一种恶劣天气下用户用电安全风险演化分析评估方法
【专利摘要】本发明提供一种恶劣天气下用户用电安全风险演化分析评估方法，包括以下步骤：输入配电网线路连接关系数据以及配电网电力设备的可靠性参数；建立配电网电力设备的模糊集模型；建立状态转移矩阵和马尔科夫链方程，并给出马尔科夫链方程的初始值；得到恶劣天气下用户用电安全风险的时间演化规律。本发明提供的恶劣天气下用户用电安全风险演化分析评估方法，通过构建用户相关的恶劣天气下设备故障率和修复率的模糊集模型，并应用于模糊马尔科夫过程评估了用户用电安全风险的时间演化特性，得出了恶劣天气下用户用电安全风险的时间演化规律，能够从动态的角度研究负荷点停电风险。
【专利说明】-种恶劣天气下用户用电安全风险演化分析评估方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种评估方法，具体讲涉及一种恶劣天气下用户用电安全风险演化分 析评估方法。
【背景技术】
[0002] 用户用电安全相关的配网设备主要暴露在室外环境中，设备的故障率受环境因素 的影响格外严重，恶劣气候条件下配网设备故障率将会显著增加，相应的电网停电风险也 会增加。然而，电网设备故障受环境因素和设备内部原因等众多因素的影响，目前无法给出 准确的描述方法。受复杂天气因素和自身因素的影响，电力设备的故障率和修复率具有一 定的模糊性。同时，恶劣气候条件下，用户的用电安全风险具有动态性，已有的评估用户用 电安全风险的算法只给出了用户用电安全风险的稳态解，而未给出用户用电安全风险的时 间演化规律。
[0003] 文献[1]研究了基于模糊马尔科夫过程的用户用电安全相关的配电网设备造成 的停电风险的长期稳态解。该文献提出的算法中，只通过稳态马尔科夫方程和极限状态概 率法求解了停电风险的稳态解，因而忽略了停电风险的动态变化情况。
[0004] 文献[2]采用电力设备的瞬时故障率和修复率模型研究了停电风险的瞬时停电 概率。该文提出的方法只能计算当前状态下短期条件下的停电风险，且无法考虑故障率和 修复率不确定性对停电风险的影响。
[0005] 参考文献：
[0006] [l]Haifeng Ge,Sohrab Asgarpoor. Reliability Evaluation of Equipment and Substations with Fuzzy Markov Processes[J]. IEEE Transaction on Power Systems, 2010, 25(3) :1319-1328.
[0007] [2]刘海涛，程林，孙元章，等.采用瞬时概率的运行可靠性短期评估[J].中国电 机工程学报,2008, 28 (13) : 20-25.
【发明内容】
[0008] 为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种恶劣天气下用户用电安全风险演 化分析评估方法，通过构建用户相关的恶劣天气下设备故障率和修复率的模糊集模型，并 应用于模糊马尔科夫过程评估了用户用电安全风险的时间演化特性，得出了恶劣天气下用 户用电安全风险的时间演化规律，能够从动态的角度研究负荷点停电风险。
[0009] 为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：
[0010] 本发明提供一种恶劣天气下用户用电安全风险演化分析评估方法，所述方法包括 以下步骤：
[0011] 步骤1 :输入配电网线路连接关系数据以及配电网电力设备的可靠性参数；
[0012] 步骤2 :建立配电网电力设备的模糊集模型；
[0013] 步骤3 :建立状态转移矩阵和马尔科夫链方程，并给出马尔科夫链方程的初始值；
[0014] 步骤4 :得到恶劣天气下用户用电安全风险的时间演化规律。
[0015] 所述步骤1中，电网线路连接关系数据包括线路首末端编号、负荷点编号和变压 器编号；与用户用电安全设备相关的配电网电力设备包括线路和变压器，线路可靠性参数 包括线路故障率和线路修复率，变压器的可靠性参数包括变压器故障率和变压器修复率。
[0016] 所述步骤2中，模糊集模型包括故障率模糊集模型和修复率模糊集模型；所述模 糊集模型由模糊区间和隶属度函数两个要素组成。
[0017] 所述故障率模糊集模型中故障率模糊数的隶属度函数采用三角模糊数的隶属度 函数表示，故障率模糊数模糊区间表示为：
