胡佳琳，張 煒，操丹丹，溫宇涵，榮雅君

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基于模糊理論的電力系統(tǒng)健康狀況的研究

胡佳琳，張 煒，操丹丹，溫宇涵，榮雅君

(燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院，河北 秦皇島 066004)

及時(shí)準(zhǔn)確地了解電網(wǎng)運(yùn)行健康狀況具有非常重要的意義。介紹了電力系統(tǒng)健康診斷的概念，并提出用AHP-熵值法結(jié)合模糊理論對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行健康狀況評(píng)估。從歷史基礎(chǔ)、在線運(yùn)行、環(huán)境影響三個(gè)方面構(gòu)建了電力系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)體系，并加入故障指標(biāo)項(xiàng)，使指標(biāo)體系更加完善，使評(píng)估更加客觀、精確、具有說(shuō)服力。通過(guò)診斷數(shù)據(jù)，找出電網(wǎng)自身的問(wèn)題和變化趨勢(shì)，從而預(yù)測(cè)整個(gè)電網(wǎng)的變化態(tài)勢(shì)，對(duì)存在的隱患或者可能出現(xiàn)的電力系統(tǒng)故障給出應(yīng)對(duì)的建議。最后通過(guò)對(duì)中國(guó)西南某地的實(shí)例分析，驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。

電力系統(tǒng)；健康診斷；模糊理論；指標(biāo)體系；AHP-熵值法

0 引言

電能作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的命脈，與人民群眾的生活息息相關(guān)[1]?，F(xiàn)代社會(huì)用電負(fù)荷的快速增長(zhǎng)[2]、供電可靠性要求的提高，使得電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜[3]。然而國(guó)內(nèi)外發(fā)生過(guò)多起大面積停電事故，給人類的正常生活帶來(lái)諸多不便[4]。由此可見(jiàn)，電力系統(tǒng)對(duì)安全、可靠、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等各方面的要求越來(lái)越高，傳統(tǒng)的針對(duì)發(fā)生故障以后采取措施和應(yīng)對(duì)的策略早已不能滿足現(xiàn)代電網(wǎng)的發(fā)展要求[5]。因此，對(duì)電力系統(tǒng)的“健康”狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷，通過(guò)診斷結(jié)果了解系統(tǒng)的健康程度并預(yù)測(cè)系統(tǒng)健康態(tài)勢(shì)的研究討論是非常有必要的[6]。

鑒于此，本文介紹了電力系統(tǒng)健康診斷的概念，收集影響電網(wǎng)健康運(yùn)行的各類指標(biāo)，在進(jìn)行篩選分類以后建立描述電網(wǎng)功能和健康狀態(tài)的指標(biāo)體系。并且引入故障指標(biāo)項(xiàng)[7]進(jìn)一步完善了電力系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)體系，對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行實(shí)效分析，針對(duì)電力系統(tǒng)的歷史基礎(chǔ)、實(shí)時(shí)運(yùn)行和環(huán)境影響[7]三個(gè)方面研究電網(wǎng)的健康程度[8]。使用主客觀求權(quán)值方法對(duì)各類指標(biāo)進(jìn)行綜合權(quán)重的設(shè)定，最后采用模糊理論對(duì)電力系統(tǒng)健康程度進(jìn)行評(píng)價(jià)。

目前，確定權(quán)重的方法分為主觀賦權(quán)法，如層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)[9]和客觀賦權(quán)法，如熵值法。本文在前人研究基礎(chǔ)上，采用AHP和熵值法確定綜合權(quán)重的方法[10-11]，使評(píng)估的可靠性[12]、精確性、客觀性得到提高。最后以某地的實(shí)際電網(wǎng)為例，應(yīng)用本文的方法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并對(duì)結(jié)果和實(shí)際情況加以比較分析。

