CN103793854B - 多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法，其包括以下步骤：步骤1、风险识别，通过数据采集找出故障源生成风险事故集，统计分析不确定性风险因素集，建立风险评估指标体系；步骤2、综合风险值的确定，构建输电线路运行风险评估模型，将信息熵与层次分析法融合，综合考虑风险概率、风险产生的后果和风险权值，应用互信息值来量化风险后果严重度，多重组合、逐层推理计算输电线路运行综合风险值；步骤3、风险判定，划分风险等级，对综合风险权值进行分析，确定风险等级，输出风险评估的结果。本发明全面地、多层次地对架空输电线路运行风险进行评估，提高了输电线路风险评估的准确性和输电线路运行的可靠性。

Description

多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法

技术领域

本发明涉及一种电力系统运行安全技术，具体涉及一种多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法。

背景技术

电力系统运行安全的风险评估反映了人们对电力系统稳定与安全运行的认识不断深入的过程。架空输电线路承担着电力建设主要的输电方式，在伴随着电网建设规模的不断增大,输电线路运行的安全与稳定性问题也逐渐突出，并对电力系统的影响也日渐增大，面对因而为了保障线路的健康稳定运行，提高电网运行的安全与可靠性，对架空输电线路运行的风险评估也就应运而生。目前，有关电力系统运行的风险评估已成为国内外研究的热点，随着现代风险评估的概念被引入到电力系统安全评估的体系中,对架空输电线路运行的风险评估也成为一大焦点，如何运用合理有效的手段对架空输电线路运行风险进行评估，也成为迫切需要考虑的一个问题。

面对输电线路不断增加的复杂性、不确定性，故障事故的发生难以预料，往往带来更加繁重和复杂的检修决策，研究架空输电线路运行风险评估方法，准确把握线路的风险状态,，对于输电线路的辅助决策，合理优化检修资源配置，保证线路稳定高效运行，具有十分重要的指导作用。架空输电线路运行的风险评估就是根据架空输电线路运行的特点建立风险评估体系，多角度、多层次分析计算输电线路运行综合风险权值，为后续检修和辅助决策提供支持，因而其评估效率及准确性对线路的维护决策影响较大。

目前，对于输电线路运行安全风险评估方法可以分为确定性方法和不确定性方法两大类。确定性方法发展成熟，被广泛应用，安全裕度大，可靠性高，但其忽略了输电系统运行的复杂性和随机性，对风险缺乏定量分析，会导致安全裕度过大，无法切实保障线路运行的安全性。不确定性方法考虑到输电系统运行各个风险事故的随机性及其发生的概率，通过对所有事故进行综合分析来实现对全系统安全性的评估，但概率性分析方法只考虑了线路故障的随机性和不确定性，没有考虑线路故障所造成的后果影响程度，因此也未综合考虑线路的安全状况。

面对如今日趋复杂的输电系统，传统的系统稳定性分析和安全评估方法已经显出存在的不足。本发明基于现代风险理论的安全风险评估，克服了上述评估方法的不足，公开了一种多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法，充分考虑到线路的内在因素和外在因素对线路安全运行的影响，多重组合、逐层推理计算输电线路运行综合风险权值，从而更具有科学性和实用性，不仅提高了输电线路风险评估的准确性和输电线路运行的可靠性，也有利于风险的分析、管理和决策。

本发明在国家863计划项目基金（2012AA050209）资助下，提出了《多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法》。

发明内容

针对以上不足，本发明的目的是提供了多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法，在传统层次分析法的基础上，将信息熵与层次分析法融合，综合考虑风险概率、风险产生的后果和风险权值，应用互信息来量化风险后果严重度，再利用层次-熵组合方法取代传统层次分析法计算权值，并用最小二乘法来优化权值，多重组合、逐层推理计算输电线路运行综合风险权值，形成一种自主优化的评估模型。本发明大大克服纯主观分析思想，提高了输电线路风险评估的准确性和输电线路运行的可靠性，为及早发现线路运行的潜在风险、降低线路运行的可能风险、减少线路运行的风险损失提供了有力支持，有利于风险的分析、管理和决策。

为实现以上目的，本发明采取了的技术方案是：

一种多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法，其包括以下步骤：

步骤1、风险识别，通过数据采集找出故障源生成风险事故集，统计分析所述风险事故集，确定输电线路运行可能存在的不确定因素，建立风险因素集；并根据输电线路运行的不确定性风险因素及其运行特性，建立风险评估指标体系；

