CN113298417A - 一种面向不同停电场景的关键负荷重要度评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种面向不同停电场景的关键负荷重要度评估方法，包括如下过程：根据已知电网关键负荷，建立关键负荷重要度指标评价模型；通过层次分析方法计算获得关键负荷重要度评价指标模型中各项评价指标对负荷重要度的影响权重；基于关键负荷重要度指标评价模型，计算获得关键负荷的经济损失和社会影响的量化指标；对关键负荷的各项价指标对负荷重要度的影响权重，以及经济损失和社会影响的量化指标进行加权求和，获得关键负荷的重要度。本发明提供的方法，能够形成面向不同停电场景的关键负荷重要度进行精细化快速评估，为电力部门应急决策提供依据。
Description
技术领域
本发明涉及电网负荷评估技术领域，尤其涉及一种面向不同停电场景的关键负荷重要度评估方法。
背景技术
电力工业作为国民经济的重要基础工业，大停电事故后会引起工厂停产、政府功能受损以及城市基础设施故障等，对整个社会造成严重的经济损失和社会影响。据统计，2003年8月14日发生的美加大停电造成的经济损失高达300亿美元。此外，医院和高危工业园的突发停电还有可能造成人身伤亡以及环境污染等恶劣后果。
根据国标规定，我国重要用户主要包括党政机关、国防军事、新闻媒体、指挥中心、数据中心、医疗卫生、其他公共事业重要用户等七大类。然而，在某些特定的灾害场景下，一些非国标规定的重要负荷断电，也有可能造成重大经济损失或重大社会影响。例如，一般意义上，城市排水***不属于重要用户，但洪涝灾害发生时，若排水泵断电，则会可能引发城市内涝，进而扩大洪涝带来的损失和社会影响，因此需要在保电和复电决策时予以考虑。本专利中将这类在某些灾害场景下起到关键作用的负荷定义为关键负荷。然而，目前没有一套可评估这类关键负荷重要度的方法。
发明内容
本发明的实施例提供了一种面向不同停电场景的关键负荷重要度评估方法，用于解决现有技术中存在的技术问题。
为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。
一种面向不同停电场景的关键负荷重要度评估方法，包括：
根据已知电网关键负荷，建立关键负荷重要度指标评价模型；
通过层次分析方法计算获得关键负荷重要度评价指标模型中各项评价指标对负荷重要度的影响权重；
基于关键负荷重要度指标评价模型，计算获得关键负荷的经济损失和社会影响的量化指标；
对关键负荷的各项价指标对负荷重要度的影响权重，以及经济损失和社会影响的量化指标进行加权求和，获得关键负荷的重要度；
关键负荷的重要度用于电网故障的负荷恢复。
优选地，关键负荷重要度指标评价模型具有总目标层；该总目标层包括第一一级准则层和第二一级准则层，该第一一级准则层为经济损失层，该第二一级准则层为社会影响层；经济损失层包括第一二级准则层和第二二级准则层，第一二级准侧层为直接经济损失层，第二二级准侧层为间接经济损失层；社会影响层具有第三二级准侧层、第四二级准侧层、第五二级准侧层和第六二级准侧层，第三二级准侧层为公共应急功能受限层，第四二级准侧层为环境污染层，第五二级准侧层为城市基础设施故障层，第六二级准侧层为其它恶劣影响层；直接经济损失层、间接经济损失层、公共应急功能受限层、环境污染层、城市基础设施故障层和其它恶劣影响层分别具有一个或多个指标层。
优选地，通过层次分析方法计算获得关键负荷重要度评价指标模型中各项评价指标对负荷重要度的影响权重包括：
根据指标层所属的准则层和/或总目标层的重要程度，对指标层进行比较和赋值，建立针对关键负荷重要度评价指标模型中某层的判断矩阵；
基于判断矩阵，通过算数平均法计算判断矩阵的各元素的最大特征根和对应的特征向量；
基于判断矩阵的各元素的最大特征根和对应的特征向量，对判断矩阵进行一致性检验。
优选地，基于判断矩阵，通过算数平均法计算判断矩阵的各元素的最大特征根和对应的特征向量包括：
通过式