1 診斷流程與評(píng)語(yǔ)集的確定

1.1 電力系統(tǒng)健康診斷的概念

電力系統(tǒng)健康診斷的概念最早是由鞠平教授等人提出的。指的是：通過(guò)對(duì)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)的狀態(tài)實(shí)時(shí)進(jìn)行掃描，建立其“健康檔案”實(shí)施動(dòng)態(tài)跟蹤，根據(jù)其特征量的變化，診斷其“健康”程度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)“病灶”并報(bào)警，必要時(shí)加以消除。顯然，健康診斷涵蓋了故障診斷和故障預(yù)測(cè)概念，但在內(nèi)容和時(shí)間上都有了進(jìn)一步的延伸。健康診斷概念與狀態(tài)監(jiān)測(cè)概念相近，但適合的范圍更廣，也比較形象、直觀。

1.2 診斷流程

電力系統(tǒng)健康診斷和對(duì)一個(gè)人的身體狀況進(jìn)行長(zhǎng)期跟蹤監(jiān)視相似。首先從電網(wǎng)的各個(gè)監(jiān)控與管理系統(tǒng)獲取大量數(shù)據(jù)，篩選需要的歷史情況、實(shí)時(shí)變化等數(shù)據(jù)作為健康診斷的原始數(shù)據(jù)。對(duì)所選數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整理，利用算法得出初步的診斷結(jié)果。再用模糊數(shù)學(xué)理論對(duì)其健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估。最后分析并得到最終會(huì)診結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)該區(qū)域電網(wǎng)的健康變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，為電力部門工作人員實(shí)施相應(yīng)的決策動(dòng)作提供參考依據(jù)。

1.3 評(píng)語(yǔ)集的確定

本文沿用文獻(xiàn)[8-9]并結(jié)合電力系統(tǒng)的自身特征，將電網(wǎng)的健康狀態(tài)劃分為黑、紅、黃、藍(lán)、綠5種顏色指示標(biāo)識(shí)的等級(jí)。

綠色表示系統(tǒng)處于“健康狀態(tài)”。此時(shí)該系統(tǒng)抗擾動(dòng)能力和恢復(fù)能力較強(qiáng)，且結(jié)構(gòu)合理，用戶用電質(zhì)量得到保障。能夠輕松抵御一般的自然災(zāi)害。

藍(lán)色表示系統(tǒng)處于“亞健康狀態(tài)”。此時(shí)系統(tǒng)的恢復(fù)能力和抗擾動(dòng)能力一般，供電服務(wù)一般，負(fù)荷水平偏高，抵御一般自然災(zāi)害的能力較弱。

黃色表示系統(tǒng)處于“輕度病態(tài)”。此時(shí)該系統(tǒng)供電服務(wù)功能較差，結(jié)構(gòu)較為不合理，抗擾動(dòng)能力和恢復(fù)能力弱。

紅色表示系統(tǒng)處于“中度病態(tài)”。此時(shí)該系統(tǒng)穩(wěn)定裕度不足，抗干擾能力和恢復(fù)能力差，結(jié)構(gòu)不合理且存在安全隱患。

黑色表示系統(tǒng)處于“嚴(yán)重病態(tài)”。此時(shí)的系統(tǒng)運(yùn)行不穩(wěn)定，功率嚴(yán)重不平衡，結(jié)構(gòu)完全不合理，沒(méi)有抵抗自然災(zāi)害的能力。

2 指標(biāo)體系的建立

構(gòu)建電力系統(tǒng)健康診斷的指標(biāo)體系總體思路為：收集大量數(shù)據(jù)，選取一些使用頻度較高的指標(biāo)，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行反復(fù)過(guò)濾、篩選。以該地電網(wǎng)歷史信息和實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)為主要原始資料，結(jié)合地理因素和環(huán)境影響因素，客觀分析影響電力系統(tǒng)的主要因素。最終確定電網(wǎng)指標(biāo)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 電力系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)結(jié)構(gòu)圖

對(duì)電力系統(tǒng)的健康狀態(tài)作研究不僅要考慮到電網(wǎng)正常運(yùn)行時(shí)獲得的數(shù)據(jù)，還要把電網(wǎng)故障狀態(tài)的情況考慮進(jìn)去。因此本文在在線運(yùn)行類指標(biāo)項(xiàng)中加入了5個(gè)故障類指標(biāo)，并將其分為4個(gè)層次以便分析。

