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      多端柔性直流輸電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)判

      2020-04-14 10:40:16陳繼開(kāi)賈肖華辛業(yè)春李林王振浩
      關(guān)鍵詞:換流器評(píng)判公式

      陳繼開(kāi),賈肖華,辛業(yè)春,李林,王振浩

      (東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院,吉林 吉林 132012)

      隨著智能電網(wǎng)建設(shè)步伐的不斷加快,電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜,為了保證系統(tǒng)運(yùn)行安全,需要對(duì)系統(tǒng)各類(lèi)運(yùn)行進(jìn)行準(zhǔn)確的辨識(shí)與評(píng)價(jià).因此,建立一套系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并提出一種運(yùn)行狀態(tài)評(píng)判方法對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)分級(jí)評(píng)判具有很重要的意義.文獻(xiàn)[1]運(yùn)用魚(yú)骨圖法建立了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,可以全面的對(duì)微電網(wǎng)進(jìn)行分析評(píng)判.文獻(xiàn)[2]與文獻(xiàn)[3]分別利用不同的方法建立了一套評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,能夠?qū)﹄娋W(wǎng)的堅(jiān)強(qiáng)度進(jìn)行評(píng)判.文獻(xiàn)[4]基于拉格朗日函數(shù)確定指標(biāo)權(quán)重,能夠評(píng)判配電網(wǎng)的運(yùn)行方式.文獻(xiàn)[5]采用兩級(jí)模糊綜合評(píng)判法對(duì)配電系統(tǒng)評(píng)價(jià),能夠?qū)ο到y(tǒng)的運(yùn)行趨勢(shì)提供預(yù)警.文獻(xiàn)[6]基于模糊最小二乘支持向量機(jī)法微電網(wǎng)群運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行有效分類(lèi).文獻(xiàn)[7]采用直覺(jué)模糊層次分析法定量評(píng)估電網(wǎng)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn),能大大提高電網(wǎng)的安全性.

      通過(guò)上述分析可知,目前所用的狀態(tài)評(píng)判方法大多數(shù)運(yùn)用在電網(wǎng)及電網(wǎng)設(shè)備的可靠性、堅(jiān)強(qiáng)度評(píng)估上,并且所應(yīng)用的領(lǐng)域主要集中在配電系統(tǒng),智能電網(wǎng),變壓器設(shè)備評(píng)價(jià)等方面,而針對(duì)多端柔性直流輸電系統(tǒng)整體運(yùn)行狀態(tài)分級(jí)評(píng)判研究還比較少,如果提出一種綜合評(píng)判方法,能夠準(zhǔn)確的判斷MMC-MTDC輸電系統(tǒng)的不同運(yùn)行狀態(tài)健康等級(jí),將對(duì)MMC-MTDC輸電系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化控制提供有力的技術(shù)支撐.綜上所述,本文提出一種主觀(guān)與客觀(guān)相結(jié)合的IAHP——反非廣延熵權(quán)的評(píng)判方法,并應(yīng)用于對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的分級(jí)評(píng)判,最終從實(shí)驗(yàn)證明了該方法的正確性.

      1 MMC-MTDC輸電系統(tǒng)

      1.1 MMC-MTDC輸電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

      MMC-MTDC輸電系統(tǒng)是由三個(gè)以上換流器,通過(guò)串、并、混聯(lián)等方式進(jìn)行連接的輸電系統(tǒng)[8].本文研究的MMC-MTDC輸電系統(tǒng)是并聯(lián)方式的環(huán)網(wǎng)結(jié)構(gòu),主要由:風(fēng)場(chǎng)側(cè)換流器、集群風(fēng)場(chǎng)、網(wǎng)側(cè)換流器、交流系統(tǒng)和直流系統(tǒng)等五部分組成,如圖1所示.

      圖1 集群風(fēng)電場(chǎng)MMC-MTDC輸電系統(tǒng)模型

      1.2 影響MMC-MTDC輸電系統(tǒng)運(yùn)行的因素

      1.2.1 不同運(yùn)行工況對(duì)MMC-MTDC輸電系統(tǒng)的影響

      利用MMC-MTDC系統(tǒng)進(jìn)行大規(guī)模集群風(fēng)電電能外送是未來(lái)實(shí)現(xiàn)新能源高效利用的有效手段.當(dāng)風(fēng)場(chǎng)風(fēng)速驟變時(shí),一方面MMC-MTDC輸電系統(tǒng)內(nèi)傳輸功率隨之變化,導(dǎo)致直流母線(xiàn)電壓發(fā)生偏差,進(jìn)而使與MMC換流器聯(lián)接的交流系統(tǒng)發(fā)生頻率偏移;另一方面風(fēng)功率波動(dòng)可能導(dǎo)致網(wǎng)內(nèi)潮流分布更復(fù)雜,將會(huì)影響原來(lái)的運(yùn)行方式,系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行點(diǎn)可能出現(xiàn)變化,繼而影響系統(tǒng)的運(yùn)行效率、可靠性和安全性.

