余 銳，鐘 璐，陳柏汗，熊 俊，朱開陽，周金劍，歐陽金鑫

(1.國(guó)家電網(wǎng)有限公司西南分部，四川 成都 610094；2.國(guó)電南瑞科技股份有限公司 電網(wǎng)安全穩(wěn)定控制技術(shù)分公司，江蘇 南京 211106；3.輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(重慶大學(xué))，重慶 400044)

1 引言

隨著特高壓交直流混聯(lián)電網(wǎng)的逐步形成，電網(wǎng)大范圍優(yōu)化配置資源能力顯著提升。但是電能的遠(yuǎn)距離、大容量輸送也給電網(wǎng)安全運(yùn)行帶來了新挑戰(zhàn)。為確保我國(guó)特高壓交直流大電網(wǎng)安全運(yùn)行，一般配套建設(shè)了大量的電網(wǎng)安全穩(wěn)定控制系統(tǒng)(穩(wěn)控系統(tǒng))。以國(guó)家電網(wǎng)公司為例，現(xiàn)有220 kV及以上穩(wěn)控裝置5 689臺(tái)，覆蓋2 042個(gè)廠站，廠站覆蓋率達(dá)到23.96%，涉及切機(jī)總量4.3億kW，切負(fù)荷總量2 700萬kW。我國(guó)電網(wǎng)所有跨區(qū)直流輸電系統(tǒng)均配置了相應(yīng)的穩(wěn)控系統(tǒng)，跨區(qū)直流送電能力總計(jì)11 242萬kW，其中74%送電能力依賴穩(wěn)控系統(tǒng)[1]。

在我國(guó)特高壓交直流混聯(lián)電網(wǎng)建設(shè)期間，穩(wěn)控系統(tǒng)已經(jīng)成為電網(wǎng)重要部分，其可靠性研究已成為目前一大熱點(diǎn)[2-5]，文獻(xiàn)[2]中提出一種分層的可靠性分析方法，文獻(xiàn)[3]中則從穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行的各個(gè)環(huán)節(jié)入手提出可靠性分析方法，文獻(xiàn)[4]則根據(jù)穩(wěn)控系統(tǒng)冗余進(jìn)行可靠性分析，文獻(xiàn)[5]根據(jù)一次能源分布函數(shù)進(jìn)行了可靠性分析。

但現(xiàn)有文獻(xiàn)僅針對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)進(jìn)行了可靠性研究，雖然能夠推算出隱形故障發(fā)生概率以及最高效的檢修周期。但穩(wěn)控系統(tǒng)所包含的大量裝置會(huì)耗費(fèi)較長(zhǎng)檢修時(shí)間，所以每個(gè)檢修周期仍然有很長(zhǎng)的時(shí)間跨度，可靠性分析方法無法完全確保穩(wěn)控系統(tǒng)在檢修周期中不會(huì)出現(xiàn)故障。介于穩(wěn)控系統(tǒng)在電網(wǎng)運(yùn)行調(diào)控中的重要程度，需要根據(jù)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的相關(guān)狀態(tài)特征數(shù)據(jù)來實(shí)時(shí)監(jiān)控穩(wěn)控系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)生的一些具體情況并在出現(xiàn)異常狀況時(shí)及時(shí)報(bào)警——這就是本文所述的在線狀態(tài)評(píng)估方法。根據(jù)前文所述，狀態(tài)評(píng)估這一方法可以實(shí)現(xiàn)從內(nèi)部對(duì)電網(wǎng)設(shè)備的考察：通過對(duì)目標(biāo)設(shè)備內(nèi)部各項(xiàng)狀態(tài)指標(biāo)挖掘，考慮運(yùn)行過程中指標(biāo)的變化，反饋得出該設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)。目前已有多個(gè)文獻(xiàn)針對(duì)電網(wǎng)各部件進(jìn)行了狀態(tài)評(píng)估研究，文獻(xiàn)[6,7]通過對(duì)變壓器油氣體溶解情況以及其他多方面屬性提出對(duì)變壓器的狀態(tài)評(píng)估方法，文獻(xiàn)[8,9]則引入模糊綜合評(píng)價(jià)方法實(shí)現(xiàn)對(duì)繼電保護(hù)的狀態(tài)評(píng)估，文獻(xiàn)[10]則針對(duì)變電站二次系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估提出了分類方法，文獻(xiàn)[11]則在狀態(tài)評(píng)估的權(quán)重分配上提出一種變權(quán)方法，文獻(xiàn)[12]提出了將評(píng)估指標(biāo)分層的狀態(tài)評(píng)估方法，文獻(xiàn)[13]則從大型水電機(jī)組的運(yùn)行特點(diǎn)和暫態(tài)征兆為切入點(diǎn)進(jìn)行了狀態(tài)評(píng)估研究，文獻(xiàn)[14]則提出一種序關(guān)系-熵權(quán)法的狀態(tài)評(píng)估方法，文獻(xiàn)[15]針對(duì)二次設(shè)備提出基于灰色理論和云模型的狀態(tài)評(píng)估方法，文獻(xiàn)[16]對(duì)狀態(tài)評(píng)估方法的依據(jù)和原則進(jìn)行了分類歸納闡述了狀態(tài)評(píng)估相關(guān)的通用內(nèi)容。

