CN109615246B - 一种主动配电网经济运行状态确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种主动配电网经济运行状态确定方法，所述状态确定方法包括：主动配电网设置有多个分布式电源，构建所述主动配电网经济运行指标体系；采用层次分析法确定指标权重，获得层次指标权重；采用熵值法确定指标权重，获得熵值指标权重；采用多层前馈网络确定指标权重，获得多层指标权重；根据合作博弈理论对所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重进行融合，获得融合指标权重；根据融合指标权重采用可信性理论和云模型确定所述主动配电网经济运行状态。采用合作博弈理论将多个指标权重进行融合，获得融合指标权重，提高了指标权重的准确性。

Description

一种主动配电网经济运行状态确定方法

技术领域

本发明涉及配电网运行领域，特别是涉及一种主动配电网经济运行状态确定方法。

背景技术

随着我国经济的快速发展及电力负荷需求的不断增长，化石能源的匮乏和环境气候问题日益突出。电力部门作为一个与国民生活息息相关的重要部门，承载了经济发展与人民生活所需用电的所有重任，因此部门自身开展节能降损工作，减少电能的损耗，对解决能源与气候问题至关重要。

近年来，随着大规模分布式能源并入电网，随之而来的消纳率低、电压水平不稳定、电能质量恶化的问题，以及不断增长的负荷，让传统配电网面临很大的挑战，所以现有技术中采用主动配电网是一个潮流双向、拓扑结构灵活的复杂大电网。因此必须对主动配电网做更全面和详细的分析及评价研究，探究经济运行的真实水平，对节能减排和线路降损有指导意义。

主动配电网的研究多集中在无功优化、电源规划、可靠性评价方面，对于经济方面的研究比较缺乏，而我国现有的基本国情和电力部门开展的节能降损需要针对主动配电网的经济运行展开评价研究，现有技术中的关于监测主动配电网的运行状态精确度较低。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够提高监测精度的主动配电网经济运行状态确定方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种主动配电网经济运行状态确定方法，所述状态确定方法包括：

主动配电网设置有多个分布式电源，构建所述主动配电网经济运行指标体系；

采用层次分析法确定指标权重，获得层次指标权重；采用熵值法确定指标权重，获得熵值指标权重；采用多层前馈网络确定指标权重，获得多层指标权重；

根据合作博弈理论对所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重进行融合，获得融合指标权重；

根据融合指标权重采用可信性理论和云模型确定所述主动配电网经济运行状态。

可选的，所述构建所述主动配电网经济运行指标体系具体包括：

所述指标体系为一级指标和二级指标的递阶层次型；

所述一级指标包括：电压质量X1、电网损耗X2、负荷X3、配网设备X4、电网布局X5、并网经济特性X6；

所述二级指标包括：线路最大电压降落X11、母线电压合格率X12、线路理论损耗率X21、配变理论损耗率合格率X22、功率因数X31、线路最佳负荷区域X32、线路负荷率X33、配变负载率合格率X41、线路导线截面积合格率X42、高耗能变压器容量占比X43、供电半径X51、容载比X52、运行方式X53、导线变压器匹配度X54、分布式电源消纳收益率X61、分布式电源贡献电网损耗率X62、分布式电源贡献调峰效度X63、分布式电源可控负荷率X64、分布式电源渗透率X65、分布式电源消纳率X66。

