一种基于五点三次平滑法的智慧应急预案改善方法及系统与流程

1.本发明涉及电网企业应急领域，尤其是涉及一种基于五点三次平滑法的智慧应急预案绩效改善方法及系统。


背景技术：

2.和所有大型生产活动相同，电力生产活动也存在着安全隐患。同时，随着“双碳”目标的提出，对有源区域电网运行的可靠性与安全性也提出了更高的要求。目前，在安全生产上的方针为“预防为主”，而电力应急预案的绩效响应评估，是电力应急管理的重要组成部分，是属于预防阶段的重要活动。因此，在当前背景下对其开展研究就显得极为有意义。
3.电力应急预案的效应验证是预案改善和优化的最有效途径，合理的效应验证评估模型能够发现应急响应过程中存在的不足之处，同时也能检验相应应急预案的执行有效性，因此电力应急预案效应验证评估模型应是电力应急研究领域的重点所在。但现有的电力应急预案的效应验证大多是基于经典静态预案的物理验证，因此针对这种经典预案的物理验证而设计的评估模型，并不能够真正地对预案本身提出具有指导性的改进意见。而电力应急智慧预案具有与电网的实时性运行状态联系密切的特点，可以更好地加强能源基础设施建设、提升电网应对极端天气的能力，并能对电力应急管理提供更优质的建设性意见。因此，对于源荷一体化电网的智慧预案，有必要对智慧应急预案进行绩效评估，实现对电力应急智慧预案效应验证，从而改善电力应急智慧预案的不足之处。


技术实现要素：

4.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于五点三次平滑法的智慧应急预案改善方法及系统。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
6.一种基于五点三次平滑法的智慧应急预案改善方法，包括以下步骤：
7.s1、建立电力应急智慧预案的效应验证评估指标体系，包括短时间尺度评估指标、中长时间尺度评估指标和长时间尺度评估指标；
8.s2、对电力应急智慧预案的效应进行验证，获取各个指标的数据，并使用五点三次平滑算法对指标数据进行平滑化处理；
9.s3、采用主观赋权法确定各个指标的权重；
10.s4、结合指标的权重和指标数据，计算电力应急智慧预案效应验证的综合评价值，根据综合评价值改善电力应急智慧预案。
11.优选的，所述短时间尺度评估指标为韧性指数，其具体含义如下：
12.其具体含义如下：
[0013][0014]
其中，k(t)表示t时刻电力系统的韧性指数，t0为电力系统未受到扰动时的某一时
刻，即电力系统运行正常的时刻；td为电力系统受到扰动后运行状态最差的时刻；δpr(t)表示t时刻电力系统的供需不平衡程度，且有：
[0015][0016]
其中，为电力系统中火力发电机组在t时刻的发电量；为电力系统中风力发电机组在t时刻的发电量；为电力系统中光伏装置在t时刻的发电量；为电力系统中蓄电装置在t时刻的发电量；为电力系统在t时刻的负荷总量；
[0017]
所述中长时间尺度评估指标为调度系数，其具体含义如下：
[0018][0019]
式中，d(s)表示调度系数，υi表示第i处故障的重要性程度，n表示故障的数量，di(s)表示第i处故障在s时刻的应急资源调度系数，其定义为：
[0020][0021]
式中，ti表示应急资源抵达第i处故障现场的时刻，t
i0
表示第i处故障发生的时刻，ti表示第i处故障恢复正常的时刻；
[0022]
所述长时间尺度评估指标为多个因素通过dea方法拟合成的静态计算指标，具体含义如下：
[0023][0024]
其中，ρ表示长时间尺度下的静态计算指标，c1、c2分别表示电力应急智慧预案效应验证的运行成本和组织成本，c
sum
为总的预算成本，e
loss
为设备损失量，e
total
为总电气设备数量，m
loss
为应急物资消耗量，m
total
为应急物资总量，p
use
为电力应急智慧预案效应验证的实际动员人员数量，p
