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      基于改進(jìn)功率介數(shù)的電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估*

      2017-12-21 05:32:08栗然翟晨曦李永彬呂子遇
      電測(cè)與儀表 2017年14期
      關(guān)鍵詞:介數(shù)潮流發(fā)電機(jī)

      栗然,翟晨曦,李永彬,呂子遇

      (華北電力大學(xué)新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北保定071003)

      0 引 言

      2011年國(guó)務(wù)院頒布第599號(hào)令《電力安全事故應(yīng)急處置和調(diào)查處理?xiàng)l例》,南方電網(wǎng)據(jù)此制定了《中國(guó)南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力事故(事件)調(diào)查規(guī)程》。兩份文件均突出強(qiáng)調(diào)了電網(wǎng)發(fā)生事故后對(duì)社會(huì)的影響,在原有的考慮負(fù)荷損失量的基礎(chǔ)上更加強(qiáng)調(diào)負(fù)荷的社會(huì)屬性[1-2]。因此,針對(duì)目前電網(wǎng)公司強(qiáng)調(diào)電網(wǎng)故障對(duì)用戶影響的背景下,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究中考慮負(fù)荷的重要程度顯得十分必要。

      電網(wǎng)安全評(píng)價(jià)主要包括三種方法:確定性評(píng)估、概率性評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估綜合考慮了電網(wǎng)發(fā)生故障的可能性以及概率性。文獻(xiàn)[3]基于蒙特卡洛法對(duì)電網(wǎng)故障狀態(tài)進(jìn)行選擇,在對(duì)故障后果分析時(shí),只考慮失負(fù)荷程度以及電壓偏移程度的影響并未考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)對(duì)其安全性的影響;文獻(xiàn)[4]將電氣介數(shù)引入電網(wǎng)故障后果嚴(yán)重度中;文獻(xiàn)[5]利用電氣介數(shù)衡量元件結(jié)構(gòu)重要度對(duì)電網(wǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)的影響,但是并未考慮潮流流動(dòng)對(duì)元件結(jié)構(gòu)重要度的表征;文獻(xiàn)[6]提出功率介數(shù)的概念,衡量節(jié)點(diǎn)和線路的重要度,但是所提出的功率介數(shù)并未考慮負(fù)荷特性對(duì)其影響。

      文章基于風(fēng)險(xiǎn)理論,采用非序貫蒙特卡洛法,對(duì)電網(wǎng)故障狀態(tài)進(jìn)行抽樣。功率介數(shù)可以真實(shí)反映電力系統(tǒng)中的潮流流動(dòng)的物理背景,刻畫電力系統(tǒng)發(fā)電機(jī)-負(fù)荷對(duì)的影響,在此基礎(chǔ)上所提出改進(jìn)功率介數(shù)概念,考慮發(fā)電機(jī)及負(fù)荷的社會(huì)屬性。在對(duì)故障后果的分析過(guò)程中,將改進(jìn)功率介數(shù)引入電網(wǎng)故障后果嚴(yán)重度中,克服傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法對(duì)發(fā)電機(jī)和負(fù)荷社會(huì)屬性及潮流流動(dòng)影響考慮不足的缺陷。建立包含表征電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)特性、潮流分布、電壓偏移以及負(fù)荷損失嚴(yán)重度的故障后果模型。考慮決策過(guò)程中的猶豫度,提出采用直覺模糊層次分析法對(duì)其進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。最后,通過(guò)IEEE 30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)分析,將所得結(jié)果與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證所提方法的正確性。

      1 改進(jìn)功率介數(shù)

      1.1 功率介數(shù)

      復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中介數(shù)概念用來(lái)衡量網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲性闹匾???紤]到電力系統(tǒng)有其自身的物理意義,已有研究提出功率介數(shù)的概念。電網(wǎng)主要功能是實(shí)現(xiàn)發(fā)電機(jī)-負(fù)荷之間能量的傳輸,因此功率介數(shù)重點(diǎn)分析潮流在元件之間分配,以及各發(fā)電機(jī)-負(fù)荷對(duì)對(duì)于元件重要度的影響,量化元件對(duì)電網(wǎng)能量傳輸?shù)挠绊憽?/p>

      參考文獻(xiàn)[6]提出功率介數(shù)概念,利用潮流追蹤算法,節(jié)點(diǎn)功率介數(shù)定義為:

