CN113868585A - 一种配电网的韧性综合评估方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种配电网的韧性综合评估方法和系统，方法包括：获取配电网参数，根据预设的配电网韧性综合评价体系，进行评估；配电网韧性综合评价体系包括一级评价指标和二级评价指标，每个一级评价指标均设有对应的二级评价指标；一级评价指标包括感知力、应变力、防御力、恢复力、协同力和学习力，基于各个二级评价指标的评估结果，根据各个二级评价指标的权重以及各个一级评价指标的权重，进行综合计算，获取配电网的韧性综合评估结果。与现有技术相比，本发明针对韧性电网关键特征的六个范畴，聚焦配网态势感知、扰动应对及自我提升能力三个功能，能够建立韧性需求下更为全面、精细化的综合评估体系，提升评估结果的准确性和可靠性。

Description

一种配电网的韧性综合评估方法和系统

技术领域

本发明涉及配电网韧性评估技术领域，尤其是涉及一种配电网的韧性综合评估方法和系统。

背景技术

当下，传统化石能源的逐步枯竭和全球环境形势的日益严峻，使得大力发展包括风电、光伏在内的可再生能源已迫在眉睫；亟需建设一个更加坚强、更加智能化的电力系统，尤其是提升其应对小概率高风险事件的能力，“韧性电网”的概念就在此背景下应运而生。

针对韧性电网这一理念，国外学者已进行了相关理论方法以及所需关键技术的初步研究，而国内学者结合我国电力系统发展现状和特色，也创新性地提出了韧性电网内涵和概念，其中包括指出了韧性电网的6个关键特征：“感知力”、“应变力”、“防御力”、“恢复力”、“协同力”、“学习力”。现有关于电网韧性评估的研究主要集中于狭义韧性的特征，也即分别表征系统在突发事故前、中、后期应对能力的应变力、防御力和恢复力。文献“地震灾害下海岛综合能源系统韧性评估方法研究”(李雪,孙霆锴,侯恺,姜涛,陈厚合,李国庆,贾宏杰.中国电机工程学报,2020,40(17):5476-5493)提出了鲁棒性、快速性和冗余性三个指标评估海岛综合能源系统；文献“系统安全韧性的塑造与评估建模”(黄浪，吴超，王秉.中国安全生产科学技术,2016,12(12):15-21)从系统构成元素、关联关系和韧性功能三个维度构建了安全韧性量化评估模型；文献“面向突发事件的电网韧性能力评价及构建方法”(肖智文,王国庆,朱建明,等.系统工程理论与实践,2019,39(10):26372645)利用性能曲线量化评估了电网在事故全周期中的韧性能力。而考虑感知力、协同力、学习力三大广义韧性特征的评估研究相对有限，目前仅有一些针对感知力的讨论，但多数着力于结合态势感知技术评估电网的特定运行性能，对韧性需求下广义特征的各自实现效果评价仍处于初步发展阶段。

韧性电网作为下阶段电力系统发展的主要目标之一，自身的庞大复杂再加上与韧性城市下其他系统的高度耦合，使得精确评估电网韧性能力变得更为困难。为了快速准确掌握配电网当前韧性水平，为后续运行决策的制定提供可靠数据支撑，分析配网韧性评估方法并建立一套综合评价体系具有重要研究意义。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在考虑感知力、协同力、学习力三大广义韧性特征的评估研究相对有限，目前仅有一些针对感知力的讨论，但多数着力于结合态势感知技术评估电网的特定运行性能，对韧性需求下广义特征的各自实现效果评价仍处于初步发展阶的缺陷而提供一种配电网的韧性综合评估方法和系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种配电网的韧性综合评估方法，包括以下步骤：

获取配电网参数，根据预设的配电网韧性综合评价体系，进行评估；所述配电网韧性综合评价体系包括一级评价指标和二级评价指标，每个所述一级评价指标均设有对应的二级评价指标；

所述配电网韧性综合评价体系的一级评价指标包括感知力、应变力、防御力、恢复力、协同力和学习力；

所述感知力对应的二级评价指标包括智能电表覆盖率、薄弱节点可观度、电网量测冗余度、平均传输延时、态势可视度和配电自动化系统运行指标中的一个或多个；

所述协同力对应的二级评价指标包括配电线路联络率、可协调柔性负荷比例、配网转供率和本地清洁能源消纳率中的一个或多个；

所述学习力对应的二级评价指标包括态势预测数据与实际数据误差期望和灾后感知系统可修复漏洞比例中的一个或多个；

基于各个二级评价指标的评估结果，根据预设的各个二级评价指标的权重以及各个一级评价指标的权重，进行综合计算，获取配电网的韧性综合评估结果。

进一步地，所述感知力对应的二级评价指标中，所述智能电表覆盖率A₁的计算表达式为：

式中，n_sm表示电网区域内的智能电表数量，n_m表示电网区域内的总电表数；

所述薄弱节点可观度A₂的计算表达式为：

式中，n_wm表示可观薄弱节点的数量，n_w表示薄弱节点总数；

所述电网量测冗余度A₃的计算表达式为：

式中，n_pm表示可观节点的数量，n_p表示电网节点总数。

进一步地，所述感知力对应的二级评价指标中，所述平均传输延时A₄的计算表达式为：

式中，t_mi表示电表i采集量测量的时刻，t_ui表示电表i量测数据更新至数据库的时刻，n_m表示电网区域内的总电表数；

所述态势可视度A₅的计算表达式为：

式中，n为态势图划分的区块数量，N_i为区块i中的节点数量，

为N_i的算术平均值；

所述配电自动化系统运行指标A₆的计算表达式为：

A₆＝α_aor×P_aor+α_rs×P_rs+α_rc×P_rc+α_fac×P_fac

式中，P_aor表示配电自动化终端平均在线率，P_rs表示遥控成功率，P_rc表示遥信动作正确率，P_fac表示馈线自动化成功率，α_aor、α_rs、α_rc、α_fac为各项指标对应权重，α_aor+α_rs+α_rc+α_fac＝1。

进一步地，所述协同力对应的二级评价指标中，所述配电线路联络率E₁的计算表达式为：

式中，n_l,H为区域中35～110kV高压线路总条数，n_tl,H为区域中35～110kV高压联络线路条数，n_l,L为区域中10(20)kV低压线路总条数，n_tl,L为区域中10(20)kV低压联络线路条数，α_l,H、α_l,L分别为高压线路和低压线路指标权重，α_l,H+α_l,L＝1；