total
为总的参与电力应急智慧预案效应验证的人员数量，η为系统恢复百分比。
[0025]
优选的，步骤s2中，使用五点三次平滑算法对短时间尺度评估指标和中长时间尺度评估指标的指标数据进行平滑化处理，对平滑处理后的指标数据进行均值计算，将均值作为指标数据，平滑化处理具体为：
[0026]
设置2n+1个等距的时间点：t-n
，t-n+1
，
…
，t-1
，t0，t1，
…
，t
n-1
，tn，相邻时间点的间距为h，通过取整变换t＝(t-t0)/h，原时间点变换为：t-n
＝-n，t-n+1
＝-n+1，
…
，t-1
＝-1，t0＝0，
t1＝1，
…
，t
n-1
＝n-1，tn＝n，其对应的指标数据分别为：y-n
，y-n+1
，
…
，y-1
，y0，y1，
…
，y
n-1
，yn，利用m次多项式对指标数据进行数据拟合，则有：
[0027]
y(t)＝a0+a1t+a2t2+
…
+amtm[0028]
使用最小二乘法确定待定系数a0、a1、
…
、am的值，由此可以得到五点三次平滑公式：
[0029][0030][0031][0032][0033][0034]
式中，y'表示平滑处理后的数据。
[0035]
优选的，步骤s3中采用g1法确定各个指标的权重，具体为：
[0036]
对于m个指标，由专家确定各个指标的重要程度，并将指标根据重要程度进行排序，排序在第m位的指标是最不重要的指标；
[0037]
根据指标间的重要程度对相邻指标xi与x
i-1
的重要性之比ri进行赋值，若指标x
i-1
与指标xi具有相同重要性，则ri等于1，若指标x
i-1
比指标xi稍微重要，则ri等于1.2，若指标x
i-1
比指标xi明显重要，则ri等于1.4，若指标x
i-1
比指标xi强烈重要，则ri等于1.6，若指标x
i-1
比指标xi极端重要，则ri等于1.8；
[0038]
根据给出的ri赋值，计算第m位指标的权重：
[0039][0040]
根据第m位指标的权重依次计算第m-1、m-2、
…
1个指标的权重：
[0041]
ω
k-1
＝rkωk，k＝m,m-1,m-2,...,2
[0042]
式中，ω
k-1
表示第k-1位指标的权重，ωk表示第k位指标的权重。
[0043]
优选的，步骤s4中综合评价值的计算具体为：
[0044][0045]
其中，d为最终的综合评价值，d值愈小，说明智慧预案效应验证的结果越理想；ωi为第i个指标的权重；为第i个指标的指标数据。
[0046]
优选的，若综合评价值d的大小为[0,0.25)，则智慧预案效应验证的结果为优，若综合评价值d的大小为[0.25,0.5)，则智慧预案效应验证的结果为良，若综合评价值d的大小为[0.5,0.75)，则智慧预案效应验证的结果为中，若综合评价值d的大小为[0.75,1]，则智慧预案效应验证的结果为差。
[0047]
一种基于五点三次平滑法的智慧应急预案改善系统，包括：指标构建模块、数据处理模块、权重确定模块和评估优化模块；
[0048]
所述指标构建模块用于建立电力应急智慧预案的效应验证评估指标体系，包括短时间尺度评估指标、中长时间尺度评估指标和长时间尺度评估指标；
[0049]
所述数据处理模块用于获取电力应急智慧预案的效应验证中各个指标的数据，并使用五点三次平滑算法对指标数据进行平滑化处理；
[0050]
所述权重确定模块采用主观赋权法确定各个指标的权重；
[0051]
所述评估优化模块结合指标的权重和指标数据，计算电力应急智慧预案效应验证的综合评价值，根据综合评价值改善电力应急智慧预案。
[0052]
优选的，指标构建模块构建的指标中，所述短时间尺度评估指标为韧性指数，其具体含义如下：
[0053]
其具体含义如下：
[0054][0055]
