基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)運營效率評估方法研究

宋伶俐，賈樂剛，周博文

（1.武漢大學，武漢 430072；2.國網(wǎng)湖北省電力公司，武漢 430077）

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)運營效率評估方法研究

宋伶俐1，2，賈樂剛1，周博文1

（1.武漢大學，武漢 430072；2.國網(wǎng)湖北省電力公司，武漢 430077）

在充分考慮電網(wǎng)公司運行情況的基礎(chǔ)上，提出了一種電網(wǎng)運營效率評估方法，建立了電網(wǎng)運營效率綜合評價指標體系，并給出了相應(yīng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型，以湖北省5個地區(qū)電網(wǎng)為算例，綜合評估計算，結(jié)果表明該電網(wǎng)運營效率綜合評價方法有效實用，能夠充分考慮評價專家的經(jīng)驗和直覺思維模式，科學評估電網(wǎng)運營情況。

電網(wǎng)運營效率；評價指標；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 引言

如何科學的對電網(wǎng)運營效率進行評價已成為一個很重要的問題。文獻［1］應(yīng)用AHP方法從電網(wǎng)設(shè)備運行情況、安全性、可靠性和經(jīng)濟性4個方面建立電網(wǎng)運營效率評估指標體系，并結(jié)合具體算例進行了定量計算與分析。文獻［2］得出了對電力市場運營效率進行評價應(yīng)考慮到系統(tǒng)內(nèi)部各子系統(tǒng)之間的非線性作用關(guān)系及環(huán)境影響因素的結(jié)論。文獻［4-8］對輸電網(wǎng)和配電網(wǎng)的技術(shù)指標和經(jīng)濟指標的定義及計算方法進行了深入的介紹，涵蓋了電網(wǎng)運營安全性等方面的指標。目前對電網(wǎng)評價的研究主要集中在電網(wǎng)安全性評價，建立了眾多電網(wǎng)安全性評價的指標體系，相對來說較為片面。針對以上問題，以下提出了一種電網(wǎng)運營效率評估方法，對電網(wǎng)運營效率指標進行評估計算，能夠有效降低評價過程的主觀性，提高評價結(jié)果的客觀性、準確性和評價效率。

1 電網(wǎng)運營效率綜合評價指標體系

1.1 指標體系的組成

該文提出的電網(wǎng)運營效率評價指標體系從電網(wǎng)安全性指標、設(shè)備利用水平指標、可靠性指標、電能質(zhì)量指標和經(jīng)濟效益指標5個方面出發(fā)，構(gòu)建了如圖1所示包含3個層次共10個子指標組成的指標體系。

1.2 指標體系的評估

1.2.1 電網(wǎng)安全性評估

短路電流水平指標指主要母線允許短路電流與該母線短路電流之差的和與統(tǒng)計母線總數(shù)之比；靜態(tài)電壓水平指標指電網(wǎng)允許承受負荷極限和當前承受負荷之差與當前承受負荷的比值；暫態(tài)安全指標計算判據(jù)為：

圖1 電網(wǎng)運營效率綜合評價指標體系

ti表示全網(wǎng)中第i條220kV線路的極限切除時間，其仿真計算采用綜穩(wěn)程序（PSASP）的暫穩(wěn)計算工具，n表示全網(wǎng)的220kV線路總數(shù)。

1.2.2 電網(wǎng)設(shè)備利用水平評估

《電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定導則》要求電網(wǎng)結(jié)構(gòu)應(yīng)能滿足各種運行方式下潮流變化的需要，同時能適應(yīng)系統(tǒng)發(fā)展的需要。要確定電網(wǎng)線路和主變壓器的合理利用率，須綜合考慮年最大負荷率、電網(wǎng)安全裕度、電網(wǎng)發(fā)展裕度等因素，對電網(wǎng)線路和主變壓器利用情況進行綜合評價。

1.2.3 電網(wǎng)可靠性評估

用EDSA軟件計算電網(wǎng)可靠性，具體計算流程主要是通過故障率 、修復(fù)率計算出設(shè)備的無故障工作時間和平均修復(fù)時間。

1.2.4 電網(wǎng)電能質(zhì)量評估

電能質(zhì)量評估指標使用電壓偏差指標，即實際運行電壓對系統(tǒng)標稱電壓的偏差相對值。

2 基于主客觀組合權(quán)重賦權(quán)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型

2.1 模型的構(gòu)建

充分考慮了評價過程的隨機性和專家主觀上的不確定性，提出的電網(wǎng)運營效率評價模型及流程如圖2所示。

2.2 模型的評價過程

a.根據(jù)評價目的分層建立各級評價指標。根據(jù)子指標計算公式得到評價指標數(shù)據(jù)。

b.將指標數(shù)據(jù)規(guī)范化，確定評價集。采用（0～1）區(qū)間變換法，將指標數(shù)據(jù)規(guī)范化。

c.確立指標權(quán)重。采用AHP和Delphi法確定主觀權(quán)重，利用熵值法、標準離差法和灰關(guān)聯(lián)度法確定客觀權(quán)重。考慮到乘積組合權(quán)重易使大的權(quán)重更大，小的權(quán)重更小，受極值影響較大，該文采用線性組合的方法確定組合權(quán)重。

