范强，吕黔苏，万金金，肖宁，肖书舟，张迅，古庭赟

(1.贵州电网有限责任公司电力科学研究院，贵州 贵阳，550002；2.贵州创星电力科学研究院有限责任公司，贵州 贵阳，550002；3.贵州电网有限责任公司，贵州 贵阳，550002)

电网用电负荷逐年增加，当处于用电高峰或环境恶劣时，电网容易发生各种突发性故障，导致频繁停电和严重伤亡。因此，对电网主变压器的负荷风险进行评估是非常重要的[1]。

针对上述问题，文献[2]根据遗传算法的功能特点，设计了全新的风险评估模型。该模型全方位实时监控系统，利用粗糙集和分辨函数求解最优结果，完成风险评估。但该模型由于评估过程较为复杂，很难评估所有风险数据。文献[3]研究的风险评估模型，预先归纳了不同的故障类型，然后从系统保护层信息流和物理电网能量流两个角度，建立能够自动评估风险的方法。但该模型对风险数据的搜索模式较为烦琐，导致风险评估结果不够准确可靠。文献[4]提出了配电网馈线负载预测及风险预警模型，分析电网历史负载特性，采用聚类法细分负载类别，进行负载分布预测，评估馈线负载风险并进行预警，该方法通过历史数据预测负载风险，在实际负载风险评估过程中效果不佳，不能评估所有风险。

基于以上研究成果与不足，进一步提高风险评估结果的可靠性，此次研究利用改进灰狼算法进行创新，提出基于改进灰狼算法的电网主变负载自动风险评估模型，改进灰狼算法是对基本灰狼算法的改进，加强算法自身的搜索能力和迭代能力，为电网相关领域的风险评估提供更加有效的技术。……