基于改進G1-CRITIC的直流多饋入受端系統(tǒng)故障篩選與排序

王 源，姜懿郎，王長江，韓 奕

（1.現(xiàn)代電力系統(tǒng)仿真控制與綠色電能新技術(shù)教育部重點實驗室（東北電力大學），吉林 132012；2.中國電力科學研究院有限公司，北京 100192）

隨著我國受端系統(tǒng)電力需求的不斷增長，而大容量電源距離負荷中心較遠，需經(jīng)高壓直流輸電對電能進行遠距離輸送，交直流受端系統(tǒng)交流故障易致高壓直流輸電產(chǎn)生換相失敗的問題[1-2]，加劇了交直流受端系統(tǒng)的暫態(tài)電壓失穩(wěn)風險，準確確定交直流受端系統(tǒng)交流故障后影響較大的故障子集，可為電力系統(tǒng)運行人員提前制定有針對性的安全穩(wěn)定控制措施提供指導(dǎo)，對保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行具有重要意義[3-4]。

目前，電力系統(tǒng)交流故障篩選與排序的相關(guān)研究已有諸多成果[5-8]。文獻[9]利用擾動后負荷裕度指標實現(xiàn)了靜態(tài)電壓穩(wěn)定的故障篩選與排序。文獻[10-11]計及新能源出力的不確定性，依據(jù)故障后靜態(tài)電壓穩(wěn)定指標對故障嚴重程度進行篩選與排序。上述文獻均側(cè)重于電力系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定范疇，忽略了電力系統(tǒng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定的動態(tài)過程。文獻[12-15]借助人工智能方法的思想實現(xiàn)了交流故障篩選與排序，在選取交直流系統(tǒng)暫態(tài)電壓[13]或暫態(tài)功角[15]穩(wěn)定相關(guān)特征量的基礎(chǔ)上，通過離線訓練建立輸入特征量與暫態(tài)穩(wěn)定狀態(tài)之間的映射關(guān)系，可有效計及交直流系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性，但無法兼顧電力系統(tǒng)的靜態(tài)穩(wěn)定性，而且采用人工智能法進行交流故障篩選與排序的物理概念較為模糊，缺乏機理性解釋，較難適用于工程實際。可見，采用單一評價指標進行交流故障篩選與排序難以多角度反映交直流受端系統(tǒng)的故障特性，急需構(gòu)建表征交直流受端系統(tǒng)穩(wěn)定性的綜合評價指標實現(xiàn)交流故障篩選與排序。

交直流受端系統(tǒng)交流故障的篩選與排序需解決綜合評價指標和評估模型構(gòu)建難題。在綜合評價指標構(gòu)建方面，由于負荷中心用電需求的不斷增長，促進了直流輸電系統(tǒng)的快速發(fā)展，交直流耦合日益緊密，使交直流受端系統(tǒng)的暫態(tài)電壓穩(wěn)定問題日益突出[16]。例如，直流多饋入受端系統(tǒng)故障易導(dǎo)致直流系統(tǒng)發(fā)生換相失敗，將從受端系統(tǒng)吸收大量無功，而受端系統(tǒng)高比例感應(yīng)電動機負荷的慢恢復(fù)特性將進一步惡化暫態(tài)電壓穩(wěn)定性[17]，同時直流近區(qū)交流故障也會不同程度影響暫態(tài)功角穩(wěn)定性和潮流分布情況，因此需要構(gòu)建與交直流受端系統(tǒng)交流故障響應(yīng)特性緊密相關(guān)的“靜態(tài)”與“暫態(tài)”相結(jié)合的綜合評價指標[18-19]。在評估模型構(gòu)建過程中，需要充分融合主觀、客觀因素的作用，在主觀權(quán)重構(gòu)建方面，文獻[20]運用改進層次分析法AHP（analytic hierarchy process）對電力物聯(lián)網(wǎng)進行安全風險評估，但采用AHP法進行主觀賦值受專家主觀性影響較大，且需要一致性校驗。為此，文獻[21]利用序關(guān)系分析（order relation analysis）G1法-熵權(quán)法計算各指標的權(quán)重，得到各省市電力系統(tǒng)的綜合評分，以可視化方式對電網(wǎng)態(tài)勢進行判斷，克服了專家因猶豫判斷而造成的不準確現(xiàn)象，且無需一致性校驗。文獻[22]采用G1法對評價指標進行權(quán)重確定，對電網(wǎng)繼電保護方法的可靠性進行綜合評估，但G1法的賦值過程存在一些不足，例如：指標間的相對重要程度比值固定、無法層層分析等。在客觀權(quán)重構(gòu)建方面，文獻[23]結(jié)合AHP法和熵權(quán)法確定各評價指標權(quán)重，進一步利用逼近理想解排序法TOPSIS（technique for order preference by similarity to ideal solution）進行故障篩選與排序，但熵權(quán)法忽略了客觀因素間的沖突性和對比強度。而文獻[24]采用基于指標相關(guān)性的指標權(quán)重確定CRITIC（criteria importance through intercriteria correlation）法確定各指標權(quán)重，計算農(nóng)網(wǎng)各電氣設(shè)備的綜合評分，對綜合評分較高的設(shè)備優(yōu)先改造，CRITIC法的賦值過程兼顧了各指標間的沖突性與對比強度，較其他客觀賦值方法更加準確。文獻[25]引入改進AHP和CRITIC法確定輸電網(wǎng)的指標權(quán)重，進而借助TOPSIS法確定預(yù)想方案集的相對貼進度，實現(xiàn)輸電網(wǎng)規(guī)劃的最優(yōu)方案選擇。鑒于改進G1法和CRITIC法可以更好地融合主客觀因素的作用，在兼顧電網(wǎng)運行人員經(jīng)驗和數(shù)據(jù)客觀信息方面更具優(yōu)勢，可將改進序關(guān)系分析法與考慮指標相關(guān)性法相結(jié)合構(gòu)建科學、合理的交直流受端系統(tǒng)故障篩選與排序模型。

