CN102521652A - 一种电网运营效率评价决策方法 - Google Patents

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CN102521652A CN2012100048355A CN201210004835A CN102521652A CN 102521652 A CN102521652 A CN 102521652A CN 2012100048355 A CN2012100048355 A CN 2012100048355A CN 201210004835 A CN201210004835 A CN 201210004835A CN 102521652 A CN102521652 A CN 102521652A
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Abstract

本发明涉及一种电网运营效率评价决策方法，从电网安全稳定性、设备利用水平、供电可靠性、电能质量、资产管理水平与经济收益五个方面，运用现代智能算法对电网运营效率进行多层次性、长期性、全局性和整体性的全视角评价；从电网安全稳定性、设备利用水平、供电可靠性、电能质量、促进电网协调发展和服务经济社会发展六个方面，运用优化算法，从项目分值、单位投资分值及多目标综合寻优三方面对电网基建项目辅助决策，确定电网基建项目排序以提高电网运营效率，为电网规划建设提供决策支持。

Description

一种电网运营效率评价决策方法
技术领域
本发明涉及电网技术领域，尤其是涉及一种电网运营效率评价决策方法。
背景技术
电力是国民经济的重要行业和关键领域，关系国计民生和能源安全。发、供电企业承担着为经济社会发展提供安全、经济、清洁、高效、可持续的电力供应的重大职责，承担着重大的经济责任、政治责任和社会责任。衡量电网公司运营效率不仅仅考虑电网运营的技术经济性，更要关注电网运营所承担的政治责任和社会责任，即电网运营肩负的保安全、保需求、提高供电质量和服务水平的供电任务。
目前对电网运营效率进行评价的主要依据是电网主要设备的利用率。然而根据电网的负荷特性及运行特点，仅用输电设备平均功率与经济功率的比值不能全面客观准确反映电网运营效率问题，应从电网安全稳定性、电网设备利用水平、供电可靠性、电能质量、资产管理水平与经济收益、促进电网协调发展和服务经济社会发展等方面综合分析电网运营效率，对电网运营进行多层次性、长期性、全局性和整体性的全视角评价，建立能够全面反映电网运营效率的评价及决策指标体系，建立电网运营效率综合评价模型及决策模型，综合评价电网运营的经济效益和社会效益，构建各方认可的电网运营效率评价及决策理论体系，为电网的科学建设提供决策支持。
目前国内外对电网运营效率的评价多从经济性角度出发，采用非参数方法，评价结果受决策单元影响较大，无法得到评价的全排序且并未考虑电网自身的安全稳定属性；对电网基建项目的决策依据主要来源于工程经验或电网安全稳定需求，较少考虑电网基建项目与促进电网协调发展和服务经济社会发展的协调，决策模型以投资决策为主，其既定前提是电网基建项目固定不变；尚未建立电网运营效率评价及决策的指标体系。
发明内容
为解决上述现有技术不足，本发明提出了一种电网运营效率评价决策方法，实现自动化决策。
本发明的技术方案为一种电网运营效率评价决策方法，包括以下步骤：
步骤1，以一年或以上年份每个月的电网基建项目为建模样本，对建模样本计算电网运营效率评价指标体系中每个三级指标的数据；所述电网运营效率评价指标体系包括一个一级指标，一级指标包含一个或以上二级指标，每个二级指标包含一个或以上三级指标；
步骤2，建立模糊神经网络模型，实现方式如下， 
步骤2.1，将步骤1所得每个三级指标的数据归一化，基于电网运营效率评价指标体系中各三级指标的预设权重，运用模糊综合评价方法处理归一化结果，获得建模样本的模糊评价结果；
步骤2.2，以模糊评价结果中的几组评价结果作为训练样本，采用训练样本训练神经网络，当得到的训练结果误差在预设的范围内时进入步骤2.3；
步骤2.3，以模糊评价结果中的另外几组评价结果作为测试样本，采用测试样本检验步骤2.2训练所得神经网络，当得到的检验结果在预设的误差允许范围内时，则根据步骤2.2训练所得神经网络得到模糊神经网络模型；
步骤3，运用模糊神经网络模型对电网运营效率进行评价，实现方式如下，
以待评价的一年或以上年份每个月的电网基建项目为评价样本，对建模样本计算电网运营效率评价指标体系中每个三级指标的数据，将所得每个三级指标的数据归一化并按照三级指标的预设权重计算，将计算结果作为输入值输入模糊神经网络模型，模糊神经网络模型的输出值为评价结果；