所述配网转供率E₂的计算表达式为：

式中，n_l,tl为配网范围内可转供线路条数，n_l为线路总条数。

进一步地，所述协同力对应的二级评价指标中，所述可协调柔性负荷比例E₃的计算表达式为：

式中，S_FL为可协调柔性负荷峰值，S_L,max为年网供最大负荷；

所述本地清洁能源消纳率E₄的计算表达式为：

式中，P_oi为区域外净受入电量，P_oa为区域外协议电量，P_co为本地清洁能源上网电量，P_cg为本地清洁能源发电量。

进一步地，所述学习力对应的二级评价指标中，所述态势预测数据与实际数据误差期望F₁的计算表达式为：

式中，N_z,t为t时刻感知系统预测的量测总数，

为t时刻感知系统得到的第i项量测预估值，x_true,i为t时刻第i项量测对应的系统状态真值；

所述灾后感知系统可修复漏洞比例F₂的计算表达式为：

式中，n_vf为感知系统灾后发现漏洞总数，n_vr为感知系统灾后可修复漏洞数。

进一步地，所述应变力对应的二级评价指标包括电压暂变率、潮流越限率、电压谐波畸变率、频率偏差率、配电需要率、N-1校验通过率、有功备用率和拓扑完整度中的一个或多个。

进一步地，所述电压暂变率B₁的计算表达式为：

式中，V_i,max为节点i的暂态上限电压，V_i,min为节点i的暂态下限电压，V_i(t)指节点i当前暂态时刻的电压，T为统计周期；

所述潮流越限率B₂的计算表达式为：

式中，S_i,max为支路i的额定潮流上限，S_i(t)为支路i在t时刻的潮流大小，n_l为电网支路总数；

所述电压谐波畸变率B₃的计算表达式为：

式中，V_1,i为节点i的基波电压有效值，V_k,i为节点i的第k次谐波电压有效值；

所述频率偏差率B₄的计算表达式为：

式中，f为系统当前频率，f_N为额定频率，Δf_th为频率偏差限值。

进一步地，所述配电需要率B₅的计算表达式为：

式中，P_a为韧性电网用户实际用电总功率，P_N为韧性电网用户总额定频率；

所述N-1校验通过率B₆的计算表达式为：

式中，n_t为电网范围内变电站总数，n_t(N-1)为通过N-1校验的变电站数，n_l为电网范围内线路总数，n_l(N-1)为通过N-1校验的线路数，α_t、α_l分别为变电站和线路指标权重，α_t+α_l＝1；

所述有功备用率B₇的计算表达式为：

式中，P_r为电网有功备用容量，P_r.lim为电网有功备用容量限值；

所述拓扑完整度B₈的计算表达式为：

式中，s_i(t)为时刻t下线路i的运行状态，当线路i正常运行时，s_i(t)＝1，当线路i停运时，s_i(t)＝0，T为统计周期。

进一步地，所述防御力对应的二级评价指标包括性能指数、配电容载比和电网故障率中的一个或多个。

进一步地，所述性能指数C₁的计算表达式为：

式中，P_o为灾害前原始电网容量，P_d为采取主动防御措施后的电网容量，P_low为电网性能降至最低水平时的容量，t_low为电网性能降至最低水平时的时间，t_d为采取主动防御措施的时间；

所述配网容载比C₂的计算表达式为：

式中，S_T为配网变电设备总容量，S_L,max为年网供最大负荷；

所述电网故障率C₃的计算表达式为：

式中，n_pe为电网内电力设备总数，p_fault,i为设备i的故障概率。

进一步地，所述恢复力对应的二级评价指标包括用户平均停电时间、故障自愈率、黑启动成功率和系统平均预安排停电时间中的一个或多个。

进一步地，所述用户平均停电时间D₁的计算表达式为：

式中，t_cut为第i次故障停电持续时间，n_ucut,i为第i次故障停电用户数，n_u为电网总用户数；

所述故障自愈率D₂的计算表达式为：

式中，n_ush,i为第i次故障自愈用户数，n_ufault,i为第i次故障影响的总用户数；

所述黑启动成功率D₃的计算表达式为：

式中，n_ubs,i为第i次故障通过黑启动恢复供电的用户数，n_ufault,i为第i次故障影响的总用户数。

进一步地，所述系统平均预安排停电时间D₄的计算表达式为：

式中，t_pc,i为第i次预安排停电时间，n_upc,i为第i次预安排停电用户数，n_u为电网总用户数。

进一步地，所述二级评价指标和一级评价指标的权重的设定过程均包括以下步骤：

主观赋权步骤：对各项指标进行主观赋权；

客观赋权步骤：对各项指标进行客观赋权；

综合权重优化步骤：获取所述主观赋权步骤和客观赋权步骤中各赋权方法得到的权重向量；从而计算各赋权方法整体的集合权重，所述集合权重的计算表达式为：

式中，M为赋权方法的总数，u_m＝(u_m1,u_m2,…,u_mN)为第m个赋权方法的权重向量，u_mn为第m个赋权方法获得的第n个指标的权重，N为指标的总数，d_n为集合权重；

计算每种赋权方法结果与所述集合权重间的相对熵，该相对熵的计算表达式为：

式中，h(u_m,d)为第m个赋权方法的权重向量与集合权重间的相对熵；

根据所述相对熵，计算每种赋权方法的偏好系数，该偏好系数的计算表达式为：

式中，a_m为第m个赋权方法的偏好系数；

根据所述偏好系数计算各指标的综合指标权重系数，该综合指标权重系数的计算表达式为：

式中，w_n为第n个指标的综合指标权重系数。

进一步地，所述主观赋权步骤包括：采用二项系数法对各项指标进行主观赋权，所述二项系数法包括以下步骤：

由M位专家对共N项评估指标进行两两对比，独立得到指标集的重要度排序O_m，取各专家排序平均值得到第n项指标的平均重要度排序，该第n项指标的平均重要度排序的计算表达式为：

式中，O(x_n)为第n项指标的平均重要度排序，O_m(n)为第m个对第n项指标的重要度排序；

按照平均重要度排序从小到大的顺序重新排列N项评估指标，得到新的指标序列：

式中，x₁,x₂,…,x_N为排序后的评估指标；

做出指标集的对称排序：

x_N,…,x₂,x₁,x₃,…,x_N-1

按对称排序指标集再次从左到右为各指标编号，记作i，即可计算得到各指标主观权重，所述各指标主观权重的计算表达式为：

式中，u_i为指标编号为i的指标的主观权重，

为指标排列组合的计算结果。

进一步地，所述客观赋权步骤执行前还包括：对各指标进行归一化处理，该归一化处理具体为：

效益型指标的归一化处理表达式为：

式中，x_mn为第m个待选方案的第n项指标实际计算数值，y_mn′为第m个待选方案的第n项指标的效益型指标归一化值，x_n,min为第n项指标的最小值，x_n,max为第n项指标的最大值，所述待选方案为采用所述指标获得的各项实际指标值；