将判断矩阵的各元素按列归一化；式中，n为矩阵阶数，xij为判断矩阵第i行、第j列元素值，k为判断矩阵的行索引值；
通过式
将归一化后的判断矩阵的每一行元素相加；
通过式
将向量M＝(M1，M2，...，Mn)T归一化，获得判断矩阵的权重；
通过式
计算判断矩阵的最大特征值；式中，向量W＝(W1，W1，...，Wn)T为关键负荷重要度评价指标模型中各项评价指标对负荷重要度的影响权重，矩阵X为判断矩阵。
优选地，基于判断矩阵的各元素的最大特征根和对应的特征向量，对判断矩阵进行一致性检验包括：
通过式
计算判断矩阵的一次性指标CI；
通过式
计算判断矩阵的一致性比率CR；式中，RI为一致性检验值；
判断一致性比率CR的值是否小于0.1，若是，则结束一致性检验的过程，否则，重复执行建立判断矩阵、计算判断矩阵的各元素的最大特征根和对应的特征向量，以及一致性检验的步骤。
优选地，基于关键负荷重要度指标评价模型，计算获得关键负荷的经济损失和社会影响的量化指标包括：
关键负荷的经济损失包括直接经济损失和间接经济损失；直接经济损失包括用户经济损失和供电部门经济损失，间接经济损失包括生产人员价值损失、生产资料延误损失和人员伤亡经济损失；
供电部门经济损失的值通过式
E2＝SQ (7)
计算获得；式中，S为用户电价；Q为用户损失负荷；
生产人员损失的值通过式
计算获得；式中，W为员工年均工资；T为员工年均有效工作时间，N为该用户员工总人数；
生产资料延误损失的值通过式
计算获得；式中，m为运输方式的数量，ni为第i种运输方式下运输通道数量的总和，Lij为交通方式i下，第j条运输通道的长度，Wij为交通方式i下，第j条运输通道的运输量，E0为每吨公里运输企业的收入；
人员伤亡经济损失的值通过
计算获得；式中，μ为衰减系数，人员死亡，μ＝1，人员受伤，μ＝0.5，G为人均国内生产总值，T为平均损失时长，依据法定工龄取T＝21年，Ni为第i年龄段伤亡人员数，βi为第i年龄段精神损失系数。
优选地，对关键负荷的各项价指标对负荷重要度的影响权重，以及经济损失和社会影响的量化指标进行加权求和，获得关键负荷的重要度包括：
通过式
计算获得关键负荷的重要度；式中，I为负荷重要度的量化值；pi为三级指标对负荷重要度的影响权重。
由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明提供种面向不同停电场景的关键负荷重要度评估方法，根据自然灾害下已知的关键负荷，结合国标规定的重要负荷，建立负荷重要度评价指标体系，然后利用层次分析法计算各指标对负荷重要度的影响权重，并针对各项指标提出合理的量化规则，从而形成面向不同停电场景的关键负荷重要度的精细化快速评估，为电力部门应急决策提供依据。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为本发明提供的一种面向不同停电场景的关键负荷重要度评估方法的处理流程图；
图2为本发明提供的一种面向不同停电场景的关键负荷重要度评估方法的关键负荷重要度指标评价模型的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。
本发明提供一种面向不同停电场景的关键负荷重要度精细化快速评估方法，对关键负荷停电造成的影响展开研究，构建计及负荷停电的经济损失和社会影响的多维度负荷重要度评价指标体系和评估方法，为电力部门保电复电的应急决策提供依据。
参见图1，本发明提供一种面向不同停电场景的关键负荷重要度评估方法，包括如下步骤：
根据已知电网关键负荷，建立关键负荷重要度指标评价模型；
通过层次分析方法计算获得关键负荷重要度评价指标模型中各项评价指标对负荷重要度的影响权重；
基于关键负荷重要度指标评价模型，计算获得关键负荷的经济损失和社会影响的量化指标；
对关键负荷的各项价指标对负荷重要度的影响权重，以及经济损失和社会影响的量化指标进行加权求和，获得关键负荷的重要度。
该关键负荷的重要度可以用于电网故障的负荷恢复，特别是根据负荷的重要程度进行的分级恢复。
