CN112365169A - 一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法 - Google Patents

一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法 Download PDF

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CN112365169A CN202011278110.6A CN202011278110A CN112365169A CN 112365169 A CN112365169 A CN 112365169A CN 202011278110 A CN202011278110 A CN 202011278110A CN 112365169 A CN112365169 A CN 112365169A
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陈红坤
向朝阳
胡晶
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Abstract

一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，该方法先选取多个电网运营影响因素，再采用决策实验室分析法对各影响因素之间的直接影响程度进行评估，确定影响因素的网络结构，采用网络分析法计算影响因素的相对权重矩阵，然后根据网络结构以及相对权重矩阵求出影响因素的混合权重矩阵，确定改进逼近理想解排序模型中的绝对理想解，随后基于绝对理想解建立决策矩阵并计算各影响因素的相对贴近度，最后选取相对贴近度趋近1的影响因素作为关键影响因素并对其进行灵敏度分析，选择灵敏度最高的关键影响因素作为电网运营规划中优先改善的影响因素。本设计可准确识别出影响未来低碳能源框架下电网运营的主导因素，有利于有效改善电网运营水平。

Description

一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法
技术领域
本发明属于电力系统规划分析领域，具体涉及一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法。
背景技术
在未来低碳能源框架下，电网源侧、荷侧结构均会发生较大的变化。从电源侧看，大规模可再生能源接入电网并逐步替代传统能源已成为不可逆转的趋势，由于可再生能源的间歇性和不确定性，电源结构和电源特性将发生根本变化。从负荷侧看，大量分布式发电装置并入配电网络，各类再电气化设备、电动汽车保有量快速增长，将影响电网负荷结构和负荷特性。同时，基于电力市场化与供给侧改革的电能差异化定价也将改变用户用电习惯和用电特性。而目前传统的电网运营评价方法并没有考虑大规模可再生能源(风电和太阳能发电)接入电网、负荷结构和负荷特性的变革以及供给侧改革的市场化影响，无法适应未来低碳化运营的发展趋势，因此，有必要设计一种未来低碳能源框架下的电网运营评价方法，以指导进行电网运营的改善。
评价指标是电网运营评价的核心和依据，如果没有一套科学的评价指标体系，评价结果必然会偏离评价目标，因此构建一套科学的综合评价指标体系，是进行科学有效评价的前提。在多维度的指标体系中，可给出影响电网运营效率和效益的各方面因素，但是无法确定关键影响因素，因此需要对影响因素重要程度进行分级考虑，以准确识别出电网运营评价的关键因素。目前的影响因素分析方法主要基于层次分析法(AHP)或者熵权法，层次分析法主观性十分明显，其权重分析对于提供判断矩阵的专家其个人的自身经历和专业方向有较大的依赖性，误差较大；熵权法虽然相较层次分析法客观，但并不能反映出参与决策者对不同指标的重视程度。故单纯利用以上方法均难以准确识别与分析电网运营关键影响因素。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中存在的上述问题，提供一种科学合理、且能准确识别出影响未来低碳能源框架下电网运营的主导因素的电网运营评价分析方法。
为实现以上目的，本发明提供了以下技术方案：
一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，依次包括以下步骤：
步骤一、根据电网历史运营数据选取n个未来低碳能源框架下的电网运营影响因素，其中，所述电网运营影响因素包括可靠性水平指标、智能化水平指标、环保性指标；
步骤二、采用决策实验室分析法对各影响因素之间的直接影响程度进行评估，并确定影响因素的网络结构；
步骤三、采用网络分析法、根据影响因素的网络结构计算影响因素的相对权重矩阵；
步骤四、根据影响因素的网络结构以及相对权重矩阵求出影响因素的混合权重矩阵；
步骤五、确定改进逼近理想解排序模型中的绝对理想解；
步骤六、基于绝对理想解建立决策矩阵并计算各影响因素的相对贴近度；
步骤七、选取相对贴近度趋近1的影响因素作为关键影响因素并对其进行灵敏度分析，并选择灵敏度最高的关键影响因素作为电网运营规划中优先改善的影响因素。
所述步骤二依次包括以下步骤：
