CN111523769A - 一种测算混联电网碳减排效果的方法与系统 - Google Patents

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CN111523769A CN202010242401.3A CN202010242401A CN111523769A CN 111523769 A CN111523769 A CN 111523769A CN 202010242401 A CN202010242401 A CN 202010242401A CN 111523769 A CN111523769 A CN 111523769A
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Abstract

本发明提供了一种测算混联电网碳减排效果的方法与系统，本发明通过对混联电网累计建设里程、累计输送电量以及碳排放强度构建广义灰色关联度分析模型，根据模型判断混联电网建设与碳减排效果之间的关系，从而实现灰色关联分析方法与混联电网、碳减排数据的相关指标结合，从量化角度分析混联电网是否具有碳减排效果，定量验证了混联电网在节能减排方面的内在潜力，为远期电网清洁化发展提供参考依据。

Description

一种测算混联电网碳减排效果的方法与系统
技术领域
本发明涉及电网碳减排技术领域，特别是一种测算混联电网碳减排效果的方法与系统。
背景技术
中国幅员辽阔，能源资源种类丰富多样，但负荷需求与能源分布不相匹配的矛盾仍然较为激烈，且以煤炭为主要能源消耗品的能源消耗结构致使我国碳排放量居高不下。因此为了顺利实现碳减排承诺，改善我国能源消费结构，并优化负荷中心能源需求供给方式，发展具有长距离、大容量输电优势的特高压交直流混联电网成为最佳选择。
目前对于混联电网的研究主要有三类：运行控制研究，该部分集中关注混联电网的运行控制问题，例如电压矫正、频率控制等，主要通过仿真实验对混联电网的运行特性进行分析；系统安全性评估，特高压交、直流输电技术均有各自的优势和瓶颈，其形成的互联网络在物理特性上与传统电网有着显著的差异性，而混联电网的大规模应用关系着全域的电网安全，一旦发生事故就会造成无法估量的损失，因此对该系统的安全评估工作十分重要；风险防范措施。
混联电网故障的高成本性使得众多学者对风控措施的研究投入大量精力。例如，《交直流混联系统连锁故障搜索模型及故障关联分析》中通过建立一种故障快速筛选的事故链搜索模型用于搜索出直流退出运行的故障演化路径；《特高压直流闭锁后的交直流混联受端电网最优切负荷方案》针对混联电网中直流闭锁导致的大功率失负荷问题，通过改进的粒子群优化(PSO，Particle Swarm Optimization)算法求解得到电网最优切负荷点及其对应的最优切负荷量，给出了解决大功率失负荷风险的控制方法。
混联电网带来的环境效益并没有详实且可以参考的研究成果，仅在《高压交直流混联输电系统》中定性阐述了混联电网具有的推动清洁能源开发、优化煤电布局、提高电网运行安全性等方面的优势。混联电网发展带来的经济效益是明显而且可观的，与此同时，随着环境成本在国民经济效益评价中地位的不断升高，混联电网发展带来的环境效益将直接影响其后续的发展走势，对其环境效益的研究和评估是十分必要的。
发明内容
本发明的目的是提供一种测算混联电网碳减排效果的方法与系统，旨在解决现有技术中缺少混联电网的环境效益评估的问题，实现定量分析混联电网是否具有碳减排效果。
为达到上述技术目的，本发明提供了一种测算混联电网碳减排效果的方法，所述方法包括以下操作：
基于混联电网累计建设里程、累计输送电量以及碳排放强度构建相关指标序列；
计算各个指标序列的始点零化像；
计算混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色绝对关联度、灰色相对关联度以及灰色综合关联度，构建广义灰色关联度分析模型，根据模型判断混联电网建设与碳减排效果之间的关系。
优选地，所述混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色绝对关联度的计算公式如下：
Figure BDA0002433000280000031
Figure BDA0002433000280000032
Figure BDA0002433000280000033
Figure BDA0002433000280000034
Figure BDA0002433000280000035
其中，εiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度，εjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度。
优选地，所述混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色相对关联度的计算公式如下：
Figure BDA0002433000280000036
Figure BDA0002433000280000037
Figure BDA0002433000280000038
Figure BDA0002433000280000039
Figure BDA0002433000280000041
其中，γiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色相对关联度，γjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色相对关联度。
优选地，所述混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色综合关联度的计算公式如下：
ρiq＝θεiq+(1-θ)γiq (θ∈[0,1])
ρjq＝θεjq+(1-θ)γjq (θ∈[0,1])
ρiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色综合关联度，ρjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色综合关联度。
本发明还提供了一种测算混联电网碳减排效果的系统，所述系统包括：
指标序列构建模块，用于基于混联电网累计建设里程、累计输送电量以及碳排放强度构建相关指标序列；
始点零化像计算模块，用于计算各个指标序列的始点零化像；
关联度分析模型构建模块，用于计算混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色绝对关联度、灰色相对关联度以及灰色综合关联度，构建广义灰色关联度分析模型，根据模型判断混联电网建设与碳减排效果之间的关系。
优选地，所述混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色绝对关联度的计算公式如下：
