CN105512794A - 针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电网节能领域的一种针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法。包括：利用判断矩阵法，对高载能参与调峰的电力节能影响因素进行重要性排序并筛选出影响因子，构建一级指标；运用拓扑结构，对筛选的影响因子进行多空间尺度量化，构建二级指标，构建初步的电力节能指标体系；基于初步的节能指标体系，运用相关分析法和判断矩阵法，对各指标进行解耦，优化构建出最终的指标体系。本发明为高载能负荷参与调峰的电力节能评估提供了指导。

Description

针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法

技术领域

本发明属于电网节能降损技术领域，尤其涉及一种针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法。

背景技术

目前，全球能源危机，使电力节能减排上升至新高度。高载能负荷参与电网调峰能在一定程度上减轻电网调峰压力，减少常规电源热备用容量，另一方面高载能负荷与新能源一体化发展，能提高新能源的消纳能力，降低电网网损，提高电力节能水平。高载能负荷参与调峰技术逐渐开始得到应用。

然而高载能负荷参与调峰对电力节能的影响因素涉及面广相关性差，目前针对电力节能评指标体系的研究大多数只进行定性分析，缺乏科学性和系统性，给高载能负荷参与调峰的电力节能评估带来准确性降低等问题。

因此，需要形成一种针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法，用于解决高载能负荷参与调峰的电力节能评估依据，确立评估标准，为电力节能评估提供参考。

一种针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法，,所述构建方法包括以下步骤：

步骤1：节能影响因子筛选：利用判断矩阵法，对高载能负荷参与调峰的影响因素进行重要性排序并筛选出影响因子，构建一级指标；

步骤2：节能评估指标量化：运用拓扑结构，对筛选的影响因子进行多空间尺度量化，构建二级指标，构建初步的节能指标体系；

步骤3：节能指标体系优化：基于初步的节能指标体系，运用相关分析法和判断矩阵法，对各指标进行解耦，优化构建出最终的指标体系。

优选地，所述步骤1具体是：

步骤101：影响因素重要度排序：

针对高载能负荷参与调峰的节能影响，专家将影响因素按重要度进行排序，依次定义为A1…Ak…An，专家关于影响因素Ak-1与Ak的重要程度之比wk-1/wk的理性判断为rk；

步骤102：影响因素权重计算：

根据上述影响因素Ak-1与Ak的重要程度之比，由权重计算公式，可得到影响因素的重要度权重矩阵W＝{w₁,w₂…w_n}，其中w₁+w₂+……+w_n＝1；

步骤103：影响因素筛选：

设置取舍权数为w₀∈[0,1]，当w_k＜w₀时，则筛选掉该影响因素，否则保留。

优选地，所述步骤3具体是：

步骤301：数据预处理：

首先将由拓扑结构进行量化得到的电力节能指标数据进行预处理：设定极大型指标集为标准类型，将极小型和区间型指标转换为极大型；

步骤302：节能指标相关系数计算：

根据节能指标相关系数计算公式，得到相关系数r。设定阈值参数r0，若指标间相关系数r大于阈值r0，则两个指标耦合度较高，需要舍弃一个指标参数；

步骤303：节能指标解耦优化：

对于耦合度较小的指标，全部保留；对于耦合度较高的指标，运用上述的判断矩阵法，选择对上层指标影响度较大的选择代替。

本发明的技术方案具有以下有益效果：

本发明提供的针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法，综合考虑了电力节能指标之间的耦合关系，通过高载能负荷参与调峰的电力节能影响分析，依次对影响因子进行筛选、评估指标进行量化、指标体系进行优化，为高载能负荷参与调峰的电力节能评估提供指导。

附图说明

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

图1是本发明针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法的体系建立流程图；

图2是本发明针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法的高载能负荷参与调峰的电力节能指标量化拓扑结构示意图；

图3是本发明针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法的高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系。

具体实施方式

为了清楚了解本发明的技术方案，将在下面的描述中提出其详细的结构。显然，本发明实施例的具体施行并不足限于本领域的技术人员所熟习的特殊细节。本发明的优选实施例详细描述如下，除详细描述的这些实施例外，还可以具有其他实施方式。

