王 敏，鄒 婕，王惠琳，左方林

基于改進(jìn)的AHP-CRITIC-MARCOS配電網(wǎng)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評估方法

王 敏，鄒 婕，王惠琳，左方林

(河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，江蘇 南京 211100)

實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確評估對提高配電網(wǎng)的可靠性有著重要意義。針對在不同權(quán)重下同時(shí)考慮多種風(fēng)險(xiǎn)因素的評估問題，提出了一種基于改進(jìn)的AHP-CRITIC-MARCOS配電網(wǎng)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評估方法。首先，針對配電網(wǎng)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)問題選取合適的評估指標(biāo)。其次，用改進(jìn)的AHP方法結(jié)合CRITIC方法計(jì)算各指標(biāo)的主客觀綜合權(quán)重。最后，利用多準(zhǔn)則決策中的MARCOS方法計(jì)算待評估配電網(wǎng)設(shè)備的效用函數(shù)，并根據(jù)其對各設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行排序。通過算例驗(yàn)證了所提方法的有效性，結(jié)果可以用于設(shè)備升級改造的精準(zhǔn)選擇以及提升配電網(wǎng)的可靠性。

主客觀權(quán)重；多準(zhǔn)則決策；改進(jìn)AHP-CRITIC方法；MARCOS方法；配電網(wǎng)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評估

0 引言

作為網(wǎng)絡(luò)的主要組成部分，配電網(wǎng)設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行和良好維護(hù)是實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)可靠運(yùn)行的基礎(chǔ)[1]。近年來，配電網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量與種類迅速增加，配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜，運(yùn)行方式更加多變，面臨的風(fēng)險(xiǎn)問題也越來越多[2]。結(jié)合多種因素對配電設(shè)備進(jìn)行準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評估，合理安排風(fēng)險(xiǎn)設(shè)備的升級改造次序，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)安全可靠運(yùn)行，已成為各供電公司亟需解決的關(guān)鍵問題。

配電網(wǎng)設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)評估涉及眾多指標(biāo)因素，屬于一項(xiàng)多準(zhǔn)則綜合評價(jià)問題[3]。文獻(xiàn)[4]將設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)因素分為設(shè)備自身因素、運(yùn)行因素等內(nèi)部因素以及氣象因素、意外破壞等外部因素。文獻(xiàn)[5]考慮了氣候變化因素對配電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)影響，文獻(xiàn)[6]分析了網(wǎng)架結(jié)構(gòu)對配電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)影響。文獻(xiàn)[7]從配電網(wǎng)的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)和網(wǎng)架結(jié)構(gòu)兩個方面分別選取多種風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，文獻(xiàn)[8]從可靠性，安全性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性4個維度建立指標(biāo)體系。然而風(fēng)險(xiǎn)評估的各指標(biāo)間往往存在一定的相關(guān)性，上述文獻(xiàn)并未考慮到這一方面或者只用簡單的對數(shù)合成方法來處理。

為了在風(fēng)險(xiǎn)評估的過程中合理確定各指標(biāo)的權(quán)重，文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[9]均采用層次分析法(analytic hierarchy process, AHP)進(jìn)行評價(jià)，該方法可以很好地分析主觀權(quán)重的問題，但這僅僅基于專家的主觀評判，在準(zhǔn)確性上仍存在局限性。文獻(xiàn)[10]利用基于指標(biāo)相關(guān)性的指標(biāo)權(quán)重確定方法(criteria importance though intercrieria correlation, CRITIC)對造成配電網(wǎng)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)問題的各因素進(jìn)行了客觀上的權(quán)重計(jì)算，但在該文獻(xiàn)中，只計(jì)及客觀因素時(shí)得到的各指標(biāo)權(quán)重差異并不十分明顯。因此為了得到更加準(zhǔn)確的指標(biāo)權(quán)重，應(yīng)將客觀權(quán)重與主觀權(quán)重綜合考慮[11]。有學(xué)者提出將改進(jìn)的AHP方法或AHW方法與CRITIC方法相結(jié)合形成主客觀賦權(quán)方法[12-13]，既可以充分參考專家的主觀意見，又可以考慮到各指標(biāo)間的相關(guān)性，從而更加準(zhǔn)確合理地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估[14]。

