一種基于權(quán)重系數(shù)反饋校正的機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)方法

郭樹林 王稹筠 李都紅 歷 莉

（1. 北京新機(jī)場(chǎng)建設(shè)指揮部，北京 102602；2. 北京大興國(guó)際機(jī)場(chǎng)，北京 102602；3. 北京市市政工程設(shè)計(jì)研究總院有限公司，北京 100035）

0 引言

現(xiàn)階段，智能電網(wǎng)技術(shù)在機(jī)場(chǎng)供電系統(tǒng)中特別是大型機(jī)場(chǎng)供電系統(tǒng)中已逐步開始推廣使用，為供電系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性帶來了新的機(jī)遇。同時(shí)，智能電網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用也使得機(jī)場(chǎng)電網(wǎng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行方式日趨復(fù)雜，不確定性因素隨之增加，加大了機(jī)場(chǎng)電網(wǎng)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)[1-3]。為了更好地在機(jī)場(chǎng)中利用智能電網(wǎng)技術(shù)，需要研究對(duì)應(yīng)的管控體系及運(yùn)行安全評(píng)價(jià)方法。國(guó)內(nèi)外對(duì)該領(lǐng)域的研究成果主要集中在配電網(wǎng)的應(yīng)用方面，針對(duì)機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)方面的研究仍較少。配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)體系是引導(dǎo)機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)安全、高效、優(yōu)質(zhì)發(fā)展的重要技術(shù)基礎(chǔ)，通過對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究，可提高系統(tǒng)運(yùn)行安全水平，實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)的精細(xì)化管理。

機(jī)場(chǎng)供電系統(tǒng)是一個(gè)由供電設(shè)備、用電設(shè)施、監(jiān)控系統(tǒng)、繼電保護(hù)系統(tǒng)、管理人員、運(yùn)行環(huán)境等因素共同構(gòu)成的龐大而有序的有機(jī)整體，其具有如下特點(diǎn)：①供電區(qū)域內(nèi)一級(jí)負(fù)荷所占比重較大，除了餐廳、商鋪等極少數(shù)設(shè)施，其余負(fù)荷均被定義為一級(jí)負(fù)荷；②供電區(qū)域內(nèi)包含的非線性裝置數(shù)量眾多，例如數(shù)量眾多的400Hz中頻電源、大容量不間斷電源（uninterruptible power supply, UPS）、助航站恒流調(diào)光器、電機(jī)調(diào)速與傳動(dòng)設(shè)備、屋頂光伏分布式電源等，這些非線性裝置會(huì)向電網(wǎng)注入諧波干擾，導(dǎo)致電壓/頻率畸變，影響系統(tǒng)運(yùn)行安全；③供電區(qū)域內(nèi)電力環(huán)境復(fù)雜，在投運(yùn)后，因增減負(fù)荷容量、擴(kuò)建分布式電源裝置，均可能造成原有繼電保護(hù)配合整定值區(qū)間失效，使得機(jī)場(chǎng)供電系統(tǒng)面臨風(fēng)險(xiǎn)。綜上所述，需要通過研究機(jī)場(chǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)體系，來保證重要負(fù)荷的可靠供電，對(duì)系統(tǒng)電力環(huán)境進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)供電系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)判[4-6]。

隨著機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)規(guī)劃與管理的日益精益化，配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)估方法與模型研究工作變得更加迫切。雖然可借鑒傳統(tǒng)電網(wǎng)運(yùn)行評(píng)價(jià)方面已有成果，但是機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)估方法與模型研究有其自身的特點(diǎn)，如影響運(yùn)行安全的因素、評(píng)價(jià)方法的靈活性等方面[7-8]。鑒于此，本文提出一種基于權(quán)重系數(shù)反饋校正的機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)方法，在進(jìn)行機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)估前，通過主成分分析法將評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行精簡(jiǎn)整理，保證評(píng)價(jià)指標(biāo)的全面性和系統(tǒng)性；在開環(huán)評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生后，基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的權(quán)重系數(shù)調(diào)整機(jī)制來提高評(píng)價(jià)系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性。本文首次提出一種基于權(quán)重系數(shù)反饋校正的機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)方法，旨在為機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全指標(biāo)的確定、評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用提供參考。

