[發明專利]電力調度機器人風險評估方法及其系統在審
| 申請號: | 201911093065.4 | 申請日: | 2019-11-11 |
| 公開(公告)號: | CN110895742A | 公開(公告)日: | 2020-03-20 |
| 發明(設計)人: | 張衛華;黎翔;區偉健;吳奇珂;龍超;劉凱;高貞彥;王飛;欒和;王兆寧;張漢之 | 申請(專利權)人: | 廣州供電局有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人: | 虞凌霄 |
| 地址: | 510620 廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 電力 調度 機器人 風險 評估 方法 及其 系統 | ||
1.一種電力調度機器人風險評估方法,其特征在于,包括:
根據電網運行歷史數據,獲取電力調度機器人存在的各種風險;
確定每種風險的L值、E值和C值,所述L值為風險發生的可能性,所述E值為風險發生的時段,所述C值為風險發生的后果;
根據所述每種風險的L、E、C值計算出每種風險的D值,所述D值為風險評估得分;
根據所述每種風險的D值,獲取高危風險。
2.根據權利要求1所述的電力調度機器人風險評估方法,其特征在于,所述確定每種風險的L值的步驟包括:
根據所述電網運行歷史數據,形成包括所有年份和所有風險的原始矩陣;
根據所述原始矩陣,計算某種風險在某年份所占的比重:
根據所述某種風險在某年份所占的比重,計算所述某種風險的熵值:
根據所述某種風險的熵值,計算所述某種風險的熵冗余度:
根據所述某種風險的熵冗余度,計算所述某種風險的權值:
根據所述某種風險的權值,計算所述某種風險的L值。
3.根據權利要求2所述的電力調度機器人風險評估方法,其特征在于,所述確定每種風險的L值的步驟包括:
根據所述電網運行歷史數據,形成原始矩陣X=(Xij)m×n,其中,n為n個年份,m為m種風險,Xij(i=1,2,……,n;j=1,2,……,m)為第i個年份的第j種風險的發生次數;
根據所述原始矩陣,計算所述第j種風險在所述第i個年份所占的比重Pij:
根據所述第j種風險在所述第i個年份所占的比重Pij,計算所述第j種風險的熵值ej:
其中滿足ej≥0;
根據所述第j種風險的熵值ej,計算所述第j種風險的熵冗余度:
dj=1-ej;
根據所述第j種風險的熵冗余度,計算所述第j種風險的權值:
根據所述第j種風險的權值,計算所述第j種風險的L值。
4.根據權利要求3所述的電力調度機器人風險評估方法,其特征在于,所述第j種風險的權值大于0且小于等于1,所述根據所述第j種風險的權值,計算所述第j種風險的L值的步驟包括:
建立所述第j種風險的權值與L值的映射關系:
如所述第j種風險的權值的10倍大于6且小于等于10,則所述第j種風險的L值為10,代表風險發生的可能性為完全可以預料;
如所述第j種風險的權值的10倍大于3且小于等于6,則所述第j種風險的L值為6,代表風險發生的可能性為相當可能;
如所述第j種風險的權值的10倍大于1且小于等于3,則所述第j種風險的L值為3,代表風險發生的可能性為可能,但不經常;
如所述第j種風險的權值的10倍大于0.5且小于等于1,則所述第j種風險的L值為1,代表風險發生的可能性為可能性小,完全意外;
如所述第j種風險的權值的10倍大于0.2且小于等于0.5,則所述第j種風險的L值為0.5,代表風險發生的可能性為很不可能,可以設想;
如所述第j種風險的權值的10倍大于0.1且小于等于0.2,則所述第j種風險的L值為0.2,代表風險發生的可能性為極不可能;
如所述第j種風險的權值的10倍大于0且小于等于0.1,則所述第j種風險的L值為0.1,代表風險發生的可能性為實際不可能。
5.根據權利要求1所述的電力調度機器人風險評估方法,其特征在于,所述確定每種風險的E值的步驟包括:
根據風險發生的時段,確定每種風險的E值:
如風險發生的時段為所有時間,則E值確定為10;
如風險發生的時段為每天工作時間,則E值確定為6;
如風險發生的時段為每周一次或偶然,則E值確定為3;
如風險發生的時段為每月一次,則E值確定為2;
如風險發生的時段為每年幾次,則E值確定為1;
如風險發生的時段為非常罕見,則E值確定為0.5。
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