[发明专利]基于粗糙集理论的配电网故障风险评估方法

摘要

本发明涉及一种电力系统的风险评估方法。本发明解决了目前配电网故障风险评估指标不全面或冗余较大，评估模型不能实现不完备信息的风险评估且不能定期更新，从而使评估模型评估结果不准确，无法应用的问题。本发明采用的技术方法是，利用粗糙集理论的数据挖掘能力，从故障风险评估指标中挖掘出有价值的指标，再利用粗糙集理论的约简能力和处理不完备信息的能力获得故障风险评估模型，利用最少的故障风险指标获得精确的故障风险评估模型，并在故障风险指标数据不完备时，正确地实现故障风险评估。本方法具有实时更新故障风险评估模型的功能。本发明实现了配电故障风险的精确评估，使配电网避免故障发生或缩小故障损失，具有显著的经济效益和社会效益。

主权项

基于粗糙集理论的配电网故障风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：从配电网历史故障数据和专家经验数据库中提取配电网故障风险评估指标数据，配电网故障风险评估指标数据包括以下各组数据：风等级、雨等级、雾等级、雷电等级、雪等级、覆冰等级、温度等级、电气设备老化程度、负载率、负荷等级、计算负荷、负荷转供能力、线路类型以及用户电力专业技术水平；所述配电网故障风险评估指标数据作为条件属性，而每组数据对应的风险等级作为决策属性；并根据每种故障风险定义其属性值域；利用等距离划分的离散化方法，规定各条件属性和决策属性的编码方式，根据所定义的属性值域将提取的配电网故障风险评估指标数据转换成故障风险评估信息系统的属性值，按照各条件属性和决策属性的编码方式将条件属性和决策属性离散化，构建信息系统的决策表；利用粗糙集理论对所述条件属性和决策属性进行属性约简和属性值约简，删除决策表中的不相容数据，并对决策表中的条件属性进行约简，删除冗余属性，得到最小条件属性集；最后，对决策表进行属性值约简，得到最小规则集，所述最小规则集即为配电网故障风险评估模型；将在线检测的配电网故障风险评估指标数据输入到该模型，即可在线得到配电网故障风险评估结果。