成本型指标的归一化处理表达式为：

式中，y_mn″为第m个客观赋权方案的第n项指标的成本型指标归一化值。

进一步地，所述客观赋权步骤包括：采用反熵权法对各项指标进行客观赋权，所述反熵权法的计算过程包括：

计算各指标的反熵值h_n，该反熵值h_n的计算表达式为：

式中，y_mn为第m个客观赋权方案的第n项指标的指标归一化值，M为待选方案的总数；

根据所述反熵值进一步确定各指标权重，所述指标权重的计算表达式为：

式中，u_n为第n项指标的指标权重，N为指标的总数。

进一步地，所述客观赋权步骤包括：采用CRITIC法对各项指标进行客观赋权，所述CRITIC法的计算过程包括：

计算各指标的冗余信息熵p_n，该冗余信息熵p_n的计算表达式为：

式中，p_n为第n项指标的冗余信息熵，y_mn为第m个客观赋权方案的第n项指标的指标归一化值，M为待选方案的总数；

利用归一化矩阵计算各列间协方差和指标的变异系数s_n，从而计算各指标间的相关系数，所述各指标间的相关系数的计算表达式为：

式中，

为第n项指标的归一化值，s_n为第n项指标的变异系数，N为指标的总数，

为第n项和第n^*项的相关系数，

为第n^*项的指标值，

为指标值y_n和

间的协方差，

为第n^*项的变异系数；

评估各指标所包含的信息量，该信息量的计算表达式为：

式中，i_n为第n项指标的信息量；

根据信息量确定指标权重，该指标权重的计算表达式为：

式中，u_n为第n项指标的指标权重。

本发明还提供一种配电网的韧性综合评估系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，处理器调用所述计算机程序执行如上所述的方法的步骤。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)本发明基于韧性电网特点，从感知力、应变力、防御力、恢复力、协同力、学习力6个宏观韧性衡量维度，构建了包括27个微观指标的配电网的韧性综合评价指标体系，尤其是感知力、协同力和学习力的二级指标的设置，为本发明创新设定和提出，可以实现韧性需求下配网的态势感知、扰动应对及自我提升等能力更为全面的综合评估；本发明针对韧性电网关键特征的六个范畴，聚焦配网态势感知、扰动应对及自我提升能力三个功能，能够建立韧性需求下更为全面、精细化的综合评估体系，提升评估结果的准确性和可靠性。

(2)本发明采用基于相对熵的综合权重优化方式，结合二项系数法、反熵权法、相关性权重法对指标体系进行综合赋权，可以实现主客观结合的权重计算，提升评估结果的准确性和可靠性。

(3)本发明对于感知力的评估主要考虑其硬件配置及运行水平和对系统状态的把握程度，感知力的具体指标分别具有如下技术效果：

智能电表覆盖率：智能电表作为高级量测体系的重要组成部分，是实现态势感知系统测量、存储、计算电力量测量并与数据中心双向通讯的基本终端设备，其覆盖率反映了韧性电网基础感知水平；

薄弱节点可观度：当高风险事件发生，薄弱节点有更大概率出现电力性能的下降。对薄弱节点实时状态的把握程度即可反映韧性电网感知系统应对潜在灾害，及时切除隐患防止故障进一步扩大的能力；

电网量测冗余度：不同于薄弱节点可观度主要体现灾害状态下电网感知系统的应对能力，电网量测冗余度反映了韧性电网在正常状态下，感知系统能否全面把握电网运行状态并协助其他系统做出决策，可作为薄弱节点可观度的补充；

平均传输延时：平均传输延时定义为韧性电网运行数据在感知系统中传输并更新至数据库所需的平均用时，体现了韧性电网感知系统的实时性需求；

态势可视度：态势可视度反映了感知系统的可视化水平，便利清晰的态势信息有利于运行管理人员在应对灾害事故时迅速辨析电力事件并做出相应决策；通过节点分布均匀度评估态势图可视化水平，节点分布均匀度越小，表明样本数据分布越均匀，可视化程度越高；

配电自动化系统运行指标：配电自动化系统作为电网数据采集与监视系统、地理信息系统、需求侧管理等系统的集合，综合了电力数据监视分析与远程控制等功能；与此前若干系统配置指标不同，配电自动化系统运行指标主要反映了韧性电网的决策执行准确率与执行效率的感知结果，属于实时动态指标。

(4)本发明设置的协同力指标表征韧性电网合理高效利用内外部资源，共同集中力量抵御扰动事件的能力，协同力相关指标可用于提升和反映配电网对内外部防御资源、多维系统信息等的把控能力；协同力的具体指标分别具有如下技术效果：

配电线路联络率：作为最直观和基础的联络方式，配电线路的直接联络为区域内外间物理系统的调度配合提供了灵活性，同时其耦合元件的增加也为配电网提供了更高的量测冗余度；

可协调柔性负荷比例：柔性负荷作为主动配电网的重要组成，承担着维持电力电量平衡和灾害协同恢复的责任；可协调柔性负荷比例决定了韧性电网协同抗扰的峰值能力，反映了柔性负荷对电网管理的协同作用

配网转供率：线路转供可有效减少韧性电网在局部故障情况下的失负荷数量，发挥系统更大程度的协同应灾能力，同时也为配电网风险态势评估和决策效果模拟提供了更大灵活度；

本地清洁能源消纳率：清洁能源的消纳数量可综合体现韧性电网协同效果，与可协调柔性负荷比例不同，其动态表征了区域内外的电力电量协同平衡水平和灵活抗扰能力。

(5)本发明设置的学习力作为其余特征的共同支撑，表征韧性电网从历史经验中自我修正完善和结合新技术提升革新的能力，可用于反映韧性配电网自主纠错和不断完善的能力；学习力的具体指标分别具有如下技术效果：

态势预测数据与实际数据误差期望：结合历史运行数据和事故后风险态势复盘分析，可得到韧性电网各项预测数据与实际数据的误差，其误差期望及变化趋势可有效反映配电网的自我修正和自主完善能力；

灾后感知系统可修复漏洞比例：灾后感知系统可修复的漏洞比例直观反映了韧性电网系统的漏洞辨识、纠错及自学习能力。

附图说明

图1为本发明实施例中提供的一种二项系数法的流程示意图；

图2为本发明实施例中提供的一种反熵权法的流程示意图；

图3为本发明实施例中提供的一种CRITIC法的流程示意图；

图4为本发明实施例中提供的一种基于相对熵的综合权重优化流程示意图；

图5为本发明实施例中提供的一种配电网的韧性综合评估流程示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

本实施例提供一种配电网的韧性综合评估方法，包括以下步骤：

获取配电网参数，根据预设的配电网韧性综合评价体系，进行评估；配电网韧性综合评价体系包括一级评价指标和二级评价指标，每个一级评价指标均设有对应的二级评价指标；

配电网韧性综合评价体系的一级评价指标包括感知力、应变力、防御力、恢复力、协同力和学习力；

感知力对应的二级评价指标包括智能电表覆盖率、薄弱节点可观度、电网量测冗余度、平均传输延时、态势可视度和配电自动化系统运行指标中的一个或多个；其中，智能电表覆盖率、薄弱节点可观度和电网量测冗余度用于体现配网边缘侧感知水平；平均传输延时、态势可视度和配电自动化系统运行指标用于体现配网调控中心感知水平；

