基于模糊神經網絡的電網運營效率評估方法研究

宋伶俐，賈樂剛，周博文

（1.武漢大學，武漢 430072；2.國網湖北省電力公司，武漢 430077）

基于模糊神經網絡的電網運營效率評估方法研究

宋伶俐1，2，賈樂剛1，周博文1

（1.武漢大學，武漢 430072；2.國網湖北省電力公司，武漢 430077）

在充分考慮電網公司運行情況的基礎上，提出了一種電網運營效率評估方法，建立了電網運營效率綜合評價指標體系，并給出了相應的模糊神經網絡評價模型，以湖北省5個地區電網為算例，綜合評估計算，結果表明該電網運營效率綜合評價方法有效實用，能夠充分考慮評價專家的經驗和直覺思維模式，科學評估電網運營情況。

電網運營效率；評價指標；模糊神經網絡

0 引言

如何科學的對電網運營效率進行評價已成為一個很重要的問題。文獻［1］應用AHP方法從電網設備運行情況、安全性、可靠性和經濟性4個方面建立電網運營效率評估指標體系，并結合具體算例進行了定量計算與分析。文獻［2］得出了對電力市場運營效率進行評價應考慮到系統內部各子系統之間的非線性作用關系及環境影響因素的結論。文獻［4-8］對輸電網和配電網的技術指標和經濟指標的定義及計算方法進行了深入的介紹，涵蓋了電網運營安全性等方面的指標。目前對電網評價的研究主要集中在電網安全性評價，建立了眾多電網安全性評價的指標體系，相對來說較為片面。針對以上問題，以下提出了一種電網運營效率評估方法，對電網運營效率指標進行評估計算，能夠有效降低評價過程的主觀性，提高評價結果的客觀性、準確性和評價效率。

1 電網運營效率綜合評價指標體系

1.1 指標體系的組成

該文提出的電網運營效率評價指標體系從電網安全性指標、設備利用水平指標、可靠性指標、電能質量指標和經濟效益指標5個方面出發，構建了如圖1所示包含3個層次共10個子指標組成的指標體系。

1.2 指標體系的評估

1.2.1 電網安全性評估

短路電流水平指標指主要母線允許短路電流與該母線短路電流之差的和與統計母線總數之比；靜態電壓水平指標指電網允許承受負荷極限和當前承受負荷之差與當前承受負荷的比值；暫態安全指標計算判據為：

圖1 電網運營效率綜合評價指標體系

ti表示全網中第i條220kV線路的極限切除時間，其仿真計算采用綜穩程序（PSASP）的暫穩計算工具，n表示全網的220kV線路總數。

1.2.2 電網設備利用水平評估

《電力系統安全穩定導則》要求電網結構應能滿足各種運行方式下潮流變化的需要，同時能適應系統發展的需要。要確定電網線路和主變壓器的合理利用率，須綜合考慮年最大負荷率、電網安全裕度、電網發展裕度等因素，對電網線路和主變壓器利用情況進行綜合評價。

1.2.3 電網可靠性評估

用EDSA軟件計算電網可靠性，具體計算流程主要是通過故障率 、修復率計算出設備的無故障工作時間和平均修復時間。

1.2.4 電網電能質量評估

電能質量評估指標使用電壓偏差指標，即實際運行電壓對系統標稱電壓的偏差相對值。

2 基于主客觀組合權重賦權的模糊神經網絡評價模型

2.1 模型的構建

充分考慮了評價過程的隨機性和專家主觀上的不確定性，提出的電網運營效率評價模型及流程如圖2所示。

2.2 模型的評價過程

a.根據評價目的分層建立各級評價指標。根據子指標計算公式得到評價指標數據。

b.將指標數據規范化，確定評價集。采用（0～1）區間變換法，將指標數據規范化。

c.確立指標權重。采用AHP和Delphi法確定主觀權重，利用熵值法、標準離差法和灰關聯度法確定客觀權重。考慮到乘積組合權重易使大的權重更大，小的權重更小，受極值影響較大，該文采用線性組合的方法確定組合權重。

圖2 電網運營效率評價模型

d.神經網絡輸入指標數據。模糊神經網絡由模糊評價層、輸入層、中間層和輸出層組成。模糊評價層采用基于AHP、Delphi、熵值法、標準離差法和灰關聯度法確定組合權重的模糊評價，其權重既考慮了專家的主觀偏好與知識經驗又考慮了各指標的客觀屬性數據，較為全面。

e.模糊評價模型為B＝A·R［9］，R 為模糊評價矩陣，“·”為模糊算子，此處采用（·，）算子，即矩陣乘法。假設神經網絡的輸入層、中間層和輸出層每層有N個處理單元，訓練集包括M 個樣本模式對。對于第p個學習樣本（p＝1，2，…，M），第一層節點 的輸入為Ipj，輸出為Opj，則：

