CN110689213A - 配电网规划项目库多阶段双q优选排序方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法。本发明包括步骤:现状电网可靠性分析;构造规划项目库;判断项目关系,构建项目关系矩阵和项目关系约束;建立配电网规划项目库多阶段双Q优选排序模型来确定项目优选排序组合。本发明提供的考虑项目相关性的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,在基于双Q理论的配电网规划方法研究的基础上,考虑项目之间的相关性因素,引入模糊关系理论,判断项目之间的效益影响关系,构建项目关系矩阵;以万加特纳优化选择模型为雏形,以项目间的施工相关性约束和资源约束为条件,建立配电网规划项目库优选排序模型。本发明能够较好地筛选出项目组合,优选排序结果与配电网实际规划情况吻合。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统领域,特别是一种考虑项目相关性的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法。
背景技术
配电网作为电力网络的末端环节直接与用户相连,整个电力系统对用户的供电能力和质量都通过配电网来体现。随着用户对供电质量要求的不断提高,配电网不断加大的建设需求与有限投资能力矛盾日益凸显,如何合理安排规划项目的建设时序、确定有限投资额度下规划项目的最优组合,实现投资效益的最大化成为当前配电网规划迫切需要解决的问题。
目前,针对配电网投资分配及项目优选的研究较少,相关研究大多集中于配电网项目优选和投资决策方面。配电网项目建设周期长,投资大,资金回收慢,且涉及面广,意义深远,投资决策复杂。传统配电网项目优选和投资决策只侧重于经济性目标,主要考虑项目投资所带来的经济效益,缺乏对电网技术性和安全性等方面的考虑。双Q规划法作为目前配电网规划中研究较多的内容之一,它的出现有效地解决了传统配电网规划中存在的稳定性、安全性和经济性难题,极大的提升了规划效率和线路布局的合理性。
现有的配电网规划项目库排序方法仅考虑了可靠性和费用两种属性之间的价值关系,均未涉及项目之间的相关性,在配电网规划过程中,只有考虑项目之间的相关性,才能制定出最客观合理的规划方案。
如何计及规划项目之间的相关性,选取科学有效的方法来对规划项目库进行优选排序,是目前配电网规划需要深入研究的问题。现有关于配电网规划项目排序的方法还有待改进。
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,提供一种考虑项目相关性的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,其在项目优选组合模型中加入项目相关性要求,构建项目关系矩阵,建立项目关系约束,以较好地筛选出项目组合,优选排序结果与配电网实际规划情况吻合。
为此,本发明采用以下的技术方案:配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,其包括步骤:
采用层次分析法构建配电网可靠性评价指标体系,进行基于可靠性的现状电网的诊断分析,得出现状电网在该指标体系下的可靠性评分结果;
全面分析配电网存在的问题,挖掘配电网现状薄弱环节,构造备选规划项目库;
估测各个规划项目的投资成本,以及各项目对于现状电网的供电可靠性提升情况;
借鉴模糊关系理论,判断项目之间的效益影响关系,构造项目关系矩阵;同时判断项目之间的时序相关性,建立项目时序约束条件;
以万加特纳优化选择模型为雏形,以投资成本限额和项目关系为约束条件,建立考虑项目相关性的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序模型,根据求解结果来确定项目入选与否以及项目建设时序。
进一步地,由于供电区域的可靠性差异化要求,不同供电区域配电网的可靠性现状水平存在差异,可靠性提升的难度和单位成本不同,考虑供电区域差异性,优化多个供电区域的配电网规划项目,筛选出最佳项目组合的项目库排序,有利于协调考虑可靠性和经济性。
进一步地,采用双Q优选排序模型进行配电网规划项目库的优选排序,包括:
