一种基于模糊信息粒化算法继电保护风险评估方法

文档序号:10489542阅读:323来源:国知局
一种基于模糊信息粒化算法继电保护风险评估方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于模糊信息粒化算法继电保护风险评估方法,首先从风险的定义出发,阐述事故发生概率和损失之间的关系;其次计算事故发生的概率以及损失,先根据负荷等级以及减供负荷判断事故类型,根据历史统计数据计算该类型下事故发生的概率,利用停电损失函数计算事故发生后对电力行业以及各类用户带来的损失;再次采用模糊信息粒化算法处理数据,计算继电保护系统的风险并采用以模糊极大集和模糊极小集为参照基准,海明距离为测量工具的模糊排序方法,对多个地区的风险进行排序,为风险管理决策者做出正确决策提供理论性依据。最后结合某地区的实际数据表明采用软层次模型做继电保护风险评估的正确性和有效性。
【专利说明】
一种基于模糊信息粒化算法继电保护风险评估方法
技术领域
[0001] 本发明涉及继电保护风险评估,尤其是涉及一种基于模糊信息粒化算法继电保护 风险评估方法。
【背景技术】
[0002] 数据是评估继电保护设备的基础,但是在评估过程中的数据资料有些是由具有一 定精度范围的仪器测定的,有的是由人主观评价而确定的,有的是根据人观察的现象确定 的,等等。无论采取什么方法获取数据,数据的模糊性以及随机性都包含在其中。因此,为了 得到可靠的风险评估结果,最根本的问题之一就是如何量化风险评估中的不确定性,从而 得到合理的风险评估结果。
[0003] 概率论中的期望,方差可以很好解决不确定事件的随机性,但是无法描述不确定 事件的模糊性。粗糙集理论以及模糊集理论可以很好地描述事件的随机性和模糊性。采用 模糊集理论确定电力变压器指标之间的主观权重,减少由于因为人为参与带来的不确定 性;把粗糙集理论和证据理论相结合用在继电保护故障诊断上,用粗糙集理论挖掘大量故 障数据,实现数据的精简,然后把经过粗糙集理论处理过的数据转化为证据理论的基本概 率分配,融合多个证据实现故障类型的诊断。

【发明内容】

[0004] 以上的方法可以很好解决不确定问题,但是计算过程比较复杂。因此本发明采用 软层次模型建立继电保护风险评估模型,让评估者全面认识影响继电保护风险评估的因素 以及各个因素之间的关系,使决策者从中可以了解到更多的信息,为减少各类事故发生所 造成的损失提供科学依据。本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的:
[0005] -种基于模糊信息粒化算法继电保护风险评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
[0006] 步骤1,建立继电保护风险评估模型-层次模型,包括基础层,中间层以及实用层, 具体是:先从风险的概念出发,指出影响风险评估结果的因素:事故发生的概率以及损失, 即为风险评估的基础层;其次采用状态评价模型计算事故发生的概率以及确定事故(事件) 赋分法计算事故发生后带来的损失作为继电保护风险评估的中间层,再次采用模糊信息粒 化算法处理事故发生的概率以及损失数据,量化数据边缘的不确定性,计算继电保护发生 故障后带来的风险作为实用层。
[0007] 步骤2,采用模糊信息粒化算法处理确定事故发生的概率以及事故发生之后带来 的损失。
[0008] 步骤3,以模糊极大集和模糊极小集为参照基准,以海明距离为测量工具,定义两 个新的模糊效用函数,取这两个模糊效用函数结果的均值作为模糊排序的依据,对多个地 区的风险做排序。
[0009] 在上述的一种基于模糊信息粒化算法继电保护风险评估方法,所述的步骤2包括 三个子步骤,分别是:
[0010] 步骤A、事故发生概率计算步骤,包括:
[0011] 步骤A.1,事故类型的判断。参考相关规程判断事故的类型,其中事故类型分为:特 大事故、重大事故、较大事故、一般事故。
[0012] 步骤A.2,根据历史统计数据计算各级事故发生的概率表达式为
[0013]
(〇)
[0014] 式中P (i)为统计年份内某一类事故发生的概率,m为某一类事故在统计年份内发 生的数目,nall表示某一地区各级事故的总数,i取1···4,分别表示特大事故,重大事故,较大 事故,一般事故这4个等级。
[0015] 步骤Β、损失的计算步骤,包括:
[0016]步骤Β. 1,事故损失的计算。
[0017]事故损失指发生停电时及以后一段时间内电力行业和电力用户所承担的经济损 失,其中电力用户包括工业用户,居民用户以及商业用户。
[0018] 事故损失的计算公式为
[0019] C(t)=G(t)+K(t) (0)
[0020] 其中C(t)表示事故发生带来的损失,G(t)表示事故发生后对电力行业带来的损 失,K(t)表示事故发生后对电力用户带来的经济效益损失。其中电力行业的损失和减供负 荷相关;本发明取电力用户的损失为由于事故发生造成的停电对商业用户以及工业用户的 损失。
[0021] 步骤B.2,电力用户的经济效益损失的计算。
[0022]停电持续一定时间后,损失的主要是电力用户正常生产使用每kW.h生产产品带来 的经济效益。本发明采用停电损失损失函数描述事故发生之后对电力用户的影响,即
[0023]
(0)
[0024] 其中:t为停电持续时间,f(t)为停电损失函数,Pr为用户每度电生产的产品的平 均效益,单位元/kW.h。
[0025] 对于同类用户,尽管其生产规模和生产率水平不同时,但其停电损失函数曲线具 有相似的形状,二者曲线的系数之间成常数倍关系,即:
[0026] f2(t)=kfi(t) (0)
[0027] fiUWPfdt)分别为2个同类用户停电损失函数表达式,单位为元/kW.h,k为常数。 根据式子(〇)(〇)可得
[0028]
(0)
[0029] 根据式子(0)可知,假设用户2和用户1是同类用户,已知用户1的损失函数表达式, 那么只要确定常数k就可以计算用户2的停电损失函数表达式。
[0030] 那么K(t)的表达式为
[0031] K(t)=tXf(t) (0)
[0032] 其中,t表示停电时间,f (t)表示用户停电损失函数表达式,单位为元/kW. h
[0033] 根据式子(0)计算继电保护发生故障带来的电力用户经济效的损失。
[0034]步骤B.3,电力行业的损失的计算。
[0035] 假设减供负荷为L,每度电的单价为Q,停电时间为t,j = l~4表示工业、商业、居民 以及其他用户类别,事故发生后由于减供负荷给电力行业带来损失的表达式为
[0036]
(〇)
[0037]步骤C、采用模糊信息粒化算法处理概率和损失数据子步骤,包括:
[0038] 步骤C.1,根据不同数据来源,确定误差范围(ei~e2)。
[0039] 步骤C. 2,根据误差范围,确定模糊信息粒的确定区域和扩散范围。将的视为模糊 信息粒的确定区域的长度,即b-a = e1;将防与的之差视为模糊信息粒子的扩散范围的长度, 艮 Pa+0 = e2_ei。
[0040] 步骤C.3,确定a,b。若A = Aa+(l_A)b(Ae [0 1]),则a = A+(A-l)ei,b = A+Aei,特别 地,当\=1/2时,& =厶-61/2,匕=厶+61/2,即厶为区域[&,13]的中点。
[0041 ]步骤C.4,确定α,β的值。若α/β = λ/(1-λ)(λΕ [0 1]),贝Ι|α = λ(θ2-ei),β= (l-λ) (e2-ei),特别地,当λ= 1/2时,α = β= (e2-ei)/2〇
[0042]步骤c.5,确定模糊信息粒尤结合步骤I~4可得:3=(4+(1..1)4.Me1: Xh-e]), 特别地,当λ= 1/2时.
