CN103903191B - 一种基于状态的变电站实时风险评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于状态的变电站实时风险评估方法，所述方法包括如下步骤：1)获取变电站健康数据和重要性数据；2)进行数据分析与处理；3)判断数据是否完整、合理，如数据不适用则进行人工干预处理；4)计算健康指标和重要性指标；5)采用风险三色图法评估变电站风险状态。本发明提供的变电站实时风险评估方法，通过分析计算变电站健康指标和重要性指标，得出变电站实时风险状态，反映出变电站当前状态下发生各种事故、事件的可能性概率以及发生各种事故、故障的影响和后果，有助于变电站运行维护管理者发现变电站潜在风险并进一步分析风险的发展趋势。
Description
技术领域
本发明涉及电网技术领域，具体为电网中基于状态的变电站实时风险评估方法,属于基于状态的变电站实时风险评估方法的创新技术。
背景技术
电网风险评估用于在事故潜伏时期或***紧急状态期间报警和提供控制措施，协助电网维持安全稳定运行。在电网变电站的运行过程中，电网中调度部门和运行检修部门对变电站的风险都高度关注，希望通过风险评估发现变电站潜在风险，揭示变电站当前状态下发生各种事故、事件的可能性概率以及发生各种事故、故障的影响和后果。变电站内电气设备数目较多，使得其综合运行状态难以确定，安全隐患难以察觉，风险评估的难度很大。
目前还没有一种方法对变电站的健康状态和重要性同时作指标综合计算，进行风险评估。
发明内容
本发明提供了一种基于状态的变电站实时风险评估方法，本发明基于变电站的健康状态和重要性两大指标，计算变电站风险值，判断变电站所处于的风险区间，并进行风险亮灯。
本发明基于状态的变电站实时风险评估方法，包括以下5个步骤：
1）获取变电站健康数据和重要性数据；
2）进行数据分析与处理；
3）判断数据是否完整、合理，如数据不适用则进行人工干预处理；
4）计算健康指标和重要性指标；
5）采用三色图法评估变电站风险状态。
上述步骤1）中，变电站健康数据包括：描述变电站可用状态的阶段性人工评估数据；描述变电站检测状态的定期巡检未完成率数据；描述变电站维修状态的缺陷工单未完成率数据；描述变电站超负荷运行状态的负荷越限次数数据。
上述步骤1）中，变电站重要性数据包括：描述变电站对地区供电影响的地区重要性评估数据；描述变电站对电网安全稳定影响的调度重要性评估数据；描述变电站对需求侧影响的变电站配电用户数量数据；描述变电站对社会影响的变电站配电用户重要性评估数据。
上述步骤2）中，进行数据分析与处理的方式包括：数据不可用情况下的智能修正、基于经验值的数据影响因子规范化处理。
上述步骤4）中，计算健康指标和重要性指标的方法为权重和影响因子的最小二乘归一化计算法，其中变电站健康指标的计算用公式用下式表示：
(1)
公式（1）中，h为所述变电站健康指标的计算值(0≤h≤5)，n为所述健康指标影响因子的个数，为第i个影响因子的权重，为第i个影响因子的取值(0≤≤5)，主要包括：阶段性评估值、定期巡检未完成率、缺陷工单未完成率、负荷越限次数；
变电站重要性指标的计算用公式用下式表示：
(2)
公式（2）中，c为所述变电站重要性指标的计算值(0≤c≤5)，m为所述重要性指标影响因子的个数，为第i个影响因子的权重，为第i个影响因子的取值(0≤≤5)；主要包括：地区重要性、调度重要性、配电用户数量、配电用户重要性2；
对特定变电站，计算出健康指标h和重要性指标c后，其风险值的计算用公式用下式表示：
(3)
上述步骤5）中，风险三色图指：在(0≤x≤5)，(0≤y≤5)的（x，y）二维区域内，在低风险基准线以下为低风险区；在风险低基准线以上且在风险高基准线以下为中风险区；在风险高基准线以上为高风险区，其中，风险低基准线指直线在该二维区域内的线段；风险高基准线指直线在该二维区域内的线段。
上述步骤5）中，采用风险三色图法评估变电站风险状态的方法为：以中重要性指标c作为x轴，以R(c,h)中健康指标h作为y轴，在风险三色图上标记该变电站的风险点，若风险点位于低风险区，判断为低风险；若风险点位于中风险区，判断为中风险；若风险点位于高风险区，判断为高风险。
