一种中低压配电网风险指标分析方法、系统、设备及介质与流程

1.本发明涉及中低压交直流配电网风险评估领域，具体涉及一种中低压配电网风险指标分析方法、系统、设备及介质。


背景技术：

2.中低压交直流配电网风险在于其行为的概率性，设备的随机故障、负荷的不确定性、外部和人为等风险因素的影响都难以准确预测，配电网运行中不确定性事件的普遍存在，意味着配电网的脆弱性和安全运行的风险在增大，更严重的是一个不确定性事件的不正确控制可能引起更多的不确定性事件连续发生，从而导致大面积连锁性停电事故。
3.中低压交直流配电网风险评估是指配电系统对故障等扰动事件的抵御能力，旨在对配电系统面临的不确定性因素，给出可能性与严重性的综合度量，全面地评估配电网运行的安全水平，为配电网优化运行提供决策依据，最终实现配电网安全运行和经济运行的协调。
4.中低压交直流配电网风险评估的主客观性主要体现在指标权重确定方法的主客观性上，原因主要在于评估的指标选取不可避免的需要人为的参与，而一旦指标确定下来，评估对象关于各个指标的值也可立即获知，因此综合评估的结果将很大程度上依赖于权重。权重确定的合理与否，直接关系到综合评估结果的可信度。而目前配电网评估指标的选取依据大多无法对其进行定量分析，因此导致选取依据有大量主观性因素。而对风险评估指标定量分析可以确定某一项指标对风险影响的权重大小，从而为配电网风险评估指标选取提供更精确可靠的依据。


技术实现要素：

5.为了解决目前配电网评估指标的选取依据大多无法对其进行定量分析，导致的评估指标选取依据有大量主观性因素，不够精确的问题，本发明提出了一种中低压配电网风险指标分析方法，包括：
6.基于中低压交直流配电网历史数据利用矩阵变化法计算对配电网风险具有影响的各指标之间的相关程度；
7.基于各指标之间的相关程度利用关联矩阵法选择对配电网风险影响最大的若干指标；
8.利用预先构建的敏感度分析方程对所述若干指标进行量化处理得到所述若干指标对风险影响的权重值；
9.其中，所述敏感度分析方程由所述对配电网风险影响最大的若干指标和风险值构建的。
10.优选的，所述基于中低压交直流配电网历史数据利用矩阵变化法计算对配电网风险具有影响的各指标之间的相关程度，包括：
11.基于所述中低压交直流配电网历史数据作为指标构建样本矩阵；
12.基于所述样本矩阵进行标准化转化，得到标准化矩阵；
13.将所述标准化矩阵转置得到转置矩阵；
14.基于所述标准化矩阵和转置矩阵结合风险关联矩阵计算式构建风险关联矩阵，将所述风险关联矩阵中的元素作为各指标之间的相关程度。
15.优选的，所述风险关联矩阵如下式所示：
[0016][0017]
式中，z
t
为转置矩阵，z为标准化矩阵，n为每个指标的样本数，r为风险关联矩阵。
[0018]
优选的，所述基于各指标之间的相关程度利用关联矩阵法选择对配电网风险影响最大的若干指标，包括：
[0019]
基于所述各指标之间的相关程度求解特征方程得到所有特征根；
[0020]
将所述特征根的绝对值不小于设定值的特征根按照从大到小的顺序排列，并用前m个特征根求解所述风险关联矩阵，得到标准正交化特征向量，其中m为特征根的个数；
[0021]
将所述转置矩阵中的元素结合所述标准正交化特征向量，转化为对配电网风险影响最大的若干指标。
[0022]
优选的，所述将所述转置矩阵中的元素结合所述标准正交化特征向量，转化为对配电网风险影响最大的若干指标，通过下式实现：
[0023][0024]
式中，u
ij
为对配电网风险影响最大的若干指标，为转置矩阵，为标准正交化向量，j为第j个标准正交化向量，m为标准正交化向量数。
[0025]
优选的，所述敏感度分析方程的构建，包括：
[0026]
将所述对配电网风险影响最大的若干指标作为自变量，风险值作为因变量，运用所述对配电网风险影响最大的若干指标的历史数据进行线性回归，得到风险回归方程；
[0027]
将所述对配电网风险影响最大的若干指标作为关键指标分别代入所述风险回归方程后，对所述风险回归方程中的对配电网风险影响最大的若干指标去标准化后得到敏感度分析方程。
[0028]
优选的，所述对配电网风险具有影响的各指标包括下述中的至少一个或多个：交直流系统电缺额、用户停电频率、停电平均时间、直流线路负载率、交流线路负载率、变压器平均负载率、电压合格率和储能设备运行率。
[0029]
基于同一发明构思，本发明还提出了一种中低压配电网风险指标分析系统，包括：
[0030]
