CN111695807A - 计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法及系统 - Google Patents

计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法及系统，包括：采集发电侧能效、电网侧能效和用户侧能效的指标数据；建立各维度专项指标池；通过层次分析法确定各维度下各项指标的第一权重，采用统计学中的TOPSIS法对各项指标进行评分；过指标的综合权重和指标得分对地区电网能效进行评估。本发明在建立包含不同维度电网广义综合能效指标体系的基础上，对各指标的综合权重进行计算，在此基础上建立了地区电网的广义综合能效评价模型，为后期电网综合能效水平提升策略的制定提供决策支持。

Description

计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法及系统
技术领域
本发明属于地区电网技术领域，特别涉及一种计及发电侧能效和用电侧能效的地区电网广义综合能效评估方法及系统。
背景技术
随着智能电网的不断发展，发电侧大量新能源并网运行，用电侧电动汽车等新型负荷也越来越多，然而传统的电网综合能效评估体系主要针对电网侧本身的属性，如损耗率等；电网综合能效评估通常采用传统方法，主要包括层次分析法和熵权法。虽然层次分析法可以更好地解决定性指标和定量分析的问题，它过多依赖专家的主观意图，导致一个更大的事故在决策过程中缺乏必要的理论基础。熵权法符合数学规律具有严格的数学意义，但往往会忽视决策者主观的意图。
发明内容
本发明的目的在于提供一种计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法及系统，考虑电网作为发电与用电侧之间的中间环节的支撑作用，涵盖了电网服务属性的多方指标，能够真实体现电网在电力系统中对能源优化配置、高效利用的需求，促使电网综合能效评估范围延伸服务发电侧和用电侧，为指导地区电网能效薄弱环节的改善提供了参考。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法，包括：
步骤1、采集发电侧能效、电网侧能效和用户侧能效的指标数据；
步骤2、分维度选择指标数据，将选择的指标数据初始化分为中心指标和非中心指标，通过模糊聚类的方法对电网广义综合能效各维度下的中心指标和非中心指标进行分类修正，建立各维度专项指标池；
步骤3、通过层次分析法确定各维度下各项指标的第一权重，采用统计学中的TOPSIS法对各项指标进行评分；
步骤4、通过多重统计中的熵权法确定各指标的第二权重，第一权重和第二权重采用线性加权的方法得到综合权重，通过指标的综合权重和指标得分对地区电网能效进行评估。
本发明进一步的改进在于：步骤1中，用户侧能效的指标数据包括：市辖供电可靠率、县辖供电可靠率、智能电表覆盖率；电网侧能效的指标数据包括：供电可靠率、220kV N-1通过率、综合电压合格率、综合线损率；发电侧能效的指标数据包括：非化石能源装机占比、电能占终端能源消费比重、220kV单位变电支撑用电负荷、220kV单位线路支撑用电负荷。
本发明进一步的改进在于：步骤2中包括四个维度：清洁绿色、安全可靠、低耗节能和经济高效。
本发明进一步的改进在于：步骤2中对初始中心指标进行修正的步骤包括：
1)确定聚类单元全集U、聚类中心和聚类因子：
聚类单元全集U为三大类别下一层指标；聚类中心则专家经验判断的中心指标；聚类因子为其余非中心指标；Xm×n为聚类因子的原始数据矩阵，m表示聚类因子的个数，n表示聚类因子的特征数目；Yb×n为聚类中心的原始数据矩阵，b表聚类中心的个数，n表示聚类中心的特征数目；
2)聚类中心与聚类因子的数据整理：
对于正向指标：
Figure BDA0002535243640000021
Figure BDA0002535243640000022
对于逆向指标：
Figure BDA0002535243640000023
Figure BDA0002535243640000024
式中：Si(k)为将xik标准化处理后的数据，xmax为第i个聚类因子中的特征数目中最大值，xmin为第i个聚类因子中的特征数目中最小值；Sj(k)为将yjk标准化处理后的数据，ymax为第j个聚类因子中的特征数目中最大值，ymin为第j个聚类因子中的特征数目中最小值；