可选的，所述采用层次分析法确定指标权重，获得层次指标权重具体包括：

建立层次指标结构，将所述指标体系的隶属关系依次分为目标层、一级指标和二级指标；

根据历史数据将多个所述指标的相对重要性转化为数值，建立判断矩阵B；

计算所述判断矩阵B的最大特征值λ_max；

根据所述判断矩阵B和所述最大特征值λ_max计算所述最大特征值λ_max对应的特征向量v；

Bν＝λ_maxν；

对特征向量v归一化计算层次指标权重ω_r：

可选的，所述采用熵值法确定指标权重，获得熵值指标权重具体包括：

设有a个测评对象，每个所述测评对象有b个评价指标，建立原始指标矩阵；

将所述原始指标矩阵进行归一化处理，获得标准化矩阵A；

所述第s个测评对象的第t个指标的熵为：

指标的差异性系数h_t＝1-e^t；

第t项指标的权重为熵值指标权重w_t；

可选的，所述采用多层前馈网络确定指标权重，获得多层指标权重具体包括：

所述多层前馈网络包括输入层、隐含层和输出层；

获取学习样本集；

采用随机数作为权重值，获得随机权重值；

分别将所述随机权重值和学习样本集采用多层前馈网络处理，获得目标输出权重和随机输出权重；

根据所述目标输出权重和所述随机输出权重修正每层权重值，获得多层指标权重。

可选的，所述根据合作博弈理论对所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重进行融合，获得融合指标权重具体包括：

计算所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重的一致性相关系数

其中，L_u为W_u与W_(f-u)的一致性相关系数；W_u为第u种权重方法计算的指标权重；W_(f-u)为除第u种权重方法外，其余权重方法的组合权重；W_uv为第u种权重方法计算的第v个指标的权重；W_(f-u)v为组合权重W_(f-u)确定的第v个指标的权重；

为权重W_u的平均值；

为组合权重W_(f-u)的平均值；

根据所述一致性相关系数计算所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重的组合权重

其中f表示指标权重的种类数；

将所述多层指标权重的组合权重归一化处理，获得标准指标组合权重W。

可选的，所述根据融合指标权重采用可信性理论和云模型确定所述主动配电网经济运行状态具体包括：

建立评价等级界限云模型，所述主动配电网的经济运行评价等级界限为具有双约束的空间[c_min,c_max]，指标i对应等级j的界限为双约束空间

所述评价等级界限云模型为

根据所述评价等级界限云模型计算关联度；

所述指标i的样本数据为x，获取所述指标i对应等级j的云模型为

所述指标i对应等级j的云模型的关联度k_ij，所述关联度k_ij有多个取值k_ijp，p＝1,2,…,m；

根据正向云发生器原理，利用等级

给定的熵

和超熵

生成m个正态分布的随机数(En₁',En₂',…,En_m')，计算关联度k_ijp：

由逆向云发生器的原理，建立指标i对应等级j的关联度k_ij云模型(Ex_ij,En_ij,He_ij)：

计算基于可信性理论的关联度云模型

根据所述基于可信性理论的关联度云模型建立经济运行评价模型；

根据所述经济运行评价模型确定所述主动配电网经济运行状态。

可选的，所述根据所述基于可信性理论的关联度云模型建立经济运行评价模型具体包括：

根据所述基于可信性理论的关联度云模型构建可信性关联度评价矩阵K：

根据权重集W和可信性关联度评价矩阵K计算评价结果：

其中，(E_xsj,E_nsj,H_esj)为等级j的基于可信性理论的关联度云模型。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明公开了一种主动配电网经济运行状态确定方法，所述状态确定方法包括：主动配电网设置有多个分布式电源，构建所述主动配电网经济运行指标体系；采用层次分析法确定指标权重，获得层次指标权重；采用熵值法确定指标权重，获得熵值指标权重；采用多层前馈网络确定指标权重，获得多层指标权重；根据合作博弈理论对所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重进行融合，获得融合指标权重；根据融合指标权重采用可信性理论和云模型确定所述主动配电网经济运行状态。采用合作博弈理论将多个指标权重进行融合，获得融合指标权重，提高了指标权重的准确性，采用可信性理论和云模型确定主动配电网经济运行的状态，使得可信性理论考虑不确定性的优点与云模型考虑随机性和模糊性的优点相结合，考虑了双重模糊性和不确定性，提高了结果的准确性和实用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的主动配电网经济运行状态确定方法的流程图；

图2为本发明提供的判断矩阵的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种能够提高监测精度的主动配电网经济运行状态确定方法。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，一种主动配电网经济运行状态确定方法，所述状态确定方法包括：

