CN112200482A - 一种极端气候条件下输电线路安全投运评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，包括：获取历史数据并进行预处理；将云物元模型进行改进，采用组合模型，并提出一种自适应权重算法，结合自然灾害风险理论定量计算投运区域风险指数；根据风险指数计算输电线路投运的经济收益以及由于极端灾害导致输电线路故障而造成的经济损失；计算收益率，若收益率大于预期，则可正常投运；若收益率小于预期，则停止投运该线路。本发明提供的方法，通过对云物元模型进行改进，定量计算线路投运风险指数，并提出计算输电线路因灾可能导致的经济收益和损失的方法，提高了线路投运状态评估的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及输电线路故障诊断与风险评估技术领域，特别是涉及一种极端气候条件下输电线路安全投运评估方法。
背景技术
随着我国经济社会的不断发展，电力***在国民经济中的作用越来越显著，电网的供应能力和供应水平在不断提升，要求电网应具有更高的安全性和可靠性。在复杂的自然环境下，电力***的脆弱性明显增加，跨越自然环境和社会环境的电力***，随时会受到源于电网外部突发事件的威胁，如风荷载、地震、冰雹、降雨等自然灾害，严重时可能导致大停电事故，为经济社会正常运行带来不良影响。而面对发展越来越复杂的输电网络，投运新线路或在电网发生故障导致停电事故之后的重新恢复投运过程需要调度人员和操作人员根据规程进行复杂的操作，因此对线路的安全投运状态进行评估对电力***的安全稳定运行极其重要。
自然灾害会对电网造成严重威胁，而现有技术针对于线路的安全投运方法中并未考虑自然环境风险因素对电网投运的影响，极端气候条件对电网造成的灾害后果和电网抗灾防灾研究仍然不足，灾后被动治理的方式已经不能满足电网建设和运行的需要，应在投运前充分针对投运区域进行自然灾害风险评估，从电网运行安全性的角度建立致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性、承灾体的脆弱性和输电线路的抗灾能力等综合评价因子；而从经济性角度计算电网投运后的收益率能否在极端灾害条件的影响下达到预期要求，因此不单单从一个方面来对线路安全投运做出决策，从而更大程度的降低灾害损失，提高线路安全投运的可靠性与经济性。
发明内容
本发明的目的是提供一种极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，从自然灾害风险评估的***性角度对电网进行安全风险和易损性评估，充分考虑极端气候灾害对输电线路投运安全性和经济性方面的影响，为线路投运提供可靠依据。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，包括以下步骤：
S1，获取与线路安全投运相关的历史数据，并进行数据预处理；
S2，基于数据预处理后的数据，采用改进的权重自适应多维云物元模型算法，计算投运区域危险性指数RI；
S3，根据投运区域危险性指数RI和投运区域输电线路的抗灾能力，计算输电线路投运得到的经济收益Oprofit；
S4，根据投运区域危险性指数RI和投运区域输电线路的抗灾能力，计算由于极端灾害天气导致输电线路故障而引起的经济损失Oloss；
S5，基于经济收益Oprofit和经济损失Oloss计算收益率，并判断收益率是否达到预期目标；
S6，若收益率达到预期目标，则正常投运该输电线路，并密切监测输电线路状态；
S7，若收益率未达到预期目标，则停止投运该输电线路。
进一步的，所述步骤S2，基于数据预处理后的数据，采用改进的权重自适应多维云物元模型算法，计算投运区域危险性指数RI，具体包括：
S201：根据自然灾害风险理论，建立待投运输电线路极端气候条件下灾害风险评估体系，以输电线路投运风险指数为目标层物元，以致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、输电线路的脆弱性作为评估层物元，每一评估层物元包含有多个指标，形成指标层物元，最终形成完整的三层评价体系；
S202：根据指标层物元的指标分类，建立多维云物元模型；
S203：根据多维云物元模型，计算指标层物元与目标层物元之间的关联度，得到每一个指标的关联度；