現(xiàn)有電力系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)估主要關(guān)注于一次設(shè)備、二次保護(hù)系統(tǒng)和電力系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)估，針對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)估仍然處于空白，結(jié)合已有的對(duì)電網(wǎng)其他部件的狀態(tài)評(píng)估方法和文獻(xiàn)[17-19]對(duì)于穩(wěn)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)內(nèi)部設(shè)計(jì)和工作方式的描述，考慮到穩(wěn)控系統(tǒng)與電網(wǎng)其他部位有耦合關(guān)系，穩(wěn)控系統(tǒng)多個(gè)站點(diǎn)的相互聯(lián)絡(luò)，以及穩(wěn)控系統(tǒng)動(dòng)作頻率較少不能作為評(píng)判運(yùn)行狀態(tài)的依據(jù)。本文提出了一種穩(wěn)控系統(tǒng)狀態(tài)在線評(píng)估方法，基于穩(wěn)控系統(tǒng)模塊化功能組成，建立了分模塊分級(jí)的穩(wěn)控系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估體系；針對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)指標(biāo)分級(jí)和劣化情況分類，提出了多類別隸屬度計(jì)算方法；考慮劣化度對(duì)在線評(píng)估權(quán)重的影響，提出了基于熵值法和劣化度的綜合權(quán)重計(jì)算方法，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)評(píng)估，為穩(wěn)控系統(tǒng)的檢修決策提供了參考和依據(jù)。

文獻(xiàn)[20]針對(duì)老化方面進(jìn)行了大量試驗(yàn)，對(duì)不同老化情況所帶來的影響量化記錄，計(jì)算得出了老化因子A。文獻(xiàn)[21]則在老化實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上增添了新的計(jì)算評(píng)估方法，使油紙絕緣狀態(tài)方面具有更高的靈敏度和區(qū)分度。

2 電網(wǎng)穩(wěn)控系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)體系

隨著電網(wǎng)的不斷發(fā)展，聯(lián)網(wǎng)廠站增加，控制對(duì)象多樣化，穩(wěn)控系統(tǒng)呈現(xiàn)出復(fù)雜化和廣域化的趨勢(shì)，穩(wěn)控系統(tǒng)出現(xiàn)異?；虬l(fā)生故障的概率也會(huì)大大增加。

通過選取特定的可以反映穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的指標(biāo)，構(gòu)建穩(wěn)控系統(tǒng)的評(píng)估體系，可進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)穩(wěn)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)評(píng)估。指標(biāo)的選取是建立穩(wěn)控系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估體系的基礎(chǔ)，考慮到穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性和評(píng)估計(jì)算量?jī)纱笮枨螅€(wěn)控系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)應(yīng)滿足科學(xué)性、完備性、可行性和層次性的要求?？茖W(xué)性指每一項(xiàng)指標(biāo)必須做到有選取依據(jù)，其定義正確無誤，對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)來自于相關(guān)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與行業(yè)導(dǎo)則，如：電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定控制系統(tǒng)技術(shù)規(guī)范GB/T 40587—2021、電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定導(dǎo)則GB 38755—2019等。完備性指所選指標(biāo)必須能夠完整描繪穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，同時(shí)可以反映穩(wěn)控系統(tǒng)各個(gè)指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系?？尚行灾笧楸ＷC本文評(píng)估方法在不同廠站不同級(jí)別的穩(wěn)控系統(tǒng)都能適用，需要對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行篩選，為后期評(píng)估計(jì)算減小工作量。層次性指根據(jù)穩(wěn)控系統(tǒng)依靠不同模塊協(xié)同合作實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)功能的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)。

