考虑不完全信息的电力系统黑启动方案评估方法.pdf

电力系统的黑启动是指在电力系统因重大事故或其他原因完全或部分停运后，通过特定的恢复策略重新启动电力网络，使其逐步恢复到正常运行状态的过程。这个过程至关重要，因为它关系到电网的安全稳定和快速恢复供电，减少经济损失。本文主要探讨的是在信息不完全的情况下，如何有效地评估和选择电力系统的黑启动方案。 以往的研究大多假设黑启动方案的评估信息是完全的，然而在实际操作中，由于各种不确定性因素，往往存在信息缺失的情况。针对这一问题，本文提出了一种结合AP聚类算法和Slope One算法的黑启动方案评价方法。 AP（Affinity Propagation）聚类算法是一种无中心的非层次聚类方法，它通过计算数据点之间的相似度来划分数据集，将具有高相似度的黑启动方案归为一类。这样做的目的是为了找出方案之间的内在关联性和规律，以便更好地理解和分析方案的性能。 在AP聚类算法的基础上，文章运用Slope One算法来处理评价信息中的空缺值。Slope One是一种简单的预测算法，它基于已知的评价数据，预测未知评价值。对于同一聚类内的黑启动方案，Slope One能够通过计算相邻方案间的差异来预测未被评估方案的评价值，从而弥补信息不完全的问题。 接下来，利用标准差权重法和TOPSIS法（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution，贴近理想解法）对填充完整后的黑启动方案进行完全排序。标准差权重法是通过计算方案评价指标的标准差来确定其重要性，而TOPSIS法则根据方案与理想解和负理想解的距离进行排序，从而选出最优方案。 通过广东电网的黑启动数据进行实证分析，文章对比了提出的不完全信息评估方法与四种现有的完全信息黑启动评估方法，证明了该方法在处理不完全信息时的有效性和优越性，能得出较为满意的黑启动方案优选结果。 总结来说，这篇研究提供了一种创新的处理不完全信息的电力系统黑启动方案评估方法，它结合了AP聚类和Slope One算法的优势，能够有效地应对现实世界中信息不全的挑战，对于提高电力系统的安全恢复能力具有重要的理论和实践意义。同时，这也为未来类似问题的研究提供了新的思路和技术参考。