      式中J′i為節(jié)點(diǎn)i的介數(shù);ψG為發(fā)電機(jī)的權(quán)重系數(shù);ψL為負(fù)荷的權(quán)重系數(shù);n為電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù);nG為向節(jié)點(diǎn)i輸送功率的發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù);nL為從節(jié)點(diǎn)吸收功率的負(fù)荷節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù);PGik為發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)k向節(jié)點(diǎn)i輸送的有功功率;PLik為負(fù)荷節(jié)點(diǎn)k從節(jié)點(diǎn)吸收的有功功率;為節(jié)點(diǎn)傳輸功率權(quán)重,反映了節(jié)點(diǎn)實(shí)際傳輸功率和功率上限之間的關(guān)系,節(jié)點(diǎn)傳輸功率上限取其流入功率上限和流出功率上限的最小值。節(jié)點(diǎn)i的功率傳輸裕度為:

      則節(jié)點(diǎn)i的傳輸功率權(quán)重W*i為:

      支路功率介數(shù)定義為:

      式中X′j為支路j的介數(shù);n為電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù);nG為向支路j輸送功率的發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)數(shù);nL為從支路j吸收功率的負(fù)荷節(jié)點(diǎn)數(shù);PGjk為發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)k向支路j輸送的有功功率;PLjk為負(fù)荷節(jié)點(diǎn)k從支路j吸收的有功功率;W*j為支路傳輸功率權(quán)重,反映支路實(shí)際傳輸功率和功率上限之間的關(guān)系,支路傳輸功率上限為Pmaxj。支路j的功率傳輸裕度為:

      則支路j的傳輸功率權(quán)重為W*j:

      功率介數(shù)反映的是從潮流流動(dòng)的角度分析線路(或節(jié)點(diǎn))的重要性。從廣度上來(lái)講,向線路(或節(jié)點(diǎn))提供功率的發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)數(shù)越多,從線路(或節(jié)點(diǎn))吸收功率的負(fù)荷節(jié)點(diǎn)數(shù)越多,則線路(或節(jié)點(diǎn))被越多的發(fā)電機(jī)-負(fù)荷對(duì)利用,其功率介數(shù)越大,該線路(節(jié)點(diǎn))越重要。從深度上講,線路(或節(jié)點(diǎn))分擔(dān)越多的發(fā)電機(jī)-負(fù)荷對(duì)的能量,其功率介數(shù)越大,線路(或節(jié)點(diǎn))在電網(wǎng)中越重要[7-8]。

      1.2 考慮經(jīng)濟(jì)因子的改進(jìn)功率介數(shù)

      針對(duì)國(guó)務(wù)院發(fā)布的599號(hào)令以及南方電網(wǎng)新調(diào)規(guī)中對(duì)用戶重要度的強(qiáng)調(diào),文章提出考慮發(fā)電機(jī)及負(fù)荷社會(huì)屬性的改進(jìn)功率介數(shù)。

      從系統(tǒng)學(xué)角度講,事物都具備社會(huì)屬性。在電力系統(tǒng)中,負(fù)荷的社會(huì)屬性即指負(fù)荷的重要度。功率介數(shù)表達(dá)式中只反映了發(fā)電機(jī)和負(fù)荷的物理屬性即功率的大小對(duì)線路(或節(jié)點(diǎn))重要度的影響,并未反映發(fā)電機(jī)和負(fù)荷的社會(huì)屬性對(duì)線路(或節(jié)點(diǎn))重要度造成的影響。假設(shè)兩系統(tǒng)具有相同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和潮流分布,但是同等大小的負(fù)荷損失造成的發(fā)電機(jī)側(cè)由于出力減小而產(chǎn)生的損失以及用戶側(cè)的損失是不同的。負(fù)荷的經(jīng)濟(jì)因子不同,發(fā)電機(jī)的經(jīng)濟(jì)因子不同,則系統(tǒng)單位負(fù)荷損失造成的經(jīng)濟(jì)損失不同。將經(jīng)濟(jì)因子引入到功率介數(shù)中,提出改進(jìn)功率介數(shù),則節(jié)點(diǎn)的改進(jìn)功率介數(shù)為:

      式中εGik為發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)k的相對(duì)經(jīng)濟(jì)因子,與發(fā)電廠的重要程度有關(guān);εLik為負(fù)荷節(jié)點(diǎn)k的相對(duì)經(jīng)濟(jì)因子,與負(fù)荷重要度有關(guān)。

