[发明专利]一种配电网抢修响应能力评估方法在审
申请号: | 202210507925.X | 申请日: | 2022-05-10 |
公开(公告)号: | CN115130689A | 公开(公告)日: | 2022-09-30 |
发明(设计)人: | 汪晓琴;王春雷;李孝蕾;何万里;盛旭旦;徐径;辛洋;裘卫星;裘瑾怡 | 申请(专利权)人: | 国网浙江省电力有限公司双创中心;国网浙江省电力有限公司新昌县供电公司;国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 |
主分类号: | G06Q10/00 | 分类号: | G06Q10/00;G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62 |
代理公司: | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 | 代理人: | 项军 |
地址: | 310051 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 配电网 抢修 响应 能力 评估 方法 | ||
1.一种配电网抢修响应能力评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:对历史故障信息中的故障时长、资源配置和故障位置进行故障特征提取;
步骤2:将故障特征提取结果转换成相应能力指标;
步骤3:利用评价模型对输出的能力指标进行权重分配结合,最终输出资源配置合理性评估结果,并根据配置合理性评估结果优化资源调配方案。
2.根据权利要求1所述的一种配电网抢修响应能力评估方法,其特征在于,所述步骤1包括如下步骤:
A1:对历史故障信息中的故障工单受理时长、供电恢复时长信息进行空置补缺和异常值处理,然后将处理完的结果与故障月份进行匹配处理,获得工单受理平均时长分析图和供电恢复平均时长分析图;
A2:将包含供电所人员、抢修车辆和故障网格的资源因素与历史各故障类型数量进行关联;
A3:将故障配变信息与相应的配变经纬度信息进行匹配,利用故障偏置率算法,计算得到故障偏置率情况。
3.根据权利要求2所述的一种配电网抢修响应能力评估方法,其特征在于,所述故障偏置率算法包括:
对配变经纬度信息进行聚类,对聚类结果进行位置信息均化处理;
计算故障典型位置与供电所之间的距离,根据距离区分长短轴,得到故障偏置率情况。
4.根据权利要求2所述的一种配电网抢修响应能力评估方法,其特征在于,所述步骤2包括如下步骤:
B1:将故障时长特征分析得到的工单受理时长和故障修复时长通过公式计算获得工单受理指标和故障修复指标;工单受理指标其中,代表每个月工单受理时长,Ri代表每个月根据故障数设定的权重值;故障修复指标其中,Thi代表每个月供电恢复时长,Ri代表每个月根据故障数设定的权重值;
B2:计算得到资源配置指标其中Mf代表每个月的故障总量,Mf′=α1*Mfk+α2*Mff+α3*Mfp,α1代表馈线故障占比倒数,α2代表分线故障占比倒数,α3代表配变故障占比倒数,Mfk代表每个月馈线故障数量,Mff代表每个月分线故障数量,Mfp代表每个月配变故障数量,Mwg代表每个月故障网格数量,Mr代表每个月故障网格数量,Mc代表每个月故障网格数量;
B3:将故障偏置率算法得到的故障偏置情况,计算得到故障偏置指标其中,Pzi代表每个月故障偏置率,Ri代表每个月根据故障数设定的权重值。
5.根据权利要求4所述的一种配电网抢修响应能力评估方法,其特征在于,所述步骤3包括以下步骤:
C1:构建评价模型,包括构建目标层、准则层和方案层的三层评估指标体系的层次,资源调配合理性评估指标体系M包括工单受理指标M1、故障修复指标M2、资源配置指标M3和故障偏置指标M4;
C2:根据比例标度表对资源调配合理性评估指标体系同层各指标相对于上一层指标重要性进行两两比较打分,从而构建判断矩阵;计算判断矩阵A的最大特征值λmax及特征向量ξ,对判断矩阵A进行一致性检验;由Aξ=λmaxw确定层次结构模型中各指标的权重向量w;将得到的准则层判断矩阵和方案层判断矩阵的权重向量相互关联得到各点的权重值;
C3:针对判断矩阵的构建,首先建立比例标度表,所述比例标度表由中点aij和aji两部分组成,其中aij的取值,是判断的一个基数,或随机变量在判断标度内的均值;其次根据比例对比表打分,形成判断准则数aij,当指标i比指标j重要时,aij≥1;当指标j比指标i重要时,aji≥1;得出判断矩阵A对应元素aij和aji的取值如下:
其中,i=1,2,…,n;j=1,2,…,n;n是指单层指标的个数总数;
C4:计算判断矩阵A的相对一致性比例系数CR;
其中n为矩阵A的对角线元素之和;通过查询平均随机一致性指标RI,可得所需RI取值进行一致性校验;计算一致性比例系数CR:
若判断矩阵A的相对一致性系数CR小于0.1,则认为判断矩阵A可行,通过一致性检验,CR值越小越好;若判断矩阵A的CR不满足小于0.1,没有通过一致性检验,则倒回判断矩阵A判断过程,从头开始重新进行两两比较,重新构建符合要求的判断矩阵A;
C5:准则层判断矩阵得到的权向量w0与方案层判断矩阵得到的权向量wi(i=1-m)按照向量中包含相同属性值的值相乘,然后将各权重值相加即为方案层特定点对目标层的权重值xi;
其中,n表示准则层判断矩阵的维数;m表示方案层判断矩阵的维数;
xi=b1×c1i+b2×c2i+…+bn×cni;
其中,xi即为第i项指标的权重值。
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