岳俊英 李存斌

摘? 要： 為了提高電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能力，提出基于多因素驅(qū)動(dòng)的電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞模型。構(gòu)建電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的多層次參數(shù)約束模型，采用多因素特征重建的方法進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)信息采樣，構(gòu)建電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的統(tǒng)計(jì)變量分析模型。以電壓因素、電能質(zhì)量因素和功率因素進(jìn)行多因素驅(qū)動(dòng)，以電力系統(tǒng)的輸出穩(wěn)定性、環(huán)境相關(guān)性的因素為約束指標(biāo)，進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的統(tǒng)計(jì)決策模型分析，提取電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素的模糊相關(guān)性統(tǒng)計(jì)特征量。采用自適應(yīng)尋優(yōu)算法進(jìn)行多因素下的電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)評(píng)估，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的聚類分布性能，進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞模型優(yōu)化設(shè)計(jì)。仿真結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性較高，風(fēng)險(xiǎn)傳遞達(dá)到最低，提高了電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的管控能力。

關(guān)鍵詞： 電力系統(tǒng); 風(fēng)險(xiǎn)傳遞; 多因素驅(qū)動(dòng); 模型優(yōu)化; 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估; 仿真分析

中圖分類號(hào)： TN876.3?34; TM73? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)： 1004?373X（2020）14?0001?03

Construction of power system risk transfer model based on multi?factor drive

YUE Junying1，2， LI Cunbin1

（1. North China Electric Power University， Beijing 102206， China;

2. College of Computer Science and Technology， Inner Mongolia Normal University， Hohhot 010022， China）

Abstract： A power system risk transfer model based on multi?factor drive is proposed to improve the assessment capability of the power system risk. The multi?level parameter constraint model of the power system risk is constructed， the sampling of risk information of the power system is carried out by means of the multi?factor feature reconstruction method， and the statistical variable analysis model of the power system risk assessment is established. The multi?factor drive is conducted for the voltage factor， power quality factor and power factor， and the factors of the output stability and the environment dependency of the power system are taken as the constraint indexes， so as to perform the statistical decision model analysis of the power system risk assessment. The statistical feature quantity of the fuzzy correlation of the power system risk factor is extracted， and the adaptive optimization algorithm is used to conduct the forecast evaluation of the power system risk. The optimal design of the power system risk transfer model is performed according to the clustering distribution performance of risk. The simulation results show this method has high accuracy of power system risk assessment and minimal risk transmission， and can improve the management and control ability of the power system risk.

Keywords： power system; risk transfer; multi?factor drive; model optimization; risk assessment; simulation analysis

0? 引? 言

隨著電力系統(tǒng)規(guī)模越來(lái)越大，需要進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，相關(guān)的電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞模型設(shè)計(jì)方法研究受到極大關(guān)注[1]。因此，本文提出基于多因素驅(qū)動(dòng)的電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞模型，首先構(gòu)建電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素的特征關(guān)聯(lián)分布模型。結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析和大數(shù)據(jù)分析方法，進(jìn)行多因素驅(qū)動(dòng)下電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞模型構(gòu)建，并結(jié)合仿真實(shí)驗(yàn)分析進(jìn)行模型仿真分析，得出有效性結(jié)論。

1? 電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的多層次參數(shù)約束模型

1.1? 電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)因素分析

結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)價(jià)決策。以電壓因素、電能質(zhì)量因素和功率因素為一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)[2];以功率暫態(tài)不平衡特征、功率穩(wěn)態(tài)不平衡特征和諧波耦合風(fēng)險(xiǎn)因素為功率風(fēng)險(xiǎn)因素的二級(jí)指標(biāo)評(píng)估體系[3]。得到電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞的多因素模型如圖1所示。

根據(jù)圖1，進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的概率分布函數(shù)為[P（ni）={pk|prkj=1，k=1，2，…，m}]，以上游電源電壓、兩極線路參數(shù)作為驅(qū)動(dòng)因子，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的模糊度特征篩選[4]，關(guān)聯(lián)特征分布集合為：

[Wi=1mq=1mW（vi，pq）] （1）

根據(jù)電力系統(tǒng)直流電壓的零頻特性[5]，采用模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則調(diào)度方法，進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素的量化回歸分析，回歸分析模型為：

[x（t）=i=0pa（θi）si（t）+n（t）]? （2）

式中：p為電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估篩選控制的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù);[n（t）]為干擾項(xiàng)。構(gòu)建電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)識(shí)別的模糊隸屬函數(shù)為：

[R（0）s=n=0kR（n）s，dγndγn+R（k+1）s]? （3）

式中：[R（n）s]表示電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素中的電壓波動(dòng)和閃變信息融合特征量;[dγn]為電壓偏差的維數(shù);[R（k+1）s]為電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞的迭代層數(shù)。采用多因素特征重建的方法進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)信息采樣[6]，得到電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的模糊分解式為：