得到各指標(biāo)的權(quán)重后，在風(fēng)險(xiǎn)評估的最后階段，如何利用現(xiàn)有信息對各設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行排序是重中之重[15]。除了傳統(tǒng)的簡單加權(quán)法，文獻(xiàn)[16]使用灰色關(guān)聯(lián)法分析備選方案與理想解的關(guān)系從而進(jìn)行排序。在多準(zhǔn)則決策方法的應(yīng)用中，文獻(xiàn)[17]采用多屬性理想現(xiàn)實(shí)比較分析法(multi attribute ideal real comparative analysis, MAIRCA)，通過理想決策矩陣與現(xiàn)實(shí)決策矩陣之間的差距對風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)行排序。文獻(xiàn)[18]采用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS)，計(jì)算備選方案與理想解的貼近程度，進(jìn)一步提高了準(zhǔn)確性，但是TOPSIS方法卻無法考慮到距離的相對重要性。實(shí)際上，文獻(xiàn)[19]提出了一種新的多準(zhǔn)則決策方法，即基于折中方案的備選方案排序法(measurement of alternatives and ranking according to compromise solution, MARCOS)，并運(yùn)用在對醫(yī)療供應(yīng)商的選擇中，其后文獻(xiàn)[20]還將該方法運(yùn)用在了研究道路交通風(fēng)險(xiǎn)的問題上，并用三角模糊數(shù)對該方法進(jìn)行了拓展。除此之外，該方法還被應(yīng)用在大壩的安全風(fēng)險(xiǎn)識別[21]以及海上風(fēng)電選址[22]，用來確定各危害的重要性優(yōu)先順序以及追求最大效益，但目前還沒有在配電網(wǎng)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評估領(lǐng)域中得到應(yīng)用。MARCOS方法與TOPSIS原理相似，都是根據(jù)理想和負(fù)理想備選方案之間的關(guān)系進(jìn)行排序和選擇，但是MARCOS方法更加簡單且運(yùn)行穩(wěn)定可靠[19-20]，因此本文使用MARCOS方法對各風(fēng)險(xiǎn)設(shè)備進(jìn)行排序。

本文首先采用改進(jìn)后的AHP方法計(jì)算評估指標(biāo)的客觀權(quán)重，利用CRITIC方法計(jì)算相應(yīng)的主觀權(quán)重，再將兩者結(jié)合得到主客觀綜合權(quán)重。然后再利用MARCOS方法對配電網(wǎng)的各風(fēng)險(xiǎn)設(shè)備進(jìn)行綜合的風(fēng)險(xiǎn)評估，并根據(jù)效用函數(shù)值給出了風(fēng)險(xiǎn)排序。最后，算例結(jié)合實(shí)際情況表明了所提出方法的有效性。

1 主客觀結(jié)合的評估指標(biāo)綜合權(quán)重

1.1 基于改進(jìn)AHP方法的主觀權(quán)重計(jì)算

表1 標(biāo)度值含義

1.2 基于CRITIC方法的客觀權(quán)重計(jì)算

為了克服主觀權(quán)重的局限性，還需要在評估指標(biāo)的權(quán)重之中加入客觀權(quán)重。CRITIC方法是一種根據(jù)指標(biāo)的信息量來確定指標(biāo)權(quán)重的方法，該方法既考慮到了方案之間的對比度，也考慮到了各指標(biāo)之間的沖突性。而評估配電網(wǎng)設(shè)備的各個評價(jià)指標(biāo)之間往往具有一定的相關(guān)性，為了表現(xiàn)出這種關(guān)系，本文采用CRITIC方法計(jì)算客觀權(quán)重。

以下所述步驟通過CRITIC方法計(jì)算客觀權(quán)重。

1.2.1指標(biāo)同向化處理

當(dāng)這兩種指標(biāo)同時(shí)存在時(shí)，就會增加計(jì)算的難度，因此為了方便計(jì)算，在必要時(shí)需要進(jìn)行指標(biāo)的同向化，轉(zhuǎn)換方式如式(4)所示。

