如何使交直流混合微电网足够坚强？

5)故障自愈能力。
      故障自愈能力可通过故障时供电转移水平来衡量,因此其二级指标包括负荷转移率和元件合格率[5]。
      交流或直流微网中某条支路发生故障时,该支路下游的负荷需要转移到相邻供电路径。但由于相邻供电路径本身容量的限制,该支路下游负荷可能不能完全转移到相邻供电路径,负荷转移率就表征这种情况下系统对负荷供电的灵活性和可靠性,其计算公式为

      3基于IIE-AHP-PCA的分层组合评价模型
      3.1二级指标的评价模型
      本文先对m个微网的r个二级指标建立评价模型。在同一一级指标所对应的二级指标中,每个指标之间存在一定相关性,若直接分析不仅复杂,还可能由于共线性而无法得到准确的结论。而主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)的核心思想是提取主成分分量,使其尽量保留完整的原有信息的同时彼此不相关,适用于对相关性较强的指标赋权[13]。因此,对二级指标值进行主成分分析,计算主成分,进而得到一级指标值[14],具体计算步骤为：

图2交直流混合微电网的网络坚强度评估指标体系

3.2一级指标的评价模型

3.2.1赋权方法
      线性客观赋权法可分为3类：1)基于指标间相关关系的赋权法,如复相关系数法;2)指标提高难度的赋权法;3)基于指标差异程度的赋权法,如熵权法、变异系数法、灰色关联法等[15]。线性客观赋权法是根据数据本身所提供的信息进行赋权的。而指标数据所能提供的信息包括2方面：1)指标数据自身的信息,如数据波动信息;2)指标数据信息的独立性,可通过计算以某指标为因变量、其他指标为自变量进行回归的拟合优度R2,得到能提供独立信息的程度1-R2。第1类赋权法仅能提供信息的独立程度,第3类赋权法仅能提供信息的波动程度。
      独立信息熵权法(independentinformation-entropyweighingmethod,IIE)是一种将第1类和第3类方法相结合的客观赋权法。其权重既能体现指标的波动信息,又能反应指标的独立程度。基于独立信息熵权法的权值求解步骤如下：