基于模糊神经网络的电网运营效率评估方法研究

宋伶俐，贾乐刚，周博文

（1.武汉大学，武汉 430072；2.国网湖北省电力公司，武汉 430077）

基于模糊神经网络的电网运营效率评估方法研究

宋伶俐1，2，贾乐刚1，周博文1

（1.武汉大学，武汉 430072；2.国网湖北省电力公司，武汉 430077）

在充分考虑电网公司运行情况的基础上，提出了一种电网运营效率评估方法，建立了电网运营效率综合评价指标体系，并给出了相应的模糊神经网络评价模型，以湖北省5个地区电网为算例，综合评估计算，结果表明该电网运营效率综合评价方法有效实用，能够充分考虑评价专家的经验和直觉思维模式，科学评估电网运营情况。

电网运营效率；评价指标；模糊神经网络

0 引言

如何科学的对电网运营效率进行评价已成为一个很重要的问题。文献［1］应用AHP方法从电网设备运行情况、安全性、可靠性和经济性4个方面建立电网运营效率评估指标体系，并结合具体算例进行了定量计算与分析。文献［2］得出了对电力市场运营效率进行评价应考虑到系统内部各子系统之间的非线性作用关系及环境影响因素的结论。文献［4-8］对输电网和配电网的技术指标和经济指标的定义及计算方法进行了深入的介绍，涵盖了电网运营安全性等方面的指标。目前对电网评价的研究主要集中在电网安全性评价，建立了众多电网安全性评价的指标体系，相对来说较为片面。针对以上问题，以下提出了一种电网运营效率评估方法，对电网运营效率指标进行评估计算，能够有效降低评价过程的主观性，提高评价结果的客观性、准确性和评价效率。

1 电网运营效率综合评价指标体系

1.1 指标体系的组成

该文提出的电网运营效率评价指标体系从电网安全性指标、设备利用水平指标、可靠性指标、电能质量指标和经济效益指标5个方面出发，构建了如图1所示包含3个层次共10个子指标组成的指标体系。

1.2 指标体系的评估

1.2.1 电网安全性评估

短路电流水平指标指主要母线允许短路电流与该母线短路电流之差的和与统计母线总数之比；静态电压水平指标指电网允许承受负荷极限和当前承受负荷之差与当前承受负荷的比值；暂态安全指标计算判据为：

图1 电网运营效率综合评价指标体系

ti表示全网中第i条220kV线路的极限切除时间，其仿真计算采用综稳程序（PSASP）的暂稳计算工具，n表示全网的220kV线路总数。

1.2.2 电网设备利用水平评估

《电力系统安全稳定导则》要求电网结构应能满足各种运行方式下潮流变化的需要，同时能适应系统发展的需要。要确定电网线路和主变压器的合理利用率，须综合考虑年最大负荷率、电网安全裕度、电网发展裕度等因素，对电网线路和主变压器利用情况进行综合评价。

1.2.3 电网可靠性评估

用EDSA软件计算电网可靠性，具体计算流程主要是通过故障率 、修复率计算出设备的无故障工作时间和平均修复时间。

1.2.4 电网电能质量评估

电能质量评估指标使用电压偏差指标，即实际运行电压对系统标称电压的偏差相对值。

2 基于主客观组合权重赋权的模糊神经网络评价模型

2.1 模型的构建

充分考虑了评价过程的随机性和专家主观上的不确定性，提出的电网运营效率评价模型及流程如图2所示。

2.2 模型的评价过程

a.根据评价目的分层建立各级评价指标。根据子指标计算公式得到评价指标数据。

b.将指标数据规范化，确定评价集。采用（0～1）区间变换法，将指标数据规范化。

c.确立指标权重。采用AHP和Delphi法确定主观权重，利用熵值法、标准离差法和灰关联度法确定客观权重。考虑到乘积组合权重易使大的权重更大，小的权重更小，受极值影响较大，该文采用线性组合的方法确定组合权重。

图2 电网运营效率评价模型

d.神经网络输入指标数据。模糊神经网络由模糊评价层、输入层、中间层和输出层组成。模糊评价层采用基于AHP、Delphi、熵值法、标准离差法和灰关联度法确定组合权重的模糊评价，其权重既考虑了专家的主观偏好与知识经验又考虑了各指标的客观属性数据，较为全面。

e.模糊评价模型为B＝A·R［9］，R 为模糊评价矩阵，“·”为模糊算子，此处采用（·，）算子，即矩阵乘法。假设神经网络的输入层、中间层和输出层每层有N个处理单元，训练集包括M 个样本模式对。对于第p个学习样本（p＝1，2，…，M），第一层节点 的输入为Ipj，输出为Opj，则：

