孫亮 陳洪 安琪

摘 要： 解決當(dāng)前我國智能電網(wǎng)連鎖故障導(dǎo)致的脆弱性問題，加強(qiáng)對電網(wǎng)的脆弱性評估是提高電網(wǎng)運(yùn)行能力的重點(diǎn)。對此，結(jié)合當(dāng)前智能電網(wǎng)脆弱性評估方法，提出一種基于TOPSS的脆弱性綜合評估方法。為提高綜合評價(jià)的客觀性，引入熵權(quán)法—AHP層次分析法對權(quán)重計(jì)算進(jìn)行優(yōu)化，然后通過TOPSS模型完成對智能電網(wǎng)脆弱性的整體性評價(jià)。最后通過某實(shí)例，驗(yàn)證了上述方案的可行性，并得出我國電網(wǎng)在防御人為威脅等方面具有加強(qiáng)的優(yōu)勢，但是在信息安全方面存在一定的劣勢。

關(guān)鍵詞： TOPSS模型; 脆弱性; 智能電網(wǎng); 熵權(quán)法

中圖分類號： TP393 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Constructon and Smulaton of Comprehensve Evaluaton

Model for Smart Grd Vulnerablty

SUN Lang， CHEN Hong， AN Q

（State Grd Zhejang Tazhou Huangyan Dstrct Power Supply Co. Ltd.， Tazhou 318020）

Abstract： n vew of the current vulnerablty problems caused by cascadng falures of smart grd n Chna， strengthenng the vulnerablty assessment of power grd s the key to mprove the operaton of power grd. n vew of ths， ths paper proposes a TOPSS-based comprehensve vulnerablty assessment method combned wth the current smart grd vulnerablty assessment methods. n order to mprove the objectvty of comprehensve evaluaton， entropy weght method—AHP s ntroduced to optmze the weght calculaton， and then TOPSS model s used to complete the overall evaluaton of smart grd vulnerablty. Fnally， through an example， the feasblty of the above scheme s verfed， and t s concluded that Chna's power grd has strengthened advantages aganst human threats， but there are certan dsadvantages n nformaton securty.

Key words： TOPSS model; Vulnerablty; Smart grd; Entropy weght method

0 引言

隨著我國電網(wǎng)建設(shè)的不斷推進(jìn)，電力系統(tǒng)故障所引發(fā)的連鎖反應(yīng)，成為影響電力運(yùn)行的一個(gè)重要問題。由此，在這樣的背景下，使得人們開始關(guān)注電網(wǎng)故障傳播機(jī)理，以及電網(wǎng)的脆弱性問題。目前，針對電網(wǎng)脆弱性的研究中，很多學(xué)者都從不同的角度對電網(wǎng)停電原因進(jìn)行了全面剖析和辨識，從而為電網(wǎng)脆弱性的深入研究奠定了大量的基礎(chǔ)。研究認(rèn)為，電網(wǎng)崔拓新包括結(jié)構(gòu)脆弱性和狀態(tài)脆弱性，并且與系統(tǒng)弄的狀態(tài)量有很大的關(guān)系。在實(shí)踐中，如單一的考慮狀態(tài)脆弱性，或者是值考慮結(jié)構(gòu)脆弱性，其都不能很好的對電網(wǎng)的脆弱性進(jìn)行全面評價(jià)。因此，很多學(xué)者試圖通過構(gòu)建一個(gè)更為全面、科學(xué)的評價(jià)體系和方法，從而更好的對電網(wǎng)的脆弱性進(jìn)行評價(jià)。如徐行（2014）等從運(yùn)行狀態(tài)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)的角度，對電網(wǎng)的脆弱性進(jìn)行綜合性的評價(jià);丁少倩（2017）則針對脆弱性權(quán)重計(jì)算的問題，引入組合賦權(quán)的計(jì)算方式，以提高權(quán)重計(jì)算的客觀性。本文則在以上研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行情況，提出一種基于TOPSS的脆弱性評價(jià)方案，并對該方案進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

