一种基于欧氏距离和灰色关联度的灾害分级方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于欧氏距离和灰色关联度的灾害分级方法和装置，所述方法包括：获取灾害事件发生时电力系统的各类分级指标和对应的历史数据；构建指标评价矩阵和加权矩阵；选择最大理想指标和最小指标，计算灰色关联度和欧式距离；根据灰色关联度和欧式距离，计算用于表征灾害事件对电力系统各分级指标影响的理想距离；基于所述理想距离和电力系统的运行状态判定情况，进行分级。相比于现有技术，提高了对灾害事件评估分析的准确性，为电力系统的恢复力评估提供参考。力系统的恢复力评估提供参考。力系统的恢复力评估提供参考。

【技术实现步骤摘要】
一种基于欧氏距离和灰色关联度的灾害分级方法和装置


[0001]本专利技术涉及电力系统安全规划运行领域，尤其涉及一种基于欧氏距离和灰色关联度的灾害分级方法和装置。

技术介绍

[0002]电力系统是关系到社会安全和经济命脉的重要基础设施。保障电力安全可靠供应、提升电网恢复力成为了国内外广泛关注的课题。电力系统恢复力指的是系统在遭受外部极端时间后抵御吸收和响应恢复能力，是电力系统发展的必然要求。在不同类型的极端事件日益威胁电力系统安全运行的背景下，分析研究各类极端事件对电力系统的影响，是提高电力系统恢复力的关键。由于不同事件具有不同的特性，对电力系统造成的影响也有差异，因此有必要对电力系统可能遇到的各种极端事件进行分级。目前并没有一种综合考虑各种极端事件危险度、电力系统受损情况、电力系统恢复力水平的极端事件统一分级模型，现有技术对灾害事件的分析和评估较为片面，欠缺全面的考虑。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种基于欧氏距离和灰色关联度的灾害分级方法和装置，提高了对灾害事件评估分析的准确性。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于欧氏距离和灰色关联度的灾害分级方法，包括：
[0005]获取灾害事件发生时电力系统的各类型分级指标和各分级指标的历史数据；其中，所述分级指标的类型包括负荷类、网架类、弹性资源类、故障维修类和气象类；
[0006]以各分级指标作为行向量，各分级指标的历史数据作为列向量，构建指标评价矩阵；
[0007]根据所述指标评价矩阵，计算得到各分级指标的权重系数，并根据所述各分级指标的权重系数，构建加权矩阵；
[0008]从所述加权矩阵中选取最大理想指标和最小理想指标，根据所述最大理想指标、所述最小理想指标和所述指标评价矩阵分别计算第一灰色关联度和第二灰色关联度；根据所述最大理想指标、所述最小理想指标和所述加权矩阵分别计算第一欧氏距离和第二欧氏距离；
[0009]根据所述第一灰色关联度、所述第一欧氏距离、所述第二灰色关联度和所述第二欧氏距离，计算获得与各分级指标一一对应的理想距离；所述理想距离用于表征所述灾害事件对电力系统各分级指标的影响；
[0010]根据所述理想距离，结合所述电力系统的运行状态判定情况，确定所述灾害事件的分级结果。
[0011]作为优选方案，所述根据所述指标评价矩阵，计算得到各分级指标的权重系数，并根据所述各分级指标的权重系数，构建加权矩阵，具体为：
[0012]根据所述指标评价矩阵R＝(r
ij
)
n
×
m
，计算得到分级指标的熵H
i
：
[0013][0014]其中，r
ij
为指标评价矩阵的第i行第j列元素，n为分级指标数量，m为分级指标的历史数据的数量，i＝1,2,
…
,n，j＝1,2,
…
,m；
[0015]计算各分级指标的权重系数w
i
：
[0016][0017]根据所述各分级指标的权重系数，构建加权矩阵：
[0018]T＝(t
ij
)
n
×
m
＝(w
i
r
ij
)
n
×
m
；
[0019]其中，T为所述加权矩阵。
[0020]作为优选方案，所述从所述加权矩阵中选取最大理想指标和最小理想指标，具体为：
[0021]根据所述加权矩阵，选取最大理想指标和最小理想指标：
[0022]x
j
＝max
1≤i≤n
t
ij
；
[0023]y
j
＝min
1≤i≤n
t
ij
；
[0024]其中，x
j
为最大理想指标，y
j
为最小理想指标，j＝1,2,...,m。
[0025]作为优选方案，所述根据所述最大理想指标、所述最小理想指标和所述指标评价矩阵分别计算第一灰色关联度和第二灰色关联度，具体为:
[0026]根据所述指标评价矩阵和所述最大理想指标，构建第一灰色关联矩阵U：
[0027]U＝(u
ij
)
n
×
m
；
[0028][0029]其中，x
j
为最大理想指标，r
ij
为指标评价矩阵的第i行第j列元素,ρ为预设的分辨系数，取值范围为0至1；
[0030]计算所述第一灰色关联度：
[0031][0032]其中，为与各分级指标一一对应的第一灰色关联度；
[0033]根据所述指标评价矩阵和所述最小理想指标，构建第二灰色关联矩阵V：
[0034]V＝(v
ij
)
n
×
m
；
[0035][0036]其中，y
j
为最小理想指标；
[0037]计算所述第二灰色关联度：
[0038][0039]其中，为与各分级指标一一对应的第二灰色关联度；
[0040]所述根据所述最大理想指标、所述最小理想指标和所述加权矩阵分别计算第一欧氏距离和第二欧氏距离，具体为：
[0041]根据所述最大理想指标和所述加权矩阵计算第一欧氏距离：
