CN108038592A - 一种基于模糊区间层次分析法的配电网投资成效评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于模糊区间层次分析法的配电网投资成效评价方法，其包括以下步骤：A.建立配电网投资成效评价指标体系；B.借助模糊数学中隶属函数的概念，对指标进行无量纲处理，建立指标评分标准；C.采用模糊区间算法，计算各级指标权重；D.利用乘加算子计算电网综合评分。算例分析表明，本发明能科学而全面评价配电网建设项目的投资成效，具有良好的工程应用前景。
Description
技术领域
本发明属于配电网自动化技术领域，具体涉及一种基于模糊区间层次分析法的配电网投资成效评价方法(TheInvestment Benefit Evaluation Method of theDistribution Network Based on the Fuzzy Interval Analytic Hierarchy Process,FIAHP)。
背景技术
近年来，随着电力体制改革不断深入，全球变暖、雾霾等环境问题的压力不断增大，电网运行、规划中的问题越发突出。电网管理与决策的重要问题之一即平衡经济优化、节能环保与系统安全之间的矛盾，具体表现为：一方面电网企业的企业属性决定了其追求电网效益的特性，另一方面电网必须连续稳定运行的要求决定了电网安全十分重要。综合评价理论体系是解决这一问题的有效方法，即通过合理评价安全性对电网效益的影响，综合评价电网的规划与运行方案，从而通过评价结果指导电网企业的生产、投资及规划。目前，在国内外应用最为广泛的综合评价理论是层次分析法(Analytic Hierarchy ProcMs,AHP)。AHP的思想是首先通过建立清晰的层次结构来分解复杂问题，其次引入测度理论，通过对比，用相对标度将人的判断标准化，并逐层建立判断矩阵，然后求解判断矩阵的权重，最后计算方案的综合权重。但是AHP法在进行两两比较时，如果信息不完全，就会出现判断不确定的情况，以致求解精度有较大偏差。模糊评价方法(Fuzzy ComprehensiveEvaluation Method)是一种基于模糊集合论，对分析评估中的各种模糊信息作量化处理，并进行状态判断的分析方法，这种定性指标合理量化的方法，较好地解决了综合评判中原始数据的不确定性或评估标准的模糊性等问题。另外还有德尔菲法、灰色关联度分析法等。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题之一或至少提供一种有用的商业选择。为此，本发明的一个目的在于提出针对工程实际中评价指标不确定性、专家判断模糊性的基于模糊区间层次分析法的配电网投资成效评价方法(TheInvestment BenefitEvaluation Method of the Distribution Network Based on the Fuzzy IntervalAnalytic Hierarchy Process,FIAHP)。
根据本发明的具体技术方案是：
基于模糊区间层次分析法的配电网投资成效评价方法，包括以下步骤：
步骤A.建立配电网投资成效评价指标体系；
步骤B.借助模糊数学中隶属函数的概念，对步骤A所述指标进行无量纲处理，建立指标评分标准；
步骤C.采用模糊区间算法，计算步骤A所述各级指标权重；
步骤D.利用乘加算子计算电网综合评分。
在本发明的一个实施例中，结合国家“十三五”规划提出的创新、协调、绿色、开放、共享这5大理念，从供电质量、电网结构、装备水平、供电能力、智能化水平和电网效率六个方面开展指标的选取工作，借助鱼骨图，得出完整的配电网投资成效评价指标体系，如表1所示。
表1配电网投资成效评价指标体系
在本发明的一个实施例中，所述步骤B包括：
步骤B1：结合工程实际，将指标分为正指标、适度指标与逆指标。其中，正指标要求数值越大越好，适度指标要求数值在一定范围内，逆指标要求数值越小越好。
步骤B2：采用梯形模糊隶属度函数，对对步骤B1所述三类指标分别进行无量纲处理。其中，
正指标：
逆指标：
适度指标：