      εGik、εLik的確定方法參照《南方電網(wǎng)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估技術(shù)規(guī)范》[9]。發(fā)電機(jī)相對(duì)經(jīng)濟(jì)因子=社會(huì)影響因數(shù)×發(fā)電機(jī)性質(zhì)因數(shù);負(fù)荷相對(duì)經(jīng)濟(jì)因子=社會(huì)影響因數(shù)×用戶性質(zhì)因數(shù)。社會(huì)影響因數(shù)、發(fā)電機(jī)和用戶性質(zhì)因數(shù)取值如表1、表2所示。

      表1 社會(huì)影響因數(shù)取值Tab.1 Value of social factor

      表2 發(fā)電機(jī)和用戶性質(zhì)因數(shù)Tab.2 Generator and user factors

      類似的,定義線路的改進(jìn)功率介數(shù)為:

      2 故障嚴(yán)重度指標(biāo)

      文章從以下幾個(gè)角度衡量電網(wǎng)故障后的嚴(yán)重程度:網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、潮流分布、電壓偏移程度以及負(fù)荷損失嚴(yán)重度。其中,考慮電力系統(tǒng)中一次系統(tǒng)和二次系統(tǒng)權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)效率從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)角度衡量故障的嚴(yán)重度,加權(quán)潮流熵用來(lái)衡量電網(wǎng)故障對(duì)潮流分布的影響。將改進(jìn)功率介數(shù)引入各指標(biāo)中,考慮發(fā)電機(jī)和負(fù)荷社會(huì)屬性及能量傳輸對(duì)電網(wǎng)故障后果的影響。

      2.1 基于改進(jìn)功率介數(shù)的網(wǎng)絡(luò)效率

      在對(duì)電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)特性分析中,將所提出的線路改進(jìn)功率介數(shù)引入到網(wǎng)絡(luò)效率中,可以更好的衡量發(fā)電機(jī)及負(fù)荷社會(huì)屬性以及潮流流動(dòng)特性對(duì)網(wǎng)絡(luò)效率的影響。

      網(wǎng)絡(luò)效率是電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)全局性指標(biāo)[10],表達(dá)式為:

      式中G為電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);n為節(jié)點(diǎn)數(shù);dij為節(jié)點(diǎn)i,j間最短路徑的權(quán)重和。電網(wǎng)不發(fā)生故障時(shí),E為一較大值,當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生故障后E值變小,且故障越嚴(yán)重E越小。其中節(jié)點(diǎn)間最短路徑的權(quán)重同時(shí)考慮電網(wǎng)一次系統(tǒng)權(quán)重和二次系統(tǒng)權(quán)重。

      一次系統(tǒng)權(quán)重主要考慮線路的電抗,線路的電抗值與線路負(fù)載率有關(guān)。一次系統(tǒng)權(quán)重初始值為線路電抗,線路電抗變權(quán)重表達(dá)式為:

      從式(10)中可以看出,線路電抗值隨線路負(fù)載變化而變化,電網(wǎng)實(shí)際實(shí)現(xiàn)過(guò)程通過(guò)FACTS裝置調(diào)整線路電抗。

      本文將線路中保護(hù)裝置發(fā)生拒動(dòng)或誤動(dòng)情形最嚴(yán)重的后果作為線路的二次系統(tǒng)權(quán)重[11],二次權(quán)重可以反映保護(hù)對(duì)線路權(quán)重的影響。從以下三個(gè)方面衡量保護(hù)失效后果嚴(yán)重度:(1)保護(hù)發(fā)生失效造成的負(fù)荷損失;(2)保護(hù)發(fā)生失效引起的有功功率波動(dòng);(3)保護(hù)發(fā)生失效引起的電壓波動(dòng)。保護(hù)k失效后果嚴(yán)重度為:

      式中n為節(jié)點(diǎn)數(shù);m為線路數(shù);Ub,fb為保護(hù)故障動(dòng)作后電壓和頻率的標(biāo)幺值;F′(r)和F(r)分別為保護(hù)故障動(dòng)作前后的功率值。

      線路i的二次系統(tǒng)權(quán)重值為:

