摘要:由于对当前局部电网的灾变脆弱性评估，普遍存在所需时间过长，准确度较低，脆弱性评估值与实际评估值不符等问题。该文提出一种基于理想解排序法的局部电网灾变脆弱性评估方法。利用贝叶斯攻击图对山西采矿区地质灾害下局部电网进行建模，采用不同概率特征对局部电网各属性节点进行更新，通过更新结果得到局部电网灾变脆弱性量化结果，构建局部电网灾变指标层判断矩阵，根据该判断矩阵的最大特征值和特征向量获取各个节点之间的组合权重，对评价指标值进行规范化处理，得到地质灾害下局部电网的灾变脆弱度因子，构建局部电网灾变脆弱性评估模型，完成评估。
关键词:地质灾害;局部电网;灾变脆弱性;评估
计算机网络技术的快速发展，电网技术也随之迅速崛起，电网的快速建设、远距离、高压、大容量输电线路的出现形成大规模的电力系统[1]。现阶段地质灾害下局部电网的灾变脆弱性评估中，普遍存在着评估所需时间过长[2-3]，准确度较低，脆弱性评估值与实际评估值不符等问题。针对上述问题，能够有效的提出一种具有较高检测效率的方法成为当今社会亟待解决的问题[4-5]。
丁少倩等[6]提出一种基于短路容量的新能源电网脆弱性评估方法。该方法通过对新能源电网进行分析，在新能源电网脆弱性的基础上，利用PAM分类的方法和评价指标来对检测出的电网脆弱节点进行自动分类，以此完成新能源电网脆弱性评估。该方法具有较高的可行性和适用性，但是在进行脆弱性评估的过程中评估所需时间过长。王涛等[7]提出一种基于模糊决策法的电网脆弱性评估方法。该方法利用最小奇异值测量电网电压节点之间的距离，体现各个节点之间电压稳定状态，利用潮流熵网络架构完整程度体现电网系统平均负载率，采用模糊决策法综合评价电网脆弱性节点，完成电网脆弱性评估。该方法在评估所需时间较短，但是在评估过程中利用网络架构完整程度体现电网系统平均负载率容易存在误差，脆弱性准确度较低。
针对上述问题，本文提出一种基于理想解排序法的局部电网灾变脆弱性评估方法。实验结果表明，本文所提出方法脆弱性评估所需时间较短、准确度较高。
1山西采矿区地质灾害下局部电网的灾变脆弱性评估
1.1获取局部电网灾变脆弱性量化结果
利用贝叶斯攻击图对山西采矿区地质灾害下局部电网进行建模，结合地质灾害攻击意图和原子攻击的特性，采用不同概率特征对局部电网各属性节点进行更新，通过更新结果得到局部电网灾变脆弱性量化结果。贝叶斯攻击图可以分为局部电网的状态攻击图和电网属性攻击图两部分，电网属性攻击图能够从地质灾害攻击角度展示出电网受到攻击的情况，为了有效的避免地质灾害下局部电网受到攻击时发生的爆炸问题，采用贝叶斯理论与地质灾害下局部电网的属性攻击图相结合，构建贝叶斯攻击图对山西采矿区地质灾害下局部电网进行建模。
假设，A={Aii=1，2，…，n}代表地质灾害下局部电网攻击图原子攻击的集合，E={Eii=1，2，…，n}代表攻击方选取的攻击策略，与局部电网攻击图中的边相对应。表示攻击方的攻击意识，P1表示局部电网攻击图中节点属性的先验概率，P2表示局部电网攻击图中节点属性的后验概率。原子攻击成功的概率与进行攻击过程中采矿区地质灾害下电网漏洞被利用的难易程度相关。原子攻击成功的概率可以电网漏洞被利用的几率来描述，通常情况下利用漏洞评分系统对其进行量化，主要根据网络攻击途径、身份认证以及攻击难易程度3个方面来实现。根据漏洞评分系统给出原子攻击成功的几率:P(Ei)=PAV×PAC×PAU。(1)式中:PAV、PAC、PAU分别表示攻击途径、身份认证以及攻击难易程度的评分值。在对地质灾害下局部电网进行攻击时，不同的攻击策略得到的攻击收益具有差异性。在攻击方完全理性的情况下，会选取收益最大的攻击方式对电网进行攻击。攻击方的攻击意识(Ei)可根据选取的攻击策略Ei面临的攻击压力Apress以及可取得的最大收益来体现。攻击最大收益是指攻击方采取某种攻击方式进行单次原子攻击时所面临的风险，主要包含实施攻击策略所付出的代价与成本这两个方面。其中，实施攻击策略需要付出的代价与原子攻击自身的价值以及执行这次攻击对自身的损失有关;实施攻击策略的成本与实施攻击过程中的执行代价和攻击实施成功所需时间相关。以上影响原子攻击的攻击代价以及成本的所有因素均视为攻击目标网络的压力影响因子，其量化形式可根据漏洞评分系统中对脆弱点的量化标准执行。根据攻击压力影响因子所处等级以及相应的权值进行汇总，最终获得原子攻击攻击目标网络的压力量化值。攻击收益Apress(Ei)是实施单次攻击策略Ei所取得的收益，仅与实施完此次攻击策略后的攻击状态相关，在实施后续攻击策略后并不能获得与单次攻击相同的攻击收益。根据地质灾害下局部电网的实际运行情况，对实施完攻击策略后的攻击状态划分等级，结合专家给出的意见对不同攻击状态等级赋予不同的权重，该值即为攻击方采取某种攻击策略后所得到的最终状态所相应的收益。
