李林哲，王 勛，詹驥文

（華東交通大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，江西 南昌 330013）

改革開(kāi)放以來(lái)，國(guó)內(nèi)外電網(wǎng)在長(zhǎng)期的運(yùn)行過(guò)程中已爆發(fā)了多起重大事故［1］，造成這些事故的根源我們稱之為電力系統(tǒng)的脆弱源［2］。因此保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，準(zhǔn)確找出系統(tǒng)存在的脆弱源并采取有效措施進(jìn)行預(yù)防，已變得刻不容緩。

以往在對(duì)電網(wǎng)脆弱性進(jìn)行評(píng)估時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法是其中運(yùn)用較廣的一種［3］。由于其計(jì)算過(guò)程具有較強(qiáng)的解耦性［4］，因此可以將系統(tǒng)運(yùn)行的整體風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行合理分解。通過(guò)計(jì)算各種類型的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值，反映出系統(tǒng)多個(gè)方面的安全問(wèn)題。然而現(xiàn)今風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估多采用嚴(yán)重度函數(shù)［5］來(lái)量化各種評(píng)估指標(biāo)，并多以簡(jiǎn)單的權(quán)重相加得出系統(tǒng)的綜合風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)［4］，因此無(wú)法準(zhǔn)確反映出各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系給系統(tǒng)所帶來(lái)的安全隱患，造成了在脆弱性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中結(jié)果不確定性的問(wèn)題。

鑒于此，文章以電力系統(tǒng)的整體安全作為研究對(duì)象，在風(fēng)險(xiǎn)理論評(píng)估的基礎(chǔ)上，依據(jù)各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的來(lái)源對(duì)應(yīng)生成其所屬的評(píng)估證據(jù)來(lái)構(gòu)造貢獻(xiàn)矩陣，并結(jié)合D-S證據(jù)理論和基本概率分配mass矩陣，試圖提出一種新的方法，它能夠結(jié)合各種風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)之間和相互關(guān)系，從而解決了電網(wǎng)脆弱性評(píng)估的不確定性。

1 基于風(fēng)險(xiǎn)理論的脆弱性評(píng)估

1.1 電力系統(tǒng)脆弱性評(píng)估方法研究現(xiàn)狀

關(guān)于系統(tǒng)脆弱性的評(píng)估方法，有學(xué)者將其分為6類［6］，但較為經(jīng)典的方法可分為兩類：確定性評(píng)估和不確定性評(píng)估［2］。前者如N-1靜態(tài)安全分析；而后者則主要包括蒙特卡洛法、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估法等。文獻(xiàn)［7］從系統(tǒng)狀態(tài)脆弱性和結(jié)構(gòu)脆弱性這兩大方面對(duì)不確定評(píng)估進(jìn)行了分類，通過(guò)分析其各自研究模型表征出的缺陷，指出應(yīng)將二者有機(jī)結(jié)合起來(lái)。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題文獻(xiàn)［8］則更為細(xì)致地提出了一種綜合脆弱性評(píng)估模型：

試圖將介數(shù)作為結(jié)構(gòu)因素引入單元狀態(tài)脆弱強(qiáng)度τi中，并利用后評(píng)估指標(biāo)Mk來(lái)細(xì)化結(jié)構(gòu)脆弱強(qiáng)度的不一致性。該文獻(xiàn)還以IEEE14節(jié)點(diǎn)為例很好地驗(yàn)證了“元件脆弱度與系統(tǒng)狀態(tài)和電網(wǎng)結(jié)構(gòu)緊密相關(guān)”的結(jié)論。

1.2 依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)理論進(jìn)行脆弱性評(píng)估

風(fēng)險(xiǎn)理論的評(píng)估方法是對(duì)概率性評(píng)估方法的一種有效改進(jìn)。近年來(lái)，有學(xué)者將其巧妙地融入電力系統(tǒng)脆弱性評(píng)估中［9-10］，并運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)理論將系統(tǒng)運(yùn)行中事故發(fā)生的可能性和造成的后果相結(jié)合進(jìn)行考慮［11］，把系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)定義為二者的乘積。即：

上式中i為待評(píng)估的元件集；Xt Xt是故障前系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)；E是不確定故障；C是E造成的后果；P(E/Xt)是在Xt情況下E發(fā)生的概率；S(C/E)是在E下產(chǎn)生C后果的嚴(yán)重程度；R(C/Xt)是其相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值。