相关程度计算模块，用于基于中低压交直流配电网历史数据利用矩阵变化法计算对配电网风险具有影响的各指标之间的相关程度；
[0031]
指标选择模块，用于基于各指标之间的相关程度利用关联矩阵法选择对配电网风险影响最大的若干指标；
[0032]
风险量化模块，用于利用预先构建的敏感度分析方程对所述若干指标进行量化处理得到所述若干指标对风险影响的权重值；
[0033]
其中，所述敏感度分析方程由所述对配电网风险影响最大的若干指标和风险值构建的。
[0034]
优选的，所述相关程度计算模块，具体用于：
[0035]
基于所述中低压交直流配电网历史数据构作为指标建样本矩阵；
[0036]
基于所述样本矩阵进行标准化转化，得到标准化矩阵；
[0037]
将所述标准化矩阵转置得到转置矩阵；
[0038]
基于所述标准化矩阵和转置矩阵结合风险关联矩阵计算式构建风险关联矩阵，将所述风险关联矩阵中的元素作为各指标之间的相关程度。
[0039]
优选的，所述相关程度计算模块构建的风险关联矩阵如下式所示：
[0040][0041]
式中，z
t
为转置矩阵，z为标准化矩阵，n为每个指标的样本数，r为风险关联矩阵。
[0042]
优选的，所述指标选择模块，具体用于：
[0043]
基于所述各指标之间的相关程度求解特征方程得到所有特征根，并将所述特征根的绝对值不小于设定值的特征根按照从大到小的顺序排列，并用前m个特征根求所述风险关联矩阵，得到标准正交化特征向量，其中m为特征根的个数；
[0044]
将所述转置矩阵中的元素结合所述标准正交化特征向量，转化为对配电网风险影响最大的若干指标。
[0045]
优选的，所述指标选择模块通过下式将所述标准正交化特征向量转换为对配电网风险影响最大的若干指标：
[0046][0047]
式中，u
ij
为对配电网风险影响最大的若干指标，为转置矩阵，为标准正交化向量，j为第j个标准正交化向量，m为标准正交化向量数。
[0048]
优选的，所述敏感度分析方程的构建包括：
[0049]
将所述对配电网风险影响最大的若干指标作为自变量，风险值作为因变量，运用所述对配电网风险影响最大的若干指标的历史数据进行线性回归，得到风险回归方程；
[0050]
将所述对配电网风险影响最大的若干指标作为关键指标分别代入所述风险回归方程后，对所述风险回归方程中的对配电网风险影响最大的若干指标去标准化后得到敏感度分析方程。
[0051]
优选的，所述对配电网风险具有影响的各指标包括下述中的至少一个或多个：交直流系统电缺额、用户停电频率、停电平均时间、直流线路负载率、交流线路负载率、变压器平均负载率、电压合格率和储能设备运行率。
[0052]
再一方面，本发明还提出了一种计算机设备，包括：
[0053]
一个或多个处理器；
[0054]
处理器，用于执行一个或多个程序；
[0055]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现上述的一种中低压配电网风险指标分析方法。
[0056]
再一方面，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现上述的一种中低压配电网风险指标分析方法。
[0057]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0058]
一种中低压配电网风险指标分析方法、系统、设备及介质，包括：基于中低压交直流配电网历史数据利用矩阵变化法计算对配电网风险具有影响的各指标之间的相关程度；基于各指标之间的相关程度利用关联矩阵法选择对配电网风险影响最大的若干指标；利用预先构建的敏感度分析方程对所述若干指标进行量化处理得到所述若干指标对风险影响的权重值；其中，所述敏感度分析方程由所述对配电网风险影响最大的若干指标和风险值构建的；本发明利用敏感度分析方程量化风险因素对风险的影响，定量的得出了风险指标对风险评估所占权重大小；本发明通过对影响配电网风险的指标进行量化分析，为配电网风险评估指标选取提供依据。
[0059]
采用风险关联矩阵法确定影响风险的主要因素，方法简单可靠有利于提高风险指标选取可行性；本发明方法简单，结果可靠，有利于提高风险指标选取可行性；还提高了中低压交直流配电网风险评估指标选取效率。
附图说明
[0060]
图1为本发明的一种中低压交直流配电网风险评估指标分析方法及系统的流程图；
[0061]
图2为本发明的流程图。
具体实施方式
[0062]
