CN111160732A - 一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法 - Google Patents
一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111160732A CN111160732A CN201911289785.8A CN201911289785A CN111160732A CN 111160732 A CN111160732 A CN 111160732A CN 201911289785 A CN201911289785 A CN 201911289785A CN 111160732 A CN111160732 A CN 111160732A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- index
- comprehensive evaluation
- safety
- benefit
- data
- 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.)
- Pending
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 80
- 230000008901 benefit Effects 0.000 title claims abstract description 36
- 230000004927 fusion Effects 0.000 title claims abstract description 28
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 24
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 13
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 claims description 10
- PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N gold Chemical compound [Au] PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 239000010931 gold Substances 0.000 claims description 6
- 229910052737 gold Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000011157 data evaluation Methods 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 2
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Images
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
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
- G06N7/02—Computing arrangements based on specific mathematical models using fuzzy logic
-
- 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—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Algebra (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明涉及配电网规划建设领域，目的是提供一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，本发明基于多算子层次分析模糊评价的多站融合安全与效益综合评价方法，首先选取某地区多站融合试点作为研究对象，填写基础指标(即部分指标层和全部子指标层)数据，并根据模糊隶属度函数对数据进行标准化处理。然后根据专家打分，确定模糊层次评价的模糊一致判断矩阵，根据模糊一致判断矩阵得到各层次的权重值。最后利用之前得到的权重评估得到各指标层指标及类别层指标的值，最终得到总体评价指标，本方法计算合理，实用性强，适合推广。
Description
技术领域
本发明涉及电网建设领域，具体涉及一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法。
背景技术
近年来，我国经济增长明显放缓，环境和能源问题的压力逐渐增大，需要在绿色环保的条件下培育新的经济增长点。因此，国家电网公司积极响应国家的“互联网+”战略，提出了“三型两网、世界一流”的战略目标，通过改造升级传统变电站，建设了集变电站、充换电站和数据中心站于一体的“多站融合”项目。“多站融合”建设运行的的关键是解决系统安全、经济效益与节能环保之间的矛盾，主要体现在两方面：一是供电可靠性的要求决定了“多站融合”的安全系数要高，另外电网公司的企业属性决定了其追求经济效益的最大化。综合评价理论体系能有效解决这一问题，其通过对经济效益与安全性的合理评价，根据评价结果来指导“多站融合”的规划与投资建设。目前已有较多学者利用综合评价的方法对传统变电站进行评价，但往往只是对传统变电站进行单项评估，评价单一，缺乏系统性，无法反映变电站系统的薄弱环节，所以不能有效地指导变电站的升级改造规划，且对于变电站系统的可靠性与经济效益的综合评估方法研究较少。
CN201110454036.3，一种配电网供电可靠性指标优化调控方法及其系统，本发明提供一种配电网供电可靠性指标优化调控方法及其系统，通过将所述配电网的供电可靠性指标与预定标准比较，判断是否需要进行配电网的供电可靠性指标优化调整，通过判断各个变电站或者各个分区的供电可靠性指标对整个配电网的影响，选定需要调整的变电站或者分区，并从中选定对其供电可靠性指标影响较大的供电可靠性指标参数进行调整，可对整个配电网的供电可靠性指标达到较大的优化。直到调整后的供电可靠性指标参数得到的配电网的供电可靠性指标符合预定标准，根据供电可靠性指标参数能够获得最优的配电网供电可靠性指标控制策略，以此为依据进行配电网改造，可以在给定资金的情况下最大限度的提高系统供电可靠性，提高系统的经济效益，但该申请只是单一的对配电网进行可靠性的分析评价，评价单一，缺乏系统性，无法反映变电站系统的薄弱环节，所以不能有效地指导变电站的升级改造规划。