本文建立的電網(wǎng)健康診斷結(jié)構(gòu)圖的特點(diǎn)是層次明確，便于運(yùn)用各個(gè)算法進(jìn)行計(jì)算，而且采用了聚類方法與克朗巴哈系數(shù)法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析和可靠性分析。對(duì)指標(biāo)進(jìn)行精簡(jiǎn)歸類，排除過(guò)多的重復(fù)性指標(biāo)項(xiàng)。

3 綜合權(quán)重的確定

3.1 AHP-熵值法

本文采用主客觀結(jié)合的方法確定權(quán)重，首次將AHP-熵值法運(yùn)用到電力系統(tǒng)健康診斷的研究中，使評(píng)估的可靠性、客觀性得到提高，既減少了主觀因素對(duì)賦值的影響，也弱化了因樣本數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致熵值法賦權(quán)產(chǎn)生偏差的問(wèn)題，得出優(yōu)化權(quán)重組合。

電力系統(tǒng)健康診斷是運(yùn)用構(gòu)建的指標(biāo)體系對(duì)電網(wǎng)健康程度進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的過(guò)程。由于各個(gè)指標(biāo)存在的差異以及每項(xiàng)指標(biāo)在整體評(píng)價(jià)中的相對(duì)重要性也不同，因此，要給各指標(biāo)賦予權(quán)重值以保證綜合評(píng)價(jià)的客觀性。目前研究指標(biāo)賦權(quán)的方法主要分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法，每種方法都各有優(yōu)缺點(diǎn)，而AHP-熵值法則避免了問(wèn)題，繼承了優(yōu)點(diǎn)。

3.2 基于AHP-熵值法確定綜合權(quán)重

3.2.1 層次分析法計(jì)算權(quán)重步驟

(1) 利用1-9標(biāo)度法對(duì)同一層次指標(biāo)比較，得到相對(duì)于上一層的要素判斷矩陣。并根據(jù)判斷矩陣計(jì)算各因素的權(quán)重。

(2) 計(jì)算得出各因素權(quán)重以后還需要進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，判斷矩陣若是通過(guò)一致性檢驗(yàn)，則說(shuō)明各指標(biāo)的權(quán)重比較合理；反之，需調(diào)整判斷矩陣，直到滿足一致性要求為止。

(3) 最后計(jì)算總層級(jí)權(quán)重。

3.2.2 熵值法計(jì)算權(quán)重步驟

(1) 選取個(gè)待評(píng)價(jià)對(duì)象，個(gè)指標(biāo)的評(píng)估問(wèn)題得到評(píng)價(jià)矩陣，為第個(gè)對(duì)象在第個(gè)指標(biāo)的數(shù)值。

(2) 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于各項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)量單位并不統(tǒng)一，因此在計(jì)算綜合指標(biāo)前，先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)矩陣。

3.2.3 綜合權(quán)重的確定步驟

確定綜合權(quán)重的公式為

4 綜合評(píng)估模型的建立

根據(jù)模糊理論構(gòu)建電力系統(tǒng)健康診斷綜合模糊評(píng)價(jià)模型，就是如何決定權(quán)重向量，模糊關(guān)系矩陣，以及模糊變換算子，即

式中，為電力系統(tǒng)健康診斷模糊評(píng)價(jià)決策集的一個(gè)子集。式(2)中，是構(gòu)建電力系統(tǒng)健康狀態(tài)綜合評(píng)價(jià)模型的關(guān)鍵，直接影響最終的評(píng)價(jià)結(jié)果。模糊關(guān)系矩陣一般可以通過(guò)隸屬度函數(shù)計(jì)算[13]。

目前，隸屬度函數(shù)大多數(shù)都是通過(guò)對(duì)大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分析歸納的結(jié)果。一般指標(biāo)可分為三類，一類是正指標(biāo)，即指標(biāo)值越大越好，采用效益型模糊分布形式；另一類是逆指標(biāo)，即指標(biāo)值越小越好，采用成本型模糊分布形式；還有一種中間型指標(biāo)，即指標(biāo)值越靠近優(yōu)質(zhì)取值區(qū)間越好，采用適中型模糊分布形式[14]。限于篇幅本文將在只詳細(xì)介紹適中型模糊分布的隸屬度函數(shù)。

