一种基于多层模糊法的电力系统模型与数据质量评价方法与流程

本发明涉及电力系统自动化领域，具体涉及一种基于多层模糊法的电力系统模型与数据质量评价方法。

背景技术：

随着现代电力系统的日益复杂化，不断扩大的电网规模对调度运行与控制系统提出了更高要求。实现电力系统调度自动化的重要基础是获取或构建较为完整与精确的电力系统模型、参数与量测等数据，以便调度自动化系统得出准确的在线分析与离线处理结果，保证电力生产安全、高效和经济运行。电力调度自动化系统所需的数据主要涉及基础数据、监控数据、计划数据和分析评价类数据。数据质量的好坏，直接影响系统能否精确且高效运行、能否正确掌握电网运行状态、快速诊断故障等，是电力调度不可或缺的重要支撑。其中，直接参与在线分析计算的以模型和量测数据为主。长期以来，能量采集系统(EMS，Energy Management System)多采用电力系统状态估计对电网模型和数据采集与监视控制系统(SCADA，Supervisory Control and Data Acquisition)采集的量测进行模型校验与数据辨识，用以反映和提升基础的数据质量，同时，状态估计计算结果也为电网在线分析提供更合理的数据。

当前针对模型与量测数据质量的评价主要依据状态估计结果进行。然而，现有的状态估计评价指标较为单一，其分析结果局限于评价量测数据的合格率，不能全面的反映电力系统的模型与参数的数据质量，数据区别度不高，不能准确和精确的反应电力系统基础数据质量，不能区分模型与量测数据的完整性、正确性与准确性。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供的一种基于多层模糊法的电力系统模型与数据质量评价方 法，该方法有效避免了基础数据缺失对数据质量评价的影响，解决状态估计不能灵活且多角度评价电力系统基础数据质量的现状；为电力系统模型与数据质量提供了准确且有效的评价结果及修正方案，提升了原始模型与数据的完整性、正确性与准确性；进而保证了电力系统的稳定运行。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于多层模糊法的电力系统模型与数据质量评价方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1.获取电力系统基础模型与数据，得到电力系统基础信息；

步骤2.建立所述电力系统基础信息的多层次评价指标因素集；

步骤3.对所述述多层次评价指标因素集进行权重分配，得到所述多层次评价指标体系；

步骤4.对所述多层次评价指标体系进行模糊数学计算，得到模糊综合评估结果；

步骤5.根据所述模糊综合评估结果，对电力系统基础模型与数据进行评估。

优选的，所述步骤1包括：

1-1.获取所述电力系统基础模型；所述电力系统基础模型为计算模型、且其由电力系统物理模型的设备参数生成；

其中，所述电力系统物理模型的设备包括：基准电压、控制区域、电压等级、发电机组、变电站或发电厂、断路器、隔离开关、接地开关、母线、交流线段、变压器、负荷、并联电容或电抗器、串联补偿器、换流器、直流线段、直流平波电抗器、直流滤波器；

所述电力系统基础模型包括电气连接关系与设备参数：基准电压、控制区域、电压等级、发电机组、变电站或发电厂、逻辑节点、拓扑岛、母线、交流线段、变压器、负荷、并联电容或电抗器、串联补偿器、换流器、直流线段、直流平波电抗器、直流滤波器；