3)建立模糊相似度矩阵A
aij为矩阵A中的元素，dij表示中心指标i与非中心指标j的类间距离，建立聚类中心与聚类因子之间的模糊聚类矩阵，如下所示：
Figure BDA0002535243640000031
Figure BDA0002535243640000032
Figure BDA0002535243640000033
4)中心指标的修正
对模糊聚类矩阵A中各列求和得到该非中心指标对于所有中心指标的总相似度；设立阈值，当总相似度小于该值时确立该非中心指标为其所属的上一级下的中心指标，完成对中心指标的修正。
本发明进一步的改进在于：步骤2中对初始非中心指标进行修正的步骤如下：
1)以中心指标为参考数据，非中心指标为目标数据筛选掉关联度小于设定阈值的非中心指标，保留关联度大于阈值的非中心指标；
2)构建参考数据与目标指标群，将每一个三级指标下的中心指标设为参考指标群Y，非中心指标设为目标指标群X，对各指标原始数据进行无纲量化得数据矩阵为：
Figure BDA0002535243640000034
目标指标的群关联度
Figure BDA0002535243640000035
由下式计算得：
Figure BDA0002535243640000036
式中取ρ＝0.5，p＝2；
通过改进的灰色关联度分析法，对非中心指标进行筛选；改进后的灰色关联度为：
Figure BDA0002535243640000041
3)设立阈值u，当
Figure BDA0002535243640000042
认定该非中心指标为冗余指标，完成对非中心指标的优化。
本发明进一步的改进在于：步骤2中，清洁绿色维度的专项指标池包括：非化石能源装机占比、电能占终端能源消费比例、220kV单位变电支撑用电负荷、220kV单位线路支撑用电负荷、弃电比例；
安全可靠维度的专项指标池包括：220kV N-1通过率、市辖综合供电电压合格率、县辖综合供电电压合格率、市辖供电可靠率、县辖供电可靠率；
低耗节能维度的专项指标池包括：综合线损率、发电设备本年平均利用小时、配电自动化覆盖率；
经济高效维度的专项指标池包括：单位投资增供负荷、单位投资增售电量、单位投资减少户均停电时间。
本发明进一步的改进在于：步骤3通过层次分析法确定各维度下各项指标的主观权重，采用TOPSIS法对各项指标进行评分，具体如下：
采用1-9标度法编写判断矩阵，矩阵元素如下表所示：
Figure BDA0002535243640000043
通过一致性检验判断判断矩阵是否存在矛盾是可行；判断矩阵的一致性基于式(11)：
Figure BDA0002535243640000051
其中，λmax为最大特征值，n为判断矩阵的顺序；CI为均值随机一致性指标；层次分析法AHP得到的指标的主观权重记为w1，w1为最大特征值的特征向量进行归一化得到的值；
根据TOPSIS法，计算指标分数的方法如下:
1)构造多目标决策的原始矩阵评价指标集组成的n和m方案设置评价指标；决定评价指标的指数m方案表达的特征量,从而构成了多目标决策矩阵C如(12)所示；
Figure BDA0002535243640000052
其中，Cij为第i个方案第j个评价指标的指标特征量，i＝1,2…m，j＝1,2…,n；
2)将式(12)的决策矩阵归一化为无量纲属性的决策矩阵R；
Figure BDA0002535243640000053
3)将评价指标的权重向量设为Wi＝(w1,w2,…,wn)，将式(13)转化为加权决策矩阵v；
Figure BDA0002535243640000054
其中，vij＝wjRij，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n；
4)确定理想解，包括正理想解和负理想解；
5)确定欧式距离，用n维欧式范数度量从各备选项到正理想点的距离Si+和负理想点的距离Si-:
Figure BDA0002535243640000055
Figure BDA0002535243640000061
6)计算各指标的当前值与正理想解之间的相对接近RCi；
Figure BDA0002535243640000062
其中，0≤RCi≤1,i＝1,2,…,n。
