基于模糊數相似度的電網自然災害風險評價方法

周 景，李存斌，左一惠

（華北電力大學，北京 102206）

0 引言

近年來，由于自然災害因素的作用，電網安全穩定和經濟運行受到嚴重的損害[1]。例如2008年初，我國南方地區大面積遭受雨雪冰凍災害，輸電線路遭受嚴重破壞，使電網結構受到嚴重影響，很多線路和變電站因災停運。在世界范圍，由地震等自然災害帶來的影響更是不容小視。2011年日本發生9.0級強震，引起福島核電站核泄漏，造成相當大的經濟損失和社會損失。為了有效地應對自然災害，最大程度的減小災害對電網運行帶來的損失，國內外不少學者針對電網自然災害防御做了不少研究。文獻[2]基于對2008年雪災所造成的影響進行分析，提出了應當災害措施和南方地區電網的規劃方向。文獻[3]和文獻[4]提出了自然災害對電網的影響及對應的預防、預警措施。文獻[5]分析了中國電網自然災害的防御現狀。

針對各種自然災害的特點，建立電網自然災害風險評價指標體系，對電網自然災害的積極防御顯得十分必要。本文結合電網現狀，在辨識電網危害因素和脆弱性分析[6]的基礎上、構建電網自然災害風險評價指標體系[7]。結合模糊數相似度方法進行自然災害風險綜合評價，為相關部門制定自然災害防御措施提供決策依據，具有一定的應用價值。

1 電網自然災害風險綜合評價指標體系

電網自然災害常常是以災害群的方式出現，因而需要采用多災種的風險評估體系。災害具有持續作用的特點，在時間和空間上產生的影響都會擴張，因此需要考慮的自然災害風險因素不能僅僅限于災害發生本身。此外，自然災害除了對電網中電力設備造成直接影響，而且會引起事故而產生很大的社會影響。對于電網自然災害的綜合風險分析，電網特性和抗災恢復能力等也是影響風險評估的重要因素[8]。從多層次、多角度結合定性與定量分析的評價原則，建立如表1所示的指標體系。

表1 電網災害風險評價指標體系

如表1所示，在構成電網自然災害風險評價的指標體系中，一級指標共四項。二級指標的計算方法如下所示。

1）自然因素風險指標計算方法

災害風險——災害發生概率乘以災害強度。

2）電網特性風險指標計算方法

負載狀況—供電負荷減少量或增加量除以事故發生前供電負荷量；

電壓偏差——實際的運行電壓與系統額定電壓之差比上額定電壓：

3）抗災恢復力風險指標計算

預警處理能力——定性分析的指標，分析評價系統信息化水平、通信設施，進行相應的橫向比較；

物資儲備能力——定性分析的指標，調查救援物資儲備狀況，判斷物資儲備能力；

搶修恢復能力——定性分析的指標，記錄從發生事故到電網恢復正常狀態所用時間，判斷搶修恢復能力。

4）社會影響風險指標計算

死亡人數——自然災害造成電網故障而導致的死亡人數；

重傷人數——自然災害造成電網故障而導致的重傷人數；

居民停電用戶比例——居民停電總用戶數除以城市供電總用戶數；

直接經濟損失——更換有自然災害損壞的設備和配件材料，以及所需人工成本和運輸成本對應費用。

2 梯形模糊數相似度風險分析法

2.1 模糊風險分析

假設A指標由n個二級指標組成，A1，A2，…，An。每個二級指標可用兩個評估術語來表示——“風險發生的可能性（iR）”和“風險發生帶來的損失嚴重性（iB）”，iR和iB取表2中的梯形模糊語言值。

風險模糊分析算法步驟如下[9]：

1）對每一個子部分模糊等級iR和iB，計算模糊加權平均均值和梯形模糊數等級算子，計算公式如下：

2）用模糊語言值的梯形模糊數的相似度，計算R的梯形模糊數模糊語言值與表2中的每一個語言值之間的相似度。然后取相似度最大值所對應的模糊語言值作為R的模糊語言值，得到模糊等級A。

表2 九級模糊語言值量表

2.2 梯形模糊數語言值的算子

假設兩個梯形模糊數等級A和B，改進型梯形模糊數等級的算子對和的運算如下[10]：

1）語言值梯形模糊數加法⊕

2）語言值梯形模糊數乘法?

3）語言值梯形模糊數除法?

2.3 相似度的相關定義和計算方法

如果A=B

如果A≤B

A和B之間的相似度 (,)S A B定義如下：

其中：

3 實例分析

以某地市電力公司為研究對象建立自然災害風險評價模型。利用梯形模糊相似度，通過分析近年來自然災害狀況、特點以及影響，參照建立的模糊風險分析結構，先對上面描述的四個一級指標風險進行計算，得到對應的風險等級[11]。再根據不同風險之間的損失程度計算相應的自然災害風險等級。

3.1 二級指標風險模糊評定

參考模糊語言值量表，對一級指標進行風險模糊評定，得到二級指標的評定表，如表3所示。

表3 風險具體指標模糊評定表

3.2 一級指標的合成

采用模糊風險分析結構，對上述四個以及風險指標進行合成，結果如表4所示。

表4 一級指標風險合成模糊值

3.3 利用模糊相似度對風險等級進行評判

在得到一級指標的風險模糊合成值后，利用梯形模糊數相似度對其進行相似度計算。指標的風險模糊等級可通過最大相似度原則進行判定。從表5的相似度可知，自然因素、電網特性和抗災恢復力這三個指標的風險等級為相當高，社會影響的風險等級為中，相對較低。

表5 一級指標相似度計算結果

3.4 自然災害風險綜合評價

針對一級指標進行損失的判斷，根據電網自然災害評估的經驗，給出四個一級指標風險的損失模糊語言值，如表6所示。

表6 一級指標的損失模糊語言值

采用公式（1）進行最終的電網運行自然災害風險評價，得到總風險模糊語言值R。

R={0.476，0.662，0.914，0.965；1}

下一步是計算總風險模糊值R和定義的模糊語言值量表的相似度，在得到R的模糊相似度后，采用最大相似度來確定所評估電網的自然災害風險等級，如表7所示。從表7的結果上看，所評估電網的自然災害風險等級相對高的水平，相關部門應加強風險管理，積極進行相應的自然災害風險防御，以保證電網安全穩定運行。

表7 自然災害風險相似度

4 結論

嚴重的自然災害難以預期，但是通過風險評估可以對自然災害的發生進行預警，做好預防工作并及時采取應對措施，可以將損失減少到最小，從而保證電網運行安全。本文根據自然災害的特點和自然風險對電網產生的影響特性，構建了電網自然災害風險評價指標體系，從四個方面——自然因素、電網特性、抗災恢復力、社會影響分析，對其包括的多個二級指標進行分析，提出了基于模糊相似度電網自然災害綜合風險評價方法。算例表明，該方法具有可行性，為決策部門制定災害防御策略提供了決策依據。

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