CN109523166A - 一种有源配电网规划方案评估方法和装置 - Google Patents
一种有源配电网规划方案评估方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109523166A CN109523166A CN201811373479.8A CN201811373479A CN109523166A CN 109523166 A CN109523166 A CN 109523166A CN 201811373479 A CN201811373479 A CN 201811373479A CN 109523166 A CN109523166 A CN 109523166A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- index
- programme
- evaluation index
- matrix
- assessment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请提供一种有源配电网规划方案评估方法和装置,其中,所述方法基于传统配电网规划方案评估指标,结合有源配电网的技术发展特性,建立有源配电网规划方案评估指标体系;根据层次分析法构建AHP约束锥,采用9级标度法将规划方案的判断标量化,通过求解判断矩阵得出各评估指标的权重;建立SE‑DEA交叉效率评估模型,从而得到最优方案。本申请提供的方法涉及了有源配电网的主要技术特征,适用于有源配电网规划方案的评估。另外,本申请提供的方法综合主客观因素,基于有源配电网规划方案的评估指标,相比于传统配电网的规划方案评估方法,采用带有AHP约束锥的SE‑DEA交叉效率评估方法对各个规划方案进行分析,精确度更高,适用范围更广。
Description
技术领域
本申请涉及配电网规划方案评估技术领域,具体涉及一种有源配电网规划方案评估方法和装置。
背景技术
传统配电网是一个被动的电力网络,从主网接收功率向用户单方面分配电力,不包含分布式电源,例如分布式发电和储能装置等。传统配电网的规划方案通常为线性决策过程,针对传统配电网的规划方案评估,一般只需对典型系统断面或网络拓扑进行确定性计算即可得到相应的评估指标值。
随着电力市场的发展,配电网规划愈渐成为复杂的非线性决策过程,与此同时,分布式电源、储能装置和电动汽车的接入使得传统配电网逐步向有源配电网转变。从传统配电网发展到有源配电网,不仅仅是系统结构发生了改变,而且从简单的无源单向网络变成了复杂的有源双向网络。与传统配电网的规划方案相比,有源配电网的规划方案中的负荷预测结果会受需求侧响应和分布式电源的双重影响,其中,分布式电源本身的间歇性、随机性和非线性特征等都为有源配电网的规划方案增加了不确定性和复杂程度,导致评估指标值的计算受到影响。
针对有源配电网规划方案的评估,不仅需要考虑分布式可再生能源的概率特征及配电网可能遇到的各种不确定工况,还需要结合有源配电网的技术特征,构建适用于有源配电网规划方案的评估指标的数学模型及计算方法。因此,如何对有源配电网规划方案进行科学全面的评估成为当前亟需解决的问题。
发明内容
本申请提供一种有源配电网规划方案评估方法和装置,以解决现有技术中亟需对有源配电网规划方案进行科学全面的评估的问题。
本申请的第一方面,提供一种有源配电网规划方案评估方法,包括:
将有源配电网规划方案的评估指标规范化,其中,所述评估指标包括输入指标和输出指标,所述输入指标为规划方案的成本型指标,所述输出指标为规划方案的收益型指标;
分别构建所述评估指标的9标度判断矩阵,通过一致性校验,筛选出目标判断矩阵,其中,所述目标判断矩阵为一致性比率小于预设阈值的判断矩阵;
根据所述评估指标之间的层次关系,自上而下求解每层评估指标相对于规划方案的权重,得到各个所述评估指标的权重向量;
根据所述目标判断矩阵以及所述评估指标的权重向量,构造所述评估指标的AHP多面闭凸锥;
根据所述评估指标以及所述评估指标的权重向量,定义效率评价指数;
根据所述效率评价指数,构建交叉效率矩阵,并根据所述交叉效率矩阵,构建DEA模型;
求解DEA模型,获得所述评估指标对应的规划方案的自我评价值,并根据所述自我评价值,计算交叉效率值;
在多个规划方案的交叉效率值相等的情况下,将所述AHP多面闭凸锥纳入所述DEA模型,获得SE-DEA模型,求解所述SE-DEA模型获得各个规划方案的超效率值,并将超效率值最大的规划方案作为最优方案。
可选的,所述将有源配电网规划方案的评估指标规范化,包括:
