一种基于直觉模糊粗糙集的电网灾害实时调控装置及方法
【专利摘要】一种基于直觉模糊粗糙集的电网灾害实时调控装置及方法，调用数据库单元中的历史灾害数据；根据采集到的历史灾害数据，利用基于直觉模糊粗糙集的方法进行约简，得到电网的灾害等级评估规则；实时采集电网灾害数据，形成的历史灾害等级评估规则，确定当前电网的灾害等级；将经过实时评估后的数据更新到历史数据库中，用于对电网灾害知识库的增添和修改；实施电网灾害应急处置，即针对不同的灾害级别，启动相应的应急恢复措施，对电网进行调控。本发明考虑到电网灾害评估中的数据量具有模糊性、随机性、不确定性和冗余性等特点，利用直觉模糊粗糙集方法，成功克服了传统概率论等方法不能获取数据属性内在关系和隐含关系的缺点，提高了评估的准确性。
【专利说明】一种基于直觉模糊粗糙集的电网灾害实时调控装置及方法【技术领域】
[0001]本发明属于电网灾害评估、灾害等级判定领域，特别涉及一种基于直觉模糊粗糙集的电网灾害实时调控装置及方法。
【背景技术】
[0002]电力系统作为国民经济的支柱产业，对于支持国民经济可持续发展和社会进步有着十分重要的作用。但是近年来国内外由于自然灾害引起了多次大面积停电事故，电力系统面临着各种自然灾害的严峻挑战。电力系统的瘫痪严重影响了社会正常生产生活，造成如此后果的主要原因之一在于没能快速有效的评价自然灾害对电网的危害程度，识别电网灾情的级别，导致处置方案选择出现偏差，从而延误了危机处置的最佳时机。所以，事故发生时快速准确评价事故危害程度、识别灾情级别是启动应急预案、进行危机处置的基础。
[0003]在自然灾害袭击电网后，大量的报警信息涌入控制中心，尤其是电网发生复杂故障或自动装置动作 不正常时，情况更加严重。而且，由于保护、断路器的误动、拒动以及因信道原因存在一些不确定的因素，其表现为模糊性、随机性和不确定性，这使得传统的基于概率论和数理统计理论的评估模型已不再适用。考虑到直觉模糊粗糙集是刻画不完整性和不确定性的数学工具，能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等不完备信息，并且具有良好的知识约简能力和数据挖掘能力，故将其引入电网灾害评估体系，从一个新的角度对电网灾害数据进行处理。
[0004]因此，一种基于直觉模糊粗糙集的电网灾害实时调控装置及方法的提出，可为及时有效的应急决策提供科学依据，提闻电网抵御自然灾害的能力，具有一定的现实意义。
【发明内容】
[0005]针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于直觉模糊粗糙集的电网灾害实时调控装置及方法。
[0006]本发明的技术方案是这样实现的:
[0007]—种基于直觉模糊粗糙集的电网灾害实时调控装置，包括数据采集单元、监控单元、数据库单元、数据处理单元和人机交互单元；
[0008]所述的数据采集与监控单元单元:用于采集气象数据、电网数据、电网设备数据和电网调度数据；并根据采集到的数据对电网和气象的实时状态进行监测，当电网发生故障或气象异常则发出报警信息，并且做以记录，记录内容包括气象数据信息、继电保护装置及断路器的动作信息、电气量信息及故障诊断结果；
[0009]所述数据库单元:(I)用于存储记录历史灾害的气象数据、电网数据、电网设备数据和电网调度数据；
[0010](2)当与数据采集单元单元进行交互时，将获得数据采集单元采集的历史数据；
[0011]所述数据处理单元:
[0012](I)当与数据采集单元进行交互时，将获得数据采集单元采集的实时数据；[0013](2)当与数据库单元进行交互时，利用数据库单元中存储的灾害数据获得评估规贝U，再将实时数据与评估规则匹配，最终得到评估结果；
[0014](3)当与人机交互单元进行交互时，将电网实时评估结果展示给操作人员；
[0015]其进一步包括:
[0016]隶属度计算器:将数据采集单元采集到的气象数据、电网数据、电网设备数据和电网调度数据中连续的数据进行离散化，并计算各类数据的隶属度和非隶属度；
[0017]条件属性输出器:输出气象数据的条件属性，包括温度、相对湿度、灾害持续时间、风速、风向、空气质量、降水量和震级；电网数据的条件属性，包括母线电压、节点电流、有功功率、无功功率、频率和功率因数；电网设备数据的条件属性，包括负荷等级、线路半径、线路高程、线路走向、供电容量、拓扑结构和黑启动电源比例；电网调度数据的条件属性，包括继电保护动作情况、断路器位置状态和线路覆冰厚度；
