基于变权优化的区域电网电能质量评估方法.pdf
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1、第45卷 第08期 2023-08【141】收稿日期:2022-06-13基金项目:南网云南电网有限责任公司科技项目(0560002018030304XT00033)作者简介:杨亚洲(1987-),男,云南普洱人,高级工程师,硕士,研究方向为调度自动化技术。基于变权优化的区域电网电能质量评估方法Evaluation method of regional power grid power quality based on variable weight optimization杨亚洲1*,樊 线2,郭 坤2,何 磊3,何文洪4YANG Ya-zhou1*,FAN Xian2,GUO Kun2,H
2、E Lei3,HE Wen-hong4(1.云南电网有限责任公司,昆明 650200;2.云南电网有限责任公司普洱供电局,普洱 665000;3.云南云电同方科技有限公司,昆明 650000;4.南方电网数字企业科技(广东)有限公司,昆明 650000)摘 要:针对传统电能质量评估方法中采用单一赋权无法同时考虑主客观权重,而组合赋权又存在权重分配不均且忽略了各指标关联性、短板性的问题,提出了一种基于变权优化的区域电网电能质量综合评估方法。首先,根据区域电网的实际情况,建立了用于电能质量综合评估的指标体系;其次,分别采用最优最劣法和改进熵权法得到了各指标的主客观权重,并通过PSO优化算法对二者进
3、行了优化重组,使得组合权值既能同时兼顾主客观权重,又能达到二者间的NASH均衡;最后,基于变权优化理论对组合权重进行动态调整,保证了权重能够有效反映某一指标过差所导致的“短板效应”现象,并通过改进优劣解距离法(TOPSIS)对区域电网中各监测点电能质量进行评估与优劣排序。实例分析结果表明,所提方法能够合理有效的评估区域电网中各监测点的电能质量,且优于传统方法。关键词:电能质量评估;最优最劣法;改进熵权法;粒子群优化;综合评价中图分类号:TM863 文献标志码:A 文章编号:1009-0134(2023)08-0141-060 引言随着大量非线性、冲击性负荷不断投入到电力系统中,电网电能质量问题
4、日趋严重1,2。同时,由于电力设备对电能质量扰动的敏感性越来越高,导致用户对电能质量的要求也有了更高的标准3,4。合理有效的对区域电网的电能质量进行评估,对预防并减少电能质量不合格带来的安全隐患问题及提高电网稳定性具有重要意义5。目前针对电能质量综合评估的研究主要集中在评估指标权重的确定和评估模型的构建上,国内外学者通过大量研究提出了许多有效的方法614。文献7针对传统单一赋权法无法同时考虑数据客观性与专家主观性的缺陷,提出了一种基于博弈论的组合赋权法;文献8以模糊数学法为基础结合神经网络提出了一种新的电能质量评估模型;文献9将集对分析理论引入到差异度函数的构造中,克服了电能质量评估中的不确定
5、性问题。上述方法一定程度上解决了电能质量评估模型构建与指标权重确定的问题,但仍存在一些不足:组合赋权的方法虽然综合考虑了专家主观性和数据客观性,但由于权重仍为常量,因此无法反映参数变化对评估结果的影响;模糊数学法中隶属度函数的确定易受主观因素的影响,无法做到综合评价;基于神经网络、SVM等智能算法的评估模型则需要大量精确的数据样本,当样本精度不高时会造成评估结果偏差较大。针对上述问题,论文提出了一种基于变权优化理论的权重确定方法与基于优劣解距离法(Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)的电能
6、质量综合评估模型。方法通过最优最劣法(Best Worst Method,BWM)求取各指标的主观权重,相对于层次分析法消除了指标间比较的冗余过程,大幅降低了数据计算量15,16;同时对熵权法进行了改进,解决了信息熵Ej接近1时指标权重差异过大的问题17,并通过改进后的熵权法来计算各指标的客观权重;基于粒子群优化算法对主客观权重进行了优化重组,使得组合权重既能综合体现专家主观性与数据客观性,同时又能达到二者间的NASH均衡;在组合优化的基础上引入变权思想,保证优化权重能够有效反映电能质量评估中出现某一指标过差所导致的“短板效应”现象。最后基于改进TOPSIS法建立了电能质量评估模型,并通过所提