      在計(jì)算線路權(quán)重時(shí),首先計(jì)算各線路中保護(hù)一旦發(fā)生失效造成的后果。當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生故障后,將電網(wǎng)故障后線路一次權(quán)重和線路二次權(quán)重相乘,二次權(quán)重反映了保護(hù)對(duì)線路權(quán)重分布的改變。考慮發(fā)電機(jī)和負(fù)荷社會(huì)屬性及能量傳輸對(duì)線路重要度的影響,將改進(jìn)功率介數(shù)引入線路綜合權(quán)重中。電網(wǎng)故障后線路綜合權(quán)重為:

      式中Wi表示線路i的改進(jìn)功率介數(shù);w(i,t+1)表示電網(wǎng)故障后線路i的權(quán)重值,w越小則越多的最短路徑通過(guò)線路i,線路i在電網(wǎng)能量傳輸中作用越重要。

      將式(13)帶入式(4)中可以求得電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)效率。將網(wǎng)絡(luò)效率的倒數(shù)1/E作為表征電網(wǎng)發(fā)生故障對(duì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的影響,其值越大,說(shuō)明從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)角度來(lái)講,故障后果越嚴(yán)重。

      2.2 基于改進(jìn)功率介數(shù)的加權(quán)潮流熵

      潮流熵用來(lái)定量描述線路潮流分布的不均衡性,因此可用來(lái)衡量電網(wǎng)發(fā)生故障的后果。已有文獻(xiàn)[12]提出加權(quán)潮流熵,加權(quán)潮流熵將線路的負(fù)載率引入潮流熵計(jì)算中,可以區(qū)分線路負(fù)載率集中于高負(fù)載率區(qū)間和線路負(fù)載率集中于低負(fù)載率區(qū)間電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的不同[13]。但是加權(quán)潮流熵沒有考慮能量流動(dòng)對(duì)電網(wǎng)狀態(tài)的影響以及發(fā)電機(jī)和負(fù)荷的社會(huì)屬性,處于不同負(fù)載率區(qū)間的線路的影響其線路重要度的負(fù)荷及發(fā)電機(jī)的經(jīng)濟(jì)因子不同,電網(wǎng)故障的后果不同。

      因此利用所提出的改進(jìn)功率介數(shù)修正加權(quán)潮流熵。其中η(k)為改進(jìn)功率介數(shù)修正因子,η(k)表示發(fā)電機(jī)和負(fù)荷社會(huì)屬性及能量傳輸對(duì)加權(quán)潮流熵的影響。改進(jìn)功率介數(shù)修正的潮流熵定義為:

      式中 η(k)為負(fù)載率wi∈(Uk,Uk+1]的線路的改進(jìn)功率介數(shù)平均值;n表示負(fù)載率區(qū)間個(gè)數(shù);P(k)表示線路負(fù)載率wi∈(Uk,Uk+1]的概率。

      2.3 基于改進(jìn)功率介數(shù)的電壓偏移嚴(yán)重度

      文中提出將改進(jìn)功率介數(shù)引入電壓偏移嚴(yán)重度指標(biāo)中。電壓越限影響電網(wǎng)安全運(yùn)行,傳統(tǒng)的采用線性嚴(yán)重度函數(shù)表示電壓偏移嚴(yán)重度的模型,其結(jié)果可能造成遮蔽現(xiàn)象。因此文中利用效用理論衡量電壓越限嚴(yán)重度。當(dāng)節(jié)點(diǎn)電壓標(biāo)幺值為[0.95,1.05]時(shí),電壓偏移嚴(yán)重度為0。節(jié)點(diǎn)i的電壓偏移嚴(yán)重度為:

      式中Vi=|Ui-1|,Ui表示節(jié)點(diǎn)電壓實(shí)際值。

      為了能夠刻畫節(jié)點(diǎn)的重要度,將節(jié)點(diǎn)的改進(jìn)功率介數(shù)引入系統(tǒng)的電壓偏移嚴(yán)重度,表達(dá)式如式(16)所示,其中Ji為節(jié)點(diǎn)i的改進(jìn)功率介數(shù):

      2.4 基于改進(jìn)功率介數(shù)的負(fù)荷損失嚴(yán)重度

      電網(wǎng)發(fā)生故障后,由于可能不滿足電網(wǎng)的約束條件,此時(shí)需要切負(fù)荷。本文采用最優(yōu)負(fù)荷削減模型[14],保證將故障后的電網(wǎng)損失降到最小??紤]到負(fù)荷節(jié)點(diǎn)重要性不同,利用節(jié)點(diǎn)改進(jìn)功率介數(shù)對(duì)最優(yōu)負(fù)荷削減模型進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)后的最優(yōu)負(fù)荷削減模型為:

      約束條件:

      其中目標(biāo)函數(shù)的物理意義是使考慮負(fù)荷經(jīng)濟(jì)因子的電網(wǎng)損失最小。式中C為負(fù)荷削減量;Jj為負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的改進(jìn)功率介數(shù);T(S)為電網(wǎng)的有功潮流;A(S)為有功潮流和注入功率之間的關(guān)系矩陣;PG和PD分別是發(fā)電輸出和負(fù)荷功率矢量。

      3 基于改進(jìn)功率介數(shù)的電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估

      3.1 電網(wǎng)故障概率

      文中電網(wǎng)故障概率計(jì)算方法采用的是非序貫蒙特卡洛法。該方法認(rèn)為,電力系統(tǒng)的狀態(tài)是由電力系統(tǒng)每一個(gè)元件的狀態(tài)決定的,每一個(gè)元件狀態(tài)可能性又由抽樣概率確定[15-17]。

      每一個(gè)元件的狀態(tài)可用[0,1]均勻分布來(lái)確定。設(shè)元件可能存在的狀態(tài)有兩種:失效或工作,并且這兩種狀態(tài)相互獨(dú)立。設(shè)元件的狀態(tài)為si,失效的概率為Qi,隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)[0,1]的數(shù)Ri,則存在:

      其中,各線路i失效概率Qi按照:

      式中PH為保護(hù)失效的概率,保護(hù)失效情形包含保護(hù)誤動(dòng)或拒動(dòng)兩種情況;Li為線路的實(shí)際傳輸功率;LiN為線路的額定傳輸功率;Lilim為線路傳輸功率的極限值。

      若系統(tǒng)中有N個(gè)元件,則系統(tǒng)的狀態(tài)為:

      當(dāng)抽樣的次數(shù)足夠多時(shí),狀態(tài)s的抽樣頻率可作為其概率的無(wú)偏估計(jì)。

      式中M是抽樣數(shù);m(s)為狀態(tài)s出現(xiàn)的次數(shù)。

      3.2 直覺模糊層次分析法

      電力系統(tǒng)安全是由多因素影響的,為了將采用不同量綱從多個(gè)角度進(jìn)行評(píng)價(jià)的指標(biāo)綜合起來(lái),本文提出采用考慮隸屬度、非隸屬度、猶豫度三方面信息的直覺模糊層次分析法進(jìn)行評(píng)價(jià)。

      3.2.1 直覺模糊集

      下面給出保加利亞學(xué)者Atanassov定義的直覺模糊集的概念:

      設(shè)是X一個(gè)非空集合,則稱A={〈x,μA(x),vA(x)〉|x∈X}為直覺模糊集,其中 μA(x)和vA(x)分別為X中元素x屬于A的隸屬度和非隸屬度,即:

      且滿足條件 0≤μA(x)+vA(x)≤1,x∈X此外πA(x)=1-μA(x)-vA(x),x∈X表示X中元素x屬于A的猶豫度或不確定度。在實(shí)際應(yīng)用時(shí),將α=(μα,vα)稱為直覺模糊數(shù),其中,μα∈[0,1],vα∈[0,1],μα+vα≤1。

      此外,為了便于理解直覺模糊數(shù)(μα,vα)的定義,可以從物理層次對(duì)其進(jìn)行描述。如,(μα,vα)=(0.2,0.3),則說(shuō)明 μα=0.2,vα=0.3,它表示:若共有100個(gè)人對(duì)于同一個(gè)方案進(jìn)行投票,那么,投贊成的有20人,投反對(duì)的有30人,投棄權(quán)的有50人[18]。

      對(duì)于任一直覺模糊數(shù) α=(μα,vα),可通過(guò)改進(jìn)的得分函數(shù)S對(duì)其進(jìn)行評(píng)估:

      式(22)含義是:認(rèn)為投棄權(quán)票的人中,內(nèi)心對(duì)于贊成和反對(duì)兩個(gè)方面的選擇比例各占一半,可以先給 πα賦值1/2,然后再用(μα-vα)/2來(lái)對(duì) 1/2πα進(jìn)行修正。這種賦權(quán)方法說(shuō)明如果贊成的人數(shù)多于反對(duì)的人數(shù),則棄權(quán)的人對(duì)于贊成和反對(duì)兩種態(tài)度更加趨向于投贊成票,這種方式更好的考慮到棄權(quán)的模糊因素,與實(shí)際情況更加相符[19]。