规划人员参照某个或某一系列目标对某一配电系统进行评估,然后判断该配电系统能否实现既定目标,识别缺陷及分析原因,并按照主次、轻重对缺陷排序,安排对应的项目,最后根据边际成本效益分析对项目进行排序,确定最好的规划方案,使配电系统达到性能目标。
进一步地,考虑配电网规划项目间实际存在的各类关系,根据高压配电网规划项目的特点,将规划项目间关系定义为六类:独立、相容、扶持、依赖、互斥和互补。
进一步地,所述项目关系矩阵为:
式中,R表示项目关系矩阵,N表示项目库项目总数,矩阵中rij+rji表示项目i和项目j之间的可靠性效益相关系数,根据项目之间的可靠性效益影响关系,当项目独立时,不会产生附加效益,故rij=rji=0;当项目相容时,效益相关性表现为正相关,故rij+rji>0,项目同时投运产生的附加提高效益越大,rij+rji越大;当项目扶持时,效益相关性表现为负相关,故rij+rji<0,项目同时投运产生的附加减弱效益越大,rij+rji越小;对角线元素表示同一个项目,为便于项目直接效益计算,取rii=1;项目之间的效益影响是等位相互的,故矩阵元素满足rij=rji,i≠j,即项目关系矩阵为对角线元素为1的对称矩阵。
进一步地,所述各项目对于现状电网的供电可靠性提升情况的测算过程为:
利用配电网可靠性评价指标体系,分析配电网各个可靠性评价指标的现状;
估测项目投运建成后对该配电网各个可靠性评价指标的影响情况;
利用可靠性评价标准,将评价指标变化转换成可靠性指标评分变化;
最后使用多个指标评分变化值权重相加的方式,综合评判各项目对于现状电网的供电可靠性提升情况。
进一步地,所述项目时序的约束条件为:
a.投资预算约束
每一年新入选的项目组合的总投资成本不大于每一年的最大投资限额,
式中,Ci为项目i的投资成本,Ct_max为第t年的最大投资限额;Ui,t表示第i个项目在第t年入选情况,为一个0/1决策变量,0表示未入选,1表示入选;假设第0年所有项目均未开建,令Ui,0=0,i=1,2,...,N;
b.工作量约束
每一年新入选的项目组合的总改建工作量不大于每一年的最大工作量限额,
式中,Li为项目i所需的改建工作量,Lt_max为第t年的最大工作量限额;
c.入选状态闭锁约束
项目一旦入选,在后续年中均为已入选状态,即满足:
d.依赖关系约束
假设项目i依赖于项目j,则当项目j未入选时,即Uj,t=0时,项目i一定未入选,即Ui,t=0;当项目j入选时,即Uj,t=1时,项目i可能未入选也可能已入选,即Ui,t=0或1,故得约束:
e.互斥关系约束
当项目i和项目j为互斥关系时,不能同时投运这两个项目,故项目i和项目j只能入选1个或者二者都不入选,得约束:
f.互补关系约束
当项目i和项目j为互补关系时,项目i和项目j同时入选或者同时不入选,故得约束:
进一步地,以规划年限内总的可靠性提升最大即停电时间减少量最大为依据,建立配电网规划项目库多阶段双Q优选排序模型的目标函数;
设配电网规划年限为S,项目库中项目总数为N,则配电网规划项目库多阶段双Q优选排序模型的目标函数表示为:
式中:E为整个规划周期内入选项目带来的总停电时间减少量;
γ为时间因子;
Ti为项目i实施后提高供电可靠性而减少的停电时间;
Ht为附加效益矩阵H的列向量,由于附加效益由两个项目共同影响,故将其个体效益开平方,使得附加效益与直接效益的数量级保持一致;
R为项目关系矩阵。
进一步地,所述的可靠性评价指标体系,采用一套严格的可靠性指标评价标准,通过专家打分确定评价指标的分值,得出配电网可靠性水平。为了简化模型,采用其中的一个指标如用户平均停电时间,制定针对本发明模型的单指标评价标准。
本发明提供的考虑项目相关性的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,在基于双Q理论的配电网规划方法研究的基础上,考虑项目之间的相关性因素,引入模糊关系理论,判断项目之间的效益影响关系,构建项目关系矩阵;以万加特纳优化选择模型为雏形,以项目间的施工相关性约束和资源约束为条件,建立配电网规划项目库优选排序模型。
本发明采用数学模型来筛选组合项目,比传统项目评估排序方法适用项目库规模更加庞大。数学模型的投资约束和可靠性作为目标函数能够很好地处理定额预算条件下尽可能提高可靠性的问题,更加突显双Q规划理论的优点。采用项目关系矩阵和项目关系约束,把项目之间的相关性纳入项目组合优选排序的考虑之中,以往任何配电网项目排序研究都没有采用。综合考虑不同类型供电区域的可靠性现状因素,采用可靠性评价标准,协调不同供电区域的项目优选排序过程,能够实现有限投资额度下地区整体可靠性水平最大化。