故障指標(biāo)[15]有些可從當(dāng)?shù)仉娏ο到y(tǒng)調(diào)度部門得到相關(guān)數(shù)據(jù)，如開(kāi)斷后使電壓得以恢復(fù)的可用資源指標(biāo)等。有些涉及到故障后網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的計(jì)算，并需考慮電網(wǎng)連鎖故障[16-17]。由于故障一般只影響到系統(tǒng)的局部地區(qū)，因此可以按照一定的分區(qū)方法得到該故障的影響區(qū)域[18]。在PQ分解潮流算法的基礎(chǔ)上，故障后的指標(biāo)即可按照各指標(biāo)的定義求出。計(jì)算得到模糊關(guān)系矩陣后就可以根據(jù)式(2)求得評(píng)估結(jié)果。由于指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)的多層次，需要進(jìn)行多級(jí)評(píng)估，只需用以上的結(jié)果作為上一層因素的隸屬度向量，繼續(xù)循環(huán)計(jì)算步驟，最終計(jì)算出目標(biāo)層的診斷結(jié)果。

5 實(shí)例分析

本文選取中國(guó)西南某地實(shí)際電網(wǎng)作為研究對(duì)象，采用上文提出的改進(jìn)的健康診斷方法對(duì)該地電網(wǎng)進(jìn)行診斷，根據(jù)診斷結(jié)果對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行分析，并與該地實(shí)際電網(wǎng)運(yùn)行情況進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。由于篇幅所限，本文僅以在線運(yùn)行類指標(biāo)為例進(jìn)行分析驗(yàn)證，對(duì)歷史類指標(biāo)和環(huán)境類指標(biāo)，由于分析方法是一樣的，不再作介紹。根據(jù)電網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)，該地11月~次年1月的在線運(yùn)行指標(biāo)，按照其各定義得到，如表1所示。

按照本文采用的AHP-熵值法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重值，先分別計(jì)算出AHP法和熵值法的兩個(gè)權(quán)重值，然后按照式(1)計(jì)算得出綜合權(quán)重如表2所示。

表1 系統(tǒng)部分指標(biāo)值

根據(jù)每個(gè)指標(biāo)的取值范圍和類型，選擇隸屬度函數(shù)并計(jì)算得出模糊矩陣。以供電裕量(9)為例，簡(jiǎn)單介紹如何得到模糊矩陣。根據(jù)電網(wǎng)公司的要求，供電裕量在50%~60%為最佳，也就是說(shuō)該指標(biāo)用適中型隸屬度函數(shù)求隸屬度。效益型隸屬度函數(shù)即適中型函數(shù)點(diǎn)左半部分函數(shù)，成本型函數(shù)即適中型函數(shù)右半部分，所以本文例舉適中型指標(biāo)，不對(duì)另兩類隸屬度函數(shù)作詳細(xì)介紹。如圖2所示。

則11月份的供電裕量值9=44.019代入5個(gè)函數(shù)易得9屬于各個(gè)健康等級(jí)的隸屬度向量9=[0.52，0.48，0，0，0]，代表該指標(biāo)數(shù)據(jù)隸屬于“健康”狀態(tài)的隸屬度0.52，“亞健康”狀態(tài)為0.48，其他均為0。即此指標(biāo)總體屬于“健康”狀態(tài)。

表2 采用AHP-熵值法計(jì)算各指標(biāo)綜合權(quán)重值

圖2 適中型指標(biāo)隸屬度函數(shù)圖形

同理，把同一層指標(biāo)(10~12)代入各自的隸屬度函數(shù)，可一一得到每個(gè)隸屬度向量10，11，12。模糊矩陣4=[9，10，11，12]T。

得到權(quán)重向量和模糊關(guān)系矩陣后按照模糊綜合評(píng)價(jià)公式可計(jì)算得到負(fù)荷(E4)的分診結(jié)果向量[0.202 8, 0.234 8, 0.490 2, 0.072 1, 0]，按以上步驟計(jì)算得到E3~E7的分診結(jié)果，組成矩陣，并作為上一層指標(biāo)的模糊矩陣，進(jìn)行二級(jí)模糊評(píng)判。