結(jié)合智能電網(wǎng)脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建原則，同時(shí)又考慮到指標(biāo)體系的全面性與科學(xué)性，本文從6個(gè)層面對智能電網(wǎng)脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行構(gòu)建，分別為環(huán)境、管理、結(jié)構(gòu)、狀態(tài)、設(shè)備以及信息。具體智能電網(wǎng)脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系如圖1所示。

2 綜合脆弱性評估模型構(gòu)建

2.1 TOPSS綜合評價(jià)模型

2.1.1 TOPSS原理

從TOPSS 法應(yīng)用原理看，該方法其實(shí)就是一種方案排序方法，能夠?qū)Χ鄠€(gè)指標(biāo)及方案進(jìn)行比較與排序，具備簡便、直觀等優(yōu)點(diǎn)，目前已成為各領(lǐng)域判斷方案之間差距的首選方法。TOPSS 法在實(shí)際應(yīng)用過程中的基本思路主要分為三大

步驟：首先，對參差不齊的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使其具備統(tǒng)一性;其次，確定各個(gè)評價(jià)指標(biāo)值皆為正負(fù)理想解，簡單的來講就是確定各指標(biāo)值皆達(dá)到候選方案中的最好值與最壞值;最后，以正負(fù)理想解為參考依據(jù)，計(jì)算正負(fù)理想解與候選方案之間的距離，以此獲取與正理想解最接近的方案，并按接近程度對各方案進(jìn)行排序。

2.1.2 TOPSS應(yīng)用步驟

傳統(tǒng)TOPSS 法在應(yīng)用過程中的主要步驟為：

第一，形成決策矩陣。假設(shè)本次評價(jià)對象的數(shù)量為m個(gè)，決策指標(biāo)為n個(gè)，那么該目標(biāo)決策矩陣則為：X=x11x12…x1n

x21x22…x2n

…………

xm1xm1…xnm ?第二，數(shù)據(jù)處理。對矩陣X進(jìn)行無量綱化處理，以此得出矩陣：Y=y11y12…y1n

y21y22…y2n

…………

ym1ym2…ymn ?第三，確定正負(fù)理想解。以矩陣Y中的最大值與最小值形成方案理想解與方案負(fù)理想解，并將其分別記為：Y+=[max（Y1），max（Y2），…，max（Yn）]

Y-=[mn（Y1），mn（Y2），…，mn（Yn）] ?第四，計(jì)算預(yù)選方案與理想解之間的貼近度。對第個(gè)評價(jià)方案與正負(fù)理想解之間的距離進(jìn)行計(jì)算：D+=∑nj-1[wj（Ymax j-Yj）]2

D-=∑nj-1[wj（Ymn j-Yj）]2 ?第個(gè)評價(jià)方案與理想解之間的貼近度為：C=D-/（D++D-） ?在獲取到C值之后，可根據(jù)該值的大小對各預(yù)選方案進(jìn)行排序，以此得出最理想的方案。C值越大，代表預(yù)選方案更加貼近理想解，與負(fù)理想解之間的距離也就越大，排序更易靠前。

2.2 數(shù)據(jù)歸一化處理

假設(shè)本次評價(jià)方案個(gè)數(shù)共有K個(gè)，評價(jià)指標(biāo)數(shù)量為L個(gè)，將評價(jià)指標(biāo)值矩陣極記為X=（xj）m×n。其中，xj代表第個(gè)方案及第j個(gè)方案的指標(biāo)值。在數(shù)據(jù)的處理方面，本文將以比重法對其進(jìn)行歸一化處理：x+j=xj∑n=1xj ?比重法在開展數(shù)據(jù)處理工作的過程中，并不會要求xj必須擁有固定的最大值與最小值，整個(gè)處理過程具備較高的穩(wěn)定性?；诖耍疚膶⒈戎胤ㄗ鳛橹悄茈娋W(wǎng)脆弱性綜合評價(jià)過程中指標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法。