1 流程構(gòu)建

本文所提出的評(píng)價(jià)方法流程如圖1所示。

圖1 評(píng)價(jià)方法流程

該方法將機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)過程分為確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)兩大部分。其中，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系部分用于建立評(píng)價(jià)所需的指標(biāo)體系，屬于運(yùn)行評(píng)價(jià)的準(zhǔn)備過程；運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)用于實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全的評(píng)價(jià)。

在確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系部分，本文通過主成分分析法對(duì)粗糙的機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全因素集進(jìn)行精簡(jiǎn)，保證所提出的機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的全面性和系統(tǒng)性。

在運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)部分，本文除借鑒現(xiàn)有方法在實(shí)現(xiàn)指標(biāo)歸一化處理、確定指標(biāo)權(quán)重系數(shù)、選擇評(píng)價(jià)模型、多維度評(píng)價(jià)結(jié)果整合、評(píng)價(jià)結(jié)果的量化排序與發(fā)布等開環(huán)評(píng)價(jià)過程外，還將開環(huán)評(píng)價(jià)結(jié)果用于訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)權(quán)重系數(shù)的閉環(huán)調(diào)整，從而提高評(píng)價(jià)系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性。

2 指標(biāo)體系構(gòu)建

目前尚未見有關(guān)機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究成果，相關(guān)研究和技術(shù)導(dǎo)則主要對(duì)大電網(wǎng)進(jìn)行評(píng)估，提出涵蓋系統(tǒng)評(píng)估和斷面評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)方法。故為實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)的運(yùn)行安全評(píng)價(jià)，首先應(yīng)對(duì)已有電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行搜集整理。

本文考慮基于電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定控制技術(shù)導(dǎo)則等已有標(biāo)準(zhǔn)、機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)日志、異常報(bào)警信息、運(yùn)維人員操作記錄、規(guī)劃設(shè)計(jì)條件等信息的機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行文件，對(duì)影響機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)安全運(yùn)行的因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，利用主成分分析法對(duì)各因素進(jìn)行分類精簡(jiǎn)，突破性地實(shí)現(xiàn)并構(gòu)建機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

首先，利用系統(tǒng)運(yùn)行管控后臺(tái)，將機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行中遇到的問題和對(duì)應(yīng)的原因進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理，羅列出系統(tǒng)運(yùn)行安全相關(guān)的因素，構(gòu)成粗糙的機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)因素集。然后，通過主成分分析法建立機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，其過程可以分解為：①原始描述標(biāo)準(zhǔn)化；②計(jì)算相關(guān)矩陣；③計(jì)算特征值及各特征向量；④計(jì)算方差貢獻(xiàn)度選擇主成分。實(shí)現(xiàn)對(duì)粗糙的機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)因素集的精簡(jiǎn)，在保持原始指標(biāo)因素集信息完整的基礎(chǔ)上，去掉其中混淆重疊的部分，獲得所需的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

2.1 原始描述標(biāo)準(zhǔn)化

根據(jù)系統(tǒng)測(cè)點(diǎn)描述、界面配置等信息，統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)日志、異常報(bào)警和操作記錄等系統(tǒng)運(yùn)行文件中關(guān)于運(yùn)行安全影響因素的描述名稱，對(duì)原始描述進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，避免描述的混亂，并保證各變量之間線性無關(guān)。

2.2 計(jì)算關(guān)聯(lián)矩陣

計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化處理后各原始因素矩陣的相關(guān)系數(shù)協(xié)方差矩陣，即

式中：n為原始運(yùn)行安全影響因素的個(gè)數(shù)；cij（i,j=1, 2,…,n）為因素i和因素j之間的協(xié)方差系數(shù)，且cij的計(jì)算公式為