应变力对应的二级评价指标包括电压暂变率、潮流越限率、电压谐波畸变率、频率偏差率、配电需要率、N-1校验通过率、有功备用率和拓扑完整度中的一个或多个；其中，电压暂变率、潮流越限率、电压谐波畸变率和频率偏差率用于体现配电网运行过程电气量参数指标；配电需要率、N-1校验通过率、有功备用率和拓扑完整度用于体现配电网的宏观规划指标；

防御力对应的二级评价指标包括性能指数、配电容载比和电网故障率中的一个或多个；

恢复力对应的二级评价指标包括用户平均停电时间、故障自愈率、黑启动成功率和系统平均预安排停电时间中的一个或多个；其中，系统平均预安排停电时间用于体现配电网的事故前预警检修水平；用户平均停电时间、故障自愈率和黑启动成功率用于体现配电网的事故后恢复水平；

协同力对应的二级评价指标包括配电线路联络率、可协调柔性负荷比例、配网转供率和本地清洁能源消纳率中的一个或多个；其中，配电线路联络率和配网转供率用于体现配电网的物理线路协同水平；可协调柔性负荷比例和本地清洁能源消纳率用于体现配电网的柔性资源协同水平。

学习力对应的二级评价指标包括态势预测数据与实际数据误差期望和灾后感知系统可修复漏洞比例中的一个或多个；

基于各个二级评价指标的评估结果，根据预设的各个二级评价指标的权重以及各个一级评价指标的权重，进行综合计算，获取配电网的韧性综合评估结果。

上述感知力、应变力、防御力、恢复力、协同力和学习力对应的二级评价指标的数量不作限定，可在上述提供的二级评价指标中任意选取，优选为采用本实施例提供的所有对应的二级评价指标，下面对一种最优的实施方式进行具体描述。

一、配电网韧性综合评价体系构建

基于韧性电网各关键特征间关系和微观评估指标选取原则，从感知力、应变力、防御力、恢复力、协同力、学习力六个维度综合评估配电网的实际韧性水平，建立了配电网韧性综合评价指标体系如表1所示。

表1配网韧性综合评价指标体系

下面对各二级评价指标进行具体介绍：

1、感知力

依据数据获取的便捷性和实用性原则，对于感知力的评估主要考虑其硬件配置及运行水平和对系统状态的把握程度。算法效率、风险态势预测等在直接量化评估时存在一定困难的韧性电网感知力水平相关指标，将由后续其他维度的指标来间接反映。

1)智能电表覆盖率

智能电表作为高级量测体系的重要组成部分，是实现态势感知系统测量、存储、计算电力量测量并与数据中心双向通讯的基本终端设备，其覆盖率反映了韧性电网基础感知水平，计算公式如下：

式中，n_sm表示电网区域内的智能电表数量，n_m表示电网区域内的总电表数。

2)薄弱节点可观度

当高风险事件发生，薄弱节点有更大概率出现电力性能的下降。对薄弱节点实时状态的把握程度即可反映韧性电网感知系统应对潜在灾害，及时切除隐患防止故障进一步扩大的能力。依据负荷-系统短路容量比判别节点薄弱程度，负荷-系统短路容量比计算公式如下：

式中，E_Pi、Z_Pi为节点处电网戴维宁等效电路参数，U_Li、Z_Li为节点处负荷戴维宁等效电路参数。负荷-系统短路容量比越大，节点可承受的电压裕度越小，当该指标高于预先设定的阈值，即认为该节点为薄弱节点。当节点的电压相量可直接量测或由计算得出，则该节点可观。薄弱节点可观度计算公式如下：

式中，n_wm表示可观薄弱节点的数量，n_w表示薄弱节点总数。

3)电网量测冗余度

不同于薄弱节点可观度主要体现灾害状态下电网感知系统的应对能力，电网量测冗余度反映了韧性电网在正常状态下，感知系统能否全面把握电网运行状态并协助其他系统做出决策，可作为薄弱节点可观度的补充。电网量测冗余度计算公式如下：

式中，n_pm表示可观节点的数量，n_p表示电网节点总数。

4)平均传输延时

平均传输延时定义为韧性电网运行数据在感知系统中传输并更新至数据库所需的平均用时，体现了韧性电网感知系统的实时性需求。计算公式如下：

式中，t_mi表示电表i采集量测量的时刻，t_ui表示电表i量测数据更新至数据库的时刻。

5)态势可视度

态势可视度反映了感知系统的可视化水平，便利清晰的态势信息有利于运行管理人员在应对灾害事故时迅速辨析电力事件并做出相应决策。通过节点分布均匀度评估态势图可视化水平，节点分布均匀度越小，表明样本数据分布越均匀，可视化程度越高。具体计算公式如下：

式中，n为态势图划分的区块数量，N_i为区块i中的节点数量，

为N_i的算术平均值。

6)配电自动化系统运行指标

配电自动化系统作为电网数据采集与监视系统、地理信息系统、需求侧管理等系统的集合，综合了电力数据监视分析与远程控制等功能。与此前若干系统配置指标不同，配电自动化系统运行指标主要反映了韧性电网的决策执行准确率与执行效率的感知结果，属于实时动态指标，包括了配电自动化终端平均在线率、遥控成功率、遥信动作正确率、馈线自动化成功率四个子项，

配电自动化系统运行指标A₆的计算表达式为：

A₆＝α_aor×P_aor+α_rs×P_rs+α_rc×P_rc+α_fac×P_fac

式中，P_aor表示配电自动化终端平均在线率，P_rs表示遥控成功率，P_rc表示遥信动作正确率，P_fac表示馈线自动化成功率，α_aor、α_rs、α_rc、α_fac为各项指标对应权重，α_aor+α_rs+α_rc+α_fac＝1；

优选地，本实施例给出配电自动化系统运行指标A₆的最优权重配置的具体计算公式如下：

A₆＝0.25×P_aor+0.25×P_rs+0.2×P_rc+0.3×P_fac (7)

式中，P_aor表示配电自动化终端平均在线率，P_rs表示遥控成功率，P_rc表示遥信动作正确率，P_fac表示馈线自动化成功率。

配电自动化系统运行指标A₆中的系数可以根据实际情况进行调整，不做具体限定，本实施例提供的是配电自动化系统运行指标A₆的最优系数。

2、应变力

应变力体现韧性电网在极端事件发生前抵抗扰动，维持自身性能，以及制定风险预案的能力。应变力相关指标可用于反映电网在日常运行决策中的可靠性、高效性以及风险预测和事故前部署效能。