7、方法对某地区各监测点实测数据进行分析,评估了各监测点的电能质量等级,验证了论文方法的有效性和优越性。1 数据中心电能质量评估指标体系区域电网电能质量评价指标主要分为电压质量指标与频率质量指标两类,本文建立的综合评价指标体系如图1所示。电能质量评价指标体系电压质量电压偏差x1频率质量电压谐波x2电压闪变x3电压三相不平衡度x4频率偏差x5图1 电能质量评价指标体系【142】第45卷 第08期 2023-08为了更好的对电能质量进行评估,根据国家标准将各项指标分为优质、良好、中等、合格和不及格五个等级,并分别用15表示,当指标取值低于“合格”限值时,表示该项指标不满足国标要求,需要对其进行综合治理
8、。文献11给出了各个等级对应的电能质量指标取值范围,具体取值如表1所示。表1 电能质量指标各等级区间取值范围等级x1/%x2/%x3/%x4/%x5/Hz10,1.20,1.00,0.20,0.50,0.052(1.2,3.0(1.0,2.0(0.2,0.5(0.5,1.0(0.05,0.103(3.0,4.5(2.0,3.0(0.5,0.8(1.0,1.5(0.10,0.154(4.5,7.0(3.0,5.0(0.8,1.0(1.5,2.0(0.15,0.2057.05.01.02.00.20 2 权重优化合理配置各个指标的权重是有效评估电能质量的前提,本文通过粒子群优化算法对主、客观权重进
9、行优化组合,克服了单一赋权法不能同时体现专家主观性与数据客观性的缺陷,并在综合权重的基础上引入变权思想,使得权重能更好的反映各指标变化的特性。2.1 BWM法计算主观权重BWM法是由荷兰学者Rezaei18于2015年所提出的一种计算主观权重的新方法。在此之前的层次分析法(AHP)在计算n个指标的主观权重时,需要对所有指标分别进行两两比较,不仅比较过程繁琐,且当数据量过大时容易出现数据误判的问题。而BWM法则采取先从指标集中挑选出最优指标与最劣指标,然后再与其他指标进行比较的思路,使得比较次数由n(n-1)/2次降低为2n-3次,大大减少了指标间比较的次数,降低了因数据量过大而出现的比较失误,
10、提高了结果可靠性。其具体比较过程如下。1)对于包含n个指标的指标集合X=x1,x2,xn,从中选出最优指标记为xb,最劣指标记为xw。2)将最优指标与其余指标分别进行比较,并采用1-9打分制的形式来表征最优指标xb相对于其它指标的重要程度,若为1则表示同等重要,若为9则表示极端重要,将比较结果作为元素构成最优比较向量CB=(CB1,CB2,CBn),CBj1,9,j=1,2,n。同理,构造出最劣比较向量CW=(CW1,CW2,CWn),CWj1,9,j=1,2,n。3)建立式(1)所示的优化模型,求解得到各指标主观权重w=(w1,w2,Wn)。4)计算一致性比率CR,其计算表达式如式(2)所示
11、,CR越小表示一致性越好。(1)RICC=(2)当有r个专家进行评估时,各指标权重取平均值。11,1,2,.,rjjiijnr=(3)2.2 改进熵权法计算客观权重熵权法主要根据数据变化程度来确定指标客观权重19。对某一指标xj,若其信息熵Ej越小,表明该指标的差异性越大,包含的信息量也越大,在赋权时应给以较大的权值。熵权法能有效从数据本身出发,避免了人为主观性所导致的赋权误差,但传统熵权法存在当信息熵Ej接近1时会出现不同指标权值差异过大的问题20。本文对其进行相应改进,改进后的熵权法具体计算过程如下。1)根据实际监测数据建立初始评价矩阵A=(aij)mn,其中m为待评价对象的个数,n为评价
12、指标个数。2)对初始评价矩阵进行规范化处理,使得各元素取值在0到1之间,若aij为值越大越好的正向指标则按照式(4)处理,反之按式(5)处理。min()max()min()ijiijiiaabaa=(4)max()max()min()iijijiiaabaa=(5)式中max(ai)和min(ai)分别为指标i的最大值和最小值,bij为aij规范化后的值。3)根据式(6)计算各指标的信息熵Ej。11ln,1,2,.,lnmjijijiEppjnm=(6)其中,pij计算表达式如下:1ijijmijibpb=(7)4)计算各指标的熵权值作为客观权重,其中式(8)为传统熵权法,式(9)为改进后的熵