S204：计算主观权重；
S205：计算客观权重；
S206：计算每个指标的自适应权重；
S207：将每个指标的关联度与其自适应权重相乘求和，得到投运区域的灾害风险指数RI。
进一步的，所述步骤S202：根据指标层物元的指标分类，建立多维云物元模型，具体包括：
根据每个指标的不同特点，对于正向化指标，采用左半云模型，对于负向化指标，采用右半云模型，对于中间型指标，则采用标准正态云模型；
根据步骤S201所采集到的某一指标的极大值和极小值，计算某一指标的云数字特征，即期望
熵
超熵He根据模糊程度进行具体调整，其中，cmin为评价指标最小值，cmax为评价指标最大值；
综合各个指标的云数字特征，建立多维云物元模型。
进一步的，所述根据步骤S201所采集到的某一指标的极大值和极小值，具体包括：
对于孕灾环境敏感性评价指标，结合自然灾害风险理论，对其进行定量化转换，将待投运线路通道所在区域划分为30m*30m的栅格单元，获取每个单元的历史孕灾环境敏感性因子数据和电网因灾故障数据，根据如下公式确定初始敏感性系数：
其中，PPa为在单个区域中第a类孕灾环境因子中发生某项地质灾害导致投运线路故障的条件概率；PPs为在整个区域中第a类孕灾环境因子中发生某项地质灾害导致投运线路故障的条件概率；
计算投运区域的初始敏感性系数，得到某孕灾环境因子的敏感性系数最大值CF(a,max)和最小值CF(a,min)。
进一步的，所述步骤S204：计算主观权重，具体包括：
选取N位专家根据各个指标的实际风险情况对每一指标进行打分，采用5个等级进行两两指标对比，按照风险的“一、二、三、四、五”级分别赋值“9、7、5、3、1”分，形成判断矩阵如下
其中，RIω1为指标层D1-V8的判断矩阵，RIω2为评估层D、F、V的判断矩阵；
当N位专家对某一指标的评分差异在两个等级以上时，将该指标反馈至专家进行重新评价，直到每个指标差异均在两级以内，最终采用N个专家对每一个指标的平均值，作为判断矩阵的分值，经过一致性检验、采用特征值法得到归一化后的权重，得到初始未加权主观权重矩阵：
根据得到的初始未加权主观权重矩阵，计算加权超矩阵和极限超矩阵，首先以指标层构造对投运风险影响重要程度的两两判断矩阵，得到归一化后的特征向量ad1j…av8j，得到加权矩阵Aω，
其中，
计算加权超矩阵为
然后计算加权超矩阵的幂，在每次乘幂之前需要将列向量归一化处理，以保证最终的极限收敛，直到矩阵的各个列向量保持不变，得到最终的指标评价主观权重：Wsub j＝[wd1,wd2…wv8]。
进一步的，所述步骤S205，计算客观权重，具体包括：
将n段线路的所有评价指标构成正向化矩阵，
并进行标准化，得到标准化矩阵Z，Z中的每一个元素为，
计算概率矩阵P，P中的每一个元素pij的计算公式为
计算每一个指标的信息效用值dj，计算公式为
最终得到每个指标的客观权值：
进一步的，所述步骤S206，计算每个指标的自适应权重，具体包括：
目标函数为：
其中，Wj＝aWsubj+bWobjj，根据寻优算法，不断调整系数a、b，使得在满足a+b＝1的情况下，目标函数最小号，即自适应权重与原权重的误差平方和最小，最终得到自适应权重的值。
进一步的，所述步骤S3，根据投运区域危险性指数RI和投运区域输电线路的抗灾能力，计算输电线路投运得到的经济收益Oprofit，具体包括：
首先，计算输电线路的防灾减灾能力指数C，根据Q/GDW1173-2014架空输电线路状态评价导则中的线路单元状态量评价标准进行扣分，结合权重得到线路的评分值C1，将分数C1除以满分CS转换为最终的评价分数，即得到输电线路的防灾减灾能力指数C；
将抗灾减灾能力指数进行归一化
其中Cmax为所有杆塔的防灾减灾能力最大值；
将线路投运风险指数进行归一化，计算公式如下：
其中，RImax为某线路历史受到最高等级灾害影响时的风险指数最大值；
将待投运线路所供电负荷根据不同类型分为m种负荷类型，m根据所在地区不同负荷要求和售电价格确定；
计算售电收益Osell，
其中，pi(t)为第i种负荷在单位时间内的售电价格，Wi为第i种负荷在单位时间内所消耗的电能，t为有效供电时间，即在计算在线路设计运行时间T内的，某种供电电价下的总时长；