1)电压暂变率

电压暂变率主要用于反映电网正常运行中发生电压暂降(或暂升)的频率和幅度，较低的电压暂变率体现了系统较强的暂态稳定性和抗干扰能力，也反映了电网对于暂态扰动的监测和预警能力。电压暂变率计算公式如下：

式中，V_i,max为节点i的暂态上限电压，V_i,min为节点i的暂态下限电压，V_i(t)指节点i当前暂态时刻的电压，T为统计周期。

2)潮流越限率

频繁的潮流越限会降低电网的抗干扰能力，不利于灾害前的风险管控。维持较低的潮流越限频度，体现了韧性电网的实时潮流监测和风险态势预估能力。潮流越限率计算公式如下：

式中，S_i,max为支路i的额定潮流上限，S_i(t)为支路i在t时刻的潮流大小，n_l为电网支路总数。

3)电压谐波畸变率

电压的谐波畸变降低了电网范围内的供电质量，过大的畸变甚至会引发变压器和电力线路发热故障。较低的电压谐波畸变率符合韧性城市用户对于高电能质量的要求，也有利于事故前的小扰动抑制，反映了配电网的电能质量监控能力。电压谐波畸变率计算公式如下：

式中，V_1,i为节点i的基波电压有效值，V_k,i为节点i的第k次谐波电压有效值。

4)频率偏差率

频率偏差率属于电网稳态电能指标，体现了系统有功安全性能，潮流监测和负荷预测调配等技术有利于降低韧性电网的频率偏差。频率偏差率的计算公式如下：

式中，f为系统当前频率，f_N为额定频率，Δf_th为频率偏差限值0.2Hz。

5)配电需要率

配电需要率定义为韧性电网中用户实际运行功率与额定功率的比值，该数值体现了韧性电网中电力资源配置的合理性与经济性，同时反映了电网在柔性负荷调度和资源调配上的能力。配电需要率计算公式如下：

式中，P_a为韧性电网用户实际用电总功率，P_N为韧性电网用户总额定频率。

6)N-1校验通过率

N-1通过率包括了电网范围内的变电站N-1通过率和输电线路N-1通过率，作为表征电网可靠性和风险预警能力最直观的指标，其同时反映了韧性电网感知风险态势和模拟预想事故的能力。

N-1校验通过率B₆的计算表达式为：

式中，n_t为电网范围内变电站总数，n_t(N-1)为通过N-1校验的变电站数，n_l为电网范围内线路总数，n_l(N-1)为通过N-1校验的线路数，α_t、α_l分别为变电站和线路指标权重，α_t+α_l＝1；

优选地，本实施例给出N-1校验通过率的最优权重配置的计算公式如下：

式中，n_t为电网范围内变电站总数，n_t(N-1)为通过N-1校验的变电站数，n_l为电网范围内线路总数，n_l(N-1)为通过N-1校验的线路数。

7)有功备用率

与配电需要率不同，有功备用率更多关注应急资源的预先布置，适量的有功备用有利于在风险事故中维持系统性能，减少灾害带来的损失，且满足系统正常运行的经济性。具体计算公式如下：

式中，P_r为电网有功备用容量，P_r.lim为电网有功备用容量限值，一般取0.1倍系统最大负荷。

8)拓扑完整度

电网拓扑结构的完整性极大影响其应对灾害时的脆弱程度，减少停运线路的数量和停运时间有利于构建更加坚强可靠的韧性电网。拓扑完整度的计算公式如下：

式中，s_i(t)为时刻t下线路i的运行状态，当线路i正常运行时，s_i(t)＝1，当线路i停运时，s_i(t)＝0。

3、防御力

防御力关注韧性电网在极端事件发生过程中，系统利用内外防御资源主动抵御灾害破坏，降低事件整体影响的能力。防御力相关指标可用于反映电网在极端条件下的运作效能和多变状态下的响应速率。

1)性能指数

韧性评估中，可用性能曲线刻画韧性电网在极端事件过程中的动态变化，选取电网容量作为性能指标。

定义性能指数为主动防御速度与主动防御效果等因素的乘积，该指标同时反映了灾害发生过程中感知力的实时响应能力、灾害态势发展预测能力和防御资源评估能力，具体计算公式如下：

式中，P_o为灾害前原始电网容量，P_d为采取主动防御措施后的电网容量，P_low为电网性能降至最低水平时的容量，t_low为电网性能降至最低水平时的时间，t_d为采取主动防御措施的时间。

2)配网容载比

配网容载比定义为配网区域内变电设备总容量与年最大负荷之比。一定的变压器备用容量有利于提高电网在灾害发生过程中的适应性，给防御资源调度带来更大的灵活性；同时，过大的容载比不仅增加了韧性电网的投资成本和建设周期，还降低了电网运行的经济性。如何在满足可靠性的同时降低配网容载比，就依赖于配电网更为精确的负荷预测和运行控制技术。配网容载比计算公式如下：

式中，S_T为配网变电设备总容量，S_L,max为年网供最大负荷。

3)电网故障率

为尽可能减小灾害事件导致的系统性能降低和扰动范围，需要防止大面积连锁故障的产生。利用监测预警等功能减小电网各元件的故障概率，可提高韧性电网在高风险事件中的抗击打能力。考虑各元件作用的电网故障率计算公式如下：

式中，n_pe为电网内电力设备总数，p_fault,i为设备i的故障概率，可由历史数据结合态势预测技术得到。

4、恢复力

恢复力考虑事故后电网性能的应急保障和逐步修复，时效性是恢复力最为重要的一个考量因素。恢复力相关指标可用于反映电网的故障定位、维护检修、远端控制和决策模拟评估等能力。

1)用户平均停电时间

停电时间是最直观反映韧性电网遭受扰动后恢复力水平的指标，故障定位、故障数据记录以及扰动因素分析等技术可有效降低平均停电时间。用户平均停电时间计算公式如下：

式中，t_cut为第i次故障停电持续时间，n_ucut,i为第i次故障停电用户数，n_u为电网总用户数。

2)故障自愈率

故障自愈主要体现在电网面对较小扰动或极端事件初期时的自我修复能力，其周期包括监测预警、诊断分析和自动修复三个层次。高水平的韧性电网可在故障仍处于“势”的阶段告警并诊断其诱发因素，利用远端控制实现故障自愈尝试。故障自愈率计算公式如下：

式中，n_ush,i为第i次故障自愈用户数，n_ufault,i为第i次故障影响的总用户数。

3)黑启动成功率

黑启动作为极端事件发生后应急保障的关键措施，其最优方案的制定很大程度依赖于配电网对故障集下系统状态的估计，以及方案在孪生系统等模拟环境下的运行效果。黑启动成功率可有效反映韧性电网灾后初步恢复能力，其计算公式如下：

式中，n_ubs,i为第i次故障通过黑启动恢复供电的用户数。

4)系统平均预安排停电时间

预安排停电指电力部门有计划对相关区域进行停电检修或扩容等处理，适用于短时间不引起损害的可延迟故障修复。预停电主要依据失效率、故障率等指标进行判定。系统平均预安排停电时间计算公式如下：

式中，t_pc,i为第i次预安排停电时间，n_upc,i为第i次预安排停电用户数。

5、协同力

协同力表征韧性电网合理高效利用内外部资源，共同集中力量抵御扰动事件的能力，与感知力一样，其作为基础特征为三大核心特征服务。协同力相关指标可用于提升和反映配电网对内外部防御资源、多维系统信息等的把控能力。

1)配电线路联络率

作为最直观和基础的联络方式，配电线路的直接联络为区域内外间物理系统的调度配合提供了灵活性，同时其耦合元件的增加也为配电网提供了更高的量测冗余度。

配电线路联络率E₁的计算表达式为：

式中，n_l,H为区域中35～110kV高压线路总条数，n_tl,H为区域中35～110kV高压联络线路条数，n_l,L为区域中10(20)kV低压线路总条数，n_tl,L为区域中10(20)kV低压联络线路条数，α_l,H、α_l,L分别为高压线路和低压线路指标权重，α_l,H+α_l,L＝1；

优选地，本实施例给出配电网联络率最优权重配置的计算公式如下：

式中，n_l,H为区域中35～110kV高压线路总条数，n_tl,H为区域中35～110kV高压联络线路条数，n_l,L为区域中10(20)kV低压线路总条数，n_tl,L为区域中10(20)kV低压联络线路条数。

配电网联络率的计算公式中的系数可以根据实际情况进行调整，不做具体限定，本实施例提供的是配电网联络率的计算公式的最优系数。

2)配网转供率

线路转供可有效减少韧性电网在局部故障情况下的失负荷数量，发挥系统更大程度的协同应灾能力，同时也为配电网风险态势评估和决策效果模拟提供了更大灵活度。配网转供率计算公式如下：

3)可协调柔性负荷比例

柔性负荷作为主动配电网的重要组成，承担着维持电力电量平衡和灾害协同恢复的责任。可协调柔性负荷比例决定了韧性电网协同抗扰的峰值能力，反映了柔性负荷对电网管理的协同作用，其计算公式如下：

式中，S_FL为可协调柔性负荷峰值。

式中，n_l,tl为配网范围内可转供线路条数。

4)本地清洁能源消纳率

清洁能源的消纳数量可综合体现韧性电网协同效果，与可协调柔性负荷比例不同，其动态表征了区域内外的电力电量协同平衡水平和灵活抗扰能力，具体计算公式如下：

式中，P_oi为区域外净受入电量，P_oa为区域外协议电量，P_co为本地清洁能源上网电量，P_cg为本地清洁能源发电量。

6、学习力

学习力作为其余特征的共同支撑，表征韧性电网从历史经验中自我修正完善和结合新技术提升革新的能力。学习力相关指标可用于反映韧性配电网自主纠错和不断完善的能力。

1)态势预测数据与实际数据误差期望

结合历史运行数据和事故后风险态势复盘分析，可得到韧性电网各项预测数据与实际数据的误差，其误差期望及变化趋势可有效反映配电网的自我修正和自主完善能力，具体计算公式如下：

式中，N_z,t为t时刻感知系统预测的量测总数，

为t时刻感知系统得到的第i项量测预估值，x_true,i为t时刻第i项量测对应的系统状态真值。

2)灾后感知系统可修复漏洞比例

灾后感知系统可修复的漏洞比例直观反映了韧性电网系统的漏洞辨识、纠错及自学习能力，其计算公式如下：

式中，n_vf为感知系统灾后发现漏洞总数，n_vr为感知系统灾后可修复漏洞数。

二、电网韧性综合评估赋权方法

赋权方法按其依据可分为主观赋权法和客观赋权法，单一使用任一类方法均存在片面评估的可能性，因此本发明利用基于相对熵的综合赋权优化方法，优化二项系数法、反熵权法及CRITIC法得到的主客观权重，实现电网韧性综合评价的权重计算。

1、主观赋权法

如图1所示，本实施例的主观赋权方式采用二项系数法，相比德尔菲法和AHP，二项系数法计算更为简便，且综合考虑各方意见，避免忽视小众观点。二项系数法流程图如图1所示，赋权步骤如下：

S101：由M位专家对共N项评估指标进行两两对比，独立得到指标集的重要度排序O_m，排序值越小表示指标越重要。取各专家排序平均值得到第n项指标的平均重要度排序，公式如下：

S102：按照平均重要度排序从小到大的顺序重新排列N项评估指标，得到新的指标序列：

S103：做出指标集的对称排序，由排列结果计算二项系数：

x_N,…,x₂,x₁,x₃,…,x_N-1 (33)

S104：按对称排序指标集再次从左到右为各指标编号，记作i。即可根据编号排列结果确定二项系数计算得到各指标主观权重，公式如下：

式中，u_i为指标编号为i的指标的主观权重，

为指标排列组合的计算结果。

2、客观赋权法

主观赋权法依赖于评估专家对于评价指标集的主观认知，存在随机偏差与片面性可能，须结合依赖客观数据的客观赋权法综合使用，本发明选用的客观赋权法为反熵权法与CRITIC法。反熵权法基于信息熵的概念，可有效评估指标给决策制定提供的信息质量，且避免了熵权法出现过小赋权的极端情况。同时，考虑到韧性电网中各关键特征高度耦合，因此补充使用适合于高相关性指标赋权的CRITIC法来提高客观赋权的有效性。

假设共M个待选方案，每个方案包括N项评价指标，用x_mn表示第m个方案的第n项指标实际计算数值。由于各微观指标实际计算数值范围相差较大，且存在不同量纲，不利于确定其客观权重，因此首先对各指标进行归一化处理，具体公式如下：

1)效益型指标，即指标值与所评估能力正相关。

1)成本型指标，即指标值与所评估能力负相关。

归一化后各指标值y_mn均为取值范围为0～1的无量纲常数，且指标值越大，反映方案的该项能力越强。下面将分别介绍反熵权法和CRITIC法的具体权重计算流程。

3、反熵权法

反熵权法赋权流程图如图2所示，具体步骤如下：

S201：获取归一化指标；

S202：计算各指标的反熵值h_n，公式如下：

S203：根据反熵值进一步确定各指标权重，公式如下：

4、CRITIC法

CRITIC法赋权流程如图3所示，具体步骤如下：

S301：获取归一化指标；

S302：计算各指标的冗余信息熵p_n，公式如下：

S303：利用归一化矩阵各列间协方差和指标的变异系数s_n计算各指标间的相关系数，公式如下：

式中，

为第n项指标的归一化值，s_n为第n项指标的变异系数，N为指标的总数，

为第n项和第n^*项的相关系数，y_n*为第n^*项的指标值，

为指标值y_n和

间的协方差，

为第n^*项的变异系数。

S304：评估各指标所包含的信息量，公式如下：

S305：根据信息量确定指标权重：

5、综合权重优化

在得到主客观各赋权结果后，考虑基于相对熵的主客观偏好系数确定方式，基于相对熵的综合权重优化流程如图4所示，其优化步骤如下：

S401：对M种赋权方式得到的各权重向量u_m＝(u_m1,u_m2,…,u_mN)，基于相对熵的原理根据各权重向量通过优化模型求取集合权重，集合权重为求取综合权重过程中的一个中间变量。

具体优化模型可参见现有技术，如以下模型公式：

本实施例直接给出第n个二级评价指标的集合权重d_n的计算公式如下：

S402：计算每种赋权方式结果与集合权重间的相对熵，表征该赋权方法结果与集合权重的接近度，公式如下：

S403：依据贴近度得到赋权方法的偏好系数，接近度越大，表示该方法在综合权重确定中起到的作用越大，其偏好系数也越高，计算公式如下：

S404：根据偏好系数得到结合主客观赋权的综合指标权重系数：

因此，依据上述各节内容，得到配电网韧性综合评价流程如图5所示，具体包括以下步骤：

S1：构建配电网韧性综合评价指标体系；

S2：根据配电网的参数数据，计算配电网韧性综合评价指标体系中各项微观指标的指标值；

S3：计算各一级评价指标和二级评价指标的主观权重和客观权重；

S4：通过综合权重优化各指标的主观权重和客观权重，得到最终权重；

S5：根据和指标的最终权重和计算的指标值，获取最终的评价结果。

本实施例还提供一种配电网的韧性综合评估系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，处理器调用所述计算机程序执行如上所述的配电网的韧性综合评估方法的步骤。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (20)

1.一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取配电网参数，根据预设的配电网韧性综合评价体系，进行评估；所述配电网韧性综合评价体系包括一级评价指标和二级评价指标，每个所述一级评价指标均设有对应的二级评价指标；

所述配电网韧性综合评价体系的一级评价指标包括感知力、应变力、防御力、恢复力、协同力和学习力；

所述感知力对应的二级评价指标包括智能电表覆盖率、薄弱节点可观度、电网量测冗余度、平均传输延时、态势可视度和配电自动化系统运行指标中的一个或多个；

所述协同力对应的二级评价指标包括配电线路联络率、可协调柔性负荷比例、配网转供率和本地清洁能源消纳率中的一个或多个；

所述学习力对应的二级评价指标包括态势预测数据与实际数据误差期望和灾后感知系统可修复漏洞比例中的一个或多个；

基于各个二级评价指标的评估结果，根据预设的各个二级评价指标的权重以及各个一级评价指标的权重，进行综合计算，获取配电网的韧性综合评估结果。

2.根据权利要求1所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述感知力对应的二级评价指标中，所述智能电表覆盖率A₁的计算表达式为：

式中，n_sm表示电网区域内的智能电表数量，n_m表示电网区域内的总电表数；

所述薄弱节点可观度A₂的计算表达式为：

式中，n_wm表示可观薄弱节点的数量，n_w表示薄弱节点总数；

所述电网量测冗余度A₃的计算表达式为：

式中，n_pm表示可观节点的数量，n_p表示电网节点总数。

3.根据权利要求1所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述感知力对应的二级评价指标中，所述平均传输延时A₄的计算表达式为：

式中，t_mi表示电表i采集量测量的时刻，t_ui表示电表i量测数据更新至数据库的时刻，n_m表示电网区域内的总电表数；

所述态势可视度A₅的计算表达式为：

式中，n为态势图划分的区块数量，N_i为区块i中的节点数量，

为N_i的算术平均值；

所述配电自动化系统运行指标A₆的计算表达式为：

A₆＝α_aor×P_aor+α_rs×P_rs+α_rc×P_rc+α_fac×P_fac

式中，P_aor表示配电自动化终端平均在线率，P_rs表示遥控成功率，P_rc表示遥信动作正确率，P_fac表示馈线自动化成功率，α_aor、α_rs、α_rc、α_fac为各项指标对应权重，α_aor+α_rs+α_rc+α_fac＝1。

4.根据权利要求1所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述协同力对应的二级评价指标中，所述配电线路联络率E₁的计算表达式为：

式中，n_l,H为区域中35～110kV高压线路总条数，n_tl,H为区域中35～110kV高压联络线路条数，n_l,L为区域中10(20)kV低压线路总条数，n_tl,L为区域中10(20)kV低压联络线路条数，α_l,H、α_l,L分别为高压线路和低压线路指标权重，α_l,H+α_l,L＝1；

所述配网转供率E₂的计算表达式为：

式中，n_l,tl为配网范围内可转供线路条数，n_l为线路总条数。

5.根据权利要求1所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述协同力对应的二级评价指标中，所述可协调柔性负荷比例E₃的计算表达式为：

式中，S_FL为可协调柔性负荷峰值，S_L,max为年网供最大负荷；

所述本地清洁能源消纳率E₄的计算表达式为：

式中，P_oi为区域外净受入电量，P_oa为区域外协议电量，P_co为本地清洁能源上网电量，P_cg为本地清洁能源发电量。

6.根据权利要求1所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述学习力对应的二级评价指标中，所述态势预测数据与实际数据误差期望F₁的计算表达式为：

式中，N_z,t为t时刻感知系统预测的量测总数，

为t时刻感知系统得到的第i项量测预估值，x_true,i为t时刻第i项量测对应的系统状态真值；

所述灾后感知系统可修复漏洞比例F₂的计算表达式为：

式中，n_vf为感知系统灾后发现漏洞总数，n_vr为感知系统灾后可修复漏洞数。

7.根据权利要求1所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述应变力对应的二级评价指标包括电压暂变率、潮流越限率、电压谐波畸变率、频率偏差率、配电需要率、N-1校验通过率、有功备用率和拓扑完整度中的一个或多个。

8.根据权利要求7所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述电压暂变率B₁的计算表达式为：

式中，V_i,max为节点i的暂态上限电压，V_i,min为节点i的暂态下限电压，V_i(t)指节点i当前暂态时刻的电压，T为统计周期；

所述潮流越限率B₂的计算表达式为：

式中，S_i,max为支路i的额定潮流上限，S_i(t)为支路i在t时刻的潮流大小，n_l为电网支路总数；

所述电压谐波畸变率B₃的计算表达式为：

式中，V_1,i为节点i的基波电压有效值，V_k,i为节点i的第k次谐波电压有效值；

所述频率偏差率B₄的计算表达式为：

式中，f为系统当前频率，f_N为额定频率，Δf_th为频率偏差限值。

9.根据权利要求7所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述配电需要率B₅的计算表达式为：

式中，P_a为韧性电网用户实际用电总功率，P_N为韧性电网用户总额定频率；

所述N-1校验通过率B₆的计算表达式为：

式中，n_t为电网范围内变电站总数，n_t(N-1)为通过N-1校验的变电站数，n_l为电网范围内线路总数，n_l(N-1)为通过N-1校验的线路数，α_t、α_l分别为变电站和线路指标权重，α_t+α_l＝1；