1.2.2指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理

1.2.3指標(biāo)客觀權(quán)重計(jì)算

1.3 綜合權(quán)重的確定

求解此優(yōu)化模型，得到綜合權(quán)重如式(11)所示。

綜合權(quán)重向量為

2 基于MARCOS方法的配電網(wǎng)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)排序

雖然得到了各指標(biāo)的權(quán)重值，可以通過簡單加權(quán)對各設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，但是這種單純的線性求和方法難以保證判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，為了提高風(fēng)險(xiǎn)評估的可靠性，本文采用MARCOS方法。

MARCOS方法是由文獻(xiàn)[19]首先提出的一種多準(zhǔn)則決策方法。該算法在定義備選方案和理想解、負(fù)理想解關(guān)系的基礎(chǔ)上，確定給出的各個備選方案的效用函數(shù)，并根據(jù)效用函數(shù)值進(jìn)行折衷排序。效用函數(shù)則代表了備選方案相對于理想和負(fù)理想解決方案的效用程度。最好的備選方案是最接近理想?yún)⒖键c(diǎn)，同時(shí)距離負(fù)理想?yún)⒖键c(diǎn)最遠(yuǎn)的方案，在本文中，理想?yún)⒖键c(diǎn)即代表風(fēng)險(xiǎn)值最高的方案。通過以下步驟執(zhí)行MARCOS方法，其中AI代表風(fēng)險(xiǎn)評估最靠前的方案，AAI代表風(fēng)險(xiǎn)評估最靠后的方案。

步驟1：形成初始評價(jià)矩陣，包括一組個標(biāo)準(zhǔn)和個備選方案。通過收集專家根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)評估備選方案給出的評分得到。

負(fù)理想解(AAI)是具有最差特性的方案，而理想解(AI)是具有最佳特性的方案。根據(jù)不同標(biāo)準(zhǔn)的性質(zhì)，AAI和AI通過應(yīng)用方程式(14)和式(15)進(jìn)行定義。

式中：代表一組最大化標(biāo)準(zhǔn)，即希望該標(biāo)準(zhǔn)的評分越高越好；代表一組最小化標(biāo)準(zhǔn)，即希望該標(biāo)準(zhǔn)的評分越低越好。

接著將擴(kuò)展后的初始評價(jià)矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理。處理方式如式(16)和式(17)所示。

利用式(23)和式(24)確定與理想解(AI)和負(fù)理想解(AAI)有關(guān)的效用函數(shù)。

步驟6：根據(jù)效用函數(shù)的值對備選方案進(jìn)行排序。

3 算法流程

結(jié)合上文所描述的方法，本文的配電網(wǎng)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評估流程如圖1所示。

圖1 配電網(wǎng)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評估流程

4 算例分析

本文利用文獻(xiàn)[10]中的數(shù)據(jù)，以東北地區(qū)某市某城區(qū)中壓配電網(wǎng)待升級改造的配電設(shè)備為研究對象，對該區(qū)域中面臨風(fēng)險(xiǎn)的15臺66 kV變電站主變壓器和36條10 kV線路進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估。文獻(xiàn)[10]中選擇將新增負(fù)荷、設(shè)備負(fù)載率、設(shè)備老舊程度、供電負(fù)荷重要程度、供電半徑超過限度和電壓降越限度作為設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)，并基于梯級組合評分法對各設(shè)備在不同評估指標(biāo)下進(jìn)行評分，分別用0、2、4、6、8、10來表示各情況的嚴(yán)重程度，分?jǐn)?shù)的遞增代表了嚴(yán)重程度的遞增。

表2 基于CRITIC的客觀權(quán)重

計(jì)算出各指標(biāo)因素的權(quán)重后，由于MARCOS算法中有歸一化環(huán)節(jié)，所以評分中的0取值為0.001參與計(jì)算，按照式(13)—式(27)分別計(jì)算各設(shè)備的效用函數(shù)作為風(fēng)險(xiǎn)評估值。選取各設(shè)備中效用函數(shù)值排名前十的結(jié)果，如表3所示。