步骤2、风险值确定，构建输电线路运行风险评估模型，利用多层、多重的风险评估方法估算输电线路各个指标的风险值，进一步计算输电线路的综合风险值；

步骤3、风险判定，对所述综合风险值进行分析，确定风险等级，输出风险评估的结果。

所述步骤1中所述生成风险事故集的方法为：

通过运行巡检、在线监测、预防性试验和台账获取架空输电线路运行的相关数据，由故障枚举法生产典型风险事故集，所述风险事故集包括跳闸停运风险事故和系统风险事故；分析这些风险事故，确定导致风险事故发生的不确定性因素，生产风险因素集，作为风险评估的指标。

所述步骤2包括：

步骤2.1、风险指标概率估值；

步骤2.2、风险后果的量化；

步骤2.3、风险值计算。

所述风险指标概率是线路风险因素出现的可能性的大小，依据风险事故集和风险因素集的特性计算风险指标概率，其计算方法具体包括：

（1）根据线路运行的历史故障统计数据，计算各风险因素的平均出现概率，作为风险概率，具体为：

$P\left(x_i\right)=\frac{m_i}{N}$

其中，m_i为一段时间内风险因素x_i发生引起风险事故的次数，N为风险事故的总次数，

（2）采用故障枚举法生成风险事故集，任一风险指标i发生的概率为：

$p_i=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Π}}}{\mathrm{\μ}}_k\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Π}}}(1-{\mathrm{\μ}}_k)$

其中，M为故障元件数，L为正常工作元件数，p_i为风险概率，μ_k为元件的可靠性参数。

所述元件的可靠性参数为通过查询相关资料获得故障停运率的典型值，或者根据近几年元件停运时间的统计情况来获得；由所述近几年元件停运时间的统计情况来获得元件的可靠性参数的方法是：其中，MTTR为在统计时段内元件总停运时间；PRD为统计时段的长度。

所述步骤2.2中风险后果是风险因素出现时，对风险事故发生的影响或危害可能波及的程度和范围，由风险因素作用导致风险事故的发生可以被认为是风险熵的减少过程，即通过对风险因素的统计分析来减少风险事故的信息熵，风险信息熵越小则认为其影响或危害越大，以交叉熵即互信息来表示风险后果的量度。具体包括：

步骤2.2.1、根据样本训练极大似然法计算风险因素与风险事故之间的条件概率，所述条件概率为在风险因素x_i下风险事故S发生的概率；

步骤2.2.2、假设H(x_i)表示某风险因素x_i的信息熵，H(S|x_i)表示某风险因素x_i条件下风险事故S的条件熵，I(x_i，S)为x_i和S的互信息，用互信息来表示风险产生的后果，并对互信息进行量化，如下式所示：

I(x_i，S)＝H(S)-H(S|x_i)

其中：H(S)表示风险S的信息熵，E(y)表示参数y的期望值，由香农信息熵可知，风险S的信息熵为：

H(S)＝-E(lnp(S))

H(S|x_i)表示风险因素x_i条件下风险S的条件信息熵为：

H(S|x_i)＝-E(lnp(S|x_i))

从而确定互信息I(x_i，S)的数值。

所述步骤2.3中风险值采用层次-熵组合方法进行计算，并用最小二乘法对风险权值进行优化，具体包括以下步骤：

步骤2.3.1、确定经验权值；将层次分析法用于计算风险指标的权值，根据风险事故集以及风险指标体系，建立风险评估层次化结构，以九级标度法对风险指标两两之间比较的大小进行标度，建立风险指标评判矩阵，求解最大特征根对应的特征向量作为经验权值，并检验一致性；

步骤2.3.2、确定支持度熵权；将信息熵应用于确定风险指标权值是根据熵的极值性来衡量某一风险因素对风险产生的影响度，将各风险指标对风险事故发生的可能取值的支持程度定量化，建立指标评价矩阵A＝(a_ij)_n×m；将风险事故发生的可能取值的支持程度量化如下表所示：

标识	很高	高	中等	低	很低
						指标可能取值	0.8～1.0	0.6～0.8	0.4～0.6	0.2～0.4	0.0～0.2

求解所述指标评价矩阵，利用熵的极值性进行标准化，得到表征风险指标重要度的熵，将此权值定义为支持度熵权，具体为：

$w_j=\frac{1-e\left(a_j\right)}{m-{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^{m}e\left(a_j\right)}$