為確切反映不同指標(biāo)對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的影響程度，本文探究穩(wěn)控系統(tǒng)架構(gòu)方式和工作特點(diǎn)后，可以將穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)劃分出三個(gè)方面：策略軟件的運(yùn)行狀態(tài)、裝置本體的運(yùn)行狀態(tài)和通信系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。由于策略軟件的運(yùn)行狀態(tài)主要由廠家測(cè)試軟件來檢驗(yàn)，本文不予考慮。

裝置本體的運(yùn)行狀態(tài)，尤其指裝設(shè)于各個(gè)廠站的穩(wěn)控裝置硬件是否正常運(yùn)行，本文選取部分穩(wěn)控系統(tǒng)可監(jiān)測(cè)的公用數(shù)據(jù)作為特征量為狀態(tài)指標(biāo)。

通信系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，特指同一廠站雙配置穩(wěn)控裝置之間的通信以及多個(gè)廠站之間安控裝置的通信。由于安控系統(tǒng)需要長(zhǎng)期聯(lián)網(wǎng)待機(jī)，發(fā)生調(diào)控時(shí)需要多個(gè)廠站通信交接后完成調(diào)控命令，所以有必要引入通信系統(tǒng)的部分特征量作為狀態(tài)指標(biāo)。

本文將篩選得出的狀態(tài)指標(biāo)劃分為三個(gè)層級(jí)，穩(wěn)控系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)及分級(jí)結(jié)果見表1。直接決定穩(wěn)控系統(tǒng)評(píng)估結(jié)果的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)劃分入層級(jí)一。層級(jí)一的任一指標(biāo)出現(xiàn)異常都有可能會(huì)引起層級(jí)二、層級(jí)三的指標(biāo)發(fā)生變化，甚至進(jìn)入故障狀態(tài)。層級(jí)一的指標(biāo)包括絕緣電阻、頻率測(cè)量誤差、零點(diǎn)漂移、同步時(shí)差、傳輸速率、總傳輸時(shí)延。能夠影響穩(wěn)控系統(tǒng)各項(xiàng)功能模塊以及穩(wěn)控裝置設(shè)備使用壽命的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)劃分入層級(jí)二。

表1 分級(jí)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)表Tab.1 Indicators of grading status evaluation

層級(jí)二的指標(biāo)最為復(fù)雜，也是描繪穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的主要根據(jù)。層級(jí)二的指標(biāo)包括功率測(cè)量絕對(duì)誤差、整組動(dòng)作時(shí)間、交流電流回路功率、交流電壓回路功率、直流電源回路功率、開入功能壓板動(dòng)作正確率、信號(hào)脈沖寬度、雙重配置通道延時(shí)差、有效值錄波時(shí)間間隔、瞬時(shí)值錄波時(shí)間間隔。

針對(duì)狀態(tài)評(píng)估體系完備性和提升最終評(píng)估結(jié)果精確性的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)劃分入層級(jí)三。層級(jí)三的指標(biāo)重要程度遠(yuǎn)不及層級(jí)二和層級(jí)一的指標(biāo)，但是數(shù)量龐大，所以要針對(duì)層級(jí)三指標(biāo)簡(jiǎn)化處理，減少計(jì)算工作量。層級(jí)三的指標(biāo)包括溫度變差、開關(guān)量采集正確率、時(shí)鐘精確度、誤碼率。