步骤4，对待决策的某年份电网基建项目计算电网运营效率评价指标体系中每个三级指标的数据，作为电网运营效率决策指标体系中三级指标的参考值，根据参考值确定电网运营效率决策指标体系中三级指标的数据；根据电网运营效率决策指标体系中三级指标的数据，给出项目排序，作为决策结果；
所述电网运营效率评价指标体系包括一个一级指标，一级指标包含一个或以上二级指标，每个二级指标包含一个或以上三级指标。
而且，步骤4中，从项目分值、单位投资分值和多目标综合寻优三方面给出项目排序，
所述项目分值，根据电网运营效率决策指标体系中三级指标的数据和三级指标的预设权值，采用加权和方法得到项目分值；
所述单位投资分值，是项目分值与项目投资额的比值；
所述多目标综合寻优，是建立项目分值的和最大，项目总投资额最小的目标函数。
而且，所述电网运营效率评价指标体系的一级指标为电网运营效率综合评价指标，电网运营效率综合评价指标包含的二级指标为安全性指标和设备利用水平指标、可靠性指标、电能质量指标、资产管理水平与经济收益指标，
所述安全性指标包括潮流分布指标、短路电流指标、暂态安全指标和静态电压指标，
所述设备利用水平指标包括线路最大功率占经济输送功率比例、线路平均功率占经济输送功率比例、主变最大负载率、主变平均负载率和网络损耗，
所述可靠性指标包括系统可靠性，
所述电能质量指标包括母线电压偏差率，
所述资产管理水平与经济收益指标包括单位电量输配电成本、每万元电网资产运行维护费、单位电量线损费用、单位固定资产收益和单位投资新增收益。
而且，电网运营效率评价指标体系中各三级指标的预设权重采用主客观组合法确定，主观权重由层次分析法和Delphi法确定，客观权重由熵值法、标准离差法和灰关联度法确定。
而且，所述电网运营效率决策指标体系的一级指标为电网运营效率综合决策指标，电网运营效率综合决策指标包含的二级指标为促进电网发展协调性方面、提高电网安全可靠性方面和服务经济社会发展方面，
所述促进电网发展协调性方面包括以下三级指标，
（1）满足负荷发展需求的新建变电项目，
（2）变电站过载且无法实现负荷就近转移的扩建项目，
（3）满足电气化铁路、基础设施等特殊负荷供电需求的配套项目，
（4）电源送出线路工程项目，
（5）特高压及跨区直流项目，
（6）实现资源优化配置的220~750千伏跨区、跨省输变电项目；
所述提高电网安全可靠性方面包括以下三级指标，
（1）解决线路过载问题的项目，
（2）解决线路输电瓶颈问题的项目，
（3）满足线路N-1安全供电准则的项目，
（4）解决短路电流超标问题的项目，
（5）解决设备运行年限长、故障率高，影响电网安全稳定性和供电可靠性的项目，
（6）解决电网电能质量较低问题的项目，
（7）满足线路N-2供电要求的项目，
（8）形成主干网或目标网架的新建线路工程，
（9）满足同一电压等级同塔双回输电线路N-2供电要求的项目，
（10）解决电磁环网问题的项目；
所述服务经济社会发展方面包括以下三级指标，
（1）已列入电网规划、公司战略性布点或有特殊政策支持的项目，
（2）根据电网规划、结合经济发展和地方建设进度、同步预留站点或走廊的项目。
而且，以电网运营效率评价指标体系中三级指标的数据，作为电网运营效率决策指标体系中三级指标的参考值，具体实现方式如下，
满足负荷发展需求的新建变电项目指标由静态电压指标提供参考值，
解决线路过载问题的项目指标由线路负载率提供参考值，
解决线路输电瓶颈问题的项目指标由潮流分布指标提供参考值，
满足线路N-1安全供电准则的项目指标由暂态稳定指标提供参考值，
解决短路电流超标问题的项目指标由短路电流指标提供参考值，
解决设备运行年限长、故障率高，影响电网安全稳定性和供电可靠性的项目指标由可靠性指标提供参考值，
解决电网电能质量较低问题的项目指标由电能质量指标提供参考值。
本发明从电网安全稳定性、设备利用水平、供电可靠性、电能质量、资产管理水平与经济收益、促进电网协调发展和服务经济社会发展几个方面研究电网运营效率评价及决策问题，考虑了电网的自身属性并建立了详细而完善的评价与决策指标体系与模型，具有良好的推广应用价值和前景。
附图说明
图1是本发明的实施例流程图。
具体实施方式   
本发明实施例针对电网运营效率，从电网安全稳定性、设备利用水平、供电可靠性、电能质量、资产管理水平与经济收益五个方面建立电网运营效率评价指标体系，运用模糊神经网络建立电网运营效率评价模型，提出基于模糊神经网络的电网运营效率评价新方法。该方法可对某电网各个年份的运营效率进行评价，也可以对某年份该电网各个地区的运营效率进行评价。在此基础上，从电网安全稳定性、设备利用水平、供电可靠性、电能质量、促进电网协调发展和服务经济社会发展六个方面建立电网基建项目辅助决策指标体系，从项目分值、单位投资分值及多目标综合寻优三方面给出建立电网基建项目辅助决策模型，提出电网基建项目辅助决策新方法。该方法在电网运营效率评价的基础上，以各基建项目投入后电网运营效率的变化作为参考，对各个基建项目打分，运用决策模型确定项目决策方案以提高电网运营效率。