[0043] 步骤C. 6,设亊故友生的概率为ρ,损失为c
,那么亊故友生的概率的模糊粒为
[0044]
(0)
[0045] 取事故发生的概率的误差范围为(0.001,0.002) JPe1 = O.001,e2 = 0.002。
[0046] 同理,损失的模糊粒为
[0047]
(Oj
[0048] 取损失误差范围为(1,2),即e3=l,e4 = 2。
[0049] 在上述的一种基于模糊信息粒化算法继电保护风险评估方法,所述的步骤3包含 两个子步骤,分别是:
[0050] 步骤D、风险的计算步骤,具体是:风险通常表示为导致这种危害发生的事故概率 和后果严重度的乘积,表达式为
[0051] R = PXCtotai (0)
[0052]式中P表示事故发生的概率,Ctotei为事故发生后带来的损失。
[0053]步骤E、风险排序步骤,包括:
[0054] 步骤E.1,设有η个实数域的模糊信息粒為,2:,....?,其中模糊极大信息粒和模 糊极小信息粒分别记为U max(X)和Umln(X),隶属函数分别为
Γ ? (〇)
[0055] (0)
[0056]
[0057] 式中,符号(V)和(λ)分别表示取大和取小的广义模糊算子。
[0058] 步骤Ε. 2,对于任意模糊信息粒為,i = 1,…,η模糊效用函数为和/:U,.)分别定 义为
[0059]
[0060]
[0061]
[0062]
[0063]
[0064] 本发明的优点:针对风险评估过程中出现数据不完全或者不精确带来的确定性问 题,提出软层次模型,即用层次模型分析风险的来源以及模糊信息粒化算法处理事故发生 的概率和损失数据,并结合模糊信息粒化算法计算确定事故下的风险;采用模糊排序算法 针对不同地区的风险做排序,为风险策略的制定提供理论基础。
【附图说明】
[0065] 附图1是本发明中离散信息A模糊粒化为模糊信息粒j示意图。
[0066]附图2是本发明方法流程示意图。
[0067]附图3是本发明中间层结构示意图,着重描述各个子模型之间的关系。
[0068]附图4是本发明事故类型判断示意图。
[0069]附图5是本发明继电保护发生故障停电带来的经济损失示意图。
[0070] 附图6是本发明实施例中加拿大工业、商业用户停电损失函数。
[0071] 附图7是本发明实施例中各地区风险评估结果排序。
【具体实施方式】
[0072] 下面通过实施例,并结合附图,对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
[0073] 实施例:
[0074] 下面是采用本发明的具体实施例的步骤,如下:
[0075] -、获取各个地区的负荷等级,减供负荷以及设备的运行年限等各个参数。
[0076]二、事故发生概率的计算
[0077] 1)事故类型的判断。参考相关规程判断事故的类型,其中事故类型分为:特大事 故、重大事故、较大事故、一般事故。
[0078] 2)根据历史统计数据计算各级事故发生的概率表达式为
[0079]
(〇)
[0080] 式中P (i)为统计年份内某一类事故发生的概率,m为某一类事故在统计年份内发 生的数目,nall表示某一地区各级事故的总数,i取1···4,分别表示特大事故,重大事故,较大 事故,一般事故这4个等级。
[0081]二、事故损失的计算。
[0082]事故损失指发生停电时及以后一段时间内电力行业和电力用户所承担的经济损 失,其中电力用户包括工业用户,居民用户以及商业用户。
[0083]事故损失的计算公式为
[0084] C(t)=G(t)+K(t) (0)
[0085] 其中C(t)表示事故发生带来的损失,G(t)表示事故发生后对电力行业带来的损 失,K(t)表示事故发生后对电力用户带来的经济效益损失。其中电力行业的损失和减供负 荷相关;本发明取电力用户的损失为由于事故发生造成的停电对商业用户以及工业用户的 损失。
[0086] 1)电力用户的经济效益损失
[0087]停电持续一定时间后,损失的主要是电力用户正常生产使用每kW.h生产产品带来 的经济效益。本发明采用停电损失损失函数描述事故发生之后对电力用户的影响,即
[0088] (ΑΔ1? =Pr (0)
[0089] 其中:t为停电持续时间,f(t)为停电损失函数,Pr为用户每度电生产的产品的平 均效益,单位元/kW.h。
[0090] 对于同类用户,尽管其生产规模和生产率水平不同时,但其停电损失函数曲线具 有相似的形状,二者曲线的系数之间成常数倍关系,即:
[0091] f2(t)=kfi(t) (0)
[0092] fiUWPfdt)分别为2个同类用户停电损失函数表达式,单位为元/kW.h,k为常数。 根据式子(14,15)可得
[0093]
(0)
[0094] 根据式子(0)可知,假设用户2和用户1是同类用户,已知用户1的损失函数表达式, 那么只要确定常数k就可以计算用户2的停电损失函数表达式。
[0095] 那么K(t)的表达式为
[0096] K(t)=tXf(t) (0)
