CN110634033A - 一种配售电园区价值评估方法和装置 - Google Patents

一种配售电园区价值评估方法和装置 Download PDF

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CN110634033A CN201910919017.XA CN201910919017A CN110634033A CN 110634033 A CN110634033 A CN 110634033A CN 201910919017 A CN201910919017 A CN 201910919017A CN 110634033 A CN110634033 A CN 110634033A
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邓方钊
赵文杰
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蒋传文
王旭
赵雅雪
王玲玲
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Abstract

本发明公开了一种配售电园区价值评估方法和装置，评估方法包括以下步骤：获取园区基本信息；根据基本信息，建立配售电园区价值评估的一级指标和二级指标；给各二级指标赋值；对二级指标值进行归一化；使用主成分分析法得出园区的综合价值和各项一级指标值；使用加权秩和比法得到园区的综合价值和各项一级指标值；结合主成分分析法与加权秩和比法所得到的园区价值，进行加权平均，得到最终的价值评估结果。本发明评估方法从多方面准确的评价配售电园区的社会价值，在计算园区综合价值的同时，还计算了园区的各一级指标评价值，更加细致详尽，而且大大降低了量化指标难度，避免了过强的主观性。

Description

一种配售电园区价值评估方法和装置
技术领域
本发明属于电力配售电市场的园区价值评估领域，具体涉及一种配售电园区价值评估方法和装置。
背景技术
2015年3月15日，中共中央国务院下发《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》(中发〔2015〕9号)，启动了新一轮电力体制改革。随后国家发改委、国家能源局联合发布了新一轮电改的配套改革文件，不断开放配售电业务，通过多个途径培育售电竞争主体，售电侧改革进程明显加快。各类园区作为地方经济发展的龙头，集中了大量优质电力客户资源，具有较好的配售电业务发展基础和市场前景，已经成为改革的重点实施区域，也将是未来开放市场环境下配售电公司竞争的焦点。因此，针对园区配售电市场，前瞻性地开展相关研究，科学评估园区价值，是当前配售电改革进程中应重点研究的问题之一。
但是，目前并没有一种能够全面评价配售电园区价值的评价方法，现有评估方法大多使用单一的财务指标，只能反映园区财务价值，无法体现园区社会价值，因而这样得到的园区价值不能作为园区在配售电市场中所具有的竞争力的判断基础，因此，开发一种能够全面客观的评价配售电园区所具有的价值的方法具有重要的意义。
公开号为CN109712023A的中国发明专利申请公开了一种区域售电市场价值评估方法，包括以下步骤：构建售电侧放开背景下区域售电市场价值的评价指标体系；采用模糊数学中的隶属度函数对评价指标体系的评估指标按指标类型进行归一化处理，求出各项指标的指标值；采用综合集成赋权法评价指标体系的指标进行指标赋权，得到各项指标的最终权重；将上述中得到的指标值和各项指标的最终权重进行指标合成，该区域售电市场价值评估方法，科学客观地评估以园区为代表的区域售电市场价值，对于各类市场主体合理参与市场竞争，引导构建开放有序的售电市场具有重要意义。但是，该专利所使用的评价指标体系中含有许多如组织协调能力、企业文化建设、企业信息化程度、销售人员素质、品牌价值、客户评价满意度、服务信息化程度、服务员工素质指标等难以直接量化的指标，需要采用德尔菲法或问卷调查法得到指标值，而当需要评价的园区较多时，这一方面会造成庞大的工作量，同时了解所有园区情况的专家也较少，指标量化容易受到个别专家的影响，而且该专利使用的综合集成赋权法中采用层次分析法，对于专家的依赖性较高，具有相对而言较强的主观性，同时该专利所用的价值评估方法只计算了最终的单一的区域售电市场价值，评价结果比较粗略。
发明内容
为克服上述缺陷，本发明的目的在于提供一种配售电园区价值评估方法和装置。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种配售电园区价值评估方法，包括以下步骤：
步骤1，获取园区基本信息，所述的基本信息包括园区电网的可靠性水平、电源种类及容量、负荷特性、园区财务状况、技术先进水平、环保水平和信用水平信息；
步骤2，根据步骤1获得的基本信息，建立配售电园区价值评估的一级指标和二级指标，各个一级指标包括多个二级指标；
步骤3，给步骤2中各二级指标赋值；
步骤4，对步骤3中得到的二级指标值进行归一化；
步骤5，对步骤4归一化处理得到的二级指标值使用主成分分析法求出评估主成分，并算出对应的权重，通过加权求和得出园区的综合价值和各项一级指标值；
步骤6，对步骤4归一化处理得到的二级指标值使用秩和比法求出各指标的加权样本秩WRSR分布，并据此对园区价值的高低进行分档排序，得到园区的综合价值和各项一级指标值；