[0018]决策属性输出器:以灾害对电网的影响程度为输出目标，首先计算电网影响相对于输出目标的权重、用户影响对于输出目标的权重、应灾能力对于输出目标的权重，再计算支路过载程度对于电网影响的权重、母线电压越限程度对于电网影响的权重、线路负荷损失比例对于电网影响的权重、重要负荷损失程度对于电网影响的权重、停电人数比例对于用户影响的权重、用户停电损失比例对于用户影响的权重、日平均停电时间比例对于用户影响的权重、负荷转移能力对于应灾能力的权重，计算上述结果的组合权重，组合权重与各指标乘积后求和作为最终输出的决策属性；
[0019]灾害规则库模块:利用电网属性约简模块和值约简模块的输出，生成灾害规则，其进一步包括属性约简模块和值约简模块，其中:
[0020]属性约简模块:在保证决策属性和条件属性依赖关系不发生变化的前提下，输出去掉条件属性中的冗余属性；
[0021]值约简模块:在属性约简基础上删除所有不影响规则表达的冗余的条件属性值，输出评估规则；
[0022]数据匹配模块:利用数据采集单元得到的实时数据与灾害规则库进行匹配，将经过直觉模糊化的实时数据与评估规则库模块内的灾害规则进行匹配后输出电网灾害评估等级；
[0023]电网灾害应急处置模块:对数据匹配模块输出的匹配成功的电网灾害进行应急处理；
[0024]人机交互单元:是电网灾害评估系统与操作人员的交互接口，实现运行人员对系统的监视与控制；
[0025]采用基于直觉模糊粗糙集的电网灾害实时调控装置对处于灾害状态的电网进行调控的方法，包括如下步骤:
[0026]步骤1:调用数据库单元中的历史灾害数据，包括气象数据、电网数据、电网设备数据、电网调度数据；
[0027]步骤2:根据步骤I采集到的历史灾害数据，利用基于直觉模糊粗糙集的方法进行约简，从而得到电网的灾害等级评估规则:
[0028]所述的基于直觉模糊粗糙集的方法包括以下步骤:
[0029]步骤2.1:确定气象数据、电网数据、电网设备数据、电网调度数据的隶属度和非隶属度，具体为:[0030]通过梯形隶属度函数将气象数据、电网数据、电网设备数据、电网调度数据中的连续数据进行直觉模糊化，得到每个数据的隶属度与非隶属度；其中，气象数据的属性包括温度、相对湿度、灾害持续时间、风速、风向、空气质量、降水量和震级；电网数据的属性包括母线电压、节点电流、有功功率、无功功率、频率和功率因数；电网设备数据的属性包括负荷等级、线路半径、线路高程、线路走向、供电容量、拓扑结构和黑启动电源比例；电网调度数据的属性包括继电保护动作情况、断路器位置状态和线路覆冰厚度；
[0031]气象数据、电网数据、电网设备数据、电网调度数据所对应属性统称为条件属性；
[0032]步骤2.2:采用改进的层次分析法确定灾害对电网的影响程度，并将其作为决策属性，计算该决策属性的隶属度和非隶属度，具体包括以下步骤:
[0033]步骤2.2.1:建立层次分析模型:a目标层:该层只有一个元素，即灾害对电网的影响程度；b准则层:包括电网影响、用户影响、应灾能力三个元素；c指标层:为准则层的元素所对应的评价准则，其中，电网影响因素中对应的评价准则包括:支路过载程度、母线电压越限程度、线路负荷损失比例和重要负荷损失程度；用户影响因素中对应的评价准则包括停电人数比例、用户停电损失比例和日平均停电时间比例；应灾能力因素中对应的评价准则包括负荷转移能力；
[0034]步骤2.2.2:确定模糊判断矩阵，邀请专家采用梯形模糊数(a，b，c，d)对指标层两两指标间的相对重要程度进行打分，从而构成模糊判断矩阵，其中，a、d下界和上界，下界表示专家认为可能的最低评分，上界表示可能的最高评分；b、c是最有可能值，表示对两个指标相互关系的基本评价；则指标的相对权重公式如下:
【权利要求】
1.一种基于直觉模糊粗糙集的电网灾害实时调控装置，其特征在于:包括数据采集单元、监控单元、数据库单元、数据处理单元和人机交互单元； 所述的数据采集与监控单元:用于采集气象数据、电网数据、电网设备数据和电网调度数据；根据采集到的数据对电网和气象的实时状态进行监测，当电网发生故障或气象异常则发出报警信息，并且做以记录，记录内容包括气象数据信息、继电保护装置及断路器的动作信息、电气量信息及故障诊断结果； 所述数据库单元:(I)用于存储记录历史灾害的气象数据、电网数据、电网设备数据和电网调度数据； (2)当与数据采集单元单元进行交互时，将获得数据采集单元采集的历史数据； 所述数据处理单元: (1)当与数据采集单元进行交互时，将获得数据采集单元采集的实时数据； (2)当与数据库单元进行交互时，利用数据库单元中存储的灾害数据获得评估规则，再将实时数据与评估规则匹配，最终得到评估结果； (3)当与人机交互单元进行交互时，将电网实时评估结果展示给操作人员； 其进一步包括: 隶属度计算器:将数据采集单元采集到的气象数据、电网数据、电网设备数据和电网调度数据中连续的数据进行离散化，并计算各类数据的隶属度和非隶属度； 