13、权法。11iiniiEnE=(8)11112(12)niiiinnijjiEEEE=+=+(9)第45卷 第08期 2023-08【143】为了验证改进后的熵权法是否能够克服信息熵接近1时各指标权值差异过大的问题,设某一指标集合X=x1,x2,x5,各个指标信息熵分别为:0.999,0.998,0.997,0.996,0.995,利用传统熵权法与改进后的熵权法得到的熵权值如图2所示。图2 熵权值对比由图2可知,在各指标信息熵均趋于1的情况下,尽管各指标间信息熵差异很小,但传统熵权法得到的权值差异却很大,这是由于在Ei趋于1时,式(8)中的分子和分母均为无穷小,即使信息熵只有微小变化也可能使得权
14、值产生很大改变,而改进后的熵权法则很好的解决了这一问题,使得权值能很好的与信息熵保持一致。2.3 基于改进PSO算法权重组合主观权重体现了专家意见,客观权重则反映了指标实际值对权重的影响3,电能质量评估时若只考虑其中一项均无法实现合理有效的评估,实际评估前往往需要对二者进行组合,以保证权重能综合体现主客观权重的影响。为此,论文通过引入博弈论思想,并基于粒子群优化算法来对主客观权重进行组合。对于n个评价指标,设由BWM法确定的主观权重集W1=w11,w12,w1n,改进熵权法确定的客观权重集W2=w21,w22,w2n,将二者进行组合后得到的综合权重集W=w1,w2,wn,且有:12 (1,2,
15、.)kkkkkkn =+=(10)式中k和k分别为主观权重和客观权重对应的组合系数。只要确定出组合系数k和k,即可通过式(10)实现主客观权重间的组合,同时为了保证组合后的权重能够达到二者间的NASH均衡,论文建立式(11)所示的优化模型。()()1222121121221minmin1.0 (1,2,.)0nkkkkkkkkkkkkkkkWWWWstkn =+=+=(11)式(11)为非线性优化问题,常用的求解方法有最小二乘法、牛顿法等,但当求解问题维数过大时上述方法存在计算复杂且不易收敛的问题,为此,本文采用收敛能力更强的粒子群算法对模型进行求解。粒子群优化算法21是一种基于随机初始解的优
16、化算法,该算法将所有可行解看作粒子的位置,通过结合粒子本身惯性、个体认知、群体认知来寻找全局最优解,具有原理简单、计算速度快的优点。粒子速度和位置的更新策略如下:11 12 2()()kkkkididididkkgdidvvc r pxc r px+=+(12)1kkkidididxxv+=+(13)式中c1、c2为学习因子,r1、r2为随机数,为惯性权重。标准PSO算法由于惯性权重被固定,存在易早熟收敛而陷入局部最优解的问题。为了增强算法的全局搜索能力,引入自适应思想来对惯性权重进行调整:maxminminminmin()iavgffff=+(14)式中fi为第i个粒子的适应度,favg为种
17、群平均适应度,fmin为种群最小适应度。将模型(11)中的组合系数k和k作为粒子待优化变量,并通过迭代寻优即可获得最优参数。2.4 基于变权理论的权重调整综合权重虽然同时考虑了专家主观性与数据客观性,但仍为常权决策,无法反映决策指标变化对评估结果的影响。且在实际电能质量评估中若出现某一指标严重超标,即使其他指标均合格,也会导致整个系统的电能质量不合格的情况,即电能质量评估具有明显的“短板效应”。为了保证权值能有效反映上述现象,需要对不合格的指标赋予更大的权值。本文通过引入变权理论来对综合权重进行调整,使得优化后的权值能有效体现指标变化带来的影响,其具体计算过程如下。1)根据各电能指标实际值得到
18、状态向量X,X=x1,x2,xn。2)建立状态变权罚函数形成状态变权向量S(X)用以调整各指标的权重,其表达式如下:()exp(),1,2,.,jjjSXxxjn=(15)式中为变权惩罚因子,本文取值为0.14,x为状态变量,xj为状态变量的合格限值,根据表1各指标等级区间范围,分别取值为7 5 1 2 0.2。3)计算变权综合向量W(X):1()()()njjjW S XW XW SX=(16)式中W为利用PSO算优化获得的综合权重向量。3 基于改进TOPSIS的综合评价模型优劣解距离法(TOPSIS)基于数据本身出发,原理简单,客观性强,是目前常用的一种多属性决策法,但传统方法并未考虑各指
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