下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。

实施例1

图1是高载能负荷参与调峰的节能指标体系建立流程图。图1中，本发明提供的高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法包括：

步骤1：节能影响因子筛选：利用判断矩阵法，对高载能负荷参与调峰的影响因素进行重要性排序并筛选出影响因子，形成一级指标；

所述步骤1具体是：

步骤101：电力节能影响因素重要度排序：

针对高载能负荷参与调峰的电力节能影响，专家将电力节能影响因素按重要度进行排序，依次定义为A1…Ak…An，专家关于影响因素Ak-1与Ak的重要程度之比wk-1/wk的理性判断为rk。

其中rk的赋值可参考表1。

表1r_k的赋值参考表

rk	说明
		1.0	影响因素Ak-1与影响因素Ak同等重要
1.2	影响因素Ak-1与影响因素Ak稍微重要
		1.4	影响因素Ak-1与影响因素Ak明显重要
1.6	影响因素Ak-1与影响因素Ak强烈重要
		1.8	影响因素Ak-1与影响因素Ak极端重要

步骤102：电力节能影响因素权重计算：

根据上述电力节能影响因素Ak-1与Ak的重要程度之比，计算影响因素权重，计算公式如下：

$w_n={(1+\underset{k=2}{\overset{n}{\Σ}}\underset{i=k}{\overset{n}{\Π}}{r}_i)}^{-1}---\left(1\right)$

w_k-1＝r_kw_k(k＝n,n-1,n-2...3,2)(2)

可得到影响因素的重要度权重矩阵W＝{w₁,w₂…w_n}，其中w₁+w₂+……+w_n＝1。

步骤103：电力节能影响因素筛选

设置取舍权数为w₀∈[0,1]，当w_k＜w₀时，则筛选掉该影响因素，否则保留。

步骤2：节能评估指标量化：运用拓扑结构，如图2所示，对筛选的影响因子进行多空间尺度量化，形成二级指标，建立初步的节能指标体系；

步骤3：节能指标体系优化：基于初步的节能指标体系，运用相关分析法和判断矩阵法，对各指标进行解耦，优化形成最终的指标体系，如图3所示。

所述步骤3具体是：

步骤301：数据预处理：

首先将由拓扑结构进行量化得到的电力节能指标数据进行预处理：设定极大型指标集为标准类型，将极小型和区间型指标转换为极大型。

对于极小型指标： $x^{*}=\frac{1}{x}---\left(3\right)$

对于区间型指标 $x^{*}=\{\begin{array}{c}1-\frac{q_1-x}{\max \{q_1-m,M-q_2\}}x\≤q_1\\ 1-\frac{x-q_2}{\max \{q_1-m,M-q_2\}}x\≤q_2\end{array}---\left(4\right)$

其中，x代表原评价指标；x^*代表转换后的评价指标；[q₁,q₂]为指标的最佳稳定区间；M、m分别为x允许的上、下界。

对于评价指标的无量纲化，采用中心化处理方式，无量纲指标x′_ij定义为

步骤302：电力节能指标相关系数计算：

然后分析所选数据，进行节能指标相关系数计算，公式定义所示：

$r=\frac{n\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_i{y}_i-\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_i\·\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{y}_i}{\sqrt{n\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{x_i}^2-{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_i\right)}^2}\·\sqrt{n\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{y_i}^2-{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{y}_i\right)}^2}}---\left(6\right)$

设定阈值参数r0，若指标间相关系数r大于阈值r0，则两个指标耦合度较高，需要舍弃一个指标参数。

步骤303：电力节能指标解耦优化：

对于耦合度较小的电力节能指标，全部保留；对于耦合度较高的电力节能指标，运用上述的判断矩阵法，选择对上层指标影响度较大的指标选择代替。

实施例2：

步骤1：影响因素筛选

基于高载能负荷参与调峰对电力节能的影响因素，定义n＝10，按照重要度排序A1，A2……A10分别为企业损耗成本、电网网损、新能源成本、常规能源成本、电能质量、功率因数、无功补偿设备利用情况、线路过载能力、企业盈利水平、电源结构。

利用判断矩阵法，根据相对重要性赋值，根据公式进行计算，得到权重矩阵W：

$W=\left\{\begin{array}{c}0.2791,0.2316,0.1655,0.1182,0.0844,0.0469,\\ 0.0261,0.0217,0.0155,0.0110\end{array}\right\}$

按照工程需求，设置取舍权数w_k＝0.09。根据比较，保留前4项影响因素企业损耗成本、电网网损、新能源成本、常规能源成本。可筛选为节能影响因子，作为一级指标。

步骤2：评估指标量化

根据步骤1筛选得到的节能影响因子，结合图2所示的拓扑结构法，进行指标量化，如下表所示。

表2节能评估指标量化

步骤3：节能指标体系优化

对于表2所示的节能评估指标量化结果，一级指标定义为影响因子，无需筛选；二级指标为影响因子量化形成的具体指标。运用上述相关性分析法，对二级指标进行解耦筛选。

通过前期调研，收集得到发电公司、电网公司和高载能企业的节能数据，进行相关分析。以常规能源成本因子为例，进行说明。

通过相关性计算，对评价指标相关性进行两两比较，得到其分析结果如表3所示。

表3常规能源成本指标的相关系数

设置阈值r_k＝0.75。根据上述表格数据分析，发电机组煤耗率、发电机组能源成本、发电机组效益两两之间的相关系数均大于0.75，即三者存在很强的相关性。运用上述的判断矩阵法分析，发电机组煤耗率的重要度最大，因此选取发电机组煤耗率作为常规能源成本影响因子的指标。

同理依次计算得到其他指标，经筛选后形成的评价体系如图3所示。

上述实例分析表明：本方法针对高载能负荷参与调峰的电力节能评估问题，利用判断矩阵法，筛选影响因子；运用拓扑结构，量化节能指标；运用相关分析法和判断矩阵法，解耦指标体系。克服了传统指标体系各指标之间耦合的问题，具备科学性和系统性。为电力节能评估提供指导。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。

Claims (3)

1.一种针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法，其特征在于,所述构建方法包括以下步骤：

步骤1：节能影响因子筛选：利用判断矩阵法，对高载能负荷参与调峰的影响因素进行重要性排序并筛选出影响因子，构建一级指标；

步骤2：节能评估指标量化：运用拓扑结构，对筛选的影响因子进行多空间尺度量化，构建二级指标，构建初步的节能指标体系；

步骤3：节能指标体系优化：基于初步的节能指标体系，运用相关分析法和判断矩阵法，对各指标进行解耦，优化构建出最终的指标体系。

2.根据权利要求1所述的针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法，其特征在于，所述步骤1具体是：

步骤101：影响因素重要度排序：

针对高载能负荷参与调峰的节能影响，专家将影响因素按重要度进行排序，依次定义为A1…Ak…An，专家关于影响因素Ak-1与Ak的重要程度之比wk-1/wk的理性判断为rk；

步骤102：影响因素权重计算：

根据上述影响因素Ak-1与Ak的重要程度之比，由权重计算公式，可得到影响因素的重要度权重矩阵W＝{w₁,w₂…w_n}，其中w₁+w₂+……+w_n＝1；

步骤103：影响因素筛选：

设置取舍权数为w₀∈[0,1]，当w_k＜w₀时，则筛选掉该影响因素，否则保留。

3.根据权利要求1所述的针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法，其特征在于，所述步骤3具体是：

步骤301：数据预处理：

首先将由拓扑结构进行量化得到的电力节能指标数据进行预处理：设定极大型指标集为标准类型，将极小型和区间型指标转换为极大型；

步骤302：节能指标相关系数计算：

根据节能指标相关系数计算公式，得到相关系数r。设定阈值参数r0，若指标间相关系数r大于阈值r0，则两个指标耦合度较高，需要舍弃一个指标参数；

步骤303：节能指标解耦优化：

对于耦合度较小的指标，全部保留；对于耦合度较高的指标，运用上述的判断矩阵法，选择对上层指标影响度较大的选择代替。