本发明所提出的方法能够较好地筛选出项目组合,优选排序结果与配电网实际规划情况吻合。
附图说明
图1为本发明考虑项目相关性的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法的流程图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明的目的、技术方案以及技术效果,以下结合附图对本发明进行进一步的说明。
本发明提出了一种考虑项目相关性的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,其实施流程包括如下详细步骤:
步骤1、获取现状电网的多个可靠性指标,采用层次分析法构建配电网可靠性评价指标体系,进行基于可靠性的现状电网的诊断分析,得出现状电网在该指标体系下的可靠性评分结果;
步骤2、全面分析配电网存在的问题,挖掘配电网现状薄弱环节,构造备选规划项目库;
步骤3、估测各个规划项目的投资成本,以及各项目对于现状电网的供电可靠性提升情况,具体估测过程为:
利用配电网可靠性评价指标体系,分析配电网各个可靠性评价指标的现状;
估测项目投运建成后对该配电网各个可靠性评价指标的影响情况;
利用可靠性评价标准,将评价指标变化转换成可靠性指标评分变化;
最后使用多个指标评分变化值权重相加的方式,综合评判各项目对于现状电网的供电可靠性提升情况。
步骤4、借鉴模糊关系理论,判断项目之间的效益影响关系,构造项目关系矩阵;同时判断项目之间的时序相关性,建立项目时序约束条件;
步骤5、以万加特纳(Weingartner)优化选择模型为雏形,以投资成本限额和项目关系为约束条件,建立考虑项目相关性的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序模型,根据求解结果来确定项目入选与否以及项目建设时序;
步骤6、若综合考虑供电区域的可靠性差异化要求,可对多个供电区域进行可靠性现状分析,并获取供电区域对应规划项目的可靠性影响水平,统筹规划多个供电区域的配电网规划项目库,筛选最佳项目组合,提高地区整体可靠性水平。
考虑配电网规划项目间实际存在的各类关系,根据高压配电网规划项目的特点,将规划项目间关系定义为六类:独立、相容、扶持、依赖、互斥和互补。
独立:不同的项目之间不存在任何相互间的联系。
相容:不同的项目之间互相增益,如项目A和项目B同时投运的供电效益大于单独投运项目A和单独投运项目B的效益之和,则可以认为项目A和项目B相容。
扶持:不同的项目的功能和覆盖范围存在重叠,如项目A和项目B建成后供电范围基本重叠,则可以认为项目A和项目B扶持。
依赖:不同的项目之间有所依存,如项目B的投运一定要以项目A的投运为前提,则可以认为项目B依赖于项目A。
互斥:不同的项目之间互不相容,如项目A和项目B不能同时投运,则可以认为项目A与项目B互斥。
互补:不同的项目之间紧密互补,如项目A和项目B或者同时投运或者都不投运,则可以认为项目A与项目B互补。
采用模糊关系理论判断项目之间的效益影响关系及构造项目关系矩阵,包括:
式中,R表示项目关系矩阵,N表示项目库项目总数,矩阵中rij+rji表示项目i和项目j之间的可靠性效益相关系数,根据项目之间的可靠性效益影响关系,当项目独立时,不会产生附加效益,故rij=rji=0;当项目相容时,效益相关性表现为正相关,故rij+rji>0,项目同时投运产生的附加提高效益越大,rij+rji越大;当项目扶持时,效益相关性表现为负相关,故rij+rji<0,项目同时投运产生的附加减弱效益越大,rij+rji越小。对角线元素表示同一个项目,为了便于项目直接效益计算,取rii=1。项目之间的效益影响是等位相互的,故矩阵元素应满足rij=rji,i≠j,即项目关系矩阵为对角线元素为1的对称矩阵。
采用项目之间的时序相关性建立项目时序约束条件,包括:
若项目i的投运一定要以项目j的投运为前提,则可以认为项目i依赖于项目j。则当项目j未入选时,即Uj,t=0时,项目i一定未入选,即Ui,t=0;当项目j入选时,即Uj,t=1时,项目i可能未入选也可能已入选,即Ui,t=0或1,可得依赖约束:
若项目i和项目j不能同时投运,则可以认为项目i与项目j互斥,项目i和项目j只能入选1个或者二者都不入选,可得互斥约束:
若项目i和项目j或者同时投运或者都不投运,则可以认为项目i与项目j互补,项目i和项目j同时入选或者同时不入选,故可得互补约束:
采用万加特纳(Weingartner)优化选择模型,以投资成本限额和项目关系为约束条件,建立考虑项目相关性的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序模型,包括:
由于各区域的经济发展水平参差不齐,负荷密度、用户重要程度、用电水平、GDP等因素都有所不同,因此不同区域的配电网发展水平存在较大差异,导致了不同区域的配电网可靠性提升的成本和收益都有所不同。通常情况下,经济发展水平较高的区域,其配电网建设较完善,提高配电网可靠性的难度较大,因此单位成本较高,同时由于该区域经济发展对供电可靠性水平的要求很高,提升供电可靠性带来的收益也较高;而经济发展水平较为落后的地区情况则相反。因此在研究配电网规划项目库优选排序时需要考虑区域差异的因素。
按照《配电网规划设计技术导则》(Q/GDW1738-2012)中关于供电分区划分标准的要求,不同区域可以按照负荷密度、行政区划等因素划分为A+、A、B、C、D、E6个供电区域。假设某市有10个供电区域,每个供电区域分别有10个规划项目,共100个项目,组成一个较大的项目库。如果在A+类供电区域和C类供电区域分别投建成本都为500万元的改造项目,A+类供电区域的停电时间可能只减少5分钟,而C类供电区域的停电时间可以减少20分钟。但是同时由于不同区域的可靠性现状水平不一样,A+类区域减少的5分钟停电时间和C类区域减少的20分钟停电时间带来的提升供电可靠性收益难以直接做比较。因此需要建立基于配电网状态评估体系的可靠性评价标准,把无法直接比较的不同供电区域的可靠性评估指标数值转化为容易比较的可靠性指标评估得分。
采用层次分析法进行可靠性现状分析时,需要建立基于供电可靠性的可靠性评价指标体系,采用一套严格的指标评价标准,通过专家打分确定评价指标的分值,得出配电网可靠性水平。一套完整的可靠性指标评价标准包含许多的基层指标,为了简化模型,采用其中的一个指标如用户平均停电时间,制定单指标评价标准。
为了进一步理解本发明,以下以M城市配电网规划项目库为例,来解释本发明的实际应用。
按照《配电网规划设计技术导则》(Q/GDW1738-2012)中关于供电分区划分标准的要求,如下表所示。
供电区域划分表
注1:σ为供电区域的负荷密度(MW/km2)。
注2:供电区域面积一般不小于5km2。
注3:计算负荷密度时,应扣除110(66)kV专线负荷,以及高山、戈壁、荒漠、水域、森林等无效供电面积。
M城市划分了10个供电区域,如表1所示。
表1M城市供电区域划分情况
首先经过对现状电网的可靠性分析,挖掘配电网现状薄弱环节,构造备选规划项目库,该实施例中每个供电区域有10个备选规划项目,项目库总容量为100个。
接着估测各个项目的投资成本以及各项目对于现状电网的供电可靠性提升情况,根据项目的工程量可以估测出项目的投资成本,项目对于现状电网的供电可靠性提升情况可以先估测项目对可靠性指标的影响,再根据可靠性指标评价标准将其转化成对可靠性评分的影响。一套完整的可靠性指标评价标准包含许多的基层指标,为了简化模型,采用其中的一个指标如用户平均停电时间,制定简化的考虑供电区域差异的单可靠性指标评价标准,如表2所示。
表2考虑供电区域差异的单可靠性指标评价标准
表2是简化的单可靠性指标评价标准,假设评价指标变化量和指标评分变化量直接为线性映射的关系,实际工程中可靠性评价标准应更为复杂。
由上述步骤可以得到如表3所示的项目库的基本数据,包括项目编号、名称、投资成本、停电减少时间和可靠性指标评分提升值。
表3 M城市配电网规划项目库基本数据
接下去判断项目之间的关系,同一个供电区域的项目之间可能存在各种项目关系,而不同供电区域的项目则相互独立,由专家经验确定各项目间两两关系,并生成关系矩阵和时序约束。同时假设M城市每年配电网项目建设的预算限额为1亿元。
根据配电网规划项目库多阶段双Q优选排序模型确定该大型项目库5年规划的优选排序组合结果,如表4所示(表中数据为项目编号)。
表4项目库优选排序结果
由此优选排序结果可计算出每年的投资成本和新增可靠性指标评分提升值,如表5所示。
表5年投资成本和可靠性指标评分提升值
规划年 | 第1年 | 第2年 | 第3年 | 第4年 | 第5年 |