1.2基于理想解排序法的局部电网灾变脆弱性评估方法
根据局部电网灾变脆弱性量化结果，构建局部电网灾变指标层判断矩阵，根据该判断矩阵的最大特征值和特征向量获取各个节点之间的组合权重，对评价指标值进行规范化处理，得到地质灾害下局部电网的灾变脆弱度因子，构建局部电网灾变脆弱性评估模型，完成评估。
2实验与仿真证明
为了验证本文所提出基于理想解排序法的局部电网灾变脆弱性评估方法的综合有效性，将本文所提出方法与基于短路容量的新能源电网脆弱性评估方法和基于模糊决策法的电网脆弱性评估方法进行对比实验，实验结果如下所示。
将本文所得出的方法与基于短路容量的新能源电网脆弱性评估方法和基于模糊决策法的电网脆弱性评估方法进行脆弱性评估所需时间对比实验，实验结果如表1所示，表1中，方法1代表本文所得出的方法、方法2代表基于短路容量的新能源电网脆弱性评估方法、方法3代表基于模糊决策法的电网脆弱性评估方法。分析表1可知，3种方法都随着样本数量的不断增加，评估所需时间也随之发生着变化，本文得出的方法在样本数量不断增加的同时，评估所需时间也随之增加，当样本数量从20个增加到80个时，评估所需时间相差12s。基于短路容量的新能源电网脆弱性评估方法当样本数量从20个增加到80个时，评估所需时间相差23s，基于模糊决策法的电网脆弱性评估方法当样本数量从20个增加到80个时，评估所需时间相差54s，实验结果表明，本文所得出方法评估所需时间最短，具有较高的应用性能。
评估准确度对比实验，实验结果如表2所示，表2中，方法1代表本文所得出方法、方法2代表基于短路容量的新能源电网脆弱性评估方法、方法3代表基于模糊决策法的电网脆弱性评估方法。分析表2可知，3种方法都随着样本数量的不断增加，评估准确度都有所降低，当样本数量为11个时，基于短路容量的新能源电网脆弱性评估方法和基于模糊决策法的电网脆弱性评估方法评估准确度与本文所得出方法评估准确度之间分别相差1.88%和4.55%。当样本数量为41个时，基于短路容量的新能源电网脆弱性评估方法和基于模糊决策法的电网脆弱性评估方法的评估准确度与本文所提出方法评估准确度之间分别相差2.13%和6.8%。实验结果表明，本文所给出方法评估准确度相对最高，基于模糊决策法的电网脆弱性评估方法评估准确度最低。
电网脆弱性评估与实际评估值对比实验，实验结果如图1所示，图1中，W代表实际评估值，Y代表本文所得出方法评估值，Q代表基于短路容量的新能源电网脆弱性评估方法评估值，H代表基于模糊决策法的电网脆弱性评估方法评估值。分析图1可知，3种方法电网脆弱性评估值都随着样本数据数量的不断增加，也随之发生一定的改变，基于短路容量的新能源电网脆弱性评估方法评估值的电网脆弱性评估值一直在30%以上，距离实际评估值较远，基于模糊决策法的电网脆弱性评估方法评估值一直处于较低的状态，距离实际评估值也相对较远、而本文所提出方法电网脆弱性评估值与实际值之间基本相符，具有相对较高的评估价值。
3结束语
(1)山西采矿区地质灾害频发[8-10]，电网的大范围覆盖，导致在地质灾害下的灾变损失较大，需要对局部电网的灾变脆弱性进行评估。本文提出了一种基于理想解排序法的局部电网灾变脆弱性评估方法。
(2)利用贝叶斯攻击图对山西采矿区地质灾害下局部电网进行建模，采用不同概率特征对局部电网各属性节点进行更新，通过更新结果得到局部电网灾变脆弱性量化结果。
(3)构建局部电网灾变指标层判断矩阵，根据该判断矩阵的最大特征值和特征向量获取各个节点之间的组合权重，对评价指标值进行规范化处理，得到地质灾害下局部电网的灾变脆弱度因子，构建局部电网灾变脆弱性评估模型，完成评估。
(4)该方法在评估过程中利用网络架构完整程度体现电网系统平均负载率容易存在误差，脆弱性准确度较低。
山西采矿区地质灾害下局部电网的灾变脆弱性评估相关期刊推荐：《中国地质灾害与防治学报》(季刊)创刊于1990年。反映地质灾害学科,并向国内外公开发行的学术性刊物。专门登载有关自然和人类工程-经济活动诱发的崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷、地面沉降、地裂缝、地震、黄土湿陷、粘性土胀缩、冻土融陷、地下水污染、海水入侵、矿井突水、岩爆、瓦斯爆炸、水土流失、土地沙漠化、盐渍化等地质灾害的发生、发展机制、规律、监测、预报，地质灾害防治新技术、新方法以及地质环境保护等方面的科研成果或学术论文。
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