【技術實現步驟摘要】
一種基于高壓客戶用電外風險評估的負荷調控方法
[0001]本專利技術涉及負荷控制
，尤其涉及一種基于高壓客戶用電外風險評估的負荷調控方法。
技術介紹
[0002]伴隨傳統電力系統向新型電力系統轉型升級，電源結構和負荷形態發生重大變化，“源荷”雙側隨機性、波動性顯著提高。各地風電、光伏等新能源發電比例顯著提高，其出力與天氣變化耦合緊密，存在較大波動性。傳統“源隨荷動”運行的不確定性風險增加，更易出現電壓、功率越限等問題，導致電網調度運行難度增加。通過靈活調配控制高壓客戶等負荷資源，維持源荷平衡，可有效地降低風險。
[0003]目前，大量的研究雖然都采用組合權重法將主觀賦權與客觀賦權結合，以減弱評價者的主觀意愿。例如二者在使用時，采用熵值法進行客觀賦權，其僅僅是通過熵判斷某個指標的離散程度來確定指標的權重大小，并未考慮指標間的相互聯系，從而很可能導致誤判的結果。因此，有學者逐漸地將獨立性權法引入組合權重法中，借助獨立性權法反映各指標信息重復度，進一步削弱各指標信息冗余度，使組合權重結果更加合理。
[0004]然而，在對高壓客戶進行控制時，應該考慮其所接入電網的實際情況，評估電網對高壓客戶影響，發現潛在風險隱患，以便使高壓客戶安全可靠參與新型電力系統負荷精準調控。因此，需要一種基于高壓客戶用電外風險評估的負荷調控方法以合理、有效地基于風險評估結果，制定負荷調控決策。
技術實現思路
[0005]本專利技術的目的是提出一種基于高壓客戶用電外風險評估的負荷調控方法，其特征在于，所述方法包括以...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種基于高壓客戶用電外風險評估的負荷調控方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：步驟A、獲取高壓客戶用電外風險指標數據集，以及指標體系主觀、客觀、獨立性權重，并基于獨立性權重分布構建指標分類集；步驟B、建立基于獨立性權重準則的自學習綜合權重模型的約束條件與目標函數；步驟C、確定風險評估矩陣，建立結合自學習綜合權重模型與云模型的評估定級體系；步驟D、制定基于高壓客戶用電外風險評估的負荷調控策略。2.根據權利要求1所述基于高壓客戶用電外風險評估的負荷調控方法，其特征在于，所述步驟A具體包括以下子步驟：步驟A1、采用計及多狀態元件模型系統狀態快速排序方法獲取配電網m個不同的預設場景及其發生的概率值；通過潮流運算，獲取m個不同預設場景下n個指標組合的電氣數據集X
n|m
＝{X1,X2,
…
,X
n
}；步驟A2、采用層次分析法、區間估計尋優法，基于專家經驗構建判別矩陣B
n
，結合電氣數據集X
n|m
＝{X1,X2,
…
,X
n
}獲取各指標的主觀權重值與各指標主觀權重的估計區間并組合得到高壓客戶用電外風險指標體系主觀權重矩陣步驟A3、采用熵值法，基于電氣數據集X
n|m
＝{X1,X2,
…
,X
n
}獲取各指標的客觀權重值并組合得到高壓客戶用電外風險指標體系客觀權重矩陣步驟A4、采用獨立性法，基于電氣數據集X
n|m
＝{X1,X2,
…
,X
n
}獲取各指標的獨立性權重值組合得到高壓客戶用電外風險指標體系獨立性客觀權重矩陣步驟A5、將W
du
中的每個被選中的指標權重值與剩余其他未被選中的指標權重值進行大小比較，并基于獨立性客觀權重進行指標分類，獲取n個指標的類別標簽集H＝{h1,h2,
…
,h
n
}。3.根據權利要求2所述基于高壓客戶用電外風險評估的負荷調控方法，其特征在于，所述步驟A2中獲取各指標主觀權重的估計區間的公式如下：式中：為第i個指標的主觀權重值，B
n
為層次分析法的判別矩陣，W
An
為n個指標體系的主觀權重矩陣；獲取各指標的主觀權重值的公式如下：
其中，E為極大熵準則對應的極大熵值。4.根據權利要求2所述基于高壓客戶用電外風險評估的負荷調控方法，其特征在于，所述步驟A3中獲取各指標的客觀權重值的公式如下：式中：m為預設場景總數，P
ij
為第j個指標下第i個預設場景的比重，E
j
為第j個指標的熵值，為第j個指標客觀權重值，且設定當P
ij
＝0時，P
ij lnP
ij
＝0。5.根據權利要求2所述基于高壓客戶用電外風險評估的負荷調控方法，其特征在于，所述步驟A4中獲取各指標的獨立性權重值的公式如下：式中：R
j
為第j個指標的復相關系數，為X
m|n
的平均值，為X
m|n
消除剩余的矩陣，為第j個指標的獨立性客觀權重。6.根據權利要求2所述基于高壓客戶用電外風險評估的負荷調控方法，其特征在于，所述步驟A5中獲取n個指標的類別標簽集H＝{h1,h2,
…
,h
n
}的公式如下：
式中：add為第i個指標x
i
權重值大于第k個預設場景指標集X
n|k
中剩余指標權重值的次數，jian為第i個指標x
i
權重值小于第k個預設場景指標集X
n|k
中剩余指標權重值的次數，buq為第i個指標x
i
權重值等于第k個預設場景指標集X
n|k
中剩余指標權重值的次數；{1,2,3}分別對應增加型、減小型和不確定型類別標簽。7.根據權利要求1所述基于高壓客戶用電外風險評估的負荷調控方法，其特征在于，所述步驟B中的約束條件包括：主觀區間約束：指標標簽類型約束：式中：分別為指標j權重區間上下限值；所述步驟B中的目標函數為：式中：為第j個指標的自學習組合權重，為第j個指標的主觀權重的組合系數，為第j個指標的客觀權重的組合系數，為各指標之間的獨立性權重相對單位斜率。8.根據權利要求1所述基于高壓客戶用電外風險評估的負荷調控方法，其特征在于，所述步驟C具體包括以下步驟：步驟C1、將非負歸一化后的指標數據集依次帶入式(10)，計算各指標屬于不同風險等級的隸屬度矩陣R，步驟C2、將各指標的隸屬度矩陣R進行整合，構建風險評估矩陣R
∑
：式中：n為總預設場...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐永海，陳宗漢，陶順，龍禹，馬琎頡，潘明明，莊重，孫志，袁金斗，楊恒，
申請(專利權)人：中國電力科學研究院有限公司國網江蘇省電力有限公司營銷服務中心國網江蘇省電力有限公司國家電網有限公司，
類型：發明
國別省市：
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