CN109003000A - 一种主动配电网的电能质量综合评估方法 - Google Patents

一种主动配电网的电能质量综合评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种主动配电网的电能质量综合评估方法,其通过综合考虑主观专家评价和客观数据评价,对主动配电网电能质量进行综合评估,避免了采用单一赋权方法对电能质量评估的局限性。而且本发明采用改进熵权法实现对主动配电网的电能质量的综合评估,引入修正系数M修正了传统熵权法在指标熵值较接近时熵权计算失真的缺陷,使综合评估结果更全面,更符合实际。

Description

一种主动配电网的电能质量综合评估方法
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域,具体地,涉及一种主动配电网的电能质量综合评估方法。
背景技术
分布式电源具有投资成本低、发电方式灵活、对环境影响小等优点,接入配电网后,一方面可以改善电力系统运行,提高供电的可靠性。另一方面改变了原先配电网的结构,有可能导致配电网电能质量下降,因此在分布式电源并入配电网运行时,需要对其接入后的主动配电网的电能质量进行综合评估,判断电能质量,以便采取相应措施。
对于电能质量进行综合评估的方法有很多,可分为主观和客观赋权两类.主观赋权法主要根据专家自身经验对评价对象进行评判.客观赋权法则根据评价对象的原始数据,对电能质量进行客观的分析评价。采用单一方法对主动配电网的电能质量评估指标赋权,容易受赋权方法的影响,具有局限性。如何从主观专家评价和客观数据评价上对主动配电网电能质量进行综合评估是需要进一步解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种主动配电网的电能质量综合评估方法,其采用改进的熵权法兼顾了专家主观评价和客观数据评价,使主动配电网的电能质量评估更具有合理性与客观性。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:
一种主动配电网的电能质量综合评估方法,其包括以下步骤:
步骤1、建立主动配电网的电能质量综合评价体系,该综合评价体系中包含输入指标和输出指标;
步骤2、根据主动配电网的电能质量综合评价体系中的输入指标和输出指标,采用超效率DEA来计算各个评估点的电能质量评估的效率值,以获取电能质量的客观评估值;
步骤3、利用改进层次分析法并综合专家意见形成判断矩阵,来计算电能质量各指标的权值,然后根据电能质量各指标的权值,计算出电能质量的主观评估值;
步骤4、通过改进熵权法将客观评估值和主观评估值进行赋权,求取电能质量的综合评估值,对主动配电网的电能质量进行综合评估;
步骤4.1、构建评价矩阵Pm×n,其中,m为评价对象,n为评价指标,所述评价指标为步骤2中的电能质量的客观评估值和步骤3中电能质量的主观评估值;
步骤4.2、对评价矩阵进行标准化处理,获取电能质量的标准评价矩阵rmn
其中,分别为m个评估对象中电能质量评价指标的最大值和最小值;
步骤4.3、计算评价指标的熵值,第j个评价指标的熵Hj定义为:
其中,k=1/ln m,当fij=0时,令fij ln fij=0;
步骤4.4、计算评价指标的熵权值ωj
首先,根据经典熵权法计算每个评价指标的熵权值ωi,即
式中,0≤ωi≤1,Hi为第i个评价指标的熵值;
计算由式(7)所得的各评价指标熵权值的总体标准偏差σ,即
式中,是评价指标熵权值的平均值;
定义一个修正系数则修正后的评价指标的熵权ωj计算公式如下:
其中,0≤ωj≤1,Hj为第j个评价指标的熵值;
步骤4.5、根据评价指标的熵权和标准评价矩阵,得到电能质量的综合评估值Vm为:
Vm=rmn·ωj (10);
其中,ωj为评价指标的熵值,ωj=[ω12…ωn]T;rmn为标准评价矩阵;Vm为第m个评估对象电能质量的综合评估值。
所述步骤1中,所述输入指标包括分布式电源参数、储存装置容量和SVC容量;所述输出指标包括电压偏差、电压波动、电压闪变、电压不平衡度、谐波、频率偏差、电压暂降。
所述步骤2中,所述超效率DEA的模型如下:
其中,Xj和Yj分别为输入指标和输出指标;θ为决策单元的效率值,即客观评估值;分别为输入指标的松弛变量和输出指标的剩余变量;λ-=(λ12,…λn)为n个决策单元的组合系数。
所述步骤3具体包括以下步骤:
步骤3.1、确定层次中各元素之间的重要度,根据专家意见来确定各元素之间的重要度,形成判断矩阵A=(aij)m×n,其中aij表达式如下:
根据专家意见得到的判断矩阵,计算得到电能质量各指标的权重:
其中,Wi位各指标的权重;为aij第i行元素乘积的n次方根;为aij第j行元素乘积的n次方根;
