考慮多因素的電網(wǎng)關(guān)鍵線路主客觀綜合辨識(shí)模型

陳卉燦, 栗然, 呂子遇, 翟晨曦, 李永彬

(1.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心, 廣東 廣州 510600；2.新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué)), 河北 保定 071003)

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考慮多因素的電網(wǎng)關(guān)鍵線路主客觀綜合辨識(shí)模型

陳卉燦1, 栗然2, 呂子遇2, 翟晨曦2, 李永彬2

(1.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心, 廣東 廣州 510600；2.新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué)), 河北 保定 071003)

提出考慮多因素的電網(wǎng)關(guān)鍵線路主客觀綜合辨識(shí)方法——從電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及運(yùn)行狀態(tài)角度出發(fā)，建立子指標(biāo)體系，針對(duì)以往研究沒有深入考慮各個(gè)子指標(biāo)在關(guān)鍵線路辨識(shí)過程中地位和作用的問題，利用層次分析法確定各子指標(biāo)主觀權(quán)重，利用熵權(quán)法確定客觀權(quán)重，在綜合考察主客觀權(quán)重的基礎(chǔ)上，構(gòu)建關(guān)鍵線路的綜合辨識(shí)指標(biāo)。最后利用IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為例進(jìn)行分析，與研究成果進(jìn)行比較，說明該方法的合理性和可靠性。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論；電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)；層次分析法；熵權(quán)法；關(guān)鍵線路辨識(shí)

為了適應(yīng)國民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，滿足社會(huì)日益增長的電力需求，電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，在一定程度上降低了電網(wǎng)的安全穩(wěn)定性能。近年來頻發(fā)的大面積停電事故就是電網(wǎng)安全問題。這些大停電事故一般都是由薄弱環(huán)節(jié)觸發(fā)的連鎖故障引起。因此，采用合理的方法對(duì)電網(wǎng)關(guān)鍵線路進(jìn)行辨識(shí)，對(duì)及早發(fā)現(xiàn)潛在危險(xiǎn)、維護(hù)社會(huì)利益，具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，已有很多學(xué)者展開了對(duì)電網(wǎng)關(guān)鍵線路辨識(shí)的研究，并且取得了一定成果?；陔娏W(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論具有無標(biāo)度特性以及小世界特性[1-2]，從拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)角度進(jìn)行關(guān)鍵線路的辨識(shí)具有明顯的優(yōu)勢。文獻(xiàn)[3]將發(fā)電機(jī)出力作為權(quán)重，定義了帶權(quán)重線路的介數(shù)指標(biāo)，并將線路介數(shù)值提高到其相鄰線路的指標(biāo)最高值進(jìn)行修正，辨識(shí)處于電網(wǎng)關(guān)鍵位置的線路。文獻(xiàn)[4]利用電抗作為權(quán)重，提出了電抗加權(quán)介數(shù)的概念，用于關(guān)鍵線路的辨識(shí)。文獻(xiàn)[5]利用節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行容量以及運(yùn)行極限對(duì)電抗介數(shù)進(jìn)行修正，根據(jù)運(yùn)行情況修改電抗參數(shù)。此外，還有一些文獻(xiàn)從電網(wǎng)運(yùn)行角度，采用電力系統(tǒng)分析方法進(jìn)行關(guān)鍵線路辨識(shí)。文獻(xiàn)[6]從潮流流動(dòng)角度，提出潮流分布熵和潮流轉(zhuǎn)移熵的概念，從沖擊和后果辨識(shí)關(guān)鍵線路。文獻(xiàn)[7]除了利用潮流熵指標(biāo)之外，還通過求取節(jié)點(diǎn)電壓偏移、節(jié)點(diǎn)重要度指標(biāo)，構(gòu)建評(píng)價(jià)關(guān)鍵線路的綜合指標(biāo)。

