配電網可靠性的云綜合評判法

曹麗鵬 李志剛* 王國玲 劉麗新 陳雙平

（1.河北工業大學電磁場與電器可靠性省部共建重點實驗室 天津 300130 2.北京清軟創新科技股份有限公司 北京 100085）

1 引言

供電可靠性是指供電系統對用戶持續供電的能力，是供電企業技術裝配水平和管理水平的重要標志[1]。供電可靠性的高低由電力系統的各個環節共同決定，其中配電網對供電可靠性的影響最為顯著。據統計，80%的用戶停電事故是由配電系統故障引起的。因此對配電網供電可靠性進行合理評判，找到配電網可靠性中的薄弱環節和改進方法，從而為配電網可靠性的提高提供指導具有重要意義[2,3]。

對配電網可靠性的研究已經有50多年的歷史，在數據統計和算法方面已經提出了許多成熟的方法，在評判模型上也做出許多有益的探索[4]。目前普遍采用模擬法和解析法[5]來進行配電系統的可靠性分析研究。這些方法一般用來對配電網的某一可靠性指標進行評判[6]。在實際應用中，不僅需要對配電網單一指標而且需要對其整體可靠性水平進行評判。同時，由于配電網的復雜性，用于評判的基礎數據或信息中會存在多種不確定性，對此，D-S證據理論[7]和云理論[8]均具有很好的處理能力。但是，相對而言，基于證據理論的綜合評判方法計算量偏大，蘊含于評估結果中的信息量較少，因此在不確定性因素較多的情況下采用云理論進行綜合評判是一個較好的選擇。

2 配電網可靠性云綜合評判

2.1 配電網可靠性綜合評判指標體系的確定

配電網是一個復雜系統，與其可靠性相關的指標較多，這些指標從大的方面來說，包括電力負荷大小、網架結構和電網設備等[9,10]，而其中每個指標又可細分為數個下級指標，因此配電網可靠性綜合評判指標體系適于建為多目標、多層次的形式，見表1，表中也給出了各指標的權重。表 1中，電力負荷所在層次的指標均為一級指標，負荷密度所在層次的指標均為二級指標。

表1 配電網可靠性綜合評判指標體系與指標權重Tab.1 Index system and index weight of the comprehensive evaluation of distribution network reliability

任一多目標、多層次評判指標體系都可用圖論中的“樹”表達，樹的根結點為總目標，全部葉結點為底層指標；任一中間結點既是一個指標也是一個子目標，任一目標的評判結果都取決于其在一系列指標上的評判結果，綜合評判就是由底層指標開始沿著樹的網絡結構逐層向上進行評判的過程。

2.2 云化評語及其確定方法

用云模型描述評判結果（稱為云化評語）來對電網可靠性水平進行評價。通常云表示為Cloud（Ex,En,He），期望Ex、熵En和超熵He是云的三個數字特征。

云化評語的具體確定過程如下：

由于不同底層指標原始信息的量綱不同，甚至有些底層指標的原始信息不為數字形式，僅僅是一定的文字描述或文字與數值相結合的簡單定量描述。因此，首先需要將原始信息轉化為統一形式的評分值。轉化過程可以分為以下兩種情況：

(1)對于有大量數據形式的原始信息的底層指標，根據統計數據和專家經驗建立從原始數據到可靠性水平評分的轉化規則（轉化函數或轉化表），這樣即可由原始數據得到一系列評分值。

(2)在實際情況中，并不是所有的底層指標均有大量的數據形式的原始信息，因此也無法通過上述方法得出足夠的評分值。對于此類底層指標則可通過邀請多名技術人員對其可靠性水平進行主觀評分，得到足夠的評分值。

在得到足夠的評分值后，即可通過逆向云發生器得出云化評語的三個參數，也就是建立了該底層指標的云化評語。本文采用不含確定度信息的逆向云發生器算法如下：

Step 1:通過云滴計算樣本均值

Step 2:得到樣本方差：

Step 3:計算云滴的熵和超熵

2.3 可靠性綜合評判方法

在建立了配電網可靠性評判的指標體系，確定了各指標的權重值和云化評語的參數后，可計算得到對于任一子目標（設有m個指標）的綜合評判結果，該評判結果也為云模型的形式，評判結果云模型的參數計算方法如下所示。

式中，Ex、En、He分別為子目標的評判結果的期望、熵、超熵，Exi、Eni、Hei（i=1,2……,m）分別為相應底層指標的云化評語的期望、熵、超熵，νi為相應指標的權重。

3 實例分析

以某低壓配電系統為例進行可靠性綜合評判。根據領域規程并借鑒實際評價的經驗，可建立衡量當前配電網可靠性水平 X（總目標）的云綜合評判模型。其評判指標體系及各指標權重見表1。

由2.2節所述，表1中給出的指標可分為兩類。第一類指標中功率因數 L3測量值及按照評分標準給出的可靠性評分見表2。

表2 功率因數測量值及可靠性評分Tab.2 The measurement and reliability evaluation of power factor

根據逆向云發生器算法可以計算出功率因數的云化評語的期望 Ex=86.2，熵 En=7.269 2，超熵He=1.466 8。

對于第二類指標中運行方式N2，30位專家對此底層指標的可靠性評分見表3。

表3 運行方式的可靠性評分Tab.3 Reliability evaluation of running mode

根據逆向云發生器算法分別計算得到此底層指標的期望 Ex=86.4，熵En=5.146 9，超熵 He=1.376 7。

采用同樣的方式，可建立各底層指標的云化評語如表4所示。

表4 配電網各指標的云化評語Tab.4 The cloud evaluation of distribution network’s indexes

根據上述過程確定的指標體系、最終權重和各指標云化評語，由式(5)可計算得出各子目標可靠性云化評語，結果如表5所示。

表5 子目標的云化評語Tab.5 The cloud evaluation of sub target

可以根據各子目標的權重，得到整體可靠性水平X的云化評語為（82.36,4.81,1.21）。

由得到的各子目標的云化評語可以看出：在影響本地區配電網可靠性的諸多方面，從各期望值來看，其他因素（O）的評分結最高，負荷方面（L）和網架結構（N）為的可靠性建設水平次之，而配電網設備（M）的可靠性水平評分較差，僅有75.65分，為可靠性建設的最薄弱的環節。從熵值可以看出負荷水平的可靠性水平評分的波動范圍最大。從超熵可以看出負荷水平的超熵與熵的比值最小，也就是說該子目標的云化評語的熵的不確定度低。

4 結論

把云模型引入到配電網可靠性水平的綜合評判中，實際證明是可行的，該模型同樣適用于所有帶有二級或更多級子指標的綜合評判。與精確數和模糊數相比，云模型能夠蘊含更多的不確定性信息。而配電網通常為非常復雜的系統，因此使用云模型來描述其可靠性評判結果及評判指標更加貼切，對客觀實際的描述更加具體。用云模型描述的可靠性評判結果可以為技術人員提供更多的信息，從而為技術人員的判斷和決策提供更有力的支持。

[1] 賈立雄,胡小正.2006年全國城市用戶供電可靠性分析[J].電力設備,2007,8(12):88-90.

Jia Li-xiong,Hu Xiao-zheng.Analysis on power supply reliability for nation-wide city user in 2006[J].Electrical Equipment,2007,8(12):88-90.

[2] Conti S,Nicolosi R,Rizzo S A.Generalized systematic approach to assess distribution system reliability with renewable distributed generators and micro-grids[J].IEEE Transactions on Power Delivery,2012,27(1):1031-1036.

[3] Heydt G T,Graf T J．Distribution system reliability evaluation using enhanced samples in a Monte Carlo approach[J]．IEEE Trans on Power Systems,2010,25(4):2006-2008.

[4] 李曉輝,徐晶,李達,等.基于層次分析的配電網可靠性評判指標體系[J].電力系統及其自動化學報,2009,21(3):69-74.

Li Xiaohui,Xu Jing,Li Da,et al.Index System of Reliability Evaluation for Distribution Network Based on Analytic Hierarchy Process[J].Proceedings of the Chinese Society of Universities for Electric Power System and its Automation,2009,21(3):69-74.

[5] 邱生敏.配電網可靠性評判方法研究[D].廣州:華南理工大學,2012.

Qiu Sheng-min.Study on distribution network reliability evaluation method[D].Guangzhou:South China University of Technology,2012.

[6] 趙華,王主丁,謝開貴,等.中壓配電網可靠性評判方法的比較研究[J].電網技術,2013,37(11):3295-3302.

Zhao Hua,Wang Zhuding,Xie Kaigui,et al.Comparative study on reliability assessment methods for medium voltage distribution network[J].Power System Technology,2013,37(11):3295-3302.

[7] Zhigang Li,Lingling Li,Fei Zheng,et al.A Comprehensive Evaluation Approach Based on Fuzzy Theory and Evidential Theory[C].Proc.of FSKD'09,2009,3:7-11.

[8] 曹玉升,陳曉楠,張偉,等.云綜合評判模型在區域水資源承載力評價中的應用[J].華北水利水電學院學報,2010,31(4):17-20.

Cao Yusheng,Chen Xiaonan,Zhang Wei,et al.Application of evaluation model based on cloud theory in water resources carrying capacity[J].Journal of North China Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power,2010,31(4):17-20.

[9] T.A.Short著.徐政譯.配電可靠性與電能質量[M].北京:機械工業出版社,2008.

[10] 盧志剛,韓彥玲,常磊.基于組合權重的配電網運行經濟性評價[J].電力系統保護與控制,2008,36(18):1-4.

Lu Zhigang,Han Yanling,Chang Lei.The economic evaluation of the distribution system operation based on the combination weighing[J].Power System Protection and Control,2008,36(18):1-4.