一種基於多層模糊法的電力系統模型與數據質量評價方法與流程
2023-05-26 20:25:16 1
本發明涉及電力系統自動化領域，具體涉及一種基於多層模糊法的電力系統模型與數據質量評價方法。
背景技術：
隨著現代電力系統的日益複雜化，不斷擴大的電網規模對調度運行與控制系統提出了更高要求。實現電力系統調度自動化的重要基礎是獲取或構建較為完整與精確的電力系統模型、參數與量測等數據，以便調度自動化系統得出準確的在線分析與離線處理結果，保證電力生產安全、高效和經濟運行。電力調度自動化系統所需的數據主要涉及基礎數據、監控數據、計劃數據和分析評價類數據。數據質量的好壞，直接影響系統能否精確且高效運行、能否正確掌握電網運行狀態、快速診斷故障等，是電力調度不可或缺的重要支撐。其中，直接參與在線分析計算的以模型和量測數據為主。長期以來，能量採集系統(EMS，Energy Management System)多採用電力系統狀態估計對電網模型和數據採集與監視控制系統(SCADA，Supervisory Control and Data Acquisition)採集的量測進行模型校驗與數據辨識，用以反映和提升基礎的數據質量，同時，狀態估計計算結果也為電網在線分析提供更合理的數據。
當前針對模型與量測數據質量的評價主要依據狀態估計結果進行。然而，現有的狀態估計評價指標較為單一，其分析結果局限於評價量測數據的合格率，不能全面的反映電力系統的模型與參數的數據質量，數據區別度不高，不能準確和精確的反應電力系統基礎數據質量，不能區分模型與量測數據的完整性、正確性與準確性。
技術實現要素：
有鑑於此，本發明提供的一種基於多層模糊法的電力系統模型與數據質量評價方 法，該方法有效避免了基礎數據缺失對數據質量評價的影響，解決狀態估計不能靈活且多角度評價電力系統基礎數據質量的現狀；為電力系統模型與數據質量提供了準確且有效的評價結果及修正方案，提升了原始模型與數據的完整性、正確性與準確性；進而保證了電力系統的穩定運行。
本發明的目的是通過以下技術方案實現的：
一種基於多層模糊法的電力系統模型與數據質量評價方法，所述方法包括以下步驟：
步驟1.獲取電力系統基礎模型與數據，得到電力系統基礎信息；
步驟2.建立所述電力系統基礎信息的多層次評價指標因素集；
步驟3.對所述述多層次評價指標因素集進行權重分配，得到所述多層次評價指標體系；
步驟4.對所述多層次評價指標體系進行模糊數學計算，得到模糊綜合評估結果；
步驟5.根據所述模糊綜合評估結果，對電力系統基礎模型與數據進行評估。
優選的，所述步驟1包括：
1-1.獲取所述電力系統基礎模型；所述電力系統基礎模型為計算模型、且其由電力系統物理模型的設備參數生成；
其中，所述電力系統物理模型的設備包括：基準電壓、控制區域、電壓等級、發電機組、變電站或發電廠、斷路器、隔離開關、接地開關、母線、交流線段、變壓器、負荷、並聯電容或電抗器、串聯補償器、換流器、直流線段、直流平波電抗器、直流濾波器；
所述電力系統基礎模型包括電氣連接關係與設備參數：基準電壓、控制區域、電壓等級、發電機組、變電站或發電廠、邏輯節點、拓撲島、母線、交流線段、變壓器、負荷、並聯電容或電抗器、串聯補償器、換流器、直流線段、直流平波電抗器、直流濾波器；
1-2.獲取所述電力系統基礎數據；所述電力系統基礎數據包括電力系統量測信息；
其中，所述電力系統量測信息通過SCADA系統、WAMS或PMU物理量採集裝置獲取、且其包括：遙測量、遙信量、遙調量、遙控量信息、PMU數據及故障錄波數據。
優選的，所述步驟2包括：
2-1.將用於評價所述電力系統基礎信息的指標劃分為多級評價指標；
2-2.將所述多級評價指標中的一級評價指標劃分為模型類指標、參數類指標及量測類指標；
2-3.將各所述一級評價指標進行多級排列組合，得到各所述一級評價指標下的二級指標；
所述模型類指標中的二級評價指標包括拓撲關係準確性數據信息及模型完整性數據信息；
所述參數類指標中的二級評價指標包括各電力設備的參數準確性數據信息；
所述量測類指標中的二級評價指標包括對遙測量採集的準確性數據信息、遙信量的正確性數據信息、量測時間的一致性數據信息、量測採集的精度數據信息及量測誤差數據信息；
2-4.將各所述二級評價指標進行多級排列組合，得到各所述二級評價指標下的三級指標，對所述三級指標繼續細分，直到得到所述多層次評價指標因素集。