投资成本和/万元 | 9674 | 9995 | 9969 | 9939 | 9996 |
新增可靠性指标评分提升值 | 172.12 | 159.85 | 136.92 | 117.54 | 108.35 |
从表4和表5中可以看出:
1)每一年的项目投资成本和均不超过预算限额1亿元,该排序组合满足投资成本约束。
2)模型中假设了每个区域的第2个项目依赖于第1个项目,排序结果满足依赖关系约束,如项目1和项目2都在第3年入选,项目12在项目11之后两年入选,等等。
3)模型中假设了每个区域的第5个项目和第6个项目互补,排序结果满足互补关系约束,如项目5和项目6同时入选,项目85和项目86同时未入选,等等。
4))模型中假设了每个区域的第8个项目和第9个项目互斥,排序结果满足互斥关系约束,如项目8入选而项目9未入选,项目19入选而项目18未入选,等等。
5)如果在模型中去掉项目关系矩阵的作用,最终得到的项目优选排序组合会发生变化,且可靠性评估得分提升值减少,由此可见在项目排序过程中考虑项目之间的效益相关性是十分必要的。
6)本文模型可以在投资额度有限的情况下,优先选择可靠性提升效益更高的项目组合,从表4.5的数据来看,第1年到第5年的入选项目组合带来的可靠性指标评分提升值分别为172.12、159.85、136.92、117.54、108.35,逐年递减,实现了在一定投资额度下尽可能提高可靠性的双Q规划目标。
7)5年规划时限内,100个项目总共入选了81个项目,项目不入选既受到了互斥等项目关系约束的限制,也受到了总投资额度有限的限制。本文模型可以筛选出有限投资额度下可靠性效益尽可能高的项目组合。如对于农村3的项目93网架优化改造工程,其成本为600万元,可靠性评估得分提升值为6.26分;而市中心的项目11低压设备改造和项目12低压电网改造工程,其成本和也为600万元,可靠性评估得分提升值之和为2.02和4.39分,这两个项目独立,故这两个项目同时投运的可靠性评估得分提升值为6.41分。在本发明模型的筛选下,项目11和12被选中,项目93被淘汰,符合双Q规划理论的要求。
综上,本发明的方法对配电网规划项目库优选排序有效,且考虑了项目之间的相关性。能很好地处理定额预算下尽可能提高配电网供电可靠性的问题,满足双Q规划理论要求。综合考虑供电区域的可靠性差异化要求,统筹规划多个供电区域的配电网规划项目库,筛选最佳项目组合,提高地区整体可靠性水平。
Claims (10)
1.配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,其特征在于,包括步骤:
采用层次分析法构建配电网可靠性评价指标体系,进行基于可靠性的现状电网的诊断分析,得出现状电网在该指标体系下的可靠性评分结果;
全面分析配电网存在的问题,挖掘配电网现状薄弱环节,构造备选规划项目库;
估测各个规划项目的投资成本,以及各项目对于现状电网的供电可靠性提升情况;
借鉴模糊关系理论,判断项目之间的效益影响关系,构造项目关系矩阵;同时判断项目之间的时序相关性,建立项目时序约束条件;
以万加特纳优化选择模型为雏形,以投资成本限额和项目关系为约束条件,建立考虑项目相关性的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序模型,根据求解结果来确定项目入选与否以及项目建设时序。
2.根据权利要求1所述的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,其特征在于,由于供电区域的可靠性差异化要求,不同供电区域配电网的可靠性现状水平存在差异,可靠性提升的难度和单位成本不同,考虑供电区域差异性,优化多个供电区域的配电网规划项目,筛选出最佳项目组合的项目库排序。
3.根据权利要求1或2所述的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,其特征在于,采用双Q优选排序模型进行配电网规划项目库的优选排序,包括:
规划人员参照某个或某一系列目标对某一配电系统进行评估,然后判断该配电系统能否实现既定目标,识别缺陷及分析原因,并按照主次、轻重对缺陷排序,安排对应的项目,最后根据边际成本效益分析对项目进行排序,确定最好的规划方案,使配电系统达到性能目标。
