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【烧脑】智能电网的未来:计及不确定性的黑启动决策方法

2016-06-14 08:46来源:电力系统自动化关键词:电力系统智能电网电气知识收藏点赞

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算例

以广东电网某部分系统为例来说明所提方法的可行性。经过分析与计算,筛选出可行黑启动候选方案共21个;选取的评价指标集包括待启动机组的额定容量、待启动机组所处状态、待启动机组爬坡速率、启动所需电能、启动路径上变电站个数。其中,机组所处状态为定性指标,需要对其进行标度化处理。以数字{1,3,5,7,9}表示机组的{极冷态,冷态,温态,热态,极热态};黑启动决策专家根据其知识背景和实际运行经验给予的这几种状态的区间值分别为:[0.18,0.22],[0.27,0.33],[0.09,0.11],[0.13,0.17],[0.225,0.275]。

首先基于系统实际运行情况给出区间数决策矩阵,进而求出各区间中值和极限误差,然后基于误差传递理论,对决策矩阵进行规范化处理。在上述五个指标中,前三个为效益型指标,后两个为成本型指标,对这两类指标分别代入对应的公式求解,可得到规范化的区间中值矩阵和极限误差矩阵,进而求得规范化的决策矩阵。然后,构建所提出的线性目标规划模型从区间数权重中求解理想权重向量,调用MATLAB优化工具箱可求得理想权重向量为[0.18,0.33,0.11,0.155,0.225]T,并应用该权重向量计算得到各个黑启动方案最终的综合评价区间值。考虑到黑启动决策时对方案的可靠性要求较高,而且希望以最优最快的方式恢复供电,决策专家一般不愿意承担较高风险,因此可以将其归类于保守型决策者;给定风险态度因子ε为:-0.5≤ε<0。同时,为对比ε的不同取值对最终排序结果的影响,分别取ε为-0.5、-0.3和-0.1,得出其排序结果如表1所示。可以看出,ε的不同取值对排序结果的总体影响不大。这是由于不同候选方案的综合评价值之间的交叉不明显所致。

为进一步说明基于区间数的决策方法的可靠性和有效性,还选取了目前得到广泛应用的基于传统主观权重的决策方法、基于熵权法的决策方法、基于vague集理论的决策方法与本文方法在同一环境下进行对比分析,对比分析结果如表2所示。可以看出各种方法的排序结果虽然不完全相同,但总体趋势相同。方案18、12、14和13相对较优,而方案21、1、19和7则相对较差。基于传统主观权重的决策方法过于依赖专家经验;基于熵权法的决策方法完全依赖客观数据,无法利用专家的启发式经验或知识;基于vague集理论的方法考虑了评价指标之间的相关性;本文方法则兼顾了专家经验与客观数据,同时还计及了黑启动过程中的多种不确定性因素,对黑启动决策方法体系做了较大的扩展,改善了决策结果。

表1风险态度因子的不同取值对黑启动方案排序结果的影响

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