以上文獻(xiàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)各有側(cè)重，考慮因素比較單一。為了提高關(guān)鍵線路辨識(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確性，綜合考慮電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和運(yùn)行狀態(tài)成為今后研究的重點(diǎn)。文獻(xiàn)[8]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，結(jié)合功率輸送關(guān)系，定義功率介數(shù)指標(biāo)進(jìn)行關(guān)鍵線路的辨識(shí)。并利用效能函數(shù)驗(yàn)證結(jié)果的合理性。文獻(xiàn)[9]綜合考慮繼電保護(hù)的影響、節(jié)點(diǎn)電壓偏移、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及潮流分布等因素，提出了綜合介數(shù)指標(biāo)，對(duì)電網(wǎng)的關(guān)鍵線路進(jìn)行辨識(shí)。文獻(xiàn)雖然綜合考慮拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及運(yùn)行狀態(tài)，但大部分只是將這些因素進(jìn)行相對(duì)簡單的組合，并沒有考慮各個(gè)指標(biāo)之間的相對(duì)重要程度，只是簡單地人為賦予權(quán)重，并沒有深入研究挖掘。

本文提出一種綜合考慮拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及運(yùn)行狀態(tài)的帶權(quán)重的關(guān)鍵線路辨識(shí)方法。首先引入基于電抗的加權(quán)介數(shù)指標(biāo)、基于節(jié)點(diǎn)度數(shù)的聯(lián)系度指標(biāo)以及基于有功功率狀態(tài)重要度指標(biāo)3個(gè)子指標(biāo)，然后分別采用層次分析法、熵權(quán)法確定3個(gè)指標(biāo)的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重，根據(jù)決策者對(duì)主客觀的需求程度，構(gòu)建關(guān)鍵線路的綜合辨識(shí)指標(biāo)。最后以IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為例，進(jìn)行關(guān)鍵線路的辨識(shí)，并通過與已有文獻(xiàn)的研究成果進(jìn)行比較，說明本文方法的可行性以及可靠性。

1 關(guān)鍵線路辨識(shí)指標(biāo)

1.1 基于電抗的加權(quán)介數(shù)指標(biāo)

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中，邊介數(shù)定義為邊被所有節(jié)點(diǎn)對(duì)的最短路徑經(jīng)過的次數(shù)[10]，即

(1)

介數(shù)作為一種辨識(shí)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的常用工具，經(jīng)常應(yīng)用于一些無權(quán)無向網(wǎng)絡(luò)中，直接將其應(yīng)用于復(fù)雜電網(wǎng)關(guān)鍵線路的搜尋，勢必存在較大的誤差。因此，有必要針對(duì)電網(wǎng)特點(diǎn)對(duì)傳統(tǒng)介數(shù)進(jìn)行修正。

電網(wǎng)的主要功能就是將能量從發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)輸送至負(fù)荷節(jié)點(diǎn)。忽略線路損耗，有功功率的簡化計(jì)算公式[4]為

(2)

式中：Pij為線路ij流過的有功功率；ui、uj為節(jié)點(diǎn)i、j的電壓；αij為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的電壓相位差；xij為線路ij的電抗。

由式(2)可知，線路傳輸?shù)挠泄β逝c線路電抗存在著反比關(guān)系。在功率的諸多傳輸路徑中，電抗值小的路徑承擔(dān)著較大的功率傳輸任務(wù)。

結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中介數(shù)的定義以及電力系統(tǒng)的特點(diǎn)，文獻(xiàn)[4]重新定義了最短路徑的概念：電源節(jié)點(diǎn)到負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的所有路徑中，線路電抗和最小路徑為該發(fā)電-負(fù)荷節(jié)點(diǎn)對(duì)的最短路徑。線路被所有最短路徑經(jīng)過的次數(shù)定義為基于電抗的加權(quán)介數(shù)。

基于電抗的加權(quán)介數(shù)，不僅考慮了各個(gè)線路的差異，反映電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，而且一定程度上反映了潮流流動(dòng)的物理規(guī)律。斷開線路的電抗介數(shù)越高，切斷的功率傳輸路徑越多，網(wǎng)絡(luò)平均路徑長度增加的越多，造成的后果越嚴(yán)重。相對(duì)于傳統(tǒng)的介數(shù)指標(biāo)，能夠更好的識(shí)別電網(wǎng)關(guān)鍵線路。

1.2 基于節(jié)點(diǎn)度數(shù)的聯(lián)系度指標(biāo)