条件属性输出器:输出气象数据的条件属性，包括温度、相对湿度、灾害持续时间、风速、风向、空气质量、降水量和震级；电网数据的条件属性，包括母线电压、节点电流、有功功率、无功功率、频率和功率因 数；电网设备数据的条件属性，包括负荷等级、线路半径、线路高程、线路走向、供电容量、拓扑结构和黑启动电源比例；电网调度数据的条件属性，包括继电保护动作情况、断路器位置状态和线路覆冰厚度； 决策属性输出器:以灾害对电网的影响程度为输出目标，首先计算电网影响相对于输出目标的权重、用户影响对于输出目标的权重、应灾能力对于输出目标的权重，再计算支路过载程度对于电网影响的权重、母线电压越限程度对于电网影响的权重、线路负荷损失比例对于电网影响的权重、重要负荷损失程度对于电网影响的权重、停电人数比例对于用户影响的权重、用户停电损失比例对于用户影响的权重、日平均停电时间比例对于用户影响的权重、负荷转移能力对于应灾能力的权重，计算上述结果的组合权重，组合权重与各指标乘积后求和作为最终输出的决策属性； 灾害规则库模块:利用电网属性约简模块和值约简模块的输出，生成灾害规则，其进一步包括属性约简模块和值约简模块，其中: 属性约简模块:在保证决策属性和条件属性依赖关系不发生变化的前提下，输出去掉条件属性中的冗余属性； 值约简模块:在属性约简基础上删除所有不影响规则表达的冗余的条件属性值，输出评估规则； 数据匹配模块:利用数据采集单元得到的实时数据与灾害规则库进行匹配，将经过直觉模糊化的实时数据与评估规则库模块内的灾害规则进行匹配后输出电网灾害评估等级； 电网灾害应急处置模块:对数据匹配模块输出的匹配成功的电网灾害进行应急处理；人机交互单元:是电网灾害评估系统与操作人员的交互接口，实现运行人员对系统的监视与控制。
2.根据权利要求1所述的基于直觉模糊粗糙集的电网灾害实时调控装置对处于灾害状态的电网进行调控的方法，其特征在于:包括如下步骤: 步骤1:调用数据库单元中的历史灾害数据，包括气象数据、电网数据、电网设备数据、电网调度数据； 步骤2:根据步骤I采集到的历史灾害数据，利用基于直觉模糊粗糙集的方法进行约简，从而得到电网的灾害等级评估规则: 所述的基于直觉模糊粗糙集的方法包括以下步骤: 步骤2.1:确定气象数据、电网数据、电网设备数据、电网调度数据的隶属度和非隶属度，具体为: 通过梯形隶属度函数将气象数据、电网数据、电网设备数据、电网调度数据中的连续数据进行直觉模糊化，得到每个数据的隶属度与非隶属度；其中，气象数据的属性包括温度、相对湿度、灾害持续时间、风速、风向、空气质量、降水量和震级；电网数据的属性包括母线电压、节点电流、有功功率、无功功率、频率和功率因数；电网设备数据的属性包括负荷等级、线路半径、线路高程、线路走向、供电容量、拓扑结构和黑启动电源比例；电网调度数据的属性包括继电保护动作情况、断路器位置状态和线路覆冰厚度； 气象数据、电网数据、电网设备数据、电网调度数据所对应属性统称为条件属性； 步骤2.2:采用改进的层次分析法确定灾害对电网的影响程度，并将其作为决策属性，计算该决策属性的隶属度和非隶属度，具体包括以下步骤: 步骤2.2.1:建立层次分析模型:a目标层:该层只有一个元素，即灾害对电网的影响程度山准则层:包括电网影响、用户影响、应灾能力三个元素；c指标层:为准则层的元素所对应的评价准则，其中，电网影响因素中对应的评价准则包括:支路过载程度、母线电压越限程度、线路负荷损失比例和重要负荷损失程度；用户影响因素中对应的评价准则包括停电人数比例、用户停电损失比例和日平均停电时间比例；应灾能力因素中对应的评价准则包括负荷转移能力； 步骤2.2.2:确定模糊判断矩阵，邀请专家采用梯形模糊数(a，b，c，d)对指标层两两指标间的相对重要程度进行打分，从而构成模糊判断矩阵，其中，a、d下界和上界，下界表示专家认为可能的最低评分，上界表示可能的最高评分山、c是最有可能值，表示对两个指标相互关系的基本评价；则指标的相对权重公式如下:
3.根据权利要求2所述的基于直觉模糊粗糙集的电网灾害实时调控方法，其特征在于:步骤2.2.1所述的支路过载程度，计算公式如下:
【文档编号】G06F17/30GK103744850SQ201310479209
【公开日】2014年4月23日 申请日期:2013年10月14日 优先权日:2013年10月14日
【发明者】王芝茗, 刘鑫蕊, 刘富家, 孙秋野, 赵庆杞, 张瑶瑶, 张化光, 杨珺, 王智良 申请人:国家电网公司, 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司, 东北大学