CN108876094A - 一种清洁能源接入的电网运行综合评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种清洁能源接入的电网运行综合评价方法。目前，清洁能源入网的评价体系均未从技术、适应和经济水平综合考虑清洁能源入网后的影响，且评价方法单一、主观。本发明从技术性指标、适应性指标和经济性指标构建综合评价指标体系，并通过ANP‑改进物元方法给出电网项目的评价等级，对清洁能源接入的电网进行综合评价，为未来电网的优化运行提供辅助决策。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统综合评价领域，特别是一种清洁能源接入的电网运行综合评价方法。
背景技术
近年来，随着能源需求增加与化石能源短缺、能源利用与环境保护之间的矛盾日益尖锐，如何使电网在高效运行的同时兼顾资源环境问题成了电网升级优化的难点与关键。风、光、水以及生物质能等清洁能源可以减少污染物的排放，缓解环境压力。供应侧能源从传统煤炭化石能源到清洁能源的转变是我国电网发展的必经之路。然而，清洁能源出力的间歇性与波动性给电网运行带来了新的挑战。传统的电网运行评估模型已经难以反映清洁能源入网后的运行情况，建立适应于清洁能源入网的综合评价方法可以为未来电网的优化运行提供辅助决策。
在最近几年中，关于清洁能源入网的评价体系研究逐步受到了越来越广泛的关注。但到目前为止，清洁能源入网后的影响均未从技术、适应和经济水平综合考虑，且评价方法单一、主观。因此，综合评价清洁能源入网后的影响非常有必要。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种清洁能源接入的电网运行综合评价方法，其从技术性、适应性以及经济性三个方面建立清洁能源接入的电网运行综合评价指标体系，为未来电网的建设投资提供辅助决策。
为此，本发明采用如下的技术方案：一种清洁能源接入的电网运行综合评价方法，其从技术性指标、适应性指标和经济性指标构建综合评价指标体系，并通过ANP-改进物元方法给出电网项目的评价等级。
作为上述技术方案的补充，所述的电网运行综合评价方法包括以下步骤：
步骤一，综合评价指标体系建立；
步骤二，构建网络层次分析法指标赋权模型；
步骤三，构建改进的物元可拓综合评价模型。
作为上述技术方案的补充，步骤一包括：基于清洁能源并网的能量流和资金流，从技术性、适应性以及经济性三个方面建立清洁能源接入的电网运行综合评价指标体系。
作为上述技术方案的补充，步骤二包括：1)构造ANP结构；2)构造无权重超矩阵；3)计算加权超矩阵；4)计算权限超矩阵。
作为上述技术方案的补充，步骤二的1)中，ANP将系统因素划分为2大部分。第1部分是控制层，包括问题目标及决策准则。所有的决策准则均被认为是彼此独立的，且只受目标元素支配。控制因素中可以没有决策准则，但至少有一个目标。第2部分是网络层，由所有受控制层支配的元素集组成，其内部是相互影响的网络结构。ANP对决策问题进行系统的分析与组合，判断元素之间是否独立，是否存在依赖反馈关系，形成元素和元素集；确定控制层，并按照控制准则层对所有系统元素进行影响与被影响关系的分析；确定准则、元素以及元素之间的相互关系；从而构造得到ANP结构。
作为上述技术方案的补充，步骤二的2)中，设ANP的控制层包含元素P1,P2,...,Pm，网络层包含元素组G1,G2,...,Gn，元素组Gi(i＝1,2,...,n)中含有元素以控制层元素Ps(s＝1,2,...,m)为准则，以网络层元素组Gj(j＝1,2,...,n)中的元素ejk(k＝1,2,...,nj)为次准则，将元素组Gi中的各元素按它们对ejk的影响程度大小进行两两比较分析，即在准则Ps下构造判断矩阵；
为量化各两两判断矩阵，ANP模型采用Satty提出的九分法来标度；然后由特征根法得到排序向量如果上述向量通过一致性检验，则得ni×nj的局部权重向量矩阵：
式中，列向量为Gi中的元素对Gj中元素的影响程度排序向量；
对于i＝1,2,...,n和j＝1,2,...,n，重复上述步骤，最终可获得准则Ps下的超矩阵W，这样的超矩阵共有m个：