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中，節(jié)點(diǎn)度數(shù)定義為與節(jié)點(diǎn)相連的線路數(shù)量之和[11]。節(jié)點(diǎn)的度數(shù)反映了節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系的緊密程度。節(jié)點(diǎn)度數(shù)越大，與外界信息交換越頻繁，在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的位置越重要。

網(wǎng)絡(luò)平均度數(shù)指各個(gè)節(jié)點(diǎn)度數(shù)的平均值，計(jì)算公式為

(3)

電網(wǎng)中難免出現(xiàn)電抗介數(shù)相同的線路，為了更好從結(jié)構(gòu)上辨識(shí)電網(wǎng)的關(guān)鍵線路，借鑒文獻(xiàn)[11]利用節(jié)點(diǎn)度數(shù)來計(jì)算線路關(guān)鍵指標(biāo)的思想，定義線路的聯(lián)系度指標(biāo)

(4)

Sl描述了線路與外界聯(lián)系的緊密程度，線路兩端節(jié)點(diǎn)度數(shù)越大，則與該線路相連的線路數(shù)越多，其所處的位置也就越關(guān)鍵。

綜上所述，基于電抗的加權(quán)介數(shù)指標(biāo)Bl和基于節(jié)點(diǎn)度數(shù)的聯(lián)系度Sl共同從拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)角度為關(guān)鍵線路的辨識(shí)提供了思路，但各自的側(cè)重點(diǎn)有所不同：Bl在考慮了潮流流動(dòng)物理規(guī)律的基礎(chǔ)上，注重的是邊(線路)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中信息傳輸(電能)的作用；Sl側(cè)重衡量邊(線路)之間聯(lián)系的緊密程度。

1.3 基于有功功率的狀態(tài)重要度指標(biāo)

電網(wǎng)關(guān)鍵線路的識(shí)別要綜合考慮電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，為此，提出基于有功功率的狀態(tài)重要度指標(biāo)

(5)

式中：Cij為線路ij的狀態(tài)重要度指標(biāo)；Pij為線路ij流過的有功功率；Rij為線路ij的有功功率裕度；Pijmax為線路ij的有功功率極限。

基于有功功率的狀態(tài)重要度指標(biāo)，從電網(wǎng)運(yùn)行角度為關(guān)鍵線路的辨識(shí)提供了思路。一方面，實(shí)時(shí)運(yùn)行中，線路的主要功能就是傳輸有功功率，因此有功功率越大的線路，其承擔(dān)的任務(wù)越重，在電網(wǎng)中越關(guān)鍵；另一方面，從故障后果角度而言。線路流過的有功功率越大，其因故障或者蓄意攻擊而斷開后，其潮流轉(zhuǎn)移量越大，可能造成的后果越嚴(yán)重。此外，當(dāng)存在線路切斷潮流轉(zhuǎn)移現(xiàn)象時(shí)，有功功率大，但裕度小的線路能夠承載的潮流轉(zhuǎn)移量越小，越有可能出現(xiàn)越限情況，造成進(jìn)一步開斷，繼續(xù)引發(fā)潮流大規(guī)模轉(zhuǎn)移，最終導(dǎo)致連鎖故障的發(fā)生。

2 關(guān)鍵線路綜合辨識(shí)指標(biāo)

2.1 子指標(biāo)歸一化

文章第一節(jié)從拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、運(yùn)行狀態(tài)角度說明3個(gè)子指標(biāo)在單位、數(shù)量級(jí)方面均存在差異。為了提高綜合辨識(shí)指標(biāo)的準(zhǔn)確性，首先要將子指標(biāo)分別進(jìn)行歸一化處理。

將基于電抗的加權(quán)介數(shù)指標(biāo)歸一化為

(6)

將基于節(jié)點(diǎn)度數(shù)的聯(lián)系度指標(biāo)歸一化為

(7)

將基于有功功率的狀態(tài)重要度指標(biāo)歸一化為

(8)

式中：Bl、Sl、Cl分別為3個(gè)子指標(biāo)的原始計(jì)算結(jié)果；Bmin、Bmax、Smin、Smax、Cmin、Cmax分別為3個(gè)子指標(biāo)計(jì)算結(jié)果的最小值和最大值。