利用以下公式将有源配电网规划方案的评估指标规范化:
其中,k为规划方案,ykj为输出指标,xki为输入指标,输入指标的数量为m个,1≤i≤m输出指标的数量为s个,1≤s≤j。
可选的,根据所述目标判断矩阵以及所述评估指标的权重向量,构造所述评估指标的AHP多面闭凸锥,包括:
计算所述目标判断矩阵的最大特征值;
根据以下公式构造AHP偏好约束锥矩阵:
其中,A为所述输入指标的AHP偏好约束锥矩阵,B为所述输出指标的AHP偏好约束锥矩阵,λA为所述输入指标的目标判断矩阵的最大特征值,λB为所述输出指标的目标判断矩阵的最大特征值,Am为所述输入指标的目标判断矩阵,Bm为所述输出指标的目标判断矩阵,Em为所述输入指标的的单位矩阵,Es为所述输出指标的单位矩阵;
根据以下公式构造所述评估指标的AHP多面闭凸锥:
其中,u为所述输入指标的权重向量,v为所述输出指标的权重向量。
可选的,根据所述评估指标以及所述评估指标的权重向量,定义效率评价指数,包括:
根据以下公式定义效率评价指数:
其中,ekk为所述效率评价指数,yk为输出指标,xk为输入指标。
可选的,根据所述效率评价指数,构建交叉效率矩阵,并根据所述交叉效率矩阵,构建DEA模型,包括:
根据以下公式构建DEA模型:
其中,l为有源配电网的待选规划方案,n为所述待选规划方案的数量。
可选的,求解DEA模型,获得所述评估指标对应的规划方案的自我评价值,并根据所述自我评价值,计算交叉效率值,包括:
根据以下公式计算交叉效率值:
其中,为交叉效率值,elk(l≠k)为有源配电网的待选规划方案的相对评价值。
可选的,在多个规划方案的交叉效率值相等的情况下,将所述AHP多面闭凸锥纳入所述DEA模型,获得SE-DEA模型,包括:
根据以下公式,将所述AHP多面闭凸锥纳入所述DEA模型,获得SE-DEA模型:
本申请的而第二方面,提供一种有源配电网规划方案评估装置,包括:
评估指标规范化模块,用于将有源配电网规划方案的评估指标规范化,其中,所述评估指标包括输入指标和输出指标,所述输入指标为规划方案的成本型指标,所述输出指标为规划方案的收益型指标;
目标判断矩阵筛选模块,用于分别构建所述评估指标的9标度判断矩阵,通过一致性校验,筛选出目标判断矩阵,其中,所述目标判断矩阵为一致性比率小于预设阈值的判断矩阵;
权重向量获取模块,用于根据所述评估指标之间的层次关系,自上而下求解每层评估指标相对于规划方案的权重,得到各个所述评估指标的权重向量;
AHP多面闭凸锥构造模块,用于根据所述目标判断矩阵以及所述评估指标的权重向量,构造所述评估指标的AHP多面闭凸锥;
效率评价指数计算模块,用于根据所述评估指标以及所述评估指标的权重向量,定义效率评价指数;
DEA模型构建模块,用于根据所述效率评价指数,构建交叉效率矩阵,并根据所述交叉效率矩阵,构建DEA模型;
交叉效率值计算模块,用于求解DEA模型,获得所述评估指标对应的规划方案的自我评价值,并根据所述自我评价值,计算交叉效率值;
最优方案获取模块,用于在多个规划方案的交叉效率值相等的情况下,将所述AHP多面闭凸锥纳入所述DEA模型,获得SE-DEA模型,求解所述SE-DEA模型获得各个规划方案的超效率值,并将超效率值最大的规划方案作为最优方案。
本申请提供的方法涉及了有源配电网的主要技术特征,适用于有源配电网规划方案的评估。另外,本申请提供的方法综合主客观因素,基于有源配电网规划方案的评估指标,相比于传统配电网的规划方案评估方法,采用带有AHP约束锥的SE-DEA交叉效率评估方法对各个规划方案进行分析,精确度更高,适用范围更广。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种有源配电网规划方案评估方法的工作流程图;
图2为本申请实施例提供的有源配电网的评估指标集;
图3为本申请实施例提供的筛选目标判断矩阵的工作流程图;
图4为本申请实施例提供的一种有源配电网规划方案评估装置的结构示意图。
具体实施方式
以下对本申请进行详细说明。
参照图1所示的工作流程图,本申请提供一种有源配电网规划方案评估方法,包括以下步骤:
步骤101,将有源配电网规划方案的评估指标规范化,其中,所述评估指标包括输入指标和输出指标,所述输入指标为规划方案的成本型指标,所述输出指标为规划方案的收益型指标。
本申请提供的方法基于DEA(data envelopment analysis,数据包络分析)分析方法,该分析方法是利用多组关于输入和输出的决策单元,保持各组输入或者输出不变,借助于科学规划或者统计数据确定相对有效的生产前沿面,将各个决策单元投影到生产前沿面上,并通过比较决策单元偏离生产前沿面的程度来评价它们的优劣。