步骤100：主动配电网设置有多个分布式电源，构建所述主动配电网经济运行指标体系；

步骤200：采用层次分析法确定指标权重，获得层次指标权重；采用熵值法确定指标权重，获得熵值指标权重；采用多层前馈网络确定指标权重，获得多层指标权重；

步骤300：根据合作博弈理论对所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重进行融合，获得融合指标权重；

步骤400：根据融合指标权重采用可信性理论和云模型确定所述主动配电网经济运行状态。

所述构建所述主动配电网经济运行指标体系具体包括：

所述指标体系为一级指标和二级指标的递阶层次型；

所述一级指标包括：电压质量X1、电网损耗X2、负荷X3、配网设备X4、电网布局X5、并网经济特性X6；

所述二级指标包括：线路最大电压降落X11、母线电压合格率X12、线路理论损耗率X21、配变理论损耗率合格率X22、功率因数X31、线路最佳负荷区域X32、线路负荷率X33、配变负载率合格率X41、线路导线截面积合格率X42、高耗能变压器容量占比X43、供电半径X51、容载比X52、运行方式X53、导线变压器匹配度X54、分布式电源消纳收益率X61、分布式电源贡献电网损耗率X62、分布式电源贡献调峰效度X63、分布式电源可控负荷率X64、分布式电源渗透率X65、分布式电源消纳率X66。

所述采用层次分析法确定指标权重，获得层次指标权重具体包括：

建立层次指标结构，将所述指标体系的隶属关系依次分为目标层、一级指标和二级指标；

根据历史数据将多个所述指标的相对重要性转化为数值，建立判断矩阵B；

假定上一层元素A_k与下一层次元素B₁,B₂,...,B_n有关系，我们要判断在A_k下的B₁,B₂,...,B_n重要性，从而确定B₁,B₂,...,B_n的权重。专家一般用1～9标度及其倒数来表示在A_k下B_α与B_β的相对重要程度，即如果B_α比B_β的重要程度为Γ，那么B_β比B_α的重要度就为1/Γ，1～9标度具体含义如表1所示；

表1 1～9标度具体含义

根据专家给出的用1～9标度及其倒数表示的重要性程度建立判断矩阵，该矩阵有Γ_αβ＝1/Γ_βα的性质，如图2所示；

计算所述判断矩阵B的最大特征值λ_max；

根据所述判断矩阵B和所述最大特征值λ_max计算所述最大特征值λ_max对应的特征向量v；

Bν＝λ_maxν；

对特征向量v归一化计算层次指标权重ω_r：

所述采用熵值法确定指标权重，获得熵值指标权重具体包括：

设有a个测评对象，每个所述测评对象有b个评价指标，建立原始指标矩阵；

将所述原始指标矩阵进行归一化处理，获得标准化矩阵A；

所述第s个测评对象的第t个指标的熵为：

指标的差异性系数h_t＝1-e^t；

第t项指标的权重为熵值指标权重w_t；

所述采用多层前馈网络确定指标权重，获得多层指标权重具体包括：

所述多层前馈网络包括输入层、隐含层和输出层；

获取学习样本集；

采用随机数作为权重值，获得随机权重值；

分别将所述随机权重值和学习样本集采用多层前馈网络处理，获得目标输出权重和随机输出权重；

根据所述目标输出权重和所述随机输出权重修正每层权重值，获得多层指标权重。

所述根据合作博弈理论对所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重进行融合，获得融合指标权重具体包括：

计算所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重的一致性相关系数

其中，L_u为W_u与W_(f-u)的一致性相关系数；W_u为第u种权重方法计算的指标权重；W_(f-u)为除第u种权重方法外，其余权重方法的组合权重；W_uv为第u种权重方法计算的第v个指标的权重；W_(f-u)v为组合权重W_(f-u)确定的第v个指标的权重；