2.2 基于層次分析法的主觀綜合指標(biāo)

利用層次分析法[12](analytical hierarchy process, AHP)確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，構(gòu)建主觀綜合指標(biāo)。層次結(jié)構(gòu)模型共3層，如圖1所示。

圖1 層次結(jié)構(gòu)模型

(9)

(10)

2.3 基于熵權(quán)法的客觀綜合指標(biāo)

熵權(quán)法是一種簡單的客觀賦權(quán)方法，其基本思想是根據(jù)各評(píng)價(jià)指標(biāo)所提供信息量的大小來確定指標(biāo)權(quán)重[13]。

設(shè)歸一化第j個(gè)指標(biāo)Uj的熵為Hj，則

(11)

(12)

當(dāng)fij=0，令fijlnfij=0。

式(11)-式(12)中：xij為第i個(gè)對(duì)象的第j個(gè)歸一化指標(biāo)值；n為對(duì)象個(gè)數(shù)。

利用熵的概念計(jì)算指標(biāo)i權(quán)重公式為

(13)

針對(duì)某指標(biāo)而言，各個(gè)對(duì)象的指標(biāo)值差異越小，其熵值越大，則熵權(quán)值越小。尤其當(dāng)各個(gè)對(duì)象具有相同指標(biāo)值時(shí)，熵值為1，權(quán)值為0。因此，熵權(quán)法充分挖掘了已有數(shù)據(jù)提供的信息，更加注重對(duì)象之間的差異性，差異性越大的指標(biāo)辨識(shí)對(duì)象的能力必然越強(qiáng)。

利用熵權(quán)值以及歸一化的子指標(biāo)構(gòu)建客觀綜合指標(biāo)

(14)

V2l構(gòu)建了關(guān)鍵線路的綜合辨識(shí)指標(biāo)

(15)

式中：a、b分別為主客觀指標(biāo)的權(quán)重，根據(jù)具體情況進(jìn)行取值。

Vl為決策者根據(jù)實(shí)際需求制定相關(guān)權(quán)重提供了一定空間，避免辨識(shí)過于主觀；另一方面，利用熵權(quán)法充分挖掘了已有的數(shù)據(jù)信息，辨識(shí)結(jié)果更加合理。

3 算例分析

3.1 算例基本信息

本文以IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為例，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。該系統(tǒng)共有10臺(tái)發(fā)電機(jī)、19個(gè)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)和46條線路。按照文獻(xiàn)[14]提供的思路為各條線路配置最大有功傳輸容量。

圖2 IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)圖

3.2 關(guān)鍵線路辨識(shí)

a) 首先計(jì)算各條線路基于電抗的加權(quán)介數(shù)指標(biāo)Bl、基于節(jié)點(diǎn)度數(shù)的聯(lián)系度指標(biāo)Sl、基于有功功率的狀態(tài)重要度指標(biāo)Cl。

b) 根據(jù)求得的指標(biāo)值，利用熵權(quán)法求出權(quán)重，得到客觀綜合指標(biāo)

(16)

由層次分析法得到的主觀綜合指標(biāo)

(17)

根據(jù)決策者對(duì)主客觀的需求程度，對(duì)參數(shù)a、b賦予不同的取值，不同的取值會(huì)影響線路綜合辨識(shí)指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果。本文均衡看待主客觀權(quán)重的影響，令a=0.5,b=0.5得到關(guān)鍵線路的綜合辨識(shí)指標(biāo)

(18)

IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)各條線路的綜合辨識(shí)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果如圖3所示。

圖3 關(guān)鍵線路綜合辨識(shí)指標(biāo)結(jié)果

由圖3可以發(fā)現(xiàn)，綜合辨識(shí)指標(biāo)值呈現(xiàn)明顯的分級(jí)現(xiàn)象。只有少數(shù)線路的指標(biāo)值較高，屬于關(guān)鍵線路：指標(biāo)值超過0.8的線路有2條；超過0.7的線路有 6 條；大部分線路的指標(biāo)值相對(duì)較低，集中在0.40～0.20之間。這與實(shí)際情況是一致的，少數(shù)的關(guān)鍵線路對(duì)電網(wǎng)的安全運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用，它們一旦故障，將大大影響系統(tǒng)的正常運(yùn)行，甚至造成系統(tǒng)解列。

