CN108182511A - 一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法 - Google Patents

一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法，包括以下步骤：1、建立多个评估对象的多个评估指标的评估矩阵；2、对评估矩阵中每个评估指标对应的各评估对象编秩，计算得到评估对象的秩和比；3、计算得到每个评估对象的向下累计频率并转化为概率单位；4、以概率单位为自变量，以评估对象的秩和比为因变量建立回归方程；5、根据回归方程对评估对象进行分档排序，得到评价结果。与现有技术相比，本发明在传统RSR方法的基础上考虑了指标权重，有效的避免了多因素权重确定的主观性，不仅可以把需求侧响应资源的价值量化为被评估对象的秩和比，还可以对需求侧响应资源的价值进行分档排序。

Description

一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法
技术领域
本发明涉及电力市场与经济领域，尤其是涉及一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法。
背景技术
一直以来，人们对需求侧响应的研究与实践从未停止过，并且取得了良好的效果。由前人的实践经验可知需求侧响应资源具有一定的价值，这种资源价值指的是需求侧响应项目应用在电力系统运行中所产生的效果和影响，包括转移的负荷量、避免的容量、安全可靠性的提高等方面，充分考虑需求侧响应所产生的各个方面的效果和影响，利用科学有效的方法对需求侧响应所带来的实际效果进行评价的行为称为需求侧响应资源价值评价。
在现阶段对需求侧响应资源价值评价的研究刚刚起步，对需求侧响应资源价值相关理论进行研究，需要从发电侧、电网侧、大用户、居民、全社会等多方面因素综合考虑，构建科学合理的评价模型对需求侧响应资源价值进行研究。对需求侧响应资源价值的评估有助于需求侧响应项目的决策，监督检查需求侧响应实施的效果，对之前的需求侧响应工作进行评估，不同城市间需求侧响应实施成果的比较。但是适合我国实际情况的、较全面的、权威的需求侧响应资源价值评价方法还未出现。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法，包括以下步骤：
S1、建立多个评估对象的多个评估指标的评估矩阵；
S2、对评估矩阵中每个评估指标对应的各评估对象编秩，计算得到评估对象的秩和比；
S3、计算得到每个评估对象的向下累计频率并转化为概率单位；
S4、以概率单位为自变量，以评估对象的秩和比为因变量建立回归方程；
S5、根据回归方程对评估对象进行分档排序，得到评价结果。
优选的，所述评估矩阵中评估指标的权重通过熵值法得到，具体为：
其中，gi表示第j个评估指标的差异系数，n表示评估指标的总数。
优选的，所述评估指标包括效益型评估指标和成本型评估指标。
优选的，所述步骤S2中对评估矩阵中每个评估指标对应的各评估对象编秩具体包括：效益型评估指标从小到大编秩，成本型评估指标则从大到小编秩，若有两个或者两个以上的评价对象的某一评估指标数值相同，则编平均秩。
优选的，所述评估对象的秩和比具体为：
其中，wj表示评估矩阵中第j个评估指标的权重，Rij表示第i个评估对象的第 j个评估指标的秩。
优选的，所述评估对象的向下累计频率具体为：
其中，表示各频率分组秩和比的秩次范围的平均秩次，n表示评估指标的总数。
优选的，所述概率单位具体为：
Probiti＝u(Pi)+5
其中，Pi表示向下累计频率，u(Pi)为标准正态离差函数。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1、在传统RSR方法的基础上考虑了指标权重，有效的避免了多因素权重确定的主观性，既含有参数统计又有非参数统计，可与众多数理统计方法融会贯通。
2、本需求侧响应资源价值评价方法不仅可以把需求侧响应资源的价值量化为被评估对象的秩和比，还可以对需求侧响应资源的价值进行分档排序，可以得到实施效果的变化，为以后更加深入的开展需求侧响应相关工作奠定坚实的基础。
3、用秩次计算可以排除特殊数值处理困难的问题，秩和比值无量纲，综合能力强，可以替代一些专用综合指数，计算简单，易于推广。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例一
一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法，基本原理是：在一个矩阵中，通过秩转换获得无量纲统计量Wrsr，在此基础上，运用参数统计分析方法研究Wrsr的分布，并以Wrsr值对评估对象的优劣直接排序或分档，从而对待评估对象作出综合评估，计算出的Wrsr越大，评估对象越优。本方法包括以下步骤：
S1、建立多个评估对象的多个评估指标的评估矩阵；
S2、对评估矩阵中每个评估指标对应的各评估对象编秩，计算得到评估对象的秩和比；
S3、计算得到每个评估对象的向下累计频率并转化为概率单位；
S4、以概率单位为自变量，以评估对象的秩和比为因变量建立回归方程；
S5、根据回归方程对评估对象进行分档排序，得到评价结果。
设评估对象有m个，评估指标有n个，则第i个评估对象的第j个指标表示为 bij，构成评估矩阵B＝(bij)m×n，评估矩阵中各评估指标的权重通过熵值法得到，具体为：
其中，gi表示第j个评估指标的差异系数，具体为：
gj＝1-ej
