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基于云理論的電力生產(chǎn)安全評估

文檔作者：覃兆安文檔來源：國網(wǎng)浙江省電力公司嘉興供電公司		點(diǎn) 擊數(shù)：	更新時間： 2021年08月02日
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基于云理論的電力生產(chǎn)安全評估
覃兆安
(國網(wǎng)浙江省電力公司嘉興供電公司，浙江嘉興 314000)
研究與開發(fā)
摘要 鑒于安全評判具有模糊和隨機(jī)屬性，文章提出以云理論為模型框架來對電力生產(chǎn)進(jìn)行
安全性評估。首先統(tǒng)籌建立評估指標(biāo)體系，并采用主客觀相結(jié)合的方法來分配指標(biāo)權(quán)重；接著以
云模型為主體，引入可拓學(xué)物元理論，建立不確定環(huán)境下分析電力生產(chǎn)安全狀態(tài)的定量模型；最
后佐以算例驗證。
關(guān)鍵詞：電力生產(chǎn)；‘云模型；狀態(tài)評估；指標(biāo)體系
Security Assessment of Power Production based on Cloud Theory
QinZhaoan
(State Grid Jiaxing Power Supply Company,Jiaxing，Zhejiang 3 14000)
Abstract In view of the safety evaluation iS with fuzzy and stochastic properties．the article
proposes the cloud model theory as the frame work for safety assessment of electricity production．First，
the article CO—ordinate the establishment of evaluation index system，and uses a combination of
subjective and objective methods to assign index weight；then analyzes the quantitative model of the
security status of electricity production as the main cloud model，introduced extenics matter element
theory,uncertain environment；and finally accompanied by numerical example．
Keywords： electricity production；cloud model；state assessment；index system
電力生產(chǎn)要能滿足人們?nèi)找嬖鲩L的用電需求，
一方面要保證適當(dāng)?shù)碾娋W(wǎng)規(guī)模，另一方面必須講求
生產(chǎn)過程的安全性。安全性與風(fēng)險相關(guān)聯(lián)，可通過
一定方法進(jìn)行分析。就目前來看，進(jìn)行安全性評價
的方法主要有灰色關(guān)聯(lián)法、模糊決策法、人工神經(jīng)
網(wǎng)絡(luò)法等【¨。這些方法注意到了安全邊界的模糊屬
性，試圖通過尋找影響安全的各類因素之間的數(shù)值
關(guān)聯(lián)來判斷安全態(tài)勢，但大多停留在定性層面，難
以給管理人員提供客觀和穩(wěn)定的判斷意見。
文章認(rèn)為：云理論通過構(gòu)建科學(xué)的數(shù)字特征(期
望、熵、超熵)、云發(fā)生器和云語言預(yù)測規(guī)則，在不
確定性評估領(lǐng)域有著成功應(yīng)用。因此可以以云理論
為依托，引入有力的輔助分析工具(物元理論)，來
形成新的關(guān)于電力生產(chǎn)安全評價方面的方法體系。
1 電力生產(chǎn)安全性評判指標(biāo)體系
1．1 評判指標(biāo)分類
電力生產(chǎn)是一個綜合體系，其安全程度受多種
因素制約。這些因素犬牙交錯、相互耦合，在梳理
上存在一定困難。文獻(xiàn)[2]中，曲朝陽認(rèn)為評價電力
生產(chǎn)安全程度的指標(biāo)是多層級結(jié)構(gòu)；文獻(xiàn)[3]中，肖
耀輝認(rèn)為影響電力生產(chǎn)安全的因素來自人、機(jī)、環(huán)
境和管理四個方面。筆者在綜合參閱上述文獻(xiàn)基礎(chǔ)
上，結(jié)合自身經(jīng)驗，認(rèn)為評判指標(biāo)的建立因遵循以
下原則：① 分層原則。這樣有利于指標(biāo)的歸類和管
理，-但層次不能太多，否則既增加評判工作量又增
加指標(biāo)權(quán)重分配的難度；②精細(xì)化原則。即緊抓核
心，舍棄邊緣，不打指標(biāo)“亂仗”。 ·
根據(jù)以上原則，筆者提出如圖1所示的類似工
程管理領(lǐng)域的指標(biāo)分類(工程管理經(jīng)常按照人、機(jī)、
料、法、環(huán)來進(jìn)行風(fēng)險估測、進(jìn)度分析等)。其中，
一級指標(biāo)涵蓋電力生產(chǎn)的各大要素，但又不相互重