2.1、将各影响因素进行两两比较后得出因素间的直接影响程度，确定直接影响矩阵M＝[mij]n×n：
Figure BDA0002779797340000021
上式中，mij为影响因素i对影响因素j的直接影响程度，n为影响因素的个数；
2.2、对矩阵M归一化，得到规范化影响矩阵N＝[nij]n×n：
N＝k×M
Figure BDA0002779797340000031
2.3、根据矩阵N建立综合影响矩阵T＝[tij]n×n：
Figure BDA0002779797340000032
Figure BDA0002779797340000033
Figure BDA0002779797340000034
上式中，I为单位矩阵，ri为矩阵T中第i行所有元素的和，表示影响因素i对其他影响因素的影响值总和，cj为矩阵T中第j列所有元素的和，表示其他影响因素对影响因素j的影响值总和；
2.4、以矩阵T的均值作为门槛值，将矩阵T中影响值小于门槛值的元素归零，以得到新的综合影响矩阵Tα，并以该矩阵作为影响因素的网络结构：
Figure BDA0002779797340000035
2.5、对矩阵Tα进行标准化处理，得到规范化的综合影响矩阵Ts：
Figure BDA0002779797340000041
Figure BDA0002779797340000042
所述步骤三依次包括以下步骤：
3.1、以控制层元素为准则，网络层中元素为次准则，对各元素进行两两比较，建立未加权超矩阵W：
Figure BDA0002779797340000043
上式中，wij为第j个因素组中因素与第i个因素组中元素成对比较后构成的特征向量；
3.2、根据矩阵Ts和W计算得出加权超矩阵Wω：
Figure BDA0002779797340000044
3.3、对加权超矩阵Wω进行稳定化处理，得出极限超矩阵W*，该矩阵即为影响因素的相对权重矩阵：
Figure BDA0002779797340000051
所述步骤四采用下式计算各影响因素的混合权重矩阵Z：
Z＝W*+Ts×W*
＝(I+Ts)×W*。
所述步骤五为：先计算各影响因素在m个电网规划方案中的指标值，然后根据这些指标值确定改进逼近理想解排序模型中的绝对理想解，其中，所述绝对理想解包括绝对正理想解集V+和绝对负理想解集V-，且
Figure BDA0002779797340000052
Figure BDA0002779797340000053
对于影响值越大越利于改善电网运营的影响因素，其绝对正理想解、绝对负理想解的取值为
Figure BDA0002779797340000054
对于影响值越小越利于改善电网运营的影响因素，其绝对正理想解、绝对负理想解的取值为
Figure BDA0002779797340000055
xij为第i个电网规划方案中第j个影响因素的指标值。
所述步骤六依次包括以下步骤：
6.1、将绝对正理想解V+和绝对负理想解V-作为固定的最好方案和最差方案添加到混合权重矩阵Z中，得到决策矩阵R：
Figure BDA0002779797340000056
6.2、对决策矩阵R归一化，得到规范化决策矩阵R'：
Figure BDA0002779797340000057
Figure BDA0002779797340000061
Figure BDA0002779797340000062
Figure BDA0002779797340000063
6.3、计算各影响因素到规范化绝对正理想解的距离
Figure BDA0002779797340000064
和规范化绝对负理想解的距离
Figure BDA0002779797340000065
Figure BDA0002779797340000066
Figure BDA0002779797340000067
6.4、根据下式计算各影响因素的相对贴近度
Figure BDA0002779797340000068
Figure BDA0002779797340000069
步骤一中，所述可靠性水平指标包括综合线损率Rloss、N-1通过率RN-1、平均负载率Rload、容载比RS，所述智能化水平指标包括智能变电站站数比Rintel、配电自动化覆盖率RDA、智能电表覆盖率RSM、智能调度中心比例RSD，所述环保性指标包括可再生能源电力消纳比重、CO2和NO2减排量、电能终端占比、可再生能源弃电率。
所述综合线损率Rloss由下式计算得到：
Figure BDA00027797973400000610
上式中，Qsupply为供电量，Qsale为售电量；
所述N-1通过率RN-1由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000071
上式中，NN-1为满足N-1原则的元件个数，Nco为元件总数；所述平均负载率Rload由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000072
上式中，Laverage为年平均负荷，Lmax为年最大负荷；
所述容载比RS由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000073
