CN110909980A - 一种基于ahp-topsis的直流配电网故障恢复方案的评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于AHP‑TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法。首先,通过对直流配电网各处发生的故障进行故障特性分析,定义以直流配电网故障恢复为对象的典型直流配电网故障可恢复度指标,并利用层次分析法(AHP)对可恢复度指标进行分类及确定所定义的故障可恢复度指标相对直流配电网故障恢复的权重。接着,根据故障类型确定关于直流配电网该种故障下的多种可行故障恢复方案。最后通过逼近理想值的排序方法(TOPSIS)结合不同方案下的典型直流配电网故障可恢复度指标值,对所提出来的多种故障恢复方案进行相对优劣的评价。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法。
背景技术
目前,随着新能源技术、分布式发电的发展以及储能、直流负荷的大量运用,直流配电网得到了深入的研究及发展。对直流配电网的故障特性分析以及故障的恢复方案的研究及选择是保证直流配电网可靠性运行的重要支撑。
对于含有多个DG的直流配电网与传统配电网相比具有如下特点:
①配电网由单电源供电变成多电源供电;
②配电网潮流流向由单项流动变成双向流动;
③DG出力具有随机性,故配电网电压以及潮流的波动性比较大。
因此可以较为容易分析出,当直流配电网某处发生故障后会有多个故障恢复方案。
基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法,其主要作用是根据可恢复度指标来评价直流配电网各故障恢复方案的优劣程度,从而选取最优的故障恢复方案。使直流配电网在故障恢复之后达到最佳的***运行状态,最大可能的减少直流配电网故障所带来的损失,具有重要的社会与经济的价值。
发明内容
本发明目的是提供一种基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法,为直流配电网发生故障后的多个恢复方案提供一种有效的评价方法。
为了实现上述发明目的,本发明所采用的技术方案如下:
一种基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法,其首先,对直流配电网各处发生故障进行故障特性分析,定义以直流配电网故障恢复为参考对象的n个典型的直流配电网故障可恢复度指标,并利用层次分析法(AHP)对可恢复度指标进行分类及确定所定义的故障可恢复度指标相对直流配电网故障恢复的权重;接着,根据故障类型确定关于直流配电网该种故障下的多种可行故障恢复方案;最后利用逼近理想值的排序方法(TOPSIS)结合不同方案下的典型可恢复度指标值,对所提出来的故障恢复方案进行相对优劣的评价。
在本发明的一个优选实施例中,所述一种基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法,具体包括如下步骤:
步骤(1):以直流配电网故障恢复为对象定义典型的可恢复度指标;
步骤(2):结合层次分析法(AHP)对所定义的典型可恢复度指标进行分层;
步骤(3):利用层次分析法(AHP)确定所定义的典型可恢复度指标相对直流配电网故障恢复的权重;
步骤(4):根据直流配电网故障的类型确定该种故障下的多种可行故障恢复方案;
步骤(5):结合TOPSIS法建立直流配电网故障恢复方案与典型的可恢复度指标之间的决策矩阵,并由规范公式规范决策矩阵值;
步骤(6):加权决策矩阵值,并确定各直流配电网恢复度指标的正理想解和负理想解的值;
步骤(7):计算各故障恢复方案的正理想解和负理想解的分离度,并通过分离度确定各直流配电网故障恢复方案与正理想解的相对接近度;
步骤(8):根据各直流配电网故障恢复方案与正理想解的相对接近度对各恢复方案的故障恢复程度评价值进行比较,得出直流配电网某种故障下的最优故障恢复方案。
在本发明的一个优选实施例中,所述步骤(1)中,以故障恢复为对象定义n个典型的可恢复度指标,为负荷恢复供电量、母线恢复供电数、母线功率的不平衡度、节点电压的偏离度、***容量裕度、开关操作数、直流配电网故障恢复时间中的任意两种以上的混合。
在本发明的一个优选实施例中,所述步骤(2)中,结合AHP法对所定义的典型可恢复度指标进行分层具体是:目标层为直流配电网故障恢复;准测层为直流配电网供电恢复指标、直流配电网不稳定性指标、故障恢复经济性指标;方案层为步骤(1)中的以故障恢复为对象定义n个典型的可恢复度指标。
在本发明的一个优选实施例中,步骤(3)中,所述利用AHP法确定所定义的典型可恢复度指标相对直流配电网故障恢复的权重具体是:首先确定本发明中的准则层和方案层中所有的因素相对上一层的某个因素的判断矩阵,计算各判断矩阵的特征向量和特征值,并对判断矩阵进行一致性检验,最后计算得出各指标的权重
在本发明的一个优选实施例中,步骤(4)中,由直流配电网故障的类型确定该种故障下的多种可行故障恢复方案。对于含有多个DG的直流配电网与传统配电网相比具有①配电网由单电源供电变成多电源供电;②配电网潮流流向由单项流动变成双向流动;③DG出力具有随机性,故配电网电压以及潮流的波动性比较大等特点;因此,可以较为容易得到直流配电网某种故障下的多个故障恢复方案。