綜上所述，本文提出一種基于改進G1-CRITIC的直流多饋入受端電網(wǎng)故障篩選與排序方法。首先，為了克服單一評價指標的局限性，構(gòu)建能夠表征受端系統(tǒng)故障特性的6個維度的綜合評價指標；然后，綜合考慮量化主觀權(quán)重與客觀權(quán)重問題，引入改進G1法與CRITIC法確定各指標的主客觀權(quán)重，使賦值過程更加合理，再通過TOPSIS法進行故障篩選與排序；最后，以華東電網(wǎng)為例進行仿真分析，對所提方法的有效性和實用性進行驗證。

1 綜合評價指標集構(gòu)建

為能夠全面、準確地表征直流多饋入受端系統(tǒng)交流故障后的電網(wǎng)特性，構(gòu)建了暫態(tài)電壓穩(wěn)定、功角穩(wěn)定指標、線路開斷后網(wǎng)架支撐強度、極限切除時間、平均三相短路過流率和潮流特性6個維度的綜合評價指標。

1.1 暫態(tài)電壓穩(wěn)定指標

暫態(tài)電壓穩(wěn)定是指故障發(fā)生后受端系統(tǒng)母線電壓能夠在1 s內(nèi)恢復(fù)到穩(wěn)定閾值0.75 p.u.[5]。若母線電壓1 s內(nèi)恢復(fù)到0.75 p.u以上，則判定暫態(tài)電壓穩(wěn)定，反之則失穩(wěn)。某實際電網(wǎng)受端系統(tǒng)某處發(fā)生三相短路時母線電壓響應(yīng)曲線如圖1所示，其中，tc為故障線路切除時刻；Δt為暫態(tài)電壓的時間范圍；Us為暫態(tài)電壓穩(wěn)定閾值。

圖1 暫態(tài)電壓曲線Fig.1 Curves of transient voltage

為綜合考慮多回直流系統(tǒng)對受端系統(tǒng)交流故障后暫態(tài)電壓的影響，采用暫態(tài)電壓跌落可接受性TVDA（transient voltage dip acceptability）指標[23]計及評估時間內(nèi)電壓跌落程度的動態(tài)特性，借助解析法構(gòu)建表征暫態(tài)電壓恢復(fù)特性的評價指標Tv，具體構(gòu)建過程如下。

