发明名称 多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法
摘要 本发明公开了一种多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法,其包括以下步骤:步骤1、风险识别,通过数据采集找出故障源生成风险事故集,统计分析不确定性风险因素集,建立风险评估指标体系;步骤2、综合风险值的确定,构建输电线路运行风险评估模型,将信息熵与层次分析法融合,综合考虑风险概率、风险产生的后果和风险权值,应用互信息值来量化风险后果严重度,多重组合、逐层推理计算输电线路运行综合风险值;步骤3、风险判定,划分风险等级,对综合风险权值进行分析,确定风险等级,输出风险评估的结果。本发明全面地、多层次地对架空输电线路运行风险进行评估,提高了输电线路风险评估的准确性和输电线路运行的可靠性。
申请公布号 CN103793854B 申请公布日期 2015.09.30
申请号 CN201410027736.8 申请日期 2014.01.21
申请人 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心;广州安电测控技术有限公司 发明人 钱海;王奇;张晗;宋云海;常安;邓军;李晋伟;林冰垠;梁燕丽
分类号 G06Q10/06(2012.01)I;G06Q50/06(2012.01)I 主分类号 G06Q10/06(2012.01)I
代理机构 广州科粤专利商标代理有限公司 44001 代理人 黄培智
主权项 一种多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法,其特征在于,其包括以下步骤:步骤1、风险识别,通过数据采集找出故障源生成风险事故集,统计分析所述风险事故集,确定输电线路运行可能存在的不确定因素,建立风险因素集;并根据输电线路运行的不确定性风险因素及其运行特性,建立风险评估指标体系;步骤2、风险值确定,构建输电线路运行风险评估模型,利用多层、多重的风险评估方法估算输电线路各个指标的风险值,进一步计算输电线路的综合风险值;步骤3、风险判定,对所述综合风险值进行分析,确定风险等级,输出风险评估的结果;其中:所述步骤1中所述生成风险事故集的方法为:通过运行巡检、在线监测、预防性试验和台账获取架空输电线路运行的相关数据,由故障枚举法生产典型风险事故集,所述风险事故集包括跳闸停运风险事故和系统风险事故;分析这些风险事故,确定导致风险事故发生的不确定性因素,生产风险因素集,作为风险评估的指标;所述步骤2包括:步骤2.1、风险指标概率估值;步骤2.2、风险后果的量化;步骤2.3、风险值计算;所述风险指标概率是线路风险因素出现的可能性的大小,依据风险事故集和风险因素集的特性计算风险指标概率,具体方法包括:(1)根据线路运行的历史故障统计数据,计算各风险因素的平均出现概率,作为风险概率,具体为:<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>P</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><msub><mi>m</mi><mi>i</mi></msub><mi>N</mi></mfrac></mrow>]]></math><img file="FDA0000732086780000011.GIF" wi="289" he="134" /></maths>其中,m<sub>i</sub>为一段时间内风险因素x<sub>i</sub>发生引起风险事故的次数,N为风险发生的总次数,(2)采用故障枚举法生成风险事故集,任一风险指标i发生的概率为:<maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>p</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><munderover><mi>&Pi;</mi><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>M</mi></munderover><msub><mi>&mu;</mi><mi>k</mi></msub><munderover><mi>&Pi;</mi><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>L</mi></munderover><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><msub><mi>&mu;</mi><mi>k</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0000732086780000021.GIF" wi="611" he="212" /></maths>其中,M为故障元件数,L为正常工作元件数,p<sub>i</sub>为风险指标概率,μ<sub></sub>为元件的可靠性参数;所述元件的可靠性参数为通过查询相关资料获得故障停运率的典型值,或者根据近几年元件停运时间的统计情况来获得;由所述近几年元件停运时间的统计情况来获得元件的可靠性参数的方法是:<img file="FDA0000732086780000022.GIF" wi="312" he="123" />其中,MTTR为在统计时段内元件总停运时间;PRD为统计时段的长度;所述步骤2.2包括:步骤2.2.1、根据样本训练极大似然法计算风险因素与风险事故之间的条件概率,所述条件概率为在风险因素x<sub>i</sub>下风险事故S发生的概率;步骤2.2.2、假设H(x<sub>i</sub>)表示某风险因素x<sub>i</sub>的信息熵,H(S|x<sub>i</sub>)表示某风险因素x<sub>i</sub>条件下风险事故S的条件熵,I(x<sub>i</sub>,S)为x<sub>i</sub>和S的互信息,用互信息来表示风险产生的后果,并对互信息进行量化,如下式所示:I(x<sub>i</sub>,S)=H(S)‑H(S|x<sub>i</sub>)其中:H(S)表示风险S的信息熵,E(y)表示参数y的期望值,由香农信息熵可知,风险S的信息熵为:H(S)=‑E(ln p(S))H(S|x<sub>i</sub>)表示风险因素x<sub>i</sub>条件下风险S的条件信息熵为:H(S|x<sub>i</sub>)=‑E(ln p(S|x<sub>i</sub>))确定互信息I(x<sub>i</sub>,S)的数值。
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