[0097] 其中,t表示停电时间,f (t)表示用户停电损失函数表达式,单位为元/kW. h
[0098] 本发明选取加拿大作为参考地区,利用加拿大的停电损失函数估计各个地区用户 停电损失函数f(t)。
[0099] 其中,加拿大用户停电损失函数的表达式为
[0100] findref = -0.0484t3+l.9953t2+2.4448t+5.3431 (0)
[0101] fCOTref = -0.0638t3+2.5671t2-4.888t+10.2653 (0)
[0102] 商业用户和工业用户每kW.h电力生产的产品平均效益为
[0103] (0)
[0104] (0)
[0105] 本发明取工业用户的平均效益为10.53元/kW.h,商业用户的平均效益为8.32元/ kW.h。
[0106] 根据式子(〇)(〇)可得1^(1 = 2.1792泳_=0.69,则用户停电损失函数多项式为
[0107] find = -0.1055t3+4.3482t2+5.3277t+l1.6437 (0)
[0108] fcom=-〇.0440t3+l.7713t2-3.3727t+7.0831 (0)
[0109] 假设各个电力用户停电〇.5h,根据式子(0)计算继电保护发生故障带来的电力用 户经济效的损失。
[0110] 2)电力行业的损失
[0111] 假设减供负荷为L,每度电的单价为Q,停电时间为t,j = l~4表示工业、商业、居民 以及其^ m b米aie由于减供负荷给电力行业带来损失的表达式为
[0112] (〇)
[0113]四、模糊信息粒化处理数据
[0114]为了解决数据边缘的不确定性,本发明采用模糊信息粒化算法处理数据。设事故 发生的概率为p,损失为c,那么事故发生的概率的模糊粒为
[0115]
(0)
[0116] 取事故发生的概率的误差范围为(0.001,0.002) JPe1 = O.001,e2 = 0.002。
[0117] 同理,损失的模糊粒为
[0118]
(0)
[0119] 取损失误差范围为(1,2),即Θ3=1,Θ4 = 2。
[0120] 五、风险的计算
[0121] 风险通常表示为导致这种危害发生的事故概率和后果严重度的乘积,表达式为
[0122] R = PXCtotai (0)
[0123] 式中P表示事故发生的概率,Ctotei为事故发生后带来的损失。
[0124] 本发明取损失为事故发生后,电力行业的经济损失以及各类用户的经济效益损 失;事故发生的概率即为继电保护设备的故障率。
[0125] 由于继电保护风险主要包括两个方面:事故发生后对设备造成的损害以及由于继 电保护设备故障对电网的影响。相对电网的损失而言,继电保护设备本身的损失比较小,因 此本发明以继电保护设备发生故障对电网的影响为例评估继电保护系统的风险。
[0126]六、风险排序
[0127]模糊信息粒经过近似计算后结果仍然是一个模糊信息粒,即风险评估的结果仍然 是模糊信息粒。那么对于多个风险源而言,需要对风险源做出排序,以确定哪个风险源最 大,为制定继电保护设备的差异化运维策略提供理论依据。也就是说,在保证不确定性的条 件下,对风险源做出排序,确定最优的运行维护计划。
[0128] 根据式子(0)(0)(0)(0)计算各个地区海明距离,定义模糊效用函数,取模糊效用 函数结果的均值作为风险排序的依据。
[0129] 本发明中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术 领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式 替代,但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
【主权项】
1. 一种基于模糊信息粒化算法继电保护风险评估方法,其特征在于,包括W下步骤: 步骤1,建立继电保护风险评估模型-层次模型,包括基础层,中间层W及实用层,具体 是:先从风险的概念出发,指出影响风险评估结果的因素:事故发生的概率W及损失,即为 风险评估的基础层;其次采用状态评价模型计算事故发生的概率W及确定事故或事件赋分 法计算事故发生后带来的损失作为继电保护风险评估的中间层,再次采用模糊信息粒化算 法处理事故发生的概率W及损失数据,量化数据边缘的不确定性,计算继电保护发生故障 后带来的风险即为风险评估的实用层; 步骤2,采用模糊信息粒化算法处理确定事故发生的概率W及事故发生之后带来的损 失; 步骤3, W模糊极大集和模糊极小集为参照基准,W海明距离为测量工具,定义两个新 的模糊效用函数,取运两个模糊效用函数结果的均值作为模糊排序的依据,对多个地区的 风险做排序。2. 