4.根据权利要求3所述的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,其特征在于,考虑配电网规划项目间实际存在的各类关系,根据配电网规划项目的特点,将规划项目间关系定义为六类:独立、相容、扶持、依赖、互斥和互补。
5.根据权利要求4所述的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,其特征在于,所述项目关系矩阵为:
式中,R表示项目关系矩阵,N表示项目库项目总数,矩阵中rij+rji表示项目i和项目j之间的可靠性效益相关系数,根据项目之间的可靠性效益影响关系,当项目独立时,不会产生附加效益,故rij=rji=0;当项目相容时,效益相关性表现为正相关,故rij+rji>0,项目同时投运产生的附加提高效益越大,rij+rji越大;当项目扶持时,效益相关性表现为负相关,故rij+rji<0,项目同时投运产生的附加减弱效益越大,rij+rji越小;对角线元素表示同一个项目,为便于项目直接效益计算,取rii=1;项目之间的效益影响是等位相互的,故矩阵元素满足rij=rji,i≠j,即项目关系矩阵为对角线元素为1的对称矩阵。
6.根据权利要求1所述的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,其特征在于,所述各项目对于现状电网的供电可靠性提升情况的测算过程为:
利用配电网可靠性评价指标体系,分析配电网各个可靠性评价指标的现状;
估测项目投运建成后对该配电网各个可靠性评价指标的影响情况;
利用可靠性评价标准,将评价指标变化转换成可靠性指标评分变化;
最后使用多个指标评分变化值权重相加的方式,综合评判各项目对于现状电网的供电可靠性提升情况。
7.根据权利要求1所述的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,其特征在于,所述项目时序的约束条件为:
a.投资预算约束
每一年新入选的项目组合的总投资成本不大于每一年的最大投资限额,
式中,Ci为项目i的投资成本,Ct_max为第t年的最大投资限额;Ui,t表示第i个项目在第t年入选情况,为一个0/1决策变量,0表示未入选,1表示入选;假设第0年所有项目均未开建,令Ui,0=0,i=1,2,...,N;
b.工作量约束
每一年新入选的项目组合的总改建工作量不大于每一年的最大工作量限额,
式中,Li为项目i所需的改建工作量,Lt_max为第t年的最大工作量限额;
c.入选状态闭锁约束
项目一旦入选,在后续年中均为已入选状态,即满足:
d.依赖关系约束
假设项目i依赖于项目j,则当项目j未入选时,即Uj,t=0时,项目i一定未入选,即Ui,t=0;当项目j入选时,即Uj,t=1时,项目i可能未入选也可能已入选,即Ui,t=0或1,故得约束:
e.互斥关系约束
当项目i和项目j为互斥关系时,不能同时投运这两个项目,故项目i和项目j只能入选1个或者二者都不入选,得约束:
f.互补关系约束
当项目i和项目j为互补关系时,项目i和项目j同时入选或者同时不入选,故得约束:
8.根据权利要求1所述的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,其特征在于,以规划年限内总的可靠性提升最大即停电时间减少量最大为依据,建立配电网规划项目库多阶段双Q优选排序模型的目标函数;
假设配电网规划年限为S,项目库中项目总数为N,则配电网规划项目库多阶段双Q优选排序模型的目标函数表示为:
式中:E为整个规划周期内入选项目带来的总停电时间减少量;
γ为时间因子;
Ti为项目i实施后提高供电可靠性而减少的停电时间;
Ht为附加效益矩阵H的列向量,由于附加效益由两个项目共同影响,故将其个体效益开平方,使得附加效益与直接效益的数量级保持一致;
R为项目关系矩阵。
9.根据权利要求1或2所述的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,其特征在于,所述的可靠性评价指标体系,采用一套严格的可靠性指标评价标准,通过专家打分确定评价指标的分值,得出配电网可靠性水平。
10.根据权利要求9所述的配电网规划项目库多阶段双Q优选排序方法,其特征在于,一套完整的可靠性指标评价标准包含许多的基层指标,为简化模型,采用其中的一个指标,制定单指标评价标准。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111311061A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-19 | 上海三菱电梯有限公司 | 电梯改造方案生成方法及电梯改造方案生成系统 |