優選的，所述步驟3包括：
根據電力系統歷史運行工況，依次對所述述多層次評價指標因素集中的模型類指標、參數類指標及量測類指標進行權重分配，得到所述多層次評價指標體系。
優選的，所述步驟4包括：
4-1.評判所述多層次評價指標體系；
4-2.計算得到一級評價向量及單因素評判矩陣；
4-3.根據各個因素的重要性分配權重，得到一級評判向量及二級評判向量；
4-4.得到模糊綜合評估結果。
優選的，所述步驟4-1包括：
a.將所述多層次評價指標體系中的指標因素集U＝{u1,u2,…,un}按照其屬性分成s個子因素集U1,U2，...,Us，則有：
式(1)中，Ui為第i個指標因素集，且Uj為第j個指標因素集；n為指標因素集中的指標因素的個數；
b.對各個所述因素集Ui分別做出綜合評判；設V＝{v1,v2,…,vm}為評語集，則得到Ui中各因素相對於V的權重分配為
優選的，所述步驟4-2包括：
c.計算得到一級評價向量Bi：
Bi＝Ai·Ri＝[bi1,bi2,…,bim],i＝1,2,…,s (2)
式(2)中，Ri為單因素評判向量；m為一級評價向量中的元素b的個數；
d.計算得到單因素評判矩陣R：
優選的，所述步驟4-3包括：
根據各個因素的重要性分配權重，得到一級評判向量A＝[a1,a2,…,as]及二級評判向量B＝A·R＝[b1,b2,…,bm]。
優選的，所述步驟4-4包括：
4-4.得到模糊綜合評估結果。
計算得到模糊綜合評估結果Z：
Z＝B·F (4)
式(4)中，F為評價區間向量。
從上述的技術方案可以看出，本發明提供了一種基於多層模糊法的電力系統模型與數據質量評價方法，通過獲取電力系統基礎模型與數據，得到電力系統基礎信息；建立電力系統基礎信息的多層次評價指標因素集；對多層次評價指標因素集進行權重分配，得到多層次評價指標體系；對多層次評價指標體系進行模糊數學計算，得到模糊綜合評估結果；進而對電力系統基礎模型與數據進行評估。本發明提出的方法有效避免了基礎信息缺失對數據質量評價的影響，解決狀態估計不能靈活且多角度評價電力系統基礎數據質量的現狀；為電力系統模型與數據質量提供了準確且有效的評價結果及修正方案，提升了原始模型與數據的完整性、正確性與準確性；進而保證了電力系統的穩定運行。
與最接近的現有技術比，本發明提供的技術方案具有以下優異效果：
1、本發明所提供的技術方案中，採用多層模糊綜合評價的方法，對電力系統基礎模型、參數和數據質量進行檢驗與評價，建立數據評價體系，有效彌補了電力系統狀態估計對基礎數據質量評價的單一性和數據區別度不高等問題。極大的提高了對基礎數據評價的準確性、完整性與全面性，具很強靈活性與實用性。
2、本發明所提供的技術方案，有效避免了基礎信息缺失對整體數據質量評價的影響，解決狀態估計不能靈活且多角度評價電力系統基礎數據質量的現狀；為電力系統模型與數據質量提供了準確且有效的評價結果及修正方案，提升了原始模型與數據的完整 性、正確性與準確性；進而保證了電力系統的穩定運行。
3、本發明提供的技術方案，在電力系統中應用廣泛，具有顯著的社會效益和經濟效益。
附圖說明
圖1是本發明的一種基於多層模糊法的電力系統模型與數據質量評價方法的流程圖；
圖2是本發明的評價方法的步驟1的流程示意圖；
圖3是本發明的評價方法的步驟2的流程示意圖；
圖4是本發明的評價方法的步驟4的流程示意圖。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
如圖1所示，本發明提供一種基於多層模糊法的電力系統模型與數據質量評價方法，包括以下步驟：
步驟1.獲取電力系統基礎模型與數據，得到電力系統基礎信息；
步驟2.建立電力系統基礎信息的多層次評價指標因素集；
步驟3.對述多層次評價指標因素集進行權重分配，得到多層次評價指標體系；
步驟4.對多層次評價指標體系進行模糊數學計算，得到模糊綜合評估結果；
步驟5.根據模糊綜合評估結果，對電力系統基礎模型與數據進行評估，得出評估報告；
在步驟5之後，本實施例還包括：根據評估報告，對電力系統進行修正，以保證電力系統的穩定運行。
如圖2所示，步驟1包括：
1-1.獲取電力系統基礎模型；電力系統基礎模型為計算模型、且其由電力系統物理模型的設備參數生成；