由表3可得，利用MARCOS方法進(jìn)行評估后所得到的結(jié)果是：排名前三的風(fēng)險(xiǎn)設(shè)備分別為農(nóng)業(yè)線、大橋線和天保線，風(fēng)險(xiǎn)評估值分別為0.7846、0.7468、0.6864。利用加權(quán)法基于所得到的綜合權(quán)重進(jìn)行評估后得到的結(jié)果是：排名前三的分別為農(nóng)業(yè)線、大橋線、天保線，加權(quán)和分別為7.0194、6.5488、5.972。利用原理相似的TOPSIS法，基于所得到的綜合權(quán)重進(jìn)行評估，并將其相對貼進(jìn)度作為風(fēng)險(xiǎn)評估值，所得到的結(jié)果是：排名前三的分別為農(nóng)業(yè)線、大橋線、城內(nèi)線，風(fēng)險(xiǎn)評估值分別為0.0436、0.0358、0.0339。MARCOS方法所得的結(jié)果對比后兩種方法中的結(jié)果可知，西奶甲線和烏林乙線的排名明顯上升，說明這些設(shè)備在MARCOS方法中的效用函數(shù)值更大，即在這種情況下更接近于理想解。在TOPSIS方法中，車站線和城內(nèi)線的排名在西奶甲線與烏林乙線兩設(shè)備之前。結(jié)合評分表進(jìn)行分析可知，西奶甲線和烏林乙線雖然在新增負(fù)荷和設(shè)備負(fù)載率上的評分沒有前兩者高，但設(shè)備老舊程度的評分比前兩者高出兩倍之多，且面臨著電壓降越限度這一風(fēng)險(xiǎn)問題，需要在改造升級設(shè)備時(shí)納入考慮的范圍中，因此也說明了通過MARCOS方法所得風(fēng)險(xiǎn)排名的可靠性。

表3 多種方法評估對比

同時(shí)，在所有方法所得到的結(jié)果中，風(fēng)險(xiǎn)最高的設(shè)備均為農(nóng)業(yè)線和大橋線。通過評分表分析得出，農(nóng)業(yè)線面臨著嚴(yán)重的新增負(fù)荷和設(shè)備過載問題，而大橋線除了設(shè)備過載問題外，與其相連的負(fù)載重要程度也很高，說明皆亟需采取維修或換新升級等改造措施。

將MARCOS方法和TOPSIS方法進(jìn)行對比，具體結(jié)果見附錄A。由對比結(jié)果可知，新龍線和物流乙線在TOPSIS方法中的排名差距較遠(yuǎn)，分別為第14名和第33名。從兩者的評分來看，新龍線的供電半徑超限度情況嚴(yán)重，而物流乙線的新增負(fù)荷、設(shè)備負(fù)載率與負(fù)荷重要程度等情況比起新龍線來說較為嚴(yán)重，且均為占有權(quán)重較高的評價(jià)指標(biāo)，兩者排名相差應(yīng)該不會很大，這在MARCOS方法中得到了體現(xiàn)，城內(nèi)線和慶嶺線的排名分別為第24名和第25名。TOPSIS方法中忽略了距離的相對重要性，而MARCOS方法克服了這一缺點(diǎn)且更加簡單方便[24]，通過結(jié)果對比，也說明了本文所提出方法的可靠性和實(shí)用性。

5 結(jié)論與展望

本文針對配電網(wǎng)設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評估問題，利用改進(jìn)的AHP-CRITIC方法結(jié)合MARCOS方法對各設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行排序，主要結(jié)論如下：

1) 利用改進(jìn)的AHP-CRITIC方法可以充分考慮評估指標(biāo)主客觀兩方面的重要性，既能參考專家的豐富經(jīng)驗(yàn)，也可以充分利用原始數(shù)據(jù)，同時(shí)還可以根據(jù)特殊情況改變各指標(biāo)的相對重要性，使得評估指標(biāo)的權(quán)重判斷更加靈活。