本发明进一步的改进在于：步骤4中应用EWM计算指标的客观权重w2；共建立m个区域进行电网综合能效评价，将原始数据标准化为Xm×n＝[x1,x2,...,xn]，其中n为待评价指标个数；各指标的信息熵为：
Figure BDA0002535243640000063
其中，
Figure BDA0002535243640000064
如果ρi＝0，定义
Figure BDA0002535243640000065
通过信息熵计算得到的目标权值为:
Figure BDA0002535243640000066
采用线性加权的方法得到各指标的综合权重w(i)；
Figure BDA0002535243640000067
其中，α和β分别为指标i的主观权重和客观权重占综合权重的比例。
本发明进一步的改进在于：通过指标的综合权重和指标得分对地区电网能效进行评估，利用地区电网能效评估结果对地区电网能效薄弱环节进行改善。
计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估系统，包括：
数据采集模块，用于采集发电侧能效、电网侧能效和用户侧能效的指标数据；
指标池建立模块，用于分维度选择指标数据，将选择的指标数据初始化分为中心指标和非中心指标，通过模糊聚类的方法对电网广义综合能效各维度下的中心指标和非中心指标进行分类修正，建立各维度专项指标池；
评分模块、通过层次分析法确定各维度下各项指标的第一权重，采用统计学中的TOPSIS法对各项指标进行评分；
评估模块，用于采用多重统计中的熵权法确定各指标的第二权重，第一权重和第二权重采用线性加权的方法得到综合权重，通过指标的综合权重和指标得分对地区电网能效进行评估。相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明考虑电网作为发电与用电侧之间的中间环节的支撑作用，涵盖了电网服务属性的多方指标，能够真实体现电网在电力系统中对能源优化配置、高效利用的需求，促使电网综合能效评估范围延伸服务发电侧和用电侧，为指导地区电网能效薄弱环节的改善提供了参考。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明一种计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法的总流程图；
图2为本发明一种计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法的具体流程图；
图3为地区电网发电侧、电网侧和用户侧相关指标示意图；
图4为地区电网综合能效各维度专项指标池示意图；
图5为各地市综合能效评估结果示意图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本申请所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
下面结合实例进一步阐述本发明方法。
请参阅图1及图4所示，本发明一种计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法，包括以下步骤：
步骤1、采集发电侧能效、电网侧能效和用户侧能效的指标数据；
步骤2、按照清洁绿色、安全可靠、低耗节能、经济高效四个维度，在步骤1采集的指标数据中选择地区电网广义综合能效的相关评估指标；将相关评估指标初始化分为中心指标和非中心指标(首先由专家法从指标体系中筛选出三个角度下面的中心指标、非中心指标，中心指标是专家通过经验进行分类判断的指标，其余指标为非中心指标。对不同地区电网系统，其电网结构，电网企业制度等不同使得对不同地区其中心指标与非中心指标不同)，通过模糊聚类的方法对电网广义综合能效各维度下的中心指标和非中心指标进行分类修正，建立各维度专项指标池(图4所示)；
步骤3、通过层次分析法确定各维度下各项指标的第一权重及得分范围，采用统计学中的TOPSIS法对各项指标进行评分；
步骤4、通过多重统计中的熵权法确定各指标的第二权重，第一权重和第二权重采用线性加权的方法得到综合权重，通过指标的综合权重和指标得分得到地区电网能效的评估得分，通过地区电网能效的评估得分指导地区电网能效薄弱环节的改善。