其中，k(t)表示t时刻电力系统的韧性指数，t0为电力系统未受到扰动时的某一时刻，即电力系统运行正常的时刻；td为电力系统受到扰动后运行状态最差的时刻；δpr(t)表示t时刻电力系统的供需不平衡程度，且有：
[0056][0057]
其中，为电力系统中火力发电机组在t时刻的发电量；为电力系统中风力发电机组在t时刻的发电量；为电力系统中光伏装置在t时刻的发电量；为电力系统中蓄电装置在t时刻的发电量；为电力系统在t时刻的负荷总量；
[0058]
所述中长时间尺度评估指标为调度系数，其具体含义如下：
[0059][0060]
式中，d(s)表示调度系数，υi表示第i处故障的重要性程度，n表示故障的数量，di(s)表示第i处故障在s时刻的应急资源调度系数，其定义为：
[0061][0062]
式中，ti表示应急资源抵达第i处故障现场的时刻，t
i0
表示第i处故障发生的时刻，ti表示第i处故障恢复正常的时刻；
[0063]
所述长时间尺度评估指标为多个因素通过dea方法拟合成的静态计算指标，具体含义如下：
[0064][0065]
其中，ρ表示长时间尺度下的静态计算指标，c1、c2分别表示电力应急智慧预案效应验证的运行成本和组织成本，c
sum
为总的预算成本，e
loss
为设备损失量，e
total
为总电气设备数量，m
loss
为应急物资消耗量，m
total
为应急物资总量，p
use
为电力应急智慧预案效应验证的实际动员人员数量，p
total
为总的参与电力应急智慧预案效应验证的人员数量，η为系统恢复百分比。
[0066]
优选的，所述权重确定模块采用g1法确定各个指标的权重，具体为：
[0067]
对于m个指标，由专家确定各个指标的重要程度，并将指标根据重要程度进行排序，排序在第m位的指标是最不重要的指标；
[0068]
根据指标间的重要程度对相邻指标xi与x
i-1
的重要性之比ri进行赋值，若指标x
i-1
与指标xi具有相同重要性，则ri等于1，若指标x
i-1
比指标xi稍微重要，则ri等于1.2，若指标x
i-1
比指标xi明显重要，则ri等于1.4，若指标x
i-1
比指标xi强烈重要，则ri等于1.6，若指标x
i-1
比指标xi极端重要，则ri等于1.8；
[0069]
根据给出的ri赋值，计算第m位指标的权重：
[0070][0071]
根据第m位指标的权重依次计算第m-1、m-2、
…
1个指标的权重：
[0072]
ω
k-1
＝rkωk，k＝m,m-1,m-2,...,2
[0073]
式中，ω
k-1
表示第k-1位指标的权重，ωk表示第k位指标的权重。
[0074]
优选的，所述评估优化模块中，综合评价值的计算具体为：
[0075][0076]
其中，d为最终的综合评价值，d值愈小，说明智慧预案效应验证的结果越理想；ωi为第i个指标的权重；为第i个指标的指标数据。
[0077]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0078]
构建短时间尺度评估指标、中长时间尺度评估指标和长时间尺度评估指标，将短时间尺度评估指标和中长时间尺度评估指标的指标数据视为随着不同时间节点变化的非平稳离散数据，通过五点三次平滑算法进行拟合，实现了电力应急智慧预案效应验证，可以很好地体现出智慧预案效应的实际效果，从而能够发现和及时地改善电力应急预案的不足之处，使得智慧预案在突发事件发生时具有更高的执行效率。
附图说明
[0079]
图1为评估指标的示意图；
[0080]
图2为电力系统的供需平衡变化图；
[0081]
图3为使用五点三次平滑法对指标数据进行处理的示意图；
[0082]
图4为韧性指数的平滑处理示意图；
[0083]
图5为调度系数的平滑处理示意图。
具体实施方式
[0084]
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
[0085]
实施例1：
[0086]
一种基于五点三次平滑法的智慧应急预案改善方法，包括以下步骤：