本发明技术方案可采用计算机软件技术实现，以便实现自动评价和决策。以下结合附图和实施例详细说明本发明技术方案。
本发明实施例提供的电网运营效率评价决策方法包括以下几部分，流程图参见图1：
步骤1，以一年或以上年份每个月的电网基建项目为建模样本，对建模样本计算电网运营效率评价指标体系中每个三级指标的数据；所述电网运营效率评价指标体系包括一个一级指标，一级指标包含一个或以上二级指标，每个二级指标包含一个或以上三级指标。
实施例的电网运营效率评价指标体系说明如下：
1.1 指标体系与指标含义
以某省电网（以下简称为H电网）2010年、2011年实际电网为研究对象，电网分区为11个。从电网安全稳定性、设备利用水平、供电可靠性、电能质量、资产管理水平与经济收益五个方面建立电网运营效率评价指标体系，利用主客观综合方法确定指标权重。
建立的指标体系如表1所示：
表1 电网运营效率评价指标体系
Figure 2012100048355100002DEST_PATH_IMAGE001
各指标的定义及计算公式如下。
1、潮流分布指标PFDI
PFDI指主要线路允许极限容量与线路潮流之差的和除以统计线路总回路数，属于正向指标。
Figure 955199DEST_PATH_IMAGE003
                       （1）
式中，i表示对H电网进行分区电网的第i个分区，j表示某分区内第j条线路， 
Figure 238282DEST_PATH_IMAGE004
为第j条线路允许发热条件的持续极限输送容量，
Figure 621989DEST_PATH_IMAGE005
为第j条线路潮流，
Figure 254221DEST_PATH_IMAGE006
为第i个分区内统计线路总回路数，
Figure 580029DEST_PATH_IMAGE007
为第i个分区在H电网的权重系数，拟取当前分区总负荷量占全网总负荷量的比例系数。
2、短路电流指标SCLI
SCLI指主要母线短路电流与该母线允许短路电流之差的和与统计母线总数之比，属于正向指标。
Figure 288091DEST_PATH_IMAGE008
                         （2）
式中，
Figure 475490DEST_PATH_IMAGE009
为第i条母线允许短路电流，为第i条母线的短路电流，
Figure 22720DEST_PATH_IMAGE011
表示统计母线总数。
3、暂态安全指标
采用电网故障极限切除时间作为电网暂态安全指标数据。
4、静态电压指标
静态电压指标包括负荷裕度指标、电压裕度指标。
负荷裕度指标
Figure 280394DEST_PATH_IMAGE012
Figure 333801DEST_PATH_IMAGE013
                          （3）
电压裕度指标
Figure 111264DEST_PATH_IMAGE014
Figure 591924DEST_PATH_IMAGE015
                           （4）
式中：
Figure 71316DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 928413DEST_PATH_IMAGE017
和 、
Figure 211944DEST_PATH_IMAGE019
分别为负荷节点在当前状态和临界状态下的功率和电压。
5、线路最大功率占经济输送功率比例
线路最大功率占经济输送功率比例指典型日（或新建项目）线路最大输送功率占经济输送功率的比例。
6、线路平均功率占经济输送功率比例
线路平均功率占经济输送功率比例指典型日（或新建项目）线路平均输送功率占经济输送功率的比例。
7、主变最大负载率
主变最大负载率指取主变的典型日（或新建项目）实际最大负荷除以主变的额定有功功率。计算中，考虑主变的功率因数，且只考虑降压变。
8、主变平均负载率
主变平均负载率指取主变的典型日（或新建项目）实际平均负荷除以主变的额定有功功率。计算中，考虑主变的功率因数，且只考虑降压变。
9、网络损耗
网络损耗指典型日（或新建项目）线路输送平均功率损耗。
10、系统可靠性
系统可靠性综合评价指标根据以下步骤计算：
（1）电量不足期望值EENS
EENS是能量指标，对于进行可靠性经济评估，最优可靠性，系统规划等均具有重要意义，因此EENS是充裕度评估中非常重要的指标，单位兆瓦时（MWh）。
Figure 384824DEST_PATH_IMAGE020
                           （5）