最后計(jì)算得到該電網(wǎng)11月總體健康水平診斷向量1=[0.407 3, 0.453 6, 0.214 9, 0.075 8, 0]。診斷該地連續(xù)3個(gè)月的電網(wǎng)健康狀態(tài)得到結(jié)果如下：12月的總體健康水平2=[0.363 7, 0.389 2, 0.143 2, 0.104 0, 0]，1月的總體健康水平3=[0.336 7, 0.289 3, 0.197 8, 0.176 2, 0]。

根據(jù)以上得到的診斷結(jié)果，首先對(duì)該電網(wǎng)11月的健康狀態(tài)進(jìn)行分析。該地電網(wǎng)的歷史指標(biāo)比較良好(歷史應(yīng)用、規(guī)劃、故障類指標(biāo)等三項(xiàng)通過(guò)診斷都顯示健康狀態(tài)良好)，說(shuō)明歷史運(yùn)行狀態(tài)良好，系統(tǒng)穩(wěn)定性、線路傳輸狀況也表現(xiàn)穩(wěn)定(電壓、線路指標(biāo)健康狀態(tài)良好)，但是存在負(fù)荷不穩(wěn)定，波動(dòng)大的情況(負(fù)荷指標(biāo)處于亞健康狀態(tài))。對(duì)比該地11月份電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行情況為：系統(tǒng)的頻率和電壓等均在正常范圍之內(nèi)，而在下班時(shí)間段(17:00~18:00)和晚高峰時(shí)間段(21:00~22:00)分別出現(xiàn)了負(fù)荷大幅的驟降和驟升，這是由于特殊時(shí)段的用電低谷和用電高峰引起的，加上該地電網(wǎng)的工廠用電，導(dǎo)致其負(fù)荷波動(dòng)更大，并出現(xiàn)了較大無(wú)功缺額。情況與根據(jù)本文采用的健康診斷分析的結(jié)果基本一致。

通過(guò)對(duì)該地11月~次年1月連續(xù)三個(gè)月的健康診斷結(jié)果進(jìn)行分析如圖3所示，可知該地電網(wǎng)健康狀態(tài)系統(tǒng)總體健康狀況雖仍然處于“健康”等級(jí)，但部分項(xiàng)指標(biāo)值較初始運(yùn)行略有下降。進(jìn)而對(duì)指標(biāo)層、要素層進(jìn)行深入分析，不難發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的負(fù)荷、電壓、功率等均處于下降趨勢(shì)，是導(dǎo)致該地電網(wǎng)總體健康水平下降的主要原因。并且要素層的濕度項(xiàng)也有一定程度的下降，說(shuō)明了這段時(shí)間的氣候的變化。結(jié)合數(shù)據(jù)采集分析的時(shí)間段(正好是秋季向冬季轉(zhuǎn)換的過(guò)渡時(shí)段)，該地的系統(tǒng)負(fù)荷加重，其負(fù)荷處于不穩(wěn)定狀態(tài)，且用電峰谷擴(kuò)大，該地的冬季氣候比秋季更加潮濕，所以濕度項(xiàng)指標(biāo)出現(xiàn)了下降趨勢(shì)，以上原因最終導(dǎo)致了健康程度的下降。針對(duì)以上結(jié)果，有關(guān)部門可針對(duì)性采取應(yīng)對(duì)措施，比如：對(duì)該地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)改造，使其負(fù)荷轉(zhuǎn)供能力增強(qiáng)，針對(duì)當(dāng)?shù)囟居秒娫黾虞^多情況，提高供電裕量等措施。

圖3 指標(biāo)變化趨勢(shì)圖

6 結(jié)論

(1) 本文在前人研究成果的基礎(chǔ)上，首次在電網(wǎng)健康診斷中加入故障指標(biāo)項(xiàng)，用潮流計(jì)算實(shí)現(xiàn)，完善了指標(biāo)體系。使電力系統(tǒng)健康診斷的結(jié)果更加具有說(shuō)服力。

(2) 采用的AHP-熵值法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重值，充分利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，使權(quán)重的確定比單一使用主觀方法更加客觀、符合實(shí)際。

(3) 將理論分析和電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行狀況進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)合實(shí)際情況，對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行了健康診斷，并且證明了本文方法的可行性和適用性，可基本反映電網(wǎng)的總體情況，確定其健康等級(jí)，也給有關(guān)部門對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行改造和決策提供依據(jù)。

[1] 張逸,林焱,吳丹岳. 電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2015, 43(2): 138-147.