本发明对变电站的健康和重要性进行分析后，综合得出变电站风险值，并结合风险三色图，判断变电站风险状态。通过合理设置变电站的健康指标影响因子及其权重，可以同时实现变电站健康水平评估和可能发生的事故事件概率评估。通过合理设置变电站的重要性指标影响因子及其权重，可以实现变电站可能发生的事故事件所导致的后果严重程度评估。本发明计算涉及的指标及其影响因子采用了最小二乘归一化计算的方法，部分影响因子及其权重系数改变时不影响整体指标计算和已有的影响因子及其权重设定，各影响因子及其权重系数可以修正以更符合实际。本发明所构建的风险三色图可以简洁实用的判断变电站风险状态，从而为事故、事件预警和运维决策提供帮助。
附图说明
图1为基于状态的变电站实时风险评估方法的流程图。
图2为风险三色图的示意图。
具体实施方式
本发明提供的基于状态的变电站实时风险评估方法，该方法流程图如图1所示，具体步骤如下：
1)获取变电站健康数据和重要性数据；
2)进行数据分析与处理；
3)判断数据是否完整、合理，如数据不适用则进行人工干预处理。
4)计算健康指标和重要性指标；
5)采用三色图法评估变电站风险状态，根据风险值进行变电站风险亮灯；变电站风险值的方法为区间判断法：在风险绿灯基准线以下判断为低风险；在风险红灯基准线以上判断为高风险；在风险红灯基准线以下且在风险红灯基准线以下判断为高风险。
上述步骤1)中，变电站健康数据主要包括各影响因子的源数据：影响因子Y1，描述变电站可用状态的阶段性评估数据；影响因子Y2，描述变电站检测状态的定期巡检未完成率数据；影响因子Y3，描述变电站维修状态的缺陷工单未完成率数据；影响因子Y4，描述变电站超负荷运行状态的负荷越限次数数据。
上述步骤1)中，变电站重要性数据主要包括各影响因子的源数据：影响因子Z1，描述变电站对地区供电影响的地区重要性评估数据；影响因子Z2，描述变电站对电网安全稳定影响的调度重要性评估数据；影响因子Z3，描述变电站对需求侧影响的变电站配电用户数量数据；影响因子Z4，描述变电站对社会影响的变电站配电用户重要性评估数据。
上述步骤2)中，数据分析与处理过程，需结合变电站健康指标取值表和变电站重要性指标取值表进行，重要内容包括设定影响因子权重和按设定条件匹配影响因子分值。
上述步骤2)中，与变电站健康指标相关的影响因子取值，按变电站健康的程度分为1至5共5个等级，其中1表示健康程度最佳，5表示健康程度最差。变电站健康指标取值表如下表所示：
对于阶段性评估Y1，其数据来源于每半年或每季度通过人工巡视对变电站可用状态给予的评分，分值为1～5；其中1表示状态最佳，5表示状态最差；相应的对应影响因子分值1～5。由于该评估值非常重要，设定影响因子权重v1=4。
对于定期巡检未完成率Y2，其数据来源于实时的定期巡检未完成率数据，未完成率在5%及以下时，匹配影响因子分值为1；未完成率在20%以上时，匹配影响因子分值为5。设定影响因子权重v2=2。
对于缺陷工单未完成率Y3，其数据来源于实时的缺陷工单未完成率数据，未完成率在5%及以下时，匹配影响因子分值为1；未完成率在20%以上时，匹配影响因子分值为5。设定影响因子权重v2=3。
对于负荷越限次数Y4，其数据来源于实时的每半年或每季度负荷越限次数数据，无负荷越限时，匹配影响因子分值为1；负荷越限次数为4次以上时，匹配影响因子分值为5。设定影响因子权重v2=1。
上述步骤2)中，与变电站重要性指标相关的影响因子取值，按变电站重要性的程度分为1至5共5个等级，其中1表示重要性程度最轻，5表示重要性程度最重。变电站重要性指标取值表如下表所示：
对于地区重要性评估Z1，其数据来源于每半年或每季度评估变电站对地区供电影响的评分，分值为1～5；其中1表示影响最轻，5表示影响最重；相应的对应影响因子分值1～5。设定影响因子权重w1=2。
对于调度重要性评估Z2，其数据来源于每半年或每季度评估变电站对电网安全稳定影响的评分，分值为1～5；其中1表示影响最轻，5表示影响最重；相应的对应影响因子分值1～5。设定影响因子权重w2=1。
对于配电用户数量Z3，其数据来源于实时变电站负责供电的配电用户数量，用户数量小于5000户时，匹配影响因子分值为1；用户数量大于20000户时，匹配影响因子分值为5。设定影响因子权重w3=2。
对于配电用户重要性评估Z4，其数据来源于每半年或每季度变电站负责供电的配电用户重要性评分，分值为1～5；其中1表示重要性最低，5表示重要性最大；相应的对应影响因子分值1～5。设定影响因子权重w4=1。
上述步骤3）中，判断数据是否完整、合理。如果数据能够结合变电站健康指标取值表和变电站重要性指标取值表，匹配出对应的影响因子，则认为数据完整可用。如果数据缺失或超出取值表范围，无法匹配出对应的影响因子，则需要根据相关经验进行人工干预处理。