本发明针对中低压交直流配电网，提出一种中低压交直流配电网风险评估指标分析方法，通过建立模型对影响配电网风险的指标进行了量化分析，为配电网风险评估指标选取提供依据，实现了提高风险指标选取可行性和配电网风险评估指标选取效率的良好效果。下面结合说明书附图和实施例对本发明的内容做进一步的说明。
[0063]
实施例1：
[0064]
本发明提出了一种中低压配电网风险指标分析方法，具体过程如图1所示，包括：
[0065]
步骤1，基于中低压交直流配电网历史数据利用矩阵变化法计算对配电网风险具有影响的各指标之间的相关程度；
[0066]
步骤2，基于各指标之间的相关程度利用关联矩阵法选择对配电网风险影响最大的若干指标；
[0067]
步骤3，利用预先构建的敏感度分析方程对所述若干指标进行量化处理得到所述若干指标对风险影响的权重值；
[0068]
其中，所述敏感度分析方程由所述对配电网风险影响最大的若干指标和风险值构建的。
[0069]
下面结合图2对一种中低压配电网风险指标分析方法进行详细介绍。
[0070]
步骤1中的，基于中低压交直流配电网历史数据利用矩阵变化法计算对配电网风险具有影响的各指标之间的相关程度，具体包括：
[0071]
指标选择：对影响配电网风险的因素进行分类，包含交直流系统电缺额、用户停电频率、停电平均时间、直流线路负载率、交流线路负载率、变压器平均负载率、电压合格率、储能设备运行率等，选取其中有代表性作为自变量。
[0072]
历史数据收集和处理：选取预测单位为研究对象，针对以选择的指标收集过去5年
分月数据，每个指标形成60个样本值xi＝(x
i1
,x
i2
,
…
,x
i60
)
t
，构造60
×
p的样本矩阵，对样本阵元进行标准化转换，得到标准化矩阵z，具体计算方法为:其中p代表指标数，取值为27，n代表每个指标的样本数，取值为60，为第j个指标的样本均值，sj为第j个指标的样本方差，具体计算方法为：
[0073]
形成风险关联矩阵：计算各影响指标之间的相关系数矩阵，具体为形成风险关联矩阵：计算各影响指标之间的相关系数矩阵，具体为r
ij
表示相关系数矩阵中，第i行第j列的相关系数，即第i项指标与其他指标之间的相关程度。
[0074]
步骤2中的，基于各指标之间的相关程度利用关联矩阵法选择对配电网风险影响最大的若干指标，具体包括：
[0075]
确定影响风险的主要因素：
[0076]
r的特征方程为|r-λi
p
|＝0，其特征根λ是主成分u的方差，它的大小反映了各个主成分在描述风险上所起的作用大小。解样本相关矩阵r的特征方程，共得到p个特征根,按照此公式确定λ值最大的前m个主成分，使得这m个主成分所起的作用在所有指标中不低于85％。对于每个特征根λj,27，n代表每个指标的样本数，取值为60，为第j个指标的样本均值，sj为第j＝1,2,...,m,解方程组rb＝λjb得到标准正交化特征向量将标准化后的指标变量转换为主成分可得到：
[0077]
步骤3中的，利用预先构建的敏感度分析方程对所述若干指标进行量化处理得到所述若干指标对风险影响的权重值，具体包括：
[0078]
建立模型进行量化分析：
[0079]
建立风险回归方程：
[0080]
以主成分u1,u2,
…
,um为自变量，以风险值为因变量，运用过去五年的历史数据进行线性回归，得到以下回归方程：y＝α0+β1u1+β2u2+
…
+βmum，其中，该方程中每个主成分的系数β表示主成分u与风险的相关系数，即当主成分变化1％时，风险值变化β％。
[0081]
建立敏感度分析方程：
[0082]
将主成分u1,u2,
…
,um分别表达为关键指标的线性方程，代入以上的风险回归方程，对各个自变量去标准化，得出关键影响因素与风险的相关方程：y＝f(x)。
[0083]
关键影响因素量化分析：
[0084]
根据关键影响因素变化，通过风险的敏感性分析方程，量化分析对风险的影响，修正风险评估的预测结果。
[0085]
实施例2：
[0086]
本发明还提出了一种中低压配电网风险指标分析系统，包括：
[0087]
相关程度计算模块，用于基于中低压交直流配电网历史数据利用矩阵变化法计算对配电网风险具有影响的各指标之间的相关程度；
[0088]
指标选择模块，用于基于各指标之间的相关程度利用关联矩阵法选择对配电网风
险影响最大的若干指标；
[0089]
风险量化模块，用于利用预先构建的敏感度分析方程对所述若干指标进行量化处理得到所述若干指标对风险影响的权重值；
[0090]
其中，所述敏感度分析方程由所述对配电网风险影响最大的若干指标和风险值构建的。
[0091]
相关程度计算模块，具体用于：