上式中，Qrated为额定容量，Lmax为实际最大容量；
所述智能变电站站数比Rintel由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000074
上式中，Nintel为智能变电站数量，Nsub为变电站总数；
所述配电自动化覆盖率RDA由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000075
上式中，NDA为区域内配电自动化线路数，Nline为线路总数；
所述智能电表覆盖率RSM由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000076
上式中，NSM为区域内智能电表数，Nmeter为电表总数目；
所述智能调度中心比例RSD由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000081
上式中，NSD为区域内智能调度中心数，Ncenter为调度中心总数目；
所述再生能源电力消纳比重＝清洁能源电力消纳量/全社会用电量；
所述电能终端占比＝终端电能消费量/终端能源总消费量；
所述可再生能源弃电率＝(电网调度范围内新能源发电量-调度范围内实际利用电量)/电网调度范围内新能源发电量。
步骤一中，所述电网运营影响因素还包括电力市场化水平指标、经济效益指标、社会效益指标，所述电力市场化水平指标包括分布式能源接入率RDEA、储能渗透率RES、需求侧管理节点比率RDMS、跨区交易电量，所述经济效益指标包括资产负债率RLOAR、净资产收益率RROE、单位电量供电成本CUP、单位投资增供负荷LUI，所述社会效益指标包括供电可靠率、输配电价、服务满意度、用户故障平均停运时间。
所述分布式能源接入率RDEA由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000082
上式中，ArDEA为分布式能源接入面积，Arpower为供电面积；
所述储能渗透率RES由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000083
上式中，ArES为电网运用储能技术的面积，Arpower为总供电面积；
所述需求侧管理节点比率RDMS由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000084
上式中，PDMS为需求侧管理节约电量，Pbefore为参与前用电量；
所述资产负债率RLOAR由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000091
上式中，LItotal为负债总额，AStotal为资产总额；
所述净资产收益率RROE由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000092
上式中，ProaT为税后利润，ASnet为净资产；
所述单位电量供电成本CUP由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000093
上式中，Ctotal为供电成本总额，Qsale为售电量；
所述单位投资增供负荷LUI由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000094
上式中，Lin为增供负荷量，Ltotal为投资总额；
所述供电可靠率＝[统计时间-(平均停电时间-限电停电时间)]/统计时间；
所述用户故障平均停运时间
Figure BDA0002779797340000096
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法先根据电网历史运营数据选取n个未来低碳能源框架下的电网运营影响因素，再采用决策实验室分析法对各影响因素之间的直接影响程度进行评估，确定影响因素的网络结构，并根据得到的网络结构、采用网络分析法计算影响因素的相对权重矩阵，然后根据影响因素的网络结构以及相对权重矩阵求出影响因素的混合权重矩阵，确定改进逼近理想解排序模型中的绝对理想解，随后基于绝对理想解建立决策矩阵并计算各影响因素的相对贴近度，最后选取相对贴近度趋近1的影响因素作为关键影响因素并对其进行灵敏度分析，并选择灵敏度最高的关键影响因素作为电网运营规划中优先改善的影响因素，该设计能够避免单一赋权方法的缺点，得到更为客观合理的影响因素权重矩阵，并通过改进逼近理想解排序模型计算各影响因素的相对贴近度，从而准确识别出影响未来低碳能源框架下电网运营的主导因素，有利于电网运营效率的有效改善，适应未来低碳化发展趋势。因此，本发明可准确识别出影响未来低碳能源框架下电网运营的主导因素，有利于电网运营效率的有效改善。
附图说明
图1为本发明的整体流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式和附图对本发明作进一步的说明。