2) 利用MARCOS方法計(jì)算各個設(shè)備的效用函數(shù)，并根據(jù)效用函數(shù)值的大小對存在風(fēng)險(xiǎn)問題的各個設(shè)備進(jìn)行排序。MARCOS方法將參考點(diǎn)排序法與比值法相融合，相比于TOPSIS方法更加穩(wěn)定可靠。

隨著新型電力系統(tǒng)的發(fā)展，電網(wǎng)對于安全穩(wěn)定的要求越來越高，電力設(shè)備面臨的風(fēng)險(xiǎn)問題更加復(fù)雜，風(fēng)險(xiǎn)因素更加繁多，因此本文所提出的評估方法還需要在參與評估的指標(biāo)上進(jìn)一步細(xì)化，從而進(jìn)一步提高風(fēng)險(xiǎn)評估的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

附錄A

圖A1 TOPSIS方法和MARCOS方法的排名結(jié)果

Fig. A1 Comparison of TOPSIS method and MARCOS method

表A1 設(shè)備各項(xiàng)指標(biāo)的評分

Table A1 Individual evaluation index score of equipment

設(shè)備名稱新增負(fù)荷設(shè)備負(fù)載率老舊程度負(fù)荷重要程度供電半徑超限度電壓降越限度 天崗變1號884600 天崗變2號884600 天崗變3號662600 黃松甸變1號424400 黃松甸變2號424420 團(tuán)結(jié)變1號224200 團(tuán)結(jié)變2號444400 東橋變2號466400 天開變1號226220 天開變2號446200 蛟礦變1號224220 天吉變1號226200 拉法變2號226220 土門子變2號008200 池水變1號008200 城內(nèi)線10102600 農(nóng)業(yè)線10106644 車站線10102600 大橋線886802 西奶甲線886602 二井甲線686400 吉慶線668200 烏林乙線866602 西奶乙線466600 天保線668800 新農(nóng)線446442 烏林線446400 北大線248244 物流乙線226400 新馬甲線026200 新崗甲線024200 新崗乙線024200 新馬乙線026200 吉達(dá)線226400 天七南線228800 牛心線006242 光榮線006222 慶嶺線006486 慶豐線006442 白平線006242 白育線006224 黃金線006442 嶺南線006266 嶺西線0082106 天七線004842 漂河線006222 勝利線004284 新龍線0062106 土奶線006222 土前線006222 漂青線0042106

[1] 趙曉龍, 方恒福, 王罡, 等. 面向彈性配電網(wǎng)防災(zāi)減災(zāi)的組件重要度評估方法[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2020, 48(16): 28-36.

ZHAO Xiaolong, FANG Hengfu, WANG Gang, et al. Component importance indices evaluation considering disaster prevention and mitigation in resilient distribution systems[J]. Power System Protection and Control, 2020, 48(16): 28-36.

[2] 王輝, 郝麗麗, 黃梅, 等. 基于歷史故障信息的配電網(wǎng)設(shè)備故障概率建模[J]. 電力自動化設(shè)備, 2020, 40(3): 76-84.

WANG Hui, HAO Lili, HUANG Mei, et al. Failure probability model of distribution network equipment based on historical fault information[J]. Electric Power Automation Equipment, 2020, 40(3): 76-84.

[3] 徐銘銘, 曹文思, 姚森, 等. 基于模糊層次分析法的配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電風(fēng)險(xiǎn)評估[J]. 電力自動化設(shè)備, 2018, 38(10): 19-25, 31.

XU Mingming, CAO Wensi, YAO Sen, et al. Risk assessment of repeated multiple blackouts for distribution network based on fuzzy AHP[J]. Electric Power Automation Equipment, 2018, 38(10): 19-25, 31.

[4] 趙會茹, 李娜娜, 郭森, 等. 配電網(wǎng)設(shè)備故障停電風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)評估[J]. 電力自動化設(shè)備, 2014, 34(11): 89-94.

ZHAO Huiru, LI Nana, GUO Sen, et al. Real-time risk assessment on equipment failure outage of distribution network[J]. Electric Power Automation Equipment, 2014, 34(11): 89-94.