[0042][0043]其中，为所述第一欧氏距离；
[0044]根据所述最小理想指标和所述加权矩阵计算第二欧氏距离：
[0045][0046]其中，为所述第二欧氏距离。
[0047]作为优选方案，所述根据所述第一灰色关联度、所述第一欧氏距离、所述第二灰色关联度和所述第二欧氏距离，计算获得与各分级指标一一对应的理想距离，具体为:
[0048]根据第一灰色关联度和第二欧氏距离，计算相差正距离：
[0049][0050]根据第二灰色关联度和第一欧氏距离，计算相差负距离：
[0051][0052]进而计算理想距离：
[0053]L
i
＝N
i
/(M
i
+N
i
)；
[0054]其中，M
i
为相差正距离，N
i
为相差负距离，L
i
为理想距离。
[0055]作为优选方案，在所述以各分级指标作为行向量，各分级指标的历史数据作为列向量，所述构建指标评价矩阵之前，还包括：
[0056]根据各分级指标的类型，依次对各分级指标进行标幺化处理。
[0057]作为优选方案，所述根据各分级指标的类型，依次对各分级指标进行标幺化，具体为：
[0058]所述弹性资源类包括储能装置实时剩余电量、柔性可控负荷响应速度、若干个负荷指标、若干个时间指标和若干个功率指标；所述负荷类包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于欧氏距离和灰色关联度的灾害分级方法，其特征在于，包括：获取灾害事件发生时电力系统的各类型分级指标和各分级指标的历史数据；其中，所述分级指标的类型包括负荷类、网架类、弹性资源类、故障维修类和气象类；以各分级指标作为行向量，各分级指标的历史数据作为列向量，构建指标评价矩阵；根据所述指标评价矩阵，计算得到各分级指标的权重系数，并根据所述各分级指标的权重系数，构建加权矩阵；从所述加权矩阵中选取最大理想指标和最小理想指标，根据所述最大理想指标、所述最小理想指标和所述指标评价矩阵分别计算第一灰色关联度和第二灰色关联度；根据所述最大理想指标、所述最小理想指标和所述加权矩阵分别计算第一欧氏距离和第二欧氏距离；根据所述第一灰色关联度、所述第一欧氏距离、所述第二灰色关联度和所述第二欧氏距离，计算获得与各分级指标一一对应的理想距离；所述理想距离用于表征所述灾害事件对电力系统各分级指标的影响；根据所述理想距离，结合所述电力系统的运行状态判定情况，确定所述灾害事件的分级结果。2.如权利要求1所述的一种基于欧氏距离和灰色关联度的灾害分级方法，其特征在于，所述根据所述指标评价矩阵，计算得到各分级指标的权重系数，并根据所述各分级指标的权重系数，构建加权矩阵，具体为：根据所述指标评价矩阵R＝(r
ij
)
n
×
m
，计算得到分级指标的熵H
i
：其中，r
ij
为指标评价矩阵的第i行第j列元素，n为分级指标数量，m为分级指标的历史数据的数量，i＝1,2,
…
,n，j＝1,2,
…
,m；计算各分级指标的权重系数w
i
：根据所述各分级指标的权重系数，构建加权矩阵：T＝(t
ij
)
n
×
m
＝(w
i
r
ij
)
n
×
m
；其中，T为所述加权矩阵。3.如权利要求2所述的一种基于欧氏距离和灰色关联度的灾害分级方法，其特征在于，所述从所述加权矩阵中选取最大理想指标和最小理想指标，具体为：根据所述加权矩阵，选取最大理想指标和最小理想指标：x
j
＝max
1≤i≤n
t
ij
；y
j
＝min
1≤i≤n
t
ij
；其中，x
j
为最大理想指标，y
j
为最小理想指标，j＝1，2，...，m。4.如权利要求2所述的一种基于欧氏距离和灰色关联度的灾害分级方法，其特征在于，所述根据所述最大理想指标、所述最小理想指标和所述指标评价矩阵分别计算第一灰色关联度和第二灰色关联度，具体为：根据所述指标评价矩阵和所述最大理想指标，构建第一灰色关联矩阵U：
U＝(u
ij
)
n
×
m
；其中，x
j
为最大理想指标，r
ij
为指标评价矩阵的第i行第j列元素，ρ为预设的分辨系数，取值范围为0至1；计算所述第一灰色关联度：其中，为与各分级指标一一对应的第一灰色关联度；根据所述指标评价矩阵和所述最小理想指标，构建第二灰色关联矩阵V：V＝(v
ij
)
n
×
m
；其中，y
j
为最小理想指标；计算所述第二灰色关联度：其中，为与各分级指标一一对应的第二灰色关联度；所述根据所述最大理想指标、所述最小理想指标和所述加权矩阵分别计算第一欧氏距离和第二欧氏距离，具体为：根据所述最大理想指标和所述加权矩阵计算第一欧氏距离：其中，为所述第一欧氏距离；根据所述最小理想指标和所述加权矩阵计算第二欧氏距离：其中，为所述第二欧氏距离。5.如权利要求4所述的一种基于欧氏距离和灰色关联度的灾害分级方法，其特征在于，所述根据所述第一灰色关联度、所述第一欧氏距离、所述第二灰色关联度和所述第二欧氏距离，计算获得与各分级指标一一对应的理想距离，具体为：根据第一灰色关联度和第二欧氏距离，计算相差正距离：根据第二灰色关联度和第一欧氏距离，计算相差负距离：进而计算理想距离：
L
i
＝N
i
/(M
i
+N
i
)；其中，M
i
为相差正距离，N
...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨银国，刘洋，于珍，陆秋瑜，伍双喜，朱誉，林英明，李更丰，刘金，李文轩，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，
类型：发明
国别省市：