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        基于模糊數(shù)相似度的電網自然災害風險評價方法

        2013-10-15 01:20:42李存斌左一惠
        制造業(yè)自動化 2013年15期
        關鍵詞:梯形災害指標體系

        周 景,李存斌,左一惠

        (華北電力大學,北京 102206)

        0 引言

        近年來,由于自然災害因素的作用,電網安全穩(wěn)定和經濟運行受到嚴重的損害[1]。例如2008年初,我國南方地區(qū)大面積遭受雨雪冰凍災害,輸電線路遭受嚴重破壞,使電網結構受到嚴重影響,很多線路和變電站因災停運。在世界范圍,由地震等自然災害帶來的影響更是不容小視。2011年日本發(fā)生9.0級強震,引起福島核電站核泄漏,造成相當大的經濟損失和社會損失。為了有效地應對自然災害,最大程度的減小災害對電網運行帶來的損失,國內外不少學者針對電網自然災害防御做了不少研究。文獻[2]基于對2008年雪災所造成的影響進行分析,提出了應當災害措施和南方地區(qū)電網的規(guī)劃方向。文獻[3]和文獻[4]提出了自然災害對電網的影響及對應的預防、預警措施。文獻[5]分析了中國電網自然災害的防御現(xiàn)狀。

        針對各種自然災害的特點,建立電網自然災害風險評價指標體系,對電網自然災害的積極防御顯得十分必要。本文結合電網現(xiàn)狀,在辨識電網危害因素和脆弱性分析[6]的基礎上、構建電網自然災害風險評價指標體系[7]。結合模糊數(shù)相似度方法進行自然災害風險綜合評價,為相關部門制定自然災害防御措施提供決策依據(jù),具有一定的應用價值。

        1 電網自然災害風險綜合評價指標體系

        電網自然災害常常是以災害群的方式出現(xiàn),因而需要采用多災種的風險評估體系。災害具有持續(xù)作用的特點,在時間和空間上產生的影響都會擴張,因此需要考慮的自然災害風險因素不能僅僅限于災害發(fā)生本身。此外,自然災害除了對電網中電力設備造成直接影響,而且會引起事故而產生很大的社會影響。對于電網自然災害的綜合風險分析,電網特性和抗災恢復能力等也是影響風險評估的重要因素[8]。從多層次、多角度結合定性與定量分析的評價原則,建立如表1所示的指標體系。

        表1 電網災害風險評價指標體系

        如表1所示,在構成電網自然災害風險評價的指標體系中,一級指標共四項。二級指標的計算方法如下所示。

        1)自然因素風險指標計算方法

        災害風險——災害發(fā)生概率乘以災害強度。

        2)電網特性風險指標計算方法

        負載狀況—供電負荷減少量或增加量除以事故發(fā)生前供電負荷量;

        電壓偏差——實際的運行電壓與系統(tǒng)額定電壓之差比上額定電壓:

        3)抗災恢復力風險指標計算

        預警處理能力——定性分析的指標,分析評價系統(tǒng)信息化水平、通信設施,進行相應的橫向比較;

        物資儲備能力——定性分析的指標,調查救援物資儲備狀況,判斷物資儲備能力;

        搶修恢復能力——定性分析的指標,記錄從發(fā)生事故到電網恢復正常狀態(tài)所用時間,判斷搶修恢復能力。

        4)社會影響風險指標計算

        死亡人數(shù)——自然災害造成電網故障而導致的死亡人數(shù);

        重傷人數(shù)——自然災害造成電網故障而導致的重傷人數(shù);

        居民停電用戶比例——居民停電總用戶數(shù)除以城市供電總用戶數(shù);

        直接經濟損失——更換有自然災害損壞的設備和配件材料,以及所需人工成本和運輸成本對應費用。

        2 梯形模糊數(shù)相似度風險分析法

        2.1 模糊風險分析

        假設A指標由n個二級指標組成,A1,A2,…,An。每個二級指標可用兩個評估術語來表示——“風險發(fā)生的可能性(iR)”和“風險發(fā)生帶來的損失嚴重性(iB)”,iR和iB取表2中的梯形模糊語言值。

        風險模糊分析算法步驟如下[9]:

        1)對每一個子部分模糊等級iR和iB,計算模糊加權平均均值和梯形模糊數(shù)等級算子,計算公式如下:

        2)用模糊語言值的梯形模糊數(shù)的相似度,計算R的梯形模糊數(shù)模糊語言值與表2中的每一個語言值之間的相似度。然后取相似度最大值所對應的模糊語言值作為R的模糊語言值,得到模糊等級A。

        表2 九級模糊語言值量表

        2.2 梯形模糊數(shù)語言值的算子

        假設兩個梯形模糊數(shù)等級A和B,改進型梯形模糊數(shù)等級的算子對和的運算如下[10]:

        1)語言值梯形模糊數(shù)加法⊕

        2)語言值梯形模糊數(shù)乘法?