[0087]
s1、建立电力应急智慧预案的效应验证评估指标体系，如图1所示，包括短时间尺度评估指标、中长时间尺度评估指标和长时间尺度评估指标；
[0088]
s2、对电力应急智慧预案的效应进行验证，获取各个指标的数据，并使用五点三次平滑算法对指标数据进行平滑化处理；
[0089]
s3、采用主观赋权法确定各个指标的权重；
[0090]
s4、结合指标的权重和指标数据，计算电力应急智慧预案效应验证的综合评价值，根据综合评价值改善电力应急智慧预案。
[0091]
1、短时间尺度评估指标；
[0092]
当电力系统面临突发事件发生时会伴随系统性能和运行状态的变化，并且电网的特性决定了电力系统发生故障时的性能及暂态响应变化较快，在不同的时间点上会呈现不同的状态，具有一定的瞬时性，因此本技术将系统的性能及状态变化情况作为短时间尺度的智慧预案效应验证评估指标。韧性指数能够将电力系统性能的变化情况较为贴切的表现出来，基于此，本技术韧性指数来实现对电力系统性能变化情况的量化表示。本技术中短时间尺度评估指标为韧性指数，其具体含义如下：
[0093][0094]
其中，k(t)表示t时刻电力系统的韧性指数，t0为电力系统未受到扰动时的某一时刻，即电力系统运行正常的时刻；td为电力系统受到扰动后运行状态最差的时刻；δpr(t)表示t时刻电力系统的供需不平衡程度，且有：
[0095][0096]
其中，为电力系统中火力发电机组在t时刻的发电量；为电力系统中风力发电机组在t时刻的发电量；为电力系统中光伏装置在t时刻的发电量；为电力系统中蓄电装置在t时刻的发电量；为电力系统在t时
刻的负荷总量；
[0097]
如图2所示，在t0时刻系统的供需平衡，当系统收到突发事件扰动后，系统的供需不平衡度随之下降，在td时刻最低，当采取有效应急响应措施后系统供需不平衡度逐步上升，在tf时刻达到稳定。韧性指数是一个广义的定义指标，也被称为弹性系数，包含了多个电力系统的评估内容，根据运行方式的不同可以进行动态的修正，相关从业人员可以理解，在此不再进行赘述。
[0098]
2、中长时间尺度评估指标
[0099]
当电力系统受到扰动时，其负荷会因为系统的运行状态而发生改变，轻者会造成第三类负荷的短时停电，产生较小的损失；重者会造成第一类负荷的长时停电，此时将会产生严重的不良影响。因此根据系统的运行情况以及受影响的负荷程度，需要尽快地调动储备的应急物资去进行抢修。由于物资的调度快慢受到其分配的合理性、交通路况等多种因素的影响，因此短时间内系统的调度能力能够认为是不变的，基于此本技术选取物资的调度系数作为应急智慧预案效应验证的中长时间尺度评估指标，其具体含义如下：
[0100]
在只有一处故障或用户终端失电时，定义调度系数的值为：
[0101][0102]
式中，t表示应急资源抵达故障现场的时刻，t0表示故障发生的时刻，t表示故障恢复正常的时刻。当应急资源到达现场的时间小于等于故障发生的时刻，即应急资源分布位置与故障点位置一致时，调度系数取值为1；当应急资源到达现场的时间大于故障点恢复正常的时刻时，调度系数取值为0。
[0103]
由于上述定义表示的是应急资源抵达现场时的调度系数，是一个定值，未能体现调度系数随时间的变化趋势。因此，对其进行处理，得到随时间变化的调度系数为：
[0104][0105]
式中，t表示应急资源抵达故障现场的时刻，t0表示故障发生的时刻，t表示故障恢复正常的时刻。
[0106]
同理，考虑系统发生多处故障时调度系数的定义，并对其进行处理，得到随时间变化的调度系数为：
[0107][0108]
式中，di(s)表示第i处故障在s时刻的应急资源调度系数，ti表示应急资源抵达第i
处故障现场的时刻，t
i0
表示第i处故障发生的时刻，ti表示第i处故障恢复正常的时刻；
[0109]
综合各处故障的调度系数，得到综合的调度系数为：