式中，Wij均为子矩阵，其行元素的个数分别为n1,n2,...,ni。
作为上述技术方案的补充，步骤二的3)中，为方便计算，要将超矩阵归一化；先对超矩阵W的元素加权，得到加权超矩阵其中i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,n，aij为加权因子，由相应准则下各元素重要性两两比较的判断矩阵获得。
作为上述技术方案的补充，步骤二的4)中，为反映元素之间的依存关系，需要对加权超矩阵做稳定处理，即对于加权超矩阵进行足够大的幂次运算：如果该极限收敛而且唯一，则W∞的第j列就是在准则Ps(s＝1,2,...,m)下，网络层的各元素对于元素j的极限相对排序。
作为上述技术方案的补充，所述的步骤三包括：
1)确定经典域物元
式中：i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,n，Nj(j＝1,2,...m)为待评价对象所划分的等级；Ci为评价等级Nj对应的评价指标；vji为各评价指标Ci所取值的范围，即经典域；aji和bji为vji的取值边界；
2)确定节域物元
如果P表示评价对象类别的全体，vP1,vP2,...,vPn分别表示事物P关于指标C1,C2,...,Cn的取值范围，则节域为：
式中，vPi表示事物P关于指标Ci的取值范围，api和bpi为vPi的取值边界；
3)确定待评事物物元
对待评的事物，把所有监测到的数据或分析结果用物元表示为：
式中，R0为待评事物物元；v1,v2,...,vn分别为事物P0关于指标C1,C2,...,Cn的具体数据；
4)规格化处理
对经典域物元Rj进行规格化处理得：
对待评事物物元R0进行规格化处理得:
5)确定评价指标权重
采用ANP确定指标权重，计算所得的指标值需满足：
6)等级评定
贴近度Nj(P0)的计算：
式中，v'ji为规格化后的指标值，Dj(v'ji)为衡量评定结果与最接近的评价等级的距离值，计算如下:
式中，a'ji和b'ji为规格化后v'ji的取值边界；
进而，由Nj(P0)＝max{Nj(P0)},(j＝1,2,...m)则得到待评价物元P0属于j等级，令
得待评事物物元P0的综合评定等级j*：
作为上述技术方案的补充，对于建立的优化模型，通过搭建的算例采用SuperDecisions计算ANP权重值，再用MATLAB进行评价等级求解。
本发明具有以下有益效果：本发明从技术性指标、适应性指标和经济性指标构建综合评价指标体系，并通过ANP-改进物元方法给出电网项目的评价等级，对清洁能源接入的电网进行综合评价，可以全面、准确地评估清洁能源入网的影响，从而可以为未来电网的建设投资提供辅助决策，有效地规避了并网运行中存在的风险。
附图说明
图1为本发明技术性指标对项目综合评价等级值的影响图；
图2为本发明适应性指标对项目综合评价等级值的影响图；
图3为本发明经济性指标对项目综合评价等级值的影响图；
图4为本发明实施例中电网运行综合评估方法的流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图及具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
实施例
本实施例提供一种清洁能源接入的电网运行综合评价方法，其步骤如下：
步骤一，综合评价指标体系建立。
基于清洁能源并网的能量流、资金流等各个角度，从技术性、适应性以及经济性三个方面建立含清洁能源接入的电网运行综合评价指标体系。技术性指标侧重描述电网在清洁能源接入电网后的可靠运行情况，适应性指标侧重描述电网对清洁能源的接纳能力，经济性指标侧重描述清洁能源接入电网后的经济效益。
表1综合评价指标体系
步骤二，构建网络层次分析法(即ANP)指标赋权模型。
ANP首先将系统因素划分为两大部分:控制层和网络层。控制层因素包括问题目标及决策准则，所有的决策准则之间彼此互相独立，仅受到决策目标的支配。控制因素中可以没有决策准则，但至少有一个目标。网络层由所有受控制层支配的元素组构成，其内部是相互依存与影响的网络结构。