[5] YANG Yi, TANG Wenhu, LIU Yang, et al. Quantitative resilience assessment for power transmission systems under typhoon weather[J]. IEEE Access, 2018, 6: 40747-40756.

[6] HUANG Junhui, GE Shaoyun, HAN Jun, et al. A diagnostic method for distribution networks based on power supply safety standards[J]. Protection and Control of Modern Power Systems, 2016, 1(1): 63-70.

[7] 林子釗, 潘凱巖, 周名煜, 等. 考慮實(shí)時(shí)和潛在因素的城市配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評估模型和方法[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2017, 41(4): 48-55.

LIN Zizhao, PAN Kaiyan, ZHOU Mingyu, et al. Risk assessment model and method of urban distribution network considering real-time and potential factors[J]. Automation of Electric Power Systems, 2017, 41(4): 48-55.

[8] 孫黎霞, 王中一, 戴洪, 等. 計(jì)及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的配電網(wǎng)健康狀態(tài)評估方法研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2022, 50(4): 64-74.

SUN Lixia, WANG Zhongyi, DAI Hong, et al. The health state assessment method of a smart distribution network considering network structure[J]. Power System Protection and Control, 2022, 50(4): 64-74.

[9] 張璞, 張波, 王建, 等. 計(jì)及主設(shè)備時(shí)變狀態(tài)的變電站短時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評估方法[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(14): 73-81.

ZHANG Pu, ZHANG Bo, WANG Jian, et al. Short-term riskassessment for a power substation considering the time-varying operation conditions of power equipment[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(14): 73-81.

[10] 肖白, 李攀攀, 姜卓, 等. 基于梯級組合評分的農(nóng)村電網(wǎng)精益化改造方法[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2020, 44(3): 220-228.

XIAO Bai, LI Panpan, JIANG Zhuo, et al. Lean transformation method of rural electric power grid based on cascaded combination scoring[J]. Automation of Electric Power Systems, 2020, 44(3): 220-228.

[11] 羅志剛, 韋鋼, 朱蘭, 等. 含分布式電源的城市配電網(wǎng)交直流改造方案綜合決策[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2020, 44(11): 87-94.

LUO Zhigang, WEI Gang, ZHU Lan, et al. Comprehensive decision on AC/DC transformation scheme of urban distribution network with distributed generator[J]. Automation of Electric Power Systems, 2020, 44(11): 87-94.

[12] 湯旻安, 張凱越, 許希元. 基于啟發(fā)式規(guī)則與AHP-CRITIC算法的配電網(wǎng)故障恢復(fù)策略[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2020, 48(14): 2-9.

TANG Min'an, ZHANG Kaiyue, XU Xiyuan. Service restoration strategy of a distribution network based on heuristic rules and the AHP-CRITIC algorithm[J]. Power System Protection and Control, 2020, 48(14): 2-9.

[13] 羅寧, 賀墨琳, 高華, 等. 基于改進(jìn)的AHP-CRITIC組合賦權(quán)與可拓評估模型的配電網(wǎng)綜合評價(jià)方法[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(16): 86-96.

LUO Ning, HE Molin, GAO Hua, et al. Comprehensive evaluation method for a distribution network based on improved AHP-CRITIC combination weighting and an extension evaluation model[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(16): 86-96.

[14] 肖勇, 陸文升, 李云濤, 等. 城市配電網(wǎng)發(fā)展形態(tài)指標(biāo)體系及其評估方法研究[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(1): 62-71.

XIAO Yong, LU Wensheng, LI Yuntao, et al. Research on index system and its evaluation methods of urban distribution network development form[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(1): 62-71.

[15] 肖輔盛, 高適, 鄧超志, 等. 一種基于檢修風(fēng)險(xiǎn)收益的輸變電設(shè)備檢修優(yōu)先級排序方法[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2017, 45(22): 110-116.

XIAO Fusheng, GAO Shi, DENG Chaozhi, et al. Maintenance prioritization method of transmission and transformation equipment based on maintenance risk return[J]. Power System Protection and Control, 2017, 45(22): 110-116.

[16] CHEN Wenhui. Quantitative decision-making model for distribution system restoration[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2010, 25(1): 313-321.