圖2 電網(wǎng)運營效率評價模型

d.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入指標數(shù)據(jù)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由模糊評價層、輸入層、中間層和輸出層組成。模糊評價層采用基于AHP、Delphi、熵值法、標準離差法和灰關(guān)聯(lián)度法確定組合權(quán)重的模糊評價，其權(quán)重既考慮了專家的主觀偏好與知識經(jīng)驗又考慮了各指標的客觀屬性數(shù)據(jù)，較為全面。

e.模糊評價模型為B＝A·R［9］，R 為模糊評價矩陣，“·”為模糊算子，此處采用（·，）算子，即矩陣乘法。假設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、中間層和輸出層每層有N個處理單元，訓練集包括M 個樣本模式對。對于第p個學習樣本（p＝1，2，…，M），第一層節(jié)點 的輸入為Ipj，輸出為Opj，則：

其中f為sigmoid函數(shù)，對每個輸入樣本p，網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出bpj間的誤差為：

樣本學習訓練的目的即使該誤差最小。

BP網(wǎng)絡(luò)的修正公式為：

式（4）中引入學習速率η用來加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度。α為常數(shù)，稱為態(tài)勢因子。α，η∈ （0，1），它決定上一次的權(quán)值對本次權(quán)值更新的影響程度。

3 算例驗證

以湖北電網(wǎng)作為計算實例，運用該電網(wǎng)運營效率綜合評價指標體系和模型，綜合評價湖北省5個地區(qū)電網(wǎng)2013年和2014年的電網(wǎng)運營狀況。

3.1 數(shù)據(jù)計算處理

根據(jù)上述電網(wǎng)運營效率評價指標體系計算各分區(qū)各指標的實際數(shù)據(jù)并將計算的數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理。表1和表2分別給出了2013年和2014年湖北5個地區(qū)的電網(wǎng)運營效率價指標規(guī)范化處理后的數(shù)據(jù)。

表1 2013年規(guī)范化數(shù)據(jù)

表2 2014年規(guī)范化數(shù)據(jù)

計算電網(wǎng)運營效率綜合評價子指標和主客觀組合權(quán)重。組合權(quán)重如表3所示。

表3 主客觀組合權(quán)重

3.2 評價模型計算

運用該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以2013年數(shù)據(jù)為樣本訓練并檢驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中前3組數(shù)據(jù)為訓練樣本，后2組數(shù)據(jù)為檢驗樣本。用檢驗合格的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對2014年數(shù)據(jù)進行評價。網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點數(shù)為15，輸出節(jié)點數(shù)為1；傳遞函數(shù)采用sigmoid函數(shù)，學習函數(shù)采用Levenberg-Marquardt算法，訓練精度，學習速率0.01。訓練結(jié)果與檢測結(jié)果如表4所示，評價樣本結(jié)果如表5所示，評價結(jié)果如表6所示。

表4 訓練樣本和檢測樣本結(jié)果（2013年）

表5 評價樣本結(jié)果（2014年）

表6 評價結(jié)果

3.3 評價結(jié)果分析

由表4可知，訓練結(jié)果與樣本數(shù)據(jù)基本一致，地區(qū)排序相同，最大誤差為0.007 8%；檢測結(jié)果與樣本數(shù)據(jù)基本一致，地區(qū)排序相同，最大誤差為0.009 4%，由此可知運用該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對電網(wǎng)運營效率進行綜合評價是可行的。由表5可知，評價結(jié)果與樣本數(shù)據(jù)基本一致，地區(qū)排序相同，最大誤差為0.009 1%，運用該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對電網(wǎng)運營效率的評價結(jié)果是可信的。由表6可知，咸寧、荊州、十堰的運營效率有所提高，其中十堰增幅最明顯，其他地區(qū)有不同程度下降，其中武漢下降最明顯，主要原因是電能質(zhì)量指標的下降。2013年，各地市運營效率排名依次為：武漢、荊州、咸寧、荊門、十堰；2013年的排名與2014年一致。

4 結(jié)論

以上針對電網(wǎng)運營效率問題開展研究，從社會各界對電網(wǎng)運營的需求出發(fā)，對比分析了國內(nèi)外電網(wǎng)運營效率研究現(xiàn)狀，從電網(wǎng)安全穩(wěn)定性、電網(wǎng)設(shè)備利用水平、供電可靠性、電能質(zhì)量、經(jīng)濟效益5個方面出發(fā)建立綜合指標體系，運用基于主客觀組合權(quán)重的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了電網(wǎng)運營效率評價模型。以湖北的5個地區(qū)電網(wǎng)為算例，對其2013年和2014年電網(wǎng)運營效率進行多層次性、長期性、全局性和整體性的評價。計算結(jié)果驗證了提出的電網(wǎng)運營效率綜合評價方法的有效性和可行性。

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本文責任編輯：丁 力

ResearchonOperationalEfficiencyAssessmentofPower GridBasedonFuzzyNeuralNetwork

Song Lingli1，2，Jia Legang1，Zhou Bowen1
（1.Wuhan University，Wuhan 430072，China；2.State Grid Hubei Electric Power Company，Wuhan 430077，China）

This paper takes into account the operation condition of power company and an integrate evaluation method for operation efficiency of power grid is proposed.Then the assessment indicator system of operation efficiency of power grid is established.besides Fuzzy neural network evaluation model is proposed.Taking five regions power network in Hubei province for example，the calculation results show that the proposed method is efficient and expedient.The method can take into account of the experience and intuition of experts，which can scientifically assess the operational condition of power grid.

operational efficiency of power grid；evaluation index；fuzzy neural network

TM715

A

1001-9898（2015）03-0030-03

2015-04-17

宋伶俐（1978－），女，博士，主要研究方向為電力系統(tǒng)規(guī)劃與管理。