步骤7，将主成分分析法所得到的综合价值和各项一级指标值与加权秩和比法所得到的综合价值和各项一级指标值进行合成，通过加权平均得到园区最终的综合价值和各项一级指标值。
优选地，所述的步骤2中所述的一级指标包括经济、负荷、技术、产业、能源和信用指标；
所述的二级指标包括：所述的经济指标包括单位用电成本、园区总资产、单位电量产值和增量配电网；
所述的负荷指标包括年用电量、年用电量增长率、功率因数、负荷波动率和主动负荷占比指标；
所述的技术指标包括供电可靠性、冷热电三联供、储能容量和分布式电源渗透率指标；
所述的产业指标包括工业类型和政府扶持力度指标；
所述的能源指标包括新能源发电占比和单位电量污染物排放量指标；
所述的信用指标包括电费回收率、电费缴纳率和违约用电次数。
优选地，步骤3中所述的给步骤2中各二级指标赋值包括：对于工业类型指标使用德尔菲法赋值，其余二级指标根据实际情况赋值。
优选地，步骤4中所述的对步骤3中得到的二级指标值进行归一化，包括：所述的二级指标分为正指标和负指标，采用模糊数学中的隶属度函数分别对正指标值和负指标值进行归一化处理。
优选地，所述的正指标包括园区总资产、单位电量产值、增量配电网、年用电量、年用电量增长率、功率因数、负荷波动率、主动负荷占比、供电可靠性、冷热电三联供、储能容量、分布式电源渗透率、工业类型、政府扶持力度、新能源发电占比、电费回收率、电费缴纳率；
所述的负指标包括单位用电成本、单位电量污染物排放量、违约用电次数。
优选地，所述的正指标的隶属度函数为：
Figure BDA0002217031030000031
其中，A(x)为正指标变量x的隶属度，a1和a2分别是x的下限和上限值；所述的负指标的隶属度函数为：
Figure BDA0002217031030000032
其中，B(x)为负指标变量x的隶属度，b1和b2分别是x的下限和上限值。
优选地，步骤5中所述的主成分分析法的计算步骤如下：
①一级指标矩阵数据标准化
设原指标体系所评价的对象有n个样本，p项一级指标，各一级指标下的二级指标个数分别为q1,q2,…,qp，已知各二级指标值时，对于第m个一级指标，有数据矩阵
Figure BDA0002217031030000041
其中xij为第i个样本的第m项一级指标的第j项二级指标值，使用Z-score法对数据进行标准化变换，标准化指标值的计算公式如下：
Figure BDA0002217031030000042
其中，
Figure BDA0002217031030000043
②确定相关矩阵
需要求出相关矩阵
Figure BDA0002217031030000044
以代表各指标之间的关系，计算公式如下：
Figure BDA0002217031030000045
由上述公式可得raa＝1,rak＝rka；
③根据指标相关性确定主成分
由特征方程式|λl-R|＝0，可求得qm个特征根λl(l＝1,2,…,qm)，将其按大小顺序排列为这些特征根是主成分的方差，每一个特征根对应一个特征向量Xl＝(xl1,xl1,…,xl1,)l＝1,2,…,qm
将标准化后的指标变量转换为主成分；
Figure BDA0002217031030000047
其中，F1为第一主成分，F2为第二主成分，以此类推，
Figure BDA0002217031030000051
为第qm主成分；
④依据方差贡献率，确定主成分个数
第m个一级指标下的主成分个数km由如下公式选取：
Figure BDA0002217031030000052
⑤求各项一级指标值
以③中
Figure BDA0002217031030000053
为各主成分的线性加权值，再对km个主成分进行加权求和，权重由各主成分的方差贡献率确定，计算公式为：
Figure BDA0002217031030000054
所得第m个一级指标评价值为：
Figure BDA0002217031030000055
⑥求园区的综合价值
以园区各一级指标评价值组成新的数据矩阵X＝(xij)n×p,i＝1,2,…,n,j＝1,2,…,p，对此新的数据矩阵重复上述计算步骤①到⑤，求出园区的综合价值。
优选地，步骤6中所述的秩和比法计算方法为：
秩和比法是在一个n行q列矩阵中，通过秩转换，获得无量纲统计量RSR；在此基础上，运用参数统计分析的概念和方法，研究RSR的分布，以RSR值对皮更加对象的优劣直接排序或分档排序，从而对评价对象作出综合评价，计算步骤为：
①编秩
设原指标体系所评价的对象有n个样本，p项一级指标，各一级指标下的二级指标个数分别为q1,q2,…,qp，二级指标的个数总和为q＝q1+q2+…+qp，将n个评价对象的q个评价指标排列成n行q列的原始数据表，编出每个指标各评价对象的秩，其中正指标从小到大编秩，负指标从大到小编秩，统一指标数据相同者编平均秩，得到的秩矩阵记为R＝(rij)n×qi＝1,2,…,nj＝1,2,…,q；
②计算加权秩和比WRSR
分别计算一级指标和园区的综合价值的加权秩和比，计算第m个一级指标加权秩和比的公式如下：
Figure BDA0002217031030000061
式中，
计算园区综合价值的加权秩和比的公式如下：
Figure BDA0002217031030000063
其中，wj为第j个评价指标的权重，
Figure BDA0002217031030000064
此处的权重可以一般通过专家定权法获得，当评价对象个数n≤10时，可以跳过计算步骤③、④，直接进入步骤⑤，当评价对象个数＞10时，需经过步骤③、④求WRSR值；
③计算概率单位