根据权利要求1所述的一种基于模糊信息粒化算法继电保护风险评估方法,其特征 在于,所述的步骤2包括Ξ个子步骤,分别是: 步骤A、事故发生概率计算步骤,包括: 步骤A.1,事故类型的判断;参考相关规程判断事故的类型,其中事故类型分为:特大事 故、重大事故、较大事故、一般事故; 步骤A.2,根据历史统计数据计算各级事故发生的概率表达式为阳 式中P(i)为统计年份内某一类事故发生的概率,m为某一类事故在统计年份内发生的 数目,nail表示某一地区各级事故的总数,i取1···4,分别表示特大事故,重大事故,较大事 故,一般事故运4个等级; 步骤Β、损失的计算子步骤,包括: 步骤Β.1,事故损失的计算; 事故损失指发生停电时及W后一段时间内电力行业和电力用户所承担的经济损失,其 中电力用户包括工业用户,居民用户W及商业用户; 事故损失的计算公式为 C(t)=G(t)+K(t) (2) 其中C(t)表示事故发生带来的损失,G(t)表示事故发生后对电力行业带来的损失,K (t)表示事故发生后对电力用户带来的经济效益损失;其中电力行业的损失和减供负荷相 关;本发明取电力用户的损失为由于事故发生造成的停电对商业用户W及工业用户的损 失; 步骤B. 2,电力用户的经济效益损失的计算; 停电持续一定时间后,损失的主要是电力用户正常生产使用每kW.h生产产品带来的经 济效益;本发明采用停电损失损失函数描述事故发生之后对电力用户的影响,即巧 其中:t为停电持续时间,f(t)为停电损失函数,Pr为用户每度电生产的产品的平均效 益,单位元/kW.h; 对于同类用户,尽管其生产规模和生产率水平不同时,但其停电损失函数曲线具有相 似的形状,二者曲线的系数之间成常数倍关系,即: f2(t)=kfi(t) (4) fi(t)和f2(t)分别为2个同类用户停电损失函数表达式,单位为元/kW.h,k为常数;根据 式子(3)(4)可得巧) 根据式子(4)可知,假设用户2和用户1是同类用户,已知用户1的损失函数表达式,那么 只要确定常数k就可W计算用户2的停电损失函数表达式; 那么K(t)的表达式为 K(t) = tXf(t) (6) 其中,t表示停电时间,f(t)表示用户停电损失函数表达式,单位为元/kW.h根据式子 (2)计算继电保护发生故障带来的电力用户经济效的损失; 步骤B. 3,电力行业的损失的计算; 假设减供负荷为L,每度电的单价为Q,停电时间为?〇' = 1···4表示工业、商业、居民W及 其他用户类别,事故发生后由于减供负荷给电力行业带来损失的表达式为巧 步骤C、采用模糊信息粒化算法处理概率和损失数据子步骤,包括: 步骤C.1,根据不同数据来源,确定误差范围(ei~62); 步骤C.2,根据误差范围,确定模糊信息粒的确定区域和扩散范围;将ei视为模糊信息粒 的确定区域的长度,即b-a = ei;将Θ2与ei之差视为模糊信息粒子的扩散范围的长度,即α+β = e2_ei; 步骤C.3,确定a,b;若A = Aa+(l-A)b(Ae [Ο 1]),贝lJa = A+(A-l)ei,b = A+Aei,特别地,当 入二 1/2时,a=A-ei/2,b = A+ei/2,即A为区域[a,b]的中点; 步骤C.4,确定α,β 的值;若α/β = λ/(1-λ)(λΕ[〇 1]),则α = λ(62-θ?),β=(1-λ)(62-θ?), 特别地,当 λ=1/2时,a = P=(e2-ei)/2; 步骤C . 5,确定模糊信息粒结合步骤1~4可得::^=(/?^λ-1 )。,; 入也-。|),(?-λ)((-·2-(-?)),特别地,当 λ = 1 / 2 时,i= (^1/2的,.4丰 1/2技 1; 1/2 (均- 巧),1:/2 (的-色1)).. 步骤C. 6,设事故发生的概率为P,损失为C,那么事故发生的概率的模糊粒为(8) 取事故发生的概率的误差范围为(0.001,0.002),即ei = 0.001,e2 = 0.002; 同理,损失的模糊粒为役) 取损失误差范围为(1,2),即63=1,64=2。3.根据权利要求1所述的一种基于模糊信息粒化算法继电保护风险评估方法,其特征 在于,所述的步骤3包含两个子步骤,分别是: 步骤D、风险的计算步骤,具体是:风险通常表示为导致运种危害发生的事故概率和后 果严重度的乘积,表达式为 R 二 PXCtotal (10) 式中P表示事故发生的概率,CtDtal为事故发生后带来的损失; 步骤E、风险排序步骤,包括: 步骤E.1,设有η个实数域的模糊信息粒4,Λ,...Λ,其中模糊极大信息粒和模糊极 小信息粒分别记为IW(X)和Umin(X),隶属函数分别为式中,符号(V)和(八)分别表示取大和取小的广义模糊算子; 步骤E.2,对于任意模糊信息粒4,,...,《模糊效用函数为."4)和如分别定义为那么任意模糊信息粒為的排序指标函数表达式为(16)。
【文档编号】G06Q50/06GK105844431SQ201610263273
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2016年4月26日
【发明人】龚庆武, 林燕贞, 梁志远, 李俊雄
【申请人】武汉大学
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