[發(fā)明專利]一種配電網(wǎng)供電可靠性評(píng)估指標(biāo)權(quán)重的修正算法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210039860.0
• 申請(qǐng)日: 2022-01-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114266508A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-04-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 程俊文;宮瑞邦;谷江波;蔣琪;程恭;王福華;王康;袁秋實(shí);杜璇;高新亭;王璐;史岳鑫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)新疆電力有限公司電力科學(xué)研究院;國(guó)網(wǎng)新疆電力有限公司;國(guó)網(wǎng)吐魯番供電公司;上海博英信息科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

本發(fā)明涉及一種配電網(wǎng)供電可靠性評(píng)估指標(biāo)權(quán)重的修正算法，所述的算法包含供電可靠性評(píng)估體系建立、指標(biāo)權(quán)重計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正三個(gè)步驟。本發(fā)明從影響供電可靠性的不確定因素和固定性因素分析入手，提出一套考慮各種不確定性因素的配電網(wǎng)供電可靠性評(píng)估體系，采用層次分析法計(jì)算權(quán)重，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)影響因素指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行自修正。與常規(guī)方法相比，省略網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼霸O(shè)備建模的過(guò)程，算法簡(jiǎn)便且計(jì)算速度快，既能定量分析供電可靠性影響因素的影響程度，又可以應(yīng)用于供電可靠率的現(xiàn)狀計(jì)算和遠(yuǎn)景預(yù)測(cè)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及配電網(wǎng)供電可靠性領(lǐng)域，尤其是涉及一種配電網(wǎng)供電可靠性評(píng)估指標(biāo)權(quán)重的修正算法。

背景技術(shù)

配電網(wǎng)供電可靠性是衡量供電質(zhì)量的重要指標(biāo)，直接關(guān)系到用戶可否正常有效地利用電能，影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，因此，提高供電可靠性成為配網(wǎng)管理的中心任務(wù)。傳統(tǒng)可靠性評(píng)估主要針對(duì)電力系統(tǒng)的靜態(tài)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，普遍通過(guò)分析設(shè)備故障率或停電時(shí)間方式，或建立配電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ瓦M(jìn)行故障模擬，這種方式只能解決電力系統(tǒng)規(guī)劃問(wèn)題，無(wú)法直接反映環(huán)境等不確定因素對(duì)可靠性的影響程度。

本發(fā)明從影響供電可靠性的不確定因素和固定性因素分析入手，提出一套考慮各種不確定性因素的可工程化應(yīng)用的評(píng)估體系和算法，采用層次分析法計(jì)算權(quán)重，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)因素權(quán)重進(jìn)行自修正，既能定量分析供電可靠性影響因素的影響程度，又可以應(yīng)用于供電可靠率的現(xiàn)狀計(jì)算和遠(yuǎn)景預(yù)測(cè)，為電力部門(mén)運(yùn)維和規(guī)劃人員開(kāi)展精準(zhǔn)運(yùn)維、規(guī)劃和技改提供實(shí)用化的工具，對(duì)供電質(zhì)量的改善具有重大意義。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種配電網(wǎng)供電可靠性評(píng)估指標(biāo)權(quán)重的修正算法。

本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：

一種配電網(wǎng)供電可靠性評(píng)估指標(biāo)權(quán)重的修正算法，其特征在于，包含以下步驟：

S1：分析影響供電可靠性的不確定因素和固定性因素，提出因素指標(biāo)判據(jù)，建立配電網(wǎng)供電可靠性指標(biāo)體系；

S2：采用層次分析法計(jì)算影響因素指標(biāo)權(quán)重；

S3：采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以歷史指標(biāo)數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，對(duì)待分析樣本進(jìn)行影響因素指標(biāo)權(quán)重自修正和供電可靠率識(shí)別預(yù)測(cè)。

優(yōu)選地，所述影響供電可靠性的不確定因素為自然環(huán)境，包括溫度、樹(shù)障、落雷、降雪、風(fēng)況和外力破壞。

優(yōu)選地，所述影響供電可靠性的固定性因素包括裝備水平、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)和運(yùn)維計(jì)劃。

優(yōu)選地，所述裝備水平包括設(shè)備選型合格率、重要設(shè)備運(yùn)行壽命、保護(hù)設(shè)備配置率、自動(dòng)化配置率和架空線絕緣化率。

優(yōu)選地，所述網(wǎng)架結(jié)構(gòu)包括線路N-1通過(guò)率、分段開(kāi)關(guān)配置率和聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)配置率。

優(yōu)選地，所述運(yùn)維計(jì)劃包括日常作業(yè)執(zhí)行率和計(jì)劃作業(yè)執(zhí)行率。

優(yōu)選地，所述的采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行因素指標(biāo)權(quán)重自修正，將不確定因素模型設(shè)置為二次函數(shù)，將固定性因素模型設(shè)置為一次函數(shù)，形成修正后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出函數(shù)映射關(guān)系。

優(yōu)選地，所述的采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行供電可靠率識(shí)別預(yù)測(cè)，以歷史供電可靠性率為訓(xùn)練樣本，基于修正后影響因素指標(biāo)權(quán)重，直接輸出現(xiàn)狀配電網(wǎng)供電可靠率，或根據(jù)故障概率，預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景配電網(wǎng)供電可靠率。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：