在本发明的一个优选实施例中,步骤(5)中,所述结合TOPSIS法建立直流配电网故障恢复方案与典型的可恢复度指标之间的决策矩阵,并由规范公式规范决策矩阵值具体是:
假设直流配电网某处发生故障,提出了m种故障恢复方案A1,A2,…Am以及同时确定了n种恢复度指标R1,R2,…Rn,建立初始决策矩阵X;
式中:xij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的值;
规范决策矩阵X,规范公式为:
式中:xij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的值;nij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的规范值。
在本发明的一个优选实施例中,步骤(6)中,所述加权决策矩阵值,并确定各直流配电网恢复度指标的正理想解和负理想解的值具体是:
加权决策矩阵值为:
vij=wj·nij(i=1,2,…m;j=1,2,…n) (3)
式中:vij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的加权决策值;ωj表示由AHP法得到的第j个恢复度指标相对故障恢复的权重;
确定正理想解A+和负理想的解A-:
式中:vij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的加权决策值;Y:属于效益性指标;C:属于成本性指标。
在本发明的一个优选实施例中,步骤(7)中,所述计算各故障恢复方案的正理想解和负理想解的分离度,并通过分离度确定各直流配电网故障恢复方案与正理想解的相对接近度具体是:
计算正理想解的分离度di +和负理想解的分离度di -:
式中:vij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的加权决策值;vj +表示第j个指标的正理想解;vj -表示第j个指标的负理想解;
计算各方案与正理想解的相对接近度ri *:
式中:di +表示第i个恢复方案的正理想解的分离度;di -表示第i个恢复方案的负理想解的分离度。
在本发明的一个优选实施例中,步骤(8)中,根据各直流配电网故障恢复方案与正理想解的相对接近度对各恢复方案的故障恢复程度评价值进行比较,得出直流配电网某种故障下的最优故障恢复方案具体是:对于公式(6),根据各直流配电网故障恢复方案与正理想解的相对接近度大小排序,对各恢复方案的故障恢复程度进行比较。其各故障恢复方案与正理想解的相对接近度的值ri *越大,则此故障恢复方案的评价值越高,故障恢复程度越高。由此得出直流配电网某种故障下的最优故障恢复方案。
本发明具有以下有益效果:
本发明的目的是提供一种基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法,为电网发生故障后多个恢复方案提供评价方法。该发明充分考虑了与直流配电网故障恢复相关性较强的恢复度指标,并利用AHP准确的计算出所提的故障恢复指标的权重。结合所求出的故障恢复指标的权重通过TOPSIS方法,建立出评价故障恢复方案的评价模型,对所提出来的故障恢复方案进行相对优劣的评价,由此得出直流配电网某种故障下的最优故障恢复方案。
附图说明
图1为一种基于AHP-TOPSIS的电网故障恢复方案的评价方法的流程图。
图2为直流配电网的网络拓扑及故障恢复通路示意图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明进行详细说明。
一种基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法,具体包括如下步骤:
1.定义可恢复度指标。
以故障恢复为对象定义n个典型的可恢复度指标,包括负荷恢复供电量、母线恢复供电数、母线功率的不平衡度、节点电压的偏离度、***容量裕度、开关操作数、电网故障恢复时间等。
2.进行可恢复度指标分层。
结合AHP法对所定义的典型可恢复度指标分层,目标层为直流配电网故障恢复,准测层为直流配电网供电恢复指标、直流配电网不稳定性指标、故障恢复经济性指标等,方案层为定义的n种典型电网故障恢复指标。
3.确定可恢复度指标权重。
利用AHP法确定所定义的典型可恢复度指标相对直流配电网故障恢复的权重,首先确定本发明中的准则层和方案层中所有的因素相对上一层的某个因素的判断矩阵,计算各判断矩阵的特征向量和特征值,并对判断矩阵进行一致性检验,最后计算得出各指标的权重
4.确定直流配电网故障恢复方案。
由直流配电网故障的类型确定该种故障下的多种可行故障恢复方案。根据含有多个DG的直流配电网具有的①配电网由单电源供电变成多电源供电;②配电网潮流流向由单项流动变成双向流动;③DG出力具有随机性,故配电网电压以及潮流的波动性比较大等特点。可以较为容易得到,直流配电网某种故障下的多个故障恢复方案。如图2所示直流配电网的网络拓扑及故障恢复通路示意图,***正常工作时QF1-QFn常开,故障恢复过程中选择性打开。当图中所示1号位置发生故障时,QF1先跳闸,k11选择性跳闸,此时故障通路有图中显示的n条,因此根据故障下游负荷所需容量对故障恢复通路进行排列组合得到多种故障恢复方案。