计算线路成本Ocost，Ocost＝Obuy+kOline，其中，Obuy表示从发电端购电的成本投资，Oline表示因铺设该条线路所花费的成本，k为成本系数，当线路为初次投运时，k为1；当线路为因故障跳闸而需要恢复投运的过程且线路成本在历史供电过程中取得的收益已经收回的情况下，k为0；
计算供电收益Oprofit，计算公式为：
Oprofit＝(1-RI*)(Osell-Ocost)C*
进一步的，所述步骤S4，根据投运区域危险性指数RI和投运区域输电线路的抗灾能力，计算由于极端灾害天气导致输电线路故障而引起的经济损失Oloss，具体包括：
计算线路由于自然灾害发生故障后造成的电网本身经济损失Oloss1，
其中，
表示在设计运行时间T内，因输电线路故障导致线路停运时间为t时，因未能给所辖范围内m类负荷供电造成的经济损失；Ofix表示因线路出现故障需要的包括人工、交通、更换元件等在内的线路修复经济成本；Yprime表示故障设备的初始寿命；∑i表示能对设备造成损失的灾害次数的累积，若设备进行更换，则i重新从0开始计次；Oy表示输电线路每减少单位时间的寿命而造成的经济损失；
计算投运损失Oloss，
Oloss＝RI*(Oloss1+Oloss2)(1-C*)
其中，Oloss2为因线路故障造成各类重要负荷发生经济损失而需要电网部门赔付的经济支出。
进一步的，所述步骤S5，基于经济收益Oprofit和经济损失Oloss计算收益率，并判断收益率是否达到预期目标，具体包括：
计算收益率：
其中，Oinvest为该条线路的总投资额；
预期目标为α，由电网公司制定；判断收益率β是否超过预期目标α。
根据本发明提供的具体实施例，本发明提供的极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，公开了以下技术效果：在评估中充分考虑了自然因素、经济因素、杆塔自身因素以及人为因素对输电线路安全投运可能造成的风险等级，最终通过采用改进的权重自适应多维云物元模型以定量的方式计算出输电线路安全投运风险指数值，通过风险值计算输电线路投运经济性，从而指导线路的安全经济投运投运，提高线路在极端气候条件下的投运经济性和可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中极端气候条件下输电线路安全投运评估方法的流程图；
图2为本发明实施例中极端气候条件下输电线路安全投运评估方法中输电线路投运区域评价指标体系图；
图3为本发明实施例中极端气候条件下输电线路安全投运评估方法中改进的权重自适应多维云物元模型算法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，从自然灾害风险评估的***性角度对电网进行安全风险和易损性评估，充分考虑极端气候灾害对输电线路投运安全性和经济性方面的影响，为线路投运提供可靠依据。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明提供的极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，包括以下步骤：
S1，获取与线路安全投运相关的历史数据，并进行数据预处理；
S2，基于数据预处理后的数据，采用改进的权重自适应多维云物元模型算法，计算投运区域危险性指数RI；
S3，根据投运区域危险性指数RI和投运区域输电线路的抗灾能力，计算输电线路投运得到的经济收益Oprofit；
S4，根据投运区域危险性指数RI和投运区域输电线路的抗灾能力，计算由于极端灾害天气导致输电线路故障而引起的经济损失Oloss；
S5，基于经济收益Oprofit和经济损失Oloss计算收益率，并判断收益率是否达到预期目标；
S6，若收益率达到预期目标，则正常投运该输电线路，并密切监测输电线路状态；
S7，若收益率未达到预期目标，则停止投运该输电线路。
其中，所述步骤S1，具体包括：从气象部门、电网部门获取输电线路经过区域的历史气候数据、灾害数据、监测数据、运行工况、输电线路和杆塔设计数据，并将数据进行分类存储，对数据进行清洗、弥补缺失数据、剔除错误数据等预处理。
其中，如图3所示，所述步骤S2，基于数据预处理后的数据，采用改进的权重自适应多维云物元模型算法，计算投运区域危险性指数RI，具体包括：