[G（t）=min{G1（t）+G2（t）} ? ? ?=min-0nFμ（t）×sgn（kμ（t））dt+ ? ? ? ? ? ? ? ?w-0nΔTm（t）dt，? kμ∈Θ] （4）

式中：[kμ（t）]表示t時(shí)刻電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳達(dá)的維數(shù);[ΔTm（t）]表示t時(shí)刻電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞的波動(dòng)增益;[w]為自適應(yīng)權(quán)重;[Θ]為[kμ（t）]的統(tǒng)計(jì)特征分布量化集。由此構(gòu)建電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞的統(tǒng)計(jì)變量分析模型，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)傳遞和決策評(píng)價(jià)分析[7]。

1.2? 電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)計(jì)算

建立電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)特征分析模型[8]，得到電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的有限數(shù)據(jù)集：

[X={x1，x2，…，xn}?Rs]? （5）

式中，電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估樣本集中含有[n]個(gè)樣本，樣本[xi][（i=1，2，…，n）]，結(jié)合電能質(zhì)量評(píng)估、指標(biāo)限值分析的方法，得到電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估的量化特征關(guān)系為：

[ht=iaitejθitδt-iTS]? ?（6）

分析交直流變化下電力系統(tǒng)的輸出差異性，采用差異性融合的方法[9]進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)因素傳遞的參數(shù)分析，以電力系統(tǒng)的輸出穩(wěn)定性、環(huán)境相關(guān)性的因素為約束指標(biāo)[10]，進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的統(tǒng)計(jì)決策模型分析，得到參數(shù)計(jì)算公式為：

[min? 12w2+Ci=1n（ξi+ξ?i）s.t.? ?yi-（w′Φ（xi）+b）≤ε-ξi（w′Φ（xi）+b）-yi≤ε-ξ?iξi，ξi*≥0，i=1，2，…，n;C>0]? ?（7）

根據(jù)參數(shù)計(jì)算結(jié)果，進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)特征提取和融合調(diào)度，提高風(fēng)險(xiǎn)傳遞和評(píng)估能力[11]。

2? 電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞模型優(yōu)化

2.1? 多因素驅(qū)動(dòng)模型

在上述基礎(chǔ)上，采用多因素特征重建的方法進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)信息采樣，分析不同工況下電力系統(tǒng)的存在風(fēng)險(xiǎn)[12]，分析風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的偏差百分?jǐn)?shù)，得到電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞的多因素驅(qū)動(dòng)模型為：

[Mv=w1i=1m×n（Hi-Si）+Mhw2i=1m×n（Si-Vi）+? ? ? ? ? w3i=1m×n（Vi-Hi）] （8）

式中：電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)載荷為[Mh];[w1]，[w2]，[w3]分別表示電壓因素、電能質(zhì)量因素和功率因素等不同風(fēng)險(xiǎn)因素驅(qū)動(dòng)的加權(quán)系數(shù)[13]。

2.2? 風(fēng)險(xiǎn)傳遞和評(píng)估

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的聚類分布性能，進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞模型優(yōu)化設(shè)計(jì)[14]，得到電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞的自適應(yīng)尋優(yōu)更新規(guī)則如下：

[λ=11+α?S?t2kμ（t+1）=kμ（t）+Q（t+1）·?Fμ/Mg?t-?S?tkμ（t）] （9）

其中：

[Q（t+1）=P（t+1）?S?tP（t+1）=1λP（t）-P2（t）?S?t2λ+P（t）?S?t2] （10）

式中：[λ]為電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)聚類因子;[Fμ]為電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞的統(tǒng)計(jì)特征分量[15]。根據(jù)以上算法設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和傳遞設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示。

3? 仿真實(shí)驗(yàn)分析

仿真實(shí)驗(yàn)中，對(duì)電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素的數(shù)據(jù)采樣長(zhǎng)度為1 024，電力系統(tǒng)直流數(shù)據(jù)中心為240～336 V，配電電壓等級(jí)為±10，±20，±35，風(fēng)險(xiǎn)傳遞的偏差限值為-15～5，風(fēng)險(xiǎn)決策的模糊度系數(shù)為0.34，測(cè)試樣本集規(guī)模為1 000。描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果見(jiàn)表1。

根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定，進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞分析得知，本文方法進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的置信度水平較高。測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)傳遞概率如圖3所示。分析圖3得知，本文模型能有效控制電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

4? 結(jié)? 語(yǔ)

以電壓因素、電能質(zhì)量因素和功率因素為一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)，進(jìn)行電力系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估因素分析，提取電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素的模糊相關(guān)性統(tǒng)計(jì)特征量，采用自適應(yīng)尋優(yōu)算法進(jìn)行多因素下的電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)評(píng)估。采用本文方法進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的置信度水平較高，對(duì)電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力較好，降低了風(fēng)險(xiǎn)傳遞概率。

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