[0018]
【权利要求】
1. 一种恶劣天气下用户用电安全风险演化分析评估方法，其特征在于：所述方法包括 以下步骤： 步骤1 :输入配电网线路连接关系数据以及配电网电力设备的可靠性参数； 步骤2 :建立配电网电力设备的模糊集模型； 步骤3 :建立状态转移矩阵和马尔科夫链方程，并给出马尔科夫链方程的初始值； 步骤4 :得到恶劣天气下用户用电安全风险的时间演化规律。
2. 根据权利要求1所述的恶劣天气下用户用电安全风险演化分析评估方法，其特征 在于：所述步骤1中，电网线路连接关系数据包括线路首末端编号、负荷点编号和变压器编 号；与用户用电安全设备相关的配电网电力设备包括线路和变压器，线路可靠性参数包括 线路故障率和线路修复率，变压器的可靠性参数包括变压器故障率和变压器修复率。
3. 根据权利要求1所述的恶劣天气下用户用电安全风险演化分析评估方法，其特征在 于：所述步骤2中，模糊集模型包括故障率模糊集模型和修复率模糊集模型；所述模糊集模 型由模糊区间和隶属度函数两个要素组成。
4. 根据权利要求3所述的恶劣天气下用户用电安全风险演化分析评估方法，其特征在 于：所述故障率模糊集模型中故障率模糊数的隶属度函数采用三角模糊数的隶属度函数表 示，故障率模糊数模糊区间表示为：
(1) 其中，元为故障率模糊数，i为配电网电力设备故障率长期统计的均值，N为气象部门 记录的正常天气持续时间长期统计平均值，S为气象部门记录的恶劣天气持续时间长期统 计平均值；F为恶劣天气下发生故障的比例，采用三角模糊数表示为： F = ((Fmax_Fmin) /2,（Fmax+Fmin) /2,（Fmax-Fmin) /2) (2) 其中，。。和分别为恶劣天气下发生故障的比例F的最小值和最大值，将F的三角 模糊数按照模糊数的计算法则带入上式即得故障率的模糊数。
5. 根据权利要求3所述的恶劣天气下用户用电安全风险演化分析评估方法，其特征在 于：假设修复率模糊集模型中修复率模糊数服从正态分布，采用μ _3σ、μ+3〇分别代替 隶属度为〇时的修复率模糊数取值，得到的结果误差为〇. 26 %，其依据是基于正态分布3 〇 准则，随机变量分布在（μ -3 σ，μ +3 σ )区间的概率为99. 74% ;其中，μ、σ分别为正态 分布的均值和方差；修复率模糊数对应的α隶属度取值下的模糊区间为：
(3) 其中，Α为修复率的模糊数取值，Zi_a/2为标准正态分布的1-α /2分位点，α为正态分 布分位点。
6. 根据权利要求1所述的恶劣天气下用户用电安全风险演化分析评估方法，其特征在 于：所述步骤3中，按照配电网的拓扑结构建立待分析用户的模糊马尔科夫链的状态转移 矩阵，有： (4) 其中，Q为待分析用户的模糊马尔科夫链的状态转移矩阵，
为第i个配电网电力设备 的故障率，
为第i个配电网电力设备的修复率，i = 1，2, ···，!!，η为配电网电力设备总数； 且满足Q中每行元素之和为0,即满足：
C5) 其中，Qu为Q中第i行、第j列元素。
7. 根据权利要求1所述的恶劣天气下用户用电安全风险演化分析评估方法，其特征在 于：所述步骤3中，建立马尔科夫链方程，即Fokker-Planck方程，有：
C6) 其中，Q为状态转移矩阵，P(t)为所有配电网电力设备的状态概率，若某配电网电力设 备故障，则该配电网电力设备对应的状态概率取值为〇,否则为1 ;配电网电力设备各个状 态的对应的马尔科夫链方程的初始值初值可由当前状态确定，初值表示为： [Pl(0) P2(〇) ··· Pn(〇)] (7) 其中41(〇)42(〇)、"*^11(〇)分别为第1至11个配电网电力设备组成的系统对应的状 态概率。
8. 根据权利要求7所述的恶劣天气下用户用电安全风险演化分析评估方法，其特征在 于：所述步骤4中，采用四阶龙格库塔法求解马尔柯夫链方程，得到恶劣天气下用户用电安 全风险的时间演化规律模糊解，有：
(8) 其中，色⑴、#2ω、…、瓦ω分别为第1至n个配电网电力设备组成的系统对应的 状态的概率模糊数。
【文档编号】G06Q10/06GK104091238SQ201410332154
【公开日】2014年10月8日 申请日期:2014年7月11日 优先权日:2014年7月11日
【发明者】祝恩国, 刘宣, 钟小强, 高琛, 阿辽沙．叶, 刘岩 申请人:国家电网公司, 中国电力科学研究院, 国网计量中心, 国网福建省电力有限公司电力科学研究院