母線電壓跌落面積Vi(t)[23]為

式中：Us,i為母線i暫態(tài)電壓穩(wěn)定的閾值；Ui(t)為時刻t母線i的電壓幅值。

暫態(tài)電壓嚴重跌落程度為

式中，Wi為負荷母線i電壓跌落嚴重程度。

交直流受端系統(tǒng)的暫態(tài)電壓穩(wěn)定指標Tv為

式中：λLoad為負荷母線的權(quán)重；KLoad為電網(wǎng)運行需監(jiān)測的重要負荷母線數(shù)；KHVDC為傳統(tǒng)直流饋入受端電網(wǎng)的換流站母線數(shù)；μHVDC為直流換流站母線的權(quán)重，且λLoad+μHVDC=1。若暫態(tài)電壓穩(wěn)定指標值Tv越大，則評估時間內(nèi)電壓跌落程度越大，該故障越嚴重。

1.2 功角穩(wěn)定指標

以發(fā)電機相對功角差最大值作為功角穩(wěn)定指標δmax，表征發(fā)電機功角動態(tài)過程中的相對最大瞬時偏移，具體解析式[19]為

式中，δi、δj分別為故障后受端系統(tǒng)第i、j臺發(fā)電機暫態(tài)恢復(fù)過程中的功角差。可知，δmax越大，該故障越嚴重。

1.3 多饋入有效短路比

采用多饋入短路比靜態(tài)指標來描述多條直流系統(tǒng)與交流系統(tǒng)之間的耦合程度，多直流饋入華東電網(wǎng)的電網(wǎng)強度EMISCR,i的計算公式[11]為

式中：Pdc,i、Pdc,j分別為第i、j回直流的傳輸功率，j=1，2，···，n，j≠i；Sac,i為第i回直流換流站母線短路容量；MIIFj,i為第i、j回直流交互作用因子。若EMISCR,i越大，直流故障對交流系統(tǒng)的影響越小。

1.4 極限切除時間

利用極限切除時間tcl描述故障線路開斷對受端系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，若極限切除時間越大，則交直流系統(tǒng)的失穩(wěn)風險越低[10]。

1.5 平均三相短路電流過流率指標

考慮故障發(fā)生后電流瞬時變化過程，采用平均三相短路電流過流率指標I表征預(yù)想故障線路開斷后對各母線短路電流的影響程度，計算公式[8]為

式中：nB為運行人員關(guān)注的母線條數(shù)；Ii為受端故障后第i條母線的過流率。

1.6 潮流轉(zhuǎn)移熵

采用潮流轉(zhuǎn)移熵表征故障斷開后對受端系統(tǒng)潮流的影響程度，該指標描述系統(tǒng)運行方式的改變，解析式[22]為

式中：Fi為線路i的潮流轉(zhuǎn)移熵；γk,i為故障線路斷開后線路i對k潮流沖擊率；RL為關(guān)注的線路數(shù)。γk,i的具體解析式為

式中，Δpk,i為線路k由于線路i斷開而轉(zhuǎn)移的潮流變化量。Δpk,i可表示為

式中：Pk,i為斷開線路i后線路k傳輸?shù)挠泄β剩籔k,i0為線路k在斷開線路i前傳輸?shù)挠泄β省?/p>

由式（7）可知，若線路i的Fi越小，線路開斷后潮流轉(zhuǎn)移對交直流系統(tǒng)的沖擊越大，則該線路故障越嚴重。

2 交直流受端系統(tǒng)的故障篩選與排序

2.1 主、客觀權(quán)重的計算法

2.1.1 改進G1法確定主觀權(quán)重

G1法又稱序關(guān)系分析法，當評估指標較多時，可根據(jù)相對重要程度進行合理賦值，克服采用AHP法易受專家主觀性的影響，且無需一致性校驗，為故障篩選與排序提供有效依據(jù)。然而G1法存在指標間的相對重要程度固定的問題。針對此問題，本節(jié)提出通過專家打分的方式對G1賦權(quán)過程進行改進，使G1賦權(quán)過程更加靈活。改進G1法賦權(quán)過程如下。

1）確定權(quán)重順序

假設(shè)聘請z位專家，每位專家依據(jù)自身的經(jīng)驗首先根據(jù)表1對綜合評價指標進行重要程度打分，結(jié)果按照重要程度進行降序排列。若有H個指標中最不重要的1個指標為AH，然后依據(jù)每位專家經(jīng)驗值給出剩余指標集中最不重要的指標為Ai（i=1，2，…，H-1）。

表1 專家打分標準Tab.1 Expert scoring standard

2）指標重要程度排列

按上述方法，依據(jù)其中一位專家所打分數(shù)，對評價受端系統(tǒng)穩(wěn)定性所有指標依據(jù)重要程度進行排序，該專家得到的序關(guān)系為