将园区总价值的WRSRi值和各一级指标的WRSRi(m)分别从小到大排列起来，列出各组频数fi、fi(m)，计算各组累积频数cfi、cfi(m)，计算累积频率pi＝cfi/n、pi(m)＝cfi(m)/n，将pi、pi(m)转换为概率单位probiti、probiti(m)，其计算方式为标准正态分布的pi、pi(m)分位数加5；
④计算直线回归方程
以累积频率计算的概率单位probiti、probiti(m)为自变量，以WRSRi、WRSRi(m)值为因变量，计算直线回归方程，即WRSR＝a+b·probit、WRSR(m)＝a(m)+b(m)·probit(m)，可使用统计工具以最小二乘法进行拟合；
⑤分档排序，计算园区的综合价值和各项一级指标值
按照回归方程推算所对应的园区综合价值的WRSRi值和各一级指标的WRSRi(m)估计值，凭借经验选定分档值，对评价对象进行分档排序，以所得的WRSR估计值作为对应园区的综合价值和一级指标评价值。
优选地，步骤7中所述的将主成分分析法所得到的综合价值和各项一级指标值与加权秩和比法所得到的综合价值和各项一级指标值进行合成，通过加权平均得到园区最终的综合价值和一级指标评价值，包括：
设主成分分析法得到的第i个评价对象的园区综合价值为Fi，第i个评价对象的第m个一级指标的评价值为Fi(m)，秩和比法得到的第i个评价对象的园区综合价值为Wi，第i个评价对象的第m个一级指标的评价值为Wi(m)，则最终的园区的综合价值计算公式为：
Vi＝w1Fi+w2Wii＝1,2,...,n
各项一级指标的评价值的计算公式为：
Vi(m)＝w1Fi(m)+w2Wi(m)i＝1,2,...,n,m＝1,2,...,p
其中，w1和w2分别代表主成分分析法与加权秩和比法权重，w1和w2由评价员根据实际情况选择，要求w1,w2≥0，w1+w2＝1。
一种配售电园区价值评估装置，包括信息模块、建模模块、输入模块、计算模块、评估模块和合成模块；
所述的信息模块负责获取园区基本信息，所述的基本信息包括园区电网的可靠性水平、电源种类及容量、负荷特性、园区财务状况、技术先进水平、环保水平和信用水平信息；
所述的建模模块负责建立配售电园区价值评估的一级指标和二级指标，各个一级指标包括多个二级指标；
所述的输入模块负责将从园区运行系统中读入数据并给各二级指标赋值；
所述的计算模块负责将二级指标值进行归一化处理；
所述的评估模块负责分别使用主成分分析法和加权秩和比法对归一化指标值进行评估，得到两种不同方法下的园区的综合价值和各项一级指标值；
所述的合成模块负责将在主成分分析法得到的综合价值和各项一级指标值和加权秩和比法下得到的综合价值和各项一级指标值进行合成，通过加权平均求出园区最终的综合价值和各项一级指标值。
优选地，所述的一级指标包括经济、负荷、技术、产业、能源和信用指标；
所述的二级指标包括：所述的经济指标包括单位用电成本、园区总资产、单位电量产值和增量配电网；
所述的负荷指标包括年用电量、年用电量增长率、功率因数、负荷波动率和主动负荷占比指标；
所述的技术指标包括供电可靠性、冷热电三联供、储能容量和分布式电源渗透率指标；
所述的产业指标包括工业类型和政府扶持力度指标；
所述的能源指标包括新能源发电占比和单位电量污染物排放量指标；
所述的信用指标包括电费回收率、电费缴纳率和违约用电次数。
优选地，所述的赋值包括：对于工业类型指标使用德尔菲法赋值，其余二级指标根据实际情况赋值。
优选地，所述的归一化处理包括：所述的二级指标分为正指标和负指标，采用模糊数学中的隶属度函数分别对正指标值和负指标值进行归一化处理。
优选地，所述的正指标包括园区总资产、单位电量产值、增量配电网、年用电量、年用电量增长率、功率因数、负荷波动率、主动负荷占比、供电可靠性、冷热电三联供、储能容量、分布式电源渗透率、工业类型、政府扶持力度、新能源发电占比、电费回收率、电费缴纳率；
所述的负指标包括单位用电成本、单位电量污染物排放量、违约用电次数。
优选地，所述的正指标的隶属度函数为：
Figure BDA0002217031030000091
其中，A(x)为正指标变量x的隶属度，a1和a2分别是x的下限和上限值；所述的负指标的隶属度函数为：
Figure BDA0002217031030000092
其中，B(x)为负指标变量x的隶属度，b1和b2分别是x的下限和上限值。
本发明积极有益效果：
1.本发明采用的配售电园区价值评估指标体系，包含了经济、负荷、技术、产业、能源和信用多方面指标，能够清楚反应各方面对园区价值的贡献程度，实现了从多方面准确评价配售电园区的社会价值，可以给园区竞争收购人员提供更加全面的数据支持，以进一步对园区价值提升和竞争策略制定提供全面指导。
本发明中仅有工业类型需要专家评价，大大降低了量化指标难度，使用的主成分分析法和加权秩和比法均为客观方法，能充分利用数据指标，避免了过强的主观性，而且在计算园区综合价值的同时，还计算了园区的各一级指标评价值，使得评价方可以对园区有更加细致详尽的评价结果，可据此结果找到园区的长板和短板，有针对性地制定园区价值提升策略，对于园区和售电主体提升园区价值的策略制定有着非常重要的参考意义，有利于园区的进一步发展和决策。
