CN110795692A - 一种主动配电网运行状态评估方法 - Google Patents

一种主动配电网运行状态评估方法 Download PDF

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Abstract

一种主动配电网运行状态评估方法，包括：构建主动配电网运行状态评估指标体系；评估指标的一致化处理；确定优化组合权重；对各评价对象的运行状态进行距离综合评价，给出各评估对象综合运行状态的相对优劣顺序；属性区间综合评估：利用属性区间算法对主动配电网运行状态进行分析时需要构建属性测度区间矩阵，再利用级别特征值法确定最终评估等级。本发明的优点是：1、构建了表征主动配电网运行状态的评估指标体系；2、采用最小二乘优化组合基于层次分析法的主观权重和基于变异系数法的客观权重；3、利用属性区间算法，充分考虑了主动配电网运行状态中的模糊性特点，考虑了完整隶属度信息，最后得到的各指标综合评估结果科学有效。

Description

一种主动配电网运行状态评估方法
技术领域
本发明涉及一种基于组合权重、距离综合评价和属性区间算法的主动配电网运行状态评估方法，属电气工程领域。
背景技术
当今社会的发展离不开电力，迫切需要实现配电网的自愈控制以满足电力用户对配电网供电日趋增高的要求，而掌握配电网的运行状态是其实现自愈控制的前提。
自愈控制可以赋予主动配电网(Active Distribution Network,ADN)更强的自愈能力，使其始终运行在一种良好的状态。主动配电网的运行状态会受其所处的环境影响，而其运行环境非常复杂，影响因素众多。表征配电网运行状态的指标非常多，为了达到通过运行状态评估导向合理控制策略的目标，首先需要针对主动配电网运行的特点，建立合理的评估指标体系、指标模型和评估方法，实现对主动配电网运行状态的评估，这是进行自愈控制的前提和关键内容。
当前，主动配电网相关的研究热点主要集中在分布式能源接入规划、电能质量监测装置、主动调度、控制和优化投资、经济效益等方向，关于运行状态综合评估方法的研究成果较少。申请号为201810885635的发明专利提出一种主动配电网电能质量综合评估方法，其主要思路仅仅针对主动配电网的电能质量问题的综合评估；申请号为201810013969的发明专利提出一种基于TOPSIS法的含分布式电源的主动配电网可靠性评估方法，但其对主动配电网除可靠性外的运行状态指标没有提及；申请号为201711023109的发明专利提出一种基于效用函数的主动配电网运行态势评价方法，但其权重确定方法仍是主观性较强的单一层次分析法来确定权重。本发明专利针对各种影响主动配电网运行状态多指标、多属性、模糊性的特点以及传统评估权重确定主观性过强的问题进行了研究，建立了主动配电网运行状态评估指标体系，分别从配电网运行状态的内部对象相对优劣性和具体指标等级两个角度，优化组合了主客观权重，并采用距离综合评价法和属性区间算法对主动配电网运行状态进行了综合评估，并通过雷达图给出所有评估对象的各项指标的评估结果。
发明内容
本发明要克服现有技术的上述缺点，提供一种主动配电网运行状态评估方法。
本发明实现含分布式电源(Distributed Generation,DG)接入的主动配电网运行状态评估，需要对配电网运行的基础数据进行处理，并计算合理的组合权重值。不仅给出评价对象的各项运行状态指标的等级，还给出各评价对象的综合运行状态的相对优劣顺序。设计一个针对主动配电网运行状态多层次、模糊性强的特点以及传统配电网运行状态评价方法中权重系数的确定主观性过强的问题的评估方法。
本发明为实现上述目的，分别提出了基于层次分析法(AHP)-变异系数法和距离综合评价法的主动配电网运行状态综合评价方法和基于最小二乘和属性区间算法的主动配电网运行状态综合评价模型。
一种主动配电网运行状态评估方法，包括如下步骤：
1、构建主动配电网运行状态评估指标体系：以***性、客观性、科学性、实用性的指标体系构建原则为依据，对主动配电网运行状态进行划分，具体划分为紧急状态、需恢复状态、异常状态、正常状态和优化状态这五种运行状态，从安全性、可靠性、优质性、经济性、适应性和网络性六个方面对目标主动配电网运行状态健康与否进行评估以反映其健康程度的状态特征，构建其运行状态的评估指标体系；