3）確定相鄰指標分數(shù)比值

由該專家給出指標的重要程度分數(shù)，確定相鄰指標間分數(shù)的比值，序關(guān)系中相鄰指標間分數(shù)之比為

4）計算各指標權(quán)重

計算該專家給出H個指標中最不重要的指標AH的權(quán)重大小，即

該位專家給出剩余H-1個指標的指標權(quán)重可通過以下遞推公式求得：

5）各指標最終權(quán)重

共計z位專家對上述指標進行主觀判斷，則加權(quán)平均得到H個綜合指標的主觀權(quán)重，即

2.1.2 基于CRITIC法確定客觀權(quán)重

CRITIC法是基于數(shù)據(jù)特征的客觀賦權(quán)過程，本質(zhì)是依據(jù)數(shù)據(jù)信息量的多少確定客觀權(quán)重。該方法衡量主要針對兩方面：①采用標準差表征對比強度；②以相關(guān)系數(shù)衡量指標之間沖突性。最后采用對比強度乘以沖突性的結(jié)果表示各種指標的信息量，上述指標利用此方法進行賦權(quán)，既考慮同一指標在不同故障線路間的差異性，又計及指標間的耦合關(guān)系。

本文采用CRITIC法確定客觀權(quán)重，假設(shè)Lm表示第m條故障線路（m=1,2,…,Y,其中Y為故障線路總數(shù)），建立H個指標對每條故障線路進行綜合評價，其評價矩陣B=(bij)H×Y可表示為

CRITIC法確定客觀權(quán)重的具體方法如下。

1）指標同向化

所采用的綜合評價指標包含多饋入有效短路比、極限切除時間和潮流轉(zhuǎn)移熵3個正向指標，其余指標均為負向指標。指標同向化是將負向指標轉(zhuǎn)換為正向指標，正向指標數(shù)值越大，該指標影響受端電網(wǎng)穩(wěn)定性的程度越小，該轉(zhuǎn)換過程可表示為

式中：max(Bi)為所有故障線路中第i個指標的最大值；σ為協(xié)調(diào)系數(shù)，一般取0.1；為評價矩陣B正向化后B′中的元素。

2）指標數(shù)據(jù)歸一化

3）確定指標客觀權(quán)重

由標準矩陣B″進一步得到標準差si和相關(guān)系數(shù)ρqr，即

計算各指標的信息量Gi，即

可知，Gi較小，第i個指標的信息量較少，權(quán)重較小，指標較不重要。

各綜合指標客觀權(quán)重βi可表示為

2.1.3 綜合權(quán)重的計算

為了融合主觀、客觀因素的影響，依據(jù)最小鑒別原理[23]，由改進G1法的主觀權(quán)重及CRITIC法的客觀權(quán)重βi，求取各指標綜合權(quán)重αi，具體求取過程可表示為

式中，α為綜合權(quán)重向量。

求解該目標模型，可得各指標綜合權(quán)重為

根據(jù)式（23）可得綜合權(quán)重向量α=[α1,α2,…,αH]T。

2.2 逼近理想解排序法

TOPSIS法是利用相對貼近度來描述各個故障線路與理想解的距離[20]。確立正理想解與負理想解后，最終確保最佳的方案應(yīng)與正理想解的距離最小。TOPSIS法的計算方法如下。

1）確定標準評價矩陣

依據(jù)標準矩陣和綜合權(quán)重，計算得到加權(quán)標準評價矩陣X=(xij)H×Y，矩陣元素xij可表示為

2）確定理想解x+、x-

由于式（24）已對所有指標正向化，所以x+、x-可表示為

式中，J+為正向指標的集合。

3）計算相對距離

4）確定相對貼進度

利用TOPSIS求取相對貼進度Dj，即

5）依據(jù)相對貼進度排序

Dj反映各種故障線路的嚴重程度，排名越靠前代表故障程度越高。

2.3 故障篩選與排序基本流程

基于改進G1-CRITIC法的直流多饋入受端電網(wǎng)故障篩選與排序流程如圖2所示。

圖2 故障篩選與排序基本流程Fig.2 Basic flow chart of fault screening and sorting

具體步驟如下。

步驟1整理發(fā)電數(shù)據(jù)、負荷數(shù)據(jù)、用電負荷性質(zhì)和直流輸電數(shù)據(jù)，分析直流多饋入受端電網(wǎng)的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)和潮流運行方式。