5.建立并规范决策矩阵值。
本发明结合TOPSIS法建立了直流配电网故障恢复方案与典型的可恢复度指标之间的决策矩阵,并由规范公式得到规范决策矩阵值。
假设直流配电网某处发生故障提出了m种故障恢复方案A1,A2,…Am以及同时确定了n种恢复度指标R1,R2,…Rn,建立初始决策矩阵X。
式中:xij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的值。
规范决策矩阵X,规范公式为:
式中:xij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的值;nij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的规范值。
6.加权决策矩阵值并确定正负理想解。
本发明结合AHP计算所得的各指标的权重与规范矩阵值相乘得到加权决策矩阵值,并确定各直流配电网恢复度指标的正理想解和负理想解的值。
加权决策矩阵值为:
vij=wj·nij(i=1,2,…m;j=1,2,…n) (3)
式中:vij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的加权决策值;ωj表示由AHP法得到的第j个恢复度指标相对故障恢复的权重。
确定正理想解A+和负理想的解A-:
式中:vij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的加权决策值;Y:属于效益性指标;C:属于成本性指标。
7.计算理想解分离度及恢复方案接近度。
首先计算各故障恢复方案的正理想解和负理想解的分离度,接着通过正理想解和负理想解的分离度确定各直流配电网故障恢复方案与正理想解的相对接近度;
计算正理想解的分离度di +和负理想解的分离度di -:
式中:vij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的加权决策值;vj +表示第j个指标的正理想解;vj -表示第j个指标的负理想解。
计算各方案与正理想解的相对接近度ri *:
式中:di +表示第i个恢复方案的正理想解的分离度;di -表示第i个恢复方案的负理想解的分离度。
8.由接近度对恢复方案进行评价。
根据各直流配电网故障恢复方案与正理想解的相对接近度对各恢复方案的故障恢复程度评价值进行比较。对于公式(6),其各故障恢复方案与正理想解的相对接近度的值ri *越大,则此故障恢复方案的评价值越高,故障恢复程度越高。由此得出直流配电网某种故障下的最优故障恢复方案。
以上仅是对本发明故障恢复方案评价具体实施方式的描述,本发明的保护范围并不局限于上述实施例,凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。本发明所属技术领域的技术人员在不偏离本发明的精神和原理的情况下对所描述的具体实施例做各种修改或补充或采用类似的方式替代,视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法,其特征在于,首先,对直流配电网各处发生故障进行故障特性分析,定义以直流配电网故障恢复为参考对象的n个典型的直流配电网故障可恢复度指标,并利用层次分析法(AHP)对可恢复度指标进行分类及确定所定义的故障可恢复度指标相对直流配电网故障恢复的权重;接着,根据故障类型确定关于直流配电网该种故障下的多种可行故障恢复方案;最后利用逼近理想值的排序方法(TOPSIS)结合不同方案下的典型可恢复度指标值,对所提出来的故障恢复方案进行相对优劣的评价。
2.如权利要求1所述的一种基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法,其特征在于,具体包括如下步骤:
步骤(1):以直流配电网故障恢复为对象定义典型的可恢复度指标;
步骤(2):结合层次分析法(AHP)对所定义的典型可恢复度指标进行分层;
步骤(3):利用层次分析法(AHP)确定所定义的典型可恢复度指标相对直流配电网故障恢复的权重;
步骤(4):根据直流配电网故障的类型确定该种故障下的多种可行故障恢复方案;
步骤(5):结合TOPSIS法建立直流配电网故障恢复方案与典型的可恢复度指标之间的决策矩阵,并由规范公式规范决策矩阵值;
步骤(6):加权决策矩阵值,并确定各直流配电网恢复度指标的正理想解和负理想解的值;
步骤(7):计算各故障恢复方案的正理想解和负理想解的分离度,并通过分离度确定各直流配电网故障恢复方案与正理想解的相对接近度;
步骤(8):根据各直流配电网故障恢复方案与正理想解的相对接近度对各恢复方案的故障恢复程度评价值进行比较,得出直流配电网某种故障下的最优故障恢复方案。
3.如权利要求2所述的一种基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法,其特征在于,所述步骤(1)中,以故障恢复为对象定义n个典型的可恢复度指标,为负荷恢复供电量、母线恢复供电数、母线功率的不平衡度、节点电压的偏离度、***容量裕度、开关操作数、直流配电网故障恢复时间中的任意两种以上的混合。