步骤3.3、根据电能质量各指标的权重计算主观评估值:
其中,Q为主观评价的评估值,Q越大,电能质量越好;wi为权重值;Ui为数据标准化处理的值。
采用上述方案后,本发明首先采用超效率包络数据分析法,以接入主动配电网的分布式电源参数、主动配电网中的静态无功补偿装置容量等参数为输入指标,以系统电能质量指标为输出指标,从客观角度评估配电网的电能质量;然后再采用层次分析法,结合领域专家的主观偏好形成判断矩阵,来计算电能质量各指标的权值;最后通过一种改进熵权法将客观评估结果和专家主观意见加权,综合的评估主动配电网的电能质量。
本发明通过综合考虑主观专家评价和客观数据评价,对主动配电网电能质量进行综合评估,避免了采用单一赋权方法对电能质量评估的局限性。而且本发明采用改进熵权法实现对主动配电网的电能质量的综合评估,引入修正系数M修正了传统熵权法在指标熵值较接近时熵权计算失真的缺陷,使综合评估结果更全面,更符合实际。其中,采用超效率DEA的方法来计算电能质量的客观评估值,无须假设任何权重,输入输出的权重由决策单元的实际数据求得最优权重。采用改进层次分析法来求取电能质量的主观评估值,综合大量专家的判断和意见,能对电能质量进行主观,合理的评价。
附图说明
图1为本发明主动配电网的电能质量评估方法流程图;
图2为本发明主动配电网的电能质量综合评价体系。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明的具体实施方式做详细说明。
如图1所示,本发明揭示了一种主动配电网的电能质量综合评估方法,具体步骤如下:
步骤1、建立主动配电网的电能质量综合评价体系,该综合评价体系中包含输入指标和输出指标;
如图2所示,主动配电网的电能质量综合评价体系在输入指标方面,考虑分布式电源参数、储存装置容量和SVC容量;输出指标则包括电压偏差、电压波动、电压闪变、电压不平衡度、谐波、频率偏差、电压暂降七项电能质量指标。
步骤2、根据主动配电网的电能质量综合评价体系中的输入指标和输出指标,采用超效率DEA(超效率数据包络分析法)来计算各个评估点的电能质量评估的效率值,由此得到电能质量的客观评估值;
获取客观评估值,采用超效率DEA模型如下:
其中,Xj和Yj分别为图2中的输入指标和输出指标;θ为决策单元的效率值,即客观评估值;分别为输入指标的松弛变量和输出指标的剩余变量;λ-=(λ12,…λn)为n个决策单元(DMU)的组合系数。
步骤3、利用改进层次分析法(AHP),综合大量的专家意见,形成判断矩阵,来计算电能质量各指标的权值,根据专家意见得到电能质量各指标的权值,计算出电能质量的主观评估值;
求取电能质量的主观评估值方法具体为:
步骤3.1、确定层次中各元素之间的重要度,根据专家意见来确定各元素之间的重要度,形成判断矩阵A=(aij)m×n,其中aij表达式如下:
根据专家意见得到的判断矩阵,计算得到电能质量各指标的权重:
其中,Wi位各指标的权重;为aij第i行元素乘积的n次方根;为aij第j行元素乘积的n次方根。
步骤3.3、根据电能质量各指标的权重计算主观评估值:
其中,Q为主观评价的评估值,Q越大,电能质量越好;wi为权重值;Ui为数据标准化处理的值。
步骤4、通过改进熵权法将客观评估值和主观评估值进行赋权,求取电能质量的综合评估值,对主动配电网的电能质量进行综合评估。
求取电能质量的综合评估值方法具体为:
步骤4.1、综合评价方案有m个评价对象,评价对象为各个评估点。有n个评价指标,该评价指标为步骤2中的电能质量的客观评估值和步骤3中电能质量的主观评估值,由此得到评价矩阵为Pm×n
步骤4.2、对于n个评价指标来说,均属于效益型指标,对其进行综合评估计算时,需对评价矩阵进行标准化处理。标准化处理如下:
其中,分别为m个评估对象中电能质量评价指标的最大值和最小值,将评价矩阵转换为电能质量标准评价矩阵rmn
步骤4.3、计算评价指标的熵在有m个评估对象,n个评价指标的评估方案中,第j个评价指标的熵Hj定义为:
其中,k=1/ln m,当fij=0时,令fij lnfij=0。
步骤4.4、计算评价指标的熵权值ωj
首先,根据经典熵权法计算每个评价指标的熵权值ωi,即
式中,0≤ωi≤1,Hi为第i个评价指标的熵值。
考虑到采用经典熵权法计算各指标熵值ωi时,若各个评价指标的熵值较接近时,例如,当3个评价指标熵值为(0.9999,0.9998,0.9997)时,此时这3个指标的熵值都很接近,它们的熵权理应比较接近,而由传统熵权法算出的结果为(0.1667,0.333,0.5000),3个指标的熵权存在较大差异,这与实际情况相差较大,产生了失真。需要对此进行改进。具体措施如下:
计算由式(7)所得的各评价指标熵权值的总体标准偏差σ,即