1-2.获取所述电力系统基础数据；所述电力系统基础数据包括电力系统量测信息；

其中，所述电力系统量测信息通过SCADA系统、WAMS或PMU物理量采集装置获取、且其包括：遥测量、遥信量、遥调量、遥控量信息、PMU数据及故障录波数据。

优选的，所述步骤2包括：

2-1.将用于评价所述电力系统基础信息的指标划分为多级评价指标；

2-2.将所述多级评价指标中的一级评价指标划分为模型类指标、参数类指标及量测类指标；

2-3.将各所述一级评价指标进行多级排列组合，得到各所述一级评价指标下的二级指标；

所述模型类指标中的二级评价指标包括拓扑关系准确性数据信息及模型完整性数据信息；

所述参数类指标中的二级评价指标包括各电力设备的参数准确性数据信息；

所述量测类指标中的二级评价指标包括对遥测量采集的准确性数据信息、遥信量的正确性数据信息、量测时间的一致性数据信息、量测采集的精度数据信息及量测误差数据信息；

2-4.将各所述二级评价指标进行多级排列组合，得到各所述二级评价指标下的三级指标，对所述三级指标继续细分，直到得到所述多层次评价指标因素集。

优选的，所述步骤3包括：

根据电力系统历史运行工况，依次对所述述多层次评价指标因素集中的模型类指标、参数类指标及量测类指标进行权重分配，得到所述多层次评价指标体系。

优选的，所述步骤4包括：

4-1.评判所述多层次评价指标体系；

4-2.计算得到一级评价向量及单因素评判矩阵；

4-3.根据各个因素的重要性分配权重，得到一级评判向量及二级评判向量；

4-4.得到模糊综合评估结果。

优选的，所述步骤4-1包括：

a.将所述多层次评价指标体系中的指标因素集U＝{u₁,u₂,…,u_n}按照其属性分成s个子因素集U₁,U₂，...,U_s，则有：

式(1)中，U_i为第i个指标因素集，且U_j为第j个指标因素集；n为指标因素集中的指标因素的个数；

b.对各个所述因素集U_i分别做出综合评判；设V＝{v₁,v₂,…,v_m}为评语集，则得到U_i中各因素相对于V的权重分配为

优选的，所述步骤4-2包括：

c.计算得到一级评价向量B_i：

B_i＝A_i·R_i＝[b_i1,b_i2,…,b_im],i＝1,2,…,s (2)

式(2)中，R_i为单因素评判向量；m为一级评价向量中的元素b的个数；

d.计算得到单因素评判矩阵R：

优选的，所述步骤4-3包括：

根据各个因素的重要性分配权重，得到一级评判向量A＝[a₁,a₂,…,a_s]及二级评判向量B＝A·R＝[b₁,b₂,…,b_m]。

优选的，所述步骤4-4包括：

4-4.得到模糊综合评估结果。

计算得到模糊综合评估结果Z：

Z＝B·F (4)

式(4)中，F为评价区间向量。

从上述的技术方案可以看出，本发明提供了一种基于多层模糊法的电力系统模型与数据质量评价方法，通过获取电力系统基础模型与数据，得到电力系统基础信息；建立电力系统基础信息的多层次评价指标因素集；对多层次评价指标因素集进行权重分配，得到多层次评价指标体系；对多层次评价指标体系进行模糊数学计算，得到模糊综合评估结果；进而对电力系统基础模型与数据进行评估。本发明提出的方法有效避免了基础信息缺失对数据质量评价的影响，解决状态估计不能灵活且多角度评价电力系统基础数据质量的现状；为电力系统模型与数据质量提供了准确且有效的评价结果及修正方案，提升了原始模型与数据的完整性、正确性与准确性；进而保证了电力系统的稳定运行。

与最接近的现有技术比，本发明提供的技术方案具有以下优异效果：

1、本发明所提供的技术方案中，采用多层模糊综合评价的方法，对电力系统基础模型、参数和数据质量进行检验与评价，建立数据评价体系，有效弥补了电力系统状态估计对基础数据质量评价的单一性和数据区别度不高等问题。极大的提高了对基础数据评价的准确性、完整性与全面性，具很强灵活性与实用性。

2、本发明所提供的技术方案，有效避免了基础信息缺失对整体数据质量评价的影响，解决状态估计不能灵活且多角度评价电力系统基础数据质量的现状；为电力系统模型与数据质量提供了准确且有效的评价结果及修正方案，提升了原始模型与数据的完整 性、正确性与准确性；进而保证了电力系统的稳定运行。

3、本发明提供的技术方案，在电力系统中应用广泛，具有显著的社会效益和经济效益。

附图说明

图1是本发明的一种基于多层模糊法的电力系统模型与数据质量评价方法的流程图；

图2是本发明的评价方法的步骤1的流程示意图；

图3是本发明的评价方法的步骤2的流程示意图；

图4是本发明的评价方法的步骤4的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供一种基于多层模糊法的电力系统模型与数据质量评价方法，包括以下步骤：

步骤1.获取电力系统基础模型与数据，得到电力系统基础信息；

步骤2.建立电力系统基础信息的多层次评价指标因素集；

步骤3.对述多层次评价指标因素集进行权重分配，得到多层次评价指标体系；

步骤4.对多层次评价指标体系进行模糊数学计算，得到模糊综合评估结果；

步骤5.根据模糊综合评估结果，对电力系统基础模型与数据进行评估，得出评估报告；

在步骤5之后，本实施例还包括：根据评估报告，对电力系统进行修正，以保证电力系统的稳定运行。

如图2所示，步骤1包括：

1-1.获取电力系统基础模型；电力系统基础模型为计算模型、且其由电力系统物理模型的设备参数生成；

其中，电力系统物理模型的设备包括：基准电压、控制区域、电压等级、发电机组、变电站或发电厂、断路器、隔离开关、接地开关、母线、交流线段、变压器、负荷、并联电容或电抗器、串联补偿器、换流器、直流线段、直流平波电抗器、直流滤波器；

