CN107169655A - 一种优选配电网方案适应性的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种优选配电网方案适应性的方法及装置，通过构建新的适合大电网合理规模的适应性自动调节方法，并确定各指标的基本权重，并通过构建时间概率分布模型，利用给定的时间度计算时间权向量，将其作为差异化权重，将两项权重进行线性加权得到指标的综合权重值；对多场景赋予概率值，由综合权重、指标分数以及概率分布确定出方案综合得分。最后，通过各方案按照综合分数进行排序，确定最优方案。

Description

一种优选配电网方案适应性的方法及装置

技术领域

本发明涉及配电网技术领域，尤其涉及一种评价配电网方案适应性的技术领域。

背景技术

配电网是电网的重要组成部分，是地区重要的基础设施，是联系用户与发输电系统的中间环节，是满足用户对高质量电能供应需求的重要一环。配电网为地区经济社会发展和人民生活水平提高提供优质的电力供应。为提高配电网运行效率，提升配电网自动化技术，通过一体化电网规划设计平台建设、配电网规划计算分析软件研发为配电网提供有效的手段。

适应性的问题主要是由于配电网的功能特性造成。一方面，配电网位于电网的末端，与用户紧密联系，受电网外部影响因素影响直接，外部边界条件随着时间发生调整与变化，可能造成配电网表现出暂时性的或持续性的不适应性；另一方面，配电网受输电网、二次系统建设、运行等内部因素作用，也会造成配电网为适应电网内部要求而做出调整与改变。

为了提高配电网的适应性，实现配电网的可持续发展，开展配电网适应性技术研究与应用，对配电网适应性进行研究。

发明内容

为了解决配电网方案适应性不足的缺陷，本发明旨在提供一种自动评价配电网方案适应性的方法，用以解决现有中没有对配电网方案适应性自动评价的不足现状。

本发明提供了一种优选配电网方案适应性的方法，主要是通过以下技术方案实现的：

本发明提供了一种优选配电网方案适应性的方法，包括：第一步，根据待比较两个方案的各项预处理后的指标数值，计算指标基本权重；第二步，计算指标差异化权重；第三步，根据指标基本权重和指标差异化权重计算各项指标得分，进而计算出各方案在不同场景的综合得分；第四步，根据多场景概率值和各方案在不同场景的综合得分计算最终分数，分数最大为最优方案。

进一步地，指标包括：一级指标和二级指标；所述的一级指标包括电能质量、供电能力、电能损耗、供电安全性、供电可靠性、营运情况、城乡规划七个；所述的二级指标电压合格率、节点电压偏移率、线路重载比例、线路重载、变压器重载比例、主变重载、网损率、线损率、平均供电可靠性和平均停电时间、主变N-1通过率、主变N-1通过、线路N-1通过率、线路N-1通过、短路电流超标比例、短路电流超标、投资收入增速比、单位投资降损电量、单位电量供电成本、容载增速比、单位投资增供负荷、单位投资增供电量、配网线路走廊裕度、变电站扩容裕度、中低压配电网变电容量比。

进一步地，计算指标基本权重，包括：对一级指标建立判断矩阵；计算互补判断矩阵各行之和,并做归一化处理,得到主观权重向量；计算标准化指标向量，从而计算指标的不确定度，进而计算指标的信息熵，最后计算指标的客观权重；对两种权重采用线性加权组合法进行加权得到基本权重。

进一步地，计算指标差异化权重，包括：根据时间权向量和时间度计算差异化权重向量；根据各种场景发成的可能性赋予多场景的概率分布；根据上述两个数值计算时间权向量得到指标差异化权重。