式中，S表示发生切负荷的所有状态，
Figure 966984DEST_PATH_IMAGE021
表示发生状态j的频率，
Figure 453460DEST_PATH_IMAGE022
表示状态j时的切负荷量，
Figure 728453DEST_PATH_IMAGE023
发生状态j的持续时间。
（2）系统削减电量指标BPECI
BPECI指系统故障在供电点引起的削减电量的总和与系统年最大负荷之比，单位兆瓦时/兆瓦年（MWh/MW）。
Figure 995486DEST_PATH_IMAGE024
                           （6）
式中，表示年最大负荷。
（3）严重程度指标SI（系统分）
Figure 722319DEST_PATH_IMAGE026
                            （7）
系统分指IEEE大电力系统可靠性工作小组在大电力系统传输点可靠性报告中将系统可靠性分为五级的参考。
（4）系统可靠性综合评价指标（%）
Figure 918945DEST_PATH_IMAGE027
                           （8）
8760=365*24，是表示一年总共8760个小时的基本值。
11、母线电压偏差率
电压偏差率（%）=               （9）
其中对应500kV、220kV母线的系统平均电压分别为525kV、230kV。
12、单位电量输配电成本
单位电量输配电成本指电网输配电建设、运行、维护成本除以电网当年的总输电量。
13、每万元电网资产运行维护费
每万元电网资产运行维护费指电网某年运行维护费与电网当年总资产的比值。
14、单位电量线损费用
单位电量线损费用=年线损率×电价
年线损率=（线损电量/供电量）×100%=（供电量-售电量）/供电量×100%= （1–售电量/供电量）×100%  
15、单位固定资产收益
单位固定资产收益= 售电收入/固定资产年末年初净值均值
其中，售电收入= 售电量×当期售电均价
16、单位投资新增收益
单位投资新增收益 = 新增售电收入/考核年上年度投资
其中，新增售电收入= 考核年售电收入-考核年上年度售电收入
1.2 指标权重
电网运营效率评价指标体系的权重运用主客观组合法确定。主观权重采用层次分析法和Delphi法综合确定，其中资产管理水平与经济收益二级指标对其三级指标的权重采用Delphi法由专家确定，其余各指标由层次分析法确定。客观权重采用熵值法、标准离差法和灰关联度法的平均值确定，其数据矩阵由采用0-1区间法归一化后的指标数据确定。
AHP法确定的主观权重又称特征向量法，其计算公式如式（10）所示，
Figure 611886DEST_PATH_IMAGE029
                               （10）
其中，决策矩阵
Figure 135271DEST_PATH_IMAGE030
为两两判断矩阵，需通过一致性检验，
Figure 237219DEST_PATH_IMAGE031
为
Figure 665795DEST_PATH_IMAGE030
矩阵的最大特征根，
Figure 206498DEST_PATH_IMAGE032
为
Figure 961221DEST_PATH_IMAGE030
矩阵最大特征根对应的特征向量，也即AHP法确定的主观权重。
熵值法确定客观权重
Figure 499650DEST_PATH_IMAGE033
的公式如式（11）所示，
Figure 149943DEST_PATH_IMAGE034
                             （11）
式中，
Figure 494336DEST_PATH_IMAGE035
，
Figure 929997DEST_PATH_IMAGE036
为决策矩阵的元素，
Figure 776916DEST_PATH_IMAGE037
为指标数，
Figure 659421DEST_PATH_IMAGE038
为评价对象数，系数
Figure 198856DEST_PATH_IMAGE039
。
Figure 813508DEST_PATH_IMAGE040
为中间计算参数，
Figure 251443DEST_PATH_IMAGE041
表示指标总数、
Figure 127519DEST_PATH_IMAGE011
表示评价对象总数。
标准离差法的计算公式如式（12）所示，
Figure 334510DEST_PATH_IMAGE042
                             （12）
式中，
Figure 385642DEST_PATH_IMAGE043
为第
Figure 497824DEST_PATH_IMAGE044
