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基于云理论的电力生产安全评估

文档作者：覃兆安文档来源：国网浙江省电力公司嘉兴供电公司		点击数：	更新时间： 2021年08月02日
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基于云理论的电力生产安全评估
覃兆安
(国网浙江省电力公司嘉兴供电公司，浙江嘉兴 314000)
研究与开发
摘要 鉴于安全评判具有模糊和随机属性，文章提出以云理论为模型框架来对电力生产进行
安全性评估。首先统筹建立评估指标体系，并采用主客观相结合的方法来分配指标权重；接着以
云模型为主体，引入可拓学物元理论，建立不确定环境下分析电力生产安全状态的定量模型；最
后佐以算例验证。
关键词：电力生产；‘云模型；状态评估；指标体系
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
电力生产要能满足人们日益增长的用电需求，
一方面要保证适当的电网规模，另一方面必须讲求
生产过程的安全性。安全性与风险相关联，可通过
一定方法进行分析。就目前来看，进行安全性评价
的方法主要有灰色关联法、模糊决策法、人工神经
网络法等【¨。这些方法注意到了安全边界的模糊属
性，试图通过寻找影响安全的各类因素之间的数值
关联来判断安全态势，但大多停留在定性层面，难
以给管理人员提供客观和稳定的判断意见。
文章认为：云理论通过构建科学的数字特征(期
望、熵、超熵)、云发生器和云语言预测规则，在不
确定性评估领域有着成功应用。因此可以以云理论
为依托，引入有力的辅助分析工具(物元理论)，来
形成新的关于电力生产安全评价方面的方法体系。
1 电力生产安全性评判指标体系
1．1 评判指标分类
电力生产是一个综合体系，其安全程度受多种
因素制约。这些因素犬牙交错、相互耦合，在梳理
上存在一定困难。文献[2]中，曲朝阳认为评价电力
生产安全程度的指标是多层级结构；文献[3]中，肖
耀辉认为影响电力生产安全的因素来自人、机、环
境和管理四个方面。笔者在综合参阅上述文献基础
上，结合自身经验，认为评判指标的建立因遵循以
下原则：① 分层原则。这样有利于指标的归类和管
理，-但层次不能太多，否则既增加评判工作量又增
加指标权重分配的难度；②精细化原则。即紧抓核
心，舍弃边缘，不打指标“乱仗”。 ·
根据以上原则，笔者提出如图1所示的类似工
程管理领域的指标分类(工程管理经常按照人、机、
料、法、环来进行风险估测、进度分析等)。其中，
一级指标涵盖电力生产的各大要素，但又不相互重
叠；二级指标的划分突出对安全生产影响最大的因
素，使安全管理有的放矢。
1．2 指标权重分配
为保证指标权重分配的科学性，一方面需要充
分借鉴专家知识，另一方面需要挖掘指标本身蕴含
的客观信息， 因此指标权重的分配方法应符合主客
2016~9 q=lE：llt I 63
@ @
图1 电力生产安全性评判的指标体系
观“合体”。通过参阅文献[4．6]，笔者认为：可分别
用层次分析法和熵权法来确定指标的主观权重和客
观权重，然后利用加和法进行集成。
层次分析法原理： 由一定数量的专家对指标重
要性进行排序，分析各指标间的相对重要程度并构
建判断矩阵，然后求取各指标的权重值w 在此基
础上形成主观权重向量Wo=(w )1 n为指标个数。
熵权法原理：根据指标变异程度，客观计算各
指标熵值，然后基于熵值大小的比较而确定指标权
重w 再在此基础上形成客观权重向量We=(W。f)l
W = +6
a n 1
=
— — I 7
一I●
b=l—a
科，它通过建立物元模型来处理一些复杂问题。物
元模型表示为 =(Ⅳ’c，v)，其中 指要处理的事务，
Ⅳ指与事务 有关的某事物名称、C指事物特征，v
为事物特征值。对应到电力生产安全评判工作，可
将R视作“评判划分的安全等级”，将C视作评判指
标、1，视作评判指标的等级描述。
云理论是一种基于概率论和模糊集理论的专用
于不确定性领域的新工具，其常见形式为一维正态
云。正态云的数字特征有3个：期望 、熵 、超
熵 ，三者的含义以及用作电力生产安全性评判时
的作用如图2所示。
正态云
：表示 l I ：表示I I ：反映
隶属云中心位置I 滴离散程度l I云滴凝聚度
最能反映电
力生产安全
的等级划分
可刻画评估
过程中分级
边界的模糊
性、随机性
可描述评估
因子模糊性
与随机性之
间关联程度
图2 正态云的数字特征及用作安全评判时的作用
鉴于以上物元理论和云理论的特点，笔者认为
可以将二者结合进行电力生产安全性评判，即构建
如式(2)所示模型(以正态云三元组( 、E 、 )
代替v)。该模型优点：既充分利用物元理论在描述
客观事物变化方面的优势，又深度吸纳云模型关于
不确定性处理的特长，因此是理想的电力生产安全
评估的方法体系。
R =
N C1
c2
：
●
Cn ( ， ， )
3 电力生产安全评估的开展
(1) 3
．1 明确各安全等级之间的界限
加和法原理：根据式(1)，将 和 合成。
其中，P 为 升序排列后的第i个分量。
2 引入可拓学的云理论
可拓学是一门兴起于20世纪80年代的交叉学
64 l嘲l_I麓燕2o16年第9期
(2)
首先，按照对模糊概念的评价思维，将电力生
产的安全水平进行等级划分。不失一般性，可划分
为1—5级，分别对应为“很安全”、“安全”、“注意”、
“危险”、“很危险”。图1中各指标(Ci)在5种安
全等级下的取值范围可由大量专家在统计分析的基
础上科学得出[1 ，详见表1。
其次， 以各指标在各等级下的取值上、下限为
；
参照，加以模糊性扩展，得到约束空间[c 、Cmin]，
然后按照式(3)计算正态云的 和 ，而正态云
的He可结合指标的属性取0．0001或0．0002。
{I Ex=：( C max+一Ccmi n) ／26 (⋯3)
表1 各指标在各等级下的取值范围
各指标在各安全级别下的限值
指标
1级 2级 3级 4级 5级
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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