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如何使交直流混合微電網(wǎng)足夠堅強?

2018-03-09 13:05:24 大云網(wǎng)  點擊量: 評論 (0)
網(wǎng)絡(luò)堅強度是交直流混合微電網(wǎng)構(gòu)建與運行的基礎(chǔ),可體現(xiàn)系統(tǒng)的容量、結(jié)構(gòu)合理性以及抗干擾能力。在定義網(wǎng)絡(luò)堅強度和描述其表現(xiàn)的基礎(chǔ)
   

5)故障自愈能力。
      故障自愈能力可通過故障時供電轉(zhuǎn)移水平來衡量,因此其二級指標(biāo)包括負荷轉(zhuǎn)移率和元件合格率[5]。
      交流或直流微網(wǎng)中某條支路發(fā)生故障時,該支路下游的負荷需要轉(zhuǎn)移到相鄰供電路徑。但由于相鄰供電路徑本身容量的限制,該支路下游負荷可能不能完全轉(zhuǎn)移到相鄰供電路徑,負荷轉(zhuǎn)移率就表征這種情況下系統(tǒng)對負荷供電的靈活性和可靠性,其計算公式為

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      3基于IIE-AHP-PCA的分層組合評價模型
      3.1二級指標(biāo)的評價模型
      本文先對m個微網(wǎng)的r個二級指標(biāo)建立評價模型。在同一一級指標(biāo)所對應(yīng)的二級指標(biāo)中,每個指標(biāo)之間存在一定相關(guān)性,若直接分析不僅復(fù)雜,還可能由于共線性而無法得到準(zhǔn)確的結(jié)論。而主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)的核心思想是提取主成分分量,使其盡量保留完整的原有信息的同時彼此不相關(guān),適用于對相關(guān)性較強的指標(biāo)賦權(quán)[13]。因此,對二級指標(biāo)值進行主成分分析,計算主成分,進而得到一級指標(biāo)值[14],具體計算步驟為:

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圖2交直流混合微電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)堅強度評估指標(biāo)體系

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3.2一級指標(biāo)的評價模型

3.2.1賦權(quán)方法
      線性客觀賦權(quán)法可分為3類:1)基于指標(biāo)間相關(guān)關(guān)系的賦權(quán)法,如復(fù)相關(guān)系數(shù)法;2)指標(biāo)提高難度的賦權(quán)法;3)基于指標(biāo)差異程度的賦權(quán)法,如熵權(quán)法、變異系數(shù)法、灰色關(guān)聯(lián)法等[15]。線性客觀賦權(quán)法是根據(jù)數(shù)據(jù)本身所提供的信息進行賦權(quán)的。而指標(biāo)數(shù)據(jù)所能提供的信息包括2方面:1)指標(biāo)數(shù)據(jù)自身的信息,如數(shù)據(jù)波動信息;2)指標(biāo)數(shù)據(jù)信息的獨立性,可通過計算以某指標(biāo)為因變量、其他指標(biāo)為自變量進行回歸的擬合優(yōu)度R2,得到能提供獨立信息的程度1-R2。第1類賦權(quán)法僅能提供信息的獨立程度,第3類賦權(quán)法僅能提供信息的波動程度。
      獨立信息熵權(quán)法(independentinformation-entropyweighingmethod,IIE)是一種將第1類和第3類方法相結(jié)合的客觀賦權(quán)法。其權(quán)重既能體現(xiàn)指標(biāo)的波動信息,又能反應(yīng)指標(biāo)的獨立程度。基于獨立信息熵權(quán)法的權(quán)值求解步驟如下:

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責(zé)任編輯:馬麗芳

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