个指标
Figure 722132DEST_PATH_IMAGE011
个评价对象的标准差。
Figure 2012100048355100002DEST_PATH_IMAGE045
表示对第i个指标采用标准离差法计算出的客观权重。
在灰关联度法计算权重过程中，关联矩阵定义为
Figure 986891DEST_PATH_IMAGE046
其中，
Figure 458192DEST_PATH_IMAGE047
为第个评价对象第
Figure 570822DEST_PATH_IMAGE044
个指标与第
Figure 752405DEST_PATH_IMAGE044
个指标的最优值的关联系数，
Figure 394607DEST_PATH_IMAGE037
，。
Figure 798224DEST_PATH_IMAGE049
其中，
Figure 24193DEST_PATH_IMAGE050
为第
Figure 650347DEST_PATH_IMAGE044
个指标的最优值，
Figure 709570DEST_PATH_IMAGE051
为归一化矩阵中第
Figure 79371DEST_PATH_IMAGE048
个评价对象第
Figure 422497DEST_PATH_IMAGE044
个指标数据，，一般取
Figure 766070DEST_PATH_IMAGE053
。
Figure 673984DEST_PATH_IMAGE054
 是找整个矩阵的最小值、
Figure 871616DEST_PATH_IMAGE055
是找整个矩阵的最大值。
灰关联度法的计算公式如式（13）所示，
Figure 777255DEST_PATH_IMAGE056
                    （13）
客观权重为
Figure 873387DEST_PATH_IMAGE057
组合权重方法采用线性加权，
Figure 902708DEST_PATH_IMAGE059
为主客观偏好系数，建议取值均为0.5。
步骤2，建立模糊神经网络模型。模糊神经网络的思想如下：首先对电网运营效率进行模糊评价，选出其中几组评价结果作为神经网络的训练值训练神经网络，利用另若干组值检验神经网络，若得到的评价结果在满意的误差范围内，则认为神经网络有效。
实施例建立模糊神经网络模型，实现方式如下， 
步骤2.1，将步骤1所得每个三级指标的数据归一化，基于电网运营效率评价指标体系中各三级指标的预设权重，运用模糊综合评价方法处理归一化结果，获得建模样本的模糊评价结果；
步骤2.2，以模糊评价结果中的几组评价结果作为训练样本，采用训练样本训练神经网络，若得到的训练结果误差在预设的范围内，则进入步骤2.3，否则调整神经网络结构直至误差满足要求；
步骤2.3，以模糊评价结果中的另外几组评价结果作为测试样本，采用测试样本检验步骤2.2训练所得神经网络，若得到的检验结果在预设的误差允许范围内，则根据步骤2.2训练所得神经网络得到模糊神经网络模型是有效的，否则调整神经网络结构直至误差满足要求。
模糊综合评价方法和神经网络为现有技术，调整神经网络结构可采用计算机软件程序自动进行，本发明不予赘述。
神经网络包括输入层、隐含层、输出层，为便于实施起见，提供具体计算公式如下：
模糊神经网络模型为
Figure 979249DEST_PATH_IMAGE060
，
Figure 297098DEST_PATH_IMAGE061
为模糊评价矩阵，*为模糊算子，此处采用
Figure 990554DEST_PATH_IMAGE062
算子，即矩阵乘法。
假设神经网络每层有
Figure 975828DEST_PATH_IMAGE063
个处理单元，训练集包括
Figure 223270DEST_PATH_IMAGE064
个样本模式。对第
Figure 28415DEST_PATH_IMAGE065
个学习样本（
Figure 268772DEST_PATH_IMAGE066
），第一层节点
Figure 46235DEST_PATH_IMAGE048
的输入为
Figure 526895DEST_PATH_IMAGE067
，输出为，
Figure 863384DEST_PATH_IMAGE069
                             （14）
其中
Figure 760933DEST_PATH_IMAGE070
为sigmoid函数，
Figure 412494DEST_PATH_IMAGE071
为连接权值。对每个输入样本
Figure 379182DEST_PATH_IMAGE065
，网络输出
Figure 712075DEST_PATH_IMAGE068
与期望输出
Figure 716327DEST_PATH_IMAGE072