在本发明提供的优选实施例中，建立关键负荷重要度指标评价模型是根据已知的不同自然灾害下的关键负荷，以及集合了国标规定的重要负荷。具体组成如图2所示。该模型中，负荷重要度A为总目标层，该总目标层包括第一一级准则层和第二一级准则层，该第一一级准则层为经济损失层B1，该第二一级准则层为社会影响层B2；经济损失层包括第一二级准则层和第二二级准则层，第一二级准侧层为直接经济损失层C1，第二二级准侧层为间接经济损失层C2；社会影响层具有第三二级准侧层、第四二级准侧层、第五二级准侧层和第六二级准侧层，第三二级准侧层为公共应急功能受限层C3，第四二级准侧层为环境污染层C4，第五二级准侧层为城市基础设施故障层C5，第六二级准侧层为其它恶劣影响层C6；直接经济损失层C1、间接经济损失层C2、公共应急功能受限层C3、环境污染层C4、城市基础设施故障层C5和其它恶劣影响层C6分别具有一个或多个指标层。如图所示的，直接经济损失层C1包括用户经济损失层D1、供电部门经济损失层D2；间接经济损失层C2包括生产人员价值损失层D3、生产资料延误损失层D4、人员伤亡经济损失层D5；公共应急功能首先层C3包括只会工作受阻层D6、救援工作受阻层D7、在后重建工作受阻层D8；环境污染层C4包括大气污染层D9、水体污染层D10、土壤污染层D11；城市基础设施故障层C5包括供排水设施受损层D12、供热设施受损层D13、供气设施受损D14、通信设施受损层D15、交通设施受损层D16；其它恶劣影响层C6包括人员伤亡层D17和不良舆论与投诉层D18。在本实施例中，指标层、两级准则层和总目标层的层级关系依照图2的设置。
进一步的，在本发明提供的优选实施例中，上述第二个步骤具体包括：
根据指标层所属的准则层和/或总目标层的重要程度，对指标层进行比较和赋值，建立针对关键负荷重要度评价指标模型中某层的判断矩阵；
基于判断矩阵，通过算数平均法计算判断矩阵的各元素的最大特征根和对应的特征向量；
基于判断矩阵的各元素的最大特征根和对应的特征向量，对判断矩阵进行一致性检验。
构造负荷重要度评价判断矩阵的过程具体是根据工程实践，结合经验资料，对某一级指标对上一层指标的重要程度进行两两比较，并采用1～9标度进行赋值，构造判断矩阵，赋值原则如表1所示。经验资料可以是现有的数据，比如取自相关专家/权威人士的资料。
表1指标之间比较量化规定
由此可以得到负荷重要度评价指标体系总目标层A与准则层B之间的判断矩阵A-B，准则层B各指标与准则层C之间的判断矩阵B1-C、B2-C以及准则层C各指标与指标层D之间的判断矩阵C1-D、C2-D、C3-D、C4-D、C5-D、C6-D。各判断矩阵的赋值和元素见表2～表10。
表2 A-B判断矩阵赋值表
表3 B1-C判断矩阵赋值表
表4 B2-C判断矩阵赋值表
表5 C1-D判断矩阵赋值表
表6 C2-D判断矩阵赋值表
表7 C3-D判断矩阵赋值表
表8 C4-D判断矩阵赋值表
表9 C5-D判断矩阵赋值表
表10 C6-D判断矩阵赋值表
然后采用算数平均法计算其最大特征根以及对应的特征向量，计算步骤具体如下所示：
通过式
将所述判断矩阵的各元素按列归一化；式中，n为矩阵阶数；
通过式
将归一化后的所述判断矩阵的每一行元素相加；
通过式
将向量M＝(M1，M1，...，Mn)T归一化，获得所述判断矩阵的权重；该向量M是中间变量；
通过式
计算所述判断矩阵的最大特征值；式中，向量W＝(W1，W1，...，Wn)T即为关键负荷重要度评价指标模型中各项评价指标对负荷重要度的影响权重，矩阵X为所述判断矩阵。
根据式(1)-(3)，可得到各判断矩阵的特征向量W1、W2、W3、W4、W5、W6、W7、W8、W9。
W1＝(0.1，0.9)T；
W2＝(0.5，0.5)T；
W3＝(0.351，0.189，0.351，0.109)T；
W4＝(0.5，0.5)T；
W5＝(0.333，0.333，0.333)T；
W6＝(0.581，0.309，0.11)T；