S201：根据自然灾害风险理论，建立待投运输电线路极端气候条件下灾害风险评估体系，以输电线路投运风险指数为目标层物元，以致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、输电线路的脆弱性作为评估层物元，每一评估层物元包含有多个指标，形成指标层物元，最终形成完整的三层评价体系，如图2所示；
S202：根据指标层物元的指标分类，建立多维云物元模型；
S203：根据公式
其中，
E'n为以En为期望，以He为标准差的服从正态分布的随机数，He取0.02；x为某一评价指标的实际值，y为某一指标x与目标层之间的关联度；计算指标层物元与目标层物元之间的关联度，得到每一个指标的关联度，得到关联度矩阵
S204：计算主观权重；
S205：计算客观权重；
S206：计算每个指标的自适应权重；
S207：将各个指标的关联度与其自适应权重相乘求和，得到投运区域的灾害风险指数RI：计算评价向量，根据公式RI＝YD·WD+YF·WF+YV·WV，其中，YD表示致灾因子危险性每个指标的构成的关联度矩阵；WD表示致灾因子危险性每个指标的权重组成的权重矩阵；YF表示孕灾环境敏感性每个指标的构成的关联度矩阵；WF表示孕灾环境敏感性每个指标的权重组成的权重矩阵；YV表示输电线路脆弱性每个指标的构成的关联度矩阵；WV表示输电线路脆弱性每个指标的权重组成的权重矩阵，最终得到待投运区域的风险指标值；
其中，所述步骤S202：根据指标层物元的指标分类，建立多维云物元模型，具体包括：
根据每个指标的不同特点，对于正向化指标，采用左半云模型，对于负向化指标，采用右半云模型，对于中间型指标，则采用标准正态云模型；
根据步骤S201所采集到的某一指标的极大值和极小值，计算某一指标的云数字特征，即期望
熵
超熵He根据模糊程度进行具体调整，一般可取He＝0.02，其中，cmin为评价指标最小值，cmax为评价指标最大值；对于指标中无法定量评价的指标，则采用多位专家打分制，最终去掉一个最高分和一个最低分，取平均分，分数为0-1，分数越高，代表指标的风险越大；
综合各个指标的云数字特征，建立多维云物元模型。
其中，所述根据步骤S201所采集到的某一指标的极大值和极小值，以孕灾环境敏感性评价指标为例，具体包括：
对于孕灾环境敏感性评价指标，结合自然灾害风险理论，对其进行定量化转换，将待投运线路通道所在区域划分为30m*30m的栅格单元，获取每个单元的历史孕灾环境敏感性因子数据和电网因灾故障数据，根据如下公式确定初始敏感性系数：
其中，PPa为在单个区域中第a类孕灾环境因子中发生某项地质灾害导致投运线路故障的条件概率；PPs为在整个区域中第a类孕灾环境因子中发生某项地质灾害导致投运线路故障的条件概率；
计算投运区域的初始敏感性系数，得到某孕灾环境因子的敏感性系数最大值CF(a,max)和最小值CF(a,min)。
所述步骤S204：计算主观权重，具体包括：
选取N位专家根据各个指标的实际风险情况对每一指标进行打分，采用5个等级进行两两指标对比，按照风险的“一、二、三、四、五”级分别赋值“9、7、5、3、1”分，形成判断矩阵如下
其中，RIω1为指标层D1-V8的判断矩阵，RIω2为评估层D、F、V的判断矩阵；
当N位专家对某一指标的评分差异在两个等级以上时，将该指标反馈至专家进行重新评价，直到每个指标差异均在两级以内，最终采用N个专家对每一个指标的平均值，作为判断矩阵的分值，经过一致性检验、采用特征值法得到归一化后的权重，得到初始未加权主观权重矩阵：
根据得到的初始未加权主观权重矩阵，计算加权超矩阵和极限超矩阵，首先以指标层构造对投运风险影响重要程度的两两判断矩阵，得到归一化后的特征向量ad1j…av8j，得到加权矩阵Aω，
其中，
计算加权超矩阵为
然后计算加权超矩阵的幂，在每次乘幂之前需要将列向量归一化处理，以保证最终的极限收敛，直到矩阵的各个列向量保持不变，得到最终的指标评价主观权重：Wsub j＝[wd1,wd2…wv8]。
所述步骤S205，计算客观权重，具体包括：
将n段线路的所有评价指标构成正向化矩阵，
并进行标准化，得到标准化矩阵Z，Z中的每一个元素为，
计算概率矩阵P，P中的每一个元素pij的计算公式为
计算每一个指标的信息效用值dj，计算公式为
最终得到每个指标的客观权值：
所述步骤S206，计算每个指标的自适应权重，具体包括：
目标函数为：
其中，Wj＝aWsubj+bWobjj，根据寻优算法，不断调整系数a、b，使得在满足a+b＝1的情况下，目标函数最小号，即自适应权重与原权重的误差平方和最小，最终得到自适应权重的值。