本申请实施例中,决策单元即有源配电网的规划方案,在各个规划方案中,输入利用输入指标表达,输出利用输出指标表达,图2示出可本申请实施例提供的有源配电网的评估指标集,从图2中可以看出,本申请实施例将有源配电网规划方案评估指标集划分为可行性、可靠性、安全性、经济性及技术发展性五类,其中技术发展性指标包含环境类及用户类指标。由于可行性指标不属于输入指标,也不属于输出指标,因此,在划分输入和输出指标时,排除可行性指标。本申请实施例以收益高低为标准评价有源配电网的优劣,因此,在划分输入指标和输出指标时,将图2所示的评估指标集中各个指标的指标属性划分成成本型指标和收益型,其中,成本型指标作为规划方案的输入指标,输出指标作为规划方案的输出指标,具体划分结果如表一所示。
表一 指标属性对照表
步骤102,分别构建所述评估指标的9标度判断矩阵,通过一致性校验,筛选出目标判断矩阵,其中,所述目标判断矩阵为一致性比率小于预设阈值的判断矩阵。
该步骤中,利用AHP(Analytic Hierarchy Process,层次分析法)筛选目标判断矩阵,AHP方法首先把问题层次化,按问题性质和总目标将此问题分解成不同层次,层次的最底层通常为方案、措施等,层次的最高层通常为总目标,从而构成一个多层次的分析结构模型,利用该分析结构模型确定某一层次相对于最高层的相对重要权值或者相对优劣次序进行排序。本申请实施例中,总目标为效益最大,参照图3所示的工作流程图,目标判断矩阵的筛选包括以下步骤:
步骤201,根据9级标度法分别对各个规划方案的输入指标及输出指标之间的重要性程度进行打分,根据打分情况,分别构建输入指标和输出指标的9标度判断矩阵。
步骤202,通过层次单排序,确定本层次中各因素的重要性的排序。
步骤203,按AHP方法对各个判断矩阵进行一致性校验,判断各个判断矩阵的一致性比率C.R是否小于预设阈值,本申请实施例提供的一种可能的实施方式中,预设阈值为0.1。
步骤204,若判断矩阵的一致性比率C.R小于预设阈值,认为判断矩阵的一致性可以接受,则将该判断矩阵作为目标判断矩阵;若判断矩阵的一致性比率C.R不小于预设阈值,则修正判断矩阵,并重新执行步骤步骤201的操作。
步骤103,根据所述评估指标之间的层次关系,自上而下求解每层评估指标相对于规划方案的权重,得到各个所述评估指标的权重向量。
步骤104,根据所述目标判断矩阵以及所述评估指标的权重向量,构造所述评估指标的AHP多面闭凸锥。
该步骤中,AHP多面闭凸锥即为AHP约束锥。
步骤105,根据所述评估指标以及所述评估指标的权重向量,定义效率评价指数。
步骤106,根据所述效率评价指数,构建交叉效率矩阵,并根据所述交叉效率矩阵,构建DEA模型。
步骤107,求解DEA模型,获得所述评估指标对应的规划方案的自我评价值,并根据所述自我评价值,计算交叉效率值。
该步骤中,根据交叉效率值的大小即可对有源配电网规划方案进行优劣排序,取交叉效率值最大的规划方案为最优方案。但是,当规划方案的数目相对于评估指标总数目较少时经常会出现多个规划的方案的较差效率值相等的情形,则无法判断规划方案的优劣,在此情况下,执行步骤108的操作。
步骤108,在多个规划方案的交叉效率值相等的情况下,将所述AHP多面闭凸锥纳入所述DEA模型,获得SE-DEA模型,求解所述SE-DEA模型获得各个规划方案的超效率值,并将超效率值最大的规划方案作为最优方案。
SE-DEA(Super efficiency DEA)模型为超效率DEA模型,采用SE-DEA模型对交叉效率矩阵的对角元素进行改进,从而解决DEA模型无法判断规划方案优劣的问题。
由以上技术方案可知,本申请提供的方法涉及了有源配电网的主要技术特征,适用于有源配电网规划方案的评估。另外,本申请提供的方法综合主客观因素,基于有源配电网规划方案的评估指标,相比于传统配电网的规划方案评估方法,采用带有AHP约束锥的SE-DEA交叉效率评估方法对各个规划方案进行分析,精确度更高,适用范围更广。
可选的,所述将有源配电网规划方案的评估指标规范化,包括:
利用以下公式将有源配电网规划方案的评估指标规范化:
其中,k为规划方案,ykj为输出指标,xki为输入指标,输入指标的数量为m个,1≤i≤m输出指标的数量为s个,1≤s≤j。
可选的,根据所述目标判断矩阵以及所述评估指标的权重向量,构造所述评估指标的AHP多面闭凸锥,包括:
计算所述目标判断矩阵的最大特征值;
根据以下公式构造AHP偏好约束锥矩阵:
其中,A为所述输入指标的AHP偏好约束锥矩阵,B为所述输出指标的AHP偏好约束锥矩阵,λA为所述输入指标的目标判断矩阵的最大特征值,λB为所述输出指标的目标判断矩阵的最大特征值,Am为所述输入指标的目标判断矩阵,Bm为所述输出指标的目标判断矩阵,Em为所述输入指标的的单位矩阵,Es为所述输出指标的单位矩阵,
根据以下公式构造所述评估指标的AHP多面闭凸锥:
其中,u为所述输入指标的权重向量,v为所述输出指标的权重向量。
可选的,根据所述评估指标以及所述评估指标的权重向量,定义效率评价指数,包括:
根据以下公式定义效率评价指数:
其中,ekk为所述效率评价指数,yk为输出指标,xk为输入指标。
可选的,根据所述效率评价指数,构建交叉效率矩阵,并根据所述交叉效率矩阵,构建DEA模型,包括:
根据以下公式构建DEA模型:
其中,l为有源配电网的待选规划方案,n为所述待选规划方案的数量。
可选的,求解DEA模型,获得所述评估指标对应的规划方案的自我评价值,并根据所述自我评价值,计算交叉效率值,包括:
根据以下公式计算交叉效率值:
其中,为交叉效率值,elk(l≠k)为有源配电网的待选规划方案的相对评价值。
可选的,在多个规划方案的交叉效率值相等的情况下,将所述AHP多面闭凸锥纳入所述DEA模型,获得SE-DEA模型,包括:
根据以下公式,将所述AHP多面闭凸锥纳入所述DEA模型,获得SE-DEA模型:
参照图4所示的结构示意图,本申请提供一种有源配电网规划方案评估装置,包括:
评估指标规范化模块100,用于将有源配电网规划方案的评估指标规范化,其中,所述评估指标包括输入指标和输出指标,所述输入指标为规划方案的成本型指标,所述输出指标为规划方案的收益型指标;
目标判断矩阵筛选模块200,用于分别构建所述评估指标的9标度判断矩阵,通过一致性校验,筛选出目标判断矩阵,其中,所述目标判断矩阵为一致性比率小于预设阈值的判断矩阵;
权重向量获取模块300,用于根据所述评估指标之间的层次关系,自上而下求解每层评估指标相对于规划方案的权重,得到各个所述评估指标的权重向量;
AHP多面闭凸锥构造模块400,用于根据所述目标判断矩阵以及所述评估指标的权重向量,构造所述评估指标的AHP多面闭凸锥;
效率评价指数计算模块500,用于根据所述评估指标以及所述评估指标的权重向量,定义效率评价指数;
DEA模型构建模块600,用于根据所述效率评价指数,构建交叉效率矩阵,并根据所述交叉效率矩阵,构建DEA模型;
交叉效率值计算模块700,用于求解DEA模型,获得所述评估指标对应的规划方案的自我评价值,并根据所述自我评价值,计算交叉效率值;
最优方案获取模块800,用于在多个规划方案的交叉效率值相等的情况下,将所述AHP多面闭凸锥纳入所述DEA模型,获得SE-DEA模型,求解所述SE-DEA模型获得各个规划方案的超效率值,并将超效率值最大的规划方案作为最优方案。
本领域技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上结合具体实施方式和范例性实例对本申请进行了详细说明,不过这些说明并不能理解为对本申请的限制。本领域技术人员理解,在不偏离本申请精神和范围的情况下,可以对本申请技术方案及其实施方式进行多种等价替换、修饰或改进,这些均落入本申请的范围内。本申请的保护范围以所附权利要求为准。
Claims (8)
1.一种有源配电网规划方案评估方法,其特征在于,包括:
将有源配电网规划方案的评估指标规范化,其中,所述评估指标包括输入指标和输出指标,所述输入指标为规划方案的成本型指标,所述输出指标为规划方案的收益型指标;
分别构建所述评估指标的9标度判断矩阵,通过一致性校验,筛选出目标判断矩阵,其中,所述目标判断矩阵为一致性比率小于预设阈值的判断矩阵;
根据所述评估指标之间的层次关系,自上而下求解每层评估指标相对于规划方案的权重,得到各个所述评估指标的权重向量;
根据所述目标判断矩阵以及所述评估指标的权重向量,构造所述评估指标的AHP多面闭凸锥;
根据所述评估指标以及所述评估指标的权重向量,定义效率评价指数;
根据所述效率评价指数,构建交叉效率矩阵,并根据所述交叉效率矩阵,构建DEA模型;
求解DEA模型,获得所述评估指标对应的规划方案的自我评价值,并根据所述自我评价值,计算交叉效率值;
在多个规划方案的交叉效率值相等的情况下,将所述AHP多面闭凸锥纳入所述DEA模型,获得SE-DEA模型,求解所述SE-DEA模型获得各个规划方案的超效率值,并将超效率值最大的规划方案作为最优方案。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将有源配电网规划方案的评估指标规范化,包括:
利用以下公式将有源配电网规划方案的评估指标规范化:
其中,k为规划方案,ykj为输出指标,xki为输入指标,输入指标的数量为m个,1≤i≤m输出指标的数量为s个,1≤s≤j。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述目标判断矩阵以及所述评估指标的权重向量,构造所述评估指标的AHP多面闭凸锥,包括:
计算所述目标判断矩阵的最大特征值;
根据以下公式构造AHP偏好约束锥矩阵:
其中,A为所述输入指标的AHP偏好约束锥矩阵,B为所述输出指标的AHP偏好约束锥矩阵,λA为所述输入指标的目标判断矩阵的最大特征值,λB为所述输出指标的目标判断矩阵的最大特征值,Am为所述输入指标的目标判断矩阵,Bm为所述输出指标的目标判断矩阵,Em为所述输入指标的的单位矩阵,Es为所述输出指标的单位矩阵;
根据以下公式构造所述评估指标的AHP多面闭凸锥:
其中,u为所述输入指标的权重向量,v为所述输出指标的权重向量。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述评估指标以及所述评估指标的权重向量,定义效率评价指数,包括:
根据以下公式定义效率评价指数:
其中,ekk为所述效率评价指数,yk为输出指标,xk为输入指标。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述效率评价指数,构建交叉效率矩阵,并根据所述交叉效率矩阵,构建DEA模型,包括:
根据以下公式构建DEA模型:
其中,l为有源配电网的待选规划方案,n为所述待选规划方案的数量。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,求解DEA模型,获得所述评估指标对应的规划方案的自我评价值,并根据所述自我评价值,计算交叉效率值,包括:
根据以下公式计算交叉效率值:
其中,为交叉效率值,elk(l≠k)为有源配电网的待选规划方案的相对评价值。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在多个规划方案的交叉效率值相等的情况下,将所述AHP多面闭凸锥纳入所述DEA模型,获得SE-DEA模型,包括:
根据以下公式,将所述AHP多面闭凸锥纳入所述DEA模型,获得SE-DEA模型:
8.一种有源配电网规划方案评估装置,其特征在于,包括:
评估指标规范化模块,用于将有源配电网规划方案的评估指标规范化,其中,所述评估指标包括输入指标和输出指标,所述输入指标为规划方案的成本型指标,所述输出指标为规划方案的收益型指标;
目标判断矩阵筛选模块,用于分别构建所述评估指标的9标度判断矩阵,通过一致性校验,筛选出目标判断矩阵,其中,所述目标判断矩阵为一致性比率小于预设阈值的判断矩阵;
权重向量获取模块,用于根据所述评估指标之间的层次关系,自上而下求解每层评估指标相对于规划方案的权重,得到各个所述评估指标的权重向量;
AHP多面闭凸锥构造模块,用于根据所述目标判断矩阵以及所述评估指标的权重向量,构造所述评估指标的AHP多面闭凸锥;
效率评价指数计算模块,用于根据所述评估指标以及所述评估指标的权重向量,定义效率评价指数;
DEA模型构建模块,用于根据所述效率评价指数,构建交叉效率矩阵,并根据所述交叉效率矩阵,构建DEA模型;
交叉效率值计算模块,用于求解DEA模型,获得所述评估指标对应的规划方案的自我评价值,并根据所述自我评价值,计算交叉效率值;
最优方案获取模块,用于在多个规划方案的交叉效率值相等的情况下,将所述AHP多面闭凸锥纳入所述DEA模型,获得SE-DEA模型,求解所述SE-DEA模型获得各个规划方案的超效率值,并将超效率值最大的规划方案作为最优方案。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811373479.8A CN109523166B (zh) | 2018-11-19 | 2018-11-19 | 一种有源配电网规划方案评估方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811373479.8A CN109523166B (zh) | 2018-11-19 | 2018-11-19 | 一种有源配电网规划方案评估方法和装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109523166A true CN109523166A (zh) | 2019-03-26 |
