技術方案是:一種多氣象災害下輸電線路綜合風險評估方法,其中,包括以下步驟:
輸電線路綜合跳閘風險概率;
利用綜合跳閘風險概率,確定重合閘成功風險概率,重合閘失敗但強送電成功風險概率,重合閘失敗且強送電失敗風險概率;
再確定輸電線路綜合故障風險概率;
根據(jù)影響因素綜合系數(shù),確定輸電線路綜合風險概率;
根據(jù)風險危害值,確定輸電線路綜合風險。
一種多氣象災害下輸電線路綜合風險評估方法,其中,具體包括以下步驟:
S1.綜合考慮多重氣象災害對架空輸電線路的影響,根據(jù)歷史跳閘數(shù)據(jù)計算各輸電線路在多重氣象災害條件下的平均跳閘率,以各輸電線路作為評價對象,多重自然災害作為評價指標,建立用于評估輸電線路綜合風險的原始矩陣;
式中,n為自然災害類型個數(shù),m為輸電線路條數(shù),rij為第i條線路第j種自然災害下的平均跳閘率;
S2.由專家經(jīng)驗確定n個α自然災害指標的重要性順序,通過3標度法構造出判斷矩陣,并利用改進層次分析法,確定n個自然災害指標的權重向量:W1=[w11 w12 w13 ... w1n];
S3.根據(jù)突出局部差異來計算指標權重,通過同一指標觀測值之間的差異程度,利用熵權法確定不同氣象災害的權重向量W2=[w21 w22 w23 ... w2n];
S4.利用改進層次分析法確定n個自然災害指標主觀權重向量,利用熵權法確定n個自然災害指標客觀權重向量,將主觀權重與客觀權的權重向量的進行組合優(yōu)化,利用最小二乘法得到主客觀權重的偏差最小,建立組合權重模型:
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