CN112651648A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-13 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于数据白化的配电网可靠性指标预处理方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070174161A1 (en) * | 2006-01-26 | 2007-07-26 | Accenture Global Services Gmbh | Method and System for Creating a Plan of Projects |
CN107169652A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-15 | 国网江西省电力公司经济技术研究院 | 一种全电压等级电网规划项目优选库生成方法 |
CN107622362A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-01-23 | 国网重庆市电力公司经济技术研究院 | 一种配电网投资效益的评价方法及装置 |
CN107918827A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-17 | 昆明能讯科技有限责任公司 | 一种基于优选策略的配电网规划项目自动优选方法 |
-
2018
- 2018-07-06 CN CN201810737550.XA patent/CN110689213B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070174161A1 (en) * | 2006-01-26 | 2007-07-26 | Accenture Global Services Gmbh | Method and System for Creating a Plan of Projects |
CN107169652A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-15 | 国网江西省电力公司经济技术研究院 | 一种全电压等级电网规划项目优选库生成方法 |
CN107622362A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-01-23 | 国网重庆市电力公司经济技术研究院 | 一种配电网投资效益的评价方法及装置 |
CN107918827A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-17 | 昆明能讯科技有限责任公司 | 一种基于优选策略的配电网规划项目自动优选方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
胡娱欧: "基于改进的模糊层次分析法的输电网规划综合评价研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111311061A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-19 | 上海三菱电梯有限公司 | 电梯改造方案生成方法及电梯改造方案生成系统 |
CN111311061B (zh) * | 2020-01-16 | 2024-03-12 | 上海三菱电梯有限公司 | 电梯改造方案生成方法及电梯改造方案生成系统 |
CN112651648A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-13 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于数据白化的配电网可靠性指标预处理方法 |
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