CN109523166B CN109523166B (zh) | 2022-03-15 |
Family
ID=65778488
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811373479.8A Active CN109523166B (zh) | 2018-11-19 | 2018-11-19 | 一种有源配电网规划方案评估方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109523166B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113837567A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-24 | 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 | 一种农村电网投资效率效益评估方法 |
Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102254091A (zh) * | 2011-06-10 | 2011-11-23 | 华北电力大学 | 20千伏中压配电方案评估方法 |
CN102651040A (zh) * | 2011-02-24 | 2012-08-29 | 益华公司 | 用于电力输送网络分析的方法和系统 |
CN103310298A (zh) * | 2013-05-16 | 2013-09-18 | 国家电网公司 | 一种配电网规划方案多阶段综合评估方法 |
CN103426120A (zh) * | 2013-04-24 | 2013-12-04 | 华北电力大学 | 基于可靠性的中低压配电网的综合评估方法 |
CN103473608A (zh) * | 2013-09-02 | 2013-12-25 | 河海大学 | 智能配电网高效性评估指标处理方法 |
CN103778573A (zh) * | 2014-02-26 | 2014-05-07 | 国家电网公司 | 一种配电网供电区域的分类方法 |
CN104331773A (zh) * | 2014-11-05 | 2015-02-04 | 国家电网公司 | 一种电网规划方案综合评估方法 |
CN104376413A (zh) * | 2014-11-11 | 2015-02-25 | 国家电网公司 | 基于层次分析法和数据包络法的电网规划方案评估系统 |
CN105373661A (zh) * | 2015-11-12 | 2016-03-02 | 江苏省电力公司扬州供电公司 | 一种基于动态规划算法的电网专题图布局方法 |
CN105678442A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-15 | 国家电网公司 | 基于多源数据分析的配电网综合评价与分析方法 |
CN105760515A (zh) * | 2016-02-24 | 2016-07-13 | 国家电网公司 | 一种多数据源的同一对象数据的融合方法 |
US20160332531A1 (en) * | 2014-01-20 | 2016-11-17 | Renault S.A.S. | Method for managing a state of charge of a battery |
CN106203800A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-12-07 | 中国电力科学研究院 | 一种配电网运行可靠性指标提取方法 |
US20160370433A1 (en) * | 2013-12-13 | 2016-12-22 | Renault S.A.S | Method of estimating the residual capacities of a plurality of batteries |
US20170359100A1 (en) * | 2016-06-13 | 2017-12-14 | International Business Machines Corporation | Generating High Resolution Inferences in Electrical Networks |