疊；二級指標(biāo)的劃分突出對安全生產(chǎn)影響最大的因
素，使安全管理有的放矢。
1．2 指標(biāo)權(quán)重分配
為保證指標(biāo)權(quán)重分配的科學(xué)性，一方面需要充
分借鑒專家知識，另一方面需要挖掘指標(biāo)本身蘊(yùn)含
的客觀信息， 因此指標(biāo)權(quán)重的分配方法應(yīng)符合主客
2016~9 q=lE：llt I 63
@ @
圖1 電力生產(chǎn)安全性評判的指標(biāo)體系
觀“合體”。通過參閱文獻(xiàn)[4．6]，筆者認(rèn)為：可分別
用層次分析法和熵權(quán)法來確定指標(biāo)的主觀權(quán)重和客
觀權(quán)重，然后利用加和法進(jìn)行集成。
層次分析法原理： 由一定數(shù)量的專家對指標(biāo)重
要性進(jìn)行排序，分析各指標(biāo)間的相對重要程度并構(gòu)
建判斷矩陣，然后求取各指標(biāo)的權(quán)重值w 在此基
礎(chǔ)上形成主觀權(quán)重向量Wo=(w )1 n為指標(biāo)個數(shù)。
熵權(quán)法原理：根據(jù)指標(biāo)變異程度，客觀計算各
指標(biāo)熵值，然后基于熵值大小的比較而確定指標(biāo)權(quán)
重w 再在此基礎(chǔ)上形成客觀權(quán)重向量We=(W。f)l
W = +6
a n 1
=
— — I 7
一I●
b=l—a
科，它通過建立物元模型來處理一些復(fù)雜問題。物
元模型表示為 =(Ⅳ’c，v)，其中 指要處理的事務(wù)，
Ⅳ指與事務(wù) 有關(guān)的某事物名稱、C指事物特征，v
為事物特征值。對應(yīng)到電力生產(chǎn)安全評判工作，可
將R視作“評判劃分的安全等級”，將C視作評判指
標(biāo)、1，視作評判指標(biāo)的等級描述。
云理論是一種基于概率論和模糊集理論的專用
于不確定性領(lǐng)域的新工具，其常見形式為一維正態(tài)
云。正態(tài)云的數(shù)字特征有3個：期望 、熵 、超
熵 ，三者的含義以及用作電力生產(chǎn)安全性評判時
的作用如圖2所示。
正態(tài)云
：表示 l I ：表示I I ：反映
隸屬云中心位置I 滴離散程度l I云滴凝聚度
最能反映電
力生產(chǎn)安全
的等級劃分
可刻畫評估
過程中分級
邊界的模糊
性、隨機(jī)性
可描述評估
因子模糊性
與隨機(jī)性之
間關(guān)聯(lián)程度
圖2 正態(tài)云的數(shù)字特征及用作安全評判時的作用
鑒于以上物元理論和云理論的特點(diǎn)，筆者認(rèn)為
可以將二者結(jié)合進(jìn)行電力生產(chǎn)安全性評判，即構(gòu)建
如式(2)所示模型(以正態(tài)云三元組( 、E 、 )
代替v)。該模型優(yōu)點(diǎn)：既充分利用物元理論在描述
客觀事物變化方面的優(yōu)勢，又深度吸納云模型關(guān)于
不確定性處理的特長，因此是理想的電力生產(chǎn)安全
評估的方法體系。
R =
N C1
c2
：
●
Cn ( ， ， )
3 電力生產(chǎn)安全評估的開展
(1) 3
．1 明確各安全等級之間的界限
加和法原理：根據(jù)式(1)，將 和 合成。
其中，P 為 升序排列后的第i個分量。
2 引入可拓學(xué)的云理論
可拓學(xué)是一門興起于20世紀(jì)80年代的交叉學(xué)
64 l嘲l(fā)_I麓燕2o16年第9期
(2)
首先，按照對模糊概念的評價思維，將電力生
產(chǎn)的安全水平進(jìn)行等級劃分。不失一般性，可劃分
為1—5級，分別對應(yīng)為“很安全”、“安全”、“注意”、
“危險”、“很危險”。圖1中各指標(biāo)(Ci)在5種安
全等級下的取值范圍可由大量專家在統(tǒng)計分析的基
礎(chǔ)上科學(xué)得出[1 ，詳見表1。
其次， 以各指標(biāo)在各等級下的取值上、下限為
；
參照，加以模糊性擴(kuò)展，得到約束空間[c 、Cmin]，
然后按照式(3)計算正態(tài)云的 和 ，而正態(tài)云
的He可結(jié)合指標(biāo)的屬性取0．0001或0．0002。
{I Ex=：( C max+一Ccmi n) ／26 (?3)
表1 各指標(biāo)在各等級下的取值范圍
各指標(biāo)在各安全級別下的限值
指標(biāo)
1級 2級 3級 4級 5級
c1 ≥ 0．9O ≥ 0．80 ≥ O．7O ≥O．60 < O．6O
C2 ≥0．90 ≥ 0．80 ≥ O．70 ≥ 0．60 < 0．6O
c3／％ < 1．OO ≥ 1．00 ≥ 3．00 ≥ 5．0O ≥7．O0
cd％ <1．OO ≥ 1．OO ≥2．0O ≥4．0O ≥6．O0
C5 ≥0．95 ≥ 0．80 ≥ O．75 ≥ 0．60 < O．6O
c6 ≥O．9O ≥ O．8O ≥ 0．7O ≥ O．6O < 6．0O
c8 ≥9．50 ≥9．0O ≥ 8．5O ≥ 6．O0 <6．0O
c9 ≥9．O0 ≥ 8．00 ≥ 7．00 ≥ 6．0O <6．00
c1o < 1．00 ≥ 1．O0 ≥ 3．00 ≥ 5．00 ≥7．0O
el1 < 1．O0 ≥ 1．0O ≥2．O0 ≥4．0O ≥6．O0
CI2 ≥O．95 ≥0．85 ≥ O．75 ≥ 0．60

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