式中：m為統(tǒng)計(jì)采樣的次數(shù)；xki、xkj分別為第k次統(tǒng)計(jì)時(shí)，因素i和因素j分別與自身均值的差值。

2.3 計(jì)算相關(guān)系數(shù)協(xié)方差矩陣的特征值及特征向量

計(jì)算矩陣C的特征值向量λ，進(jìn)而求得特征值向量λ對(duì)應(yīng)的n個(gè)單位化特征向量，則這n個(gè)單位化的特征向量構(gòu)成一個(gè)矩陣α，并將α按行進(jìn)行排列，其排列的依據(jù)是保證α中每行對(duì)應(yīng)的矩陣C的特征值均按從大到小的順序進(jìn)行排序。

2.4 計(jì)算方差貢獻(xiàn)度選擇主成分

根據(jù)特征向量λ中的每個(gè)特征值λi所占比重來確定各方差值的貢獻(xiàn)度，該貢獻(xiàn)度表示主成分對(duì)原始樣本的信息反映程度，貢獻(xiàn)度越大，則反映的樣本信息越多。將特征向量λ中的特征值λi按從大到小的順序排序，并選取特征向量中前z個(gè)特征值，計(jì)算這z個(gè)特征值之和占特征值之和的比重Qz，其中Qz的計(jì)算公式為

當(dāng)Qz超過一定閾值（通常取閾值為 0.8）時(shí)，表明前z個(gè)主成分所代表的樣本信息已滿足需求，則通過矩陣α的前z行篩選這z個(gè)主成分特征值對(duì)應(yīng)的分量即可，這z個(gè)因素即為精簡(jiǎn)后的運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)。

3 開環(huán)評(píng)價(jià)過程

在建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，通過指標(biāo)歸一化處理、確定指標(biāo)權(quán)重系數(shù)、選擇評(píng)價(jià)模型、多維度評(píng)價(jià)結(jié)果整合、評(píng)價(jià)結(jié)果的量化排序與發(fā)布等過程，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行的一次開環(huán)評(píng)價(jià)。具體過程可以參考文獻(xiàn)[9-12]，此處不展開描述。

4 反饋校正

在獲得系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的開環(huán)評(píng)價(jià)結(jié)果后，根據(jù)基礎(chǔ)指標(biāo)臨界越限水平、指標(biāo)與運(yùn)行狀態(tài)一致性水平、指標(biāo)與操作指令關(guān)聯(lián)度調(diào)整等因素，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行調(diào)整，從而使得評(píng)價(jià)系統(tǒng)能滿足系統(tǒng)運(yùn)行的客觀需要。

4.1 指標(biāo)臨界越限水平

指標(biāo)臨界越限水平指某一指標(biāo)與其對(duì)應(yīng)運(yùn)行安全越限值之間的距離，當(dāng)指標(biāo)臨近或超過其運(yùn)行安全越限值時(shí)，應(yīng)增大該指標(biāo)權(quán)重，對(duì)主要指標(biāo)的越限行為進(jìn)行預(yù)警，且避免由于權(quán)重較小，而造成越限指標(biāo)被掩蓋，防止指標(biāo)越限的情況“漏報(bào)”。

4.2 指標(biāo)與運(yùn)行狀態(tài)一致性水平

指標(biāo)與運(yùn)行狀態(tài)一致性水平反映指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果與系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)之間的相符程度，當(dāng)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果越限，但系統(tǒng)的運(yùn)行安全狀態(tài)并未改變時(shí)，應(yīng)減小相應(yīng)指標(biāo)權(quán)重，防止運(yùn)行安全指標(biāo)“誤報(bào)”情況的發(fā)生。

4.3 指標(biāo)與操作指令關(guān)聯(lián)度

指標(biāo)與操作指令關(guān)聯(lián)度調(diào)整指根據(jù)指標(biāo)與操作指令之間的關(guān)聯(lián)程度，對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，使得指標(biāo)權(quán)重設(shè)定和系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)之間具有一定的選擇性。

4.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法將算法結(jié)構(gòu)分為輸入單元層、隸屬函數(shù)模糊化層、模糊規(guī)則層和反模糊輸出層。基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重系數(shù)校正方法如圖2所示[13]。

