基于G1‑熵权法寻找电网静态薄弱点的综合评价方法与流程

技术特征：

1.一种基于G1-熵权法寻找电网静态薄弱点的综合评价方法，其特征在于包括以下步骤：

第一步：对含大规模高渗透可再生能源的电网进行建模；

第二步：计算建立的含有可再生能源的电网模型的静态稳定指标，所述静态稳定指标包括同电压等级下母线电压裕度和同电压等级下母线无功裕度指标；

第三步：分别对同电压等级下母线电压裕度和同电压等级下母线无功裕度指标进行预处理变为极大型指标，之后进行无量纲化；

第四步：采用序关系分量法即G1法分别计算同电压等级下母线电压裕度和同电压等级下无功裕度的主观权重，包括以下步骤：

(1)根据专家经验确定序分量x_i与x_i+1的关系r_i，根据在不同的条件下r_i赋值参照表对r_i进行赋值，其中r_i为专家经验对母线进行两两比较后确定的序关系的值，r_i取值范围为{1,1.2,1.4,1.6,1.8…}；i为被评价对象个数，i取值范围为{1,2,3,…,n}；

(2)计算主观权重系数：

${\mathrm{\ω}}_m={(1+\underset{k=2}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=k}{\overset{m}{\mathrm{\Π}}}{r}_i)}^{-1}---\left(1\right)$

其中k＝(m，m-1，…3，2)；

第五步：采用熵权法计算母线电压裕度和无功裕度的的客观权重，包括以下步骤：

(1)熵是对系统无序程度的一种度量，由于电网系统会处于n种不同的状态，设每种状态出现的概率为P_i(i＝1,2,3，…，n),且满足则该系统的熵为设x_ij(j＝1,2,3，…，m)为第i个系统中第j项指标的观测数据；n个被评价对象对应于m个评价指标的指标值构成隶属度评价矩阵X，

$X=\left(\begin{array}{cccc}{x}_{11}& x_{12}& ...& x_{1m}\\ x_{21}& x_{22}& ...& x_{2m}\\ ...& ...& & ...\\ x_{n1}& x_{n2}& ...& x_{nm}\end{array}\right)$

(2)根据熵值确定指标权重的步骤如下：

a.计算第j项指标下第i个被评价对象的特征值比重假设x_ij≥0且

b.计算第j项指标的熵值：

$e_j=-k\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{ij}\ln P_{ij}---\left(2\right)$

式中k>0且k＝1/lnn，e_j＞0；

c.计算j项指标的差异系数：

g_j＝1-e_j (3)

差异系数g_j越大，表明该项指标的作用越大；

d.计算j项指标的客观权重系数即：

${\mathrm{\ω}}_j=\frac{g_j}{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{g}_j}---\left(4\right)$

第六步：根据各评价对象在该评价序列中所占比重，通过拉格朗日条件极值法计算主、客观权重的综合权重，包括以下步骤：

(1)设p_j，q_j分别是基于主观权重法与客观权重法生成的指标x_ij的权重系数，(i＝1,2,3，…，n，j＝1,2,3，…，m)可以得到综合权重：

${\mathrm{\ω}}_j=k_i^{\left(1\right)}{p}_j+k_i^{\left(2\right)}{q}_j---\left(5\right)$

ω_j是具有同时体现主、客观信息集成特征的综合权重系数，式中为待定常数且满足规范条件

(2)设被评价对象x_ij的综合评价值为：

$y_i=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_j{x}_{ij}=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}(k_i^{\left(1\right)}{p}_j+k_i^{\left(2\right)}{q}_j)x_{ij}---\left(6\right)$