所述步骤S3，根据投运区域危险性指数RI和投运区域输电线路的抗灾能力，计算输电线路投运得到的经济收益Oprofit，具体包括：
首先，计算输电线路的防灾减灾能力指数C，输电线路的防灾减灾能力是指输电线路抵抗灾害所造成的损失和破坏的能力，与自身因素有关，包括基础、杆塔、绝缘子、导地线、金具、接地装置、附属设施、通道环境等8类，根据Q/GDW1173-2014架空输电线路状态评价导则中的线路单元状态量评价标准进行扣分，结合权重得到线路的评分值C1，将分数C1除以满分CS转换为最终的评价分数，即得到输电线路的防灾减灾能力指数C；
将抗灾减灾能力指数进行归一化
其中Cmax为所有杆塔的防灾减灾能力最大值；
将线路投运风险指数进行归一化，计算公式如下：
其中，RImax为某线路历史受到最高等级灾害影响时的风险指数最大值；
将待投运线路所供电负荷根据不同类型分为m种负荷类型，m根据所在地区不同负荷要求和售电价格确定；
计算售电收益Osell，
其中，pi(t)为第i种负荷在单位时间内的售电价格，Wi为第i种负荷在单位时间内所消耗的电能，t为有效供电时间，即在计算在线路设计运行时间T内的，某种供电电价下的总时长；
计算线路成本Ocost，Ocost＝Obuy+kOline，其中，Obuy表示从发电端购电的成本投资，Oline表示因铺设该条线路所花费的成本，包括原材料、人工、占地赔偿等费用，k为成本系数，当线路为初次投运时，k为1；当线路为因故障跳闸而需要恢复投运的过程且线路成本在历史供电过程中取得的收益已经收回的情况下，k为0；
计算供电收益Oprofit，计算公式为：
Oprofit＝(1-RI*)(Osell-Ocost)C*
所述步骤S4，根据投运区域危险性指数RI和投运区域输电线路的抗灾能力，计算由于极端灾害天气导致输电线路故障而引起的经济损失Oloss，具体包括：
计算线路由于自然灾害发生故障后造成的电网本身经济损失Oloss1，
其中，
表示在设计运行时间T内，因输电线路故障导致线路停运时间为t时，因未能给所辖范围内m类负荷供电造成的经济损失；Ofix表示因线路出现故障需要的包括人工、交通、更换元件等在内的线路修复经济成本；Yprime表示故障设备的初始寿命；∑i表示能对设备造成损失的灾害次数的累积，若设备进行更换，则i重新从0开始计次；Oy表示输电线路每减少单位时间的寿命而造成的经济损失；
计算投运损失Oloss，
Oloss＝RI*(Oloss1+Oloss2)(1-C*)
其中，Oloss2为因线路故障造成各类重要负荷发生经济损失而需要电网部门赔付的经济支出。
进一步的，所述步骤S5，基于经济收益Oprofit和经济损失Oloss计算收益率，并判断收益率是否达到预期目标，具体包括：
计算收益率：
其中，Oinvest为该条线路的总投资额；
预期目标为α，由电网公司制定；判断收益率β是否超过预期目标α。
S6：若步骤S5中的收益率β超过预期收益率α，可以正常投运该线路，并在投运后密切监测线路状态。
S7：若步骤S5中的收益率β小于预期收益率α，应停止投运该线路，并重新进行合理化设计。
本发明提供的极端气候条件下输电线路安全投运评估方法：
(1)在输电线路投运风险评估中引入自然灾害风险理论，将影响线路投运风险的多重因素分别用致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、输电线路脆弱性指数和输电线路防灾能力表示，最终形成输电线路投运风险指数，解决了现有技术并未考虑自然灾害风险等因素对线路投运的影响问题；
(2)在进行输电线路投运的安全性评估当中，通过改进云物元模型，消除了经典域和节域的影响，对待评价指标直接进行云模型定量计算，提高了计算结果的准确性，并通过指标结果的大小直接反映风险的大小，摒弃了隶属度最大原则的弊端；
(3)提出了计算权重的自适应算法，结合主观权和客观权重，使得权重的计算更加合理；
(4)提出计算输电线路灾极端灾害环境下的经济性计算方法，通过定量化计算经济指标的数值来更好的指导决策人员在满足最大效益的前提下合理化投运输电线路。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，获取与线路安全投运相关的历史数据，并进行数据预处理；