因此,需要一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，能够结合多个指标进行多站融合安全与效益的综合评价。
发明内容
本发明目的在于提供一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，通过对多站融合的安全、效益指标进行分析，可以将评价指标分解为规范安全指标、一般安全指标、效益指标。为了使评价更加清晰、容易实现，将指标分为4层，分别为目标层、类别层、指标层及子指标层，本发明结构合理，设计巧妙，适合推广；
为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，包括下列步骤：
步骤1:获取待研究地区的各年份的基础数据，所述基础数据包括有变电站、充换电站以及数据中心的各项指标数据；
步骤2：对各指标类型进行分类，建立金子塔式层次主导模型并计算对应的指标数据的权重以及综合评价指标，形成综合评价体系；
步骤3：结合所述综合评价体系的结果得到待研究地区的各年份安全指标、规范安全指标和效益指标的变化趋势。
优选的，所述步骤1中，各项所述指标数据包含有对应的指标名称。
优选的，所述步骤2还包括下列步骤：
步骤21：将所述各指标数据作为输入，通过对指标数据进行隶属度函数计算得到标准化指标；
步骤22：将所述标准化指标作为输入，采用模糊一致判断矩阵进行比较确定层次指标间的关系及更高层次的指标，建立金子塔式层次主导模型并得到多个所述指标数据评价结果；
步骤23：计算对应的指标数据的权重结合所述综合评价指标得到所述综合评价体系。优选的，所述步骤21中，选取矩形分布函数及梯形分布函数作为隶属度函数进行模糊评价，所述矩形分布函数如下式所示：
其中rij表示第i对象j属性的指标取值；rij表示对应的隶属度值。
优选的，所述步骤22中，所述模糊一致判断矩阵如下列所述
其中sij代表第i个指标与第j个指标之间的关系。
优选的，所述层次主导模型依次包括有目标层、类别层、指标层及子指标层,所述数据指标的权重自底层至顶层进行计算。
优选的，所述类别层包含有安全规范指标、效益指标和安全指标，将所述规范安全指标定义为主导指标，将所述效益指标定义为一般指标，将所述安全指标定义为辅助指标。
优选的，在所述步骤23中，将所述类别层的指标数据作为输入通过主从型乘法算子及0-1型乘法算子计算得到所述综合评价指标。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
1.综合输电网中变电站、充换电站和数据中心站于一体的“多站融合”解决系统安全、经济效益与节能环保之间的矛盾；
2.通过对经济效益与安全性的合理评价，根据评价结果来指导“多站融合”的规划与投资建设；
3.利用多种算子构建层次主导模糊评价模型，得到指标体系的权重分析及指标计算方法。
附图说明
图1为本发明中实施例的多站融合综合评价指标体系结构图。
具体实施方式
下面结合本发明的附图1，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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“逆时针”、“顺时针”“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
图1为本发明的实施例的多站融合综合评价指标体系的结构图；
一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，包括下列步骤：
步骤1:获取待研究地区的各年份的基础数据，所述基础数据包括有变电站、充换电站以及数据中心的各项指标数据；
步骤2：对各指标类型进行分类，建立金子塔式层次主导模型并计算对应的指标数据的权重以及综合评价指标，形成综合评价体系；
步骤3：结合所述综合评价体系的结果得到待研究地区的各年份安全指标、规范安全指标和效益指标的变化趋势。
值得说明的是，所述步骤2还包括下列步骤：
步骤21：将所述各指标数据作为输入，通过对指标数据进行隶属度函数计算得到标准化指标；
步骤22：将所述标准化指标作为输入，采用模糊一致判断矩阵进行比较确定层次指标间的关系及更高层次的指标，建立金子塔式层次主导模型并得到多个所述指标数据评价结果；
步骤23：计算对应的指标数据的权重结合所述综合评价指标得到所述综合评价体系。
值得说明的是，建立模糊评价模型，模糊评价首先需要对指标的隶属度进行评价，即指标的标准化处理。根据指标特性不同，模糊评价时具有不同的隶属度函数。考虑到指标体系中的指标特性，选取矩形分布函数及梯形分布函数作为模糊评价的隶属度函数，矩形分布函数的数学表达式为：
其中rij表示第i对象j属性的指标取值；rij表示对应的隶属度值。
值得说明的是，已知梯形分布函数可以表示安全、效益等各方面指标，根据指标特性不同，可以分为以下几种：成本型隶属函数如下：
式中m为评价对象个数；效益型隶属函数如下：
区间型隶属函数如下：
式中νlj(l＝1,2,3,4)为区间型隶属函数的参数。
值得说明的是，通过模糊层次分析法处理指标，模糊层次分析法利用模糊一致判断矩阵对各个指标进行重要性的比较，改进了层次分析法判断矩阵一致性检验、权重求取方面的问题，模糊一致判断矩阵为的矩阵，其元素具有一下性质：
式中sij代表第i个指标与第j个指标之间的关系，取值为0.5代表2个指标同等重要，取值越大代表指标i越重要，在得到模糊一致判断矩阵后，即可由矩阵计算得到模糊层次分析法各指标的权重，从而确定层次指标间的关系及计算更高层次的指标。
权重计算方法为
式中β为决定权重分辨率的参数。
值得说明的是，对于一类模糊评价，其指标具有明显的共同作用特性，现有的以加和、取极值为特性的模糊评价算子已经不能满足评价的需求，在此提出基于乘法的模糊评价算子，从而对评价结果有更准确的计算，包含有0-1型乘法算子，当模糊评价中含有合格性指标，即评价指标的取值隶属度为对象的某个属性是否合格，评价对象的综合指标为：