1.3 電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程

電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估通常包括以下4方面內(nèi)容：

1）選擇元件停運(yùn)模型；

2）確定系統(tǒng)狀態(tài)和計(jì)算故障率；

3）進(jìn)行失效狀態(tài)分析，評(píng)估故障后果；

4）建立風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行脆弱性評(píng)估。

元件的停運(yùn)常常是造成系統(tǒng)故障的根本原因，藉由選擇并模擬其失效狀態(tài)來(lái)計(jì)算元件的故障率；再通過(guò)定義故障后果嚴(yán)重度函數(shù)的方式對(duì)所選擇狀態(tài)的后果進(jìn)行分析評(píng)估：由文獻(xiàn)［3］可知，風(fēng)險(xiǎn)偏好型效用函數(shù)可更好地體現(xiàn)出系統(tǒng)運(yùn)行人員對(duì)故障后果的心理承受能力。因此對(duì)于故障后果嚴(yán)重度函數(shù)我們選取風(fēng)險(xiǎn)偏好型，將其定義為

其中：w為故障損失值;S(w)為故障后果的嚴(yán)重度；最終結(jié)合所得信息建立起描述系統(tǒng)脆弱性風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估指標(biāo)。

1.4 電網(wǎng)脆弱性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)

不同文獻(xiàn)采取的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)各不相同［12-13］。此次評(píng)估本文定義了4種評(píng)估指標(biāo)，并結(jié)合文獻(xiàn)［3，4，5，12］中對(duì)于各風(fēng)險(xiǎn)損失值Wi的定義公式及相關(guān)圖表數(shù)據(jù)推出以下計(jì)算公式。1.4.1線路過(guò)負(fù)荷脆弱性指標(biāo)

該指標(biāo)反映的是電網(wǎng)中某元件發(fā)生故障導(dǎo)致原安全運(yùn)行的線路出現(xiàn)有功功率過(guò)載的可能性和影響程度。其指標(biāo)數(shù)據(jù)主要從導(dǎo)線截面選取、線路設(shè)備功率、線路熔斷器熔絲配置等3方面而來(lái)?？啥x線路過(guò)負(fù)荷指標(biāo)ROLR公式為

由公式（3）易知：某條線路的過(guò)負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重度函數(shù)SOLR(C/Ei)=0.582(eWi-1)；線路過(guò)負(fù)荷損失值Wi=5Li-4，Li∈(0,100%)代表線路電流占額定電流的百分比。其中：P(Ei)為系統(tǒng)出現(xiàn)Ei事故的可能性。1.4.2變壓器過(guò)載脆弱性指標(biāo)

變壓器過(guò)載指標(biāo)的影響因素主要為變壓器輸入負(fù)荷值大小、三相負(fù)荷平衡性、中性線接頭位置是否準(zhǔn)確3個(gè)方面。我們可將元件故障造成變壓器過(guò)負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值RTOR定義為

變壓器過(guò)載嚴(yán)重度函數(shù)STOR(C/Ei)=0.582(eWi-1)，變壓器過(guò)載損失值Wi=2Ui-1；Ui∈(0,100%)代表變壓器負(fù)載率。

1.4.3 電壓越限風(fēng)險(xiǎn)脆弱性指標(biāo)

此脆弱性指標(biāo)反映的是系統(tǒng)發(fā)生的事故造成母線電壓偏離正常水平的可能性和危害程度。本文假定當(dāng)母線電壓在［0.95，1.05］Pu區(qū)間上時(shí)，其嚴(yán)重度函數(shù)取為0。由于系統(tǒng)容性負(fù)荷數(shù)量、輸電長(zhǎng)度、負(fù)荷波動(dòng)功率等因素的影響，節(jié)點(diǎn)電壓的風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重度難免會(huì)發(fā)生變化，但如幅值偏離嚴(yán)重會(huì)造成整個(gè)系統(tǒng)的癱瘓。由此，我們可將電壓越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)公式定義為

1.4.4 負(fù)荷低功率因數(shù)脆弱性指標(biāo)

該指標(biāo)體現(xiàn)的是系統(tǒng)在發(fā)生故障時(shí)造成負(fù)荷功率因素降低的可能性及危害的嚴(yán)重度。造成該風(fēng)險(xiǎn)的原因主要可歸結(jié)于電容器安裝位置不正確、設(shè)備年利用小時(shí)數(shù)、感性設(shè)備配套率較低等3個(gè)方面。負(fù)荷低功率因數(shù)脆弱性指標(biāo)RLPFR的公式可定義為