间的误差为：
Figure 476473DEST_PATH_IMAGE073
                          （15）
样本学习训练的目的即使该误差最小。
第一层的修正公式为：
Figure 930457DEST_PATH_IMAGE074
              （16）
上式中，引入学习速率
Figure 129357DEST_PATH_IMAGE075
，加快网络收敛速度，
Figure 735919DEST_PATH_IMAGE076
为常数，称为态势因子，
Figure 729282DEST_PATH_IMAGE077
。
Figure 670563DEST_PATH_IMAGE078
为修正次数，
Figure 673154DEST_PATH_IMAGE079
为修正算子，
Figure 134222DEST_PATH_IMAGE080
为sigmoid函数求导。
实施例的模糊神经网络模型中，网络的输入节点数为15，中间节点数为25，输出节点数为1；传递函数采用sigmoid函数，学习函数采用Levenberg-Marquardt算法，训练精度
Figure 485438DEST_PATH_IMAGE081
，学习速率0.01。
步骤3，运用模糊神经网络模型对电网运营效率进行评价。
建立好模糊神经网络模型后，只需将待评价的指标数据输入模型，即可获得输出的评价结果。实施例以待评价的一年或以上年份每个月的电网基建项目为评价样本，对建模样本计算电网运营效率评价指标体系中每个三级指标的数据，将所得每个三级指标的数据归一化并按照三级指标的预设权重计算，将计算结果作为输入值输入模糊神经网络模型，模糊神经网络模型的输出值为评价结果。
步骤4，对待决策的某年份电网基建项目计算电网运营效率评价指标体系中每个三级指标的数据，作为电网运营效率决策指标体系中三级指标的参考值，根据参考值确定电网运营效率决策指标体系中三级指标的数据；根据电网运营效率决策指标体系中三级指标的数据，给出项目排序，作为决策结果；
所述电网运营效率评价指标体系包括一个一级指标，一级指标包含一个或以上二级指标，每个二级指标包含一个或以上三级指标。
实施例的电网运营效率决策指标体系说明如下：
3.1 指标体系与指标含义
实施例在电网运营效率决策中，决策对象为H省2011年基建项目中2012年投产的项目，其中500kV3个，220kV16个，合计19个。基于电网运营效率评价方法，分别计算单个项目投入后电网运营效率指标的变化，其指标数据可作为电网运营效率决策的参考值。依据电网基建项目的实际与电网运营效率评价的要求，从电网安全稳定性、设备利用水平、供电可靠性、电能质量、促进电网协调发展和服务经济社会发展六个方面建立电网运营效率辅助决策指标体系。指标体系如表2所示：
表2 电网运营效率决策指标体系
其中，满足负荷发展需求的新建变电项目指标由静态电压指标提供参考值，
解决线路过载问题的项目指标由线路负载率提供参考值，
解决线路输电瓶颈问题的项目指标由潮流分布指标提供参考值，
满足线路N-1安全供电准则的项目指标由暂态稳定指标提供参考值，
解决短路电流超标问题的项目指标由短路电流指标提供参考值，
解决设备运行年限长、故障率高，影响电网安全稳定性和供电可靠性的项目指标由可靠性指标提供参考值，
解决电网电能质量较低问题的项目指标由电能质量指标提供参考值。
无参考值的指标可根据采用工程经验值，或者由电网项目决策分析人员根据项目工程意义及项目实际情况决定。
3.2 指标权重
电网运营效率决策指标体系的权重采用Delphi法，由专家打分确定，确定的权重为一个范围值，通常计算中采用权重取值范围中间值的方法确定。也可直接采用经验值，可参见国家电网发展〔2010〕936号(关于印发《国家电网公司电网发展项目管理规定》和《国家电网公司电网基建储备项目评价标准细则》的通知)。
为便于本领域技术人员实施参考起见，实施例提出在电网运营效率决策中，可从项目分值、单位投资分值及综合寻优三方面都给出项目排序，提供更全面的决策结果。排序中考虑项目的绝对优先级和绝对否决级。决策目标为某（或某些）项目投产后，电网运营效率有所提高（或提高最明显）。
4.1 按项目分值排序
根据各指标分值及其权重，采用加权和方法得到项目分值。按分值从高到低将所有项目排序，其中绝对优先的项目排在最前，绝对否决的项目排在最后。其计算公式如（17）所示。
Figure 205449DEST_PATH_IMAGE083
                   （17）
式中，
Figure 773221DEST_PATH_IMAGE084
表示第
Figure 311650DEST_PATH_IMAGE048
个项目，
Figure 774992DEST_PATH_IMAGE085