主从型乘法算子：当模糊评价的评价指标只有2类(即主要指标、辅助指标)时，则在评价中，指标集中只有2类指标：
评价中，辅助指标只对主要指标进行修正与改进，先对主要指标、辅助指标分别进行模糊合成运算，则指标集合成为2个指标：
然后应用主从型乘法算子，即可得到评价对象的隶属度：
根据多站融合中安全、效益的关系，利用模糊层次分析法及模糊评价中的乘加算子、0-1型乘法算子及主从型乘法算子，建立层次主导评价模型，对于目标层、类别层、指标层及子指标层的指标，自底层至顶层对综合评价的指标体系进行计算。将规范安全指标定义为主导指标，效益指标定义为一般指标，安全指标定义为辅助指标。则综合评价指标可以通过主从型乘法算子及0-1型乘法算子得到：
值得说明的是，表1为多站融合综合评价指标，表1中列出了所有的具体指标，共有57个基础指标、13个合成指标及1个综合评价指标，具体请参照表1：
表1
本实施例中应用于国内的某多站融合变电站综合评价中，各类指标具体评价结果如表2所示：
表2
| 指标代码 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| GA | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| AQ | 0.771 | 0.809 | 0.843 | 0.871 | 0.893 |
| AQ1 | 0.95 | 0.97 | 0.96 | 0.98 | 0.99 |
| AQ2 | 0.76 | 0.80 | 0.82 | 0.83 | 0.84 |
| AQ3 | 0.80 | 0.85 | 0.89 | 0.90 | 0.90 |
| AQ4 | 0.45 | 0.53 | 0.62 | 0.68 | 0.75 |
| AQ5 | 0.65 | 0.69 | 0.76 | 0.82 | 0.85 |
| AQ6 | 0.83 | 0.85 | 0.88 | 0.90 | 0.93 |
| XY | 0.598 | 0.711 | 0.706 | 0.775 | 0.834 |
| XY1 | 0.80 | 0.85 | 0.90 | 0.92 | 0.93 |
| XY2 | 0.65 | 0.70 | 0.75 | 0.80 | 0.85 |
| XY3 | 0.35 | 0.90 | 0.70 | 0.77 | 0.78 |
| XY4 | 0.60 | 0.64 | 0.68 | 0.69 | 0.70 |
| XY5 | 0.92 | 0.58 | 0.49 | 0.66 | 0.92 |
| XY6 | 0.42 | 0.52 | 0.62 | 0.73 | 0.82 |
安全与效益指标的权重选取结果如表3、表4所示：
表3
| 指标代码 | AQ1 | AQ2 | AQ3 | AQ4 | AQ5 | AQ6 |
| 权重 | 0.223 | 0.150 | 0.160 | 0.107 | 0.165 | 0.195 |
表4
| 指标代码 | XY1 | XY2 | XY3 | XY4 | XY5 | XY6 |
| 权重 | 0.239 | 0.080 | 0.196 | 0.145 | 0.113 | 0.227 |
系统各年综合评价结果如表5所示：
表5
| 年份 | 指标结果 | 增长率 | 排名 |
| 2019 | 0.461 | / | 5 |
| 2020 | 0.575 | 24.70％ | 4 |
| 2021 | 0.595 | 3.47％ | 3 |
| 2022 | 0.675 | 13.37％ | 2 |
| 2023 | 0.745 | 10.37％ | 1 |
由综合评价结果可以看出，评价结果可以较好的反映多站融合变电站各年份安全与效益水平的变化，对多站融合的规划具有指导意义。
值得说明的是，本实施例将多站融合的典型架构分为物理层考虑采用交直流混联模式，直流母线汇集充放电设施、储能站以及数据中心站，提高系统的能效；感知层进一步下沉到用户侧，对用户侧各类设备用电信息进行采集，网络层采用电力载波通信、4G/5G、NB-IoT等多类型通信技术相结合的架构，平台层基于三合一站数据中心的支撑，建立两网融合全业务的统一数据中心和企业中台，应用层则面向用户服务、企业运营、电网运行以及新型业务等，提供多样化服务。
值得说明的是，请参照图1，通过对多站融合的安全、效益指标进行分析，可以将评价指标分解为规范安全指标、一般安全指标、效益指标。为了使评价更加清晰、容易实现，将指标分为4层，分别为目标层、类别层、指标层及子指标层。其中“+”号表示指标并列关系，“×”号表示指标之间为共同作用。
综上所述，本发明的实施原理为：基于多算子层次分析模糊评价的多站融合安全与效益综合评价方法。首先选取某地区多站融合试点作为研究对象，填写基础指标(即部分指标层和全部子指标层)数据，并根据模糊隶属度函数对数据进行标准化处理。然后根据专家打分，确定模糊层次评价的模糊一致判断矩阵，根据模糊一致判断矩阵得到各层次的权重值。最后利用之前得到的权重评估得到各指标层指标及类别层指标的值，其中本实施例规范安全指标利用0-1算子计算得到，取辅助增益系数为0.2，最终得到总体评价指标，本方法计算合理，设计巧妙，适合推广。
Claims (8)
1.一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，其特征在于，包括下列步骤：
步骤1:获取待研究地区的各年份的基础数据，所述基础数据包括有变电站、充换电站以及数据中心的各项指标数据；
步骤2：对各指标类型进行分类，建立金子塔式层次主导模型并计算对应的指标数据的权重以及综合评价指标，形成综合评价体系；
步骤3：结合所述综合评价体系的结果得到待研究地区的各年份安全指标、规范安全指标和效益指标的变化趋势。
2.根据权利要求1所述的一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，其特征在于,所述步骤1中，各项所述指标数据包含有对应的指标名称。
3.根据权利要求1所述的一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，其特征在于，所述步骤2还包括下列步骤：
步骤21：将所述各指标数据作为输入，通过对指标数据进行隶属度函数计算得到标准化指标；
