智能電網脆弱性綜合評價模型構建及仿真

孫亮 陳洪 安琪

摘 要： 解決當前我國智能電網連鎖故障導致的脆弱性問題，加強對電網的脆弱性評估是提高電網運行能力的重點。對此，結合當前智能電網脆弱性評估方法，提出一種基于TOPSS的脆弱性綜合評估方法。為提高綜合評價的客觀性，引入熵權法—AHP層次分析法對權重計算進行優化，然后通過TOPSS模型完成對智能電網脆弱性的整體性評價。最后通過某實例，驗證了上述方案的可行性，并得出我國電網在防御人為威脅等方面具有加強的優勢，但是在信息安全方面存在一定的劣勢。

關鍵詞： TOPSS模型; 脆弱性; 智能電網; 熵權法

中圖分類號： TP393 ? ? ?文獻標志碼： A

Constructon and Smulaton of Comprehensve Evaluaton

Model for Smart Grd Vulnerablty

SUN Lang， CHEN Hong， AN Q

（State Grd Zhejang Tazhou Huangyan Dstrct Power Supply Co. Ltd.， Tazhou 318020）

Abstract： n vew of the current vulnerablty problems caused by cascadng falures of smart grd n Chna， strengthenng the vulnerablty assessment of power grd s the key to mprove the operaton of power grd. n vew of ths， ths paper proposes a TOPSS-based comprehensve vulnerablty assessment method combned wth the current smart grd vulnerablty assessment methods. n order to mprove the objectvty of comprehensve evaluaton， entropy weght method—AHP s ntroduced to optmze the weght calculaton， and then TOPSS model s used to complete the overall evaluaton of smart grd vulnerablty. Fnally， through an example， the feasblty of the above scheme s verfed， and t s concluded that Chna's power grd has strengthened advantages aganst human threats， but there are certan dsadvantages n nformaton securty.

Key words： TOPSS model; Vulnerablty; Smart grd; Entropy weght method

0 引言

隨著我國電網建設的不斷推進，電力系統故障所引發的連鎖反應，成為影響電力運行的一個重要問題。由此，在這樣的背景下，使得人們開始關注電網故障傳播機理，以及電網的脆弱性問題。目前，針對電網脆弱性的研究中，很多學者都從不同的角度對電網停電原因進行了全面剖析和辨識，從而為電網脆弱性的深入研究奠定了大量的基礎。研究認為，電網崔拓新包括結構脆弱性和狀態脆弱性，并且與系統弄的狀態量有很大的關系。在實踐中，如單一的考慮狀態脆弱性，或者是值考慮結構脆弱性，其都不能很好的對電網的脆弱性進行全面評價。因此，很多學者試圖通過構建一個更為全面、科學的評價體系和方法，從而更好的對電網的脆弱性進行評價。如徐行（2014）等從運行狀態和網絡結構節點的角度，對電網的脆弱性進行綜合性的評價;丁少倩（2017）則針對脆弱性權重計算的問題，引入組合賦權的計算方式，以提高權重計算的客觀性。本文則在以上研究的基礎上，結合電網實際運行情況，提出一種基于TOPSS的脆弱性評價方案，并對該方案進行了驗證。

1 脆弱性評價指標體系構建

結合智能電網脆弱性評價指標體系構建原則，同時又考慮到指標體系的全面性與科學性，本文從6個層面對智能電網脆弱性評價指標體系進行構建，分別為環境、管理、結構、狀態、設備以及信息。具體智能電網脆弱性評價指標體系如圖1所示。

2 綜合脆弱性評估模型構建

2.1 TOPSS綜合評價模型

2.1.1 TOPSS原理

從TOPSS 法應用原理看，該方法其實就是一種方案排序方法，能夠對多個指標及方案進行比較與排序，具備簡便、直觀等優點，目前已成為各領域判斷方案之間差距的首選方法。TOPSS 法在實際應用過程中的基本思路主要分為三大