按本文方法選取綜合指標(biāo)排在前10位的線路，并將結(jié)果與已有模型進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果見表1。其中，文獻(xiàn)[3]采用帶權(quán)重的線路介數(shù)法進(jìn)行辨識(shí)，文獻(xiàn)[15]利用效用風(fēng)險(xiǎn)熵進(jìn)行關(guān)鍵線路的辨識(shí)。

表1 關(guān)鍵線路辨識(shí)結(jié)果對(duì)比

排名綜合指標(biāo)值本文方法文獻(xiàn)[3]文獻(xiàn)[15]10.845845L16-17(26)L15-16(25)L16-19(27)20.836036L13-14(23)L16-17(26)L14-15(24)30.765401L16-19(27)L16-19(27)L15-16(25)40.729838L15-16(25)L16-21(28)L13-14(23)50.724684L10-13(19)L16-24(29)L2-3(3)60.703895L16-21(28)L17-18(30)L16-24(29)70.681861L14-15(24)L17-27(31)L4-5(8)80.649183L3-18(7)L2-25(4)L16-17(26)90.648068L17-27(31)L2-3(3)L5-6(10)100.647431L2-3(3)L1-2(1)L26-28(43)

注：括號(hào)內(nèi)為線路編號(hào)；下標(biāo)為2個(gè)節(jié)點(diǎn)間的線路編號(hào)。

從表1可知道，利用3種方法得到的前10位關(guān)鍵線路中有1/2以上數(shù)的相同線路。說明本文方法的可行性和可靠性，但排序結(jié)果不同以及其他關(guān)鍵線路辨識(shí)結(jié)果的差異是由于考察指標(biāo)的側(cè)重點(diǎn)不同而導(dǎo)致的。

從電網(wǎng)結(jié)構(gòu)角度出發(fā)，線路第L15-16以及L16-17的基于電抗的加權(quán)介數(shù)指標(biāo)在所有線路中是最大的。由圖2也可以發(fā)現(xiàn)，這兩條線路屬于重要的聯(lián)絡(luò)通道，它們一旦故障將造成系統(tǒng)解列成兩個(gè)子系統(tǒng)，削弱了系統(tǒng)之間的聯(lián)系，影響發(fā)電機(jī)組的功率外送，造成部分區(qū)域的供給不足，大大增加了系統(tǒng)癱瘓的可能性及其后果，文獻(xiàn)[3]可證實(shí)。

L14-15在本文以及文獻(xiàn)[15]中視為關(guān)鍵線路。文獻(xiàn)[15]指出線路L14-15斷開，將導(dǎo)致潮流大范圍轉(zhuǎn)移，降低系統(tǒng)的均衡性，這在文獻(xiàn)[6]也得到證實(shí)，文獻(xiàn)[3]的方法更關(guān)注拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并沒有將此線路視為關(guān)鍵線路。

L17-27傳輸?shù)挠泄β瘦^小，按照文獻(xiàn)[15]的方法，不屬于關(guān)鍵線路，但從電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)角度而言，若其發(fā)生故障，會(huì)影響發(fā)電機(jī)37、38的功率外送[16]，文獻(xiàn)[3]也證明了這一點(diǎn)。此外，該線路的裕度較小，但其他線路故障造成潮流轉(zhuǎn)移時(shí)，L17-27很容易發(fā)生過載，引發(fā)連鎖故障。因此本文將L17-27識(shí)別為關(guān)鍵線路。

通過以上分析可以發(fā)現(xiàn)，本文提出主客觀綜合辨識(shí)指標(biāo)綜合考慮了電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及運(yùn)行狀態(tài)，能夠較好辨識(shí)電網(wǎng)關(guān)鍵線路。