2.本发明采用主成分分析法有以下优点：(1)可消除评价指标之间的相关影响，因为主成分分析在对原指标变量进行变换后形成了彼此相互独立的主成分，而且实践证明指标间相关程度越高，主成分分析效果越好；(2)可减少指标选择的工作量，对于其它评价方法，由于难以消除评价指标间的相关影响，所以选择指标时要花费不少精力，而主成分分析由于可以消除这种相关影响，所以在指标选择上相对容易些；(3)主成分分析中各主成分是按方差大小依次排列顺序的，在分析问题时，可以舍弃一部分主成分，只取前后方差较大的几个主成分来代表原变量，从而减少了计算工作量。
3.本发明售电园区价值评估装置可实现对售电园区价值的自动评估，且能同时评估较大数目的配售电园区，可有效提升评估效率，大大简化了评估人员的工作。园区的综合价值和各一级指标值能有效描述配售电园区的价值特性，各一级指标值可凸显园区的经济、负荷、技术、产业、能源和信用特性，不仅有利于园区针对各项一级指标提升自身价值，也为电网公司等配售电主体竞争园区的策略制定提供了依据。
具体实施方式
下面结合一些具体实施例对本发明进一步说明。
一种配售电园区价值评估方法，包括以下步骤：
步骤1，获取园区基本信息，包括园区电网的可靠性水平、电源种类及容量、负荷特性、园区财务状况、技术先进水平、环保水平和信用水平信息；
步骤2，根据步骤1获得的基本信息，建立配售电园区价值评估的一级指标和二级指标，各个一级指标包括多个二级指标
所建立的一级指标包括经济、负荷、技术、产业、能源和信用指标多个一级指标，其二级指标分别为：
1)经济特性
园区的经济特性反映了园区自身的经济财务状况及资产组成特性，经济财务状况用单位用电成本、园区总资产、单位电量产值指标来计算，资产组成反映在增量配电网指标上；
(1)单位用电成本
单位用电成本是园区在一年内的总成本除以年总用电量，表明园区每向用户提供一单位电能所产生的成本；
(2)园区总资产
园区总资产是园区所有的固定资产、无形资产、流动资产、长期投资和其他资产之和，是园区拥有或控制的、能够带来经济利益的全部资产，可由资产负债表中的“资产总计”计量；
(3)单位电量产值
单位电量产值是每单位的电量在园区内所能够创造的产值，计算公式如下：
单位电量产值＝园区总产值/园区总用电量；
该指标反映了园区的生产效率；
(4)增量配电网
增量配电网指标指园区内的社会资本投资的增量配电业务的资产，该指标反映了园区内增量配电网的资产情况；
2)负荷特性
园区的负荷特性反映了园区所拥有的负荷的特性，也可以理解为园区所有用户的负荷特性，包括年用电量、年用电量增长率、功率因数、负荷波动率、主动负荷占比指标，这些指标可以较好地体现园区内用户的用电习惯与喜好，反映园区的负荷协调能力；
(1)年用电量
园区的年用电量是园区在一年内卖给用户或园区自用的所有电量，该指标反映了园区的市场状况，所拥有的用户的多寡。
(2)年用电量增长率
年用电量增长率是园区当年的年用电量相对于前一年的年用电量的增长速度，计算公式如下：
年用电量增长率＝(园区当年用电量-园区前一年用电量)/园区前一年用电量；
该指标反映了园区的发展情况；
(3)功率因数
园区的功率因数是园区全年运行中的电网功率因数平均值，该指标反映了园区中无功负荷与有功负荷的比例；
(4)负荷波动率
负荷波动率指用户在典型工作日负荷曲线下，全天各时段负荷标准差与负荷均值之比，用户负荷波动率越高，表明用户在不同时间段的用电量差距越大，越需要调峰调频等辅助服务；
设σd为日负荷标准差，μd为日负荷均值，则负荷波动率定义为：
Figure BDA0002217031030000121
(5)主动负荷占比
主动负荷能够实现供电侧和用电侧的互动响应，结合用户的用电需求和电网的运行状况，优化分配用户用电量，实现在特定时间内用电负荷的削减和转移，改善系统负荷特性，节省供电成本和用户用电成本，园区可以通过签订合同，使部分用户负荷接受自己的调度控制，转变为主动负荷，这些可调负荷的总容量就是园区的主动负荷容量；
主动负荷占全园区总负荷的比例即称为主动负荷占比，计算公式如下：
主动负荷占比＝主动负荷容量/园区总负荷
其中，园区总负荷取全年园区内负荷的平均值，主动负荷占比指标反映了用户负荷的灵活程度和园区的负荷协调能力；
3)技术特性
园区的技术特性体现出园区是否具有维持与发展园区正常运行状态的技术能力与水平，包含供电可靠性、冷热电三联供、储能容量、分布式电源渗透率4个二级指标；
(1)供电可靠性
供电可靠性反映园区为用户提供安全稳定电能的能力，供电可靠性越高，园区因异常或事故等中断电力供应的时间和次数越少，用户体验越好，计算公式如下：
供电可靠性＝(1-用户加权平均停电时间)/统计时间×100％
其中，用户加权平均停电时间可由园区各用户的年用电量和停电时间乘积之和除以园区年总用电量求得，供电可靠性指标体现了园区保证配电网正常运行的能力；
(2)冷热电三联供
冷热电三联供是以天然气为主要燃料带动燃气轮机、微燃机或内燃机发电机燃气发电设备运行，产生的电力供应用户的电力需求，系统发电后排出的余热通过余热回收利用设备(余热锅炉或者余热直燃机)向用户供热、供冷的系统；在本实施例中以冷热电三联供系统的全年发电量作为冷热电三联供的效用指标；
(3)储能容量
储能容量指园区中所有储能设备的总容量，包括电池储能、电感电容储能以及机械储能，该指标反映了园区调控负荷与发电的水平；
(4)分布式电源渗透率
分布式电源指以分散方式布置在用户附近，发电功率为数kW～50kW的小型模块式，与环境兼容的独立电源，包括分布式发电、小型风力或光伏发电、热电联产、冷热电联产以及各种蓄能技术，而分布式电源渗透率指分布式电源全年提供的电量占全年用电量的比例；
4)产业特性