Figure BDA0002433000280000042
Figure BDA0002433000280000051
Figure BDA0002433000280000052
Figure BDA0002433000280000053
Figure BDA0002433000280000054
其中，εiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度，εjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度。
优选地，所述混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色绝对关联度的计算公式如下：
Figure BDA0002433000280000055
Figure BDA0002433000280000056
Figure BDA0002433000280000057
Figure BDA0002433000280000058
Figure BDA0002433000280000059
其中，εiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度，εjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度。
优选地，所述混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色综合关联度的计算公式如下：
ρiq＝θεiq+(1-θ)γiq (θ∈[0,1])
ρjq＝θεjq+(1-θ)γjq (θ∈[0,1])
ρiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色综合关联度，ρjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色综合关联度。
发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
与现有技术相比，本发明通过对混联电网累计建设里程、累计输送电量以及碳排放强度构建广义灰色关联度分析模型，根据模型判断混联电网建设与碳减排效果之间的关系，从而实现灰色关联分析方法与混联电网、碳减排数据的相关指标结合，从量化角度分析混联电网是否具有碳减排效果，定量验证了混联电网在节能减排方面的内在潜力，为远期电网清洁化发展提供参考依据。
附图说明
图1为本发明实施例中所提供的一种测算混联电网碳减排效果的方法流程图；
图2为本发明实施例中所提供的一种测算混联电网碳减排效果的系统框图。
具体实施方式
为了能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
下面结合附图对本发明实施例所提供的一种测算混联电网碳减排效果的方法与系统进行详细说明。
如图1所示，本发明公开了一种测算混联电网碳减排效果的方法，所述方法包括以下操作：
基于混联电网累计建设里程、累计输送电量以及碳排放强度构建相关指标序列；
计算各个指标序列的始点零化像；
计算混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色绝对关联度、灰色相对关联度以及灰色综合关联度，构建广义灰色关联度分析模型，根据模型判断混联电网建设与碳减排效果之间的关系。
基于混联电网累计建设里程和混联电网累计输送电量两个指标构建相关指标序列，通过对原始数据进行无量纲化处理得到指标序列的数值，所述无量纲化处理公式如下：
Figure BDA0002433000280000071
其中，x0(k)为指标数据原值，
Figure BDA0002433000280000072
为指标数据原值序列的平均值。
所述累计建设里程的指标序列如下：
Li＝[li(1),li(2),...,li(n)]
所述累计输送电量的指标序列如下：
Tj＝[tj(1),tj(2),...,tj(n)]
所述碳排放强度的指标序列如下：
Cq＝[cq(1),cq(2),...,cq(n)]
对于上述指标序列计算序列的始点零化像。
所述累计建设里程的始点零化像为：
Figure BDA0002433000280000081
所述累计输送电量的始点零化像如下：
Figure BDA0002433000280000082
所述碳排放强度的始点零化像如下：
Figure BDA0002433000280000083
其中，
Figure BDA0002433000280000084
Figure BDA0002433000280000085
本发明实施例以2008年-2017年的特高压输电网络累积建设里程以及累计输送电量数据，并根据统计材料获得碳排放强度数据，在数据预处理以及序列始点零化像后的数据如表1：
表1
Figure BDA0002433000280000086
Figure BDA0002433000280000091
构建广义灰色关联度分析模型，分析序列间是否存在关联关系，并判断混联电网建设对节能减排工作的作用。
分别构建累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列、累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度，并构建累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列、累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色相对关联度，并根据上述灰色绝对关联度与灰色相对关联度构建灰色综合关联度。
所述累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列、累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度计算公式如下：
Figure BDA0002433000280000092
Figure BDA0002433000280000093
Figure BDA0002433000280000094
Figure BDA0002433000280000095
Figure BDA0002433000280000101
其中，εiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度，εjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度。
所述累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列、累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色相对关联度计算公式如下：