请参阅图3所示，步骤1中采集发电侧能效、电网侧能效和用户侧能效的指标数据；用户侧能效的指标数据包括：市辖供电可靠率、县辖供电可靠率、智能电表覆盖率；电网侧能效的指标数据包括：供电可靠率、220kV N-1通过率、综合电压合格率、综合线损率；发电侧能效的指标数据包括：非化石能源装机占比、电能占终端能源消费比重、220kV单位变电支撑用电负荷、220kV单位线路支撑用电负荷。
请参阅图4所示，步骤2按照“清洁绿色”、“安全可靠”、“低耗节能”、“经济高效”四个维度科学选择电网广义综合能效的相关评价指标，通过模糊聚类对各维度下的中心指标和非中心指标进行分类修正，建立电网广义综合能效各维度专项指标池，具体包括：
首先对初始中心指标进行修正，步骤如下：
1)确定聚类单元全集U、聚类中心和聚类因子
聚类单元全集U为三大类别(发电侧能效、电网侧能效和用户侧能效)下一层指标，聚类中心则为专家经验判断的中心指标，聚类因子为其余非中心指标；Xm×n为聚类因子的原始数据矩阵，m表示聚类因子的个数，n表示聚类因子的特征数目；Yb×n为聚类中心的原始数据矩阵，b表聚类中心的个数，n表示聚类中心的特征数目；
2)聚类中心与聚类因子的数据整理
对于正向指标：
Figure BDA0002535243640000081
Figure BDA0002535243640000091
对于逆向指标：
Figure BDA0002535243640000092
Figure BDA0002535243640000093
式中：Si(k)为将xik标准化处理后的数据，xmax为第i个聚类因子中的特征数目中最大值，xmin为第i个聚类因子中的特征数目中最小值；Sj(k)为将yjk标准化处理后的数据，ymax为第j个聚类因子中的特征数目中最大值，ymin为第j个聚类因子中的特征数目中最小值；
3)建立模糊相似度矩阵A
aij为矩阵A中的元素，dij表示中心指标i与非中心指标j的类间距离，建立聚类中心与聚类因子之间的模糊聚类矩阵，如下所示：
Figure BDA0002535243640000094
Figure BDA0002535243640000095
Figure BDA0002535243640000096
4)中心指标的修正
依据“最小化类间相似性，最大化类内相似性”原则，对模糊聚类矩阵A中各列求和得到该非中心指标对于所有中心指标的总相似度。设立阈值当总相似度小于该值时确立该非中心指标为其所属的上一级下的中心指标，完成对中心指标的修正。
然后，对初始非中心指标进行修正，步骤如下：
1)首先利用灰色关联度分析在解决不确定、贫信息系统的系统辨识、聚类评估方面的显著优势，可以用来消除冗余非中心指标带来的影响。其基本思想是通过计算目标数据与参考数据的相似程度来判别两者之间的联系的紧密，在对非中心指标的优化中，中心指标为参考数据，非中心指标为目标数据以筛选掉关联度小的非中心指标，保留关联度大的非中心指标，同时通过灰色关联的程度才筛选指标有可能会删除一些独立性比较大的非中心指标，无法保证数据间的独立性。因此，改进的灰色关联度分析法对非中心指标进行筛选保证各指标对评价目标的准确性。
2)构建参考数据与目标指标群，将每一个三级指标下的中心指标设为参考指标群Y，非中心指标设为目标指标群X，对各指标原始数据进行无纲量化得数据矩阵为：
Figure BDA0002535243640000101
目标指标的群关联度
Figure BDA0002535243640000102
由下式计算得：
Figure BDA0002535243640000103
式中取ρ＝0.5，p＝2；
改进后的灰色关联度为：
Figure BDA0002535243640000104
Wi表示各指标由信息熵计算得到的权重；
3)设立阈值u，当
Figure BDA0002535243640000105
认定该非中心指标为冗余指标，完成对非中心指标的优化。
通过模糊聚类的分类修正，建立电网广义综合能效各维度专项指标池如图4所示：
清洁绿色维度的专项指标池包括：非化石能源装机占比、电能占终端能源消费比例、220kV单位变电支撑用电负荷、220kV单位线路支撑用电负荷、弃电比例。
安全可靠维度的专项指标池包括：220kV N-1通过率、市辖综合供电电压合格率、县辖综合供电电压合格率、市辖供电可靠率、县辖供电可靠率。
低耗节能维度的专项指标池包括：综合线损率、发电设备本年平均利用小时、配电自动化覆盖率。
经济高效维度的专项指标池包括：单位投资增供负荷、单位投资增售电量、单位投资减少户均停电时间。