其中： $e\left(a_j\right)=\frac{H\left(a_j\right)}{\ln n}=-\frac{1}{\ln n}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n\frac{1+a_{\mathrm{ij}}}{a_j}\ln \frac{1+a_{\mathrm{ij}}}{a_j}$ 是标准化后得到表征风险指标重要度的熵；

W＝(w₁,…w_m)^T，0≤w_j≤1，W是某风险指标集的支持度熵权集合，m为风险指标个数；

步骤2.3.3、组合权值的优化；将经验权值与支持度熵权值融合，引入最小二乘法来优化层次-熵组合法确定的风险指标综合权值，具体为：

其中，F(Ψ)为风险指标综合权值Ψ的拉格朗日函数， 为各项风险指标的综合权值，U_j为层次分析法得到经验权值，V_j为支持度熵权，w_j为层次分析法得到的各因素的相对重要度，s.t.为约束条件；

通过引入拉格朗日系数λ将上述问题简化为无约束优化问题，求解拉格朗日函数得到Ψ。

所述步骤3包括：

步骤3.1、综合风险值的计算；综合考虑风险概率、风险后果和风险指标综合权值，风险指标层次结构化逐层、多重计算综合风险值，具体为：

${\mathrm{Risk}}_j=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i*I(x_i,S_j)*{\mathrm{\ψ}}_i$

其中：P_i为风险概率；I(x_i，S_j)为风险后果；Ψ_i为风险指标综合权值；

步骤3.2、风险等级的划分；将风险划分为5个等级，即“很高、高、中、低、很低”，根据输电线路运行经验及实际情况，设定风险等级划分依据，确定风险等级判定区间；

步骤3.3、风险等级判定；对每个风险计算结果进行等级化归类，根据上述不同等级风险判定区间的划分，将计算出的风险值与风险等级判定区间相匹配，确定最终的风险等级。

本发明从输电线路运行的各种风险事故的影响因素出发，结合输电线路运行的实际情况，对架空输电线路运行风险进行了评估分析。相比于现有技术，本发明的有益效果包括：

1、全面地、多层次地对架空输电线路运行风险进行评估，不仅考虑了故障的随机性和不确定性，也考虑了故障所造成的后果影响程度，相比传统评估技术更完善更具充分性；

2、本发明是以概率为核心的风险评估技术，能够充分考虑线路运行的不确定性因素，对能够对各种风险因素的不确定性进行定量分析；

3、本发明使用组合优化的权值确定方法，大大克服了对专家经验的依赖性和主观性，同时考虑风险指标本身的支持度，主客观的结合后优化，获得更加科学性的综合权值；

4、本发明将信息熵的理论应用到风险评估中，不仅用互信息来度量风险后果的严重度，而且以熵的法则求解客观权值；

5、根据架空输电线路运行风险评估结果，运行人员可针对性的采取相应措施进行巡检或维修等，预防可能造成的输电线路故障，对于保障线路运行的高效、可靠、安全运行等都具有重要的工程应用价值。

附图说明

图1为本发明多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法的评估流程示意框图；

图2示出了架空输电线路运行风险评估的层次化结构。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明的内容做进一步详细说明。

实施例

本实施例一种多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法，参见图1示出了其评估流程示意框图，具体包括以下3个阶段：