2.3 權(quán)重計(jì)算

本文在構(gòu)建綜合脆弱性評估模型的過程中，采用了改進(jìn)的AHP-熵權(quán)法對指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算機(jī)權(quán)重系統(tǒng)選取問題進(jìn)行解決。其中，層次分析法主要應(yīng)用至脆弱性體系各層之間權(quán)重系數(shù)的計(jì)算;熵權(quán)法主要是對層次分析法所得出的專家權(quán)重開展進(jìn)一步的修正。如此，將會極大程度上建設(shè)主觀性給評價(jià)過程帶來的干擾，減少評價(jià)結(jié)果與預(yù)期結(jié)果之間的巨大差異。

2.3.1 基于層次分析法的專家權(quán)重

層次分析法在應(yīng)用過程中，主要通過標(biāo)度的方式對子目標(biāo)的重要程度進(jìn)行標(biāo)定。目前，較為常用的標(biāo)度法有三種，分別為9/9～9/1標(biāo)度法、20/2～28/2標(biāo)度法以及e0/4～e8/4標(biāo)度法。本文在選取標(biāo)度法時(shí)，考慮到判斷矩陣的保序性、一致性等多方面因素，將選取e0/4～e8/4標(biāo)度法對判斷矩陣進(jìn)行構(gòu)建，具體e0/4～e8/4標(biāo)度法表示程度如表1所示。

具體層次分析法基本求解步驟如圖2所示。

本文在開展智能電網(wǎng)脆弱性評價(jià)工作的過程中，采用層次分析法進(jìn)行脆弱性評價(jià)指標(biāo)的目標(biāo)融合，以此構(gòu)建起綜合目標(biāo)函數(shù)，獲取智能電網(wǎng)結(jié)構(gòu)脆弱性及狀態(tài)脆弱性的指標(biāo)專家權(quán)重。權(quán)重系數(shù)的大小將由結(jié)構(gòu)脆弱性及狀態(tài)脆弱性對于評價(jià)體系重要性覺得。

2.3.2 基于改進(jìn)的熵權(quán)法的權(quán)重

在評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定之前，本文將電網(wǎng)中所有節(jié)點(diǎn)視為評價(jià)對象，構(gòu)建起結(jié)構(gòu)脆弱性以及狀態(tài)脆弱性兩大評價(jià)指標(biāo)，以客觀的方式對綜合脆弱性中指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行修正。具體改進(jìn)熵權(quán)法的權(quán)重求解步驟如下。

（1）原始矩陣的建立

假設(shè)電網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量為m個(gè)，評價(jià)指標(biāo)數(shù)量為n個(gè)，那么該評價(jià)指標(biāo)的原始矩陣則為;X=x11…x1n

………

xm1…xmn ?在該矩陣中，xj代表第j個(gè)指標(biāo)中第個(gè)評價(jià)節(jié)點(diǎn)的指標(biāo)值。xj的差異越大，代表指標(biāo)j在評價(jià)過程中的作用也越大。假設(shè)某項(xiàng)脆弱性指標(biāo)的指標(biāo)值相等，則該指標(biāo)對于評價(jià)工作的重要性將微乎甚微。

（2）原始矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化

根據(jù)電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)脆弱性，能夠科學(xué)有效的對系統(tǒng)中關(guān)鍵線路及節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)定性進(jìn)行辨識。假設(shè)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)脆弱性指標(biāo)較大，則說過該節(jié)點(diǎn)在電力系統(tǒng)中的穩(wěn)定性越差，該節(jié)點(diǎn)屬于效益型節(jié)點(diǎn)。通過對狀脆弱性的分析能夠反映出系統(tǒng)對于連鎖故障與連鎖擾動(dòng)的抵抗能力。若節(jié)點(diǎn)屬于效益型節(jié)點(diǎn)，需對原始矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)處理：rj=xjmaxj{xj}+mnj{xj} ?在該公式中，maxj{xj}代表指標(biāo)xj的最大節(jié)點(diǎn)脆弱性指標(biāo)值，mnj{xj}代表xj的最小值，其中是固定的。