      當(dāng)MMC-MTDC輸電系統(tǒng)潮流反轉(zhuǎn)時(shí),因?yàn)镸MC具有交流電壓控制能力,所以對(duì)交流側(cè)的電壓影響很小,會(huì)保證系統(tǒng)交流側(cè)的穩(wěn)定性.為了實(shí)現(xiàn)潮流反轉(zhuǎn),系統(tǒng)內(nèi)各換流站將切換到新的控制模式,在保證系統(tǒng)的直流側(cè)電壓極性不變的前提下,實(shí)現(xiàn)直流電網(wǎng)內(nèi)電流方向的改變.在該過(guò)渡過(guò)程中,換流器通過(guò)的功率和直流母線(xiàn)電壓將發(fā)生波動(dòng),相應(yīng)各換流器承擔(dān)的功率也隨之改變,繼而影響到系統(tǒng)的穩(wěn)定性.

      因?yàn)樵诔绷鞣崔D(zhuǎn)時(shí)直流側(cè)電壓方向不變而直流電流方向改變這個(gè)特點(diǎn),當(dāng)MMC-MTDC輸電系統(tǒng)風(fēng)場(chǎng)側(cè)換流器退出運(yùn)行時(shí),在站間協(xié)調(diào)控制方法下,整個(gè)系統(tǒng)不會(huì)像雙端直流輸電系統(tǒng)那樣必須停止運(yùn)行,其它換流器之間仍可進(jìn)行功率傳輸.但由于各個(gè)換流器協(xié)調(diào)過(guò)程中直流網(wǎng)內(nèi)功率瞬間波動(dòng),同時(shí)功率重新分配,直流母線(xiàn)電壓將會(huì)變化,所以系統(tǒng)的平衡工作點(diǎn)也會(huì)發(fā)生改變.

      1.2.2 下垂控制策略對(duì)MMC-MTDC輸電系統(tǒng)的影響

      為了完成對(duì)MMC-MTDC輸電系統(tǒng)的統(tǒng)一協(xié)調(diào)控制,根據(jù)不同的控制目標(biāo)和運(yùn)行要求,各換流站常采用不同的控制方法,以實(shí)現(xiàn)最佳的控制效果.以逆變站為例,以Udc的穩(wěn)定為約束,為了合理的完成各站間功率分配,常采用功率-電壓(P-U)下垂控制策略,由于下垂系數(shù)自適應(yīng)算法的引入,改進(jìn)下垂方法與下垂傳統(tǒng)方法對(duì)系統(tǒng)的控制效果存在較大差異.

      P-U下垂控制是根據(jù)下垂特性隨換流器功率變化調(diào)節(jié)換流器直流母線(xiàn)電壓繼而實(shí)現(xiàn)站間功率分配的一種協(xié)調(diào)控制方法.當(dāng)受端換流器直流母線(xiàn)電壓增加時(shí),接受功率在下垂控制的作用下將降低,這可以緩解由于功率激增(跌落)對(duì)換流器及交流系統(tǒng)的影響,并有效實(shí)現(xiàn)各換流器間功率的合理分配.同樣,換流器直流母線(xiàn)電壓下降意味著接收功率上升.但研究證明[9],傳統(tǒng)下垂控制不能實(shí)現(xiàn)潮流的精確控制、直流電壓工作點(diǎn)不穩(wěn)定,其本質(zhì)為有差調(diào)節(jié),造成的偏差越限會(huì)影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性.

      改進(jìn)下垂控制的下垂系數(shù)可以根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行工況自適應(yīng)調(diào)整,并將平移下垂曲線(xiàn)和改變下垂曲線(xiàn)的下垂系數(shù)相結(jié)合[10].它可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)擾動(dòng)引起的不平衡有功功率的合理分配.根據(jù)換流器的備用容量,改進(jìn)下垂控制不僅可以釋放MMC-MTDC輸電系統(tǒng)的潛在無(wú)功功率控制能力,而且可以將不平衡有功功率合理地分配給每個(gè)換流器控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)下垂控制方法.