S2，基于数据预处理后的数据，采用改进的权重自适应多维云物元模型算法，计算投运区域危险性指数RI；
S3，根据投运区域危险性指数RI和投运区域输电线路的抗灾能力，计算输电线路投运得到的经济收益Oprofit；
S4，根据投运区域危险性指数RI和投运区域输电线路的抗灾能力，计算由于极端灾害天气导致输电线路故障而引起的经济损失Oloss；
S5，基于经济收益Oprofit和经济损失Oloss计算收益率，并判断收益率是否达到预期目标；
S6，若收益率达到预期目标，则正常投运该输电线路，并密切监测输电线路状态；
S7，若收益率未达到预期目标，则停止投运该输电线路。
2.根据权利要求1所述的极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，其特征在于，所述步骤S2，基于数据预处理后的数据，采用改进的权重自适应多维云物元模型算法，计算投运区域危险性指数RI，具体包括：
S201：根据自然灾害风险理论，建立待投运输电线路极端气候条件下灾害风险评估体系，以输电线路投运风险指数为目标层物元，以致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、输电线路的脆弱性作为评估层物元，每一评估层物元包含有多个指标，形成指标层物元，最终形成完整的三层评价体系；
S202：根据指标层物元的指标分类，建立多维云物元模型；
S203：根据多维云物元模型，计算指标层物元与目标层物元之间的关联度，得到每一个指标的关联度；
S204：计算主观权重；
S205：计算客观权重；
S206：计算每个指标的自适应权重；
S207：将每个指标的自适应权重与其关联度相乘求和，得到投运区域的灾害风险指数RI。
3.根据权利要求2所述的极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，其特征在于，所述步骤S202：根据指标层物元的指标分类，建立多维云物元模型，具体包括：
根据每个指标的不同特点，对于正向化指标，采用左半升云模型，对于负向化指标，采用右半升云模型，对于中间型指标，则采用标准正态云模型；
根据步骤S201所采集到的某一指标的极大值和极小值，计算某一指标的云数字特征，即期望
熵
超熵He根据模糊程度进行具体调整，其中，cmin为评价指标最小值，cmax为评价指标最大值；
综合各个指标的云数字特征，建立多维云物元模型。
4.根据权利要求3所述的极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，其特征在于，所述根据步骤S201所采集到的某一指标的极大值和极小值，具体包括：
对于孕灾环境敏感性评价指标，结合自然灾害风险理论，对其进行定量化转换，将待投运线路通道所在区域划分为30m*30m的栅格单元，获取每个单元的历史孕灾环境敏感性因子数据和电网因灾故障数据，根据如下公式确定初始敏感性系数：
其中，PPa为在单个区域中第a类孕灾环境因子中发生某项地质灾害导致投运线路故障的条件概率；PPs为在整个区域中第a类孕灾环境因子中发生某项地质灾害导致投运线路故障的条件概率；
计算投运区域的初始敏感性系数，得到某孕灾环境因子的敏感性系数最大值CF(a,max)和最小值CF(a,min)。
5.根据权利要求2所述的极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，其特征在于，所述步骤S204：计算主观权重，具体包括：
选取N位专家根据各个指标的实际风险情况对每一指标进行打分，采用5个等级进行两两指标对比，按照风险的“一、二、三、四、五”级分别赋值“9、7、5、3、1”分，形成判断矩阵如下
其中，RIω1为指标层D1-V8的判断矩阵，RIω2为评估层D、F、V的判断矩阵；
当N位专家对某一指标的评分差异在两个等级以上时，将该指标反馈至专家进行重新评价，直到每个指标差异均在两级以内，最终采用N个专家对每一个指标的平均值，作为判断矩阵的分值，经过一致性检验、采用特征值法得到归一化后的权重，得到初始未加权主观权重矩阵：
根据得到的初始未加权主观权重矩阵，计算加权超矩阵和极限超矩阵，首先以指标层构造对投运风险影响重要程度的两两判断矩阵，得到归一化后的特征向量ad1j…av8j，得到加权矩阵Aω，
其中，
计算加权超矩阵为