3 穩(wěn)控系統(tǒng)在線狀態(tài)評(píng)估方法

穩(wěn)控系統(tǒng)在線狀態(tài)評(píng)估的流程如圖1所示。在開始階段已經(jīng)篩選出分級(jí)的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)，根據(jù)所篩選的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)建立狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)集；由于層級(jí)一的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)對(duì)于穩(wěn)控系統(tǒng)影響程度最大，同時(shí)會(huì)影響其他層級(jí)指標(biāo)，需對(duì)層級(jí)一狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)先行判斷；構(gòu)建判斷集并記錄層級(jí)一指標(biāo)判斷值，若任一判斷值為0，則直接得出故障評(píng)估結(jié)果，若判斷值全為1，則繼續(xù)后續(xù)評(píng)估步驟；依據(jù)所分級(jí)別和劣化方式對(duì)各個(gè)指標(biāo)隸屬度進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)進(jìn)行劣化度計(jì)算；根據(jù)指標(biāo)的劣化度變化情況對(duì)隸屬度進(jìn)行修正，同時(shí)根據(jù)劣化度和熵值法計(jì)算每個(gè)指標(biāo)的綜合權(quán)重；計(jì)算得出實(shí)時(shí)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)數(shù)集，選取該數(shù)集中最大值所對(duì)應(yīng)評(píng)語作為評(píng)估結(jié)果。

圖1 穩(wěn)控系統(tǒng)在線狀態(tài)評(píng)估步驟Fig.1 Steps of online status assessment of stability control system

3.1 建立狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)集和評(píng)語集

對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)的各項(xiàng)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)建立狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)集X，將每次記錄的指標(biāo)值依次錄入為：

(1)

式中，xij為記錄的第i組第j項(xiàng)指標(biāo)的指標(biāo)值。

根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際情況和歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)建立評(píng)語集A：

(2)

式中，Ak對(duì)應(yīng)第k種評(píng)語，本文選取“正常”、“輕度劣化”、“重度劣化”、“故障”四種評(píng)語，即z=4。

正常指穩(wěn)控系統(tǒng)各項(xiàng)指標(biāo)處于正常范圍，所有功能穩(wěn)定運(yùn)行；輕度劣化指穩(wěn)控系統(tǒng)部分指標(biāo)不處于正常范圍，所有功能穩(wěn)定運(yùn)行；重度劣化指穩(wěn)控系統(tǒng)大部分指標(biāo)不處于正常范圍，部分功能不能運(yùn)行；故障指穩(wěn)控系統(tǒng)部分指標(biāo)處于故障范圍，并且存在功能不能運(yùn)行。

3.2 層級(jí)一狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)處理

由于層級(jí)一對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的影響程度最大，因此對(duì)層級(jí)一的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)優(yōu)先判斷。建立只包含層級(jí)一狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)的指標(biāo)集X1為：

(3)

對(duì)第n組(即最新一組)的層級(jí)一指標(biāo)值采用特定的判斷函數(shù)進(jìn)行處理，判斷函數(shù)為：

(4)

式中，xk為層級(jí)一中的第k個(gè)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)；xklim為第k個(gè)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)正常范圍的極限值；pk為第k個(gè)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)的判斷值。

進(jìn)一步得到判斷集P為：

(5)

根據(jù)判斷集的情況決定后續(xù)步驟，若構(gòu)建的判斷集P中有任一判斷值為0，則評(píng)估結(jié)果為故障；當(dāng)判斷值都為1時(shí)，開始對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估。

3.3 隸屬度矩陣的建立

為了定量描述各個(gè)指標(biāo)的狀態(tài)，本文對(duì)每一個(gè)指標(biāo)都進(jìn)行隸屬度計(jì)算。根據(jù)層級(jí)和劣化情況，對(duì)第n組指標(biāo)選用特定的隸屬函數(shù)得到隸屬度矩陣U為：

(6)

式中，μjk(xnj)為第n組第j項(xiàng)指標(biāo)對(duì)于第k種評(píng)語的隸屬度；xnj為第n組第j個(gè)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)。

3.4 劣化度矩陣的建立

劣化指狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)值變化情況對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)各個(gè)模塊磨損程度的反映。狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)從反映正常、輕度劣化、重度劣化到故障的過程中，狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)值存在兩種劣化情況，一種是狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)值逐漸增大超過上邊界值的劣化；另一種是狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)值逐漸減小超過下邊界值的劣化。在劣化程度加劇的情況下，指標(biāo)對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)的影響程度也會(huì)有不同程度的增加，因此需要構(gòu)建劣化度矩陣，用于修正隸屬度和權(quán)重系數(shù)。