本发明提供了一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，该方法先根据电网历史运营数据得出直接影响矩阵，并由此得到规范化影响矩阵，在规范化影响矩阵的基础上可得综合影响矩阵，并去掉小于门槛值的因素后得到综合影响矩阵，然后根据得到的网络结构计算出极限超矩阵，基于规范化的综合影响矩阵和极限超矩阵即可计算出混合权重矩阵，随后由若干组未来低碳能源框架下运营方案的数据得出未来低碳能源框架下各电网运营影响因素的指标值，并基于各影响因素的指标值计算出绝对正理想解和绝对负理想解，将其添加到混合权重矩阵中，得到决策矩阵和规范化决策矩阵，并因此计算各影响因素的相对贴近度，相对贴近度越趋近1，说明该影响因素关键程度越高，属于关键影响因素，进而对已识别出的关键影响因素进行灵敏度分析，若该关键影响因素灵敏度相较于其他关键影响因素的灵敏度更高，则可在电网运营规划中优先对其改善。
本发明中各影响因素的含义如下：
综合线损率：为在特定电压等级与用户下，供电损耗量与供电量比值的百分比，其中供电损耗量为供电量与售电量的差值，综合线损率体现了某时段间电网电能利用效率的高低。
N-1通过率：N-1原则也被称之为单一故障安全原则，是判定电力系统安全性的重要原则。基于该原则，若电力系统中具有N个独立元件，则任一元件因发生故障被切除都不会发生用户停电等事故。N-1通过率定义为指定电压等级的电网中，满足N-1原则的输变电元件的比例。
平均负载率：为在某一统计区间内电网平均负荷与电网规划负荷的比值，负载率越高，体现电网供电设备利用率越高，区域内高峰负荷与负荷平均值的差距越小，网架结构损耗越小。平均负载主要可分为日负荷率、月负荷率、年负荷率，在本发明中使用年负荷率。
容载比：为某一区域内所有变电设备容量和与该供电区域最大负荷的比值，即可代表这一供电区域内变压器额定容量与实际最高运行容量的比值，体现了变压器的容量备用情况。容载比值越高，表明闲置变压器容量越高。
智能变电站站数比：为某一地区内智能变电站数量与总变电站数量的百分比，可用来表征该地区智能变电站的覆盖率。变电站作为电网运营的关键资产，而智能变电站与常规变电站相比，则具有更优越的技术性与经济性，所以提高变电站智能化水平是推动电网信息化发展的重要实现方式。
配电自动化覆盖率：为某一地区内已实现配电自动化区域的百分比。配电自动化系统能够做到实时监控、协调、操作配电设备，实现故障检测、故障定位、故障区域迅速隔离，从而提高供电可靠性。
智能电表覆盖率：为某一地区内已安装的智能电表的百分比，体现了用电计量方面的智能化水平。智能电表作为智能电网终端设备，在实现了传统电表用电量计量基本功能的基础上，又新增了防窃电、用户端控制、支持浮动店家、双向计量等智能化功能，可有效提高电网节能水平。
智能调度中心比例：为某一地区内已实现智能化的调度中心的百分比，体现了电力系统调度控制方面的智能化水平。
分布式能源接入率：为某一地区内电网分布式能源接入面积与供电面积的百分比。分布式能源为用户侧分布的能源综合利用系统，系统中一次能源主要为气体燃料，二次能源主要为冷热联产。
储能渗透率：为某一地区内电网运用储能技术的面积占总供电面积的百分比。电网侧储能分布占比可作为提高电网电能利用效率的重要因素，通过电网侧与储能的互动，可以达到削峰填谷、保障电力系统电能稳定性的目的。
需求侧管理节点比率：为某一统计区间内需求侧管理节约电量与参与前用电量的百分比。需求侧管理作为一种可提高电力资源利用效率、改进用电方式的管理措施，其中需求侧管理节约电量是指在一定的统计区间内，电力企业节约电量、企业实施节能项目节约电量、社会服务节约电量与其所推动的社会节约电量的总和。
跨区交易电量：为该省电力公司出售或购入的非本省(区)的电量。
本发明中，影响值越大越利于改善电网运营的影响因素有：N-1通过率、平均负载率、智能变电站站数比、配电自动化覆盖率、智能电表覆盖率、智能调度中心比例、可再生能源电力消纳比重、电能终端占比、分布式能源接入率、储能渗透率、需求侧管理节点比率、跨区交易电量、净资产收益率、单位投资增供负荷、供电可靠率、服务满意度；影响值越小越利于改善电网运营的影响因素有：综合线损率、容载比、CO2和NO2减排量、可再生能源弃电率、资产负债率、单位电量供电成本、输配电价、用户故障平均停运时间)。
实施例1：
参见图1，一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，依次按照以下步骤进行：
1、根据电网历史运营数据选取n个未来低碳能源框架下的电网运营影响因素，其中，所述电网运营影响因素包括可靠性水平指标、智能化水平指标、环保性指标，所述可靠性水平指标包括综合线损率Rloss、N-1通过率RN-1、平均负载率Rload、容载比RS，所述智能化水平指标包括智能变电站站数比Rintel、配电自动化覆盖率RDA、智能电表覆盖率RSM、智能调度中心比例RSD，所述环保性指标包括可再生能源电力消纳比重、CO2和NO2减排量、电能终端占比、可再生能源弃电率；
2、采用决策实验室分析法对各影响因素之间的直接影响程度进行评估，并确定影响因素的网络结构，具体采用以下步骤：
2.1、将各影响因素进行两两比较后得出因素间的直接影响程度，确定直接影响矩阵M＝[mij]n×n：
Figure BDA0002779797340000131