式中rij为第i个对象第j项指标的隶属度取值，xij为第i个对象第j项指标的指标值，m为评价对象个数，a1和a2分别代表该指标的上下界(隶属阈值)，[b,c]为区间型指标的适度区间。隶属阈值可利用频数分布法对历史数据统计分析来得到，适度区间的确定按照电力行业的相关规定或专家实际经验来得到。
在本发明的一个实施例中，所述步骤C包括：
步骤C1：借助互反性1-9标度，用模糊区间数w[w-,w+]代替点值构成判断矩阵,以表述判断的不确定性；
步骤C2：进行区间判断矩阵一致性校验，分步列写区间数判断矩阵的中心值矩阵M＝(m(wij))n×n、中心值偏好关系矩阵A＝(aij)n×n、0-1型中心值排列矩阵R＝(rij)n×n，
其中，将A＝(aij)n×n中的元素按照行中1的多少排列并将列也做相应的调整，得到R＝(rij)n×n。通过判断R＝(rij)n×n是否为标准型0-1排列矩阵来检验区间判断矩阵一致性；
步骤C3：利用区间特征根法求解区间权重向量；求解w-、w+的最大特征根对应的具有正分量的归一化特征向量x-、x+；计算k、m值，其中则区间权重向量w'＝[w'-,w'+]＝[kx-,mx+]；
步骤C4：将区间权重向量表示为中心区间形式其中，根据决策者的偏好和实际问题的特点，由多位专家综合考虑权重区间的中点与半径，经德尔菲法“背对背决策”思想将区间权重向量化为点值权重向量Wj。
在本发明的一个实施例中，所述步骤D包括：通过层次分析法利用乘加算子逐层向上计算，式中，Sij为评价对象i第j项指标的评分值Sij＝100rij，rij为评价对象i第j项指标的隶属度，Wj为第j项指标关于它上一级指标的相对权重值，直至计算得出整个电网的综合评分。
本发明基于模糊区间层次分析法的配电网投资成效评价方法(TheInvestmentBenefit Evaluation Method of the Distribution Network Based on the FuzzyInterval Analytic Hierarchy Process,FIAHP)在评价过程中可有效解决工程实际中评价指标的不确定性、由于信息不完全造成的专家判断模糊性等问题，并具有很高的计算效率，非常适宜于实际工程应用。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1为本发明基于模糊区间层次分析法的配电网投资成效评价方法的工艺流程图。
具体实施方式
下面通过附图和实施例详细描述本发明。
如图1所示，本发明基于模糊区间层次分析法的配电网投资成效评价方法(TheInvestment Benefit Evaluation Method of the Distribution Network Based onthe Fuzzy Interval Analytic Hierarchy Process,FIAHP)包括下列步骤：
步骤A：建立配电网投资成效评价指标体系。
具体地，本发明从供电质量、电网结构、装备水平、供电能力、智能化水平和电网效率六个方面开展指标的选取工作，借助鱼骨图，得出完整的配电网投资成效评价指标体系，如表1所示。
步骤B：借助模糊数学中隶属函数的概念，对指标进行无量纲处理，建立指标评分标准。
步骤B1:进行指标类型划分，根据国家、行业、国家电网公司现行相关标准及相关领域专家的专业意见，将指标划分为正指标、逆指标与适度指标。
具体地，正指标要求数值越大越好，如综合电压合格率、配电自动化有效覆盖率等指标；适度指标要求数值在一定范围内；逆指标要求数值越小越好，如用户年平均停电时间、“低电压”用户占比等指标。
步骤B2：采用梯形模糊隶属度函数，对三类指标分别进行无量纲处理。三类指标的模糊隶属度函数分别如式(1)、(2)、(3)所示。
(1)正指标
(2)逆指标
(3)适度指标
式中rij为第i个对象第j项指标的隶属度取值，xij为第i个对象第j项指标的指标值，m为评价对象个数，a1和a2分别代表该指标的上下界(隶属阈值)，[b,c]为区间型指标的适度区间。隶属阈值可利用频数分布法对历史数据统计分析来得到，适度区间的确定按照电力行业的相关规定或专家实际经验来得到。
步骤C：采用模糊区间算法，计算各级指标权重；