然后计算加权超矩阵的幂，在每次乘幂之前需要将列向量归一化处理，以保证最终的极限收敛，直到矩阵的各个列向量保持不变，得到最终的指标评价主观权重：Wsub j＝[wd1,wd2…wv8]。
6.根据权利要求5所述的极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，其特征在于，所述步骤S205，计算客观权重，具体包括：
将n段线路的所有评价指标构成正向化矩阵，
并进行标准化，得到标准化矩阵Z，Z中的每一个元素为，
计算概率矩阵P，P中的每一个元素pij的计算公式为
计算每一个指标的信息效用值dj，计算公式为
最终得到每个指标的客观权值：
7.根据权利要求6所述的极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，其特征在于，所述步骤S206，计算每个指标的自适应权重，具体包括：
目标函数为：
其中，Wj＝aWsubj+bWobjj，根据寻优算法，不断调整系数a、b，使得在满足a+b＝1的情况下，目标函数最小，即自适应权重与原权重的误差平方和最小，最终得到自适应权重的值。
8.根据权利要求1所述的极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，其特征在于，所述步骤S3，根据投运区域危险性指数RI和投运区域输电线路的抗灾能力，计算输电线路投运得到的经济收益Oprofit，具体包括：
首先，计算输电线路的防灾减灾能力指数C，根据Q/GDW1173-2014架空输电线路状态评价导则中的线路单元状态量评价标准进行扣分，结合权重得到线路的评分值C1，将分数C1除以满分CS转换为最终的评价分数，即得到输电线路的防灾减灾能力指数C；
将抗灾减灾能力指数进行归一化
其中Cmax为所有杆塔的防灾减灾能力最大值；
将线路投运风险指数进行归一化，计算公式如下：
其中，RImax为某线路历史受到最高等级灾害影响时的风险指数最大值；
将待投运线路所供电负荷根据不同类型分为m种负荷类型，m根据所在地区不同负荷要求和售电价格确定；
计算售电收益Osell，
其中，pi(t)为第i种负荷在单位时间内的售电价格，Wi为第i种负荷在单位时间内所消耗的电能，t为有效供电时间，即在计算在线路设计运行时间T内的，某种供电电价下的总时长；
计算线路成本Ocost，Ocost＝Obuy+kOline，其中，Obuy表示从发电端购电的成本投资，Oline表示因铺设该条线路所花费的成本，k为成本系数，当线路为初次投运时，k为1；当线路为因故障跳闸而需要恢复投运的过程且线路成本在历史供电过程中取得的收益已经收回的情况下，k为0；
计算供电收益Oprofit，计算公式为：
Oprofit＝(1-RI*)(Osell-Ocost)C*。
9.根据权利要求8所述的极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，其特征在于，所述步骤S4，根据投运区域危险性指数RI和投运区域输电线路的抗灾能力，计算由于极端灾害天气导致输电线路故障而引起的经济损失Oloss，具体包括：
计算线路由于自然灾害发生故障后造成的电网本身经济损失Oloss1，
其中，
表示在设计运行时间T内，因输电线路故障导致线路停运时间为t时，因未能给所辖范围内m类负荷供电造成的经济损失；Ofix表示因线路出现故障需要的包括人工、交通、更换元件等在内的线路修复经济成本；Yprime表示故障设备的初始寿命；∑i表示能对设备造成损失的灾害次数的累积，若设备进行更换，则i重新从0开始计次；Oy表示输电线路每减少单位时间的寿命而造成的经济损失；
计算投运损失Oloss，
Oloss＝RI*(Oloss1+Oloss2)(1-C*)
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10.根据权利要求9所述的极端气候条件下输电线路安全投运评估方法，其特征在于，所述步骤S5，基于经济收益Oprofit和经济损失Oloss计算收益率，并判断收益率是否达到预期目标，具体包括：
计算收益率：
其中，Oinvest为该条线路的总投资额；
预期目标为α，由电网公司制定；判断收益率β是否超过预期目标α。
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