(1)构造ANP结构
采用专家调查、会议讨论、头脑风暴等方法对决策问题进行系统的分析与组合，判断元素之间是否独立，是否存在依赖反馈关系，形成元素和元素集；确定控制层，并按照控制层的决策准则对所有系统元素进行影响与被影响关系的分析；确定准则、元素以及元素之间的相互关系；构造得到ANP结构。
(2)构造无权重超矩阵
设ANP的控制层包含元素P1,P2,...,Pm，网络层包含元素组G1,G2,...,Gn，元素组Gi(i＝1,2,...,n)中含有元素以控制层元素Ps(s＝1,2,...,m)为准则，以网络层元素组Gj(j＝1,2,...,n)中的元素ejk(k＝1,2,...,nj)为次准则，将元素组Gi中的各元素按它们对ejk的影响程度大小进行两两比较分析，即在准则Ps下构造判断矩阵。为量化各两两判断矩阵，ANP模型可采用Satty提出的九分法来标度。然后由特征根法得到排序向量如果上述特征向量通过一致性检验，则可得ni×nj的局部权重向量矩阵：
式中，列向量为Gi中的元素对Gj中元素的影响程度排序向量。
对于i＝1,2,...,n和j＝1,2,...,n，重复上述步骤，最终可获得准则Ps下的超矩阵W，这样的超矩阵共有m个：
式中，Wij均为子矩阵，其行元素的个数分别为n1,n2,...,ni。
(3)计算加权超矩阵
为了方便计算，要将超矩阵归一化。先对超矩阵W的元素加权，得到加权超矩阵其中i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,n，aij为加权因子，由相应准则下各元素重要性两两比较的判断矩阵获得。
(4)计算权限超矩阵
为了反映元素之间的依存关系，需要对加权超矩阵做稳定处理，即对于加权超矩阵进行足够大的幂次运算:
如果该极限收敛而且唯一，则W∞的第j列就是在准则Ps(s＝1,2,...,m)下，网络层的各元素对于元素j的极限相对排序。
步骤三，构建改进的物元可拓综合评价模型。
物元可拓评价方法的思想是：首先根据已有的数据将评价对象的水平分成若干等级，由数据库或专家意见给出各级别的数据范围，再将评价对象的指标代入各等级的集合中进行多指标评定，评定结果按它与各等级集合的关联度大小进行比较，关联度越大，它与其等级集合的符合程度就越佳。
(1)确定经典域物元
式中：Nj(j＝1,2,...m)为待评价对象所划分的等级；Ci为评价等级Nj对应的评价指标；vji为各评价指标Ci所取值的范围，即经典域；aji和bji为vji的取值边界。
(2)确定节域物元
如果P表示评价对象类别的全体，vP1,vP2,...,vPn分别表示事物P关于指标C1,C2,...,Cn的取值范围。则节域为：
式中，vPi表示事物P关于指标Ci的取值范围，api和bpi为vPi的取值边界；
(3)确定待评事物物元
对待评的事物，把所有监测到的数据或分析结果用物元表示为:
式中，R0为待评事物物元；v1,v2,...,vn分别为事物P0关于指标C1,C2,...,Cn的具体数据。
(4)规格化处理
对经典域物元Rj进行规格化处理可得:
对待评事物物元R0进行规格化处理可得：
(5)确定评价指标权重
本实施例采用ANP确定指标权重，计算所得的指标值需满足：
(6)等级评定
贴近度的计算：
式中：v'ji为规格化后的指标值，Dj(v'ji)为衡量评定结果与最接近的评价等级的距离值，计算如下:
式中：a'ji和b'ji为规格化后v'ji的取值边界。
进而，由Nj(P0)＝max{Nj(P0)},(j＝1,2,...m)则可得到待评价物元P0属于j等级。令
可得待评价物元P0的综合评定等级j*:
对于建立的优化模型，搭建算例，采用Super Decisions计算ANP权重值，再用MATLAB进行评价等级求解。
应用例
参数设置：以浙江省某地区清洁能源并网工程为例，采用本发明的电网运行综合评价方法对此工程2011年至2016年的情况进行评估分析。将评价等级分为1-较差、2-一般、3-良好、4-优秀四个等级。