表示第
Figure 306337DEST_PATH_IMAGE048
个项目的第个指标，共有
Figure 248065DEST_PATH_IMAGE041
个项目、
Figure 198703DEST_PATH_IMAGE011
个指标，为所有项目的集合，为不计绝对否决的项目集合即决策输出结果，
Figure 500875DEST_PATH_IMAGE088
分别为绝对优先和绝对否决的项目集合，
Figure 125760DEST_PATH_IMAGE089
为第个项目的分值，
Figure 956630DEST_PATH_IMAGE090
为第
Figure 70079DEST_PATH_IMAGE048
个项目第
Figure 185190DEST_PATH_IMAGE044
个指标的分值，
Figure 409498DEST_PATH_IMAGE091
为第
Figure 674257DEST_PATH_IMAGE044
个指标的权重。表示按最大值排序。
4.2 按单位投资分值排序
综合考虑项目分值与项目的投资额，单位投资分值指项目分值与项目投资额的比值。按单位投资分值从高到低将所有项目排序，其中绝对优先的项目排在最前，绝对否决的项目排在最后。其计算公式如（18）所示。
                  （18）
式中，
Figure 320505DEST_PATH_IMAGE094
表示第个项目的单位投资分值，其余符号含义与式（17）一致。
Figure 895023DEST_PATH_IMAGE095
表示第
Figure 529267DEST_PATH_IMAGE048
个项目的投资额。
4.3 综合寻优排序
综合寻优中寻优模型的目标函数同时考虑项目分值的和最大，项目总投资额最小。约束条件中，考虑项目离散特性约束、绝对优先级与绝对否决级约束及项目总投资额约束。对于电网稳态、动态及稳定等约束在综合评价指标中已考虑，因此此处略去。上述寻优模型如式（17）所示。
Figure 282328DEST_PATH_IMAGE096
                      （19）
式中，
Figure 583996DEST_PATH_IMAGE097
和
Figure 147833DEST_PATH_IMAGE098
分别表示项目加权和分值的和与项目总投资额，
Figure 269373DEST_PATH_IMAGE099
表示绝对优先的项目的总投资，
Figure 639174DEST_PATH_IMAGE100
表示项目投资给定值，其余符号含义与式（17）（18）一致。
由于电网运行中首先考虑电网的安全可靠性，其次考虑经济性，认为项目评价中项目本身属性的重要程度稍重要于其投资额。采用AHP中SATTY标度的方法（现有技术），取
Figure 982300DEST_PATH_IMAGE101
和
Figure 717038DEST_PATH_IMAGE102
分别为3和1，将式（19）所示的多目标变为单目标。
Figure 325873DEST_PATH_IMAGE101
和
Figure 435386DEST_PATH_IMAGE102
分别为项目分值的和与项目总投资额的系数。考虑项目分值
Figure 446067DEST_PATH_IMAGE097
为效益型指标，项目总投资额
Figure 351706DEST_PATH_IMAGE098
为成本型指标，利用线性变换的方法对两个指标归一化为正向指标，去掉量纲，则上述寻优模型如式（20）所示。
Figure 447838DEST_PATH_IMAGE103
                       （20）
寻优模型的求解算法采用细菌趋药性算法。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (6)

1.一种电网运营效率评价决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，以一年或以上年份每个月的电网基建项目为建模样本，对建模样本计算电网运营效率评价指标体系中每个三级指标的数据；所述电网运营效率评价指标体系包括一个一级指标，一级指标包含一个或以上二级指标，每个二级指标包含一个或以上三级指标；
步骤2，建立模糊神经网络模型，实现方式如下， 
步骤2.1，将步骤1所得每个三级指标的数据归一化，基于电网运营效率评价指标体系中各三级指标的预设权重，运用模糊综合评价方法处理归一化结果，获得建模样本的模糊评价结果；
步骤2.2，以模糊评价结果中的几组评价结果作为训练样本，采用训练样本训练神经网络，当得到的训练结果误差在预设的范围内时进入步骤2.3；
