[发明专利]一种基于云模型的配电网故障风险识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电力系统的风险评估方法，尤其涉及配电网的故障风险评估，属于风险评估和配电自动化技术领域。 

背景技术

随着智能电网的发展和用户对供电质量和供电可靠性要求的提高，建立完善的电力系统应急管理系统越来越重要。配电网直接面向用户，是确保供电质量的重要环节，相对于输电网而言，配电网保护、控制装置的配置相对简单，极易遭受各种因素导致的故障。因此，研究一种可靠的配电网故障风险识别方法势在必行。配电网故障风险识别是根据配电网发生故障的类型预测发生故障的风险。传统的配电网故障风险识别方法较少，而在风险评估的严重性判别中，很多时候都是依赖于专家经验，受专家主观影响较大，很容易出现偏差，导致风险评估结果准确性不高，没有意义，参见文献马培玉（Ma Peiyu). 配电网运行风险识别与防范研究(The Research on the Operational Risk Identification and Prevention of Distribution Systems). 华北电力大学,保定（North China Electric PowerUniversity，Baoding），2011。为了准确判别配电网故障风险的严重性，获得有价值的风险评估结果，向工作人员发出正确的预警信息，以便及时采取措施，避免或减少停电损失，在现有配电网故障风险评估方法基础上，设计了一种基于云模型的配电网故障风险识别方法。 

发明内容

本发明的目的是为了避免或减少由于配电网故障引起的停电损失，提出了一种基于云模型的配电网故障风险识别方法。该方法根据配电网历史实际故障风险情况，将各种风险出现造成的停电损失用风险评价指标进行表示，利用云模型对该指标集进行综合评价，得到综合评价值，即风险评估严重度。再结合历史统计故障概率，就可得到配电网故障风险识别模型。利用该模型，根据在线检测的各种故障风险实时状态，在线预测配电网各风险源的风险等级，工作人员根据风险等级，采取必要措施，避免或减少停电损失。 

本发明采用的故障风险评估方法包括下列步骤： 

1）建立出能够反应系统故障后果的评价指标集；将评价指标集内的指标做为云模型中的基云，利用云理论中的综合云对各指标基云综合评价，获得指标体系的综合评价结果； 

2）建立评价集；该评价集用来与最终产生的指标集进行比较，以便确定风险评估结果的严重程度； 

3）综合考虑各风险的故障概率，得到配电网故障风险识别模型； 

4）将获取的各故障风险的统计数据输入到配电网故障风险识别模型中，得到当前配电网故障风险源的风险程度。

在本发明一实施例中，所述的评价指标集U={U1,U2,U3,U4,U5,U6}；其中，U1表示设备故障风险影响用户停电时间，U2表示设备故障风险影响用户数，U₃表示用户平均停电时间，U₄表示供电可靠率，U₅表示停电缺供电量，U₆表示用户停电损失。 

在本发明一实施例中，所述步骤1）中给定所述基云： 

首先求出各个指标的样本均值和方差