[发明专利]计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法及系统有效
申请号: | 202110292246.0 | 申请日: | 2021-03-18 |
公开(公告)号: | CN112926790B | 公开(公告)日: | 2022-08-26 |
发明(设计)人: | 赵家庆;闪鑫;徐春雷;王毅;陈中;罗玉春;杜璞良;张鸿;邱新宇;丁宏恩;赵奇;龚育成;李春 | 申请(专利权)人: | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;国电南瑞科技股份有限公司;国网电力科学研究院有限公司;东南大学;中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06 |
代理公司: | 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙) 11689 | 代理人: | 肖继军;张红莲 |
地址: | 215004 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 电网 调度 多维 影响 最优 供电 路径 决策 方法 系统 | ||
1.计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于,所述供电路径决策方法包括以下步骤:
步骤1:采集待决策供电路径所属电网中各线路一年内的平均负荷、最大负荷与历史故障数据;
步骤2:根据步骤1所采集的数据构建供电路径决策指标,决策指标包括语义指标与非语义指标;
步骤3:将步骤2中语义指标相对应的语义评估信息转化为其相对应的梯形模糊数值;
步骤4:将步骤3中语义指标的梯形模糊数值进行清晰化;
步骤5:对步骤4清晰化后的语义指标数据以及步骤2中的非语义指标数据进行归一化;
步骤6:利用步骤5中归一化数值以及各指标的相对重要性构造相对重要性矩阵;
步骤7:基于步骤6的指标相对重要性矩阵计算得到每个指标的权重;
步骤8:结合步骤5中的归一化数值以及步骤7中的权重计算加权总和积,选择拥有最大加权总和积的路径为最优供电路径。
2.根据权利要求1所述的计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于:
所述历史故障数据包括单次抢修时长、一年内线路维护次数、一年内的停电次数以及所有设备一年内发生故障次数的和。
3.根据权利要求2所述的计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于:
在所述步骤2中,所构建的供电路径决策指标包括“线路负载率”、“线路抢修便捷性”、“线路维护水平”、“线路供电可靠性”、“线路历史故障率”;
所述线路负载率与线路历史故障率为非语义指标,不用语义信息进行表征;所述线路抢修便捷性、线路维护水平以及线路供电可靠性为语义指标,利用语义信息进行表征;
其中,线路负载率的计算方法为:
线路抢修便捷性指一年内抢修时长平均值,用语义信息进行表征;
线路维护水平指一年内线路维护次数,用语义信息进行表征;
线路供电可靠性指一年内停电次数,用语义信息进行表征;
线路历史故障率的计算方法为:
4.根据权利要求3所述的计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于:
对于所述线路抢修便捷性、线路维护水平与线路供电可靠性,采用五种等级进行语义表征,分别为“非常好”、“好”、“一般”、“低”与“非常低”。
5.根据权利要求1或4所述的计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于:
在所述步骤3中,具体语义描述对应的梯形模糊数值为:“非常好”对应(0.7,0.8,0.9,1),“好”对应(0.5,0.6,0.7,0.8),“一般”对应(0.3,0.4,0.5,0.6),“低”对应(0.1,0.2,0.3,0.4),“非常低”对应(0.0,0.1,0.2,0.3)。
6.根据权利要求5所述的计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于:
在所述步骤4中,使用以下公式将步骤3的梯形模糊数值清晰化:
其中,a,b,c,d分别为梯形模糊数对应的四个值,为梯形模糊数清晰化后的值。
7.根据权利要求6所述的计及电网调度多维影响的最优供电路径决策方法,其特征在于:
在所述步骤5中,归一化的方式为:
其中,表示归一化前第i条线路第j个指标的清晰化后的数据,表示所有路线里的第j个指标清晰化后的所有数据,Zij表示归一化前第i条线路第j个指标,{Zij,...ZMj}表示所有路线里的第j个指标的所有数据,M为所有路线总数,n为所有指标总数,表示归一化后的第i条线路的第j个指标的数据。
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