W7＝(0.333，0.333，0.333)T；
W8＝(0.352，0.091，0.146，0.059，0.352)T；
W9＝(0.9，0.1)T；
根据式(4)，可得到各判断矩阵的最大特征值分别为2，2，4.01，2，3，3.004，3，5.062，2。
为防止评价指标之间出现逻辑矛盾，还需要对判断矩阵进行一致性检验。检验步骤如下：
计算判断矩阵的一次性指标CI；
计算随机一致性指标RI；
对于固定阶数n，通过构造正互反矩阵，矩阵元素从1～9及其倒数中随机选取，取足够大的样本计算矩阵最大特征值的平均值k，计算公式为：RI＝(k-n)/(n-1)；
根据判断矩阵阶数，查表11获得随机一致性指标RI值；
表11一致性检验RI值
表中示例性地显示了1～6阶的RI值，1～15阶的RI均可通过上述方法计算并列表获得。
计算判断矩阵的一致性比率CR。
若CR＜0.1，认为A的不一致程度在容许范围之内，可用其归一化特征向量作为权向量；否则需要重新构造判断矩阵。
依次对针对关键负荷重要度评价指标模型中各层的判断矩阵进行一致性检验，将结果进行汇总，例如将计算结果计入表12。
表12判断矩阵一致性检验计算表
根据表12可知，各判断矩阵均满足一致性，其特征向量即为各指标对上一级指标的影响权重。将各级指标的影响权重依次相乘即可得到各三级指标对负荷重要度的影响程度。对18个三级指标依次进行计算，计算结果记入表13。
表13负荷重要度各指标综合权重表
进一步的，在本发明提供的优选实施例中，关键负荷的经济损失包括直接经济损失和间接经济损失；直接经济损失包括用户经济损失和供电部门经济损失，间接经济损失包括生产人员价值损失、生产资料延误损失和人员伤亡经济损失。
供电部门经济损失指因缺供电导致的电费损失，某用户停电1h造成的供电部门经济损失计算公式如下：
E2＝SQ (7)
式中，S为用户电价；Q为用户损失负荷。
间接经济损失的计算目前缺乏***性的理论方法，本实施例中定义间接经济损失是指用户停电造成的延迟性损失，包括生产人员价值损失、生产资料延误损失以及人员伤亡经济损失。
生产人员价值损失是指由于停电造成生产人员停工而导致劳动价值的损失。某用户单位时间生产人员价值损失计算公式如下：
式中，W为员工年均工资；T为员工年均有效工作时间，一般取T＝2000h；N为该用户员工总人数。
生产资料延误损失是指停电造成交通堵塞甚至停运从而导致运输企业收入的减少。某用户单位时间生产资料延误损失计算公式如下：
式中，m为运输方式的数量；ni为第i种运输方式下运输通道数量的总和；Lij为交通方式i下，第j条运输通道的长度；Wij为交通方式i下，第j条运输通道的运输量；E0为每吨公里运输企业的收入。
人员伤亡经济损失主要包括伤亡人员由于生命终止或因伤丧失劳动能力所造成的社会劳动价值损失以及对其家庭成员所造成的精神损失费。计算公式如下：
式中，μ为衰减系数，人员死亡，μ＝1，人员受伤，μ＝0.5；G为人均国内生产总值；T为平均损失时长，依据法定工龄取T＝21年；Ni为第i年龄段伤亡人员数；βi为第i年龄段精神损失系数，取值情况见表14。
表14精神损失分配系数
在负荷重要度评估中，用户停电造成的社会影响是极其重要的。但是，政府应急功能、城市基础设施故障、人员伤亡等影响指标均无法通过数据直接量化计算。因此，在本实施例中，根据专家经验数据，结合各项社会影响所带不良后果的程度轻重给定量化值Si。量化规则如表15所示。
表15社会影响量化规则
根据量化规则，依照用户停电后的影响将各项三级指标按权重进行简单累加，即可预估某负荷的重要程度。但考虑到不同负荷造成社会影响的概率和轻重程度的不同，其对应指标的量化值也要作出适当地变化。比如：对于三级指标D17，在洪涝灾害下，医院和抽水泵断电均有可能造成人员伤亡，但医院出现人员伤亡的概率比抽水泵大，因此其对应的量化值也会有所区别。为了使最终的评估结果更加科学合理，本文引入调整因子λi(λi≥0，λi＝0表示该负荷断电造成第i类社会影响的可能性为0)，即针对不同的实际情况，调整量化规则中各项三级指标的量化值。