Figure BDA0002433000280000102
Figure BDA0002433000280000103
Figure BDA0002433000280000104
Figure BDA0002433000280000105
Figure BDA0002433000280000106
其中，γiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色相对关联度，γjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色相对关联度。
所述灰色综合关联度计算公式如下：
ρiq＝θεiq+(1-θ)γiq (θ∈[0,1])
ρjq＝θεjq+(1-θ)γjq (θ∈[0,1])
ρiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色综合关联度，ρjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色综合关联度。
通过将灰色绝对关联度和灰色相对关联度进行集成，解决需要同时考虑序列变化曲线相似程度和相对于起始点的变化速率之间的关系的问题，合成系数θ可根据二者的侧重程度适当确定，在本发明实施例中，θ值取0.5。
累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的关联度指数如表2：
表2
灰色绝对关联度 灰色相对关联度 灰色综合关联度
建设里程 0.5783 0.5409 0.5596
输送电量 0.5716 0.5326 0.5521
混联电网累计建设里程指标与碳排放强度指标的灰色综合关联度为0.5596，混联电网累计输送电量指标与碳排放强度指标的灰色综合关联度为0.5521，均超过了0.5的临界值。因此可以得出，累计建设里程、累计输送电量两项指标与碳排放强度指标之间呈较强相关状态，即混联电网对碳减排具有较强且客观的促进作用。
本发明实施例通过对混联电网累计建设里程、累计输送电量以及碳排放强度构建广义灰色关联度分析模型，根据模型判断混联电网建设与碳减排效果之间的关系，从而实现灰色关联分析方法与混联电网、碳减排数据的相关指标结合，从量化角度分析混联电网是否具有碳减排效果，定量验证了混联电网在节能减排方面的内在潜力，为远期电网清洁化发展提供参考依据。
如图2所示，本发明实施例还公开了一种测算混联电网碳减排效果的系统，所述系统包括：
指标序列构建模块，用于基于混联电网累计建设里程、累计输送电量以及碳排放强度构建相关指标序列；
始点零化像计算模块，用于计算各个指标序列的始点零化像；
关联度分析模型构建模块，用于计算混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色绝对关联度、灰色相对关联度以及灰色综合关联度，构建广义灰色关联度分析模型，根据模型判断混联电网建设与碳减排效果之间的关系。
以2008年-2017年的特高压输电网络累积建设里程以及累计输送电量数据，并根据统计材料获得碳排放强度数据。
分别构建累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列、累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度，并构建累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列、累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色相对关联度，并根据上述灰色绝对关联度与灰色相对关联度构建灰色综合关联度。
所述累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列、累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度计算公式如下：
Figure BDA0002433000280000121
Figure BDA0002433000280000122
Figure BDA0002433000280000123
Figure BDA0002433000280000131
Figure BDA0002433000280000132
其中，εiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度，εjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度。
所述累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列、累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色相对关联度计算公式如下：
Figure BDA0002433000280000133
Figure BDA0002433000280000134
Figure BDA0002433000280000135
Figure BDA0002433000280000136
Figure BDA0002433000280000137
其中，γiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色相对关联度，γjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色相对关联度。
所述灰色综合关联度计算公式如下：
ρiq＝θεiq+(1-θ)γiq (θ∈[0,1])
ρjq＝θεjq+(1-θ)γjq (θ∈[0,1])
ρiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色综合关联度，ρjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色综合关联度。
通过将灰色绝对关联度和灰色相对关联度进行集成，解决需要同时考虑序列变化曲线相似程度和相对于起始点的变化速率之间的关系的问题，合成系数θ可根据二者的侧重程度适当确定，在本发明实施例中，θ值取0.5。
在本发明实施例中，混联电网累计建设里程指标与碳排放强度指标的灰色综合关联度为0.5596，混联电网累计输送电量指标与碳排放强度指标的灰色综合关联度为0.5521，均超过了0.5的临界值。因此可以得出，累计建设里程、累计输送电量两项指标与碳排放强度指标之间呈较强相关状态，即混联电网对碳减排具有较强且客观的促进作用。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种测算混联电网碳减排效果的方法，其特征在于，所述方法包括以下操作：
基于混联电网累计建设里程、累计输送电量以及碳排放强度构建相关指标序列；