园区的产业特性反映了园区用户所能得到的社会资源水平，园区的电力用户处于各种行业，不同行业面临的国家政策及社会竞争环境都不同，意味着园区能够获取的社会资源不同，产业特性可由工业类型和政府扶持力度2个二级指标进行评估；
(1)工业类型
园区内的工业类型一般较为多样，常见的有高新技术园区、工业制造园区和农畜产品加工园区，针对不同的工业类型，不同的地区往往有着不同的地方政策偏向，难以量化，通常采用德尔菲法，由专家给具有不同工业类型的园区打分，判别其工业类型对园区价值的影响；
(2)政府扶持力度
园区的政府扶持力度指全年内政府为园区提供的各种有价值的资产总和，反映了政府对于园区的具体扶持程度；
5)能源特性
园区的能源特性包含新能源发电占比和单位电量污染物排放量2个二级指标，分别体现了园区所用发电能源的清洁程度和园区对环境的污染程度；
(1)新能源发电占比
新能源发电占比是指园区内所有新能源(可再生能源)发电设施的全年发电量占园区年总用电量的比例，包括太阳能、风能、地热能、波浪能、潮汐能所有新能源的发电设备，该指标反映了园区内使用能源的清洁程度；
(2)单位电量污染物排放量
单位电量污染排放量是指园区内每使用一单位电能所排放的污染物的总量(吨)，计算公式如下：
单位电量污染物排放量＝园区总污染物排放量/园区年总用电量；
其中污染物包括粉尘、煤渣、废水、二氧化硫、氮氧化物，该指标反映了园区对于周围环境的污染程度。
6)信用特性
园区的信用特性可分为园区用户的信用水平和园区自身的信用水平，园区用户的信用水平可由电费回收率指标度量，园区自身的信用水平可由电费缴纳率和违约用电次数两个二级指标度量；
(1)电费回收率
电费回收率指园区一年内所有售出电力应收电费的回收率，反映了园区内用户的信誉好坏；
(2)电费缴纳率
电费缴纳率是园区当年应向电网缴纳的电费和应缴电费的比例，反映了园区对于电网公司的信誉好坏；
(3)违约用电次数
违约用电次数是园区当年的总违约用电次数，反映了园区的用电规范程度；
步骤3，对于难以量化的二级指标工业类型指标使用德尔菲法(使用专家打分后平均的方法)赋值，其余二级指标均为园区日常运行数据，可直接由园区运行平台获取；
步骤4，根据模糊数学方法，对步骤3中得到的二级指标值进行归一化，采用模糊数学领域的隶属度函数来对指标进行归一化处理；
隶属度指评估对象从属于某一状态的程度，隶属度越大表明评估对象属于该状态的程度越强，在区间[0,1]之间，隶属度函数则是评估指标值与隶属度之间的映射关系，本实施例采用梯形分布模型；
不同类型的指标有着不同的隶属度函数，根据指标对评估结果产生的影响，可将评估指标分为正指标、负指标，正指标指数值越大，评估对象价值越高的指标；负指标指数值越大，评估对象价值越低的指标；
在园区价值评估指标体系中，正指标包括园区总资产、单位电量产值、增量配电网、年用电量、年用电量增长率、功率因数、负荷波动率、主动负荷占比、供电可靠性、冷热电三联供、储能容量、分布式电源渗透率、工业类型、政府扶持力度、新能源发电占比、电费回收率、电费缴纳率，负指标包括单位用电成本、单位电量污染物排放量、违约用电次数；
正指标的隶属度函数为：
Figure BDA0002217031030000151
其中，A(x)为正指标变量x的隶属度，a1和a2分别是x的下限和上限值。
负指标的隶属度函数为：
Figure BDA0002217031030000152
其中，B(x)为负指标变量x的隶属度，b1和b2分别是x的下限和上限值；
步骤5，采用主成分分析法对售电园区的价值进行评估
主成分分析法是通过恰当的数学变换，使新变量主成分成为原变量的线性组合，并选取少数几个在变差总信息量中比例较大的主成分来分析事物的一种方法，主成分在变差信息量中的比例越大，它在综合评价中的作用就越大，计算步骤如下：
①一级指标矩阵数据标准化
设原指标体系所评价的对象有n个样本，p项一级指标，各一级指标下的二级指标个数分别为q1,q2,…,qp，已知各二级指标值时，对于第m个一级指标，有数据矩阵
Figure BDA0002217031030000153
其中xij为第i个样本的第m项一级指标的第j项二级指标值，使用Z-score法对数据进行标准化变换，标准化指标值的计算公式如下：
Figure BDA0002217031030000154
其中，
Figure BDA0002217031030000161
②确定相关矩阵
需要求出相关矩阵
Figure BDA0002217031030000162
以代表各指标之间的关系，计算公式如下：
由上述公式可得raa＝1,rak＝rka；
③根据指标相关性确定主成分
由特征方程式|λl-R|＝0，可求得qm个特征根λl(l＝1,2,…,qm)，将其按大小顺序排列为
Figure BDA0002217031030000164
这些特征根是主成分的方差，它的值反映了各个主成分在描述被评价对象上所起到的作用的大小，由特征方程式，每一个特征根对应一个特征向量Xl＝(xl1,xl1,…,xl1,)l＝1,2,…,qm，将标准化后的指标变量转换为主成分；
Figure BDA0002217031030000165
其中，F1为第一主成分，F2为第二主成分，以此类推，
Figure BDA0002217031030000166
为第qm主成分；
④依据方差贡献率，确定主成分个数
第m个一级指标下的主成分个数km由如下公式选取：
⑤求各项一级指标值
以③中
Figure BDA0002217031030000171
为各主成分的线性加权值，再对km个主成分进行加权求和，权重由各主成分的方差贡献率确定，计算公式为：