故负荷重要度的量化计算公式如下：
式中，I为负荷重要度的量化值；pi为三级指标对负荷重要度的影响权重。
本发明还提供一个实施例，用于显示执行本发明提供的方法进行评估的示例。具体是针对洪涝灾害下的抽水泵和净水设备利用本发明提供的方法进行评估，验证本方法的有效性。
1)抽水泵
抽水泵作为我国防汛工程的关键基础设施，洪涝灾害发生时，如果供电中断，会引起城市长期内涝，使得交通***严重瘫痪，同时会在一定程度上影响救援工作以及灾后的城市重建；此外，城市内涝还会导致合流制溢流污染，对城市卫生造成很大的影响，并产生一些不良的舆论影响。由于抽水泵断电造成的社会影响远大于经济损失，故量化计算时不考虑经济损失部分。
采取救援工作受阻D7、灾后重建工作受阻D8、水体污染D10、供排水设施受损D12、交通设施受损D15、人员伤亡D17以及不良舆论与投诉D18七个三级指标进行评估，设λ7＝0.8、λ8＝1、λ10＝1.2、λ12＝1.5、λ15＝1.5、λ17＝0.6、λ18＝0.6(其余为0)。根据表13各项指标的影响权重以及表15各项指标的量化值，抽水泵重要度的量化计算如下：
2)净水设备
净水设备主要负责对水源以及污水的净化处理。城市内涝伴随着合流制溢流污染，会引起细菌迅速增生，净水设备如果供电中断，无法及时为居民提供安全可靠的水源，容易造成肠道传染性疾病的流行，危机城市居民的人身安全，并产生一些不良的舆论。与抽水泵类似，净水设备断电造成的经济损失亦可忽略不计。
采取水体污染D10、供排水设施受损D12、人员伤亡D17以及不良舆论与投诉D18四个三级指标进行评估，设λ10＝1.5、λ12＝1.2、λ17＝0.8、λ18＝0.8(其余为0)。根据表13各项指标的影响权重以及表15各项指标的量化值，净水设备重要度的量化计算如下：
将计算结果列入表16。根据计算结果，洪涝灾害发生时，抽水泵相对于净水设备的重要程度更高。因此在电力部门决策时可优先考虑抽水泵的保电措施。
表16洪涝灾害下关键负荷重要度量化值
综上所述，本发明提供一种面向不同停电场景的关键负荷重要度评估方法，包括如下过程：根据已知电网关键负荷，建立关键负荷重要度指标评价模型；通过层次分析方法计算获得关键负荷重要度评价指标模型中各项评价指标对负荷重要度的影响权重；基于关键负荷重要度指标评价模型，计算获得关键负荷的经济损失和社会影响的量化指标；对关键负荷的各项价指标对负荷重要度的影响权重，以及经济损失和社会影响的量化指标进行加权求和，获得关键负荷的重要度。本发明提供的方法，能够形成面向不同停电场景的关键负荷重要度进行精细化快速评估，为电力部门应急决策提供依据。
本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及***实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种面向不同停电场景的关键负荷重要度评估方法，其特征在于，包括：
根据已知电网关键负荷，建立关键负荷重要度指标评价模型；
通过层次分析方法计算获得关键负荷重要度评价指标模型中各项评价指标对负荷重要度的影响权重；
基于所述关键负荷重要度指标评价模型，计算获得关键负荷的经济损失和社会影响的量化指标；
对关键负荷的各项价指标对负荷重要度的影响权重，以及经济损失和社会影响的量化指标进行加权求和，获得关键负荷的重要度；
所述关键负荷的重要度用于电网故障的负荷恢复。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键负荷重要度指标评价模型具有总目标层；该总目标层包括第一一级准则层和第二一级准则层，该第一一级准则层为经济损失层，该第二一级准则层为社会影响层；所述经济损失层包括第一二级准则层和第二二级准则层，所述第一二级准侧层为直接经济损失层，所述第二二级准侧层为间接经济损失层；所述社会影响层具有第三二级准侧层、第四二级准侧层、第五二级准侧层和第六二级准侧层，所述第三二级准侧层为公共应急功能受限层，所述第四二级准侧层为环境污染层，所述第五二级准侧层为城市基础设施故障层，所述第六二级准侧层为其它恶劣影响层；所述直接经济损失层、间接经济损失层、公共应急功能受限层、环境污染层、城市基础设施故障层和其它恶劣影响层分别具有一个或多个指标层。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的通过层次分析方法计算获得关键负荷重要度评价指标模型中各项评价指标对负荷重要度的影响权重包括：