（3）定義熵

假設(shè)評價(jià)節(jié)點(diǎn)數(shù)量為m，評價(jià)指標(biāo)數(shù)量為n。那么，第j個(gè)指標(biāo)的熵定義則為：Hj=-k∑m=1fjlnfj， j=1，2，3，…，n ?（4）定義熵權(quán)

對指標(biāo)熵進(jìn)行定義之后，還需對指標(biāo)的熵權(quán)進(jìn)行定義：τj=1-Hjn-∑nj=1Hj ?指標(biāo)權(quán)重越大，說明指標(biāo)所傳遞的信息也就越多。反之，則表示該指標(biāo)所代表的信息越少。通過此方法的計(jì)算，能夠進(jìn)一步保證計(jì)算過程的客觀性。

3 算例分析

為了驗(yàn)證上文提出的智能電網(wǎng)脆弱性評價(jià)是否具備科學(xué)性與現(xiàn)實(shí)性，將選取我國某智能電網(wǎng)試點(diǎn)工程、美國某智能電網(wǎng)試點(diǎn)工程以及我國某地區(qū)普通電網(wǎng)工程作為研究對象，采用MATLAB仿真軟件對上述模型進(jìn)行仿真計(jì)算。考慮到表述的簡潔性，以下將以分別以P1、P2、P3三個(gè)字母上述三個(gè)研究對象進(jìn)行表示。具體分析過程如下。

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理

在收集完P(guān)1、P2、P3的指標(biāo)數(shù)據(jù)之后，將采用上文中提到的比重法對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以此得到試驗(yàn)數(shù)據(jù)。具體試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表2所示。

（2）指標(biāo)權(quán)重

在確定完實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)之后，本文還將采取上文中提出的改進(jìn)ANP-熵權(quán)法對指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行確定。具體實(shí)驗(yàn)指標(biāo)權(quán)重值如圖3所示。

（3）計(jì)算相對貼近度

具體P1、P2、P3各方案與正理想方案之間的相對貼近度如表3所示。

（4）評價(jià)結(jié)果分析

由于本文主要是對脆弱性指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，若指標(biāo)與正理想方案約貼近，則說明該電網(wǎng)脆弱性越高，存在較大的安全威脅。從表3顯示的各方案相對貼近度來看，相較于美國智能電網(wǎng)試點(diǎn)工程（P2），雖然我國智能電網(wǎng)的試點(diǎn)工程（P1）脆弱性相對較高，但與我國普通電網(wǎng)工程（P3）相比，還是存在一定的差距。此數(shù)據(jù)足以說明我國智能電網(wǎng)比傳統(tǒng)電網(wǎng)更具可靠性，但仍舊需要在發(fā)展過程中進(jìn)行進(jìn)一步完善。通過筆者的深入分析后發(fā)現(xiàn)，我國智能電網(wǎng)在面對自然災(zāi)害、人為威脅、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)、運(yùn)行狀態(tài)以及電力設(shè)備方面的脆弱性指標(biāo)較低，由此說明在此方面我國智能電網(wǎng)具備較強(qiáng)的抵抗能力;智能電網(wǎng)脆弱性指標(biāo)貼近度較高，此現(xiàn)象說明智能電網(wǎng)在信息方面的脆弱性較差。

4 總結(jié)

通過以上的分析可以看出，本文采用TOPSS對電網(wǎng)的整體脆弱性進(jìn)行評價(jià)，而在評價(jià)的過程中為提高權(quán)重計(jì)算的客觀性，在傳統(tǒng)AHP權(quán)重計(jì)算的前提下，引入熵權(quán)法對AHP層次分析法進(jìn)行改進(jìn)，從而得到更為客觀的權(quán)重。最后通過TOPSS方法對不同電網(wǎng)的脆弱性進(jìn)行評估。通過以上的方法，并結(jié)合實(shí)際的案例，得出當(dāng)前我國電網(wǎng)的脆弱性上人為威脅、運(yùn)行狀態(tài)等方面，要整體好于其他國家。但是在信息安全上要比其他國家要低。由此通過以上的方法，為我國電網(wǎng)脆弱性評價(jià)提供了新的方法。

參考文獻(xiàn)

[1] 徐行，李華強(qiáng)，趙祥云，等.基于運(yùn)行狀態(tài)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)綜合脆弱性評估[J].電網(wǎng)技術(shù)，2014，38（3）：731-735.

