基于K-Sigma单因素多指标多属性电网脆弱性评价模型研究

摘要

随着技术的发展，智能电网在传统电网的基础上融合了大量先进的科学技术，已经形成了具有较高程度自动化、智能化的电力网络，为更好的实现我国电力体制改革奠定了基础。虽然智能电网应用了大量新型技术，但并不意味着智能电网已经到了毫无缺陷的水平。在极端情况下，仍有可能受到自然灾害、电网结构、硬件稳定、测控技术和极端天气等脆弱源的威胁，进而影响整个智能电网的输配电水平。科学的评价智能电网的各个脆弱源，对各方面脆弱性程度进行测定，可以对有效减少智能电网的不稳定性提供方向。所以，为了进一步提高智能电网的坚强性、可靠性和安全性，对智能电网的脆弱性开展综合评价具有重要的实际意义。
　　本论文首先阐述了智能电网可能面临的脆弱源，为单因素多指标多属性电网脆弱性综合评价模型的建立奠定了基础;随后，明确了电网脆弱性评价指标体系建立时应遵循的四项原则，并在此基础上建立了环境、结构、运行、设备、技术五个方面的指标框架，进而分别解释了相应的二级指标的内涵以及具体计算步骤;其次，对原始数据进行了无量纲化的计算，采用判断矩阵法和熵值法相结合的组合赋权方法计算指标的综合权重;再次，选取了多属性决策方法中的风险矩阵法，吸收六西格玛管理理论的精华，设定在风险控制幅度为K-Sigma的条件下，以每项脆弱性指标的风险水平为单因素，提出了K-Sigma单因素多指标多属性脆弱性评价模型;进而以实例为基础，进一步对模型的实用性进行了验证;最后，为应对我国智能电网的脆弱性提出了具体建议。
　　本论文从六西格玛管理的角度出发，构建了适用于智能电网的单因素多指标多属性脆弱性评价模型。通过该模型，可对我国当前智能电网存在的威胁情况进行判断，为智能电网的稳定发展提供决策建议。

目录

声明

摘要

1．1 选题背景及意义

1．1．1 论文选题背景

1．1．2 论文选题意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 六西格玛管理理论研究现状

1．2．2 多属性决策方法研究现状

1．2．3 脆弱性评价模型研究现状

1．3 研究内容及方法

1．3．1 研究内容

1．3．2 研究方法

第2章 构建K-Sigma多属性脆弱性评价的基础理论

2．1 脆弱性评价的相关理论

2．1．1 智能电网概述

2．1．2 脆弱性的概念

2．1．3 智能电网的脆弱源

2．2 六西格玛管理理论

2．2．1 六西格玛管理的概念

2．2．2 六西格玛管理的特点

2．2．3 六西格玛管理的流程

2．3 多属性决策理论

2．3．1 多属性决策的简介

2．3．2 多属性决策的分类

2．3．3 多属性决策的方法

2．4 本章小结

第3章 多属性脆弱性评价指标体系的建立

3．1．1 评价指标的选取原则

3．1．2 评价指标的总体框架

3．2 环境脆弱性因素

3．3 结构脆弱性指标

3．4 运行脆弱性指标

3．5 设备脆弱性指标

3．6 技术脆弱性指标

3．7 本章小结

第4章 K-Sigma单因素多指标多属性模型的构建

4．1．2 指标权重的确定

4．1．3 评价模型的流程

4．2 算例分析

4．2．1 数据的预先处理

4．2．2 属性权重的确定

4．2．3 风险梯度的计算

4．2．4 风险水平的计算

4．2．5 风险分析图的绘制

4．3 模型结果分析

4．4 应对智能电网脆弱性的建议

4．5 本章小结

第5章 研究成果和结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