[0110][0111]
式中，d(s)表示调度系数，υi表示第i处故障的重要性程度，n表示故障的数量。
[0112]
3、长时间尺度评估指标：
[0113]
电力应急智慧预案效应验证的目的是为了在突发事件发生时，电力企业以及应急人员能够很好地减小突发事件对电网的影响，因此电力企业需要经常性的对预案的效应进行验证，这就需要预案效应验证的综合成本不能太高，而电力应急预案效应验证的综合成本包括了运行成本和组织成本。
[0114]
同时，所有的应急预案都希望使得由于突发事件导致的总体损失最低，而电力应急预案中的响应损失包括了系统的设备损失，应急物资的消耗以及投入人员数量。
[0115]
最后，应急预案也希望在应急响应之后，电力系统能够恢复到突发事件发生之前的状态，综上所述，本文给出电力应急效应验证的长时间尺度评估指标包括了：效应验证的运行成本、效应验证的组织成本、设备损失量、应急物资消耗量、投入人员数量和系统恢复情况。本技术运用数据包络分析方法(data envelopment analysis，简称dea)将这些应急预案效应验证的长时间尺度评估指标拟合成一个静态计算指标，具体含义如下：
[0116][0117]
其中，ρ表示长时间尺度下的静态计算指标，c1、c2分别表示电力应急智慧预案效应验证的运行成本和组织成本，c
sum
为总的预算成本，e
loss
为设备损失量，e
total
为总电气设备数量，m
loss
为应急物资消耗量，m
total
为应急物资总量，p
use
为电力应急智慧预案效应验证的实际动员人员数量，p
total
为总的参与电力应急智慧预案效应验证的人员数量，η为系统恢复百分比。
[0118]
本技术以源荷一体化电网的智慧预案为基础，给出三种不同时间尺度下的应急智慧预案绩效评估的关键性指标，基于韧性指数的短时间尺度评估指标能够时刻反映出电网应对突发事件的韧性处置能力，基于调度系数的中长时间尺度评估指标则体现出调度合理性，最后提取重要静态评估指标进行拟合，作为长时间尺度评估指标。对于不同时间尺度的评估指标，本技术采用五点三次平滑法将指标数据进行平滑化操作，并通过构建电力应急智慧预案效应评估模型，实现对电力应急智慧预案效应验证，从而使得智慧预案在突发事件发生时具有更高的执行效率。
[0119]
步骤s2中，使用五点三次平滑算法对短时间尺度评估指标和中长时间尺度评估指标的指标数据进行平滑化处理，对平滑处理后的指标数据进行均值计算，将均值作为指标数据，平滑化处理具体为：
[0120]
设置2n+1个等距的时间点：t-n
，t-n+1
，
…
，t-1
，t0，t1，
…
，t
n-1
，tn，相邻时间点的间距为h，通过取整变换t＝(t-t0)/h，原时间点变换为：t-n
＝-n，t-n+1
＝-n+1，
…
，t-1
＝-1，t0＝0，t1＝1，
…
，t
n-1
＝n-1，tn＝n，其对应的指标数据分别为：y-n
，y-n+1
，
…
，y-1
，y0，y1，
…
，y
n-1
，yn，
利用m次多项式对指标数据进行数据拟合，则有：
[0121]
y(t)＝a0+a1t+a2t2+
…
+amtm[0122]
使用最小二乘法确定待定系数a0、a1、
…
、am的值，由此可以得到五点三次平滑公式：
[0123][0124][0125][0126][0127][0128]
式中，y'表示平滑处理后的数据。
[0129]
在智慧预案效应验证评估中，对于短时间尺度评估指标和中长时间尺度评估指标，其指标数值可以认为是随着不同时间节点变化的非平稳离散数据，可以采用五点三次平滑方法来这两个评估指标数据进行平滑化处理，根据得到的数据曲线选取相应的点，从而作为最终的智慧预案效应验证评估指标数据。
[0130]