上向劣化指標(biāo)和下向劣化指標(biāo)通過不同數(shù)學(xué)模型建立劣化度。針對(duì)上向劣化指標(biāo)采用以下方式計(jì)算劣化度：

(7)

式中，c(xij)為第i組第j項(xiàng)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)劣化度；xij為第i組第j項(xiàng)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)；xj0為第j項(xiàng)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)正常范圍邊界值；xjmax為第j項(xiàng)故障范圍上邊界值。

針對(duì)下向劣化指標(biāo)采用以下方式計(jì)算劣化度：

(8)

式中，xjmin為第j項(xiàng)故障范圍下邊界值。

進(jìn)一步得到劣化度矩陣為：

(9)

3.5 隸屬度矩陣的修正

由于各個(gè)指標(biāo)的劣化情況在穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行過程中是實(shí)時(shí)變化的，為準(zhǔn)確反映劣化趨勢(shì)，防止突增的劣化導(dǎo)致穩(wěn)控系統(tǒng)故障，在特定情況下需對(duì)隸屬度進(jìn)行修正。當(dāng)劣化度c(n-1)j-cnj>0.2，表示存在劣化突然加劇的情況，用以下方式修正隸屬度，即：

(10)

式中，μj1(xnj)、μj2(xnj)、μj3(xnj)、μj4(xnj)分別為第n組第j項(xiàng)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)對(duì)評(píng)語A1(正常)、A2(輕度劣化)、A3(重度劣化)和A4(故障)的隸屬度。

3.6 實(shí)時(shí)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)數(shù)集的計(jì)算

基于各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)的影響程度會(huì)隨劣化情況改變，建立可變權(quán)的權(quán)重矩陣W為：

(11)

式中，wj為第j項(xiàng)指標(biāo)的綜合權(quán)重。

進(jìn)一步通過加權(quán)計(jì)算得到實(shí)時(shí)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)數(shù)集B為：

(12)

式中，Bk為第k種評(píng)語所對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)值。

選取B中最大值所對(duì)應(yīng)的評(píng)語作為穩(wěn)控系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估的結(jié)果。

4 隸屬度計(jì)算方法

根據(jù)穩(wěn)控系統(tǒng)3個(gè)層級(jí)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)的特點(diǎn)，對(duì)層級(jí)一指標(biāo)用階躍函數(shù)計(jì)算其隸屬度，反映其影響程度最大；對(duì)層級(jí)二指標(biāo)用正態(tài)分布函數(shù)計(jì)算其隸屬度，從而具體化其對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)各個(gè)模塊和功能的影響；對(duì)層級(jí)三用三角形函數(shù)計(jì)算其隸屬度，最大限度確保評(píng)估方法的完備性和可行性。同時(shí)根據(jù)2種劣化情況，通過改變隸屬函數(shù)上限值和下限值來適應(yīng)各個(gè)指標(biāo)具體變化情況，總共得出以下6種隸屬函數(shù)模型：

(1)對(duì)于層級(jí)一且上向劣化的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)構(gòu)建以下的隸屬度函數(shù)μ：

(13)

μj2(xnj)=0

(14)

μj3(xnj)=0

(15)

(16)

(2)對(duì)于層級(jí)一且下向劣化的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)隸屬度函數(shù)μ與情況(1)相同，由于情況(1)和情況(2)劣化有著對(duì)稱性，故指標(biāo)的分區(qū)數(shù)值也與情況(1)左右倒置。

(3)對(duì)于層級(jí)二且上向劣化的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)構(gòu)建以下的隸屬度函數(shù)μ：

(17)

(18)

(19)

(20)

式中，xjA1、xjA2、xjA3和xjA4分別為第j項(xiàng)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)對(duì)應(yīng)正常、輕度劣化、重度劣化和故障四項(xiàng)評(píng)語隸屬度為1時(shí)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)值。

(4)對(duì)于層級(jí)二且下向劣化的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)構(gòu)建以下的隸屬度函數(shù)μ與情況(3)相同，由于情況(4)和情況(3)劣化有著對(duì)稱性，故指標(biāo)的分區(qū)數(shù)值也與情況(3)左右倒置。

(5)對(duì)于層級(jí)三且上向劣化的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)構(gòu)建以下的隸屬度函數(shù)μ為：

(21)

(22)

(23)

(24)