2、评估指标的一致化处理：各项评估指标中，数据类型、量纲和指标值的变化区间各不相同，含有“极大型”、“极小型”、“居中型”不同特征指标，需将各指标项进行无量纲化和统一化处理，将各指标项都统一转化为“极大型”指标，更改原始数据矩阵中相应的数值；
对于“极小型”指标，令
x*＝xmax-x (1)
对于“居中型”指标，令
Figure BDA0002202958030000031
式中：x为评估指标原始值，x*为一致化处理后的评估指标值，xmin、xmax和xopt分别为评估指标x的允许最小值、允许最大值和理想值；
3、确定优化组合权重：分别采用层次分析法，即AHP法和变异系数法计算得到主观权重和客观权重，再分别通过基于客观修正主观的组合权重方法和最小二乘优化法对两权重向量进行组合，获得组合权重；
步骤301，用AHP法获得主观指标权重：AHP法根据专家意见给出两两指标之间的重要性比较，根据指标之间的相对重要性，构建出判断矩阵；在判断矩阵构建好后，需对其进行一致性检验，检验结果由公式(3)得出：
式中：CI表示一致性检验结果值，λmax表示判断矩阵的最大特征值，n表示判断矩阵的阶数；
步骤302，用变异系数法获得客观指标权重：变异系数法直接利用实际数据中的信息，通过数学工具计算得到指标的权重，其核心为对标准偏差越大的指标分配越大的权重；由于评价指标体系中各指标项的量纲不同，需用变异系数来衡量其取值的差异程度，各指标项的变异系数如公式(4)所示：
Figure BDA0002202958030000033
式中：Bi表示第i个指标项的变异系数，
Figure BDA0002202958030000034
表示第i个指标项的平均值，si表示第i项指标的标准差，m表示指标项的总个数，i∈[1,m]；
步骤303，基于客观修正主观的组合权重计算：利用客观赋权法的优势进行主观赋权法劣势的修正，使得组合权重能兼顾主、客观权重的各自优势；根据各指标项的标准差，通过公式(5)确定相邻指标项的重要性之比：
Figure BDA0002202958030000041
式中：ri表示第i项指标的重要性专家赋值，si-1为第i-1项指标的标准差；
根据式(5)计算所得的ri值，利用公式(6)计算获得其组合权重vi；利用公式(7)依次计算获得第i-1，i-2，...，3，2项指标的组合权重：
Figure BDA0002202958030000042
vi-1＝ri×vi (7)
式中：vi、vi-1表示第i项、第i-1项指标的客观修正主观的组合权重，其中k∈[s,m]，s∈[2,m]；
步骤304，利用遗传函数算法对主客观权重进行最小二乘优化组合，编写其适应度函数，即最小二乘法优化模型，如公式(8)所示：
Figure BDA0002202958030000043
式中：H(W)为约束函数，wi为第i项指标最小二乘优化后的综合权重值，Ui和U’i分别为第i项指标的主观权重值和客观权重值，x* ij为一致化处理后的第i项指标第j个评估时刻的数据；
4、对各评价对象的运行状态进行距离综合评价：给出各评估对象综合运行状态的相对优劣顺序；
步骤401，构造规划化评价矩阵：由公式(2)得到的一致化指标值，得到一致化变换后的数据矩阵如公式(9)所示：
X*＝(x* ij)m×n (9)
式中：X*表示一致化变换后的数据矩阵；
通过公式(10)、(11)对数据矩阵X*进行处理，得到规划化评价矩阵：
Figure BDA0002202958030000051
Y*＝(y* ij)m×n (11)
式中：y* ij为规划化处理后的第i项指标第j个评估时刻的数据，Y*表示规划化后的数据矩阵；
步骤402，构造加权规划化评价矩阵：将步骤303得到的基于客观修正主观的组合权重与规划化评价矩阵结合，得到加权规划化矩阵，如式(12)所示：
zij＝vi×y* ij (12)
式中：zij为加权规划化后的第i项指标第j个评估时刻的数据；
步骤403，确定评价参考样本：选取最优样本与最差样本作为参考样本，与指标一致化处理相对应，如公式(13)所示，将指标最大值作为最佳样本点的值、指标最小值作为最差样本点的值：