4 結(jié)束語

本文提出了一套考慮多因素的電網(wǎng)關(guān)鍵線路主客觀綜合辨識(shí)方法。從電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及運(yùn)行狀態(tài)角度出發(fā)，提出了基于電抗的加權(quán)介數(shù)指標(biāo)、基于節(jié)點(diǎn)度數(shù)的聯(lián)系度指標(biāo)、基于有功功率的狀態(tài)重要度指標(biāo)。為了更好衡量各個(gè)子指標(biāo)在辨識(shí)過程中的相對(duì)重要程度，利用層次分析法確定主觀權(quán)重，利用熵權(quán)法確定客觀權(quán)重。在綜合考量主客觀權(quán)重的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了關(guān)鍵線路的綜合辨識(shí)指標(biāo)。最后利用IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為例進(jìn)行了分析，通過與已有的研究成果進(jìn)行比較，說明了方法的合理性以及可靠性。

但本文考察的因素還不夠完善，將電壓等級(jí)、故障引起的風(fēng)險(xiǎn)等因素納入其中，構(gòu)建一套完善的關(guān)鍵線路辨識(shí)方法，是今后工作的重點(diǎn)。

[1] WATTS D J.Small Worlds：The Dynamics of Networks Between Order and Randomness[M].USA：Princeton University Press, 1998.

[2] CHASSIN D P, PROSSE C.Evaluating North American Electric Grid Reliability Using the Barabasi-albert Network Model[J].Physic A, 2005, 355(2/4)：667-677.

[3] 曹一家, 陳曉剛, 孫可.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的大型電力系統(tǒng)脆弱線路辨識(shí)[J].電力自動(dòng)化設(shè)備, 2006, 26(12)：1-5.

CAO Yijia, CHEN Xiaogang, SUN Ke.Identification of Vulnerable Lines in Power Grid Based on Complex Network Theory[J].Electric Power Automation Equipment, 2006, 26(12)：1-5.[4] 劉耀年, 術(shù)茜, 康科飛, 等.基于電抗加權(quán)介數(shù)指標(biāo)的電網(wǎng)脆弱線路辨識(shí)[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2011, 39(23)：89-92.

LIU Yaonian, SHU Xi, KANG Kefei, et al.Identification of Vulnerable Lines in Power Grid Based on the Weighted Reactance Betweenness Index[J].Power System Protection and Control, 2011, 39(23)：89-92.

[5] 丁明, 韓平平.加權(quán)拓?fù)淠Ｐ拖碌男∈澜珉娋W(wǎng)脆弱性評(píng)估[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2008, 28(10)：20-25.

DING Ming, HAN Pingping.Vulnerability Assessment to Small-world Power Grid Based on Weighted Topological Model[J].Proceedings of the CSEE, 2008, 28(10)：20-25.[6] 李勇, 劉俊勇, 劉曉宇, 等.基于潮流熵的電網(wǎng)連鎖故障傳播元件的脆弱性評(píng)估[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2012, 36(19)：11-16.

LI Yong, LIU Junyong, LIU Xiaoyu, et al.Vulnerability Assessment in Power Grid Cascading Failures Based on Entropy of Power Flow[J].Automation of Electric Power Systems, 2012, 36(19)：11-16.

[7] 蔡曄, 曹一家, 李勇, 等.考慮電壓等級(jí)和運(yùn)行狀態(tài)的電網(wǎng)脆弱線路辨識(shí)[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2014, 34(13)：2124-2131.

CAI Ye, CAO Yijia, LI Yong, et al.Identification of Vulnerable Lines in Urban Power Grid Based on Voltage Grade and Running State[J].Proceedings of the CSEE, 2014, 34(13)：2124-2131.

[8] 王濤, 高成彬, 顧雪平, 等.基于功率介數(shù)的電網(wǎng)關(guān)鍵環(huán)節(jié)辨識(shí)[J].電網(wǎng)技術(shù), 2014, 38(7)：1907-1913.

WANG Tao, GAO Chengbin, GU Xueping, et al.Power Betweenness Based Identification[J].Power System Technology, 2014, 38(7)：1907-1913.

[9] 劉小麗, 毛弋, 梁杉, 等.基于綜合介數(shù)的電網(wǎng)脆弱線路辨識(shí)[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2016, 44(2)：116-121.

LIU Xiaoli, MAO Yi, LIANG Shan, et al.Identification of Vulnerable Lines in Power Grid Based on Comprehensive Betweenness Index[J].Power System Protection and Control, 2016, 44(2)：116-121.