步骤C1：用模糊区间数w[w-,w+]代替点值构成判断矩阵以表述判断的不确定性。判断依据为互反性1-9标度，如表2所示。例如某专家认为针对某地区配电网，供电质量指标相对智能化水平指标的重要程度介于“明显”到“强烈”之间，通过查阅1-9标度表，可将以上专家比较的语言描述标量化，结果为区间数[5，7]。当区间数w[w-,w+]的上界w+和下界w-相等时，区间数将会退化为点值。
表2互反性1-9标度
注：2,4,6,8表示上述相邻判断的中间值
步骤C2：进行区间判断矩阵一致性校验。
称M＝(m(wij))n×n为区间数判断矩阵的中心值矩阵，其中，称A＝(aij)n×n为区间数判断矩阵的中心值偏好关系矩阵，其中，
将A＝(aij)n×n中的元素按照行中1的多少排列，为了保证原来的比较关系不变，列也做相应的调整；这样得到一个新的矩阵，记作R＝(rij)n×n，称为区间数判断矩阵的0-1型中心值排列矩阵。
若矩阵R＝(rij)n×n中每行的元素rij满足：i行中1的个数不小于i+1行中1的个数，且rij,rij+1,…,rin＝1,rij-1,rij-2,…,ri1＝0，则称矩阵R＝(rij)n×n为标准0-1型排列矩阵，称矩阵w＝(wij)n×n(wij＝[wij -,wij +])具有满意一致性。若区间判断矩阵不具有满意一致性，则应重新对判断矩阵作适当修改，再对改正后的矩阵重新计算和进行一致性检验。
步骤C3：利用区间特征根法求解区间权重向量。
对于区间数判断矩阵记 相应的，对区间数向量x＝(x1,x2,…,xn)T，即记
通过求解方程(4)分别求出w-、w+的最大特征根对应的具有正分量的归一化特征向量x-、x+；
wX＝λmaxX (4)
通过式(5)计算k、m值；
则区间权重向量w'＝[w'-,w'+]＝[kx-,mx+]。
步骤C4：区间特征根法求出总目标下区间判断矩阵的区间权重向量w'，此时为简化计算，可以用中心区间的形式表示上述区间权重向量，即其中，可以认为中的m(w'j)是第j个指标相对重要性的估计，而rj是该判断的不确定性。根据决策者的偏好和实际问题的特点，由多位专家综合考虑权重区间的中点与半径，经德尔菲法“背对背决策”思想将区间权重向量化为点值权重向量。例如若决策者注重区间中点值，则可取中心区间的归一化中点值作为点值权重向量，即第j项指标关于它上一级指标的相对权重值为Wj＝m(w'j)。
步骤D包括：通过层次分析法利用乘加算子逐层向上计算，式中，Sij＝100rij为评价对象i第j项指标的评分值，rij为评价对象i第j项指标的隶属度，Wj为第j项指标关于它上一级指标的相对权重值，直至计算得出整个电网的综合评分。
为使本领域技术人员更好地理解本发明以及了解本发明相对现有技术的优点，申请人结合具体实施例进行进一步的阐释。
实施例
设定利用某省14个地市公司的运行数据检验基于模糊区间层次分析法的配电网投资成效评价方法。试验采用数据是依据国家电网公司配电网现状调研数据及年终总结统计数据，统计及计算软件为MATLAB。
1、导入基础指标数据，并根据模糊隶属度函数对数据进行标准化处理。在指标中，“综合电压合格率”、“高压配电网N-1通过率”、“中压配电线路联络率”等指标为正指标，采用式(1)求隶属度；“高损配变占比”、“中压重载线路占比”、“10kV以下综合线损率”等指标为逆指标，采用式(2)求隶属度。
2、根据专家打分，得到区间判断矩阵。以一级指标为例，专家根据互反性1-9标度表打分后生成的上三角模糊区间判断矩阵为
由于判断矩阵下三角部分与上三角部分互为倒数，即且
进行区间判断矩阵一致性校验，列写中心值矩阵M＝(m(wij))n×n，并得到0-1型中心值排列矩阵R＝(rij)n×n为
可以看出，矩阵R＝(rij)n×n为标准0-1型排列矩阵，称矩阵
具有满意一致性。同理，对其他区间判断矩阵进行一致性检验。
求解方程(4)得w-、w+对应的具有正分量的归一化特征向量为
求解式(5)得k＝0.8874,m＝1.0455，则一级指标区间权重向量为
表3一级指标区间权重
由多位专家利用德尔菲法“背对背决策”思想，综合考虑区间中点与半径，将区间权重向量简化为点值权重向量，得到一级指标相对于总目标的相对权重值如表4所示
表4一级指标点值权重