Figure BDA0002217031030000172
所得第m个一级指标评价值为：
Figure BDA0002217031030000173
⑥求园区的综合价值
以园区各一级指标评价值组成新的数据矩阵X＝(xij)n×p,i＝1,2,…,n,j＝1,2,…,p，对此新的数据矩阵重复上述计算步骤①到⑤，求出园区的综合价值。
步骤6，采用秩和比法对园区价值进行评估
秩和比法是在一个n行p列矩阵中，通过秩转换，获得无量纲统计量RSR；在此基础上，运用参数统计分析的概念和方法，研究RSR的分布，以RSR值对皮更加对象的优劣直接排序或分档排序，从而对评价对象作出综合评价，具体步骤为：
①编秩
设原指标体系所评价的对象有n个样本，p项一级指标，各一级指标下的二级指标个数分别为q1,q2,…,qp，二级指标的个数总和为q＝q1+q2+…+qp，将n个评价对象的q个评价指标排列成n行q列的原始数据表，编出每个指标各评价对象的秩，其中正指标从小到大编秩，负指标从大到小编秩，统一指标数据相同者编平均秩，得到的秩矩阵记为R＝(rij)n×qi＝1,2,…,nj＝1,2,…,q；
②计算加权秩和比WRSR
分别计算一级指标和园区综合价值的加权秩和比，计算第m个一级指标加权秩和比的公式如下：
Figure BDA0002217031030000181
式中，
Figure BDA0002217031030000182
计算园区综合价值的加权秩和比的公式如下：
Figure BDA0002217031030000183
其中，wj为第j个评价指标的权重，
Figure BDA0002217031030000184
此处的权重可以一般通过专家定权法获得，当评价对象个数n≤10时，可以跳过计算步骤③、④，直接进入步骤⑤，当评价对象个数＞10时，需经过步骤③、④求WRSR值；
③计算概率单位
将园区总价值的WRSRi值和各一级指标的WRSRi(m)分别从小到大排列起来，列出各组频数fi、fi(m)，计算各组累积频数cfi、cfi(m)，计算累积频率pi＝cfi/n、pi(m)＝cfi(m)/n，将pi、pi(m)转换为概率单位probiti、probiti(m)，其计算方式为标准正态分布的pi、pi(m)分位数加5；
④计算直线回归方程
以累积频率计算的概率单位probiti、probiti(m)为自变量，以WRSRi、WRSRi(m)值为因变量，计算直线回归方程，即WRSR＝a+b·probit、WRSR(m)＝a(m)+b(m)·probit(m)，可使用统计工具以最小二乘法进行拟合；
⑤分档排序，计算园区的综合价值和各项一级指标值
按照回归方程推算所对应的园区综合价值的WRSRi值和各一级指标的WRSRi(m)估计值，凭借经验选定分档值，对评价对象进行分档排序，以所得的WRSR估计值作为对应园区的总价值和一级指标评价值。
步骤7，将主成分分析法所得到的综合价值和各项一级指标值与加权秩和比法所得到的综合价值和各项一级指标值进行合成，通过加权平均得到园区最终的综合价值和各项一级指标值，包括：
设主成分分析法得到的第i个评价对象的园区综合价值为Fi，第i个评价对象的第m个一级指标的评价值为Fi(m)，秩和比法得到的第i个评价对象的园区综合价值为Wi，第i个评价对象的第m个一级指标的评价值为Wi(m)，则最终的园区综合价值计算公式为：
Vi＝w1Fi+w2Wii＝1,2,...,n
各项一级指标的评价值的计算公式为：
Vi(m)＝w1Fi(m)+w2Wi(m)i＝1,2,...,n,m＝1,2,...,p
其中，w1和w2分别代表主成分分析法与加权秩和比法权重，由评价员根据实际情况选择，要求w1,w2≥0，w1+w2＝1，越重要有效的评价方法对应的权重越大。
一种配售电园区价值评估装置，包括信息模块、建模模块、输入模块、计算模块、评估模块和合成模块；
所述的信息模块负责获取园区基本信息；
所述的建模模块负责建立配售电园区价值评估的一级指标和二级指标，各个一级指标包括多个二级指标，所述的二级指标分为正指标和负指标；
所述的输入模块负责将从园区运行系统中读入数据并给各二级指标赋值，对于工业类型指标使用德尔菲法赋值，其余二级指标根据实际情况赋值；
所述的计算模块负责将二级指标值进行归一化处理，用模糊数学中的隶属度函数分别对正指标值和负指标值进行归一化处理，得到分布在0-1范围内的指标值；
所述的评估模块负责分别使用主成分分析法和加权秩和比法对归一化指标值进行评估，得到两种不同方法下的园区的综合价值和各项一级指标值；
所述的合成模块负责将在主成分分析法得到的综合价值和各项一级指标值和加权秩和比法下得到的综合价值和各项一级指标值进行合成，通过加权平均求出园区最终的综合价值和各项一级指标值。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (15)

1.一种配售电园区价值评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，获取园区基本信息，所述的基本信息包括园区电网的可靠性水平、电源种类及容量、负荷特性、园区财务状况、技术先进水平、环保水平和信用水平信息；
步骤2，根据步骤1获得的基本信息，建立配售电园区价值评估的一级指标和二级指标，各个一级指标包括多个二级指标；
步骤3，给步骤2中各二级指标赋值；
步骤4，对步骤3中得到的二级指标值进行归一化；