      2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立

      2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取原則

      影響MMC-MTDC輸電系統(tǒng)運(yùn)行的因素有很多,科學(xué)全面的選取指標(biāo)是MMC-MTDC輸電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)分級(jí)評(píng)判的首要條件.因此設(shè)計(jì)指標(biāo)體系時(shí)應(yīng)依據(jù)科學(xué)性、針對(duì)性、系統(tǒng)性、可操作性和先進(jìn)性原則來(lái)進(jìn)行指標(biāo)的篩選[11].

      根據(jù)1.2節(jié)分析可知,功率、電壓、頻率、動(dòng)態(tài)響應(yīng)、可靠性、靈敏度這六個(gè)方面能夠較為全面的反映系統(tǒng)運(yùn)行的主要特征.因此,本文將以上六個(gè)方面作為指標(biāo)選取的方向,按照上述評(píng)價(jià)指標(biāo)選取的基本原則,篩選能夠反映系統(tǒng)性質(zhì)的指標(biāo),從而構(gòu)建指標(biāo)體系,如圖2所示.

      圖2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

      2.2 指標(biāo)集的構(gòu)建

      2.2.1 功率指標(biāo)

      (1)受端功率分配合理度

      合理的分配功率,能夠使系統(tǒng)穩(wěn)定安全的運(yùn)行.

      (1)

      公式中:n個(gè)換流站分配功率,第l個(gè)換流站的容量為Sl,實(shí)際分得的功率為Pl.

      (2)功率安全裕度

      為了確保系統(tǒng)穩(wěn)定安全的運(yùn)行,換流站必須運(yùn)行在功率的有效范圍即功率安全裕度內(nèi)[12].

      (2)

      公式中:P為換流站有功功率;PH=Pref(參考值)+ΔPmax為功率的上限;PL=Pref(參考值)-ΔPmax為功率的下限.

      (3)最大功率波動(dòng)

      (3)

      公式中:Pmax為功率最大值;Pmin為功率最小值;PN為功率的額定值.

      (4)功率傳輸損耗

      (4)

      公式中:m個(gè)與系統(tǒng)相連的風(fēng)場(chǎng);Pwj為第j個(gè)風(fēng)功率;Pslack為松弛功率.

      2.2.2 電壓指標(biāo)

      (1)換流站直流電壓安全裕度

      (5)

      公式中:Udc為換流站的直流電壓;UdcH為電壓的上限;UdcL為電壓的下限.

      (2)電壓幅值方差指數(shù)

      能夠檢查系統(tǒng)是否在工作極限電壓之間運(yùn)行.

      (6)

      公式中:Vc為臨界點(diǎn)處的電壓大?。?Vc/?Pwj為Vc對(duì)Pwj的敏感性.

      (3)電壓穩(wěn)定指數(shù)

      (7)

      公式中:Z為阻抗;X為電抗;Qj為受端無(wú)功功率;Vi為送端電壓.

      2.2.3 頻率指標(biāo)

      (1)頻率安全裕度

      (8)

      公式中:f為換流站的頻率;fH為頻率的上限;fcL為頻率的下限.

      (2)最大頻率波動(dòng)

      (9)

      公式中:fmax為頻率最大值;fmin為頻率最小值;fN為頻率的額定值.

      (3)頻率偏差

      頻率的實(shí)際值與額定值之差的百分?jǐn)?shù)為

      (10)

      2.2.4 響應(yīng)速度指標(biāo)

      本文從上升時(shí)間、峰值時(shí)間、過(guò)渡時(shí)間、超調(diào)量和狀態(tài)平均持續(xù)時(shí)間五個(gè)指標(biāo)體現(xiàn)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)過(guò)程,只介紹超調(diào)量和狀態(tài)平均持續(xù)時(shí)間.

      (1)超調(diào)量

      最大偏離量h(tp)與終值h(∞)比的百分?jǐn)?shù)為

      (11)

      (2)狀態(tài)平均持續(xù)時(shí)間

      (12)

      公式中:λk為狀態(tài)X中第k個(gè)分量的躍遷速率.