根据所述指标层所属的准则层和/或总目标层的重要程度，对所述指标层进行比较和赋值，建立针对关键负荷重要度评价指标模型中某层的判断矩阵；
基于所述判断矩阵，通过算数平均法计算所述判断矩阵的各元素的最大特征根和对应的特征向量；
基于所述判断矩阵的各元素的最大特征根和对应的特征向量，对所述判断矩阵进行一致性检验。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的基于所述判断矩阵，通过算数平均法计算所述判断矩阵的各元素的最大特征根和对应的特征向量包括：
通过式
将所述判断矩阵的各元素按列归一化；式中，n为矩阵阶数，xij为所述判断矩阵第i行、第j列元素值，k为判断矩阵的行索引值；
通过式
将归一化后的所述判断矩阵的每一行元素相加；
通过式
将向量M＝(M1,M2,…,Mn)T归一化，获得所述判断矩阵的权重；
通过式
计算所述判断矩阵的最大特征值；式中，向量W＝(W1,W1,…,Wn)T为所述关键负荷重要度评价指标模型中各项评价指标对负荷重要度的影响权重，矩阵X为所述判断矩阵。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的基于所述判断矩阵的各元素的最大特征根和对应的特征向量，对所述判断矩阵进行一致性检验包括：
通过式
计算所述判断矩阵的一次性指标CI；
通过式
计算所述判断矩阵的一致性比率CR；式中，RI为一致性检验值；
判断所述一致性比率CR的值是否小于0.1，若是，则结束一致性检验的过程，否则，重复执行所述的建立判断矩阵、计算所述判断矩阵的各元素的最大特征根和对应的特征向量，以及一致性检验的步骤。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的基于所述关键负荷重要度指标评价模型，计算获得关键负荷的经济损失和社会影响的量化指标包括：
所述关键负荷的经济损失包括直接经济损失和间接经济损失；所述直接经济损失包括用户经济损失和供电部门经济损失，所述间接经济损失包括生产人员价值损失、生产资料延误损失和人员伤亡经济损失；
所述供电部门经济损失的值通过式
E2＝SQ (7)
计算获得；式中，S为用户电价；Q为用户损失负荷；
所述生产人员损失的值通过式
计算获得；式中，W为员工年均工资；T为员工年均有效工作时间，N为该用户员工总人数；
所述生产资料延误损失的值通过式
计算获得；式中，m为运输方式的数量，ni为第i种运输方式下运输通道数量的总和，Lij为交通方式i下，第j条运输通道的长度，Wij为交通方式i下，第j条运输通道的运输量，E0为每吨公里运输企业的收入；
所述人员伤亡经济损失的值通过
计算获得；式中，μ为衰减系数，人员死亡，μ＝1，人员受伤，μ＝0.5，G为人均国内生产总值，T为平均损失时长，依据法定工龄取T＝21年，Ni为第i年龄段伤亡人员数，βi为第i年龄段精神损失系数。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述的对关键负荷的各项价指标对负荷重要度的影响权重，以及经济损失和社会影响的量化指标进行加权求和，获得关键负荷的重要度包括：
通过式
计算获得所述关键负荷的重要度；式中，I为负荷重要度的量化值；pi为三级指标对负荷重要度的影响权重。
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