步驟2根據(jù)第1節(jié)確定暫態(tài)電壓、功角穩(wěn)定、極限切除時間和平均三相短路電流過流率動態(tài)指標，并確定線路開斷后的潮流轉(zhuǎn)移熵和多饋入有效短路比靜態(tài)指標。

步驟3采用改進G1法確定主觀權(quán)重，CRITIC法計算客觀權(quán)重，由主客觀權(quán)重計算綜合權(quán)重，再通過TOPSIS法求解的相對貼來衡量故障線路的嚴重程度，實現(xiàn)故障篩選與排序。

3 算例分析

3.1 華東電網(wǎng)基本概況

華東電網(wǎng)通過11回大容量直流輸電線路與華中、西南、華北、西北電網(wǎng)互聯(lián)，屬于典型的直流多饋入受端系統(tǒng)。全網(wǎng)分為上海、江蘇、浙江、安徽和福建5大供電區(qū)域，其負荷中心位于蘇南地區(qū)。華東電網(wǎng)蘇南地區(qū)500 kV主網(wǎng)架（不含發(fā)電廠）連接情況如圖3所示。圖3中，NMG、SX、NX、HB、GZ、YN分別表示內(nèi)蒙古、山西、寧夏、湖北、貴州、云南電網(wǎng)；MD表示負荷中心；SZ、ML、CF等表示500 kV變電站。

圖3 華東電網(wǎng)MD站的主網(wǎng)架Fig.3 Main grid structure near MD station of East China power grid

蘇南地區(qū)負荷中心位于MD變電站附近，MD變電站附近火電機組較少，發(fā)生擾動后系統(tǒng)無功電源與無功負荷難以平衡，使受端系統(tǒng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定性惡化。因此篩選MD站附近的共17回500 kV輸電線路構(gòu)成待評價故障線路集進行分析。

3.2 評價指標權(quán)重計算

3.2.1 評價指標計算

采用華東電網(wǎng)2020夏大方式作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，全網(wǎng)負荷功率為307 814.5 MW，各直流輸電線路傳輸功率如表2所示。利用PSD-BPA進行仿真計算時，距離線路首末端50%處施加三相接地故障，經(jīng)過0.1 s斷開該線路；電網(wǎng)運行人員關(guān)注的母線選擇負荷中心附近500 kV母線，分別為MD、CF、SZ等。待評價故障集的綜合評價指標值如表3所示。

表2 各直流傳輸功率Tab.2 Each DC transmission power

表3 評價指標計算結(jié)果Tab.3 Calculation results of evaluation indexes

3.2.2 主觀權(quán)重計算

共聘請6位專家，根據(jù)各自知識、經(jīng)驗，以及表1的評分標準分別對6項指標進行打分，再根據(jù)第2.1節(jié)賦值過程確定主觀權(quán)重，可得各故障線路綜合評價指標的主觀權(quán)重，即

3.2.3 客觀權(quán)重計算

利用表3數(shù)據(jù)，首先建立評價矩陣，采用式（16）進行同向化處理，將多饋入有效短路比、極限切除時間、潮流轉(zhuǎn)移熵轉(zhuǎn)化為正項指標，再按照式（17）對矩陣進行處理，得到標準化矩陣X″為

根據(jù)CRITIC法，利用式（20）和式（21）分別確定客觀權(quán)重βi，即

3.2.4 綜合權(quán)重及故障排序

根據(jù)最小鑒別信息原理，融合改進G1法和CRITIC法確定的主客觀權(quán)重，由式（22）和式（23）可得指標綜合權(quán)重為

利用TOPSIS法計算各種故障的相對貼近度，結(jié)果如圖4所示。

圖4 各故障線路相對貼進度Fig.4 Relative closeness coefficient of each faulty line

由圖4可知，所提方法篩選出的排名前5名的故障線路分別是L16、L14、L13、L3、L4。5回線路均位于MD站附近的受端區(qū)域，主要是因為蘇南地區(qū)負荷較重，尤其是MD站附近故障后易導(dǎo)致錦蘇、龍鄭直流發(fā)生換相失敗，受端系統(tǒng)吸收大量無功；同時該地區(qū)電壓降低將引起感應(yīng)電動機負荷的無功需求劇增，進一步惡化暫態(tài)電壓穩(wěn)定性。因此這5回線路的相對貼進度較大。