其中，ej表示第j个评估指标的熵值，具体为：
其中，m表示评估对象的总数，pij表示第j个评估指标对应第i个评估对象的特征比重，0<Pij<1，依据标准化决策矩阵计算pij，具体为：
其中，xij表示第i个评估对象的第j个评估指标的无量纲化指标，评价指标之间由于性质、单位、量级的差别，需要对其进行规范化处理，得到无量纲化指标矩 X＝(xij)m×n，xij的计算公式为：
评估指标包括效益型评估指标和成本型评估指标，效益型评估指标是指其数值越高越好的指标，成本型评估指标指的是其数值越小越好的指标。
步骤S2中对评估矩阵中每个评估指标对应的各评估对象编秩具体包括：效益型评估指标从小到大编秩，成本型评估指标则从大到小编秩，若有两个或者两个以上的评价对象的某一评估指标数值相同，则编平均秩，得到的秩矩阵记为 R＝(Rij)m×n。
评估对象的秩和比具体为：
其中，wj表示评估矩阵中第j个评估指标的权重，Rij表示第i个评估对象的第 j个评估指标的秩。
绘制秩和比的频率分布表，列出各组频数fi并计算各组累计频数∑fi，确定各组秩和比的秩次范围R的平均秩次根据下式计算评估对象的向下累计频率：
将得到的Pi转化为第i个评估对象的概率单位Probiti：
Probiti＝u(Pi)+5
其中，Pi表示向下累计频率，u(Pi)为标准正态离差函数。
步骤S4以累计频率所对应的概率单位Probiti为自变量，以第i个评估对象 Wrsr为因变量，建立的回归方程为：
Wrsr＝a+b×Probiti
其中，a和b为系数。
本实施例通过表1得出百分率与概率单位的对照值，例如表1中第2行和第2 列对应百分数的和为11％，交叉处3.77则为相应的概率单位。
表1百分率与概率单位对照表
根据上述方法所得的回归方程计算所对应的Wrsr，对评估对象进行分档排序。不同档数对应的概率单位Probit值如表2所示。秉承各档方差一致为最佳分档原则，根据实际情况确定具体分档数，确定分档数后，将概率单位Probit临界值代入线性回归方程计算对应的Wrsr，从而得出评估对象分档排序情况。
表2常用分档情况概率单位的临界值
需求侧响应资源价值评估是在分析单项指标的基础上，综合考虑多项评价指标，形成需求侧响应资源价值评价指标体系，进而得到其考核值的过程，结果的表现形式是需求侧响应资源价值的综合指标或者等级。
需求侧响应资源价值等级界限值具有一定的随机性和模糊性，即需求侧响应资源价值评估按照结果分为综合指标量化评估和等级评估。量化评估是将各个需求侧响应资源价值指标进行数值化计算，评估结果是具体的数值。对于等级评估，需要确定需求侧响应资源价值分档数和界限值，然后判断待评估对象所处的等级。在需求侧响应资源价值评估中采用本申请提出的方法既可以得到指标具体数值Wrsr，又可以对评估结果分档进行等级评估。
对需求侧响应资源价值指标进行编制时，需要区分指标属于成本型还是效益型。例如可避免峰荷容量成本、可避免燃料成本等指标量均为效益型指标，从大到小编秩，数值越大的秩次越高；同理，减少的售电收入、前期的设备投入等指标为成本型指标，在对其进行编制时，数值越大的秩次越小，编制的时候，参照指标间相关分析和国际标准，尽量做到合理。
实施例二
某地区2009至2013年实施需求侧响应后的数据，如表3所示。根据指标矩阵计算指标的权重为[0.0235 0.0049 0.0517 0.0039 0.008 0.0019 0.0522 0.0035 0.08150.0006 0.0026 0.0016 0.3584 0.0128 0.1504 0.0015 0.0139 0.0926 0.0063 0.02380.0383 0.0476 0.0021 0.0025 0.0105 0.0035]。对原始数据中各个年份的各项指标进行编制，编制结果如表4所示，根据公式计算各年份的Wrsr，如表5所示。
表3原始数据
表4各指标的秩次
表5各年份的加权秩和比
年份 2009 2010 2011 2012 2013
Wrsr 0.416 0.542 0.615 0.637 0.791
由Wrsr值可以判断，需求侧响应实施效果2013>2012>2011>2010>2009年，可知需求响应实施实施效果逐年变好，最好的年份为2013年，具体等级划分如表 6所示。
表6等级划分
利用最小二乘法计算线性回归方程，以累计频率所对应的概率单位Probit为自变量，以Wrsr为因变量，求得的回归方程：
Wrsr＝0.14Probit-0.1461
分档排序，根据分档方差一致为最佳分档的原则，分为优秀、良好、一般三档，分档结果如表7所示，由表7中分档排序结果可见，2013年需求响应为优秀，2009、 2010、2011、2012年为良好，由此可知，自2009年以来的近5年需求侧响应的实施情况是越来越好的，并且在2013年的时候，其实施效果从良好转变为优秀，实现了质的转变。
表7分档排序
等级 Probit Wrsr 分档排序
一般 <4 <0.4139 无
良好 [4,6] [0.4139,0.6939] 2009、2010、2011、2012
优秀 >6 >0.6939 2013
通过本实施例可以得出，在需求侧响应资源价值评估问题中，本方法适用于需求侧响应资源价值评估。本方法在传统RSR方法的基础上考虑了指标权重有效的避免了多因素权重确定的主观性，不仅可以把需求侧响应资源的价值量化为被评估对象的Wrsr，还可以对需求侧响应资源的价值进行分档排序。本实施例可知，需求侧响应在我国的实施效果逐年变好，同时也证实了需求侧响应济源的价值不容忽视，为以后更加深入的开展需求侧响应相关工作奠定坚实的基础。