(6)對(duì)于層級(jí)三且下向劣化的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)構(gòu)建以下的隸屬度函數(shù)μ與情況(5)相同，由于情況(6)和情況(5)劣化有著對(duì)稱性，故指標(biāo)的分區(qū)數(shù)值也與情況(5)左右倒置。

5 綜合權(quán)重計(jì)算方法

在評(píng)估穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的過程中會(huì)累積大量的指標(biāo)數(shù)據(jù)，為了能有效辨別各個(gè)指標(biāo)是否在變化過程對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)有所影響，采用熵值法計(jì)算基礎(chǔ)權(quán)重系數(shù)，從而有效消除人為因素對(duì)各個(gè)指標(biāo)影響程度的理解偏差，同時(shí)能確保指標(biāo)擴(kuò)充和變更的可行性，有利于評(píng)估方法的改進(jìn)。某一指標(biāo)極度劣化的情況下，其對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)估影響程度也應(yīng)該增加。因此，引入基于劣化度的變權(quán)函數(shù)，通過變權(quán)函數(shù)對(duì)權(quán)重再分配，更加準(zhǔn)確反映各指標(biāo)對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的影響程度。

5.1 基礎(chǔ)權(quán)重

首先根據(jù)熵值法計(jì)算狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值，對(duì)于正常范圍高于某下邊界值指標(biāo)：

(25)

對(duì)于正常范圍低于于某上邊界值指標(biāo)：

(26)

對(duì)于正常范圍處于某下邊界值和上邊界值之間狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)：

(27)

式中，yij為第i組第j項(xiàng)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值；max{xj}、min{xj}和mid{xj}分別為第j項(xiàng)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)所有組當(dāng)中的最大值、最小值和中間值。

根據(jù)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值計(jì)算基礎(chǔ)權(quán)重wj0為：

(28)

式中，pij為第i組第j項(xiàng)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)的因素權(quán)重；ej為第j項(xiàng)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)的熵；wj0為第j項(xiàng)狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)的基本權(quán)重；m為指標(biāo)總數(shù)。

5.2 變權(quán)函數(shù)

本文在考慮劣化程度加劇導(dǎo)致穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)變差的基礎(chǔ)上，同時(shí)考慮了劣化程度減輕(如穩(wěn)控系統(tǒng)維修更換新組件)情況下穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)會(huì)有所提升，由此構(gòu)建一個(gè)浴盆函數(shù)模型計(jì)算變權(quán)函數(shù)wj(cnj):

(29)

式中，β為變權(quán)系數(shù)，是一個(gè)可任意設(shè)定的實(shí)數(shù)。

5.3 計(jì)算綜合權(quán)重建立權(quán)重矩陣

本文以加權(quán)算術(shù)平均數(shù)的方法為基礎(chǔ)對(duì)基本權(quán)重進(jìn)行修正，計(jì)算綜合權(quán)重wj并構(gòu)建權(quán)重矩陣W。

(30)

6 算例分析

以某區(qū)域電網(wǎng)穩(wěn)控系統(tǒng)為例，通過本文所述的在線狀態(tài)評(píng)估方法對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估。表2為一段時(shí)間內(nèi)所監(jiān)測(cè)到的狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)數(shù)值，每一列對(duì)應(yīng)本文所述的一項(xiàng)指標(biāo)，第10組代表該時(shí)間段內(nèi)測(cè)量所得最新數(shù)值。依照本文所述方法，首先針對(duì)層級(jí)一指標(biāo)是否屬于正常范圍進(jìn)行判斷，經(jīng)過判斷發(fā)現(xiàn)層級(jí)一所有指標(biāo)判斷值為1，可以繼續(xù)對(duì)該穩(wěn)控系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估計(jì)算。

表2 狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)數(shù)值Tab.2 Status evaluation index values

續(xù)表

根據(jù)本文所述方法計(jì)算監(jiān)測(cè)指標(biāo)最新數(shù)據(jù)的隸屬度，同時(shí)計(jì)算該時(shí)間內(nèi)各個(gè)指標(biāo)相應(yīng)劣化度，可以發(fā)現(xiàn)第10組數(shù)據(jù)和第9組數(shù)據(jù)中存在劣化突然加劇的情況，以此對(duì)隸屬度修正后得出對(duì)應(yīng)四項(xiàng)評(píng)語的隸屬度見表3，可見絕大部分指標(biāo)的數(shù)值變化仍然在正常范圍內(nèi)，少量數(shù)值變化已經(jīng)明顯到達(dá)了故障范圍。