步骤2.3，以模糊评价结果中的另外几组评价结果作为测试样本，采用测试样本检验步骤2.2训练所得神经网络，当得到的检验结果在预设的误差允许范围内时，则根据步骤2.2训练所得神经网络得到模糊神经网络模型；
步骤3，运用模糊神经网络模型对电网运营效率进行评价，实现方式如下，
以待评价的一年或以上年份每个月的电网基建项目为评价样本，对建模样本计算电网运营效率评价指标体系中每个三级指标的数据，将所得每个三级指标的数据归一化并按照三级指标的预设权重计算，将计算结果作为输入值输入模糊神经网络模型，模糊神经网络模型的输出值为评价结果；
步骤4，对待决策的某年份电网基建项目计算电网运营效率评价指标体系中每个三级指标的数据，作为电网运营效率决策指标体系中三级指标的参考值，根据参考值确定电网运营效率决策指标体系中三级指标的数据；根据电网运营效率决策指标体系中三级指标的数据，给出项目排序，作为决策结果；
所述电网运营效率评价指标体系包括一个一级指标，一级指标包含一个或以上二级指标，每个二级指标包含一个或以上三级指标。
2.根据权利要求1所述电网运营效率评价决策方法，其特征在于：步骤4中，从项目分值、单位投资分值和多目标综合寻优三方面给出项目排序，
所述项目分值，根据电网运营效率决策指标体系中三级指标的数据和三级指标的预设权值，采用加权和方法得到项目分值；
所述单位投资分值，是项目分值与项目投资额的比值；
所述多目标综合寻优，是建立项目分值的和最大，项目总投资额最小的目标函数。
3.根据权利要求1或2所述电网运营效率评价决策方法，其特征在于：所述电网运营效率评价指标体系的一级指标为电网运营效率综合评价指标，电网运营效率综合评价指标包含的二级指标为安全性指标和设备利用水平指标、可靠性指标、电能质量指标、资产管理水平与经济收益指标，
所述安全性指标包括潮流分布指标、短路电流指标、暂态安全指标和静态电压指标，
所述设备利用水平指标包括线路最大功率占经济输送功率比例、线路平均功率占经济输送功率比例、主变最大负载率、主变平均负载率和网络损耗，
所述可靠性指标包括系统可靠性，
所述电能质量指标包括母线电压偏差率，
所述资产管理水平与经济收益指标包括单位电量输配电成本、每万元电网资产运行维护费、单位电量线损费用、单位固定资产收益和单位投资新增收益。
4.根据权利要求3所述电网运营效率评价决策方法，其特征在于：电网运营效率评价指标体系中各三级指标的预设权重采用主客观组合法确定，主观权重由层次分析法和Delphi法确定，客观权重由熵值法、标准离差法和灰关联度法确定。
5.根据权利要求3所述电网运营效率评价决策方法，其特征在于：所述电网运营效率决策指标体系的一级指标为电网运营效率综合决策指标，电网运营效率综合决策指标包含的二级指标为促进电网发展协调性方面、提高电网安全可靠性方面和服务经济社会发展方面，
所述促进电网发展协调性方面包括以下三级指标，
（1）满足负荷发展需求的新建变电项目，
（2）变电站过载且无法实现负荷就近转移的扩建项目，
（3）满足电气化铁路、基础设施等特殊负荷供电需求的配套项目，
（4）电源送出线路工程项目，
（5）特高压及跨区直流项目，
（6）实现资源优化配置的220~750千伏跨区、跨省输变电项目；
所述提高电网安全可靠性方面包括以下三级指标，
（1）解决线路过载问题的项目，
（2）解决线路输电瓶颈问题的项目，
（3）满足线路N-1安全供电准则的项目，
（4）解决短路电流超标问题的项目，
（5）解决设备运行年限长、故障率高，影响电网安全稳定性和供电可靠性的项目，
（6）解决电网电能质量较低问题的项目，
（7）满足线路N-2供电要求的项目，
（8）形成主干网或目标网架的新建线路工程，
（9）满足同一电压等级同塔双回输电线路N-2供电要求的项目，
（10）解决电磁环网问题的项目；
所述服务经济社会发展方面包括以下三级指标，
（1）已列入电网规划、公司战略性布点或有特殊政策支持的项目，
（2）根据电网规划、结合经济发展和地方建设进度、同步预留站点或走廊的项目。
6.根据权利要求5所述电网运营效率评价决策方法，其特征在于：以电网运营效率评价指标体系中三级指标的数据，作为电网运营效率决策指标体系中三级指标的参考值，具体实现方式如下，
满足负荷发展需求的新建变电项目指标由静态电压指标提供参考值，
解决线路过载问题的项目指标由线路负载率提供参考值，
解决线路输电瓶颈问题的项目指标由潮流分布指标提供参考值，
满足线路N-1安全供电准则的项目指标由暂态稳定指标提供参考值，
解决短路电流超标问题的项目指标由短路电流指标提供参考值，
解决设备运行年限长、故障率高，影响电网安全稳定性和供电可靠性的项目指标由可靠性指标提供参考值，
解决电网电能质量较低问题的项目指标由电能质量指标提供参考值。
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