ZHANG Yi, LIN Yan, WU Danyue. Current status and development trend of power quality monitoring system[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(2): 138-147.

[2] 胡殿剛,張雪佼,陳乃仕. 新能源發(fā)電項(xiàng)目多維度后評(píng)價(jià)方法體系研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2015, 43(4): 10-17.

HU Diangang, ZHANG Xuejiao, CHEN Naishi. Research on multi-dimensional post evaluation methodology of new energy power generation projects[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(4): 10-17.

[3] 楊貴,孫磊,李力. 區(qū)域保護(hù)與控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞桨秆芯縖J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2015, 43(9): 101-107.

YANG Gui, SUN Lei, LI Li. Research on regional protection and control system network topology[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(9): 101-107.

[4] 顧雪平.電力系統(tǒng)擴(kuò)展黑啟動(dòng)方案的后效性研究[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2015, 30(8): 238-246.

GU Xueping. Investigation on aftereffect of power system extended black-start schemes[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2015, 30(8): 238-246.

[5] 王成山.微電網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)研究[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2014,29(2): 1-12.

WANG Chengshan. Research on key technologies of microgrid[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2014, 29(2): 1-12.

[6] 鞠平, 左英飛, 文福栓, 等. 電力系統(tǒng)健康診斷[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備, 2004, 24(6): 22-25.

JU Ping, ZUO Yingfei, WEN Fushuan, et al. Health diagnosis of power system[J]. Electric Power Automation Equipment, 2004, 24(6): 22-25.

[7] 栗秋華,周林,張鳳,等. 基于模糊理論和層次分析法的電力系統(tǒng)電壓態(tài)勢(shì)預(yù)警等級(jí)綜合評(píng)估[J].電網(wǎng)技術(shù), 2008, 32(4): 40-45.

LI Qiuhua, ZHOU Lin, ZHANG Feng, et al. Comprehensive evaluation of forewarning grade of voltage state and tendency in power systems based on fuzzy theory and analytic hierarchy process[J]. Power System Technology, 2008, 32(4): 40-45.

[8] 葉劍華,林濟(jì)鏗, 胡世駿, 等. 計(jì)及氣象因素的電網(wǎng)靜態(tài)安全指標(biāo)體系[J]. 電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2014, 26(9): 59-64.

YE Jianhua, LIN Jikeng, HU Shijun, et al. Index system of steady security of power grid considering meteorological factors[J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2014, 26(9): 59-64.

[9] 譚熙靜, 何正友. 基于層次分析法的復(fù)雜配電網(wǎng)健康診斷方法研究[J]. 繼電器, 2006, 34(21): 1-7.

TAN Xijing, HE Zhengyou. Research on the health diagnosis of complex distribution network based on AHP method[J]. Relay, 2006, 34(21): 1-7.

[10]張少敏,栗軍,王保義. 競(jìng)爭(zhēng)電力市場(chǎng)下的電網(wǎng)公司經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)模型[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2011, 39(8): 70-74.

ZHANG Shaomin, LI Jun, WANG Baoyi. Comprehensive evaluation model of grid corporation business risk under the competitive electricity market[J]. Power System Protection and Control, 2011, 39(8): 70-74.

[11]熊以旺,程浩忠,王海群,等. 基于改進(jìn)AHP和概率統(tǒng)計(jì)的電能質(zhì)量綜合評(píng)估[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2009, 37(13): 48-52.

XIONG Yiwang, CHENG Haozhong, WANG Haiqun, et al. Synthetic evaluation of power quality based on improved AHP and probability statistics[J]. Power System Protection and Control, 2009, 37(13): 48-52.