风险识别阶段：具体包括数据采集与预处理、风险评估指标体系的建立两个部分；该阶段也是风险评估的输入级；

风险权值确定阶段：具体包括风险概率估值、风险后果的量化以及风险值的确定三个部分；最后根据上述风险值公式来计算风险值；

风险判定阶段：具体包括风险等级划分、风险归类、风险结果输出。

其中：

一、风险识别阶段

1.数据采集与预处理，通过运行巡检、在线监测、预防性试验和台账等获取架空输电线路运行的相关数据，采用故障枚举法收集故障数据，找出故障源生成风险事故集；

2.建立风险评估指标体系；

统计分析风险事故集，确定输电线路运行可能存在的不确定因素，建立风险因素集；根据输电线路运行的不确定性风险因素及其运行特性，建立风险评估指标体系。列于下表所示：

二、风险权值确定阶段

1.风险指标概率估值

根据线路运行的历史故障统计数据，计算各风险因素的平均出现概率（平均故障率），作为风险指标的风险概率，具体为：

$P\left(x_i\right)=\frac{m_i}{N}$

其中，m_i为一段时间内风险因素x_i发生引起风险事故的次数，N为风险事故发生的总次数。

风险指标概率如下表格式：

2.风险后果的量化

1）首先要根据样本训练估计风险因素与风险事故之间的条件概率，即在风险因素x_i下风险S发生的概率；采用极大似然估计的方法计算风险条件概率；

2）假设H(x_i)表示某风险因素x_i的信息熵，H(S|x_i)表示某风险因素x_i条件下风险事故S的条件熵，I(x_i，S)为x_i和S的互信息，用互信息来表示风险产生的后果，并对互信息进行量化，如下式所示：

I(x_i，S)＝H(S)-H(S|x_i)

其中：

H(S)——风险S的信息熵，E(y)表示参数y的期望值，由Shannon信息熵可知，风险S的熵为：

H(S)＝-E(lnp(S))

H(S|x_i)——风险因素x_i条件下风险S的条件信息熵为：

H(S|x_i)＝-E(lnp(S|x_i))

从而可以确定互信息I(x_i，S)的数值。

3.风险权值

1）确定经验权值；将层次分析法用于计算风险指标的权值，根据风险事故集以及风险指标体系，建立风险评估指标的层次化结构，图2示出了架空输电线路运行风险评估指标的层次化结构；按九标度法对风险指标两两之间比较的大小进行标度，建立风险指标评判矩阵，求解最大特征根对应的特征向量作为下层对上层的重要性即为经验权值，并检验一致性；

2）确定支持度熵权；将信息熵应用于确定风险指标权值是根据熵的极值性来衡量某一风险因素对风险产生的影响度。将各风险指标对风险事故发生的可能取值的支持程度定量化，建立指标评价矩阵A＝(a_ij)_n×m。其中，n表示风险指标支持程度的可能取值标识个数，m表示风险指标个数。将风险事故发生的可能取值的支持程度量化如下表所示：

各类风险指标支持程度的可能取值标识

求解指标评价矩阵，利用熵的极值性进行标准化，得到表征风险指标重要度的熵，将此权值定义为支持度熵权；由于风险因素的影响作用，风险因素j对风险指标i可能值的相对重要度的不确定性由下式量度：

$H\left(a_j\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1+a_{\mathrm{ij}}}{a_j}\ln \frac{1+a_{\mathrm{ij}}}{a_j}$

其中： $a_j={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}1+a_{\mathrm{ij}},\frac{1+a_{\mathrm{ij}}}{a_j}<1,n=5,i=\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;6,j=\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;m.$

根据熵的极值性，把上式标准化，得到表征风险因素重要度的熵：

$e\left(a_j\right)=\frac{H\left(a_j\right)}{\ln n}=-\frac{1}{\ln n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{1+a_{\mathrm{ij}}}{a_j}\ln \frac{1+a_{\mathrm{ij}}}{a_j}$

其中：0≤e(a_j)≤1。

根据熵的定义及性质，e(a_j)的值越小，风险因素j的相对重要度就越大。为了便于综合评价，由e(a_j)确定风险因素j的评价权值θ_j为：

${\mathrm{\&theta;}}_j=\frac{1-e\left(a_j\right)}{m-{\mathrm{\&Sigma;}}_{j=1}^{m}e\left(a_j\right)}$

其中：Θ＝(θ₁,…θ_…)^T，0≤θ_j≤1，Θ是某风险指标集的支持度熵权集合，m为风险指标个数；

3）假设各项风险因素的综合权重为运用最小二乘法优化权重的过程如下：

其中，w_j为层次分析法得到的各因素的相对重要度。通过引入拉格朗日系数λ将上述问题简化为无约束优化问题，得到拉格朗日函数表达式为：

将上式对和λ求偏导并使等式右边等于0，得：

为了求解方便，将其转化为矩阵形式：

$\left[\begin{array}{cc}{D}_{\mathrm{mm}}& e_m\\ e_m^T& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&Psi;}\\ \mathrm{\&lambda;}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{C}_m\\ 1\end{array}\right]$

