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申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司

摘要：一种投资成本和发电系统可靠性提升水平间的量化分析方法，建立了投资成本和发电系统可靠性间的映射关系，定量分析投资成本对发电系统可靠性的影响。首先，本发明提出基于Sigmoid云模型的投资成本和设备故障率降低百分比间的量化曲线，以刻画复杂因素影响下的投资成本和设备故障率降低水平间的不确定映射关系，并采用粒子群算法计算Sigmoid函数云模型的参数。然后，采用K‑means聚类算法对同一投资成本下的故障率参数进行聚类，提出一种快速可靠性评估方法，从而建立了投资成本和发电系统可靠性间的精确数学模型，进而定量刻画投资成本对发电系统可靠性的影响。

主权项：1.一种投资成本和发电系统可靠性提升水平间的量化分析方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、建立故障率模型：用设备故障率降低百分比指标HIPj来量化投资成本对设备故障率降低水平的不确定性，考虑投资成本Pj对设备故障率降低百分比不确定性影响后的故障率记为，此时对应的设备故障率降低百分比指标为HIPj；为了模拟投资成本变化时设备故障率降低百分比指标的变化情况，将投资成本Pj和设备故障率降低百分比指标HIPj之间的不确定映射关系描述为：当时，，设备故障率降低百分比指标为0，其随机故障率没有额外的不确定性变化；当时，，随着投资成本的升高，设备故障率在降低时受其他非成本因素影响的概率越低，呈现缓慢降低→加速降低→缓慢降低的趋势；步骤2、建立改进的Sigmoid函数，表达式如下： 1； P j表示投资成本，表示投资成本Pj对设备故障率降低百分比不确定性影响后的故障率；此时对应的设备故障率降低百分比指标为HIPj；w参数刻画函数的陡峭程度，w越大，表示函数在Pj附近HIPj指标的变化越大；b参数刻画函数在纵轴上的偏移程度，b越大，表示同一投资成本下的HIPj指标越小；步骤3、基于改进Sigmoid函数云模型进行设备故障率降低百分比指标分析：先根据逆向云发生器，计算Sigmoid函数云模型中的数字特征：Ea、Eb、En、He；然后再根据正向云发生器，得出每一个投资成本Pj下设备故障率降低百分比指标HIPj；步骤2中，Sigmoid函数的云图由云模型的四个数字特征来体现，四个数字特征包括陡峭程度期望值Ea，偏移程度期望值Eb，熵En和超熵He；因此，Sigmoid函数云图是由分布在该函数周围的散点组成的，其数字特征含义如下：陡峭程度期望值Ea：刻画函数在同一投资成本附近下设备故障率降低百分比指标的变化程度，即决定函数在横轴上的分布形状；是最能代表定性概念的点之一，w~NEa，En’；其中En’为正态随机数；偏移程度期望值Eb：刻画函数在同一投资成本下设备故障率降低百分比指标的偏移程度，即决定函数在纵轴上的分布位置；熵En：反应设备故障率降低百分比指标的随机性和模糊性，一般熵越大，随机性和模糊性也越大；即En刻画了Ea和Eb的不确定性程度，代表定性概念的可度量粒度以及度量定性概念的不确定性；超熵He：超熵是熵的不确定性的度量，是熵的熵，由熵的随机性和模糊性决定，反应了同一投资成本下设备故障率降低百分比指标的凝聚性；Sigmoid函数云模型图中的每一个点，就代表一个设备故障率降低百分比指标不确定性云滴，即代表投资成本Pj下用户设备故障率降低百分比指标HIPj的度量；步骤3的子步骤如下：步骤3.1、Sigmoid函数云模型数字特征计算：首先，根据各个厂家收集得到S组不同投资成本下的设备故障率降低百分比指标，s=1,2,3,…,S，将S组作为逆向云发生器的输入，来计算Sigmoid函数云模型的4个数字特征：Ea、Eb、En、He；用m表示粒子群算法中第m个粒子，m=1,2,…,M； n表示第n个参数，n=1,2,3,4分别代表参数Ea、Eb、En、He； k、kmax分别代表当前迭代次数和最大迭代次数； x max、vmax分别代表粒子位置和速度的最大值； x min、vmin分别代表粒子位置和速度的最小值；步骤3.2、进行设备故障率降低百分比指标分析：根据步骤3.1计算得到的云模型数字特征Ea、Eb、En、He，进而根据正向云发生器，得到不同投资成本Pj下的设备故障率降低百分比指标HIPj；步骤3.3、考虑投资成本对设备故障率变化不确定性进而进行可靠性评估；步骤3.3中，假定每次抽样的系统状态及负荷大小保持不变，因此，在考虑设备故障率降低百分比指标的发电系统可靠性评估步骤为：步骤3.3.1：记当前累计抽样产生的系统状态的数目为N；记系统状态St的削负荷标志为Pf；记系统状态St的削负荷量为hSt；令N=1，Pf=0，hSt=0；步骤3.3.2：根据投资成本Pj，结合设备故障率降低百分比指标模型，抽取相应成本下的设备故障率，再随机抽取机组状态，根据各机组容量得到当前迭代次数的系统总发电容量VT；步骤3.3.3：比较峰值负荷PL与步骤3得到的总发电容量VT；若，Pf=Pf+1，则该系统状态的削负荷量，否则，Pf=0，hSt=0；并令N=N+1；步骤3.3.4：计算各指标的方差系数，若方差系数达到预设的收敛阈值，则停止模拟，转步骤；否则，转步骤3.3.3继续迭代；步骤3.3.5：根据式（7）、（8）统计可靠性指标，输出计算结果； 7； 8。

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