计算各个指标序列的始点零化像；
计算混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色绝对关联度、灰色相对关联度以及灰色综合关联度，构建广义灰色关联度分析模型，根据模型判断混联电网建设与碳减排效果之间的关系。
2.根据权利要求1所述的一种测算混联电网碳减排效果的方法，其特征在于，所述混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色绝对关联度的计算公式如下：
Figure FDA0002433000270000011
Figure FDA0002433000270000012
Figure FDA0002433000270000013
Figure FDA0002433000270000014
Figure FDA0002433000270000015
其中，εiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度，εjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度。
3.根据权利要求2所述的一种测算混联电网碳减排效果的方法，其特征在于，所述混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色相对关联度的计算公式如下：
Figure FDA0002433000270000021
Figure FDA0002433000270000022
Figure FDA0002433000270000023
Figure FDA0002433000270000024
Figure FDA0002433000270000025
其中，γiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色相对关联度，γjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色相对关联度。
4.根据权利要求3所述的一种测算混联电网碳减排效果的方法，其特征在于，所述混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色综合关联度的计算公式如下：
ρiq＝θεiq+(1-θ)γiq (θ∈[0,1])
ρjq＝θεjq+(1-θ)γjq (θ∈[0,1])
ρiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色综合关联度，ρjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色综合关联度。
5.一种测算混联电网碳减排效果的系统，其特征在于，所述系统包括：
指标序列构建模块，用于基于混联电网累计建设里程、累计输送电量以及碳排放强度构建相关指标序列；
始点零化像计算模块，用于计算各个指标序列的始点零化像；
关联度分析模型构建模块，用于计算混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色绝对关联度、灰色相对关联度以及灰色综合关联度，构建广义灰色关联度分析模型，根据模型判断混联电网建设与碳减排效果之间的关系。
6.根据权利要求5所述的一种测算混联电网碳减排效果的系统，其特征在于，所述混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色绝对关联度的计算公式如下：
Figure FDA0002433000270000031
Figure FDA0002433000270000032
Figure FDA0002433000270000033
Figure FDA0002433000270000034
Figure FDA0002433000270000035
其中，εiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度，εjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度。
7.根据权利要求6所述的一种测算混联电网碳减排效果的系统，其特征在于，所述混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色绝对关联度的计算公式如下：
Figure FDA0002433000270000041
Figure FDA0002433000270000042
Figure FDA0002433000270000043
Figure FDA0002433000270000044
Figure FDA0002433000270000045
其中，εiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度，εjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色绝对关联度。
8.根据权利要求7所述的一种测算混联电网碳减排效果的系统，其特征在于，所述混联电网累计建设里程、累计输送电量与碳排放强度的灰色综合关联度的计算公式如下：
ρiq＝θεiq+(1-θ)γiq (θ∈[0,1])
ρjq＝θεjq+(1-θ)γjq (θ∈[0,1])
ρiq为累计建设里程指标序列与碳排放强度指标序列的灰色综合关联度，ρjq为累计输送电量指标序列与碳排放强度指标序列的灰色综合关联度。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108197820A (zh) * 2018-01-22 2018-06-22 东南大学 一种基于ds证据和变权理论的配电网可靠性关联和评价模型及其建立方法
CN109740977A (zh) * 2019-03-14 2019-05-10 华北电力大学 基于灰色关联分析的燃气机组碳排放影响因素的评价方法
CN110503462A (zh) * 2019-07-18 2019-11-26 上海交通大学 基于灰色关联度分析的电网投资测算方法、系统及介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108197820A (zh) * 2018-01-22 2018-06-22 东南大学 一种基于ds证据和变权理论的配电网可靠性关联和评价模型及其建立方法
CN109740977A (zh) * 2019-03-14 2019-05-10 华北电力大学 基于灰色关联分析的燃气机组碳排放影响因素的评价方法
CN110503462A (zh) * 2019-07-18 2019-11-26 上海交通大学 基于灰色关联度分析的电网投资测算方法、系统及介质

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