步骤22：将所述标准化指标作为输入，采用模糊一致判断矩阵进行比较确定层次指标间的关系及更高层次的指标，建立金子塔式层次主导模型并得到多个所述指标数据评价结果；
步骤23：计算对应的指标数据的权重结合所述综合评价指标得到所述综合评价体系。
4.根据权利要求3所述的一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，其特征在于，所述步骤21中，选取矩形分布函数及梯形分布函数作为隶属度函数进行模糊评价，所述矩形分布函数如下式所示：
其中rij表示第i对象j属性的指标取值；rij表示对应的隶属度值。
5.根据权利要求3所述的一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，其特征在于，所述步骤22中，所述模糊一致判断矩阵如下列所述
其中sij代表第i个指标与第j个指标之间的关系。
6.根据权利要求3所述的一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，其特征在于，所述层次主导模型依次包括有目标层、类别层、指标层及子指标层,所述数据指标的权重自底层至顶层进行计算。
7.根据权利要求6所述的一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，其特征在于，所述类别层包含有规范安全指标、效益指标和安全指标，将所述规范安全指标定义为主导指标，将所述效益指标定义为一般指标，将所述安全指标定义为辅助指标。
8.根据权利要求3所述的一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，其特征在于，在所述步骤23中，将所述类别层的指标数据作为输入通过主从型乘法算子及0-1型乘法算子计算得到所述综合评价指标。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911289785.8A CN111160732A (zh) | 2019-12-14 | 2019-12-14 | 一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911289785.8A CN111160732A (zh) | 2019-12-14 | 2019-12-14 | 一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111160732A true CN111160732A (zh) | 2020-05-15 |
Family
ID=70557176
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911289785.8A Pending CN111160732A (zh) | 2019-12-14 | 2019-12-14 | 一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111160732A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112101700A (zh) * | 2020-07-24 | 2020-12-18 | 国网上海市电力公司 | 一种多站融合选址指标体系的评估方法 |
| CN112132453A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-25 | 国网能源研究院有限公司 | 区域电网可再生能源最优接纳规模评估方法、系统及装置 |
| CN112488556A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-03-12 | 广东电网有限责任公司 | 一种评标专家打分一致性评价方法、装置及终端 |
| CN113191674A (zh) * | 2021-05-20 | 2021-07-30 | 广东电网有限责任公司 | 一种安全风险评估方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN113807563A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-12-17 | 国网能源研究院有限公司 | 一种计及不同功能模块运行特性的多站融合优化方法 |
| CN114399167A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-04-26 | 嘉兴恒创电力设计研究院有限公司 | 一种多站融合系统多指标综合效能评估方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106204278A (zh) * | 2016-07-11 | 2016-12-07 | 国网浙江省电力公司经济技术研究院 | 基于分配系数的不同电压等级电网投资效益测算系统 |
| CN110362894A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-22 | 贵州电网有限责任公司 | 配电线路、变压器综合降损及节能计算分析方法及系统 |
| CN110363376A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-10-22 | 浙江华云电力工程设计咨询有限公司 | 基于互联网的综合能源服务系统 |
| CN110492607A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-22 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于泛在电力物联网的智能变电站状态监测系统 |
-
2019
- 2019-12-14 CN CN201911289785.8A patent/CN111160732A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106204278A (zh) * | 2016-07-11 | 2016-12-07 | 国网浙江省电力公司经济技术研究院 | 基于分配系数的不同电压等级电网投资效益测算系统 |
