基于层次分析法的供电质量综合评价模型设计

张继刚， 李响， 吴磊

(国网河北省电力有限公司， 河北 石家庄 050021)

0 引言

随着大型配电网的发展，采用高压直流供电成为配电网供电的主要方式之一。在高压直流供电过程中，需要根据高压直流供电的输出稳定性进行配电质量分析和评估，构建供电质量分析模型，结合输出直流功率配置方法对供电质量进行综合评价，有利于提高高压直流供电质量[1]。在研究高压直流供电质量综合评价模型时，需要进行高压直流供电质量参数分析，构建高压直流供电综合评价的特征信息采样模型，结合对高压直流供电过程的可靠性控制和风险综合评价结果[2]，进行高压直流供电质量评价和决策，以提高供电的输出稳定性和质量。因此，相关的供电质量综合评价模型的研究成果受到人们的极大关注。本研究设计了基于层次分析法的高压直流供电质量综合评价模型，采用直流电压波动分析方法进行高压直流供电质量的大数据采样，提取高压直流供电质量的相关性指标，以线路负载的波峰、波谷等参数为约束参数集，采用层次分析法进行高压直流供电质量综合评价的自适应寻优，采用二乘估计和模糊多参数约束控制的方法实现高压直流供电质量综合评价模型的优化设计。最后进行仿真实验分析，得出有效性结论。

1 高压直流供电质量量化分析和约束参数构造

1.1 高压直流供电质量量化分析

为实现供电质量综合评价，首先对高压直流供电质量的大数据进行采样。信息采样节点分布模型如图1所示。

图1 高压直流供电质量信息采样节点分布模型

在此基础上，根据大数据的相关性，将高压直流供电质量综合评价分类的聚类中心进行初始化处理，得到聚类中心为Fij，其中，i表示供电线路数量，且i=1,2,…,m；j表示每条供电线路上的节点数，且j=1,2,…,n[3]。从中提取电网设备线路负载特征量，采用量化回归分析建立高压直流供电质量大数据分析模型为式(1)。

(1)

其中，f代表数据模糊隶属度函数；t代表负载时间；d代表扰动信息量。

在此基础上，采用熵值法进行高压直流供电质量综合评价的动态分析[4]，得到高压直流供电质量的相关因子权重分配为式(2)。

(2)

其中，∂代表标准化系数。根据所得的相关因子权重分配，结合直流电压波动分析方法构造高压直流供电质量综合评价的统计分布集，继而实现对高压直流供电质量的量化分析。

首先采用修正函数p对其进行状态修正，得到高压直流供电质量综合评价的模糊调节函数φ为式(3)。

(3)

由先验知识可知，模糊调节函数φ服从自由度为k的正态分布，且在不同的时刻，模糊调节函数φ的值不同。假设高压直流供电质量综合评价过程中的描述性统计特征分布评价集为S，V代表模糊度集合，结合特征因子分布式提取方法，以线路负载的波峰hc、波谷ht以及电压谐波值h为约束指标参量[5-7]，得到高压直流供电质量的量化估计值q为式(4)。

(4)

在此基础上根据无偏估计理论，进行高压直流供电质量的量化评估的自适应寻优控制[8]，并建立评价过程约束指标参数集。

1.2 约束指标参数集

根据所提取的高压直流供电质量大数据的模糊关联规则特征量，采用输出稳定性增益综合评价和模糊决策的方法对综合评价过程进行优化决策[9]。首先得到供电输出利用率的评价参数集为式(5)。

(5)

其中，C代表供电输出周期。在此基础上，根据直流输出参数调节方法实现供电质量综合评价的自适寻优[10]，利用多维信息融合体系构建高压直流供电质量综合评价特征辨识模型如式(6)。

(6)

分析高压直流供电质量综合决策的模糊度函数，结合上述得到的模糊调节函数φ得到高压直流供电质量综合评价的模糊度寻优参数模型为式(7)。

(7)

其中，s代表稳态模型。在此基础上，假设g代表高压直流供电质量综合评价的模糊贴近度函数，根据为第i条供电线路的第j个节点的状态，得到连续特征分布集为Rij。同时，由于输出质量综合评价因子的时变且互不相关[11]，因此，根据高压直流供电质量综合评价的模糊约束参量分析过程得到约束参数特征分布集如式(8)。