五点三次平滑算法是一种常见的可以将离散非线性数据进行趋势拟合的方法，其作用原理相当于多维高阶低通滤波器，可以将信号中存在的高频噪声进行处理，降低干扰，提高数据质量，因此，五点三次平滑算法也具有良好的去噪能力。本技术对五点三次平滑算法的步骤进行了简单描述，相关从业人员使用时可以直接调用相关软件中的函数，也可以按照常规理解进行调整。
[0131]
如图3所示，横坐标理解为时间轴，纵坐标为对应的指标数据，即图中的评价值大小，可以看出，当短时间尺度和中长时间尺度指标值离散程度较大时，可以将短时间尺度和中长时间尺度指标看成是一种含有高频噪声的信号，通过五点三次平滑算法对短时间尺度评估指标值和中长时间尺度评估指标值进行去噪处理后便可以得到较为平稳的可以表征指标数据变化趋势的曲线图，通过选取相应的时间点即可得到对应的指标值，该指标值便可以作为最终的智慧预案效应验证评价的输入指标数值。在未进行平滑处理前，图3中的指标数据即动态指标值，处理后得到的指标数据即图3中的集成指标值。
[0132]
步骤s3中采用g1法确定各个指标的权重，g1法即序关系分析法，是一种主观赋权法，该方法具有无需进行一致性检验的优点，因此实施起来较为便捷，具体为：
[0133]
对于m个指标，由专家确定各个指标的重要程度，并将指标根据重要程度进行排序，排序在第m位的指标是最不重要的指标；
[0134]
根据指标间的重要程度对相邻指标xi与x
i-1
的重要性之比ri进行赋值，若指标x
i-1
与指标xi具有相同重要性，则ri等于1，若指标x
i-1
比指标xi稍微重要，则ri等于1.2，若指标x
i-1
比指标xi明显重要，则ri等于1.4，若指标x
i-1
比指标xi强烈重要，则ri等于1.6，若指标x
i-1
比指标xi极端重要，则ri等于1.8；
[0135]
根据给出的ri赋值，计算第m位指标的权重：
[0136][0137]
根据第m位指标的权重依次计算第m-1、m-2、
…
1个指标的权重：
[0138]
ω
k-1
＝rkωk，k＝m,m-1,m-2,...,2
[0139]
式中，ω
k-1
表示第k-1位指标的权重，ωk表示第k位指标的权重。
[0140]
步骤s4中综合评价值的计算具体为：
[0141][0142]
其中，d为最终的综合评价值，d值愈小，说明智慧预案效应验证的结果越理想；ωi为第i个指标的权重；为第i个指标的指标数据。
[0143]
具体的，若综合评价值d的大小为[0,0.25)，则智慧预案效应验证的结果为优，若综合评价值d的大小为[0.25,0.5)，则智慧预案效应验证的结果为良，若综合评价值d的大小为[0.5,0.75)，则智慧预案效应验证的结果为中，若综合评价值d的大小为[0.75,1]，则智慧预案效应验证的结果为差。
[0144]
实施例2：
[0145]
一种基于五点三次平滑法的智慧应急预案改善系统，包括：指标构建模块、数据处理模块、权重确定模块和评估优化模块；
[0146]
指标构建模块用于建立电力应急智慧预案的效应验证评估指标体系，包括短时间尺度评估指标、中长时间尺度评估指标和长时间尺度评估指标；
[0147]
数据处理模块用于获取电力应急智慧预案的效应验证中各个指标的数据，并使用五点三次平滑算法对指标数据进行平滑化处理；
[0148]
权重确定模块采用主观赋权法确定各个指标的权重；
[0149]
评估优化模块结合指标的权重和指标数据，计算电力应急智慧预案效应验证的综合评价值，根据综合评价值改善电力应急智慧预案。
[0150]
实施例3：
[0151]
为了对本技术进行说明，假定对某一智慧预案的效应进行验证，设此次验证的时长为2小时。
[0152]
首先是基于韧性指数的短时间尺度评估指标，时间步长为2min，能够得到突发事件下的电网韧性指数如表1所示：
[0153]
表1基于韧性指数的短时间尺度指标值
[0154]