(3)将取最大值，从而求得在满足条件且的条件下应用拉格朗日(Lagrange)条件极值可得：

$L(k_i^{\left(1\right)},k_i^{\left(2\right)},\mathrm{\λ})=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i+\mathrm{\λ}({\left(k_i^{\left(1\right)}\right)}^2+{\left(k_i^{\left(2\right)}\right)}^2-1)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}(k_i^{\left(1\right)}{p}_j+k_i^{\left(2\right)}{q}_j)x_{ij}+\mathrm{\λ}({\left(k_i^{\left(1\right)}\right)}^2+{\left(k_i^{\left(2\right)}\right)}^2-1)---\left(7\right)$

根据上式分别对与λ求偏导数解得：

$k_i^{\left(1\right)}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{p}_j{x}_{ij}}{\sqrt{{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{p}_j{x}_{ij}\right)}^2+{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{q}_j{x}_{ij}\right)}^2}}---\left(8\right)$

$k_i^{\left(2\right)}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{q}_j{x}_{ij}}{\sqrt{{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{p}_j{x}_{ij}\right)}^2+{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{q}_j{x}_{ij}\right)}^2}}---\left(9\right)$

第七步：采用基于加法集成的综合评价法对电网母线进行综合评价，其表达式为：

$y_i=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\left(\right(\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{p}_j{x}_{ij}}{\sqrt{{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{p}_j{x}_{ij}\right)}^2+{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{q}_j{x}_{ij}\right)}^2}})p_j+(\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{q}_j{x}_{ij}}{\sqrt{{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{p}_j{x}_{ij}\right)}^2+{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{q}_j{x}_{ij}\right)}^2}}\left)q_j\right)x_{ij}---\left(10\right)$

根据上式得出电网薄弱点。

2.根据权利要求1所述的基于G1-熵权法寻找电网静态薄弱点的综合评价方法，其特征在于在第一步中，所述大规模高渗透可再生能源的电网模型可以包括多个大规模风电场或/和光伏电站，且风电场或/和光伏电站的容量按实际容量设定。

3.根据权利要求1或2所述的基于G1-熵权法寻找电网静态薄弱点的综合评价方法，其特征在于在第二步中，计算同电压等级下母线电压裕度和无功裕度指标采用的方法分别是PV曲线法和QV曲线法。

4.根据权利要求1或2所述的基于G1-熵权法寻找电网静态薄弱点的综合评价方法，其特征在于在第三步中，所求取的电压裕度为极小型指标形式，将其取倒数化为极大型指标，表达式为：

$K_{UI}=\frac{U_{0i}}{U_{0i}-U_{cri}}\×100\%---\left(11\right)$

式中U_cri为PV曲线中最大电压值，即鼻点处的电压值，U_oi为PV曲线中初始电压值；

K_Qi所求取的无功裕度为极大型指标，所述的极大型指标表达式为：

K_Qi＝ΔQ_i (12)

式中ΔQ_i为QV曲线中无功功率裕度；

对所求取的电压裕度指标与无功裕度指标运用向量规范法进行无量纲化，其表达式为：

$x_{ij}^{*}=\frac{x_{ij}}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{ij}^2}}---\left(13\right)$

其中，当x_ij≥0时，x_ij∈(0，1)，无固定的最大、最小值，且

5.根据权利要3所述的基于G1-熵权法寻找电网静态薄弱点的综合评价方法，其特征在于在第三步中，所求取的电压裕度为极小型指标形式，将其取倒数化为极大型指标，表达式为：

$K_{Ui}=\frac{U_{0i}-U_{cri}}{U_{0i}}\×100\%---\left(11\right)$

式中U_cri为PV曲线中最大电压值，即鼻点处的电压值，U_oi为PV曲线中初始电压值；

K_UI所求取的无功裕度为极大型指标，所述的极大型指标表达式为：

K_Qi＝ΔQ_i (12)

对所求取的电压裕度指标与无功裕度指标运用向量规范法进行无量纲化，其表达式为：

$x_{ij}^{*}=\frac{x_{ij}}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{ij}^2}}---\left(13\right)$

其中，当x_ij≥0时，x_ij∈(0，1)，无固定的最大、最小值，且