为权重W_u的平均值；

为组合权重W_(f-u)的平均值；

根据所述一致性相关系数计算所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重的组合权重

其中f表示指标权重的种类数；

将所述多层指标权重的组合权重归一化处理，获得标准指标组合权重W。

所述根据融合指标权重采用可信性理论和云模型确定所述主动配电网经济运行状态具体包括：

建立评价等级界限云模型，所述主动配电网的经济运行评价等级界限为具有双约束的空间[c_min,c_max]，指标i对应等级j的界限为双约束空间

所述评价等级界限云模型为

根据所述评价等级界限云模型计算关联度；

所述指标i的样本数据为x，获取所述指标i对应等级j的云模型为

所述指标i对应等级j的云模型的关联度k_ij，所述关联度k_ij有多个取值k_ijp，p＝1,2,…,m；

根据正向云发生器原理，利用等级

给定的熵

和超熵

生成m个正态分布的随机数(En₁',En₂',…,En_m')，计算关联度k_ijp：

由逆向云发生器的原理，建立指标i对应等级j的关联度k_ij云模型(Ex_ij,En_ij,He_ij)：

计算基于可信性理论的关联度云模型

根据所述基于可信性理论的关联度云模型建立经济运行评价模型；

根据所述经济运行评价模型确定所述主动配电网经济运行状态。

所述根据所述基于可信性理论的关联度云模型建立经济运行评价模型具体包括：

根据所述基于可信性理论的关联度云模型构建可信性关联度评价矩阵K：

根据权重集W和可信性关联度评价矩阵K计算评价结果：

其中，(E_xsj,E_nsj,H_esj)为等级j的基于可信性理论的关联度云模型。

最终主动配电网经济运行评价等级判定：首先比较各等级的E_xs1,E_xs2,…,E_xsj，期望值E_x最大等级即为经济运行评价等级结果；若E_x相等，则比较熵E_n，熵小的为评价等级结果，稳定性越好；若E_x和E_n均相等，则比较超熵H_e，超熵小的为评价等级结果，随机性越小；

评价结果对比分析：运用模糊综合评价方法得到的评价等级与本发明方法所得结果一致，且本发明方法所得结果还显示了评价过程中的稳定性和随机性大小，从而验证了本发明提出的评估方法的有效性、合理性、可信性，且更精准和贴近实际。

本发明的有益效果：

1、本发明分别利用主观法-层次分析法、客观法-熵值法及数据法-BP神经网络法确定各级指标权重，然后利用合作博弈理论将三种指标权重优化配置为一种最优的指标权重，使得评价指标权重更加真实、合理；

2、将可信性理论与关联度云模型融合定义了可信性关联度云模型，使得可信性理论考虑不确定性的优点与云模型考虑随机性和模糊性的优点相结合，使得评价过程的不确定性更加充分和彻底；

3、将可信性理论和云模型结合的评价模型不仅能解决定量与定性转换的问题，还能解决定性与定量之间转换的问题，并且考虑了双重模糊性和不确定性，使得评价结果更加精准可靠，实用性更强。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种主动配电网经济运行状态确定方法，其特征在于，所述状态确定方法包括：

主动配电网设置有多个分布式电源，构建所述主动配电网经济运行指标体系；

采用层次分析法确定指标权重，获得层次指标权重；采用熵值法确定指标权重，获得熵值指标权重；采用多层前馈网络确定指标权重，获得多层指标权重；

根据合作博弈理论对所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重进行融合，获得融合指标权重；

所述根据合作博弈理论对所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重进行融合，获得融合指标权重具体包括：

计算所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重的一致性相关系数

其中，L_u为W_u与W_(f-u)的一致性相关系数；W_u为第u种权重方法计算的指标权重；W_(f-u)为除第u种权重方法外，其余权重方法的组合权重；W_uv为第u种权重方法计算的第v个指标的权重；W_(f-u)v为组合权重W_(f-u)确定的第v个指标的权重；