      3.2.2 直覺模糊層次分析法的基本步驟

      (1)構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)

      根據(jù)決策問題具體的評(píng)價(jià)目標(biāo),對(duì)m個(gè)待評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行深層次的影響因素分析,并確定n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

      (2)建立直覺判斷矩陣

      根據(jù)表3中的直接模糊數(shù),確定各指標(biāo)之間相互比較的直覺偏好關(guān)系,并據(jù)此得到直覺判斷矩陣R=(rij)n×n其中:rij=(μij,vij)(i,j=1,2,…,n),μij∈[0,1],vij∈[0,1],μji=vij=vji=μij,μii=vii=0.5,μij+vij≤1。

      μij表示在對(duì)屬性i和j進(jìn)行比較的時(shí)候,決策者更加傾向于選i的可能性,而vij則表示決策者更加傾向于選j的可能性,此外,決策者在兩個(gè)屬性之間猶豫不定,不能作出選擇的可能性由πij=1-μij-vij確定。

      表3 直覺模糊數(shù)與評(píng)價(jià)對(duì)應(yīng)表Tab.3 Intuition fuzzy numbers correspond with the evaluation

      (3)檢查步驟(2)中得到的直覺判斷矩陣的一致性。

      并且定義測(cè)量距離d為:

      式中 σ表示由決策者自行設(shè)定的關(guān)于R(p)和~R(p)之間相似度的值,σ∈[0,1],σ的取值越小,說(shuō)明R(p)和 ~R(p)的相似度越好。σ取值可以根據(jù)實(shí)際設(shè)定,最后直覺判斷矩陣R(p)(R(p+1)=~R(p))根據(jù)式(28)通過(guò)一致性檢驗(yàn)即可:

      (4)由步驟(3)中最后得到的直覺判斷矩陣得出各指標(biāo)權(quán)重向量。由式(29)求出指標(biāo)權(quán)重向量w=[w1,w2,…,wn],且:

      經(jīng)過(guò)計(jì)算得到的SHi值越大,則說(shuō)明電網(wǎng)故障后果越嚴(yán)重;

      (6)電網(wǎng)的綜合風(fēng)險(xiǎn)值可以表示為:RG=SHi·P(s),其中SHi為利用直覺模糊層次分析法得到的電網(wǎng)故障綜合嚴(yán)重度,P(s)為非序貫蒙特卡洛法求得的故障概率。

      4 算例分析

      本文采用IEEE30節(jié)點(diǎn)進(jìn)行仿真分析,在計(jì)算分析過(guò)程中設(shè)定節(jié)點(diǎn)15、18、20節(jié)點(diǎn)所帶負(fù)荷的相對(duì)經(jīng)濟(jì)因子為1.5,即認(rèn)為其所帶負(fù)荷較為重要,其他各負(fù)荷節(jié)點(diǎn)以及發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)經(jīng)濟(jì)因子均為0.8。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示,該系統(tǒng)包含30個(gè)節(jié)點(diǎn),41條支路。采用非序貫蒙特卡洛法對(duì)電網(wǎng)狀態(tài)進(jìn)行10 000次抽樣,計(jì)算失效狀態(tài)的概率以及失效后果。計(jì)算基于本文提出的改進(jìn)功率介數(shù)的電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)效率、潮流熵、電壓偏移嚴(yán)重度以及負(fù)荷損失嚴(yán)重度。

      3.3 綜合評(píng)估

      (1)計(jì)算本文提出的各線路和節(jié)點(diǎn)的改進(jìn)功率介數(shù);

      (2)將改進(jìn)功率介數(shù)引入四個(gè)故障后果嚴(yán)重度指標(biāo)中計(jì)算指標(biāo)值。其中包括:基于線路改進(jìn)功率介數(shù)的網(wǎng)絡(luò)效率,基于線路改進(jìn)功率介數(shù)的加權(quán)潮流熵,基于節(jié)點(diǎn)改進(jìn)功率介數(shù)的電壓偏移嚴(yán)重度,基于節(jié)點(diǎn)改進(jìn)功率介數(shù)的負(fù)荷損失嚴(yán)重度;