其中：

$D_{\mathrm{mm}}=\mathrm{diag}(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{4a}_{i1}^2,\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{4a}_{i2}^2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{4a}_{\mathrm{im}}^2)$

e_m＝(1 1 … 1)^T

$C_m={(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}2(w_1+{\mathrm{\&theta;}}_1)a_{i1}^2,\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}2(w_2+{\mathrm{\&theta;}}_2)a_{i2}^2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}2(w_m+{\mathrm{\&theta;}}_m)a_{\mathrm{im}}^2)}^T$

解矩阵方程，得：

$\mathrm{\&lambda;}=-\frac{1-e_m^T{D}_{\mathrm{mm}}^{-1}{C}_m}{e_m^T{D}_{\mathrm{mm}}^{-1}{e}_m}$

$\mathrm{\&Psi;}=D_{\mathrm{mm}}^{-1}(C_m-{\mathrm{\&lambda;e}}_m)=D_{\mathrm{mm}}^{-1}(C_m+\frac{1-e_m^T{D}_{\mathrm{mm}}^{-1}{C}_m}{e_m^T{D}_{\mathrm{mm}}^{-1}{e}_m})$

4.综合风险值计算

综合考虑风险概率、风险后果和风险值，风险指标层次结构化逐层、多重计算综合风险值，具体为：

${\mathrm{Risk}}_i=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_i\&times;C_i\&times;W_i$

其中:P_i——风险概率；C_i——风险后果；W_i——风险值；

因此，综上所述，某一子风险的计算为：

${\mathrm{Risk}}_j=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{p}_i*I(x_i,S_j)*{\mathrm{\&Psi;}}_i$

其中：P_i为风险概率；I(x_i，S_j)为风险后果；Ψ_i为风险指标综合权值。

三、风险判定阶段

1.风险等级划分

为了对架空输电线路运行风险进行定量分析，将风险划分为5个等级,即“很高、高、中、低、很低”。根据输电线路运行经验及实际情况，设定风险等级划分依据，具体如下表：

输电线路运行风险等级的划分

其中，风险等级的判定区间的划分原则是：分析风险值计算的结果，根据不同线路具体运行情况以及专家经验，同时结合FCM算法进行划分；

2.风险归类与结果判定

根据上述不同等级风险的判定区间的划分，将计算出的风险值归一化处理后与风险等级判定区间相匹配，确定最终的风险等级。

上列详细说明是针对本发明可行实施例的具体说明，该实施例并非用以限制本发明的专利范围，凡未脱离本发明所为的等效实施或变更，均应包含于本案的专利范围中。

Claims (3)

1.一种多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法，其特征在于，其包括以下步骤：

步骤1、风险识别，通过数据采集找出故障源生成风险事故集，统计分析所述风险事故集，确定输电线路运行可能存在的不确定因素，建立风险因素集；并根据输电线路运行的不确定性风险因素及其运行特性，建立风险评估指标体系；

步骤2、风险值确定，构建输电线路运行风险评估模型，利用多层、多重的风险评估方法估算输电线路各个指标的风险值，进一步计算输电线路的综合风险值；

步骤3、风险判定，对所述综合风险值进行分析，确定风险等级，输出风险评估的结果；

其中：所述步骤1中所述生成风险事故集的方法为：

通过运行巡检、在线监测、预防性试验和台账获取架空输电线路运行的相关数据，由故障枚举法生产典型风险事故集，所述风险事故集包括跳闸停运风险事故和系统风险事故；分析这些风险事故，确定导致风险事故发生的不确定性因素，生产风险因素集，作为风险评估的指标；

所述步骤2包括：

步骤2.1、风险指标概率估值；

步骤2.2、风险后果的量化；

步骤2.3、风险值计算；

所述风险指标概率是线路风险因素出现的可能性的大小，依据风险事故集和风险因素集的特性计算风险指标概率，具体方法包括：

(1)根据线路运行的历史故障统计数据，计算各风险因素的平均出现概率，作为风险概率，具体为：

$P\left(x_i\right)=\frac{m_i}{N}$

其中，m_i为一段时间内风险因素x_i发生引起风险事故的次数，N为风险发生的总次数，

(2)采用故障枚举法生成风险事故集，任一风险指标i发生的概率为：

$p_i=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Pi;}}}{\mathrm{\&mu;}}_k\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Pi;}}}(1-{\mathrm{\&mu;}}_k)$