电力系统基础模型包括电气连接关系与设备参数：基准电压、控制区域、电压等级、发电机组、变电站或发电厂、逻辑节点、拓扑岛、母线、交流线段、变压器、负荷、并联电容或电抗器、串联补偿器、换流器、直流线段、直流平波电抗器、直流滤波器；

1-2.获取电力系统基础数据；电力系统基础数据包括电力系统量测信息；

其中，电力系统量测信息通过SCADA系统、WAMS或PMU物理量采集装置获取、且其包括：遥测量(模拟量)、遥信量(状态量)、遥调量、遥控量信息、PMU数据及故障录波数据；物理模型信息可生成计算模型，其结合量测采集量用以参与电力系统在线分析与离线分析计算。

如图3所示，步骤2包括：

2-1.将用于评价电力系统基础信息的指标划分为多级评价指标；

2-2.将多级评价指标中的一级评价指标按重要性划分为模型类指标、参数类指标及量测类指标；

2-3.将各一级评价指标进行多级排列组合，得到各一级评价指标下的二级指标；

模型类指标中的二级评价指标包括拓扑关系准确性数据信息及模型完整性数据信息；其中模型类别可包含反映拓扑关系准确性、模型完整性等的二级评价指标；参数类 别可包含表征不同电力设备的参数准确性信息作为二级评价指标；量测类别可包含针对模拟量(遥测)采集的准确性、状态量(遥信)的正确性、量测时间的一致性、量测采集的精度、量测误差评价的二级指标。各类二级指标可继续分类，生成层层细化的电力系统基础数据多级评价指标。多级的评价指标最终生成评价指标因素集；

参数类指标中的二级评价指标包括各电力设备的参数准确性数据信息；

量测类指标中的二级评价指标包括对遥测量采集的准确性数据信息、遥信量的正确性数据信息、量测时间的一致性数据信息、量测采集的精度数据信息及量测误差数据信息；

2-4.将各二级评价指标进行多级排列组合，得到各二级评价指标下的三级指标，对三级指标继续细分，直到得到多层次评价指标因素集。

其中，步骤3包括：

根据电力系统历史运行工况，依次对述多层次评价指标因素集中的模型类指标、参数类指标及量测类指标进行权重分配，得到多层次评价指标体系。

如图4所示，步骤4包括：

4-1.评判多层次评价指标体系；

4-2.计算得到一级评价向量及单因素评判矩阵；

4-3.根据各个因素的重要性分配权重，得到一级评判向量及二级评判向量；

4-4.得到模糊综合评估结果。

其中，步骤4-1包括：

a.将多层次评价指标体系中的指标因素集U＝{u₁,u₂,…,u_n}按照其属性分成s个子因素集U₁,U₂，...,U_s，则有：

式(1)中，U_i为第i个指标因素集，且U_j为第j个指标因素集；n为指标因素集中的指标因素的个数；

b.对各个因素集U_i分别做出综合评判；设V＝{v₁,v₂,…,v_m}为评语集，则得到U_i中各因素相对于V的权重分配为

其中，步骤4-2包括：

c.计算得到一级评价向量B_i：

B_i＝A_i·R_i＝[b_i1,b_i2,…,b_im],i＝1,2,…,s (2)

式(2)中，R_i为单因素评判向量；m为一级评价向量中的元素b的个数；

d.计算得到单因素评判矩阵R：

其中，步骤4-3包括：

根据各个因素的重要性分配权重，得到一级评判向量A＝[a₁,a₂,…,a_s]及二级评判向量B＝A·R＝[b₁,b₂,…,b_m]。

9、如权利要求8的方法，其特征在于，步骤4-4包括：

4-4.得到模糊综合评估结果。

计算得到模糊综合评估结果Z：

Z＝B·F (4)

式(4)中，F为评价区间向量。

综上，在新建立的指标评价体系中，根据下层指标的模糊评价矩阵和分配的权重进行模糊数学运算，得到上层指标的评价矩阵。经过矩阵运算分析，得到关于电力系统“模型-参数-量测”三大类基础数据的模糊综合评价计算结果。根据预设的评语区间，得到评价对象的模糊综合得分及评估报告；最后，根据评估报告，对电力系统进行修正，以保证电力系统的稳定运行。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。