[0092]
指标选择：对影响配电网风险的因素进行分类，包含交直流系统电缺额、用户停电频率、停电平均时间、直流线路负载率、交流线路负载率、变压器平均负载率、电压合格率、储能设备运行率等选取其中有代表性作为自变量。
[0093]
历史数据收集和处理：选取预测单位为研究对象，针对以选择的指标收集过去5年分月数据，每个指标形成60个样本值xi＝(x
i1
,x
i2
,
…
,x
i60
)
t
，构造60
×
p的样本矩阵，对样本阵元进行标准化转换，得到标准化矩阵z，具体计算方法为:其中p代表指标数，取值为27，n代表每个指标的样本数，取值为60，为第j个指标的样本均值，sj为第j个指标的样本方差，具体计算方法为：
[0094]
形成风险关联矩阵：计算各影响指标之间的相关系数矩阵，具体为形成风险关联矩阵：计算各影响指标之间的相关系数矩阵，具体为r
ij
表示相关系数矩阵中，第i行第j列的相关系数，即第i项指标与其他指标之间的相关程度。
[0095]
指标选择模块，具体用于：
[0096]
确定影响风险的主要因素：
[0097]
r的特征方程为|r-λi
p
|＝0，其特征根λ是主成分u的方差，它的大小反映了各个主成分在描述风险上所起的作用大小。解样本相关矩阵r的特征方程，共得到p个特征根,按照此公式确定λ值最大的前m个主成分，使得这m个主成分所起的作用在所有指标中不低于85％。对于每个特征根λj,27，n代表每个指标的样本数，取值为60，为第j个指标的样本均值，sj为第j＝1,2,...,m,解方程组rb＝λjb得到标准正交化特征向量将标准化后的指标变量转换为主成分可得到：
[0098]
风险量化模块中敏感度分析方程的构建包括：
[0099]
建立模型进行量化分析：
[0100]
建立风险回归方程：
[0101]
以主成分u1,u2,
…
,um为自变量，以风险值为因变量，运用过去五年的历史数据进行线性回归，得到以下回归方程：y＝α0+β1u1+β2u2+
…
+βmum，其中，该方程中每个主成分的系数β表示主成分u与风险的相关系数，即当主成分变化1％时，风险值变化β％。
[0102]
建立敏感度分析方程：
[0103]
将主成分u1,u2,
…
,um分别表达为关键指标的线性方程，代入以上的风险回归方程，对各个自变量去标准化，得出关键影响因素与风险的相关方程：y＝f(x)。
[0104]
关键影响因素量化分析：
[0105]
根据关键影响因素变化，通过风险的敏感性分析方程，量化分析对风险的影响，修正风险评估的预测结果。
[0106]
实施例3：
[0107]
基于同一发明构思，本发明再一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor、dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或一条以上指令，具体适于加载并执行计算机存储介质内一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能；本发明实施例所述的处理器可以用于执行一种中低压配电网风险指标分析方法的步骤。
[0108]
实施例4：
[0109]
基于同一发明构思，本发明再一个实施例中，本发明还提供了一种存储介质，具体为计算机可读存储介质(memory)，所述计算机可读存储介质是计算机设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括计算机设备中的内置存储介质，当然也可以包括计算机设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中一种中低压配电网风险指标分析方法相应步骤。
[0110]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0111]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0112]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或
多个方框中指定的功能。
[0113]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0114]
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在发明待批的本发明的权利要求范围之内。