本发明还提供了一种优选配电网方案适应性的装置，包括：

指标基本权重计算单元，用于根据待比较两个方案的各项预处理后的指标数值，计算指标基本权重；

指标差异化权重计算单元，用于计算指标差异化权重；

方案综合得分计算单元，用于根据指标基本权重和指标差异化权重计算各项指标得分，进而计算出各方案在不同场景的综合得分；

方案选择单元，用于根据多场景概率值和各方案在不同场景的综合得分计算最终分数，分数最大为最优方案。

进一步地，指标基本权重计算单元包括：

判断矩阵单元，用于对一级指标建立判断矩阵；

主观权重计算单元，用于计算互补判断矩阵各行之和,并做归一化处理,得到主观权重向量；

客观权重计算单元，用于计算标准化指标向量，从而计算指标的不确定度，进而计算指标的信息熵，最后计算指标的客观权重；

权重加权计算单元，对两种权重采用线性加权组合法进行加权得到基本权重。

进一步地，指标差异化权重计算单元包括：

差异化权重向量计算单元，用于根据时间权向量和时间度计算差异化权重向量；

时间权向量计算单元，用于根据差异化权重向量和多场景的概率分布两个数值计算时间权向量。

附图说明

图1流程示意图。

图2配电网方案适应性模型的示意图。

具体实施方式

下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例,其中,附图构成本申请一部分,并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。

优选配电网方案适应性的方法，主要包括：

步骤A:构建配电网方案适应性评价模型；

步骤B：应用基于层次分析法-熵值法主客观赋权法计算各级指标基本权重；

步骤C：构建时间概率分布度量模型，应用时间度计算时间权向量，即差异化权重；

步骤D：根据各指标的评分标准，应用德尔菲法得出各指标的分数，由指标分数、基本权重、差异化权重以及概率分布确定各配电网方案适应度值，并进行总排序；

步骤E：对各配电网方案的适应度值与预定的标准值60分进行对比，如果适应度值小于标准值，则不予处理并给出有待于进一步完善反馈；如果适应度值高于标准值的方案，再对不同的配电网方案适应性按照各方案占参与评比的所有方案中最高分比例进行分级，从而确定适应性最优的某地区的配电网方案以及各地区方案在总体方案中所占等级。

其中，步骤A:配电网方案适应性评价模型，包括：

设定一个一级指标，七个二级指标，二十三个三级指标以及方案层；

求解下级指标对每一个上级指标的基本权重和差异化权重；

根据德尔菲法得出各指标的分数，计算多场景的概率分布，根据指标分数，基本权重、差异化权重和概率得出各个方案的适应度值。

其中，步骤B：应用基于层次分析法-熵值法主客观赋权法计算各级指标基本权重，进一步包括：

步骤B1：建立比较判断矩阵Q；

步骤B2：应用层次分次法对所述比较判断矩阵求解判断矩阵的权重向量ω_i；

步骤B3：收集指标原始数据；

步骤B4：应用熵值法得到各个指标的基本权重向量μ_i；

步骤B5：采用线性加权法对两项基本权重进行综合赋权。

其中，步骤B2：应用层次分次法对所述比较判断矩阵求解判断矩阵的权重向量ω_i，包括：

判断矩阵A＝{a_ij}_m×n，m为指标个数；

按照行对系数矩阵R′_m求和得到归一化前的权重向量B如下

B＝(b₁,b₂,…,b_m)^T

其中，对权重向量B进行归一化，得到这m个指标的最终权重向量w如下：

w＝(w₁,w₂,…,w_m)^T

其中，

其中，步骤B4：应用熵值法得到各个指标的基本权重向量μ_i，包括：

收集指标原始数据，并进行标准化处理，处理过程参见评价指标的预处理。由此得到标准化指标向量Y_ij

式中，y_ij表示第j地区i指标的标准化值。

计算指标的不确定度H(y_i)，公式如下所示：

式中，

计算指标的信息熵e(y_i)，公式如下所示：

式中，0≤e(y_i)≤1。

计算指标的客观权重μ_i，公式如下所示：

式中，0≤μ_i≤1，

进一步地，所述步骤B5：采用线性加权法对两项基本权重进行综合赋权，包括：

对两种权重采用线性加权组合法进行加权得到基本权重：

θ_i＝αω_i+(1-α)μ_i

式中，ω_i表示主观权重向量，∑ω_i＝1；

μ_i表示客观权重向量，∑μ_i＝1；

θ_i表示组合权重向量，∑θ_i＝1；

α表示主观赋权方法的重要程度，0≤α≤1；

其中，步骤C：构建时间概率分布度量模型，应用时间度计算时间权向量，即差异化权重，包括：

步骤C1：构建时间概率模型；

步骤C2：确定多场景概率分布。

所述时间权向量定义为用来表明对不同时刻的重视程度，其可以根据不同的准则，应用不同的主客观赋权方法来确定。

所述时间度的大小体现了算子集结过程中对于时序的重视程度。即当λ越接近于0时，表明评价者越关注距评价时刻较近的数据；当λ越接近于1时，表明评价者越关注距评价时刻较远期的数据。