式中,是评价指标熵权值的平均值。
定义一个修正系数则修正后的评价指标的熵权ωj计算公式如下:
其中,0≤ωj≤1,Hj为第j个评价指标的熵值。仍以前述中的3个评价指标熵值为(0.9999,0.9998,0.9997)为例,此时采用改进熵值法的计算结果结果为(0.3334,0.3333,0.3333),更吻合实际情况。
步骤4.5、根据评价指标的熵权和标准评价矩阵,得到电能质量的综合评估值Vm为:
Vm=rmn·ωj (10);
其中,ωj为评价指标的熵值,ωj=[ω12…ωn]T;rmn为标准评价矩阵。Vm为m个评估对象电能质量的综合评估值。综合评估值越大的,说明的电能质量越好。
为详尽本发明的技术效果,以下将本发明与现有技术中的电能质量综合评估方法进行比较,具体如下:
采用文献[1][付学谦.刘国特,陈皓勇等.分布式电源电能质量综合评估方法[J].中国电机工程学,2014,34(25):4270-4275]中引用的5个分布式电源评估点,加入DG容量(储能器容量)和SVC装置容量后的电能质量情况如表1所示。
表1
基于表1中的电能质量情况,采用文献[1]的综合评估方法求取各个评估点的评估值。首先,采用超效率DEA模型,根据决策单元(DMU)的效率值来计算5个评估点电能质量的客观评估值,并评估排序,结果如表2所示,5个评估点排序为:评估点3>评估点2>评估点5>评估点1>评估点4。
表2
基于表1中的电能质量情况,文献[2][赵宪,周力行.改进的层次分析法在含分布式电源系统电能质量综合评估中的应用[J].中国电力,2014,47(12):72-76]通过求取判断矩阵,采用改进的层次分析法,求取电能质量各项指标的权重值,利用权重值计算电能质量的评估值。
根据专家经验,确定电能质量各指标权重时的重要性大小为:频率偏差>电压偏差>电压波动=电压闪变>三相不平衡>电压暂降。因此,可得电能质量指标的判断矩阵为
由判断矩阵,可以得到满足一致性要求的电能质量指标的权重如下表3。
表3
根据改进AHP法所求的权重值和评估点电能质量数据,可以得到每个评估点的电能质量的主观评估值如表4所示。根据表4可得到5个评估点电能质量评价排序:评估点2>评估点5>评估点1>评估点3>评估点4。
表4
而本发明的电能质量综合评估方法利用改进熵权法给超效率DEA法和改进AHP法的电能质量评估值进行赋权,并将两种评估值带权相加后得到分布式电源电能质量的综合评估值如表5所示。
表5
从表5可知,本发明的电网质量综合评估方法得到的各评估点的电能质量排序为:评估点2>评估点3>评估点5>评估点1>评估点4,其优劣排序与通过分值排序一致。其与文献[1]得到的各评估点的电能质量排序结果以及与文献[2]得到的各评估点的电能质量排序的对比结果如表6所示。
表6
由表6可知,本发明的电能质量综合评估方法与其他方法的评估结果不同,与文献[1]不同的地方在于对评估点2和3的排序,由表1可知,评估点2除电压暂降指标外,其余电能质量指标均比评估点3的要优,而电压暂降指标在专家意见中所占的权重是较小的,评估点2的电能质量数据应优于评估点3。显然,改进熵权法将评估点2排上评估点3之前更为合理。
相较于文献[2]的层次分析法,评估点3与评估点5和1的前后排序有所不同,文献[2]主要根据专家的主观意见赋权进行排序,将评估点3排在评估点5和1之后。而结合表1超效率DEA的客观分析结果来看,评估点3的效率值是最高的。由此可见,改进熵权法将评估3的排序在5和1之前,评估的结果更为客观,更符合实际。
以上所述,仅是本发明实施例而已,并非对本发明的技术范围作任何限制,故凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (4)

1.一种主动配电网的电能质量综合评估方法,其特征在于:所述电能质量综合评估方法包括以下步骤:
步骤1、建立主动配电网的电能质量综合评价体系,该综合评价体系中包含输入指标和输出指标;
步骤2、根据主动配电网的电能质量综合评价体系中的输入指标和输出指标,采用超效率DEA来计算各个评估点的电能质量评估的效率值,以获取电能质量的客观评估值;
步骤3、利用改进层次分析法并综合专家意见形成判断矩阵,来计算电能质量各指标的权值,然后根据电能质量各指标的权值,计算出电能质量的主观评估值;
步骤4、通过改进熵权法将客观评估值和主观评估值进行赋权,求取电能质量的综合评估值,对主动配电网的电能质量进行综合评估;
步骤4.1、构建评价矩阵Pm×n,其中,m为评价对象,n为评价指标,所述评价指标为步骤2中的电能质量的客观评估值和步骤3中电能质量的主观评估值;
步骤4.2、对评价矩阵进行标准化处理,获取电能质量的标准评价矩阵rmn
其中,分别为m个评估对象中电能质量评价指标的最大值和最小值;