      (3)考慮評(píng)價(jià)過(guò)程中的猶豫度信息,計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重向量;

      (4)將步驟(2)中所計(jì)算的各指標(biāo)歸一化,與步驟(3)中所得到的指標(biāo)權(quán)重相結(jié)合,通過(guò)式(30)計(jì)算可以求得各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)值:

      式中Zij為歸一化后的各指標(biāo)值;wj為指標(biāo)權(quán)重向量;

      (5)根據(jù)公式(31)求出的綜合評(píng)價(jià)值Hi仍然是直覺模糊數(shù),即Hi=(μHi,vHi,πHi)。而直覺模糊數(shù)之間不好進(jìn)行比較,因此,可以利用一個(gè)得分函數(shù)來(lái)將直覺模糊數(shù)Hi轉(zhuǎn)化為可以進(jìn)行比較的實(shí)數(shù)SHi,采用的得分函數(shù)的計(jì)算公式如下:

      圖1 IEEE 30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)接線圖Fig.1 Connection diagram of IEEE 30-bus system

      圖2表示的是節(jié)點(diǎn)功率介數(shù)以及節(jié)點(diǎn)的改進(jìn)功率介數(shù),圖3表示的是線路的功率介數(shù)以及線路的改進(jìn)功率介數(shù)。從兩圖中可以看出,由于改進(jìn)功率介數(shù)考慮到負(fù)荷重要度的影響,計(jì)算負(fù)荷從各節(jié)點(diǎn)或線路汲取的功率會(huì)發(fā)現(xiàn)功率介數(shù)與改進(jìn)功率介數(shù)明顯不同。從圖2中可以明顯地看出,節(jié)點(diǎn)18、19的改進(jìn)功率介數(shù)很大。從圖3中可以看出線路22、23的改進(jìn)功率介數(shù)也較大。

      圖2 節(jié)點(diǎn)的功率介數(shù)以及改進(jìn)功率介數(shù)Fig.2 Power betweenness as well as improved power betweenness of nodes

      圖3 線路的功率介數(shù)以及改進(jìn)功率介數(shù)Fig.3 Power betweenness as well as improved power betweenness of lines

      從表4可以看出,利用本文方法與其他文獻(xiàn)中的方法所得結(jié)果大體相同,由于本文在考慮故障后果嚴(yán)重度的過(guò)程中引入了考慮經(jīng)濟(jì)因子的節(jié)點(diǎn)/線路重要度進(jìn)行修正,因此,在排序上有些差異。由于發(fā)電機(jī)1是平衡節(jié)點(diǎn),當(dāng)線路L1、L2發(fā)生故障時(shí)會(huì)造成電網(wǎng)發(fā)生解列,因此L1、L2線路故障后果極為嚴(yán)重。

      表4 電網(wǎng)事故風(fēng)險(xiǎn)排序Tab.4 Sorting of grid accident risk

      所得風(fēng)險(xiǎn)排序與其他方法排序區(qū)別主要體現(xiàn)在L21、L22上,因?yàn)槲恼抡J(rèn)為節(jié)點(diǎn) 15、18、19所帶負(fù)荷較為重要,且線路L21、L22處于電網(wǎng)左下側(cè)中能量的中間地帶,屬于功率流動(dòng)重要環(huán)節(jié),一旦發(fā)生故障將造成功率供給不足,左下側(cè)部分節(jié)點(diǎn)負(fù)荷全失,對(duì)電網(wǎng)將產(chǎn)生很大的損失,結(jié)果符合該系統(tǒng)實(shí)際情況。因此,所提出的基于改進(jìn)功率介數(shù)的電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行有一定的指導(dǎo)意義。

      5 結(jié)束語(yǔ)

      在傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的基礎(chǔ)上,提出了考慮發(fā)電機(jī)與負(fù)荷社會(huì)屬性以及潮流流動(dòng)特點(diǎn)的改進(jìn)功率介數(shù),利用改進(jìn)功率介數(shù)對(duì)電網(wǎng)故障后果進(jìn)行修正。在電網(wǎng)公司重點(diǎn)關(guān)注故障對(duì)電網(wǎng)中重要負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的影響的背景下,所提方法更滿足其對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的實(shí)際要求。此外,提出采用直覺模糊層次分析法,考慮了決策過(guò)程中的猶豫度,使得整個(gè)評(píng)價(jià)結(jié)果更為客觀。

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