步骤3通过层次分析法确定各维度下各项指标的主观权重，采用统计学中的TOPSIS法对各项指标进行评分如下：
本发明提出的电网综合能效评价的重点是考虑当前电能替代和清洁替代的背景。针对“清洁绿色”、“安全可靠”、“低耗节能”、“经济高效”共性特征，科学选择广义综合能效的相关评价指标，建立电网综合能效评价指标池。
清洁绿色专项指标的选择重点关注清洁能源生产和能源利用管理两个领域。在能源利用管理领域，提倡优化能源结构、节约能源、提高能源利用效率，选择能反映电气化水平、能源利用效率和能源成本的指标。
安全可靠专项指标包括能够反映系统在规定条件下、规定时间内完成规定功能的相关指标，以及与电能质量有关的指标。它是对电力系统持续向电力用户提供可接受的质量标准和所需数量的能力的一种衡量。
电网的低功耗、节能运行是指电网以达到最低功耗、功率损失率和供电成本为目标的运行方式。因此，低耗节能专项指标池中的指标应侧重于生产、传输和使用各个环节的电能利用率。
电网经济效率是指电网投资的有效性，反映了电网投资的效益。在单位投资条件下，提高单位成本下电网的发电效率和供电能力是十分必要的。因此，经济高效专项指标池中的指标应侧重于反映供用电单位投资成本。
层次分析法(AHP)是一种通过研究指标之间的联系和相似性，按一定标准对指标进行分类的统计方法。与统计分析、相关分析等复杂数据挖掘方法相比，层次分析法使用方便，具有较好的通用性。在没有先验知识的环境,它可以迅速和有效地提取主导因素反映原始数据的特征信息,并克服缺点,监督分类方法需要大量的先验信息,因此非常适合上述指标体系在代表信息挖掘。
利用层次分析法计算指标的主观权重。由于评价指标体系具有层次结构，问题具有层次结构，因此采用1-9标度法来编写判断矩阵，矩阵元素如下表所示。
Figure BDA0002535243640000111
Figure BDA0002535243640000121
例如，可能有三个元素A、B和C：A比B重要，B比C重要，但是C比A重要。因此，通过一致性检验来判断判断矩阵是否存在矛盾是可行的。判断矩阵的一致性基于式(11)。
Figure BDA0002535243640000122
其中，λmax为最大特征值，n为判断矩阵的顺序；CI为均值随机一致性指标(RI与判断矩阵的顺序有关)；一般来说，矩阵的阶数越高，偏差越大。随机一致性指标的值需要通过查找表来获得。CI值越大，判断矩阵的一致性可靠性越差。如果判断矩阵一致性测试失败，则重新分配。AHP得到的指标的主观权重记为w1，即对应的最大特征值的特征向量进行归一化得到的值。
由于评价指标的单位不同，应设置无量纲指标。TOPSIS的评价是基于无量纲数据，可以反映整体情况，对指标或方案进行评分。根据TOPSIS技术，计算指标分数的算法如下:
1)构造多目标决策的原始矩阵评价指标集组成的n和m方案设置评价指标。决定评价指标的指数m方案可以表达的特征量,从而构成了多目标决策矩阵C如(12)所示。
Figure BDA0002535243640000123
其中，Cij为第i个方案第j个评价指标的指标特征量，i＝1,2…m，j＝1,2…,n。
2)建立无量纲决策矩阵。由于各指标特征量的维数可能不同，数值差异较大，因此将式(12)的决策矩阵归一化为无量纲属性的决策矩阵R。
Figure BDA0002535243640000131
3)建立加权决策矩阵。将评价指标的权重向量设为Wi＝(w1,w2,…,wn)，将式(13)转化为加权决策矩阵v。
Figure BDA0002535243640000132
其中，vij＝wjRij，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n。
4)确定理想解，包括正理想解和负理想解。
5)确定欧式距离，用n维欧式范数度量从各备选项到正理想点的距离Si+和负理想点的距离Si-:
Figure BDA0002535243640000133
Figure BDA0002535243640000134
6)计算各指标的当前值与正理想解之间的相对接近RCi。
Figure BDA0002535243640000135
其中，0≤RCi≤1,i＝1,2,…,n。
步骤4中参考多重统计中的熵权法确定各指标的客观权重，采用线性加权的方法得到各指标的综合权重，考虑到AHP的主观性和EWM的客观性，设置适当的系数形成相应的线性组合，建立地区电网的广义综合能效评价模型，根据能效评价得分来指导地区电网能效薄弱环节的改善：