步骤4.3、计算评价指标的熵值,第j个评价指标的熵Hj定义为:
其中,k=1/lnm,当fij=0时,令fij lnfij=0;
步骤4.4、计算评价指标的熵权值ωj
首先,根据经典熵权法计算每个评价指标的熵权值ωi,即
式中,0≤ωi≤1,Hi为第i个评价指标的熵值;
计算由式(7)所得的各评价指标熵权值的总体标准偏差σ,即
式中,是评价指标熵权值的平均值;
定义一个修正系数则修正后的评价指标的熵权ωj计算公式如下:
其中,0≤ωj≤1,Hj为第j个评价指标的熵值;
步骤4.5、根据评价指标的熵权和标准评价矩阵,得到电能质量的综合评估值Vm为:
Vm=rmn·ωj (10);
其中,ωj为评价指标的熵值,ωj=[ω12…ωn]T;rmn为标准评价矩阵;Vm为第m个评估对象电能质量的综合评估值。
2.根据权利要求1所述的一种主动配电网的电能质量综合评估方法,其特征在于:所述步骤1中,所述输入指标包括分布式电源参数、储存装置容量和SVC容量;所述输出指标包括电压偏差、电压波动、电压闪变、电压不平衡度、谐波、频率偏差、电压暂降。
3.根据权利要求1所述的一种主动配电网的电能质量综合评估方法,其特征在于:所述步骤2中,所述超效率DEA的模型如下:
其中,Xj和Yj分别为输入指标和输出指标;θ为决策单元的效率值,即客观评估值;分别为输入指标的松弛变量和输出指标的剩余变量;λ-=(λ12,…λn)为n个决策单元的组合系数。
4.根据权利要求1所述的一种主动配电网的电能质量综合评估方法,其特征在于:所述步骤3具体包括以下步骤:
步骤3.1、确定层次中各元素之间的重要度,根据专家意见来确定各元素之间的重要度,形成判断矩阵A=(aij)m×n,其中aij表达式如下:
根据专家意见得到的判断矩阵,计算得到电能质量各指标的权重:
其中,Wi位各指标的权重;为aij第i行元素乘积的n次方根;为aij第j行元素乘积的n次方根;
步骤3.3、根据电能质量各指标的权重计算主观评估值:
其中,Q为主观评价的评估值,Q越大,电能质量越好;wi为权重值;Ui为数据标准化处理的值。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109858758A (zh) * 2018-12-29 2019-06-07 中国电力科学研究院有限公司 一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及系统
CN110958063A (zh) * 2019-11-26 2020-04-03 天津大学 一种基于多元指标融合的海上通信信道质量评估方法
CN111177650A (zh) * 2019-12-18 2020-05-19 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 一种配电网电能质量监测与综合评估系统及方法
CN111210363A (zh) * 2020-01-17 2020-05-29 湖南大学 一种风电场无功电压控制能力综合评估方法
CN111598420A (zh) * 2020-04-28 2020-08-28 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法
CN111625770A (zh) * 2020-03-30 2020-09-04 贵州电网有限责任公司 一种用于含分布式电源配电网的能效评估方法及系统
CN111861248A (zh) * 2020-07-27 2020-10-30 国网河南省电力公司电力科学研究院 一种配电网的电能质量治理效果综合评估方法及装置
CN112418648A (zh) * 2020-11-19 2021-02-26 深圳供电局有限公司 配电网稳态电能质量评估方法、计算机设备和存储介质
CN112782503A (zh) * 2020-12-24 2021-05-11 深圳供电局有限公司 电能质量评估方法、装置、控制设备和存储介质
CN112990695A (zh) * 2021-03-11 2021-06-18 安徽大学 基于博弈dea-多目标决策的dg电能质量评估方法
CN113792965A (zh) * 2021-08-06 2021-12-14 国网天津市电力公司 一种低压配电网重要用户电能质量水平的综合评估方法