CN107944186A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-04-20 | 嘉兴倚韦电子科技有限公司 | 集成电路半定制后端设计高效布局规划方法 |
-
2018
- 2018-11-19 CN CN201811373479.8A patent/CN109523166B/zh active Active
Patent Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102651040A (zh) * | 2011-02-24 | 2012-08-29 | 益华公司 | 用于电力输送网络分析的方法和系统 |
CN102254091A (zh) * | 2011-06-10 | 2011-11-23 | 华北电力大学 | 20千伏中压配电方案评估方法 |
CN103426120A (zh) * | 2013-04-24 | 2013-12-04 | 华北电力大学 | 基于可靠性的中低压配电网的综合评估方法 |
CN103310298A (zh) * | 2013-05-16 | 2013-09-18 | 国家电网公司 | 一种配电网规划方案多阶段综合评估方法 |
CN103473608A (zh) * | 2013-09-02 | 2013-12-25 | 河海大学 | 智能配电网高效性评估指标处理方法 |
US20160370433A1 (en) * | 2013-12-13 | 2016-12-22 | Renault S.A.S | Method of estimating the residual capacities of a plurality of batteries |
US20160332531A1 (en) * | 2014-01-20 | 2016-11-17 | Renault S.A.S. | Method for managing a state of charge of a battery |
CN103778573A (zh) * | 2014-02-26 | 2014-05-07 | 国家电网公司 | 一种配电网供电区域的分类方法 |
CN104331773A (zh) * | 2014-11-05 | 2015-02-04 | 国家电网公司 | 一种电网规划方案综合评估方法 |
CN104376413A (zh) * | 2014-11-11 | 2015-02-25 | 国家电网公司 | 基于层次分析法和数据包络法的电网规划方案评估系统 |
CN105373661A (zh) * | 2015-11-12 | 2016-03-02 | 江苏省电力公司扬州供电公司 | 一种基于动态规划算法的电网专题图布局方法 |
CN105678442A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-15 | 国家电网公司 | 基于多源数据分析的配电网综合评价与分析方法 |
CN105760515A (zh) * | 2016-02-24 | 2016-07-13 | 国家电网公司 | 一种多数据源的同一对象数据的融合方法 |
US20170359100A1 (en) * | 2016-06-13 | 2017-12-14 | International Business Machines Corporation | Generating High Resolution Inferences in Electrical Networks |
CN106203800A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-12-07 | 中国电力科学研究院 | 一种配电网运行可靠性指标提取方法 |
CN107944186A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-04-20 | 嘉兴倚韦电子科技有限公司 | 集成电路半定制后端设计高效布局规划方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