上述步骤4) 中，变电站健康指标的计算采用最小二乘归一化计算法，用公式（1）表示：
(1)
公式（1）中，h为所述变电站健康指标的计算值(0≤h≤5)，n为所述健康指标影响因子的个数，为第i个影响因子的权重，为第i个影响因子的取值(0≤≤5)。主要包括：阶段性评估值、定期巡检未完成率、缺陷工单未完成率、负荷越限次数。
上述步骤4)，变电站重要性指标的计算采用最小二乘归一化计算法，用公式（2）表示：
(2)
公式（2）中，c为所述变电站重要性指标的计算值(0≤c≤5)，m为所述重要性指标影响因子的个数，为第i个影响因子的权重，为第i个影响因子的取值(0≤≤5)。主要包括：地区重要性、调度重要性、配电用户数量、配电用户重要性。
上述步骤5）中，风险三色图为：在(0≤x≤5)，(0≤y≤5)的（x，y）二维区域内，在风险低基准线以下标识为低风险区；在风险低基准线以上且在风险高基准线以下标识为中风险区；在风险高基准线以上标识为高风险区。其中，风险低基准线指直线y=-0.2x+3.5在该二维区域内的线段；风险高基准线指直线y=-0.2x+4.5在该二维区域内的线段。如图2所示。
上述步骤5）中，采用风险三色图法评估变电站风险状态的方法为：以中重要性指标c作为x轴，以R(c,h)中健康指标h作为y轴，可以在风险三色图上标记该变电站的风险点。若风险点位于低风险区，判断为低风险；若风险点位于中风险区，判断为中风险；若风险点位于高风险区，判断为高风险。
Claims (4)
1.一种基于状态的变电站实时风险评估方法，其特征在于包括以下5个步骤：
1)获取变电站健康数据和重要性数据；
2)进行数据分析与处理；
3)判断数据是否完整、合理，如数据不适用则进行人工干预处理；
4)计算健康指标和重要性指标；
5)采用三色图法评估变电站风险状态；
上述步骤4)中，计算健康指标和重要性指标的方法为权重和影响因子的最小二乘归一化计算法，其中变电站健康指标的计算用公式用下式表示：
公式(1)中，h为所述变电站健康指标的计算值0≤h≤5，n为所述健康指标影响因子的个数，wi为第i个影响因子的权重，Yi为第i个影响因子的取值0≤Yi≤5，Yi包括：阶段性评估值、定期巡检未完成率、缺陷工单未完成率、负荷越限次数；
变电站重要性指标的计算用公式用下式表示：
公式(2)中，c为所述变电站重要性指标的计算值0≤c≤5，m为所述重要性指标影响因子的个数，vi为第i个影响因子的权重，Zi为第i个影响因子的取值0≤Zi≤5；Zi包括：地区重要性、调度重要性、配电用户数量、配电用户重要性；
对特定变电站，计算出健康指标h和重要性指标c后，其风险值R(c，h)的计算用公式用下式表示：
R(c，h)＝c*h (3)；
上述步骤5)中，风险三色图指：在0≤x≤5，0≤y≤5的(x，y)二维区域内，在低风险基准线以下为低风险区；在风险低基准线以上且在风险高基准线以下为中风险区；在风险高基准线以上为高风险区，其中，风险低基准线指直线y＝-0.2x+3.5在该二维区域内的线段；风险高基准线指直线y＝-0.2x+4.5在该二维区域内的线段；
上述步骤5)中，采用风险三色图法评估变电站风险状态的方法为：以R(c，h)中重要性指标c作为x轴，以R(c,h)中健康指标h作为y轴，在风险三 色图上标记该变电站的风险点，若风险点位于低风险区，判断为低风险；若风险点位于中风险区，判断为中风险；若风险点位于高风险区，判断为高风险。
2.根据权利要求1所述的基于状态的变电站实时风险评估方法，其特征在于上述步骤1)中，变电站健康数据包括：描述变电站可用状态的阶段性人工评估数据；描述变电站检测状态的定期巡检未完成率数据；描述变电站维修状态的缺陷工单未完成率数据；描述变电站超负荷运行状态的负荷越限次数数据。
3.根据权利要求1所述的基于状态的变电站实时风险评估方法，其特征在于上述步骤1)中，变电站重要性数据包括：描述变电站对地区供电影响的地区重要性评估数据；描述变电站对电网安全稳定影响的调度重要性评估数据；描述变电站对需求侧影响的变电站配电用户数量数据；描述变电站对社会影响的变电站配电用户重要性评估数据。
4.根据权利要求1所述的基于状态的变电站实时风险评估方法，其特征在于上述步骤2)中，进行数据分析与处理的方式包括：数据不可用情况下的智能修正、基于经验值的数据影响因子规范化处理。
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