Claims (7)

1.一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立多个评估对象的多个评估指标的评估矩阵；
S2、对评估矩阵中每个评估指标对应的各评估对象编秩，计算得到评估对象的秩和比；
S3、计算得到每个评估对象的向下累计频率并转化为概率单位；
S4、以概率单位为自变量，以评估对象的秩和比为因变量建立回归方程；
S5、根据回归方程对评估对象进行分档排序，得到评价结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法，其特征在于，所述评估矩阵中评估指标的权重通过熵值法得到，具体为：
其中，gi表示第j个评估指标的差异系数，n表示评估指标的总数。
3.根据权利要求1所述的一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法，其特征在于，所述评估指标包括效益型评估指标和成本型评估指标。
4.根据权利要求3所述的一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法，其特征在于，所述步骤S2中对评估矩阵中每个评估指标对应的各评估对象编秩具体包括：效益型评估指标从小到大编秩，成本型评估指标则从大到小编秩，若有两个或者两个以上的评价对象的某一评估指标数值相同，则编平均秩。
5.根据权利要求1所述的一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法，其特征在于，所述评估对象的秩和比具体为：
其中，wj表示评估矩阵中第j个评估指标的权重，Rij表示第i个评估对象的第j个评估指标的秩。
6.根据权利要求1所述的一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法，其特征在于，所述评估对象的向下累计频率具体为：
其中，表示各频率分组秩和比的秩次范围的平均秩次，n表示评估指标的总数。
7.根据权利要求6所述的一种基于秩和比法的需求侧响应资源价值评价方法，其特征在于，所述概率单位具体为：
Probiti＝u(Pi)+5
其中，Pi表示向下累计频率，u(Pi)为标准正态离差函数。
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