应用EWM计算指标的客观权重w2。共建立m个区域进行电网综合能效评价，将原始数据标准化为Xm×n＝[x1,x2,...,xn]，其中n为待评价指标个数。各指标的信息熵为:
Figure BDA0002535243640000141
其中，
Figure BDA0002535243640000142
如果ρi＝0，定义
Figure BDA0002535243640000143
通过信息熵计算得到的目标权值为:
Figure BDA0002535243640000144
采用线性加权的方法得到各指标的综合权重w(i)。
Figure BDA0002535243640000145
其中，α和β分别为指标i的主观权重和客观权重占综合权重的比例。
步骤4参考多重统计中的熵权法确定各指标的客观权重，采用线性加权的方法得到综合权重，各个维度占综合能效得分的综合权重如表1所示。通过指标的综合权重和指标得分得到地区的综合能效得分如图5所示。下面对得分较高和得分较低城市的电网能效进行具体分析。由表2可知，与其他城市相比，A、B在综合线损率、电能占终端能耗比重、220kV机组变电站支撑电力负荷等指标上具有明显优势。与B相比，A在用电占终端能耗的比例上具有优势。从表4可以看出，E和F在供电可靠性率等指标上存在明显的不足。与E相比，F在综合线损比指标上具有更大的劣势，因此E与F的网格结构急需优化。通过相关指标的具体得分可以用来指导地区电网能效薄弱环节的改善。
表1各维度占电网综合能效的综合权重
评价维度 清洁绿色 安全可靠 低耗节能 经济高效
权重 0.5579 0.1219 0.2633 0.0569
表2地区A和B的优势指标
Figure BDA0002535243640000146
Figure BDA0002535243640000151
表3地区E和F的优势指标
Figure BDA0002535243640000152
本发明还提供一种计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估系统，包括：
数据采集模块，用于采集发电侧能效、电网侧能效和用户侧能效的指标数据；
指标池建立模块，用于分维度选择指标数据，将选择的指标数据初始化分为中心指标和非中心指标，通过模糊聚类的方法对电网广义综合能效各维度下的中心指标和非中心指标进行分类修正，建立各维度专项指标池；
评分模块、通过层次分析法确定各维度下各项指标的第一权重，采用统计学中的TOPSIS法对各项指标进行评分；
评估模块，用于采用多重统计中的熵权法确定各指标的第二权重，第一权重和第二权重采用线性加权的方法得到综合权重，通过指标的综合权重和指标得分对地区电网能效进行评估。
本发明还提供了一种计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估系统，所述系统包括：处理器以及与所述处理器耦合的存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述一种计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法的方法步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法，其特征在于，包括：
步骤1、采集发电侧能效、电网侧能效和用户侧能效的指标数据；
步骤2、分维度选择指标数据，将选择的指标数据初始化分为中心指标和非中心指标，通过模糊聚类的方法对电网广义综合能效各维度下的中心指标和非中心指标进行分类修正，建立各维度专项指标池；
步骤3、通过层次分析法确定各维度下各项指标的第一权重，采用统计学中的TOPSIS法对各项指标进行评分；
步骤4、通过多重统计中的熵权法确定各指标的第二权重，第一权重和第二权重采用线性加权的方法得到综合权重，通过指标的综合权重和指标得分对地区电网能效进行评估。
2.根据权利要求1所述的计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法，其特征在于，步骤1中，用户侧能效的指标数据包括：市辖供电可靠率、县辖供电可靠率、智能电表覆盖率；电网侧能效的指标数据包括：供电可靠率、220kV N-1通过率、综合电压合格率、综合线损率；发电侧能效的指标数据包括：非化石能源装机占比、电能占终端能源消费比重、220kV单位变电支撑用电负荷、220kV单位线路支撑用电负荷。