負(fù)荷低功率因數(shù)風(fēng)險(xiǎn)損失值Wi=-5λi+5，λi∈(0,1)代表系統(tǒng)負(fù)荷的功率因數(shù)。

2 一種評(píng)估電力系統(tǒng)脆弱性的方法

通過(guò)以上分析，我們已定義了4種不同類型的風(fēng)險(xiǎn)脆弱度指標(biāo)，其指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)均可通過(guò)計(jì)算得到，如線路過(guò)負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于導(dǎo)線截面選取、線路設(shè)備功率、線路熔斷器熔絲配置等方面，可通過(guò)其指標(biāo)公式得到。以往有文獻(xiàn)在處理得到的各指標(biāo)值時(shí)只是將其以權(quán)重大小進(jìn)行簡(jiǎn)單相加［4，6］，忽視了各指標(biāo)的融合關(guān)系，因此易造成評(píng)估結(jié)果的不確定性。針對(duì)這種情況，在深入研究了一種對(duì)于計(jì)算機(jī)主機(jī)安全評(píng)估結(jié)果不確定問(wèn)題的處理方法后［14］，提出了一種通過(guò)構(gòu)造貢獻(xiàn)矩陣來(lái)評(píng)估電力系統(tǒng)脆弱性的方法，其基本思想是依據(jù)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的來(lái)源對(duì)應(yīng)生成其所屬的評(píng)估證據(jù)，而后根據(jù)所選取的計(jì)數(shù)模型構(gòu)成評(píng)估證據(jù)的貢獻(xiàn)矩陣，最后結(jié)合D-S證據(jù)理論和基本概率分配mass矩陣，選取單點(diǎn)信任度值大的指標(biāo)作為整體脆弱性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。

2.1 研究方法

2.1.1 原始數(shù)據(jù)與評(píng)估證據(jù)

原始數(shù)據(jù)是評(píng)估證據(jù)的主要事實(shí)來(lái)源，如將變壓器過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)作為評(píng)估證據(jù)時(shí)，其主要事實(shí)來(lái)源為輸入負(fù)荷值、三相負(fù)荷平衡性、中性線接頭位置等3個(gè)方面。因此，采取12個(gè)元素來(lái)全面收集各風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)的原始來(lái)源信息，并將這些元素作為評(píng)估的原始數(shù)據(jù)。而后再根據(jù)原始數(shù)據(jù)的定量分值，確定其定性評(píng)估結(jié)果為“safe”，“safer”，“middle”，“dangerous”4種類別中的某一種，并分別對(duì)應(yīng)“安全”，“較為安全”，“危險(xiǎn)”、“嚴(yán)重”4種不同的影響程度。如表1所示，將4種指標(biāo)作為4種評(píng)估證據(jù)，將其與各自的原始數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)，并同時(shí)構(gòu)建4種不同的類別描述。

2.1.2 貢獻(xiàn)矩陣的生成

貢獻(xiàn)矩陣可定義為［14］：通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)的來(lái)源結(jié)果進(jìn)行分析，依靠其所隸屬的評(píng)估證據(jù)所得出的數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)數(shù)的計(jì)量從而得到的一種數(shù)字矩陣。

表1 評(píng)估證據(jù)和原始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系分析Tab.1 Analysis of the corresponding relationship between evaluation evidence and original data

下面就先以線路過(guò)負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)為例進(jìn)行說(shuō)明，假設(shè)在一次脆弱性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中獲取的線路過(guò)負(fù)荷指標(biāo)原始數(shù)據(jù)如表2所示，此時(shí)我們就可通過(guò)歸一化方法，得出該風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的4種定性結(jié)果對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)脆弱性的影響程度，如safe對(duì)于系統(tǒng)對(duì)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)程度為22.9%。同理也就容易得到其他評(píng)估證據(jù)對(duì)系統(tǒng)整體風(fēng)險(xiǎn)脆弱性的“貢獻(xiàn)程度”，從而可產(chǎn)生一個(gè)動(dòng)態(tài)的貢獻(xiàn)矩陣。由于每次評(píng)估得到的原始數(shù)據(jù)不同，因此該方法可動(dòng)態(tài)獲取事實(shí)數(shù)據(jù)，避免因主觀不確定性而對(duì)評(píng)估結(jié)果造成影響。

表2 線路過(guò)負(fù)荷指標(biāo)原始數(shù)據(jù)及其貢獻(xiàn)程度Tab.2 The original data of line overload indicator and the degree of contribution