根据指标间的关联情况，设计指标重要度调查表，对上一层指标、本层与之有关指标之间的相对重要性进行比较。然后基于德尔菲法，采用Saaty的1-9标度法，得到各指标两两比较矩阵。最后将各比较矩阵的信息输入SuperDecisions软件进行计算，并时刻关注各判断是否通过一致性检验，依次计算无权重超矩阵、加权超矩阵和极限超矩阵，得到各指标局部及全局权重如表2所示。
表2各指标局部及全局权重
由改进的物元可拓模型计算2011至2016年项目与四个评价等级的贴近度，可得其最大贴近度分别为1.000023，0.999997，1.000041，1.000062，1.000167，1.000252，其前三年的最大贴近度均落在一般等级上，后三年的最大贴近度均落在良好等级上。从等级上看，项目的运行有了一定程度的提升。表3进一步详细给出了六年时间内电网运行的技术性水平、适应性水平、经济性水平及整体的综合评定等级。
表3一级指标及项目的综合评定等级
从表3可以看出：1)项目的技术水平整体呈上升趋势，该项目的技术性水平在设备科技水平等的支撑作用下发展速度较快；2)项目的适应水平提升幅度较大，始终保持逐年增长，且呈现先缓后快的发展趋势；3)项目的经济水平增速在前期较快，随后逐渐减缓，但整体提升效果较好；4)项目的综合水平由2011年的1.9171增至2016年的3.0805，增长率为60.69％，增长率较大，说明项目的实施运行的整体效益逐年提升。
各个指标实测值的变化会对项目评估结果造成一定影响，本应用例针对每个指标进行灵敏度分析。以2016年数据作为参考，允许指标数值变化范围为-50％～+50％，分析综合评定等级值与指标的变化关系，结果如图1-图3所示。
对比分析3张图可知，各个指标在-50％到+50％范围内波动时，项目综合评价等级值均位于2.95～3.2，波动范围不大，评价等级在一般和良好之间波动。在三个一级指标中，整体来看，适应性对项目综合评价等级值的影响较大。其中，在技术性指标中，电压合格率、年最大负荷率以及容载比对项目的影响较小，而用户停电小时数与项目的综合评价等级近似呈现负相关，影响较大。在适应性指标中，渗透率、分布率以及消纳率的增加均对评价结果有利，且消纳率是全部指标中对评价结果影响最大的指标，而出力波动性的增加则使得评价等级值降低；经济性指标的四个指标均和评价等级呈负相关的关系，随着燃料成本、运维成本、环境成本以及线损的增加，项目评价等级值不断降低。
以上所述实施例仅表达了本发明的实施方式，并不能因此理解为对本发明范围的限制，也并非对本发明的结构作任何形式上的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种清洁能源接入的电网运行综合评价方法，其特征在于，从技术性指标、适应性指标和经济性指标构建综合评价指标体系，并通过ANP-改进物元方法给出电网项目的评价等级。
2.根据权利要求1所述的清洁能源接入的电网运行综合评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，综合评价指标体系建立；
步骤二，构建网络层次分析法指标赋权模型；
步骤三，构建改进的物元可拓综合评价模型。
3.根据权利要求2所述的清洁能源接入的电网运行综合评价方法，其特征在于，步骤一包括：基于清洁能源并网的能量流和资金流，从技术性、适应性以及经济性三个方面建立清洁能源接入的电网运行综合评价指标体系。
4.根据权利要求2所述的清洁能源接入的电网运行综合评价方法，其特征在于，步骤二包括：1)构造ANP结构；2)构造无权重超矩阵；3)计算加权超矩阵；4)计算权限超矩阵。
5.根据权利要求4所述的清洁能源接入的电网运行综合评价方法，其特征在于，步骤二的1)中，ANP将系统因素划分为2大部分。第1部分是控制层，包括问题目标及决策准则。所有的决策准则均被认为是彼此独立的，且只受目标元素支配。控制因素中可以没有决策准则，但至少有一个目标。第2部分是网络层，由所有受控制层支配的元素集组成，其内部是相互影响的网络结构。ANP对决策问题进行系统的分析与组合，判断元素之间是否独立，是否存在依赖反馈关系，形成元素和元素集；确定控制层，并按照控制准则层对所有系统元素进行影响与被影响关系的分析；确定准则、元素以及元素之间的相互关系；从而构造得到ANP结构。
6.根据权利要求5所述的清洁能源接入的电网运行综合评价方法，其特征在于，步骤二的2)中，设ANP的控制层包含元素P1,P2,...,Pm，网络层包含元素组G1,G2,...,Gn，元素组Gi(i＝1,2,...,n)中含有元素以控制层元素Ps(s＝1,2,...,m)为准则，以网络层元素组Gj(j＝1,2,...,n)中的元素ejk(k＝1,2,...,nj)为次准则，将元素组Gi中的各元素按它们对ejk的影响程度大小进行两两比较分析，即在准则Ps下构造判断矩阵；
为量化各两两判断矩阵，ANP模型采用Satty提出的九分法来标度；然后由特征根法得到排序向量如果上述向量通过一致性检验，则得ni×nj的局部权重向量矩阵:
式中，列向量为Gi中的元素对Gj中元素的影响程度排序向量；
对于i＝1,2,...,n和j＝1,2,...,n，重复上述步骤，最终获得准则Ps下的超矩阵W，这样的超矩阵共有m个：
式中，Wij均为子矩阵，其行元素的个数分别为n1,n2,...,ni。
7.根据权利要求6所述的清洁能源接入的电网运行综合评价方法，其特征在于，步骤二的3)中，为方便计算，要将超矩阵归一化；先对超矩阵W的元素加权，得到加权超矩阵其中i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,n，aij为加权因子，由相应准则下各元素重要性两两比较的判断矩阵获得。
8.根据权利要求7所述的清洁能源接入的电网运行综合评价方法，其特征在于，步骤二的4)中，为反映元素之间的依存关系，需要对加权超矩阵做稳定处理，即对于加权超矩阵进行足够大的幂次运算：如果该极限收敛而且唯一，则W∞的第j列就是在准则Ps(s＝1,2,...,m)下，网络层的各元素对于元素j的极限相对排序。
9.根据权利要求2所述的清洁能源接入的电网运行综合评价方法，其特征在于，所述的步骤三包括：
1)确定经典域物元
式中：i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,n，Nj(j＝1,2,...m)为待评价对象所划分的等级；Ci为评价等级Nj对应的评价指标；vji为各评价指标Ci所取值的范围，即经典域；aji和bji为vji的取值边界；
2)确定节域物元
如果P表示评价对象类别的全体，则节域为：
式中，vPi表示事物P关于指标Ci的取值范围，api和bpi为vPi的取值边界；
3)确定待评事物物元
对待评的事物，把所有监测到的数据或分析结果用物元表示为：
式中，R0为待评事物物元；v1,v2,...,vn分别为事物P0关于指标C1,C2,...,Cn的具体数据；
4)规格化处理
对经典域物元Rj进行规格化处理得：
对待评事物物元R0进行规格化处理得:
5)确定评价指标权重
采用ANP确定指标权重，计算所得的指标值需满足：
wi≥0(i＝1,2,....,n),
6)等级评定
贴近度Nj(P0)的计算：
式中，v'ji为规格化后的指标值，Dj(v'ji)为衡量评定结果与最接近的评价等级的距离值，计算如下:
式中，a'ji和b'ji为规格化后v'ji的取值边界；
进而，由Nj(P0)＝max{Nj(P0)},(j＝1,2,...m)则得到待评价物元P0属于j等级，令
得待评事物物元P0的综合评定等级j*：
10.根据权利要求1或2所述的清洁能源接入的电网运行综合评价方法，其特征在于，对于建立的优化模型，通过搭建算例，采用Super Decisions计算ANP权重值，再用MATLAB进行评价等级求解。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110276542A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-09-24 | 合肥工业大学 | 基于anp的复杂装备健康状态评估方法 |
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2018
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