Figure BDA0002202958030000052
式中：Z+为所有指标项的最佳样本，Z-为所有指标项的最差样本；
Figure BDA0002202958030000053
和
Figure BDA0002202958030000054
分别依次表示第i项指标的最佳样本与最差样本，i∈[1,m]；
Figure BDA0002202958030000055
和
Figure BDA0002202958030000056
分别为
Figure BDA0002202958030000057
步骤404，确定各评估对象与样本的相对距离并计算最优接近度：如公式(15)、(16)所示，分别计算各指标实际值与最佳参考对象的相对距离，以及与最差参考对象的相对距离：
Figure BDA0002202958030000061
式中：
Figure BDA0002202958030000063
和
Figure BDA0002202958030000064
分别为第i个指标项的理想样本距离和负理想样本距离；
由公式(17)，计算每个评估对象与最佳参考对象的相对接近度：
式中：Ci为第i个指标项的最优接近度；
最后，根据最优接近度对所有评估对象进行排序，得到优劣顺序；
5、属性区间综合评估：利用属性区间算法对主动配电网运行状态进行分析时需要构建属性测度区间矩阵，其含义为主动配电网某一时刻的运行状态隶属某种等级的程度，再利用级别特征值法确定最终评估等级；
步骤501，构建评估样本对运行状态的属性测度区间矩阵，形式如式(18)所示：
Figure BDA0002202958030000066
式中：[μ(low)tk,μ(up)tk]为第t个时刻评估样本xi相对于第k种运行状态的属性测度区间，T表示评估时刻总数，K表示运行状态总数；μ(low)tk和μ(up)tk分别为t时刻隶属第k个状态的下界属性测度和上界属性测度；
步骤502，得到评估各对象各项指标的综合属性测度：求取上界属性测度与下界属性测度的平均值，得到评估样本xi属于第k种运行状态的综合属性测度；
步骤503，确定指标评估等级：运用级别特征值法，利用完整隶属度信息实现避免基于最大隶属度原则进行模糊评估时产生的失真隐患；
步骤504，利用雷达图展示每一个被评估对象的各目标层指标的评估等级：在雷达图中，外圈实线表示所有评估对象在该目标层的最佳表现，内圈实现表示所有评估对象在该目标层的最差表现，中间阴影区域表示该评估时刻各目标层中的表现情况。
本发明的有益效果主要表现在：1、构建了表征主动配电网运行状态的评估指标体系；2、采用最小二乘优化组合基于层次分析法的主观权重和基于变异系数法的客观权重；3、利用属性区间算法，充分考虑了主动配电网运行状态中的模糊性特点，考虑了完整隶属度信息，最后得到的各指标综合评估结果科学有效。
附图说明
图1是本发明方法的具体实施流程图。
图2是本发明的主动配电网运行状态评估指标体系图。
图3a～图3h是本发明的主动配电网运行状态评估雷达图，其中图3a是评估样本1的雷达图显示，图3b是评估样本2的雷达图显示，图3c是评估样本3的雷达图显示，图3d是评估样本4的雷达图显示，图3e是评估样本5的雷达图显示，图3f是评估样本6的雷达图显示，图3g是评估样本7的雷达图显示图3h是评估样本8的雷达图显示。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。实施例中本发明的实施流程图如附图1所示。
一种主动配电网运行状态评估方法，包括以下步骤：
1、构建主动配电网运行状态评估指标体系：以***性、客观性、科学性、实用性的指标体系构建原则为依据，对主动配电网运行状态进行划分，具体划分为紧急状态、需恢复状态、异常状态、正常状态和优化状态这五种运行状态，从安全性、可靠性、优质性、经济性、适应性和网络性六个方面对目标主动配电网运行状态健康与否进行评估以反映其健康程度的状态特征，构建其运行状态的评估指标体系；
具体到实施例中，构建的主动配电网运行状态评估指标体系如附图2所示；其评估体系基础层中，安全性指标包括过电压、低电压和过负荷，可靠性指标包括故障概率和失负荷风险，优质性包括电压偏差和馈线功率因素，经济性指标有网络损耗率，适应性包括负荷孤立供电能力、无功缺额和线路装接容量，网络性包括被攻击频率、攻击严重程度和信息传输漏洞；
