基于逆概率质量损失函数和信噪比的电能质量经济损失评

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1、基于逆概率质量损失函数和信噪比的电能质量经济损失评估方法杨进，李庚银，周明，张彪（华北电力大学电气工程学院，河北保定071003）摘要：电力市场环境下的电能质量问题研究，需要以一套仅停留在对用户损失的调查统计上，只能简单粗略完善科学的电能质量评估体系作为基础，特别是电能质量的地区分不同类型用户在经济上对电能质量问题的敏经济评估，更是需要详细讨论的问题。本文将质量工程学中感度[4-7]，定量研究还很少。文[8,9]是较新出现的基质量损失函数和信噪比的概念引入电能质量事故经济损失于概率的经济评估定量分析方法，对用户比较敏感的评估中。通过对各种电能质量问题的分析，提出采用逆概的电压骤

2、降和短时间断进行了详细分析，但没有涉率质量损失函数描述单项电能质量指标问题的经济损失，然及其他电能质量问题。后用信噪比进行多指标损失的综合，从而得到综合的电能质基于以上分析，本文将质量工程学中质量损失量问题损失的表达式。采用美国EPRIDPQ（DistributionsystemPowerQuality）工程的电能质量监测统计数据对提出函数和信噪比的概念引入电能质量事故经济损失的的方法进行了分析验证，结果表明，该方法能有效地评估电评估问题中。通过对各种电能质量问题的分析，提能质量问题带来的综合经济损失，可以作为电能质量的评出采用逆正态质量损失函数描述单项电能质量指标估、投资和按

3、质定价的有益指导。问题的经济损失，然后用信噪比进行多指标损失的关键词：电能质量；经济评估；质量损失函数；信噪比综合，从而得到综合的电能质量问题损失的表达式，以期合理准确地进行电能质量经济评估。0引言1质量工程与质量损失函数电能质量是关系到电力系统正常运行、用户设1.1质量工程备正常工作和相关行业发展的重要问题，随着现代质量工程是近些年兴起的一门应用科学，它是高科技产业的迅速发展，各方对电能质量提出了更工业制造业中为减小、抑制和控制产品各实现过程高的要求。同时，电力市场环境下，电能成为商品，[10-12]中的波动而出现的。工程上的质量损失原理认在交易过程中电能质量成为价格制定中需

4、要考虑的[1,2]为：“只要偏离质量目标值，就会造成质量损失，重要因素。这些都需要有一套完善科学的电能质偏离越远，损失就越大”，这种原理揭示出：产品量评估作体系为基础。其中，电能质量的经济评估质量特性的波动无论超出界限与否，均会给用户和更是市场环境下需要详细讨论的问题。社会带来损失。供电方在做出改善电能质量的投资决策之前，1.2质量特性的分类要衡量电能质量问题的治理成本和出现电能质量事质量特性分为望目、望小、望大3类：故后用户的损失，以选择最经济有效的治理措施达（1）望目（Nominal-The-Best，NTB）特性：到改善电能质量的目的。各种治理措施的经济成本质量特征数是连

5、续的，目标值是有限的非0值，质相对明确，但由于用户经济损失的复杂性：同样是量特性围绕目标值波动，波动越小越好。电能，不同地点的电能质量水平是参差不齐的，即（2）望小（Smaller-The-Better，STB）特性：便是电能质量水平较好的地区，在电能使用过程中，质量特征数是连续非负的，最希望的值是0，质量其质量特性也是不断变化的；造成经济损失的质量特性值和波动值均越小越好。干扰包括内部、外部和随机干扰等等。因此，要确（3）望大（Larger-The-Better，LTB）特性：定电能质量事故对用户造成损失的确切数值是很困质量特征数同样是连续非负的，并希望它尽可能大。难的，而由

6、于它的重要性，又必须从数量上描述电1.3质量损失函数能质量问题的损失。同时，电能质量问题损失的定为定量描述“损失”与“功能波动”之间的关量评估也是电能按质定价和电能质量事故赔偿机制[3]系，国内外专家学者都在不停地探索将质量特性转制定的一个重要参考依据。化为易于量化和比较的经济损失方法，以方便制造目前，关于电能质量问题对用户的经济损失仅决策分析和质量评价。因此有了质量损失函数的出1现，其一般形式如下：L(x)L(x)=K·F(xT)(1)K2其中x为质量性能，T为目标值，也可理解为L小2用户的要求、偏好或期望等；xT为质量性能与目L大标值的偏离；F(·)为描述该偏离的函

7、数表达式；K为质量指标偏离目标的成本。由于x的随机性，L(x)为随机变量，取其期望值E[L(x)]作为产品的平均质量水平。目前的质量损失函数主要有：Tx（1）田口玄一提出的简化的二次损失函数[10]，图1逆正态质量损失函数曲线它反映了质量特性与目标值的接近程度，亦即功能2多指标综合的质量损失函数波动的程度。（2）逆概率质量损失函数[13]，利用概2.1多指标综合方法率密度函数的性质构造而成，包括逆正态、逆一个输出结果通常具有多个质量特性或响应变Gamma和逆Beta质量损失函数等。量，优化任