| 供电质量 | 电网结构 | 装备水平 | 供电能力 | 智能化水平 | 电网效率 | |
| 权重值 | 0.20 | 0.12 | 0.12 | 0.38 | 0.06 | 0.12 |
通过层次分析法利用乘加算子逐层向上计算，得到某省14个地市公司的配电网投资成效一级指标评价得分及综合评分如表5、表6所示。
表5某省14个地市公司的配电网投资成效一级指标评价得分
表6某省14个地市公司的配电网投资成效综合评价得分
由表5可分析某地区在供电质量、电网结构、装备水平、供电能力、智能化水平和电网效率六个方面的得分高低，例如对于A地区，其电网效率与电网结构两方面得分较高，而装备水平与智能化水平得分较低，充分反映出该地区的配网建设较为完备与较为薄弱的部分，进而为以后的配电网投资分项目决策具有指导性意义。
由表6可分析各地区得分高低，例如A、C地区得分较高，M地区得分较低，充分反映了各地区配网建设的领先或落后现状，进而为以后的配电网投资分地区决策具有指导性意义。
综上所述，本发明提出的基于模糊区间层次分析法的配电网投资成效评价方法能科学而全面地评价配电网建设项目的投资成效，有效反映电网的安全与效益综合属性，指标体系结构和评价模型合理，能很好处理这种多目标、多属性的评价问题，评价结果可为电网的规划、投资决策提供参考。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (5)
1.一种基于模糊区间层次分析法的配电网投资成效评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A：建立配电网投资成效评价指标体系；
步骤B：借助模糊数学中隶属函数的概念，对步骤A所述指标进行无量纲处理，建立指标评分标准；
步骤C：采用模糊区间算法，计算步骤A所述各级指标权重；
步骤D：利用乘加算子计算电网综合评分。
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，步骤A所述指标体系包括：供电质量、电网结构、装备水平、供电能力、智能化水平和电网效率。
3.如权利要求2所述方法，其特征在于，所述步骤B包括：
步骤B1：结合工程实际，将步骤A所述指标分为正指标、适度指标与逆指标；
步骤B2：采用梯形模糊隶属度函数，对步骤B1所述三类指标分别进行无量纲处理；其中，
正指标：
逆指标：
适度指标：
式中rij为第i个对象第j项指标的隶属度取值，xij为第i个对象第j项指标的指标值，m为评价对象个数，a1和a2分别代表该指标的上下界或隶属阈值，[b,c]为区间型指标的适度区间；所述隶属阈值利用频数分布法对历史数据统计分析得到，适度区间的确定按照电力行业的相关规定或专家实际经验得到。
4.如权利要求3所述方法，其特征在于，所述步骤C包括：
步骤C1：借助互反性1-9标度，用模糊区间数w[w-,w+]代替点值构成判断矩阵,以表述判断的不确定性；
步骤C2：进行区间判断矩阵一致性校验，分步列写区间数判断矩阵的中心值矩阵M＝(m(wij))n×n、中心值偏好关系矩阵A＝(aij)n×n、0-1型中心值排列矩阵R＝(rij)n×n，
其中，将A＝(aij)n×n中的元素按照行中1的多少排列并将列也做相应的调整，得到R＝(rij)n×n，通过判断R＝(rij)n×n是否为标准型0-1排列矩阵来检验区间判断矩阵一致性；
步骤C3：利用区间特征根法求解区间权重向量，求解w-、w+的最大特征根对应的具有正分量的归一化特征向量x-、x+；计算k、m值，其中则区间权重向量w'＝[w'-,w'+]＝[kx-,mx+]；
步骤C4：将区间权重向量表示为中心区间形式其中，综合考虑权重区间的中点与半径，将区间权重向量w'化为点值权重向量Wj。
5.如权利要求4所述方法，其特征在于，所述步骤D包括：通过层次分析法利用乘加算子逐层向上计算，式中，Sij为评价对象i第j项指标的评分值Sij＝100rij，rij为评价对象i第j项指标的隶属度，Wj为第j项指标关于它上一级指标的相对权重值，直至计算得出整个电网的综合评分。
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