        3)語言值梯形模糊數(shù)除法?

        2.3 相似度的相關定義和計算方法

        如果A=B

        如果A≤B

        A和B之間的相似度 (,)S A B定義如下:

        其中:

        3 實例分析

        以某地市電力公司為研究對象建立自然災害風險評價模型。利用梯形模糊相似度,通過分析近年來自然災害狀況、特點以及影響,參照建立的模糊風險分析結構,先對上面描述的四個一級指標風險進行計算,得到對應的風險等級[11]。再根據(jù)不同風險之間的損失程度計算相應的自然災害風險等級。

        3.1 二級指標風險模糊評定

        參考模糊語言值量表,對一級指標進行風險模糊評定,得到二級指標的評定表,如表3所示。

        表3 風險具體指標模糊評定表

        3.2 一級指標的合成

        采用模糊風險分析結構,對上述四個以及風險指標進行合成,結果如表4所示。

        表4 一級指標風險合成模糊值

        3.3 利用模糊相似度對風險等級進行評判

        在得到一級指標的風險模糊合成值后,利用梯形模糊數(shù)相似度對其進行相似度計算。指標的風險模糊等級可通過最大相似度原則進行判定。從表5的相似度可知,自然因素、電網特性和抗災恢復力這三個指標的風險等級為相當高,社會影響的風險等級為中,相對較低。

        表5 一級指標相似度計算結果

        3.4 自然災害風險綜合評價

        針對一級指標進行損失的判斷,根據(jù)電網自然災害評估的經驗,給出四個一級指標風險的損失模糊語言值,如表6所示。

        表6 一級指標的損失模糊語言值

        采用公式(1)進行最終的電網運行自然災害風險評價,得到總風險模糊語言值R。

        R={0.476,0.662,0.914,0.965;1}

        下一步是計算總風險模糊值R和定義的模糊語言值量表的相似度,在得到R的模糊相似度后,采用最大相似度來確定所評估電網的自然災害風險等級,如表7所示。從表7的結果上看,所評估電網的自然災害風險等級相對高的水平,相關部門應加強風險管理,積極進行相應的自然災害風險防御,以保證電網安全穩(wěn)定運行。

        表7 自然災害風險相似度

        4 結論

        嚴重的自然災害難以預期,但是通過風險評估可以對自然災害的發(fā)生進行預警,做好預防工作并及時采取應對措施,可以將損失減少到最小,從而保證電網運行安全。本文根據(jù)自然災害的特點和自然風險對電網產生的影響特性,構建了電網自然災害風險評價指標體系,從四個方面——自然因素、電網特性、抗災恢復力、社會影響分析,對其包括的多個二級指標進行分析,提出了基于模糊相似度電網自然災害綜合風險評價方法。算例表明,該方法具有可行性,為決策部門制定災害防御策略提供了決策依據(jù)。

        [1] 孫建鋒,葛睿,鄭力,胡超凡.2010年國家電網安全運行分析[J].中國電力,2011,44(5):001-004.

        [2] 吳向東,張國威.冰雪災害對電網的影響及防范措施[J].中國電力,2008,42(12):014-018.

        [3] 董守聰.自然災害對電網的影響及預防措施[J].電氣技術,2007,(4):081-082.

        [4] 李繼紅,戴彥,周劍波,等.電網風險預警管理體系探討[J].華東電力,2010,38(7):057-061.

        [5] 王昊昊,羅建裕,徐泰山,李海峰,李碧君,朱寰,薛禹勝.中國電網自然災害防御技術現(xiàn)狀調查與分析[J].電力系統(tǒng)自動化,2012,34(23):005-010.

        [6] 曾鳴,陳英杰,胡獻忠,董達鵬.基于多層次模糊綜合評價法的我國智能電網風險評價[J].華東電力,2011,39(4):535-540.

        [7] 秦繼承,吳娟. 基于電網狀態(tài)評估的風險防范管理體系應用研究[J].中國電力,2007,40(4):090-092.

        [8] 王興發(fā),曹懷予,肖軍詩,張強,陸愈實.我國電網自然災害預警系統(tǒng)研究[J].安全與環(huán)境工程,2012,19(6):38-44.

        [9] 李存斌,李鵬,陸龔曙.基于模糊數(shù)相似度的智能電網運營風險綜合評價[J].華東電力, 2012,40(9):1486-1489.

        [10]張麗媛,徐選華,李濤,周艷菊.基于直覺梯形模糊偏好相似度的多屬性決策方法[J].數(shù)學的實踐與認識,2012,42(24):167-173.

        [11] 何永秀,戴愛英,楊衛(wèi)紅,方銳.基于模糊理論的城市電網風險識別與評價[J].電網技術,2010,34(9): 0127-0133.

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