[10] 汪小帆.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論及其應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社, 2006.

[11] 劉耀年, 何俊, 曲曉, 等.基于關(guān)鍵性指標(biāo)的電網(wǎng)脆弱線路辨識(shí)[J].電測與儀表, 2012, 49(10)：42-45.

LIU Yaonian, HE Jun, QU Xiao, et al.Critical Indicator in Vulnerable Line Identification in Power System[J].Electrical Measurement & Instrumentation, 2012, 49(10)：42-45.

[12] 王蓮芬, 徐樹柏.層次分析法引論[M].北京：中國人民大學(xué)出版社, 1990.

[13] 吳明, 富鑫, 劉廣鑫.基于熵權(quán)法的天然氣供需關(guān)系綜合評(píng)價(jià)[J].當(dāng)代化工, 2016, 45(1)：92-95.

WU Ming, FU Xin, LIU Guangxin.Evaluation of the Relationship Between Supply and Demand of Natural Gas Based on Entropy-right Method[J].Contemporary Chemical Industry, 2016, 45(1)：92-95.

[14] 鞠文云.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的電力系統(tǒng)脆弱元件辨識(shí)指標(biāo)研究[D].武漢：華中科技大學(xué), 2013.

[15] 丁明, 過羿, 張晶晶.基于效用風(fēng)險(xiǎn)熵的復(fù)雜電網(wǎng)連鎖故障脆弱性辨識(shí)[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2013, 37(17)：52-57.

DING Ming, GUO Yi, ZHANG Jingjing.Vulnerability Identification for Cascading Failures of Complex Power Grid Based on Effect Risk Entropy[J].Automation of Electric Power Systems, 2013, 37(17)：52-57.

[16] 鞠文云, 李銀紅.基于最大流傳輸貢獻(xiàn)度的電力網(wǎng)關(guān)鍵線路和節(jié)點(diǎn)辨識(shí)[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2012, 36(9)：6-12.

JU Wenyun, LI Yinhong.Identification of Critical Lines and Nodes in Power Grid Based on Maximum Flow[J].Automation of Electric Power Systems, 2012, 36(9)：6-12.

栗然 (1965)，女，河北保定人。教授，工學(xué)博士，主要研究方向?yàn)樾履茉磁c并網(wǎng)技術(shù)，電力系統(tǒng)分析、運(yùn)行與控制。

呂子遇 (1992)，男，河北保定人，在讀碩士研究生，主要研究方向?yàn)樾履茉磁c并網(wǎng)技術(shù)，電力系統(tǒng)分析、運(yùn)行與控制。

(編輯 王夏慧)

Subjective and Objective Comprehensive Identification Model for Power Grid Critical Lines Considering Multiple Factors

CHEN Huican1, LI Ran2, Lü Ziyu2, ZHAI Chenxi2, LI Yongbin2

(1.Guangdong Power Grid Power Dispatching Control Center, Guangzhou, Guangdong 510600, China; 2.State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources, North China Electric Power University, Baoding, Hebei 071003, China)

This paperpresents a subjective and objective comprehensive identification method for power grid critical lines considering multiple factors which is to establish a sub-index system based on power grid topology structure and operational state.In allusion to the problem of past research not considering position and function of each sub-index in identifying critical lines, it uses analytical hierarchy process (AHP) to determine subjective weight of each sub-index and entropy-right method to confirm objective weight.On the basis of comprehensively investigating subjective and objective weight, it constructs comprehensive identification index for critical lines.By taking IEEE39 node system for an example, it analyzes and compares research results, and proves reasonability and reliability of this method.

complex network theory; power grid operational state; analytical hierarchy process; entropy-right method; critical line

2016-05-16

2016-07-16

廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司重點(diǎn)規(guī)劃專題資助項(xiàng)目(036000QQ00150002)

10.3969/j.issn.1007-290X.2016.11.019

TM614

A

1007-290X(2016)11-0100-05

陳卉燦(1989)，女，湖北赤壁人。助理工程師，工學(xué)碩士，主要從事電力系統(tǒng)分析與控制等方面的工作。