[2] 詹昕，向鐵元，陳紅坤. 微電網(wǎng)加權(quán)熵變脆弱性評估及實(shí)時(shí)重構(gòu)[J]. 電網(wǎng)技術(shù)，2014，38（2）：360-367.

[3] 門永生，于振，朱朝陽，等. 基于PSR模型的電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施脆弱性評估方法研究[J]. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2014，10（8）：169-174.

[4] 尹項(xiàng)根，陳慶前，王博，等. 基于四層集合模型的復(fù)雜電力系統(tǒng)脆弱性評估體系[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào)，2013，28（1）：225-233.

[5] 肖盛，張建華，肖河. 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與風(fēng)險(xiǎn)理論的地區(qū)電網(wǎng)脆弱性評估[J]. 電網(wǎng)與清潔能源，2013，29（6）：21-28.

[6] 王進(jìn)賢，劉雪. 淺談電網(wǎng)脆弱性評估方法[J]. 科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2015，12（5）：29.

[7] 丁明，過羿，張晶晶，等. 基于效用風(fēng)險(xiǎn)熵權(quán)模糊綜合評判的復(fù)雜電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)脆弱性評估[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào)，2015，30（3）：214-223.

[8] 韓澤文，蘇永清，岳繼光，等. 電網(wǎng)脆弱性綜合指標(biāo)建立與評估[J]. 電力建設(shè)，2015，36（8）：89-94.

[9] 鐘嘉慶，李穎，盧志剛. 基于屬性綜合評價(jià)方法的電網(wǎng)脆弱性分析[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2012，40（2）：17-22.

[10] 楊林濤，楊洪耕，劉亞磊. 基于聯(lián)絡(luò)線簇能量傳輸模式的互聯(lián)區(qū)域電網(wǎng)脆弱性評估[J]. 工程科學(xué)與技術(shù)，2017，49（6）：142-148.

[11] 周磊，吳輝，嵇文路，等. 微電網(wǎng)脆弱性預(yù)評估方法[J]. 電力需求側(cè)管理，2018，20（1）：20-24.

[12] 呂彩艷，程若發(fā)，楊宏超，等. 關(guān)于網(wǎng)絡(luò)故障脆弱性優(yōu)化評估仿真[J]. 計(jì)算機(jī)測量與控制，2018，26（5）：275-277.

[13] 王羽佳，李華強(qiáng)，劉沛清，等. 基于改進(jìn)DEAHP模型的支路綜合脆弱性評估方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù)，2016，40（4）：1249-1256.

[14] 丁少倩，林濤，徐遐齡，等. 基于電壓穩(wěn)定裕度的電網(wǎng)狀態(tài)脆弱性評估方法研究[J]. 電測與儀表，2016，53（9）：62-66.

[15] 張東寅，林濤，許漢平，等. 考慮電網(wǎng)脆弱性的電網(wǎng)發(fā)電計(jì)劃優(yōu)化[J]. 電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào)，2017，32（2）：10-16.

[16] 張海翔，呂飛鵬. 基于保護(hù)脆弱度加權(quán)拓?fù)淠Ｐ拖碌碾娋W(wǎng)脆弱性評估[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2014，34（4）：613-619.

（收稿日期： 2018.12.25）

作者簡介：孫亮（1983-），男，浙江臨海，工程師，研究方向：電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化。

陳洪（1984-），男，黃巖，工程師，研究方向：電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化。

安琪（1984-），女，工程師，研究方向：電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化。文章編號：1007-757X（2019）12-0084-04