2.1.3 結(jié)合D-S理論和mass矩陣

在D-S證據(jù)理論中，識(shí)別框架Θ是由互不相容的命題組成的一個(gè)集合。假設(shè)m1、m2為Θ的兩個(gè)獨(dú)立證據(jù)，Ω為Θ的冪集，Ω中含有B、C兩個(gè)元素，m()A為冪集Ω中的概率賦值函數(shù)，則m1、m2在組合后得到的組合證據(jù)為

根據(jù)文獻(xiàn)［15］可知：對(duì)多個(gè)證據(jù)進(jìn)行組合時(shí)可重復(fù)運(yùn)用公式（4）。且有規(guī)則：m(A)=m1⊕m2⊕…⊕mn，在組合后其綜合概率賦值為

因此，我們?cè)趯⒇暙I(xiàn)矩陣歸一化后，可基于D-S理論，認(rèn)為證據(jù)對(duì)每一項(xiàng)評(píng)估結(jié)果提供了一種關(guān)于基本概率分配的mass函數(shù)。依據(jù)夏冰等［14］，對(duì)于評(píng)估結(jié)果h的基本支持mass函數(shù)為

上式中各元素Vi代表可能出現(xiàn)的各種結(jié)果，而所有mass函數(shù)的組合就形成了mass矩陣。

2.1.4 依據(jù)貝葉斯理論，確定評(píng)估結(jié)果

由于本文選取方法的評(píng)估結(jié)果只有一種，因此可采用“Bayes近似法”［16］進(jìn)行評(píng)估結(jié)果的確定，公式如下

綜上所述，通過(guò)采用D-S證據(jù)理論和構(gòu)建“貢獻(xiàn)矩陣”，不僅能夠動(dòng)態(tài)生成mass函數(shù)矩陣，而且依據(jù)貝葉斯理論還能較好地解決因自身主觀臆斷所造成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果不確定性的問(wèn)題。

2.2 算例分析

下面就以IEEE-14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中所有元件作為本文的評(píng)估范圍：首先我們要構(gòu)置系統(tǒng)停運(yùn)模型來(lái)計(jì)算出各元件的故障率；其次在各系統(tǒng)元件分別故障的情況下計(jì)算出四種風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重度；再次根據(jù)之前對(duì)各指標(biāo)定義的公式計(jì)算得出系統(tǒng)四項(xiàng)脆弱性指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)；最后通過(guò)構(gòu)建“貢獻(xiàn)矩陣”生成mass函數(shù)矩陣，并融合D-S證據(jù)理論以貝葉斯近似法中單點(diǎn)信任度值最大的影響類別來(lái)評(píng)估系統(tǒng)的總體風(fēng)險(xiǎn)狀況。

由系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)圖資料［17］可知：AC1～AC17表示交流線路，Tl～T3表示變壓器，系統(tǒng)失效模型中各元件屬于可修復(fù)強(qiáng)迫失效，其故障率可由系統(tǒng)各元件失效率與修復(fù)率計(jì)算得出，如表3所示。

圖1 IEEE-14系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)圖Fig.1 IEEE 14 system node figure

表3 系統(tǒng)中各元件故障率Tab.3 The failure rate ofeach element in the system

由1.4節(jié)中公式可計(jì)算出各指標(biāo)脆弱性嚴(yán)重程度和各風(fēng)險(xiǎn)的脆弱性指標(biāo)；再計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)脆弱性指標(biāo)的平均值，并以此為依據(jù)劃分4種定性結(jié)果；最終得到各評(píng)估證據(jù)的原始數(shù)據(jù)如表4所示。

表4 各風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)原始數(shù)據(jù)Tab.4 Raw data of the risk assessment index

在將原始數(shù)據(jù)形成“貢獻(xiàn)矩陣”后，將其歸一化生成基本概率分配mass函數(shù)矩陣如表5所示：

表5 基本概率分配矩陣Tab.5 Basic probability distributionmatrix

最后依據(jù)Bayes近似法，得出系統(tǒng)運(yùn)行4種定性結(jié)果的概率，如表6所示：

表6 評(píng)估結(jié)果概率分配Tab.6 Probability distribution ofevaluation results

如上表所示，可選擇融合后概率排序最大的作為系統(tǒng)脆弱性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的結(jié)果。因此，此次系統(tǒng)的脆弱性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果為“較為安全”，其概率為0.3455。從表4中各評(píng)估指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)也可以看出，該系統(tǒng)盡管在各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)上都存在一定程度的危險(xiǎn)因素，但其安全因子占的比重還是明顯較大，因此系統(tǒng)能保持一種較為穩(wěn)定的運(yùn)行狀態(tài)。