2、评估指标的一致化处理：各项评估指标中，数据类型、量纲和指标值的变化区间各不相同，含有“极大型”、“极小型”、“居中型”不同特征指标，需将各指标项进行无量纲化和统一化处理，将各指标项都统一转化为“极大型”指标，更改原始数据矩阵中相应的数值；对于“极小型”指标，转化方法如式(1)所示，对于“居中型”指标，转化方法如式(2)所示；
实施例中，经一致化处理后得到的待评估电能质量指标数据如表1所示；
3、确定优化组合权重：分别采用层次分析法，即AHP法和变异系数法计算得到主观权重和客观权重，再分别通过基于客观修正主观的组合权重方法和最小二乘优化法对两权重向量进行组合，获得组合权重；
步骤301，用AHP法获得主观指标权重：AHP法根据专家意见给出两两指标之间的重要性比较，根据指标之间的相对重要性，构建出判断矩阵；在判断矩阵构建好后，需对其进行一致性检验，检验结果由公式(3)得出；
表1一致化后各个时刻的评估指标值
Figure BDA0002202958030000081
Figure BDA0002202958030000091
步骤302，用变异系数法获得客观指标权重：变异系数法直接利用实际数据中的信息，通过数学工具计算得到指标的权重，其核心为对标准偏差越大的指标分配越大的权重；由于评价指标体系中各指标项的量纲不同，需用变异系数来衡量其取值的差异程度，各指标项的变异系数如公式(4)所示；
步骤303，基于客观修正主观的组合权重计算：利用客观赋权法的优势进行主观赋权法劣势的修正，使得组合权重能兼顾主、客观权重的各自优势；根据各指标项的标准差，通过公式(5)确定相邻指标项的重要性之比；
根据式(5)计算所得的ri值，利用公式(6)计算获得其组合权重vi；利用公式(7)依次计算获得第i-1，i-2，...，3，2项指标的组合权重；
步骤304，利用遗传函数算法对主客观权重进行最小二乘优化组合，编写其适应度函数，即最小二乘法优化模型，如公式(8)所示；
实施例中，经步骤3处理后得到的各指标组合权重结果如表2所示；
表2主动配电网运行状态评估二级指标综合权重
Figure BDA0002202958030000101
4、对各评价对象的运行状态进行距离综合评价：给出各评估对象综合运行状态的相对优劣顺序；
步骤401，构造规划化评价矩阵：由公式(2)得到的一致化指标值，得到一致化变换后的数据矩阵如公式(9)所示；
通过公式(10)、(11)对数据矩阵X*进行处理，得到规划化评价矩阵；
步骤402，构造加权规划化评价矩阵：将步骤303得到的基于客观修正主观的组合权重与规划化评价矩阵结合，得到加权规划化矩阵，如式(12)所示；
步骤403，确定评价参考样本：选取最优样本与最差样本作为参考样本，与指标一致化处理相对应，如公式(13)所示，将指标最大值作为最佳样本点的值、指标最小值作为最差样本点的值；
步骤404，确定各评估对象与样本的相对距离并计算最优接近度：如公式(15)、(16)所示，分别计算各指标实际值与最佳参考对象的相对距离，以及与最差参考对象的相对距离；由公式(17)，计算每个评估对象与最佳参考对象的相对接近度；最后，根据最优接近度对所有评估对象进行排序，得到优劣顺序；
实施例中，经步骤4处理后得到的各评估时刻主动配电网运行状态距离综合评价优劣顺序结果如表3所示；
表3主动配电网运行状态距离综合评价评估结果
Figure BDA0002202958030000102
5、属性区间综合评估：利用属性区间算法对主动配电网运行状态进行分析时需要构建属性测度区间矩阵，其含义为主动配电网某一时刻的运行状态隶属某种等级的程度，再利用级别特征值法确定最终评估等级；
步骤501，构建评估样本对运行状态的属性测度区间矩阵，形式如式(18)所示；
步骤502，得到评估各对象各项指标的综合属性测度：求取上界属性测度与下界属性测度的平均值，得到评估样本xi属于第k种运行状态的综合属性测度；
实施例中，主动配电网各评估时刻在“紧急”、“需恢复”、“异常”、“正常”和“优化”这五个综合状态的评估综合属性测度如表4所示；