其中，電力系統物理模型的設備包括：基準電壓、控制區域、電壓等級、發電機組、變電站或發電廠、斷路器、隔離開關、接地開關、母線、交流線段、變壓器、負荷、並聯電容或電抗器、串聯補償器、換流器、直流線段、直流平波電抗器、直流濾波器；
電力系統基礎模型包括電氣連接關係與設備參數：基準電壓、控制區域、電壓等級、發電機組、變電站或發電廠、邏輯節點、拓撲島、母線、交流線段、變壓器、負荷、並聯電容或電抗器、串聯補償器、換流器、直流線段、直流平波電抗器、直流濾波器；
1-2.獲取電力系統基礎數據；電力系統基礎數據包括電力系統量測信息；
其中，電力系統量測信息通過SCADA系統、WAMS或PMU物理量採集裝置獲取、且其包括：遙測量(模擬量)、遙信量(狀態量)、遙調量、遙控量信息、PMU數據及故障錄波數據；物理模型信息可生成計算模型，其結合量測採集量用以參與電力系統在線分析與離線分析計算。
如圖3所示，步驟2包括：
2-1.將用於評價電力系統基礎信息的指標劃分為多級評價指標；
2-2.將多級評價指標中的一級評價指標按重要性劃分為模型類指標、參數類指標及量測類指標；
2-3.將各一級評價指標進行多級排列組合，得到各一級評價指標下的二級指標；
模型類指標中的二級評價指標包括拓撲關係準確性數據信息及模型完整性數據信息；其中模型類別可包含反映拓撲關係準確性、模型完整性等的二級評價指標；參數類 別可包含表徵不同電力設備的參數準確性信息作為二級評價指標；量測類別可包含針對模擬量(遙測)採集的準確性、狀態量(遙信)的正確性、量測時間的一致性、量測採集的精度、量測誤差評價的二級指標。各類二級指標可繼續分類，生成層層細化的電力系統基礎數據多級評價指標。多級的評價指標最終生成評價指標因素集；
參數類指標中的二級評價指標包括各電力設備的參數準確性數據信息；
量測類指標中的二級評價指標包括對遙測量採集的準確性數據信息、遙信量的正確性數據信息、量測時間的一致性數據信息、量測採集的精度數據信息及量測誤差數據信息；
2-4.將各二級評價指標進行多級排列組合，得到各二級評價指標下的三級指標，對三級指標繼續細分，直到得到多層次評價指標因素集。
其中，步驟3包括：
根據電力系統歷史運行工況，依次對述多層次評價指標因素集中的模型類指標、參數類指標及量測類指標進行權重分配，得到多層次評價指標體系。
如圖4所示，步驟4包括：
4-1.評判多層次評價指標體系；
4-2.計算得到一級評價向量及單因素評判矩陣；
4-3.根據各個因素的重要性分配權重，得到一級評判向量及二級評判向量；
4-4.得到模糊綜合評估結果。
其中，步驟4-1包括：
a.將多層次評價指標體系中的指標因素集U＝{u1,u2,…,un}按照其屬性分成s個子因素集U1,U2，...,Us，則有：
式(1)中，Ui為第i個指標因素集，且Uj為第j個指標因素集；n為指標因素集中的指標因素的個數；
b.對各個因素集Ui分別做出綜合評判；設V＝{v1,v2,…,vm}為評語集，則得到Ui中各因素相對於V的權重分配為
其中，步驟4-2包括：
c.計算得到一級評價向量Bi：
Bi＝Ai·Ri＝[bi1,bi2,…,bim],i＝1,2,…,s (2)
式(2)中，Ri為單因素評判向量；m為一級評價向量中的元素b的個數；
d.計算得到單因素評判矩陣R：
其中，步驟4-3包括：
根據各個因素的重要性分配權重，得到一級評判向量A＝[a1,a2,…,as]及二級評判向量B＝A·R＝[b1,b2,…,bm]。
9、如權利要求8的方法，其特徵在於，步驟4-4包括：
4-4.得到模糊綜合評估結果。
計算得到模糊綜合評估結果Z：
Z＝B·F (4)
式(4)中，F為評價區間向量。
綜上，在新建立的指標評價體系中，根據下層指標的模糊評價矩陣和分配的權重進行模糊數學運算，得到上層指標的評價矩陣。經過矩陣運算分析，得到關於電力系統「模型-參數-量測」三大類基礎數據的模糊綜合評價計算結果。根據預設的評語區間，得到評價對象的模糊綜合得分及評估報告；最後，根據評估報告，對電力系統進行修正，以保證電力系統的穩定運行。
以上實施例僅用以說明本發明的技術方案而非對其限制，儘管參照上述實施例對本發明進行了詳細的說明，所屬領域的普通技術人員依然可以對本發明的具體實施方式進行修改或者等同替換，而這些未脫離本發明精神和範圍的任何修改或者等同替換，其均在申請待批的本發明的權利要求保護範圍之內。