姚峰 等: ""基于主客观权重的配电网规划效益评价"", 《电网与清洁能源》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113837567A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-24 | 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 | 一种农村电网投资效率效益评估方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109523166B (zh) | 2022-03-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Baños et al. | Resilience indexes for water distribution network design: a performance analysis under demand uncertainty | |
Zhao et al. | A unified framework for defining and measuring flexibility in power system | |
CN104951425B (zh) | 一种基于深度学习的云服务性能自适应动作类型选择方法 | |
CN106452825B (zh) | 一种基于改进决策树的配用电通信网告警关联分析方法 | |
CN107453928B (zh) | 一种电力通信网节点重要度评价方法及装置 | |
Lokare et al. | Using the AHP and TOPSIS methods for decision making in best course selection after HSC | |
CN104809660A (zh) | 低压台区线损率分析指标的动态筛选及综合权重设置方法 | |
CN104850727A (zh) | 基于云重心理论的分布式大数据系统风险评估方法 | |
CN108563863B (zh) | 城市轨道交通系统的能耗计算与调度方法 | |
CN107358332A (zh) | 一种电网调度运行精益化评价方法 | |
CN109242250A (zh) | 一种基于模糊熵权法与云模型的用户行为可信度检测方法 | |
CN109165819A (zh) | 一种基于改进AdaBoost.M1-SVM的有源配电网可靠性快速评估方法 | |
CN109711707A (zh) | 一种船舶动力装置综合状态评估方法 | |
CN109523101A (zh) | 一种配电网运行状态模糊综合评价方法 | |
Nguyen et al. | Modelling infrastructure interdependencies, resiliency and sustainability | |
Ren et al. | Banana: when behavior analysis meets social network alignment | |
Vazhayil et al. | Optimization of India’s electricity generation portfolio using intelligent Pareto-search genetic algorithm | |
Jiang et al. | Multiple criteria decision making with interval stochastic variables: A method based on interval stochastic dominance | |
CN109523102A (zh) | 一种配电网运行状态综合评价方法 | |
CN114139940A (zh) | 一种基于组合赋权-云模型的广义需求侧资源网荷互动水平评估方法 | |
CN106296219A (zh) | 一种基于aifs权重计算信任的方法 | |
Goy et al. | Grouping techniques for building stock analysis: A comparative case study | |
CN109523166A (zh) | 一种有源配电网规划方案评估方法和装置 | |
Garcia et al. | Application-driven learning via joint prediction and optimization of demand and reserves requirement | |
CN109491709A (zh) | 一种基于ahp与神经网络的软件代码可控度综合评价方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |