基于神经网络的电力系统设备安全风险评估

李东有

摘 要：电力系统作为国民生活的重要部分，其设备安全风险评估意义重大。电力系统设备如果频繁发生故障，可能会引起事故发生，给国家和人民造成巨大的损失。本文阐述了电力系统设备安全风险评估指标的选择原则以及电力系统设备安全风险评估体系的构造方法。将硬件设备、软件设备、信息系统安全、网络系统安全以及供配电质量作为评估体系的指标，利用主成分分析法对这6项指标进行提取，提取结果将作为硬件设备的一项特征指标，其他因素作为一项综合指标。以BP神经网络为理论基础，在设定电力系统设备安全风险特征值的前提下，给出了电力系统设备安全风险的评估方法。

关键词：电力系统;安全风险评估;主成分分析;神经网络

中图分类号：TM732文献标识码：A文章编号：1003-5168（2021）25-0057-03

Safety Risk Assessment of Power System Equipment Based on Neural Network

LI Dongyou

（State Grid Changchun Power Supply Company， Changchun Jilin 130012）

Abstract： As an important part of national life， power system equipment safety risk assessment is of great significance. If power system equipment fails frequently， it can cause accidents and property losses to the country and people. This paper expounds the selection principle of power system equipment safety risk assessment index and the construction method of power system equipment safety risk assessment system. Hardware equipment， software equipment， information system security， network system security and power supply and distribution quality are taken as the indicators of the evaluation system. The six indicators are extracted by principal component analysis. The extraction result is that hardware equipment is taken as a characteristic index and other factors are taken as a comprehensive index. Based on BP neural network theory， the evaluation method of power system equipment safety risk is given on the premise of setting the characteristic value of power system equipment safety risk.

Keywords： power system;security risk assessment;principal component analysis;neural network

20世紀以来，安全科学不断发展，各项理论体系不断完善[1]。安全风险主要是指事故出现的可能性，其包括影响因素、风险事件以及事件损失[2]。因此，在现实生活中，风险评估具有十分重要的意义。风险评估的主要手段是将定量方法与定性方法相结合，对整个系统的状况进行评估，并将评估结果应用到实际生产中，从而保证生产安全。就电力系统而言，安全风险包括以专家经验为基础和以特定评估算法为基础的评估原理。以专家经验为基础的评估是指在风险评估体系建成之后，相关部门组织电力专家针对体系中的各项指标及权重进行评价，根据评价结果计算各项风险的发生率，最终确定风险值[3]。……