4.如权利要求2所述的一种基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法,其特征在于,所述步骤(2)中,结合AHP法对所定义的典型可恢复度指标进行分层具体是:目标层为直流配电网故障恢复;准测层为直流配电网供电恢复指标、直流配电网不稳定性指标、故障恢复经济性指标;方案层为步骤(1)中的以故障恢复为对象定义n个典型的可恢复度指标。
6.如权利要求2所述的一种基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法,其特征在于,步骤(4)中,由直流配电网故障的类型确定该种故障下的多种可行故障恢复方案。对于含有多个DG的直流配电网与传统配电网相比具有①配电网由单电源供电变成多电源供电;②配电网潮流流向由单项流动变成双向流动;③DG出力具有随机性,故配电网电压以及潮流的波动性比较大等特点;因此,可以较为容易得到直流配电网某种故障下的多个故障恢复方案。
8.如权利要求2所述的一种基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法,其特征在于,步骤(6)中,所述加权决策矩阵值,并确定各直流配电网恢复度指标的正理想解和负理想解的值具体是:
加权决策矩阵值为:
vij=wj·nij(i=1,2,…m;j=1,2,…n) (3)
式中:vij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的加权决策值;ωj表示由AHP法得到的第j个恢复度指标相对故障恢复的权重;
确定正理想解A+和负理想的解A-:
A+={v1 +,v2 +,…vn +}={(max vij|j∈Y),(min vij|j∈C)}
A-={v1 -,v2 -,…vn -}={(max vij|j∈Y),(min vij|j∈C)}
(4)
式中:vij表示第i个恢复方案对应的第j个恢复度指标的加权决策值;Y:属于效益性指标;C:属于成本性指标。
10.如权利要求2所述的一种基于AHP-TOPSIS的直流配电网故障恢复方案的评价方法,其特征在于,步骤(8)中,根据各直流配电网故障恢复方案与正理想解的相对接近度对各恢复方案的故障恢复程度评价值进行比较,得出直流配电网某种故障下的最优故障恢复方案具体是:对于公式(6),根据各直流配电网故障恢复方案与正理想解的相对接近度大小排序,对各恢复方案的故障恢复程度进行比较。其各故障恢复方案与正理想解的相对接近度的值ri *越大,则此故障恢复方案的评价值越高,故障恢复程度越高。由此得出直流配电网某种故障下的最优故障恢复方案。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110674946A (zh) * | 2019-09-17 | 2020-01-10 | 安阳师范学院 | 一种基于双向投影的图像模糊多属性决策方法 |
CN112132514A (zh) * | 2020-09-24 | 2020-12-25 | 哈尔滨工程大学 | 一种物资采购的评估方法 |
CN114282793A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-04-05 | 湖南大学 | 一种综合能源***的弹性恢复特性评估方法、设备及介质 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109242273A (zh) * | 2018-08-20 | 2019-01-18 | 西南交通大学 | 一种配电网故障恢复方案群体评估方法 |
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109242273A (zh) * | 2018-08-20 | 2019-01-18 | 西南交通大学 | 一种配电网故障恢复方案群体评估方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
孙志伟;张涛;: "基于模糊评价法和TOPSIS法的水面舰艇编队防空队形评估研究" * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110674946A (zh) * | 2019-09-17 | 2020-01-10 | 安阳师范学院 | 一种基于双向投影的图像模糊多属性决策方法 |
CN110674946B (zh) * | 2019-09-17 | 2022-09-20 | 安阳师范学院 | 一种基于双向投影的图像模糊多属性决策方法 |
CN112132514A (zh) * | 2020-09-24 | 2020-12-25 | 哈尔滨工程大学 | 一种物资采购的评估方法 |
CN114282793A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-04-05 | 湖南大学 | 一种综合能源***的弹性恢复特性评估方法、设备及介质 |
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