步骤503，确定指标评估等级：运用级别特征值法，利用完整隶属度信息实现避免基于最大隶属度原则进行模糊评估时产生的失真隐患；
实施例中，主动配电网在各评估时刻的准则层评估指标计算结果和运行状态辨识结果分别如表5，表6所示；
步骤504，利用雷达图展示每一个被评估对象的各目标层指标的评估等级：在雷达图中，外圈实线表示所有评估对象在该目标层的最佳表现，内圈实现表示所有评估对象在该目标层的最差表现，中间阴影区域表示该评估时刻各目标层中的表现情况；
表4主动配电网综合状态评估综合属性测度
Figure BDA0002202958030000111
表5准则层评估指标计算结果
Figure BDA0002202958030000121
表6主动配电网运行状态辨识结果
Figure BDA0002202958030000122
步骤504，利用雷达图表现每一个被评估对象各目标层指标的评估等级：在雷达图中，外圈实线表示所有评估对象在该目标层的最佳表现，内圈实现表示所有评估对象在该目标层的最差表现，中间阴影区域表示该评估时刻在各目标层中的表现情况；
实施例中，待评估样本时刻1至时刻8中，主动配电网在安全性、可靠性、优质性、经济性、适应性和网络性六个目标层的综合评价结果的雷达图显示依次如附图3a～附图3h所示。
本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。

Claims (1)

1.一种主动配电网运行状态评估方法，包括如下步骤：
步骤1、构建主动配电网运行状态评估指标体系：以***性、客观性、科学性、实用性的指标体系构建原则为依据，对主动配电网运行状态进行划分，具体划分为紧急状态、需恢复状态、异常状态、正常状态和优化状态这五种运行状态；从安全性、可靠性、优质性、经济性、适应性和网络性六个方面对目标主动配电网运行状态健康与否进行评估以反映其健康程度的状态特征，构建其运行状态的评估指标体系；
步骤2、评估指标的一致化处理：各项评估指标中，数据类型、量纲和指标值的变化区间各不相同，含有“极大型”、“极小型”、“居中型”不同特征指标，需将各指标项进行无量纲化和统一化处理，将各指标项都统一转化为“极大型”指标，更改原始数据矩阵中相应的数值；
对于“极小型”指标，令
x*＝xmax-x (1)
对于“居中型”指标，令
Figure FDA0002202958020000011
式中：x为评估指标原始值，x*为一致化处理后的评估指标值，xmin、xmax和xopt分别为评估指标x的允许最小值、允许最大值和理想值；
步骤3、确定优化组合权重：分别采用层次分析法，即AHP法和变异系数法计算得到主观权重和客观权重，再分别通过基于客观修正主观的组合权重方法和最小二乘优化法对两权重向量进行组合，获得组合权重；
步骤301，用AHP法获得主观指标权重：AHP法根据专家意见给出两两指标之间的重要性比较，根据指标之间的相对重要性，构建出判断矩阵；在判断矩阵构建好后，需对其进行一致性检验，检验结果由公式(3)得出：
Figure FDA0002202958020000012
式中：CI表示一致性检验结果值，λmax表示判断矩阵的最大特征值，n表示判断矩阵的阶数；
步骤302，用变异系数法获得客观指标权重：变异系数法直接利用实际数据中的信息，通过数学工具计算得到指标的权重，其核心为对标准偏差越大的指标分配越大的权重；由于评价指标体系中各指标项的量纲不同，需用变异系数来衡量其取值的差异程度，各指标项的变异系数如公式(4)所示：
Figure FDA0002202958020000021
式中：Bi表示第i个指标项的变异系数，表示第i个指标项的平均值，si表示第i项指标的标准差，m表示指标项的总个数，i∈[1,m]；
步骤303，基于客观修正主观的组合权重计算：利用客观赋权法的优势进行主观赋权法劣势的修正，使得组合权重能兼顾主、客观权重的各自优势；根据各指标项的标准差，通过公式(5)确定相邻指标项的重要性之比：
Figure FDA0002202958020000023
式中：ri表示第i项指标的重要性专家赋值，si-1为第i-1项指标的标准差；
根据式(5)计算所得的ri值，利用公式(6)计算获得其组合权重vi；利用公式(7)依次计算获得第i-1，i-2，...，3，2项指标的组合权重：