3.根据权利要求1所述的计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法，其特征在于，步骤2中包括四个维度：清洁绿色、安全可靠、低耗节能和经济高效。
4.根据权利要求1所述的计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法，其特征在于，步骤2中对初始中心指标进行修正的步骤包括：
1)确定聚类单元全集U、聚类中心和聚类因子：
聚类单元全集U为三大类别下一层指标；聚类中心则专家经验判断的中心指标；聚类因子为其余非中心指标；Xm×n为聚类因子的原始数据矩阵，m表示聚类因子的个数，n表示聚类因子的特征数目；Yb×n为聚类中心的原始数据矩阵，b表聚类中心的个数；
2)聚类中心与聚类因子的数据整理：
对于正向指标：
Figure FDA0002535243630000011
Figure FDA0002535243630000012
对于逆向指标：
Figure FDA0002535243630000021
Figure FDA0002535243630000022
式中：Si(k)为将xik标准化处理后的数据，xmax为第i个聚类因子中的特征数目中最大值，xmin为第i个聚类因子中的特征数目中最小值；Sj(k)为将yjk标准化处理后的数据，ymax为第j个聚类因子中的特征数目中最大值，ymin为第j个聚类因子中的特征数目中最小值；
3)建立模糊相似度矩阵A
aij为矩阵A中的元素，dij表示中心指标i与非中心指标j的类间距离，建立聚类中心与聚类因子之间的模糊聚类矩阵，如下所示：
Figure FDA0002535243630000023
Figure FDA0002535243630000024
Figure FDA0002535243630000025
4)中心指标的修正
对模糊聚类矩阵A中各列求和得到该非中心指标对于所有中心指标的总相似度；设立阈值，当总相似度小于该值时确立该非中心指标为其所属的上一级下的中心指标，完成对中心指标的修正；
步骤2中对初始非中心指标进行修正的步骤如下：
1)以中心指标为参考数据，非中心指标为目标数据筛选掉关联度小于设定阈值的非中心指标，保留关联度大于阈值的非中心指标；
2)构建参考数据与目标指标群，将每一个三级指标下的中心指标设为参考指标群Y，非中心指标设为目标指标群X，对各指标原始数据进行无纲量化得数据矩阵为：
Figure FDA0002535243630000026
目标指标的群关联度
Figure FDA0002535243630000031
由下式计算得：
Figure FDA0002535243630000032
式中取ρ＝0.5，p＝2；
通过改进的灰色关联度分析法，对非中心指标进行筛选；改进后的灰色关联度为：
Figure FDA0002535243630000033
3)设立阈值u，当
Figure FDA0002535243630000034
认定该非中心指标为冗余指标，完成对非中心指标的优化。
5.根据权利要求1所述的计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法，其特征在于，步骤2中，清洁绿色维度的专项指标池包括：非化石能源装机占比、电能占终端能源消费比例、220kV单位变电支撑用电负荷、220kV单位线路支撑用电负荷、弃电比例；
安全可靠维度的专项指标池包括：220kV N-1通过率、市辖综合供电电压合格率、县辖综合供电电压合格率、市辖供电可靠率、县辖供电可靠率；
低耗节能维度的专项指标池包括：综合线损率、发电设备本年平均利用小时、配电自动化覆盖率；
经济高效维度的专项指标池包括：单位投资增供负荷、单位投资增售电量、单位投资减少户均停电时间。
6.根据权利要求1所述的计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法，其特征在于，步骤3通过层次分析法确定各维度下各项指标的主观权重，采用TOPSIS法对各项指标进行评分，具体如下：
采用1-9标度法编写判断矩阵，矩阵元素如下表所示：