步驟：首先，對參差不齊的原始數據進行歸一化處理，使其具備統一性;其次，確定各個評價指標值皆為正負理想解，簡單的來講就是確定各指標值皆達到候選方案中的最好值與最壞值;最后，以正負理想解為參考依據，計算正負理想解與候選方案之間的距離，以此獲取與正理想解最接近的方案，并按接近程度對各方案進行排序。

2.1.2 TOPSS應用步驟

傳統TOPSS 法在應用過程中的主要步驟為：

第一，形成決策矩陣。假設本次評價對象的數量為m個，決策指標為n個，那么該目標決策矩陣則為：X=x11x12…x1n

x21x22…x2n

…………

xm1xm1…xnm ?第二，數據處理。對矩陣X進行無量綱化處理，以此得出矩陣：Y=y11y12…y1n

y21y22…y2n

…………

ym1ym2…ymn ?第三，確定正負理想解。以矩陣Y中的最大值與最小值形成方案理想解與方案負理想解，并將其分別記為：Y+=[max（Y1），max（Y2），…，max（Yn）]

Y-=[mn（Y1），mn（Y2），…，mn（Yn）] ?第四，計算預選方案與理想解之間的貼近度。對第個評價方案與正負理想解之間的距離進行計算：D+=∑nj-1[wj（Ymax j-Yj）]2

D-=∑nj-1[wj（Ymn j-Yj）]2 ?第個評價方案與理想解之間的貼近度為：C=D-/（D++D-） ?在獲取到C值之后，可根據該值的大小對各預選方案進行排序，以此得出最理想的方案。C值越大，代表預選方案更加貼近理想解，與負理想解之間的距離也就越大，排序更易靠前。

2.2 數據歸一化處理

假設本次評價方案個數共有K個，評價指標數量為L個，將評價指標值矩陣極記為X=（xj）m×n。其中，xj代表第個方案及第j個方案的指標值。在數據的處理方面，本文將以比重法對其進行歸一化處理：x+j=xj∑n=1xj ?比重法在開展數據處理工作的過程中，并不會要求xj必須擁有固定的最大值與最小值，整個處理過程具備較高的穩定性。基于此，本文將比重法作為智能電網脆弱性綜合評價過程中指標數據預處理的方法。

2.3 權重計算

本文在構建綜合脆弱性評估模型的過程中，采用了改進的AHP-熵權法對指標權重的計算機權重系統選取問題進行解決。其中，層次分析法主要應用至脆弱性體系各層之間權重系數的計算;熵權法主要是對層次分析法所得出的專家權重開展進一步的修正。如此，將會極大程度上建設主觀性給評價過程帶來的干擾，減少評價結果與預期結果之間的巨大差異。

2.3.1 基于層次分析法的專家權重

層次分析法在應用過程中，主要通過標度的方式對子目標的重要程度進行標定。目前，較為常用的標度法有三種，分別為9/9～9/1標度法、20/2～28/2標度法以及e0/4～e8/4標度法。本文在選取標度法時，考慮到判斷矩陣的保序性、一致性等多方面因素，將選取e0/4～e8/4標度法對判斷矩陣進行構建，具體e0/4～e8/4標度法表示程度如表1所示。

具體層次分析法基本求解步驟如圖2所示。

本文在開展智能電網脆弱性評價工作的過程中，采用層次分析法進行脆弱性評價指標的目標融合，以此構建起綜合目標函數，獲取智能電網結構脆弱性及狀態脆弱性的指標專家權重。權重系數的大小將由結構脆弱性及狀態脆弱性對于評價體系重要性覺得。

2.3.2 基于改進的熵權法的權重

在評價指標權重的確定之前，本文將電網中所有節點視為評價對象，構建起結構脆弱性以及狀態脆弱性兩大評價指標，以客觀的方式對綜合脆弱性中指標的權重進行修正。具體改進熵權法的權重求解步驟如下。

（1）原始矩陣的建立

假設電網中節點數量為m個，評價指標數量為n個，那么該評價指標的原始矩陣則為;X=x11…x1n

………

xm1…xmn ?在該矩陣中，xj代表第j個指標中第個評價節點的指標值。xj的差異越大，代表指標j在評價過程中的作用也越大。假設某項脆弱性指標的指標值相等，則該指標對于評價工作的重要性將微乎甚微。