所述有功备用率B₇的计算表达式为：

式中，P_r为电网有功备用容量，P_r.lim为电网有功备用容量限值；

所述拓扑完整度B₈的计算表达式为：

式中，s_i(t)为时刻t下线路i的运行状态，当线路i正常运行时，s_i(t)＝1，当线路i停运时，s_i(t)＝0，T为统计周期。

10.根据权利要求1所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述防御力对应的二级评价指标包括性能指数、配电容载比和电网故障率中的一个或多个。

11.根据权利要求10所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述性能指数C₁的计算表达式为：

式中，P_o为灾害前原始电网容量，P_d为采取主动防御措施后的电网容量，P_low为电网性能降至最低水平时的容量，t_low为电网性能降至最低水平时的时间，t_d为采取主动防御措施的时间；

所述配网容载比C₂的计算表达式为：

式中，S_T为配网变电设备总容量，S_L,max为年网供最大负荷；

所述电网故障率C₃的计算表达式为：

式中，n_pe为电网内电力设备总数，p_fault,i为设备i的故障概率。

12.根据权利要求1所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述恢复力对应的二级评价指标包括用户平均停电时间、故障自愈率、黑启动成功率和系统平均预安排停电时间中的一个或多个。

13.根据权利要求12所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述用户平均停电时间D₁的计算表达式为：

式中，t_cut为第i次故障停电持续时间，n_ucut,i为第i次故障停电用户数，n_u为电网总用户数；

所述故障自愈率D₂的计算表达式为：

式中，n_ush,i为第i次故障自愈用户数，n_ufault,i为第i次故障影响的总用户数；

所述黑启动成功率D₃的计算表达式为：

式中，n_ubs,i为第i次故障通过黑启动恢复供电的用户数，n_ufault,i为第i次故障影响的总用户数。

14.根据权利要求12所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述系统平均预安排停电时间D₄的计算表达式为：

式中，t_pc,i为第i次预安排停电时间，n_upc,i为第i次预安排停电用户数，n_u为电网总用户数。

15.根据权利要求1所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述二级评价指标和一级评价指标的权重的设定过程均包括以下步骤：

主观赋权步骤：对各项指标进行主观赋权；

客观赋权步骤：对各项指标进行客观赋权；

综合权重优化步骤：获取所述主观赋权步骤和客观赋权步骤中各赋权方法得到的权重向量；从而计算各赋权方法整体的集合权重，所述集合权重的计算表达式为：

式中，M为赋权方法的总数，u_m＝(u_m1,u_m2,…,u_mN)为第m个赋权方法的权重向量，u_mn为第m个赋权方法获得的第n个指标的权重，N为指标的总数，d_n为集合权重；

计算每种赋权方法结果与所述集合权重间的相对熵，该相对熵的计算表达式为：

式中，h(u_m,d)为第m个赋权方法的权重向量与集合权重间的相对熵；

根据所述相对熵，计算每种赋权方法的偏好系数，该偏好系数的计算表达式为：

式中，a_m为第m个赋权方法的偏好系数；

根据所述偏好系数计算各指标的综合指标权重系数，该综合指标权重系数的计算表达式为：

式中，w_n为第n个指标的综合指标权重系数。

16.根据权利要求15所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述主观赋权步骤包括：采用二项系数法对各项指标进行主观赋权，所述二项系数法包括以下步骤：

由M位专家对共N项评估指标进行两两对比，独立得到指标集的重要度排序O_m，取各专家排序平均值得到第n项指标的平均重要度排序，该第n项指标的平均重要度排序的计算表达式为：

式中，O(x_n)为第n项指标的平均重要度排序，O_m(n)为第m个对第n项指标的重要度排序；

按照平均重要度排序从小到大的顺序重新排列N项评估指标，得到新的指标序列：

式中，x₁,x₂,…,x_N为排序后的评估指标；

做出指标集的对称排序：

x_N,…,x₂,x₁,x₃,…,x_N-1

按对称排序指标集再次从左到右为各指标编号，记作i，即可计算得到各指标主观权重，所述各指标主观权重的计算表达式为：

式中，u_i为指标编号为i的指标的主观权重，

为指标排列组合的计算结果。

17.根据权利要求15所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述客观赋权步骤执行前还包括：对各指标进行归一化处理，该归一化处理具体为：

效益型指标的归一化处理表达式为：

式中，x_mn为第m个待选方案的第n项指标实际计算数值，y_mn′为第m个待选方案的第n项指标的效益型指标归一化值，x_n,min为第n项指标的最小值，x_n,max为第n项指标的最大值，所述待选方案为采用所述指标获得的各项实际指标值；

成本型指标的归一化处理表达式为：

式中，y_mn″为第m个客观赋权方案的第n项指标的成本型指标归一化值。

18.根据权利要求17所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述客观赋权步骤包括：采用反熵权法对各项指标进行客观赋权，所述反熵权法的计算过程包括：

计算各指标的反熵值h_n，该反熵值h_n的计算表达式为：

式中，y_mn为第m个客观赋权方案的第n项指标的指标归一化值，M为待选方案的总数；

根据所述反熵值进一步确定各指标权重，所述指标权重的计算表达式为：

式中，u_n为第n项指标的指标权重，N为指标的总数。

19.根据权利要求17所述的一种配电网的韧性综合评估方法，其特征在于，所述客观赋权步骤包括：采用CRITIC法对各项指标进行客观赋权，所述CRITIC法的计算过程包括：

计算各指标的冗余信息熵p_n，该冗余信息熵p_n的计算表达式为：

式中，p_n为第n项指标的冗余信息熵，y_mn为第m个客观赋权方案的第n项指标的指标归一化值，M为待选方案的总数；

利用归一化矩阵计算各列间协方差和指标的变异系数s_n，从而计算各指标间的相关系数，所述各指标间的相关系数的计算表达式为：

式中，

为第n项指标的归一化值，s_n为第n项指标的变异系数，N为指标的总数，

为第n项和第n^*项的相关系数，

为第n^*项的指标值，

为指标值y_n和

间的协方差，

为第n^*项的变异系数；

评估各指标所包含的信息量，该信息量的计算表达式为：

式中，i_n为第n项指标的信息量；

根据信息量确定指标权重，该指标权重的计算表达式为：

式中，u_n为第n项指标的指标权重。

20.一种配电网的韧性综合评估系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，处理器调用所述计算机程序执行如权利要求1至19任一所述的方法的步骤。

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