CN114862085A (zh) * 2021-12-31 2022-08-05 中国矿业大学 一种电能质量综合评估用的主客观分类组合赋权方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107563680A (zh) * 2017-10-20 2018-01-09 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于ahp和熵权法的配电网可靠性评估方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107563680A (zh) * 2017-10-20 2018-01-09 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于ahp和熵权法的配电网可靠性评估方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHEN,BINBIN等: "Comprehensive Evaluation of Distributed Power Quality Based on Improved Entropy Method", 《PROCEEDINGS OF THE 2017 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRICAL, CONTROL AND AUTOMATION ENGINEERING (ECAE 2017)》 *

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109858758A (zh) * 2018-12-29 2019-06-07 中国电力科学研究院有限公司 一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及系统
CN110958063A (zh) * 2019-11-26 2020-04-03 天津大学 一种基于多元指标融合的海上通信信道质量评估方法
CN111177650A (zh) * 2019-12-18 2020-05-19 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 一种配电网电能质量监测与综合评估系统及方法
CN111177650B (zh) * 2019-12-18 2023-11-10 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 一种配电网电能质量监测与综合评估系统及方法
CN111210363A (zh) * 2020-01-17 2020-05-29 湖南大学 一种风电场无功电压控制能力综合评估方法
CN111210363B (zh) * 2020-01-17 2023-09-01 湖南大学 一种风电场无功电压控制能力综合评估方法
CN111625770A (zh) * 2020-03-30 2020-09-04 贵州电网有限责任公司 一种用于含分布式电源配电网的能效评估方法及系统
CN111598420B (zh) * 2020-04-28 2023-01-17 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法
CN111598420A (zh) * 2020-04-28 2020-08-28 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 一种考虑用户主要设备敏感指数的区域电能质量评估方法
CN111861248B (zh) * 2020-07-27 2023-02-03 国网河南省电力公司电力科学研究院 一种配电网的电能质量治理效果综合评估方法及装置
CN111861248A (zh) * 2020-07-27 2020-10-30 国网河南省电力公司电力科学研究院 一种配电网的电能质量治理效果综合评估方法及装置
CN112418648A (zh) * 2020-11-19 2021-02-26 深圳供电局有限公司 配电网稳态电能质量评估方法、计算机设备和存储介质
CN112782503A (zh) * 2020-12-24 2021-05-11 深圳供电局有限公司 电能质量评估方法、装置、控制设备和存储介质
CN112990695A (zh) * 2021-03-11 2021-06-18 安徽大学 基于博弈dea-多目标决策的dg电能质量评估方法
CN113792965A (zh) * 2021-08-06 2021-12-14 国网天津市电力公司 一种低压配电网重要用户电能质量水平的综合评估方法
CN114862085A (zh) * 2021-12-31 2022-08-05 中国矿业大学 一种电能质量综合评估用的主客观分类组合赋权方法

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