| CN110363376A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-10-22 | 浙江华云电力工程设计咨询有限公司 | 基于互联网的综合能源服务系统 |
| CN110362894A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-22 | 贵州电网有限责任公司 | 配电线路、变压器综合降损及节能计算分析方法及系统 |
| CN110492607A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-22 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于泛在电力物联网的智能变电站状态监测系统 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 刘秋华等: "电网智能化模糊综合评价指标体系构建与应用", 《统计与决策》 * |
| 王智冬等: "智能电网的评估指标体系", 《电网技术》 * |
| 穆永铮等: "基于多算子层次分析模糊评价的电网安全与效益综合评价指标体系", 《电网技术》 * |
| 许海清等: "以变电站为核心建设能源综合服务站", 《中国电力企业管理》 * |
| 黄立飞等: "基于"三型两网发展战略"的规划业务影响分析", 《青海电力》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112101700A (zh) * | 2020-07-24 | 2020-12-18 | 国网上海市电力公司 | 一种多站融合选址指标体系的评估方法 |
| CN112132453A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-25 | 国网能源研究院有限公司 | 区域电网可再生能源最优接纳规模评估方法、系统及装置 |
| CN112488556A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-03-12 | 广东电网有限责任公司 | 一种评标专家打分一致性评价方法、装置及终端 |
| CN113191674A (zh) * | 2021-05-20 | 2021-07-30 | 广东电网有限责任公司 | 一种安全风险评估方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN113807563A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-12-17 | 国网能源研究院有限公司 | 一种计及不同功能模块运行特性的多站融合优化方法 |
| CN114399167A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-04-26 | 嘉兴恒创电力设计研究院有限公司 | 一种多站融合系统多指标综合效能评估方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111160732A (zh) | 一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法 | |
| US9310406B2 (en) | Region-based security evaluation method for the electric power distribution system | |
| CN104331844B (zh) | 一种电网基建项目投资决策方法 | |
| CN105427053A (zh) | 一种应用于配网建设改造方案与供电质量评估指标的关联影响分析模型 | |
| CN106991524A (zh) | 一种台区线损率预估方法 | |
| CN109492874B (zh) | 一种三层级配电网投资决策体系的决策方法 | |
| CN110516912A (zh) | 一种配电台区户变关系的识别方法 | |
| CN107734512A (zh) | 一种基于灰度关联层次分析的网络选择方法 | |
| CN103617447B (zh) | 智能变电站的评价系统及评价方法 | |
| CN103971175B (zh) | 一种多级变电站的短期负荷预测方法 | |
| CN104899645A (zh) | 一种城市配电网智能化改造评估系统 | |
| CN103116814B (zh) | 一种地区电网主设备中期负荷预测系统 | |
| CN109003010A (zh) | 电网项目投资效益的评价方法 | |
| CN102081754B (zh) | 多专家动态协调评判方法及智能化辅助决策支持系统 | |
| CN104036364A (zh) | 一种配电网网络结构水平评价方法 | |
| CN107220758A (zh) | 一种电网规划辅助系统 | |
| CN103632306A (zh) | 一种基于聚类分析的配电网供电区域划分方法 | |
| CN106447178A (zh) | 一种配电网改造建设分析规划系统 | |
| CN111881961A (zh) | 基于数据挖掘的配电网故障风险等级预测方法 | |
| Du et al. | A hybrid group-making decision framework for regional distribution network outage loss assessment based on fuzzy best-worst and MARCOS methods | |
| CN110648253A (zh) | 一种基于历史投资成效的配电网投资分配方法 | |
| CN105468663A (zh) | 一种基于云模型的智能决策电网知识库的搭建方法 | |
| CN107944687B (zh) | 一种面向电网公司保底服务的增量配电网综合评估方法 | |
| CN105224993A (zh) | 一种优化配电网运行的变电站规划方法 | |
| CN112926187B (zh) | 一种配电网经济运行分析优化的方法 |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200515 |