其中，M为故障元件数，L为正常工作元件数，p_i为风险指标概率，μ为元件的可靠性参数；

所述元件的可靠性参数为通过查询相关资料获得故障停运率的典型值，或者根据近几年元件停运时间的统计情况来获得；由所述近几年元件停运时间的统计情况来获得元件的可靠性参数的方法是：其中，MTTR为在统计时段内元件总停运时间；PRD为统计时段的长度；

所述步骤2.2包括：

步骤2.2.1、根据样本训练极大似然法计算风险因素与风险事故之间的条件概率，所述条件概率为在风险因素x_i下风险事故S发生的概率；

步骤2.2.2、假设H(x_i)表示某风险因素x_i的信息熵，H(S|x_i)表示某风险因素x_i条件下风险事故S的条件熵，I(x_i，S)为x_i和S的互信息，用互信息来表示风险产生的后果，并对互信息进行量化，如下式所示：

I(x_i，S)＝H(S)-H(S|x_i)

其中：H(S)表示风险S的信息熵，E(y)表示参数y的期望值，由香农信息熵可知，风险S的信息熵为：

H(S)＝-E(ln p(S))

H(S|x_i)表示风险因素x_i条件下风险S的条件信息熵为：

H(S|x_i)＝-E(ln p(S|x_i))

确定互信息I(x_i，S)的数值。

2.根据权利要求1所述的多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法，其特征在于，所述步骤2.3中风险值采用层次-熵组合方法进行计算，并用最小二乘法对该风险值进行优化，具体包括以下步骤：

步骤2.3.1、确定经验权值；将层次分析法用于计算风险指标的权值，根据风险事故集以及风险指标体系，建立风险评估层次化结构，以九级标度法对风险指标两两之间比较的大小进行标度，建立风险指标评判矩阵，求解最大特征根对应的特征向量作为经验权值，并检验一致性；

步骤2.3.2、确定支持度熵权；将信息熵应用于确定风险指标权值是根据熵的极值性来衡量某一风险因素对风险产生的影响度，将各风险指标对风险事故发生的可能取值的支持程度定量化，建立指标评价矩阵A＝(a_ij)_n×m；

求解所述指标评价矩阵，利用熵的极值性进行标准化，得到表征风险指标重要度的熵，将此权值定义为支持度熵权，具体为：

$w_j=\frac{1-e\left(a_j\right)}{m-{\mathrm{\&Sigma;}}_{j=1}^{m}e\left(a_j\right)}$

其中： $e\left(a_j\right)=\frac{H\left(a_j\right)}{\ln n}=-\frac{1}{\ln n}{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n\frac{1+a_{\mathrm{ij}}}{a_j}\ln \frac{1+a_{\mathrm{ij}}}{a_j}$ 是标准化后得到表征风险指标重要度的熵；W＝(w₁，…w_m)^T，0≤w_j≤1，W是某风险指标集的支持度熵权集合，m为风险指标个数；

步骤2.3.3、风险组合权值的优化；将经验权值与支持度熵权值融合，引入最小二乘法来优化层次-熵组合法确定的风险组合权值，具体为：

其中，FΨ为风险指标综合权值Ψ的拉格朗日函数， 为各项风险指标的综合权值，U_j为层次分析法得到经验权值，V_j为支持度熵权，w_j为层次分析法得到的各因素的相对重要度，s.t.为约束条件；

通过引入拉格朗日系数λ将上述问题简化为无约束优化问题，求解拉格朗日函数得到Ψ。

3.根据权利要求2所述的多重组合优化的架空输电线路运行风险信息化评估方法，其特征在于，所述步骤3包括：

步骤3.1、综合风险值的计算；综合考虑风险概率、风险后果和风险指标综合权值，风险指标层次结构化逐层、多重计算综合风险值，具体为：

${\mathrm{Risk}}_j=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{p}_i*I(x_i,S_j)*{\mathrm{\&Psi;}}_i$

其中：P_i为风险概率；I(x_i，S_j)为风险后果；Ψ_i为风险指标综合权值；

步骤3.2、风险等级的划分；将风险划分为5个等级，即“很高、高、中、低、很低”，根据输电线路运行经验及实际情况，设定风险等级划分依据，确定风险等级判定区间；

步骤3.3、风险等级判定；对每个风险计算结果进行等级化归类，根据上述不同等级风险判定区间的划分，将计算出的风险值与风险等级判定区间相匹配，确定最终的风险等级。