进一步地，步骤C1：构建时间概率模型，包括：

时间权向量熵定义式

时间度定义式

其中，w_k表示时间权向量，p表示时间跨度，λ表示时间度；

确定时间权向量的原则是：在事先给定时间度的基础上，以尽可能的挖掘样本的信息和兼顾被评价对象在时序上的差异信息为标准来寻找适合样本集结的时间权向量。即在满足时间度与时间权向量约束的条件下，时间权向量熵值最大时的时间权向量即为最优的时间权向量。具体公式如下：

其中，w_k表示第k年的时间权重，p表示评价的总年数，λ表示时间度。

其中，步骤C2：确定多场景概率分布，包括：

在实际中，由于外部环境变化，配电网规划需要考虑多个场景，如电动汽车接入率和分布式能源渗透率的不同会影响配电网正常运行，也会对规划方案的适应性造成影响。所以，在每一年中，根据当前电网发展趋势以及专家预测，来确定各种场景发生的可能性，并对其赋予一定的概率，如概率P1，P2，P3等。

其中，步骤D：根据各指标的评分标准，应用德尔菲法得出各指标的分数，由指标分数、基本权重、差异化权重以及概率分布确定各方案适应度，并进行总排序，包括：

步骤D1：采用德尔菲法为每个指标进行打分，得到各指标的分数g_i＝(g₁，g₂，…g_n),n代表指标数.

步骤D2：根据已知指标分数、基本权重、差异化权重和概率分布计算个方案的适应度。

其中，步骤D2：根据已知指标分数、基本权重、差异化权重和概率分布计算个方案的适应度，包括：

由熵值-AHP综合赋权得出的各指标的基本权重是θ_i＝(θ₁，θ₂，θ₃…θ_n)，并根据各指标的评分标准，得出各指标相应的分数g_i＝(g₁，g₂，…g_n)。

其中F_i表示第i年该方案的基本分数，n代表指标数；

由改进的时序算子电力综合评价方法，求出考虑时间度的差异化权重，即时间权向量为w_i＝(w₁，w₂，w₃…w_n)。方案最终的评价结果为：

Z＝F*w^T*p_k

其中，Z代表方案的适应度，F是F_i的集合，即F_i＝(F₁，F₂…F_i…F_m)，w表示时间权向量，p_k表示不同场景下的概率，M表示所评价的年数。

其中，步骤E：对各配电网方案的适应度值与预定的标准值60分进行对比，如果适应度值小于标准值，则不予处理并给出有待于进一步完善反馈；如果适应度值高于标准值的方案，再对不同的配电网方案适应性按照各方案占参与评比的所有方案中最高分比例进行分级，确定适应性最优的某地区的配电网方案以及各地区方案在总体方案中所占等级。

将方案分为多等级，将各方案的适应度与预设的标准值60分及格分进行对比，当适应度值大于标准值时，进一步将这些方案的适应度值与各分组等级的标准值进行比较，并根据比较结果判定出各方案所在的等级，即，

当判断出λ₁Z_max≤Z_i<λ₂Z_max时，其中λ₁＝0.7，λ₂＝0.8，Z_max为所有方案中适应度最大的方案的适应度值，Z_i表示各方案的适应度值，即该方案适应性一般。

当判断出λ₂Z_max≤Z_i<λ₃Z_max时，其中λ₃＝0.9，即该方案适应性良好。

当判断出λ₃Z_max≤Z_i时，即该方案适应性极好。

如图1所示,图1为本发明实施例所述方法的流程示意图,具体可以包括:

步骤101:

建立配电网方案适应性评价模型；

配电网的发展适应性既受到配电网内部因素的影响，同时也受到配电网外部因素的影响。内部因素主要包括电能质量、供电能力等；外部因素包括营运情况、城乡规划等方面因素。为了便于分析和计算，将配电网规划适应性分为一级指标：电能质量、供电能力、电能损耗、供电安全性、供电可靠性、营运情况、城乡规划。

在深入分析实际问题的基础上，将影响配电网规划适应性的各相关因素分解成若干等级，同一级上的诸因素从属于上一级的因素或对上级因素有影响，同时又支配下一级的因素或受下级因素的作用。其中，电能质量对工业和公用事业用户的安全生产、经济效益和人民生活有着很大的影响，下设两个二级指标，分别是电压合格率和节点电压偏移率。供电能力可考察配电网面临未来负荷增加所具备提供安全可靠电能的能力，下设四个二级指标，分别是线路重载比例、线路重载、变压器重载比例、主变重载。电能损耗主要体现电能在传输以及使用过程中的损耗，下设两个二级指标，分别是网损率、线损率。供电可靠性指供电系统持续供电的能力，是考核供电系统电能质量的重要指标，反映了电力工业对国民经济电能需求的满足程度，已经成为衡量一个国家经济发达程度的标准之一，下设两个二级指标，分别是平均供电可靠性和平均停电时间。供电安全性是一项重要指标，只有保证安全性其他的指标才有意义，下设六个二级指标，分别是：主变N-1通过率、主变N-1通过、线路N-1通过率、线路N-1通过、短路电流超标比例、短路电流超标。这些指标既有针对系统的，也有针对节点的。营运情况综合考察配电网在经济社会等方面的盈利能力，下设六个二级指标，分别是：投资收入增速比、单位投资降损电量、单位电量供电成本、容载增速比、单位投资增供负荷、单位投资增供电量。城乡规划指标考察了未来一段时间配电网对城乡发展速度情况的适应性，下设三个二级指标，分别是：配网线路走廊裕度、变电站扩容裕度、中低压配电网变电容量比。

由于各个指标的含义与作用不同，每个指标对配电网规划适应性的影响程度也是不同的，因此，如何合理有效地分配各指标的权重，如何将各指标对配电网规划的影响综合表现为方案的“适应度”，成为研究配电网规划方案适应性的关键问题。

本发明实施例提出各个方案对的“适应度”的定义及计算方法,应用德尔菲法对各个指标打分所得到的分数，在与权重、时间度、概率相乘即得适应度。

因此根据上述研究思路,提出配电网规划方案适应性评价模型如图2所示，其中，

图2从上往下看,本模型的核心是求得各指标的权重。若想得到方案的“适应度”，需要求出每一个二级指标对一级指标的分数，以及该指标所占比的比重，按照从下往上的原则，进而求出一级指标的分数及所占的比重，最终得出配电网规划方案的“综合适应度”。本模型设置七个一级指标，二十五个二级指标。

图2从下往上看,就是上述分析的逆推和具体实施过程。

ε代表评价配电网规划方案适应性的评价指标，ε_i表示第i个一级指标，本发明实施例中设计的一级指标有七个，则i＝1，2……7。

ω_i代表一级指标ε_i的权重；

ε_(i,j)代表第i个一级指标下属的第j个二级指标；

ω_(i,j)代表二级指标ε_(i,j)的权重；

步骤102:

应用区间数-可能度矩阵法计算各级指标的权重,

其中,权重计算从上至下逐层进行,首先计算各一级指标的权重ω_i，然后逐个计算一级指标ε_i下属的二级指标ε_(i,j)的权重ω_(i,j)。

以一级指标权重的计算为例,一级指标主要包括电能质量、供电能力、电能损耗、供电安全性、供电可靠性、营运情况、城乡规划等七个一级指标，对应的权重计算过程包括：

步骤102-1:

对七个一级指标建立判断矩阵,建立过程可以采用九标度法将指标进行两两比较,建立区间数互补判断矩阵A其值如下所示。

A＝{a_ij}_m×n，m为指标个数；

其中，a_ij表征指标i和j(i,j＝1.2…,m)的相对重要程度，且满足：a_ij＝1/a_ji

根据德尔菲法“背对背决策”的思想，分别由n为专家针对该层m个指标，独立形成n个判断矩阵。第k位专家建立的判断矩阵为

对每一组i和j求取的平均值

然后，计算专家意见离散度

判断的离散度是否超过预设阀值，剔除超过阀值的判断矩阵，平均化处理上述剩余的判断矩阵，得

其中，为剩余的矩阵中相应的平均值。即构成的判断矩阵为

根据层次分析法的计算原理可以得到，x₁₁＝x₂₂＝…＝x_mm＝1，

其次，求判断矩阵A每一列的和，并根据计算结果求得判断矩阵的系数矩阵A'

其中，

若两个指标重要程度相同，则a_ij＝1，矩阵A的对角线元素表示各个指标与其自身相比,所以对角线上的各元素的值均为1。

指标供电质量比指标供电能力更重要，则a₁₂＝1.25，根据对称性原理，供电能力的重要程度比供电质量低，则a₂₁＝0.8。

以此类推，可以得到互补判断矩阵A如下表所示：

表1 一级指标重要性比较

步骤102-2:

求解权重基础向量，具体的说就是,计算互补判断矩阵A各行之和,并做归一化处理,从而得到主观权重向量

w＝(w₁,w₂,…,w_m)^T

其中，

步骤102-3:

收集指标原始数据，并进行标准化处理，处理过程参见评价指标的预处理。由此得到标准化指标向量Y_ij

式中，y_ij表示第j地区i指标的标准化值。

计算指标的不确定度H(y_i)，公式如下所示：

式中，

计算指标的信息熵e(y_i)，公式如下所示：

式中，0≤e(y_i)≤1。

计算指标的客观权重μ_i，公式如下所示：

式中，0≤μ_i≤1，

步骤102-4:

对两种权重采用线性加权组合法进行加权得到基本权重：

θ_i＝αω_i+(1-α)μ_i

式中，ω_i表示主观权重向量，∑ω_i＝1；

μ_i表示客观权重向量，∑μ_i＝1；

θ_i表示组合权重向量，∑θ_i＝1；

α表示主观赋权方法的重要程度，0≤α≤1；

一级指标的基本权重,如表2所示。

表2 一级指标权重

按照同样的方法,可得到各二级指标的权重,由于计算二级指标的权重与计算一级指标权重方法类似,此处不再赘述。

经过上述计算,最终可获得模型各层指标的基本权重。

步骤103：

构建时间概率分布度量模型，应用时间度计算时间权向量，即差异化权重；

步骤103－1:

求解差异化权重向量，具体的说，就是对不同时点的数据赋予不同的权重。

时间权向量：

时间度：

其中，w_k表示时间权向量，p表示时间跨度，λ表示时间度；

确定时间权向量的原则是：在事先给定时间度的基础上，以尽可能的挖掘样本的信息和兼顾被评价对象在时序上的差异信息为标准来寻找适合样本集结的时间权向量。即在满足时间度与时间权向量约束的条件下，时间权向量熵值最大时的时间权向量即为最优的时间权向量。具体公式如下：

其中，w_k表示第k年的时间权重，p表示评价的总年数，λ表示时间度。

表3 未来5年时间权向量

步骤103-2：

求得多场景的概率分布，具体的说，就是：

在实际中，由于外部环境变化，配电网规划需要考虑多个场景，如电动汽车接入率和分布式能源渗透率的不同会影响配电网正常运行，也会对规划方案的适应性造成影响。所以，在每一年中，根据当前电网发展趋势以及专家预测，来确定各种场景发成的可能性，并对其赋予一定的概率，如概率P1，P2，P3等。

表4 多场景概率分布

步骤104:

得到各方案的综合分数，进而对各方案进行排序，从中选出配电网规划方案适应性最优的方案，具体的说，就是：

由熵值-AHP综合赋权得出的各指标的基本权重是

θ_i＝(θ₁，θ₂，θ₃…θ_n)，并根据各指标的评分标准，得出各指标相应的分数g_i＝(g₁，g₂…g_n)。

其中F_i表示第i年该方案的基本分数，n代表指标数；

由改进的时序算子电力综合评价方法，求出考虑时间度的差异化权重，即时间权向量为w_i＝(w₁，w₂，w₃…w_n)。方案最终的评价结果为：

Z＝F*w^T*p_k

其中，Z代表最终方案的评价结果，F是F_i的集合，即F_i＝(F₁，F₂…F_i…F_m)，w表示时间权向量，p_k表示不同场景下的概率，M表示所评价的年数。

选取单位投资增供电量、容载增速比、变电站扩容裕度、N-1通过率、重载比例、电压合格率六个指标以2016、2017、2018三年数据进行实例计算，方案A方案B基础数据如下表所示：

第一步：指标标准化预处理，对方案A和B中的指标进预处理

对于正向指标(指标值越大越好，例如利润、净资产收益率等)指标标准化公式为：

对于逆向指标(指标越小越好，如人均输配电成本等)，指标标准化公式为：

对于适度指标(指标越接近某一临界值越好，如资产负债率等)，首先根据各指标的实际历史数据确定上下限x^max、x^min，然后在未来可预见一段时间内，确定一个期望达到的适度值x^mid。

对于适度指标，首先按照公式：

x'＝|x-x^mid|

将指标转化为逆向指标，然后按逆向指标处理。

第一步，输入各项预处理后的指标数值，预处理的指标数值如下表所示：

第二步，计算指标基本权重

A采用层次分析法计算主观权重ω_i；

对于从属于(或影响)上一级每个因素的同级诸因素，按照下表对指标数值进行两两比较，构造比较判断矩阵A＝{a_ij}_m×n，m为指标个数；

按照行对矩阵求和得到归一化前的权重向量B如下

B＝(b₁,b₂,…,b_m)^T

其中，对权重向量B进行归一化，得到这m个指标的最终权重向量w如下：

w＝(w₁,w₂,…,w_m)^T

其中，

并进行一致性检验，得到层次分析分析法权重ω_i表：

单位投资增供电量	0.1071
		容载增速比	0.1632
变电站扩容裕度	0.1528
		N-1通过率	0.2143
重载比例	0.1837
		电压合格率	0.1789

B采用熵值法计算客观权重μ_i；

由此得到标准化指标向量Y_ij

式中，y_ij表示第j地区i指标的标准化值。

计算指标的不确定度H(y_i)，公式如下所示：

式中，

计算指标的信息熵e(y_i)，公式如下所示：

式中，0≤e(y_i)≤1。

计算指标的客观权重μ_i，公式如下所示：

式中，0≤μ_i≤1，得到熵值法权重μ_i表

C并对两种权重进行组合加权θ_i＝αω_i+(1-α)μ_i。

认为层次分析法与熵值法权重比例各占一半，α取0.5，所以得方案A和方案B的基本权重。

第三步，计算指标差异化权重

差异化权重是用来表明对不同时刻的重视程度。

时间权向量熵定义式

时间度定义式

其中，w_k表示时间权向量，p表示时间跨度，λ表示时间度；

确定时间权向量的原则是：在事先给定时间度的基础上，以尽可能的挖掘样本的信息和兼顾被评价对象在时序上的差异信息为标准来寻找适合样本集结的时间权向量。即在满足时间度与时间权向量约束的条件下，时间权向量熵值最大时的时间权向量即为最优的时间权向量。具体公式如下：

其中，w_k表示第k年的时间权重，p表示评价的总年数，λ表示时间度。得到时间度的标度参考表：

---------------------

当p取3时，λ取不同值对应的时间权向量如下所示；

各指标对应的时间权向量(即差异化权重，不同指标λ取不同的值)

第四步，输入多场景概率值

以上计算都是在一种场景下列出的数据，实际计算中我们会考虑最大负荷条件下分布式电源出力最大、最大负荷条件下分布式电源出力为零、分布式电源渗透率为20％时典型时间断面场景1(风机出力最大，光伏出力很小)、电动汽车接入场景等多个场景，，在每一年中，根据当前电网发展趋势以及专家预测，来确定各种场景发成的可能性，并对其赋予一定的概率，如概率P1，P2，P3等。