为权重W_u的平均值；

为组合权重W_(f-u)的平均值；

根据所述一致性相关系数计算所述层次指标权重、所述熵值指标权重和所述多层指标权重的组合权重

其中f表示指标权重的种类数；

将所述多层指标权重的组合权重归一化处理，获得标准指标组合权重W；

根据融合指标权重采用可信性理论和云模型确定所述主动配电网经济运行状态；所述根据融合指标权重采用可信性理论和云模型确定所述主动配电网经济运行状态具体包括：

建立评价等级界限云模型，所述主动配电网的经济运行评价等级界限为具有双约束的空间[c_min,c_max]，指标i对应等级j的界限为双约束空间

所述评价等级界限云模型为

根据所述评价等级界限云模型计算关联度；

所述指标i的样本数据为x，获取所述指标i对应等级j的云模型为

所述指标i对应等级j的云模型的关联度k_ij，所述关联度k_ij有多个取值k_ijp，p＝1,2,…,m；

根据正向云发生器原理，利用等级

给定的熵

和超熵

生成m个正态分布的随机数(En₁',En₂',…,En_m')，计算关联度k_ijp：

由逆向云发生器的原理，建立指标i对应等级j的关联度kij云模型(Ex_ij,En_ij,He_ij)：

计算基于可信性理论的关联度云模型

根据所述基于可信性理论的关联度云模型建立经济运行评价模型；

根据所述经济运行评价模型确定所述主动配电网经济运行状态。

2.根据权利要求1所述的一种主动配电网经济运行状态确定方法，其特征在于，所述构建所述主动配电网经济运行指标体系具体包括：

所述指标体系为一级指标和二级指标的递阶层次型；

所述一级指标包括：电压质量X1、电网损耗X2、负荷X3、配网设备X4、电网布局X5、并网经济特性X6；

所述二级指标包括：线路最大电压降落X11、母线电压合格率X12、线路理论损耗率X21、配变理论损耗率合格率X22、功率因数X31、线路最佳负荷区域X32、线路负荷率X33、配变负载率合格率X41、线路导线截面积合格率X42、高耗能变压器容量占比X43、供电半径X51、容载比X52、运行方式X53、导线变压器匹配度X54、分布式电源消纳收益率X61、分布式电源贡献电网损耗率X62、分布式电源贡献调峰效度X63、分布式电源可控负荷率X64、分布式电源渗透率X65、分布式电源消纳率X66。

3.根据权利要求1所述的一种主动配电网经济运行状态确定方法，其特征在于，所述采用层次分析法确定指标权重，获得层次指标权重具体包括：

建立层次指标结构，将所述指标体系的隶属关系依次分为目标层、一级指标和二级指标；

根据历史数据将多个所述指标的相对重要性转化为数值，建立判断矩阵B；

计算所述判断矩阵B的最大特征值λ_max；

根据所述判断矩阵B和所述最大特征值λ_max计算所述最大特征值λ_max对应的特征向量v；

Bν＝λ_maxν；

对特征向量v归一化计算层次指标权重ω_r：

4.根据权利要求1所述的一种主动配电网经济运行状态确定方法，其特征在于，所述采用熵值法确定指标权重，获得熵值指标权重具体包括：

设有a个测评对象，每个所述测评对象有b个评价指标，建立原始指标矩阵；

将所述原始指标矩阵进行归一化处理，获得标准化矩阵A；

所述第s个测评对象的第t个指标的熵为：

指标的差异性系数h_t＝1-e^t；

第t项指标的权重为熵值指标权重w_t；

5.根据权利要求1所述的一种主动配电网经济运行状态确定方法，其特征在于，所述采用多层前馈网络确定指标权重，获得多层指标权重具体包括：

所述多层前馈网络包括输入层、隐含层和输出层；

获取学习样本集；

采用随机数作为权重值，获得随机权重值；

分别将所述随机权重值和学习样本集采用多层前馈网络处理，获得目标输出权重和随机输出权重；

根据所述目标输出权重和所述随机输出权重修正每层权重值，获得多层指标权重。

6.根据权利要求1所述的一种主动配电网经济运行状态确定方法，其特征在于，所述根据所述基于可信性理论的关联度云模型建立经济运行评价模型具体包括：

根据所述基于可信性理论的关联度云模型构建可信性关联度评价矩阵K：

根据权重集W和可信性关联度评价矩阵K计算评价结果：

其中，(E_xsj,E_nsj,H_esj)为等级j的基于可信性理论的关联度云模型。

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