（2）原始矩陣的標準化

根據電力系統結構脆弱性，能夠科學有效的對系統中關鍵線路及節點的穩定性進行辨識。假設節點結構脆弱性指標較大，則說過該節點在電力系統中的穩定性越差，該節點屬于效益型節點。通過對狀脆弱性的分析能夠反映出系統對于連鎖故障與連鎖擾動的抵抗能力。若節點屬于效益型節點，需對原始矩陣進行標準處理：rj=xjmaxj{xj}+mnj{xj} ?在該公式中，maxj{xj}代表指標xj的最大節點脆弱性指標值，mnj{xj}代表xj的最小值，其中是固定的。

（3）定義熵

假設評價節點數量為m，評價指標數量為n。那么，第j個指標的熵定義則為：Hj=-k∑m=1fjlnfj， j=1，2，3，…，n ?（4）定義熵權

對指標熵進行定義之后，還需對指標的熵權進行定義：τj=1-Hjn-∑nj=1Hj ?指標權重越大，說明指標所傳遞的信息也就越多。反之，則表示該指標所代表的信息越少。通過此方法的計算，能夠進一步保證計算過程的客觀性。

3 算例分析

為了驗證上文提出的智能電網脆弱性評價是否具備科學性與現實性，將選取我國某智能電網試點工程、美國某智能電網試點工程以及我國某地區普通電網工程作為研究對象，采用MATLAB仿真軟件對上述模型進行仿真計算。考慮到表述的簡潔性，以下將以分別以P1、P2、P3三個字母上述三個研究對象進行表示。具體分析過程如下。

（1）數據預處理

在收集完P1、P2、P3的指標數據之后，將采用上文中提到的比重法對數據進行預處理，以此得到試驗數據。具體試驗數據如表2所示。

（2）指標權重

在確定完實驗數據之后，本文還將采取上文中提出的改進ANP-熵權法對指標權重進行確定。具體實驗指標權重值如圖3所示。

（3）計算相對貼近度

具體P1、P2、P3各方案與正理想方案之間的相對貼近度如表3所示。

（4）評價結果分析

由于本文主要是對脆弱性指標進行計算，若指標與正理想方案約貼近，則說明該電網脆弱性越高，存在較大的安全威脅。從表3顯示的各方案相對貼近度來看，相較于美國智能電網試點工程（P2），雖然我國智能電網的試點工程（P1）脆弱性相對較高，但與我國普通電網工程（P3）相比，還是存在一定的差距。此數據足以說明我國智能電網比傳統電網更具可靠性，但仍舊需要在發展過程中進行進一步完善。通過筆者的深入分析后發現，我國智能電網在面對自然災害、人為威脅、電網結構、運行狀態以及電力設備方面的脆弱性指標較低，由此說明在此方面我國智能電網具備較強的抵抗能力;智能電網脆弱性指標貼近度較高，此現象說明智能電網在信息方面的脆弱性較差。

4 總結

通過以上的分析可以看出，本文采用TOPSS對電網的整體脆弱性進行評價，而在評價的過程中為提高權重計算的客觀性，在傳統AHP權重計算的前提下，引入熵權法對AHP層次分析法進行改進，從而得到更為客觀的權重。最后通過TOPSS方法對不同電網的脆弱性進行評估。通過以上的方法，并結合實際的案例，得出當前我國電網的脆弱性上人為威脅、運行狀態等方面，要整體好于其他國家。但是在信息安全上要比其他國家要低。由此通過以上的方法，為我國電網脆弱性評價提供了新的方法。

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（收稿日期： 2018.12.25）

作者簡介：孫亮（1983-），男，浙江臨海，工程師，研究方向：電力系統及其自動化。

陳洪（1984-），男，黃巖，工程師，研究方向：電力系統及其自動化。

安琪（1984-），女，工程師，研究方向：電力系統及其自動化。文章編號：1007-757X（2019）12-0084-04