[17] HADIAN S, SHAHIRI T E, FAN PHAM Q B. Multi attributive ideal-real comparative analysis (MAIRCA) method for evaluating flood susceptibility in a temperate mediterranean climate[J]. Hydrological Sciences Journal, 2022, 67(3): 401-418.

[18] 趙書強(qiáng), 湯善發(fā). 基于改進(jìn)層次分析法、CRITIC法與逼近理想解排序法的輸電網(wǎng)規(guī)劃方案綜合評價(jià)[J]. 電力自動化設(shè)備, 2019, 39(3): 143-148, 162.

ZHAO Shuqiang, TANG Shanfa. Comprehensive evaluation of transmission network planning scheme based on improved analytic hierarchy process, CRITIC method and TOPSIS[J]. Electric Power Automation Equipment, 2019, 39(3): 143-148, 162.

[19] STEVIC Z, PAMUCAR D, PSUKA A, et al. Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS)[J]. Computers & Industrial Engineering, 2020, 140: 1-15.

[20] STANKOVIC M, STEVIC Z, DAS D K, et al. A new fuzzy MARCOS method for road traffic risk analysis[J]. Mathematics, 2020, 8(3): 1-17.

[21] CELIK E, GUL M. Hazard identification, risk assessment and control for DAM construction safety using an integrated BWM and MARCOS approach under interval type-2 fuzzy sets environment[J]. Automation in Construction, 2021, 127: 1-12.

[22] DEVECI M, ?ZCAN E, JOHN R. Offshore wind farm site selection using interval rough numbers based best-worst method and MARCOS[J]. Applied Soft Computing, 2021, 109: 1-28.

[23] 李娜娜, 何正友. 主客觀權(quán)重相結(jié)合的電能質(zhì)量綜合評估[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2009, 33(6): 55-61.

LI Nana, HE Zhengyou. Power quality comprehensive evaluation combining subjective weight with objective weight[J]. Power System Technology, 2009, 33(6): 55-61.

[24] 劉杰, 戴雨劍, 范龍文, 等. 考慮海量可再生能源接入的區(qū)域配電網(wǎng)綜合態(tài)勢評估方法[J]. 南方電網(wǎng)技術(shù), 2022, 16(6): 65-74.

LIU Jie, DAI Yujian, FAN Longwen, et al. Comprehensive situation assessment method of regional distribution network considering massive renewable energy access[J]. Southern Power System Technology, 2022, 16(6): 65-74.

Improved AHP-CRITIC-MARCOS-based risk assessment method for distribution network equipment

WANG Min, ZOU Jie, WANG Huilin, ZUO Fanglin

(College of Energy and Electrical Engineering, Hohai University, Nanjing 211100, China)

Realizing the accurate risk assessment of distribution network equipment is of great significance in improving reliability. There is an evaluation problem of considering multiple risk factors under different weights. Thus this paper proposes a risk assessment method based on an improved AHP-CRITIC-MARCOS method. First, it selects appropriate evaluation indicators for the risk of the equipment. Second, the improved AHP method combined with CRITIC method is used to calculate the subjective and objective comprehensive weight of each index. Finally, the utility function of the distribution network equipment to be evaluated is calculated using the MARCOS method in multi criteria decision-making, and the risk degree of each equipment is ranked accordingly. The effectiveness of the proposed method is verified by an example. The results can be used to accurately select equipment upgrading and improve the reliability of a distribution network.

subjective and objective weight; MCDM; improved AHP-CRITIC method; MARCOS method; risk assessment of distribution network equipment

10.19783/j.cnki.pspc.220552

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(51777058)

This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 51777058).

2022-04-18；

2022-07-14

王 敏(1974—)，女，通信作者，博士，副教授，研究方向?yàn)榉植际桨l(fā)電、電力系統(tǒng)規(guī)劃與可靠性；E-mail: wangmin@hhu.edu.cn

鄒 婕(1999—)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)可靠性；E-mail: 912588557@qq.com

王惠琳(1999—)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)榕潆娋W(wǎng)三相不平衡治理。E-mail: 1902116237@qq.com

(編輯 魏小麗)