      2.2.5 可靠性指標(biāo)

      (1)總等值停運(yùn)時(shí)間

      (13)

      公式中:EOTk為一年中第k次停運(yùn)的等值停運(yùn)時(shí)間.

      (2)電量不足期望值

      系統(tǒng)供電能力不足導(dǎo)致的負(fù)載減少量為

      (14)

      公式中:FENDS(Xi)為在狀態(tài)Xi狀態(tài)下減少的負(fù)荷量;N為減少的總量;T為8 760 h

      (3)嚴(yán)重程度

      系統(tǒng)在峰值負(fù)荷期間失去滿(mǎn)負(fù)荷的時(shí)間[13]為

      (15)

      (4)貢獻(xiàn)指數(shù)

      反映了擾動(dòng)對(duì)系統(tǒng)可靠性的貢獻(xiàn)水平,值越大,可靠性越低.

      (16)

      公式中:EENS0和EENS1分別為擾動(dòng)發(fā)生前后值;CUHV為額定容量.

      2.2.6 靈敏度指標(biāo)

      靈敏度是指優(yōu)化目標(biāo)對(duì)參數(shù)變化的敏感度[14].

      (1)功率靈敏度

      系統(tǒng)受到擾動(dòng)后,功率對(duì)時(shí)間變化的敏感度為

      (17)

      (2)電壓靈敏度

      系統(tǒng)受到擾動(dòng)后,電壓對(duì)時(shí)間變化的敏感度為

      (18)

      (3)電流靈敏度

      系統(tǒng)受到擾動(dòng)后,電流對(duì)時(shí)間變化的敏感度為

      (19)

      (4)功角靈敏度

      系統(tǒng)受到擾動(dòng)后,功角對(duì)時(shí)間變化的敏感度為

      (20)

      3 反非廣延熵評(píng)判法

      3.1 反非廣延熵的定義

      Tsallis熵是由Tsallis提出的,它是BGS統(tǒng)計(jì)的一個(gè)推廣,對(duì)于描述非擴(kuò)展系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)力學(xué)非常有用[15].廣義熵形式為

      (21)

      公式中:0≤p(i)≤1,且q為非廣延參數(shù);k為玻爾茲曼常數(shù).由上式可知,當(dāng)q值固定不變時(shí),隨著系統(tǒng)復(fù)雜程度(p(i))的增加,Sq也將增大.

      為了使Tsallis熵能夠更方便地應(yīng)用于工程實(shí)踐,這里給出反非廣延熵的表達(dá)式為

      (22)

      由公式(22)可知,反非廣延熵與Tsallis熵的特征相反,即隨著p(i)的提高,S′q將非線(xiàn)性減小,這意味著當(dāng)以多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)作為依據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)價(jià)時(shí),各指標(biāo)內(nèi)數(shù)值的差異性越大,反非廣延熵值越大,這符合系統(tǒng)評(píng)價(jià)時(shí)對(duì)各指標(biāo)熵權(quán)的基本要求.

      3.2 反非廣延熵統(tǒng)計(jì)特性

      觀(guān)察公式(22)發(fā)現(xiàn):由于反非廣延熵是Tsallis熵的一種變形,所以繼承了非廣延統(tǒng)計(jì)特性,q表征了被測(cè)系統(tǒng)的非廣延程度.為了深入研究反非廣延熵的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,這里以一個(gè)二能級(jí)系統(tǒng)和一個(gè)三能級(jí)系統(tǒng)作為研究對(duì)象對(duì)其進(jìn)行考察.

      設(shè)二能級(jí)系統(tǒng)由2個(gè)獨(dú)立的子系統(tǒng)A、B組成,根據(jù)公式(22),繪制不同q指數(shù)下反非廣延熵隨p變化關(guān)系圖(如圖3所示,圖中p為系統(tǒng)中A子系統(tǒng)的存在概率).由圖3可知,在q>0條件下,反非廣延熵函數(shù)統(tǒng)計(jì)特性的變化趨勢(shì)基本一致,整個(gè)函數(shù)圖象呈現(xiàn)凹狀,存在一個(gè)極小值;在q<0的情況下,圖像呈現(xiàn)凸?fàn)?,此時(shí)只存在極大值.

      設(shè)三能級(jí)系統(tǒng)由3個(gè)獨(dú)立的子系統(tǒng)A、B和C組成時(shí),根據(jù)公式(22),繪制反非廣延熵隨p和q變化關(guān)系圖(如圖4所示,圖中p為系統(tǒng)中A的存在概率,q為反非廣延參數(shù)).由圖4可知,隨著q的不斷增大,反非廣延熵對(duì)發(fā)生小概率事件的統(tǒng)計(jì)能力顯著增強(qiáng),這意味著通過(guò)調(diào)整q可以改變對(duì)被測(cè)系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)范圍并有選擇性地提高對(duì)不同概率事件的辨識(shí)度.

      圖3 不同q指數(shù)下熵隨概率分布變化關(guān)系圖4 反非廣延熵隨q指數(shù)和概率分布變化關(guān)系

      3.3 評(píng)判方法的步驟

      隨著換流器控制模式及網(wǎng)內(nèi)潮流的變化,MMC-MTDC輸電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)也將發(fā)生相應(yīng)改變,對(duì)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷并實(shí)現(xiàn)分級(jí)排序,有利于未來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)交直流混聯(lián)科學(xué)調(diào)控,本文提出了一種基于反非廣延熵的運(yùn)行狀態(tài)分級(jí)評(píng)判方法,其中綜合權(quán)重基本上由主觀(guān)權(quán)重和客觀(guān)權(quán)重兩方面組成.主觀(guān)權(quán)重由改進(jìn)層次分析法獲得[16].客觀(guān)權(quán)重由反非廣延熵權(quán)法獲得,具體步驟如下:

      步驟一:根據(jù)改進(jìn)層次分析法計(jì)算主觀(guān)權(quán)重u1(i)

      步驟二:計(jì)算客觀(guān)權(quán)重

      (1)指標(biāo)歸一化

      設(shè)評(píng)估指標(biāo)數(shù)量為m個(gè),有n個(gè)狀態(tài)參與評(píng)估,xij為第j個(gè)狀態(tài)指標(biāo)i的參數(shù),根據(jù)以下原則進(jìn)行指標(biāo)參數(shù)歸一化[17]:

      對(duì)于與運(yùn)行狀態(tài)成正比的指標(biāo)i對(duì)應(yīng)參數(shù)按照公式(23)進(jìn)行歸一化

      (23)

      對(duì)于與運(yùn)行狀態(tài)成反比的指標(biāo)i對(duì)應(yīng)參數(shù)按照公式(24)進(jìn)行歸一化

      (24)

      (2)利用公式(22)對(duì)HD=[D1,D2,…,Dm]T進(jìn)行計(jì)算;

      (3)根據(jù)公式(25)確定所有指標(biāo)的反熵權(quán)

      (25)

      步驟三:綜合權(quán)重的計(jì)算

      根據(jù)公式(26)組合賦權(quán)法確定綜合權(quán)重:

      (26)

      設(shè)主觀(guān)權(quán)重和客觀(guān)權(quán)重為uk(i),權(quán)重分配系數(shù)為k(k=1,2).

      步驟四:評(píng)價(jià)結(jié)果

      采用線(xiàn)性加權(quán)法,將w(i)與各指標(biāo)參數(shù)xij線(xiàn)性加權(quán),得到?jīng)Q策值并進(jìn)行排序,最終得到評(píng)價(jià)結(jié)果.

      基于非廣延熵的統(tǒng)計(jì)特點(diǎn),為了滿(mǎn)足工程需要,我們提出利用查表法獲得恰當(dāng)q值,這里提出非廣延熵的敏感度為

      (27)

      公式中:Kmax表示S′q(l=1)=S′q(l=2)時(shí)對(duì)應(yīng)的K值.

      表1 負(fù)非廣延熵的q取值

      當(dāng)δ=0.33時(shí),我們得到運(yùn)行狀態(tài)n(數(shù)量)與q的關(guān)系,如表1所示.由表1可知,當(dāng)δ一定時(shí),隨著n的增加,q呈上升趨勢(shì).

      4 仿真驗(yàn)證

      4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建

      將第二節(jié)提到的各個(gè)指標(biāo)按順序進(jìn)行編號(hào),如表2所示.

      表2 指標(biāo)集及代表含義

      4.2 評(píng)價(jià)結(jié)果

      基于OPT-5600仿真平臺(tái),搭建五端MMC-MTDC系統(tǒng)仿真模型.系統(tǒng)主要參數(shù),如表3所示.設(shè)風(fēng)功率波動(dòng)(M1)、潮流反轉(zhuǎn)(M2)、風(fēng)電場(chǎng)側(cè)換流站退出運(yùn)行(M3)、傳統(tǒng)下垂控制下的風(fēng)功率波動(dòng)(M4)、改進(jìn)下垂控制下風(fēng)功率波動(dòng)(M5)、傳統(tǒng)下垂控制下的潮流反轉(zhuǎn)(M6)、改進(jìn)下垂控制下潮流反轉(zhuǎn)(M7)、傳統(tǒng)下垂控制下風(fēng)場(chǎng)側(cè)換流器退出運(yùn)行(M8)、改進(jìn)下垂控制下風(fēng)場(chǎng)側(cè)換流器退出運(yùn)行(M9)9種工況,進(jìn)行系統(tǒng)仿真,并完成對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集.數(shù)據(jù)采集頻率為100 kHz,采集的時(shí)間為5 s,上述9種工況均發(fā)生在1.5 s,持續(xù)時(shí)間為1 s,q取值為3.7.

      表3 主要參數(shù)

      基于MMC-MTDC輸電系統(tǒng)采集到的電壓、功率、頻率等信號(hào)按照第2節(jié)的數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行歸算,得到系統(tǒng)9種不同運(yùn)行工況的對(duì)應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣X31×9.采用提出的評(píng)判方法對(duì)MMC-MTDC輸電系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)判.首先根據(jù)步驟一確定主觀(guān)權(quán)重,然后將表2中指標(biāo)x1、x2、x9、x10、x11、x12、x16、x17、x18、x23根據(jù)公式(23)進(jìn)行指標(biāo)數(shù)值歸一化,其余的指標(biāo)根據(jù)公式(24)歸一化,如圖5所示.

      圖5 各指標(biāo)被歸一化后的數(shù)值

      圖6 基于反非廣延熵權(quán)的評(píng)價(jià)結(jié)果

      根據(jù)步驟二確定各指標(biāo)客觀(guān)權(quán)重u2,利用步驟三、四對(duì)9種運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)結(jié)果如圖6所示.

      通過(guò)圖6發(fā)現(xiàn),M5的評(píng)分最高,而后按照M4、M1、M7、M6、M9、M8、M4、M2的順序依次降低,M3的評(píng)分最低.所以M5的運(yùn)行狀態(tài)等級(jí)最高,M4、M1、M7、M6、M9、M8、M4、M2的運(yùn)行狀態(tài)等級(jí)其次,M3的等級(jí)最低.

      為進(jìn)一步驗(yàn)證反非廣延熵權(quán)法的有效性,分別采用IAHP-反非廣延熵權(quán)法、熵權(quán)法和反shannon熵權(quán)法對(duì)上述9種工況進(jìn)行評(píng)判,其評(píng)判結(jié)果如圖7所示.

      根據(jù)圖7可知,不同方法的排序結(jié)果是一致的,但辨識(shí)度有所不同.IAHP-反非廣延熵權(quán)法的分辨率最高,而其余兩種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果顯然沒(méi)有很好完成對(duì)系統(tǒng)低等級(jí)運(yùn)行狀態(tài)的明確表征.相比之下,采用本文提出的IAHP-反非廣延熵權(quán)系統(tǒng)運(yùn)行評(píng)判方法的分辨率性和靈活性更高.

      圖7 三種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果

      5 結(jié) 論

      本文歸納了影響MMC-MTDC輸電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的主要因素,并構(gòu)造了對(duì)應(yīng)的指標(biāo)集,繼而提出了一種MMC-MTDC輸電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)分級(jí)評(píng)判方法,最終得到如下結(jié)論:

      (1)不同運(yùn)行工況與控制策略切換會(huì)對(duì)MMC-MTDC輸電系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)產(chǎn)生影響,本文構(gòu)建的涵蓋功率、電壓、頻率、系統(tǒng)響應(yīng)速度、可靠性和靈敏度6個(gè)方面的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系實(shí)現(xiàn)了對(duì)系統(tǒng)多種特征量的科學(xué)分類(lèi)歸納.

      (2)針對(duì)現(xiàn)有同類(lèi)評(píng)判方法的局限性,利用反非廣熵對(duì)小概率事件分辨率高、具有靈活統(tǒng)計(jì)特性的特點(diǎn),提出一種基于反非廣延熵權(quán)理論的系統(tǒng)性能綜合評(píng)判方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)MMC-MTDC輸電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)等級(jí)的準(zhǔn)確評(píng)判.

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