[12]羅宏斌, 匡程新. 基于AHP-熵權(quán)法的地方可持續(xù)支柱產(chǎn)業(yè)財(cái)源建設(shè)研究[J]. 湖南社會(huì)科學(xué), 2011(5): 137-140.

LUO Hongbin, KUANG Chengxin. AHP-entropy method of local sustainable financial resources construction based on pillar industry[J]. Hunan Social Science, 2011(5): 137-140.

[13]馬蓉,任強(qiáng)德, 張?zhí)K華, 等. 電氣化鐵路負(fù)荷電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)評(píng)估分析[J]. 高壓電器, 2014, 50(12): 79-83.

MA Rong, REN Qiangde, ZHANG Suhua, et al. Analysis on power quality monitoring and evaluation for electrical railway load[J]. High Voltage Apparatus, 2014, 50(12): 79-83.

[14]吳姜,蔡澤祥,胡春潮,等. 基于模糊正態(tài)分布隸屬函數(shù)的繼電保護(hù)裝置狀態(tài)評(píng)估[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2012, 40(5): 48-52.

WU Jiang, CAI Zexiang, HU Chunchao, et al. Status evaluation of protective relays based on the membership function in fuzzy normal distribution[J]. Power System Protection and Control, 2012, 40(5): 48-52.

[15]陳靜,李華強(qiáng), 鄭武, 等. 基于全局模糊指標(biāo)的電力系統(tǒng)在線安全評(píng)估[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2011, 39(18): 93-98.

CHEN Jing, LI Huaqiang, ZHENG Wu, et al. Power system on-line security assessment based on global fuzzy index[J]. Power System Protection and Control, 2011, 39(18): 93-98.

[16]蔡曄.基于標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)熵的電網(wǎng)結(jié)構(gòu)對(duì)連鎖故障的影響[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2015, 30(3): 36-43.

CAI Hua. Influences of power grid structure on cascading failure based on standard structure entropy[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2015, 30(3): 36-43.

[17]付蓉, 蔣國(guó)平, 王保云, 等. 計(jì)及系統(tǒng)連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)的電網(wǎng)預(yù)防控制[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2011, 39(3): 12-17.

FU Rong, JIANG Guoping, WANG Baoyun, et al. A preventive control strategy for power grid considering system cascading failure risk[J]. Power System Protection and Control, 2011, 39(3): 12-17.

[18]姚致清, 張茜, 劉喜梅, 等. 基于PSCAD/EMTDC的三相光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)仿真研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2010, 38(17): 76-81.

YAO Zhiqing, ZHANG Qian, LIU Ximei, et al. Research on simulation of a three-phase grid-connected photovoltaic generation system based on PSCAD/EMTDC[J]. Power System Protection and Control, 2010, 38(17): 76-81.

(編輯 葛艷娜)

Research on health status of power system based on fuzzy theory

HU Jialin, ZHANG Wei, CAO Dandan, WEN Yuhan, RONG Yajun

(School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China)

It is very important to know well the health status of power grid operation in time and accurately. The concept of power system health diagnosis and evaluation is introduced in this paper. Health condition assessment of power system through the analytic hierarchy process (AHP) - entropy method and fuzzy theory. This paper constructs the index system of power system health diagnosis in terms of the historical basis, real-time operation and environment influence, in which fault indicator item is added to improve the original index system and make the evaluation more objective, accurate and persuasive. Its gap and changing trend are found by diagnostic analysis of the system through the diagnostic data and the suggestions on the anomalies are given out. The effectiveness and feasibility of the diagnostic method is verified by analyzing certain real power grid in southwest of China.

power system; health diagnosis; fuzzy theory; index system; AHP-entropy method

10.7667/PSPC150877

2015-05-26；

2015-09-02

胡佳琳(1986-)，女，碩士，工程師，主要研究方向?yàn)樾履茉窗l(fā)電技術(shù)； 張 煒(1988-)，男，通信作者，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)狀態(tài)評(píng)估，健康診斷等；E-mail: 80021126 zyew@163.com 操丹丹(1990-)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)槲㈦娋W(wǎng)三相潮流優(yōu)化。