基于矩估計理論的電網風險等級評價體系

栗夢迪 閆思卿 高夢雅 張靜 翟晨曦

摘要：電網作為一種大規(guī)模的網絡結構，電網風險時時刻刻都在威脅著電力系統安全運行。針對電網所需滿足的指標要求的迫切度不同，本文建立的風險指標模型將風險指標分為規(guī)范安全指標和一般風險指標。按照電力系統的構成，將一般風險指標分為五個一級指標，各一級指標下還包含二級指標。為了避免指標權重的單一性對評價結果的影響，本文提出基于矩估計理論的兼顧主客觀權重的最優(yōu)權重方法，結合灰色關聯度對電網風險進行評級。

關鍵詞：風險指標體系；最優(yōu)組合權重；灰色關聯度

1 電網風險綜合評價指標體系

建立電網運行風險指標體系是對電網運行風險進行評價的基礎。電網是一個成熟的系統，對其風險的評價需要考慮諸多因素，因此針對不同指標的迫切度，對電網的運行指標進行劃分。電網綜合風險指標體系分為規(guī)范安全和一般風險。

1.1 規(guī)范安全指標

請電網在運行過程中必須保證安全性，當電網的任意一項安全性指標不能達到規(guī)范要求時，電網的整體性安全不合格，此時“一票否決”。因此，參照《電力系統安全穩(wěn)定導則》，按照電力系統必須滿足的校驗標準，將規(guī)范安全指標分為“N1”校驗、靜態(tài)穩(wěn)定校驗、暫態(tài)穩(wěn)定校驗、靜態(tài)穩(wěn)定儲備校驗。

1.2 一般風險指標

本電力系統在滿足規(guī)范安全指標的基礎上，依然有諸多因素影響電力系統運行安全，將此類影響因素歸為一般風險。目前大多數研究將電網風險按照整體設備、結構、操作等方面進行劃分[1]，這種劃分方式忽略了電力系統組成單元自身的特性，不能體現電力系統各組成單元內部的聯系。

為了更好的衡量不同風險的影響程度，本文將一般風險按照電力系統的構成分為五個一級指標：發(fā)電系統指標、電網網絡特性指標、負荷需求指標、變電站可靠性指標、二次系統指標。各一級指標下還包含二級指標。

2 基于矩估計理論的最優(yōu)權重

為了更好的對各個指標權重進行分析，本文采用基于矩估計理論的最優(yōu)權重，彌補單純依靠主觀權重或客觀權重確定指標權重的不足。主觀權重采用網絡層次分析法（ANP）、G1法確定；客觀權重采用熵權法確定[2]。

2.1 主觀權重的確定

（1）網絡層次分析法（ANP法）。與層次分析法相比，網絡層次分析法不僅能夠反映指標間的遞階關系，而且能夠反映指標之間的內部聯系，既存在網絡層次結構，還能體現指標之間的反饋性和依賴性。因此該方法適用于電網這一復雜多因素的網絡環(huán)境。ANP的計算方法較為復雜，利用極限超矩陣對各種因素進行綜合分析，最終求得混合權重。為了方便計算，可以利用SUPER DECITION軟件進行求解。

（2） G1法。對指標先按照一定的評價準則進行排序，建立指標間的序關系，確定相鄰兩指標重要程度之比，進而獲得指標權重。

2.2 客觀權重的確定

熵理論是研究系統無序的一種度量，利用熵權法確定客觀權重，可以客觀的衡量各個指標的重要性。指標的熵值越小，說明各樣本的變化越大，能夠提供的信息越多，該指標被賦予的權重應該越大。反之，若熵值越大，則被賦予的權重應該越小。

2.3 最優(yōu)權重的確定

本文采用基于矩估計理論的最優(yōu)權重集成主觀權重和客觀權重。設指標個數為，采用種方法確定主觀權重，種方法確定客觀權重。對于某一評價指標，該指標的最優(yōu)權重應與各主觀權重和客觀權重的距離之和最小，即與不同種方法確定的權重偏差最小。同時應考慮主觀權重與客觀權重的重要度不同，需要確定重要程度系數。