步骤5，对步骤4归一化处理得到的二级指标值使用主成分分析法求出评估主成分，并算出对应的权重，通过加权求和得出园区的综合价值和各项一级指标值；
步骤6，对步骤4归一化处理得到的二级指标值使用秩和比法求出各指标的加权样本秩WRSR分布，并据此对园区价值的高低进行分档排序，得到园区的综合价值和各项一级指标值；
步骤7，将主成分分析法所得到的综合价值和各项一级指标值与加权秩和比法所得到的综合价值和各项一级指标值进行合成，通过加权平均得到园区最终的综合价值和各项一级指标值。
2.根据权利要求1所述的配售电园区价值评估方法，其特征在于，步骤2中所述的一级指标包括经济、负荷、技术、产业、能源和信用指标；
所述的二级指标包括：所述的经济指标包括单位用电成本、园区总资产、单位电量产值和增量配电网；
所述的负荷指标包括年用电量、年用电量增长率、功率因数、负荷波动率和主动负荷占比指标；
所述的技术指标包括供电可靠性、冷热电三联供、储能容量和分布式电源渗透率指标；
所述的产业指标包括工业类型和政府扶持力度指标；
所述的能源指标包括新能源发电占比和单位电量污染物排放量指标；
所述的信用指标包括电费回收率、电费缴纳率和违约用电次数。
3.根据权利要求2所述的配售电园区价值评估方法，其特征在于，步骤3中所述的给步骤2中各二级指标赋值，包括：对于工业类型指标使用德尔菲法赋值，其余二级指标根据实际情况赋值。
4.根据权利要求1所述的配售电园区价值评估方法，其特征在于，步骤4中所述的对步骤3中得到的二级指标值进行归一化，包括：所述的二级指标分为正指标和负指标，采用模糊数学中的隶属度函数分别对正指标值和负指标值进行归一化处理。
5.根据权利要求4所述的配售电园区价值评估方法，其特征在于，所述的正指标包括园区总资产、单位电量产值、增量配电网、年用电量、年用电量增长率、功率因数、负荷波动率、主动负荷占比、供电可靠性、冷热电三联供、储能容量、分布式电源渗透率、工业类型、政府扶持力度、新能源发电占比、电费回收率、电费缴纳率；
所述的负指标包括单位用电成本、单位电量污染物排放量、违约用电次数。
6.根据权利要求4所述的配售电园区价值评估方法，其特征在于，所述的正指标的隶属度函数为：
Figure FDA0002217031020000021
其中，A(x)为正指标变量x的隶属度，a1和a2分别是x的下限和上限值；所述的负指标的隶属度函数为：
Figure FDA0002217031020000022
其中，B(x)为负指标变量x的隶属度，b1和b2分别是x的下限和上限值。
7.根据权利要求1所述的配售电园区价值评估方法，其特征在于，步骤5中所述的主成分分析法的计算步骤如下：
①一级指标矩阵数据标准化
设原指标体系所评价的对象有n个样本，p项一级指标，各一级指标下的二级指标个数分别为q1,q2,…,qp，已知各二级指标值时，对于第m个一级指标，有数据矩阵
Figure FDA0002217031020000031
其中xij为第i个样本的第m项一级指标的第j项二级指标值，使用Z-score法对数据进行标准化变换，标准化指标值的计算公式如下：
Figure FDA0002217031020000032
其中，
Figure FDA0002217031020000033
②确定相关矩阵
求出相关矩阵
Figure FDA0002217031020000034
以代表各指标之间的关系，计算公式如下：
Figure FDA0002217031020000035
由上述公式可得raa＝1,rak＝rka；
③根据指标相关性确定主成分
由特征方程式|λl-R|＝0，可求得qm个特征根λl(l＝1,2,…,qm)，将其按大小顺序排列为
Figure FDA0002217031020000036
这些特征根是主成分的方差，每一个特征根对应一个特征向量Xl＝(xl1,xl1,…,xl1,)l＝1,2,…,qm
将标准化后的指标变量转换为主成分；
其中，F1为第一主成分，F2为第二主成分，以此类推，
Figure FDA0002217031020000038
为第qm主成分；
④依据方差贡献率，确定主成分个数
第m个一级指标下的主成分个数km由如下公式选取：
Figure FDA0002217031020000041
⑤求各项一级指标值
以③中
Figure FDA0002217031020000042
为各主成分的线性加权值，再对km个主成分进行加权求和，权重由各主成分的方差贡献率确定，计算公式为：
所得第m个一级指标评价值为：
Figure FDA0002217031020000044
⑥求园区综合价值
以园区各一级指标评价值组成新的数据矩阵X＝(xij)n×p,i＝1,2,…,n,j＝1,2,…,p，对此新的数据矩阵重复上述计算步骤①到⑤，求出园区的综合价值。
8.根据权利要求1所述的配售电园区价值评估方法，其特征在于，步骤6中所述的秩和比法的计算步骤为：
①编秩
设原指标体系所评价的对象有n个样本，p项一级指标，各一级指标下的二级指标个数分别为q1,q2,…,qp，二级指标的个数总和为q＝q1+q2+…+qp，将n个评价对象的q个评价指标排列成n行q列的原始数据表，编出每个指标各评价对象的秩，其中正指标从小到大编秩，负指标从大到小编秩，统一指标数据相同者编平均秩，得到的秩矩阵记为R＝(rij)n×q i＝1,2,…,n j＝1,2,…,q；
②计算加权秩和比WRSR
分别计算一级指标和园区综合价值的加权秩和比，计算第m个一级指标加权秩和比的公式如下：