圖2 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重系數(shù)校正方法

第1層是輸入單元層，輸入層負(fù)責(zé)將值直接傳遞給下一層，該層的輸入、輸出關(guān)系為

第2層是隸屬函數(shù)模糊化層，將輸入變量進(jìn)行模糊化。該層共有15個(gè)節(jié)點(diǎn)，其作用是將輸入信號(hào)進(jìn)行模糊化處理，具體分為極小型、偏小型、中間型、偏大型、極大型5個(gè)模糊集合?？紤]到高斯隸屬函數(shù)在處理非二值輸入和空間映射方面的優(yōu)勢(shì)，選擇高斯函數(shù)作為隸屬度函數(shù)，則第2層輸入和輸出關(guān)系為

第3層為模糊規(guī)則層，節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為模糊規(guī)則數(shù)，其輸入輸出關(guān)系為

第4層為反模糊輸出層，節(jié)點(diǎn)的作用是將模糊函數(shù)反模糊化，節(jié)點(diǎn)的輸出為對(duì)應(yīng)第3層所獲控制規(guī)則的線性組合，其輸入與輸出的關(guān)系為

定義模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)E為

式中：dr為期望輸出值；yr為實(shí)際輸出值，即輸出層中的值；N為進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的次數(shù)。則可以使用損失函數(shù)E對(duì)mij、σij、ωij參數(shù)進(jìn)行迭代更新，具體方式為

式（9）～式（11）中：η為學(xué)習(xí)率；t為學(xué)習(xí)迭代的次數(shù)；?為偏微分的運(yùn)算符。

5 應(yīng)用舉例

通過對(duì)某機(jī)場(chǎng)運(yùn)行操控平臺(tái)的系統(tǒng)日志、異常報(bào)警、操作記錄、規(guī)劃設(shè)計(jì)條件的資料進(jìn)行搜集整理，獲取系統(tǒng)運(yùn)行文件中與機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全相關(guān)的影響因素，構(gòu)成粗糙的機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)因素集。經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，確定與該機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全相關(guān)的影響因素包括線路載流裕度、電網(wǎng)解列片數(shù)和分布式電源利用率這三項(xiàng)影響因素進(jìn)行數(shù)據(jù)舉例，且對(duì)這三項(xiàng)因素共有 5條記錄，即m=5，則可以將這三項(xiàng)因素以數(shù)據(jù)集的形式表示為

其中，上述數(shù)據(jù)集的第一行表示5條線路載流裕度的記錄，第二行表示5條電網(wǎng)解列片數(shù)的記錄，第三行表示5條分布式電源利用率的記錄。

對(duì)式（12）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（減去行數(shù)據(jù)均值）得

根據(jù)式（2），得到式（1）對(duì)應(yīng)的C矩陣為

計(jì)算矩陣C的特征值和特征向量，得特征值從大到小的排列結(jié)果為λ1=7.523 6，λ2=1.143 1，λ3=0。對(duì)應(yīng)的單位特征向量α為

通過計(jì)算可知，前兩項(xiàng)特征值占特征值之和的比重為

則可通過α矩陣的前兩行篩選出在線路載流裕度、電網(wǎng)解列片數(shù)、分布式電源利用率中影響機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全的主因素為線路載流裕度、電網(wǎng)解列片數(shù)，故在構(gòu)建影響機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全的評(píng)價(jià)指標(biāo)中不考慮分布式電源利用率這項(xiàng)。

通過重復(fù)上述方法，可以完成對(duì)影響因素集的精簡(jiǎn)，并最終獲得機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系示例見表1。

表1 機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系示例

獲得機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)體系后，可以使用開環(huán)運(yùn)行評(píng)價(jià)方法對(duì)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)。但在實(shí)際使用過程中會(huì)由于評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重較小而造成越限指標(biāo)被掩蓋，即出現(xiàn)指標(biāo)越限情況的“漏報(bào)”。例如，在正常情況下，負(fù)載率對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行安全的影響程度不大，會(huì)給負(fù)載率賦予一個(gè)較小的權(quán)重，可能導(dǎo)致其嚴(yán)重偏離正常值時(shí)，機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果仍處于安全水平，無法反映系統(tǒng)的真實(shí)運(yùn)行情況。當(dāng)負(fù)載率臨界或超過安全限值時(shí)，應(yīng)通過權(quán)重系數(shù)反饋算法來對(duì)負(fù)載率的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。也可能出現(xiàn)指標(biāo)權(quán)重取值過大，而造成安全指標(biāo)“誤報(bào)”。例如，當(dāng)機(jī)場(chǎng)某區(qū)域配電網(wǎng)孤島運(yùn)行（僅使用微電源供電，不與大電網(wǎng)連接）時(shí)，由于缺少大電網(wǎng)的支撐，可能導(dǎo)致該區(qū)域內(nèi)系統(tǒng)電壓合格率和頻率合格率這兩項(xiàng)指標(biāo)均較差，但是此時(shí)孤島運(yùn)行的系統(tǒng)仍能安全運(yùn)行，則此時(shí)應(yīng)通過權(quán)重系數(shù)反饋算法，減小系統(tǒng)電壓合格率和頻率合格率這兩項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重。

對(duì)機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)正常操作時(shí)，若不對(duì)相應(yīng)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，則也可能引起系統(tǒng)“誤報(bào)”。例如，當(dāng)機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)中，某個(gè)孤島運(yùn)行的區(qū)域需要進(jìn)行并離網(wǎng)轉(zhuǎn)換時(shí)，涉及某些微電源的起停和運(yùn)行模式的轉(zhuǎn)變，從而導(dǎo)致諸如分布式電源/儲(chǔ)能/微電網(wǎng)容量、系統(tǒng)電壓合格率、系統(tǒng)頻率合格率等指標(biāo)的波動(dòng)，但是此時(shí)系統(tǒng)仍是安全運(yùn)行的。則此時(shí)應(yīng)該根據(jù)并/離網(wǎng)控制指令，通過權(quán)重系數(shù)反饋算法，調(diào)整受影響項(xiàng)權(quán)重系數(shù)。

在復(fù)雜的機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)系統(tǒng)中，系統(tǒng)運(yùn)行安全影響因素的權(quán)重很難以一個(gè)固定值表示。需要使用本文所述權(quán)重系數(shù)反饋算法，首先使用海量的機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行記錄信息，對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。再使用訓(xùn)練后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)指標(biāo)臨界越限水平、指標(biāo)與運(yùn)行狀態(tài)一致性水平、指標(biāo)與操作指令關(guān)聯(lián)度調(diào)整等因素，調(diào)整評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，從而提高整個(gè)算法的準(zhǔn)確性和靈活性。

針對(duì)機(jī)場(chǎng)電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建是一個(gè)不斷實(shí)踐迭代的過程，本文僅是基于前期的調(diào)查研究提出的一種基于權(quán)重系數(shù)反饋校正的機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行評(píng)價(jià)方法，并通過該方法給出了機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的示例，希望通過該方法和示例為機(jī)場(chǎng)電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)這一課題提供解決思路，后續(xù)還需要針對(duì)不同規(guī)格機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)的實(shí)際運(yùn)行狀況進(jìn)行驗(yàn)證迭代。

6 結(jié)論

本文提出了一種基于權(quán)重系數(shù)反饋校正的機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全評(píng)價(jià)方法。

1）首先基于系統(tǒng)日志、異常報(bào)警、操作記錄等機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行文件，對(duì)影響機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)安全運(yùn)行的因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，利用主成分分析法對(duì)各因素進(jìn)行分類精簡(jiǎn)，構(gòu)建機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

2）通過指標(biāo)歸一化、確定權(quán)重系數(shù)、選擇評(píng)價(jià)模型、多維度評(píng)價(jià)結(jié)果整合、評(píng)價(jià)結(jié)果的量化排序與發(fā)布等過程，形成對(duì)機(jī)場(chǎng)配電網(wǎng)運(yùn)行安全的評(píng)價(jià)結(jié)果。

3）在獲得系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的開環(huán)評(píng)價(jià)結(jié)果后，根據(jù)指標(biāo)臨界越限水平、指標(biāo)與運(yùn)行狀態(tài)一致性水平、指標(biāo)與操作指令關(guān)聯(lián)度調(diào)整等因素，引入基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的權(quán)重系數(shù)反饋調(diào)整過程，來提高評(píng)估算法的準(zhǔn)確性和靈活性，因此具有良好的工程應(yīng)用前景。