(8)

其中，β代表回归系数；u代表直流电压的谐波分布。由此实现了高压直流供电质量的约束指标参数集的构建。

2 高压直流供电质量综合评价研究

2.1 层次分析

建立高压直流供电质量综合评价的专家系统分析模型，采用层次分析法进行高压直流供电质量综合评价的自适应寻优[12]，该过程描述为式(9)。

(9)

其中，σ代表高压直流供电质量的综合评价过程的收敛度；μ代表均衡系数。由此构建了高压直流供电质量综合评价的层次分析模型，继而可采用多层次寻优方法进行高压直流供电质量综合评价和模糊决策[13]。

2.2 供电质量综合评价

在上述结合层次分析过程实现高压直流供电质量综合评价的自适应寻优的基础上，采用二乘估计和模糊多参数约束控制方法[14]实现高压直流供电质量综合评价模型的设计，构建高压直流供电质量综合评价的模糊关联规则集为D，在此基础上，采用负载均衡控制方法进行高压直流供电质量综合评价的关联规则分析，得到模糊度特征参数分布集为式(10)。

(10)

其中，y代表高压直流供电质量综合评价的主体状态集合。进而构建高压直流供电质量综合评价的模糊关联规则集，结合块稀疏表达模型实现高压直流供电质量综合评价决策[15]，并采用二乘估计方法得到供电质量评估模型，表达为式(11)。

(11)

将供电质量综合评价过程用流程图的形式表示，如图2所示。

图2 算法的优化实现

3 仿真测试与分析

为测试基于层次分析法的供电质量综合评价模型的实际应用性能，设计如下实验测试，并对结果进行分析。

实验利用MATLAB Simulink仿真平台实现，在并网模式下进行高压直流供电质量综合评价，设定高压直流的偏差限值为12%-8%，直流负载量为200 kW，高压直流供电的功率为120 kW。高压直流供电质量综合评价的时间采样间隔为0.8 s。

在上述实验环境下完成对高压直流供电质量的综合评价。首先提取综合评价过程中供电过程的相关特征量，其频率分布域如图3所示。

图3 综合评价的相关特征量分布域

分析图3可以看出，供电频率的分布域多集中于45 Hz—52 Hz之间，状态较稳定。在此基础上，对供电质量评价效果进行判定。为保证实验结果的有效性，引入对照实验的思想，将文献[4]中的基于逼近理想点法的供电质量评价模型和文献[5]中的基于改进密切值法的客户侧供电质量评价模型作为对比组，与本研究所提的基于层次分析法的供电质量综合评价模型进行对比，测试不同模型的评价精度和评价耗时。

首先统计不同评价模型的评价精度，结果如图4所示。

图4 不同模型评价精度对比

分析图4可知，在多次实验迭代中，只有所提的基于层次分析法的供电质量综合评价模型的评价精度在稳步上升，另外两种对比模型评价精度的变化无明显规律，但均低于所提模型。因此，可以说明所提的基于层次分析法的供电质量综合评价模型具有较强的评价性能，评价精度较高，评价效果较好。

在此基础上，统计不同评价模型的评价过程耗时，结果如表1所示。

表1 不同模型评价耗时对比(s)

从表1可以看出，与两种传统的评价模型相比，利用基于层次分析法的供电质量综合评价模型进行评价，可以使评价过程耗时减少，最小的评价耗时仅为7.13 s，而文献[4]模型和文献[5]模型的评价耗时维持在10 s上下，明显高于所提模型。由此可知，基于层次分析法的供电质量综合评价模型的评价效率更高。

4 总结

在构建高压直流供电质量分析模型的基础上，结合输出直流功率配置方法进行高压直流供电质量的综合评价，有利于提高高压直流供电质量。本研究提出基于层次分析法的高压直流供电质量综合评价模型。根据无偏估计理论进行高压直流供电质量的量化评估的自适应寻优控制，再采用输出稳定性增益综合评价和模糊决策的方法进行高压直流供电质量综合评价的优化决策和综合评价，采用层次分析法进行高压直流供电质量综合评价的自适应寻优，实现高压直流供电质量综合评价模型的优化设计。经实验分析得知，采用本文方法进行高压直流供电质量综合评价的精度较高，评价耗时较少，提高了高压直流供电的稳定性和输出质量。