Figure FDA0002217031020000051
式中，
Figure FDA0002217031020000052
计算园区综合价值的加权秩和比的公式如下：
Figure FDA0002217031020000053
其中，wj为第j个评价指标的权重，
Figure FDA0002217031020000054
此处的权重可以一般通过专家定权法获得，当评价对象个数n≤10时，可以跳过计算步骤③、④，直接进入步骤⑤，当评价对象个数＞10时，需经过步骤③、④求WRSR值；
③计算概率单位
将园区总价值的WRSRi值和各一级指标的WRSRi(m)分别从小到大排列起来，列出各组频数fi、fi(m)，计算各组累积频数cfi、cfi(m)，计算累积频率pi＝cfi/n、pi(m)＝cfi(m)/n，将pi、pi(m)转换为概率单位probiti、probiti(m)，其计算方式为标准正态分布的pi、pi(m)分位数加5；
④计算直线回归方程
以累积频率计算的概率单位probiti、probiti(m)为自变量，以WRSRi、WRSRi(m)值为因变量，计算直线回归方程，即WRSR＝a+b·probit、WRSR(m)＝a(m)+b(m)·probit(m)，可使用统计工具以最小二乘法进行拟合；
⑤分档排序，计算园区的综合价值和各项一级指标值
按照回归方程推算所对应的园区综合价值的WRSRi值和各项一级指标的WRSRi(m)估计值，凭借经验选定分档值，对评价对象进行分档排序，以所得的WRSR估计值作为对应园区的综合价值和一级指标评价值。
9.根据权利要求1所述的配售电园区价值评估方法，其特征在于，步骤7中所述的将主成分分析法所得到的综合价值和各项一级指标值与加权秩和比法所得到的综合价值和各项一级指标值进行合成，通过加权平均得到园区最终的综合价值和各项一级指标值，包括：
设主成分分析法得到的第i个评价对象的园区综合价值为Fi，第i个评价对象的第m个一级指标的评价值为Fi(m)，秩和比法得到的第i个评价对象的园区综合价值为Wi，第i个评价对象的第m个一级指标的评价值为Wi(m)，则最终的园区综合价值计算公式为：
Vi＝w1Fi+w2Wi i＝1,2,...,n
各一级指标的评价值的计算公式为：
Vi(m)＝w1Fi(m)+w2Wi(m) i＝1,2,...,n,m＝1,2,...,p
其中，w1和w2分别代表主成分分析法与加权秩和比法权重，w1和w2由评价员根据实际情况选择，要求w1,w2≥0，w1+w2＝1。
10.一种配售电园区价值评估装置，其特征在于，包括信息模块、建模模块、输入模块、计算模块、评估模块和合成模块；
所述的信息模块负责获取园区基本信息，所述的基本信息包括园区电网的可靠性水平、电源种类及容量、负荷特性、园区财务状况、技术先进水平、环保水平和信用水平信息；
所述的建模模块负责建立配售电园区价值评估的一级指标和二级指标，各个一级指标包括多个二级指标；
所述的输入模块负责将从园区运行系统中读入数据并给各二级指标赋值；
所述的计算模块负责将二级指标值进行归一化处理；
所述的评估模块负责分别使用主成分分析法和加权秩和比法对归一化指标值进行评估，得到两种不同方法下的园区的综合价值和各项一级指标值；
所述的合成模块负责将在主成分分析法得到的综合价值和各项一级指标值和加权秩和比法下得到的综合价值和各项一级指标值进行合成，通过加权平均求出园区最终的综合价值和各项一级指标值。
11.根据权利要求10所述的配售电园区价值评估装置，其特征在于，所述的一级指标包括经济、负荷、技术、产业、能源和信用指标；
所述的二级指标包括：所述的经济指标包括单位用电成本、园区总资产、单位电量产值和增量配电网；
所述的负荷指标包括年用电量、年用电量增长率、功率因数、负荷波动率和主动负荷占比指标；
所述的技术指标包括供电可靠性、冷热电三联供、储能容量和分布式电源渗透率指标；
所述的产业指标包括工业类型和政府扶持力度指标；
所述的能源指标包括新能源发电占比和单位电量污染物排放量指标；
所述的信用指标包括电费回收率、电费缴纳率和违约用电次数。
12.根据权利要求11所述的配售电园区价值评估装置，其特征在于，所述的赋值包括：对于工业类型指标使用德尔菲法赋值，其余二级指标根据实际情况赋值。
13.根据权利要求10所述的配售电园区价值评估装置，其特征在于，所述的归一化处理包括：所述的二级指标分为正指标和负指标，采用模糊数学中的隶属度函数分别对正指标值和负指标值进行归一化处理。
14.根据权利要求13所述的配售电园区价值评估装置，其特征在于，所述的正指标包括园区总资产、单位电量产值、增量配电网、年用电量、年用电量增长率、功率因数、负荷波动率、主动负荷占比、供电可靠性、冷热电三联供、储能容量、分布式电源渗透率、工业类型、政府扶持力度、新能源发电占比、电费回收率、电费缴纳率；
所述的负指标包括单位用电成本、单位电量污染物排放量、违约用电次数。
15.根据权利要求13所述的配售电园区价值评估装置，其特征在于，所述的正指标的隶属度函数为：
Figure FDA0002217031020000081
其中，A(x)为正指标变量x的隶属度，a1和a2分别是x的下限和上限值；
所述的负指标的隶属度函数为：
Figure FDA0002217031020000082
其中，B(x)为负指标变量x的隶属度，b1和b2分别是x的下限和上限值。
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