tk(t)tk(t)tk(t)tk(t)tk(t)tk(t)21.000220.831420.331620.008820.1661020.68041.000240.852440.248640.112840.2201040.61561.000260.727460.352660.009860.1861060.72981.000280.675480.168680.011880.1881080.793100.998300.643500.133700.158900.2561100.647120.979320.552520.083720.100920.3901120.836
140.989340.611540.031740.132940.4611140.896160.944360.461560.000760.130960.5061160.945180.884380.403580.000780.166980.5511181.000200.901400.361600.000800.1221000.5961200.999
[0155]
使用五点三次平滑法将韧性指数指标数值进行平滑处理，能够得到如图4所示的曲线，最后进行平滑化处理能够得到基于韧性指数的短时间尺度评估指标数值为
[0156]
然后是基于调度系数的中长时间尺度指标，时间步长选取10min。1)假定第一处故障在第10min时开始，应急物资于第60min时到达，该处故障于第100min时恢复正常。2)假定第二、三处故障在第20min时开始，其中调度到第二处的应急物资于第50min时到达，该处故障于第70min时恢复正常；调度到第三处的应急物资于第40min时到达，该处故障于第80min时恢复正常。计算得到突发事件下各处故障的调度系数指标数值，三处故障的重要性程度υ1、υ2、υ3可以通过g1法确定，也可以人为直接设置，本实施例中υ1、υ2、υ3为0.3750、0.3125、0.3125，则可求得综合的调度系数d(s)，如表2所示。
[0157]
表2基于调度系数的中长时间尺度指标值
[0158]
td(s)td(s)100.6250700.6875200.0000800.7916300.0000900.7916400.20831001.0000500.33331101.0000600.50001201.0000
[0159]
同样使用五点三次平滑算法对调度系数指标数据进行平滑处理，可以得到如图5所示的曲线，最后进行均值化处理能够得到基于调度系数的中长时间尺度评估指标数值为
[0160]
紧接着，本次电力应急预案效应验证的各项静态指标值如下表所示，并计算出长时间尺度下的静态拟合指标大小，具体如表3所示。
[0161]
表3长时间尺度指标
[0162][0163]
再采用g1法进行评价指标权重确定，得到短时间尺度、中长时间尺度和长时间尺
度下的指标权重大小为：(0.4149，0.3191，0.2660)。
[0164]
最后计算得到电力应急智慧预案效应验证的综合评价值为：
[0165][0166]
若综合评价值d的大小为[0,0.25)，则智慧预案效应验证的结果为优，若综合评价值d的大小为[0.25,0.5)，则智慧预案效应验证的结果为良，若综合评价值d的大小为[0.5,0.75)，则智慧预案效应验证的结果为中，若综合评价值d的大小为[0.75,1]，则智慧预案效应验证的结果为差。
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可以看出本次的评价等级处于一般水平，离理想水平的距离较远，表明电力应急智慧预案的效应验证结果不是很理想，通过分析发现三种不同时间尺度的评估指标值均处于中下水平，因此在今后的应急管理工作中，应加强对其的建设，改善智慧预案，从而提升整体的应急水平。
[0168]
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作出诸多修改和变化。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。