Figure FDA0002535243630000035
Figure FDA0002535243630000041
通过一致性检验判断判断矩阵是否存在矛盾是可行；判断矩阵的一致性基于式(11)：
Figure FDA0002535243630000042
其中，λmax为最大特征值，n为判断矩阵的顺序；CI为均值随机一致性指标；层次分析法AHP得到的指标的主观权重记为w1，w1为最大特征值的特征向量进行归一化得到的值；
根据TOPSIS法，计算指标分数的方法如下:
1)构造多目标决策的原始矩阵评价指标集组成的n和m方案设置评价指标；决定评价指标的指数m方案表达的特征量,从而构成了多目标决策矩阵C如(12)所示；
Figure FDA0002535243630000043
其中，Cij为第i个方案第j个评价指标的指标特征量，i＝1,2…m，j＝1,2…,n；
2)将式(12)的决策矩阵归一化为无量纲属性的决策矩阵R；
Figure FDA0002535243630000044
3)将评价指标的权重向量设为Wi＝(w1,w2,…,wn)，将式(13)转化为加权决策矩阵v；
Figure FDA0002535243630000051
其中，vij＝wjRij，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n；
4)确定理想解，包括正理想解和负理想解；
5)确定欧式距离，用n维欧式范数度量从各备选项到正理想点的距离Si+和负理想点的距离Si-:
Figure FDA0002535243630000052
Figure FDA0002535243630000053
6)计算各指标的当前值与正理想解之间的相对接近RCi；
Figure FDA0002535243630000054
其中，0≤RCi≤1,i＝1,2,…,n。
7.根据权利要求1所述的计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法，其特征在于，步骤4中应用EWM计算指标的客观权重w2；共建立m个区域进行电网综合能效评价，将原始数据标准化为Xm×n＝[x1,x2,...,xn]，其中n为待评价指标个数；各指标的信息熵为：
Figure FDA0002535243630000055
其中，
Figure FDA0002535243630000056
如果ρi＝0，定义
Figure FDA0002535243630000057
通过信息熵计算得到的目标权值为:
Figure FDA0002535243630000058
采用线性加权的方法得到各指标的综合权重w(i)；
Figure FDA0002535243630000061
其中，α和β分别为指标i的主观权重和客观权重占综合权重的比例。
8.根据权利要求1所述的计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法，其特征在于，通过指标的综合权重和指标得分对地区电网能效进行评估，利用地区电网能效评估结果对地区电网能效薄弱环节进行改善。
9.计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于采集发电侧能效、电网侧能效和用户侧能效的指标数据；
指标池建立模块，用于分维度选择指标数据，将选择的指标数据初始化分为中心指标和非中心指标，通过模糊聚类的方法对电网广义综合能效各维度下的中心指标和非中心指标进行分类修正，建立各维度专项指标池；
评分模块、通过层次分析法确定各维度下各项指标的第一权重，采用统计学中的TOPSIS法对各项指标进行评分；
评估模块，用于采用多重统计中的熵权法确定各指标的第二权重，第一权重和第二权重采用线性加权的方法得到综合权重，通过指标的综合权重和指标得分对地区电网能效进行评估。
10.计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估系统，其特征在于，包括：处理器以及与所述处理器耦合的存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的计及发电和用电侧能效的地区电网能效评估方法的方法步骤。
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