表3 修正后指標(biāo)數(shù)值對(duì)應(yīng)各項(xiàng)評(píng)語隸屬度Tab.3 Revised index values corresponding to membership degrees of all comments

根據(jù)熵值法和基于劣化度的變權(quán)函數(shù)計(jì)算得表4綜合權(quán)重，為驗(yàn)證本文所述方法的有效性，添加了一個(gè)對(duì)照組，引入層次分析法作為對(duì)照組的權(quán)重分配方法，得出權(quán)重見表5。最終加權(quán)計(jì)算得出實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)集B見表6，選取數(shù)值最大一項(xiàng)為評(píng)估結(jié)果，可見兩種權(quán)重賦值方法最終得出的評(píng)估結(jié)果為“正常”，均為正確的在狀態(tài)評(píng)估結(jié)果。

表4 各項(xiàng)指標(biāo)所分配綜合權(quán)重Tab.4 Comprehensive weight assigned to each index

表5 對(duì)照組權(quán)重Tab.5 Weight assigned of control group

表6 實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)集BTab.6 Number of real-time states B

分析表2，計(jì)算所得絕大多數(shù)隸屬度在正常范圍，該案例本身穩(wěn)控系統(tǒng)僅通信網(wǎng)絡(luò)情況發(fā)生變化，所以時(shí)鐘精準(zhǔn)度和雙重配置通道延時(shí)差發(fā)生較大變化。分析表4和表5兩種權(quán)重賦值方式，可以發(fā)現(xiàn)表4時(shí)鐘精準(zhǔn)度和雙重配置通道延時(shí)差數(shù)值較大，而表5的權(quán)重分配則與指標(biāo)所屬層級(jí)有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，層級(jí)較高的指標(biāo)對(duì)應(yīng)權(quán)重更大，可驗(yàn)證本文所述的權(quán)重分配在應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)變化時(shí)有更好的適應(yīng)性。

本文同時(shí)收集了10 000份數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證，將所有數(shù)據(jù)分為四組，其狀態(tài)評(píng)估準(zhǔn)確度見表7，可見本文所述方法精確度較高，并且均高于層次分析法這一權(quán)重分配方式，充分證明本文對(duì)現(xiàn)有評(píng)估方法改進(jìn)后的有效性，可以充分運(yùn)用于現(xiàn)實(shí)穩(wěn)控系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)估。

表7 狀態(tài)評(píng)估精確度Tab.7 Accuracy of state assessment

7 結(jié)論

伴隨著我國(guó)特高壓交直流混聯(lián)電網(wǎng)建設(shè)，穩(wěn)控系統(tǒng)在電網(wǎng)中大量分布，保穩(wěn)控系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)也成為了需要考慮研究的重點(diǎn)之一，本文針對(duì)穩(wěn)控系統(tǒng)特殊的運(yùn)行條件與運(yùn)行特性，提出了一項(xiàng)考慮指標(biāo)分級(jí)的電網(wǎng)安全穩(wěn)定控制系統(tǒng)在線狀態(tài)評(píng)估方法，其中包含指標(biāo)分級(jí)的狀態(tài)評(píng)估體系、根據(jù)劣化度分類隸屬度計(jì)算方法和基于熵值法和劣化度變權(quán)的綜合權(quán)重分配方法。指標(biāo)分級(jí)的狀態(tài)評(píng)估體系更加精確展示了指標(biāo)相互之間的聯(lián)系，整體評(píng)估方法更加全面具體；根據(jù)熵值法賦權(quán)保證了權(quán)重分配的客觀性；引入劣化度變權(quán)和隸屬度修正則充分考慮了真實(shí)運(yùn)行情況下一些極端情況的發(fā)生，確保評(píng)估方法能夠適應(yīng)于各種情景。本文所提出的在線評(píng)估方法能夠準(zhǔn)確評(píng)估穩(wěn)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，可為穩(wěn)控系統(tǒng)的運(yùn)維提供科學(xué)依據(jù)。