為驗證所提方法的有效性，圖5給出了線路L7、L10、L5、L1、L16故障后MD站附近35 kV負荷母線的電壓跌落面積；圖6給出了線路L7、L10、L5、L1、L16故障后MD站500 kV母線的電壓跌落面積，排名先后順序可以反映出各個故障線路對于相應(yīng)母線電壓恢復(fù)的影響程度。圖5中，MD站1、MD站2分別表示MD站附近第1、2個35 kV變電站，可以看出，線路L16、L1故障后對母線電壓影響程度高于其他排名較低的故障線路。

圖5 MD站35 kV母線電壓跌落面積Fig.5 Voltage drop area of 35 kV bus at MD station

圖6 MD站500 kV母線電壓跌落面積Fig.6 Voltage drop area of 500 kV bus at MD station

3.3 感應(yīng)電動機占比對故障排序結(jié)果的影響

為分析負荷模型中感應(yīng)電動機占比不同對故障排序結(jié)果的影響，對比分析了感應(yīng)電動機占比60%、55%和50%負荷模型的故障線路嚴重度排序結(jié)果，如圖7所示。圖7中，60%+40%、55%+45%、50%+50%分別表示綜合負荷模型中感應(yīng)電動機占比是60%、55%和50%。

圖7 感應(yīng)電動機占比不同的故障排序結(jié)果Fig.7 Fault sorting results for different proportions of induction motor

由圖7可知，負荷模型中感應(yīng)電動機占比不同，篩選出的前5個嚴重故障線路排序略有不同，篩選出的最嚴重故障線路均為L16，但篩選出的較嚴重故障線路由L14變?yōu)長13。這是因為感應(yīng)電動機占比由60%降至50%時，L14故障發(fā)生后附近感應(yīng)電動機滑差較容易恢復(fù)至正常水平，相應(yīng)地減少從受端系統(tǒng)吸收的無功功率，暫態(tài)電壓恢復(fù)至閾值的時間減少，電壓穩(wěn)定問題得以緩解。因此開展華東電網(wǎng)負荷模型實測工作尤為重要。

3.4 不同方法的對比分析

為了進一步驗證所提方法的有效性，將所提算法分別與AHP算法、熵權(quán)法與AHP的融合算法進行對比，各算法所得故障排序結(jié)果如表4所示。

表4 其他評估方法的故障排序結(jié)果Tab.4 Fault sorting results obtained using other evaluation methods

由表4可知，AHP的故障排序結(jié)果與AHP+熵權(quán)法、本文方法差異較大，主要原因是AHP法在賦值過程中受專家主觀性的影響較大，難以適用于直流多饋入受端電網(wǎng)的故障篩選與排序。AHP+熵權(quán)法與本文方法的排序結(jié)果較為接近，例如排名前5的嚴重故障線路完全一致，但L8和L10、L7和L15排序結(jié)果不一致，主要是因為熵權(quán)法忽略了多指標間的沖突性與對比強度，而所提改進G1法與CRITIC法在確定綜合權(quán)重進行故障篩選與排序時，一方面無需一致性檢驗，克服專家們判斷時因猶豫所導(dǎo)致偏差，且各指標間的重要程度賦值靈活，另一方面考慮了各指標數(shù)據(jù)的沖突性與對比強度。因此，采用本文方法進行故障篩選和排序的結(jié)果更加合理、準確。

4 結(jié)論

本文將改進G1-CRITIC法用于華東受端電網(wǎng)進行故障篩選與排序，所得結(jié)論如下：

（1）針對動態(tài)及靜態(tài)穩(wěn)定性建立了6個維度的綜合評價指標，通過對各個指標進行解析、量化與分析，可實現(xiàn)對華東受端系統(tǒng)穩(wěn)定性的全面、準確刻畫，為進一步故障篩選與排序提供依據(jù)；

（2）所提故障篩選與排序方法在主觀和客觀賦權(quán)過程中兼顧了實際運行人員的經(jīng)驗和指標間的沖突性與對比強度，與現(xiàn)有AHP和AHP+熵權(quán)法相比，故障篩選與排序結(jié)果更加客觀、合理優(yōu)化結(jié)果的影響，充分發(fā)揮柔性直流換流站的容性補償作用，降低換流站附近變壓器及輸電線路的損耗。