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基于灰色聚类的供电企业电能量采集系统风险评价

发布时间:2017-08-18 21:14

  本文关键词:基于灰色聚类的供电企业电能量采集系统风险评价


  更多相关文章: 风险评价 电能量采集系统 灰色聚类 信息熵理论


【摘要】:电能量采集系统采用了高级传感器、通信信道、自动控制技术等,为智能电网的建设提供了物理基础。电能量采集系统可以实现数据的自动采集、管理,以及电能质量的数据统计和线损统计分析,能够实时采集、掌握电力用户的用电信息,同时监测和控制用户的用电负荷情况。它的应用为实现阶梯电价、智能费控等电力营销业务的运行提供了技术支撑,其准确性与供电公司的电力营销效益直接相关。虽然现在广泛使用的电能量采集系统有诸多优点,但是投入到实际工程运行中也面临着许多潜在的意外损失。这些意外情况如果不谨慎处理,很有可能会影响整个系统的正常运行,给电力企业造成巨大的损失。电能量采集系统安全建设是一项庞大的、复杂的、动态的人机交互系统工程。这个系统更是一个多层次、立体化的系统性工程,应该重视对其进行运行风险的评价。本文在吸取国内外研究现状的基础上,主要以目前我国国内电能量采集系统为研究对象,对电能量采集系统项目的运行风险进行评价和研究。首先对整个电能量采集系统的应用发展情况、主要技术和实现的功能进行介绍,并且提出对该项目进行运行风险管理研究的必要性及研究目的。其次,基于电能量采集系统的五大主要模块(主站模块、通信信道模块、用电信息共享模块、专变采集系统模块以及集中抄表终端模块)展开详细的风险因素识别。接着,在风险分析阶段结合实际工程结构深入分析每个模块各个方面的运行风险因素,构建出了电能量采集系统的层级风险因素。再次,在风险评价阶段,运用信息熵理论中的灰色聚类风险评价模型,根据实际调研给出权重,并进行量化处理后进行评价。最后,以内蒙某电力局的电能量采集系统为实例,构建出相应的运行风险层级结构,并且运用上述模型进行预测。进而从理论和实践两个方面,针对该项目给出具体可行的风险控制建议。
【关键词】:风险评价 电能量采集系统 灰色聚类 信息熵理论
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TM76
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 绪论9-15
  • 1.1 选题背景和意义9-10
  • 1.2 国内外研究现状10-13
  • 1.2.1 电能量采集系统国内外研究现状10-11
  • 1.2.2 电力项目运行风险国内外研究现状11-12
  • 1.2.3 灰色理论国内外研究现状12-13
  • 1.3 研究思路及创新点13-14
  • 1.3.1 研究思路13-14
  • 1.3.2 论文创新点14
  • 1.4 本章小结14-15
  • 第2章 电能量采集系统及系统运行风险研究概述15-23
  • 2.1 电能量采集系统应用发展介绍15-16
  • 2.2 电能量采集系统的主要技术16-19
  • 2.3 电能量采集系统的主要功能19-20
  • 2.4 电能量采集系统运行风险的研究必要性及目的20-22
  • 2.4.1 电能量采集系统运行风险的研究必要性20-21
  • 2.4.2 电能量采集系统运行风险的研究目的21-22
  • 2.5 本章小结22-23
  • 第3章 电能量采集系统运行风险识别及分析23-36
  • 3.1 一级风险因素的构建23-25
  • 3.2 主站模块风险25-26
  • 3.3 通信信道模块风险26-28
  • 3.4 专变采集系统模块风险28-30
  • 3.5 集中抄表系统模块风险30-32
  • 3.6 用电信息共享模块风险32-34
  • 3.7 本章小结34-36
  • 第4章 基于信息熵理论的灰色聚类评价模型36-45
  • 4.1 灰色聚类评价方法概述36-37
  • 4.2 信息熵理论概述37-38
  • 4.3 两种理论在运行风险中联合应用的可行性分析38-39
  • 4.4 基于信息熵理论的灰色聚类风险评价模型的构建过程39-43
  • 4.5 本章小结43-45
  • 第5章 实例研究45-62
  • 5.1 内蒙某电力局电能量采集系统项目概况45-46
  • 5.2 内蒙某电力局电能量采集系统运行风险识别46-49
  • 5.3 电能量采集系统运行风险因素体系的构建49
  • 5.4 内蒙某电力局电能量采集系统运行风险评价49-59
  • 5.4.1 风险评价指标权重确定51-52
  • 5.4.2 建立量化评价矩阵52-54
  • 5.4.3 灰色聚类系数的计算54-56
  • 5.4.4 灰色聚类数据分析及结论56-59
  • 5.5 内蒙某电力局电能量采集系统运行风险控制建议59-60
  • 5.6 本章小结60-62
  • 第6章 研究成果和结论62-63
  • 参考文献63-66
  • 攻读硕士学位期间发表论文66-67
  • 攻读硕士学位期间参与的项目67-68
  • 致谢68

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本文编号:696799

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