第五步：选出最优方案

计算出每一种场景下各方案的综合得分，例如上述案例记为场景1，场景1方案得分为：

各指标得分	A方案	B方案
			1单位投资增供电量	8.718275093	8.60475984
2容载增速比	10.66678035	14.02157725
			3变电站扩容裕度	17.96700325	13.6352445
4N-1通过率	14.63780768	16.77584252
			5重载比例	12.74287725	15.89292545
6电压合格率	12.56113435	14.13142178
			总分S1(＝1+2+3+4+5+6)	77.29387797	83.06177133

例如指标单位投资增供电量得分＝(2016年指标分数*2016差异化权重+2017年指标分数*2017差异化权重+2018年指标分数*2018差异化权重)*指标基本权重

各方案综合得分＝∑各指标得分

假设有三种场景，概率分别为P1，P2，P3，则各方案在多种场景下综合得分为

S＝S1*P1+S2*P2+S3*P3

即可得到各方案的最终分数，按照从大到小的顺序排列，分数最大的方案即为最优方案。

Claims (8)

1.一种优选配电网方案适应性的方法，其特征在于：

第一步，根据待比较两个方案的各项预处理后的指标数值，计算指标基本权重；所述的指标包括一级指标和二级指标

第二步，计算指标差异化权重；

第三步，根据指标基本权重和指标差异化权重计算各项指标得分，进而计算出各方案在不同场景的综合得分；

第四步，根据多场景概率值和各方案在不同场景的综合得分计算最终分数，分数最大为最优方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述的一级指标包括电能质量、供电能力、电能损耗、供电安全性、供电可靠性、营运情况、城乡规划七个。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述的二级指标电压合格率、节点电压偏移率、线路重载比例、线路重载、变压器重载比例、主变重载、网损率、线损率、平均供电可靠性和平均停电时间、主变N-1通过率、主变N-1通过、线路N-1通过率、线路N-1通过、短路电流超标比例、短路电流超标、投资收入增速比、单位投资降损电量、单位电量供电成本、容载增速比、单位投资增供负荷、单位投资增供电量、配网线路走廊裕度、变电站扩容裕度、中低压配电网变电容量比。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的计算指标基本权重，包括：

对一级指标建立判断矩阵；

计算互补判断矩阵各行之和,并做归一化处理,得到主观权重向量；

计算标准化指标向量，从而计算指标的不确定度，进而计算指标的信息熵，最后计算指标的客观权重；

对两种权重采用线性加权组合法进行加权得到基本权重。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的计算指标差异化权重，包括：

根据时间权向量和时间度计算差异化权重向量；

根据各种场景发成的可能性赋予多场景的概率分布；

根据上述两个数值计算时间权向量得到指标差异化权重。

6.一种优选配电网方案适应性的装置，其特征在于，包括：

指标基本权重计算单元，用于根据待比较两个方案的各项预处理后的指标数值，计算指标基本权重；

指标差异化权重计算单元，用于计算指标差异化权重；

方案综合得分计算单元，用于根据指标基本权重和指标差异化权重计算各项指标得分，进而计算出各方案在不同场景的综合得分；

方案选择单元，用于根据多场景概率值和各方案在不同场景的综合得分计算最终分数，分数最大为最优方案。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述的指标基本权重计算单元包括：

判断矩阵单元，用于对一级指标建立判断矩阵；

主观权重计算单元，用于计算互补判断矩阵各行之和,并做归一化处理,得到主观权重向量；

客观权重计算单元，用于计算标准化指标向量，从而计算指标的不确定度，进而计算指标的信息熵，最后计算指标的客观权重；

权重加权计算单元，对两种权重采用线性加权组合法进行加权得到基本权重。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述的指标差异化权重计算单元包括：

差异化权重向量计算单元，用于根据时间权向量和时间度计算差异化权重向量；

时间权向量计算单元，用于根据差异化权重向量和多场景的概率分布两个数值计算时间权向量。