其中f为sigmoid函数，对每个输入样本p，网络输出与期望输出bpj间的误差为：

样本学习训练的目的即使该误差最小。

BP网络的修正公式为：

式（4）中引入学习速率η用来加快网络收敛速度。α为常数，称为态势因子。α，η∈ （0，1），它决定上一次的权值对本次权值更新的影响程度。

3 算例验证

以湖北电网作为计算实例，运用该电网运营效率综合评价指标体系和模型，综合评价湖北省5个地区电网2013年和2014年的电网运营状况。

3.1 数据计算处理

根据上述电网运营效率评价指标体系计算各分区各指标的实际数据并将计算的数据进行规范化处理。表1和表2分别给出了2013年和2014年湖北5个地区的电网运营效率价指标规范化处理后的数据。

表1 2013年规范化数据

表2 2014年规范化数据

计算电网运营效率综合评价子指标和主客观组合权重。组合权重如表3所示。

表3 主客观组合权重

3.2 评价模型计算

运用该模糊神经网络模型，以2013年数据为样本训练并检验神经网络，其中前3组数据为训练样本，后2组数据为检验样本。用检验合格的神经网络对2014年数据进行评价。网络的输入节点数为15，输出节点数为1；传递函数采用sigmoid函数，学习函数采用Levenberg-Marquardt算法，训练精度，学习速率0.01。训练结果与检测结果如表4所示，评价样本结果如表5所示，评价结果如表6所示。

表4 训练样本和检测样本结果（2013年）

表5 评价样本结果（2014年）

表6 评价结果

3.3 评价结果分析

由表4可知，训练结果与样本数据基本一致，地区排序相同，最大误差为0.007 8%；检测结果与样本数据基本一致，地区排序相同，最大误差为0.009 4%，由此可知运用该模糊神经网络模型对电网运营效率进行综合评价是可行的。由表5可知，评价结果与样本数据基本一致，地区排序相同，最大误差为0.009 1%，运用该模糊神经网络模型对电网运营效率的评价结果是可信的。由表6可知，咸宁、荆州、十堰的运营效率有所提高，其中十堰增幅最明显，其他地区有不同程度下降，其中武汉下降最明显，主要原因是电能质量指标的下降。2013年，各地市运营效率排名依次为：武汉、荆州、咸宁、荆门、十堰；2013年的排名与2014年一致。

4 结论

以上针对电网运营效率问题开展研究，从社会各界对电网运营的需求出发，对比分析了国内外电网运营效率研究现状，从电网安全稳定性、电网设备利用水平、供电可靠性、电能质量、经济效益5个方面出发建立综合指标体系，运用基于主客观组合权重的模糊神经网络建立了电网运营效率评价模型。以湖北的5个地区电网为算例，对其2013年和2014年电网运营效率进行多层次性、长期性、全局性和整体性的评价。计算结果验证了提出的电网运营效率综合评价方法的有效性和可行性。

［1］陈绍君.层次分析法在电网运营效率评价中的应用［J］.华东电力，2012，40（11）：1891-1894.

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本文责任编辑：丁 力

ResearchonOperationalEfficiencyAssessmentofPower GridBasedonFuzzyNeuralNetwork

Song Lingli1，2，Jia Legang1，Zhou Bowen1
（1.Wuhan University，Wuhan 430072，China；2.State Grid Hubei Electric Power Company，Wuhan 430077，China）

This paper takes into account the operation condition of power company and an integrate evaluation method for operation efficiency of power grid is proposed.Then the assessment indicator system of operation efficiency of power grid is established.besides Fuzzy neural network evaluation model is proposed.Taking five regions power network in Hubei province for example，the calculation results show that the proposed method is efficient and expedient.The method can take into account of the experience and intuition of experts，which can scientifically assess the operational condition of power grid.

operational efficiency of power grid；evaluation index；fuzzy neural network

TM715

A

1001-9898（2015）03-0030-03

2015-04-17

宋伶俐（1978－），女，博士，主要研究方向为电力系统规划与管理。