Figure FDA0002202958020000024
vi-1＝ri×vi (7)
式中：vi、vi-1表示第i项、第i-1项指标的客观修正主观的组合权重，其中k∈[s,m]，s∈[2,m]；
步骤304，利用遗传函数算法对主客观权重进行最小二乘优化组合，编写其适应度函数，即最小二乘法优化模型，如公式(8)所示：
Figure FDA0002202958020000031
式中：H(W)为约束函数，wi为第i项指标最小二乘优化后的综合权重值，Ui和U’i分别为第i项指标的主观权重值和客观权重值，x* ij为一致化处理后的第i项指标第j个评估时刻的数据；
步骤4、对各评价对象的运行状态进行距离综合评价：给出各评估对象综合运行状态的相对优劣顺序；
步骤401，构造规划化评价矩阵：由公式(2)得到的一致化指标值，得到一致化变换后的数据矩阵如公式(9)所示：
X*＝(x* ij)m×n (9)
式中：X*表示一致化变换后的数据矩阵；
通过公式(10)、(11)对数据矩阵X*进行处理，得到规划化评价矩阵：
Figure FDA0002202958020000032
Y*＝(y* ij)m×n (11)
式中：y* ij为规划化处理后的第i项指标第j个评估时刻的数据，Y*表示规划化后的数据矩阵；
步骤402，构造加权规划化评价矩阵：将步骤303得到的基于客观修正主观的组合权重与规划化评价矩阵结合，得到加权规划化矩阵，如式(12)所示：
zij＝vi×y* ij (12)
式中：zij为加权规划化后的第i项指标第j个评估时刻的数据；
步骤403，确定评价参考样本：选取最优样本与最差样本作为参考样本，与指标一致化处理相对应，如公式(13)所示，将指标最大值作为最佳样本点的值、指标最小值作为最差样本点的值：
Figure FDA0002202958020000041
式中：Z+为所有指标项的最佳样本，Z-为所有指标项的最差样本；
Figure FDA0002202958020000042
和
Figure FDA0002202958020000043
分别依次表示第i项指标的最佳样本与最差样本，i∈[1,m]；
Figure FDA0002202958020000044
和
Figure FDA0002202958020000045
分别为
Figure FDA0002202958020000046
步骤404，确定各评估对象与样本的相对距离并计算最优接近度：如公式(15)、(16)所示，分别计算各指标实际值与最佳参考对象的相对距离，以及与最差参考对象的相对距离：
式中：和分别为第i个指标项的理想样本距离和负理想样本距离；
由公式(17)，计算每个评估对象与最佳参考对象的相对接近度：
式中：Ci为第i个指标项的最优接近度；
最后，根据最优接近度对所有评估对象进行排序，得到优劣顺序；
步骤5、属性区间综合评估：利用属性区间算法对主动配电网运行状态进行分析时需要构建属性测度区间矩阵，其含义为主动配电网某一时刻的运行状态隶属某种等级的程度，再利用级别特征值法确定最终评估等级；
步骤501，构建评估样本对运行状态的属性测度区间矩阵，形式如式(18)所示：
式中：[μ(low)tk,μ(up)tk]为第t个时刻评估样本xi相对于第k种运行状态的属性测度区间，T表示评估时刻总数，K表示运行状态总数；μ(low)tk和μ(up)tk分别为t时刻隶属第k个状态的下界属性测度和上界属性测度；
步骤502，得到评估各对象各项指标的综合属性测度：求取上界属性测度与下界属性测度的平均值，得到评估样本xi属于第k种运行状态的综合属性测度；
步骤503，确定指标评估等级：运用级别特征值法，利用完整隶属度信息实现避免基于最大隶属度原则进行模糊评估时产生的失真隐患；
步骤504，利用雷达图展示每一个被评估对象的各目标层指标的评估等级：在雷达图中，外圈实线表示所有评估对象在该目标层的最佳表现，内圈实现表示所有评估对象在该目标层的最差表现，中间阴影区域表示该评估时刻各目标层中的表现情况。
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