對第個指標而言，設個樣本取自主觀權重總體，個樣本取自客觀權重總體，權重應滿足如下優(yōu)化模型：

（1）

其中，為用主觀賦權法確立的權重，為用客觀賦權法確定的權重；對，，對，；α為主觀權重重要程度系數，β為客觀權重重要程度系數。不同方法確定的主觀權重期望與客觀權重期望為：

（2）

對取自2個總體的個樣本，按矩估計理論，第個指標的主觀權重重要程度系數和客觀權重重要程度系數分別為：

（3）

同樣采用矩估計理論思想，最終的主觀權重重要度系數α，客觀權重重要度系數β為：

（4）

對于每一個評價指標，都存在如式（1）所表述的關系，因此可得最優(yōu)組合權重的最終優(yōu)化模型：

（5）

對式（5）進行求解可得指標的最優(yōu)權重。

3 灰色關聯度

灰色關聯度法[3]是對比較序列和參考序列之間的關聯緊密性進行判斷，通過對比兩序列之間的幾何關系，如果兩序列的幾何形狀越接近說明兩序列關聯度越大，反之則越小[4]。其評價方法如下：

3.1 關聯系數的確定

設比較序列為，參考序列為。

則兩序列之間的關聯系數為[5]：

（6）

其中i為比較序列個數；xi（k）為第i個比較序列的第k個指標值，1km；ρ為分辨系數，0ρ1。mini mink|x0（k）-xi（k）|、minimink|x0（k）-xi（k）|分別表示比較序列元素與參考序列元素之間的最小和最大絕對差值。

3.2 灰色關聯度的確定

設為關聯系數矩陣，指標的權重向量為，則序列和的關聯度為：

（7）

3.3 多層次灰色關聯分析

對于分層評價指標，需要應用多層次灰色關聯分析。

設第級指標個數為，第級指標集合為，第個級指標元素下有個級指標，則（其中，）。為第個級指標下的第個級指標。由AHP法確定級指標權重為：

，（8）

由第3.3節(jié)確定級指標最優(yōu)權重，對于，。對第個樣本的級指標進行分析，計算其灰色關聯度結果。對于，

，（）（9）

級指標的灰色關聯評價結果為：

（10）

則有為最終評價結果，同理，若指標層級較多，可以依次進行計算。

4 結論

本文針對電網風險評價問題進行了研究，首先建立了風險評價指標體系，考慮電網在運行過程中指標的迫切度不同，劃分為規(guī)范安全指標和一般風險指標。一般風險指標中按照電網的構成劃分一級指標，這種劃分方式更好地體現了電網各部分的內在聯系。在指標權重確定方面，采用基于矩估計理論的最優(yōu)權重法，兼顧了主觀權重和客觀權重的優(yōu)勢，克服了單一權重確定方法的不足。在此基礎上，應用多層次灰色關聯度理論對電網風險進行評級。

參考文獻：

[1]史智萍，單體華，劉文峰，等.基于物元—可拓模型的電網運行風險綜合評價[J].電網技術，2015，39（11）：32333239.

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[3]楊勇平，吳殿法，王寧玲，等.一種考慮權重不確定性的機組綜合評價模型[J].華北電力大學學報（自然科學版），2016，02：7379.

[4]崔明建，孫元章，楊軍，等.一種基于多層次灰色面積關聯分析的電網安全綜合評價模型[J].電網技術，2013，37（12）：34533460.

[5]沈陽武，彭曉濤，施通勤，等.基于最優(yōu)組合權重的電能質量灰色綜合評價方法[J].電力系統自動化，2012，36（10）：6773.

作者簡介：栗夢迪（1996），女，漢族，河北石家莊人，本科，研究方向為電力系統風險評估，電力系統分析、運行與控制。