2.3 與現(xiàn)今成熟方法評(píng)估結(jié)果的比較

為進(jìn)一步說(shuō)明所提方法的有效性，將文中方法與周渝慧（2010）［13］中的方法進(jìn)行比較和分析。該文獻(xiàn)也是以IEEE—14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為例。首先提出4種風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，再依據(jù)四種指標(biāo)的相對(duì)重要性采用層次分析法［18］構(gòu)建出判斷矩陣，并計(jì)算出各脆弱性指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，最后通過(guò)定義綜合系統(tǒng)脆弱度指標(biāo)ISV并通過(guò)公式（13）來(lái)評(píng)估整個(gè)系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)，其綜合系統(tǒng)脆弱度組成如圖2所示：

圖2 綜合系統(tǒng)脆弱度組成Fig.2 Componentsof integrated system vulnerability

其中：w1=0.52，w2=0.11，w3=0.32，w4=0.06。

由上圖可知，該文獻(xiàn)通過(guò)計(jì)算得出了4種脆弱性指標(biāo)在綜合系統(tǒng)脆弱度組成中所占的比例，并由此判斷出線路過(guò)負(fù)荷脆弱性指標(biāo)（所占比例約為68.55%）是影響系統(tǒng)安全最重要的因素。此方法雖說(shuō)能從各個(gè)角度衡量出系統(tǒng)的脆弱度，但是卻未能考慮各指標(biāo)間的融合作用，因?yàn)閱蝹€(gè)指標(biāo)值所占比例的大小無(wú)法很好地反映出整個(gè)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定程度，從而對(duì)于系統(tǒng)是否處于良好的運(yùn)行狀態(tài)無(wú)法給出一個(gè)準(zhǔn)確地評(píng)判，直接造成了系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的不確定性。而本文所提出的方法正是克服了這個(gè)問(wèn)題，較好地對(duì)系統(tǒng)在四種指標(biāo)共同作用下的整體安全狀況做出了評(píng)價(jià)。

3 結(jié)論

本文的研究主體是電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，并將其延伸為對(duì)系統(tǒng)脆弱性進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

1）首先對(duì)電力系統(tǒng)的脆弱性評(píng)估現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹，在基于以往脆弱性評(píng)估中運(yùn)用較多的風(fēng)險(xiǎn)理論的基礎(chǔ)上，定義了系統(tǒng)脆弱性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的四種評(píng)估指標(biāo)以及各指標(biāo)及其嚴(yán)重度函數(shù)的計(jì)算公式。

2）再次提出了一種評(píng)估電力系統(tǒng)脆弱性的方法，其基本思想是：在對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果處理時(shí)，融合各要素間的關(guān)聯(lián)性。先根據(jù)計(jì)量過(guò)程中得到的各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)，生成4種評(píng)估證據(jù)（即將生成的各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)作為評(píng)估證據(jù)）的貢獻(xiàn)矩陣；再基于D-S證據(jù)理論，對(duì)評(píng)估證據(jù)中每一項(xiàng)評(píng)估結(jié)果對(duì)應(yīng)生成一種mass函數(shù)從而構(gòu)建出一個(gè)基本概率分配mass矩陣；最后再依據(jù)Bayes近似法，在系統(tǒng)運(yùn)行的4種定性結(jié)果的概率中選擇信任度值較大的影響類別作為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。

3）最后以IEEE—14節(jié)點(diǎn)作為算例分析，并通過(guò)與一種現(xiàn)今較為成熟的方法進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證和突出了該方法的可行性。

由此可見(jiàn)，此方法不僅能在評(píng)估中動(dòng)態(tài)生成評(píng)估證據(jù)，彌補(bǔ)當(dāng)前脆弱性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中總是依據(jù)歷史性數(shù)據(jù)的不足，同時(shí)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的不確定性研究領(lǐng)域，通盤考慮了各指標(biāo)要素間相關(guān)性。當(dāng)然文中在系統(tǒng)脆弱性指標(biāo)的選取、各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的計(jì)量、如何較好的生成貢獻(xiàn)矩陣以及解決原始數(shù)據(jù)的完備性等問(wèn)題上都有待更為深入地研究。

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