其中f為sigmoid函數，對每個輸入樣本p，網絡輸出與期望輸出bpj間的誤差為：

樣本學習訓練的目的即使該誤差最小。

BP網絡的修正公式為：

式（4）中引入學習速率η用來加快網絡收斂速度。α為常數，稱為態勢因子。α，η∈ （0，1），它決定上一次的權值對本次權值更新的影響程度。

3 算例驗證

以湖北電網作為計算實例，運用該電網運營效率綜合評價指標體系和模型，綜合評價湖北省5個地區電網2013年和2014年的電網運營狀況。

3.1 數據計算處理

根據上述電網運營效率評價指標體系計算各分區各指標的實際數據并將計算的數據進行規范化處理。表1和表2分別給出了2013年和2014年湖北5個地區的電網運營效率價指標規范化處理后的數據。

表1 2013年規范化數據

表2 2014年規范化數據

計算電網運營效率綜合評價子指標和主客觀組合權重。組合權重如表3所示。

表3 主客觀組合權重

3.2 評價模型計算

運用該模糊神經網絡模型，以2013年數據為樣本訓練并檢驗神經網絡，其中前3組數據為訓練樣本，后2組數據為檢驗樣本。用檢驗合格的神經網絡對2014年數據進行評價。網絡的輸入節點數為15，輸出節點數為1；傳遞函數采用sigmoid函數，學習函數采用Levenberg-Marquardt算法，訓練精度，學習速率0.01。訓練結果與檢測結果如表4所示，評價樣本結果如表5所示，評價結果如表6所示。

表4 訓練樣本和檢測樣本結果（2013年）

表5 評價樣本結果（2014年）

表6 評價結果

3.3 評價結果分析

由表4可知，訓練結果與樣本數據基本一致，地區排序相同，最大誤差為0.007 8%；檢測結果與樣本數據基本一致，地區排序相同，最大誤差為0.009 4%，由此可知運用該模糊神經網絡模型對電網運營效率進行綜合評價是可行的。由表5可知，評價結果與樣本數據基本一致，地區排序相同，最大誤差為0.009 1%，運用該模糊神經網絡模型對電網運營效率的評價結果是可信的。由表6可知，咸寧、荊州、十堰的運營效率有所提高，其中十堰增幅最明顯，其他地區有不同程度下降，其中武漢下降最明顯，主要原因是電能質量指標的下降。2013年，各地市運營效率排名依次為：武漢、荊州、咸寧、荊門、十堰；2013年的排名與2014年一致。

4 結論

以上針對電網運營效率問題開展研究，從社會各界對電網運營的需求出發，對比分析了國內外電網運營效率研究現狀，從電網安全穩定性、電網設備利用水平、供電可靠性、電能質量、經濟效益5個方面出發建立綜合指標體系，運用基于主客觀組合權重的模糊神經網絡建立了電網運營效率評價模型。以湖北的5個地區電網為算例，對其2013年和2014年電網運營效率進行多層次性、長期性、全局性和整體性的評價。計算結果驗證了提出的電網運營效率綜合評價方法的有效性和可行性。

［1］陳紹君.層次分析法在電網運營效率評價中的應用［J］.華東電力，2012，40（11）：1891-1894.

［2］李春杰.電力市場運營效率動態評價的協同演化模型［J］.華東電力，2011，39（10）：1563-1567.

［3］牛東曉.供電公司運營效率與影響因素分析［J］.華北電力大學學報，2009，36（2）：100-105.

［4］肖 峻，崔艷妍，王建民，等.配電網規劃的綜合評價指標體系與方法［J］.電力系統自動化，2008，32（15）：36-40.

［5］李娜娜，何正友.主客觀權重相結合的電能質量綜合評估［J］.電網技術，2009，33（6）：55-61.

［6］王 琬，劉宗岐，曾 博，等.大都市電網綜合指標體系與評價模型［J］.現代電力，2011，28（4）：24-28.

［7］朱少敏，劉建明，劉冬梅.基于模糊神經網絡的電力企業數據中心綠色評價方法［J］.電網技術，2008，32（19）：84-88.

［8］周建國，王瀟煒.基于博弈論和灰色關聯度的區域電力市場運營效果評價指標體系［J］.電網技術，2007，31（10）：69-73，88.

［9］譚家茂，黃少先.基于模糊理論的電能質量綜合評法方法研究［J］.繼電器，2006，36（3）：55-59.

本文責任編輯：丁 力

ResearchonOperationalEfficiencyAssessmentofPower GridBasedonFuzzyNeuralNetwork

Song Lingli1，2，Jia Legang1，Zhou Bowen1
（1.Wuhan University，Wuhan 430072，China；2.State Grid Hubei Electric Power Company，Wuhan 430077，China）

This paper takes into account the operation condition of power company and an integrate evaluation method for operation efficiency of power grid is proposed.Then the assessment indicator system of operation efficiency of power grid is established.besides Fuzzy neural network evaluation model is proposed.Taking five regions power network in Hubei province for example，the calculation results show that the proposed method is efficient and expedient.The method can take into account of the experience and intuition of experts，which can scientifically assess the operational condition of power grid.

operational efficiency of power grid；evaluation index；fuzzy neural network

TM715

A

1001-9898（2015）03-0030-03

2015-04-17

宋伶俐（1978－），女，博士，主要研究方向為電力系統規劃與管理。