上式中，mij为影响因素i对影响因素j的直接影响程度，根据李克特五级量表，以0、1、2、3、4分别表示“没有直接影响关系”、“低程度影响”、“中程度影响”、“高程度影响”和“极高程度影响”，n为影响因素的个数；
2.2、对矩阵M归一化，得到规范化影响矩阵N＝[nij]n×n：
N＝k×M
Figure BDA0002779797340000132
2.3、根据矩阵N建立综合影响矩阵T＝[tij]n×n：
Figure BDA0002779797340000133
Figure BDA0002779797340000134
Figure BDA0002779797340000135
上式中，I为单位矩阵，ri为矩阵T中第i行所有元素的和，表示影响因素i对其他影响因素的影响值总和，cj为矩阵T中第j列所有元素的和，表示其他影响因素对影响因素j的影响值总和；
2.4、以矩阵T的均值作为门槛值，将矩阵T中影响值小于门槛值的元素归零，以得到新的综合影响矩阵Tα，并以该矩阵作为影响因素的网络结构：
Figure BDA0002779797340000141
2.5、对矩阵Tα进行标准化处理，得到规范化的综合影响矩阵Ts：
Figure BDA0002779797340000142
Figure BDA0002779797340000143
3、采用网络分析法、根据影响因素的网络结构计算影响因素的相对权重矩阵，具体采用以下步骤：
3.1、以控制层元素为准则，网络层中元素为次准则，采用1-9标度法，对各元素进行两两比较，建立未加权超矩阵W：
Figure BDA0002779797340000144
上式中，wij为第j个因素组中因素与第i个因素组中元素成对比较后构成的特征向量，如果因素组j中因素对因素组i中因素没有影响，那么wij＝0；
3.2、根据矩阵Ts和W计算得出加权超矩阵Wω：
Figure BDA0002779797340000151
3.3、对加权超矩阵Wω进行稳定化处理，得出极限超矩阵W*，该矩阵即为影响因素的相对权重矩阵：
Figure BDA0002779797340000152
若该极限存在，则可以表示电网运营影响因素的权重矩阵；
4、采用下式计算各影响因素的混合权重矩阵Z：
Z＝W*+Ts×W*
＝(I+Ts)×W*；
5、先计算各影响因素在m个电网规划方案中的指标值，然后根据这些指标值确定改进逼近理想解排序模型中的绝对理想解，其中，所述绝对理想解包括绝对正理想解集V+和绝对负理想解集V-，且
Figure BDA0002779797340000153
Figure BDA0002779797340000154
对于影响值越大越利于改善电网运营的影响因素，其绝对正理想解、绝对负理想解的取值为
Figure BDA0002779797340000155
对于影响值越小越利于改善电网运营的影响因素，其绝对正理想解、绝对负理想解的取值为
Figure BDA0002779797340000156
xij为第i个电网规划方案中第j个影响因素的指标值；
所述综合线损率Rloss由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000157
上式中，Qsupply为供电量，Qsale为售电量；
所述N-1通过率RN-1由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000158
上式中，NN-1为满足N-1原则的元件个数，Nco为元件总数；
所述平均负载率Rload由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000161
上式中，Laverage为年平均负荷，Lmax为年最大负荷；
所述容载比RS由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000162
上式中，Qrated为额定容量，Lmax为实际最大容量；
所述智能变电站站数比Rintel由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000163
上式中，Nintel为智能变电站数量，Nsub为变电站总数；
所述配电自动化覆盖率RDA由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000164
上式中，NDA为区域内配电自动化线路数，Nline为线路总数；
所述智能电表覆盖率RSM由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000165
上式中，NSM为区域内智能电表数，Nmeter为电表总数目；
所述智能调度中心比例RSD由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000166
上式中，NSD为区域内智能调度中心数，Ncenter为调度中心总数目；
所述再生能源电力消纳比重＝清洁能源电力消纳量/全社会用电量；
所述电能终端占比＝终端电能消费量/终端能源总消费量；
所述可再生能源弃电率＝(电网调度范围内新能源发电量-调度范围内实际利用电量)/电网调度范围内新能源发电量；
6、基于绝对理想解建立决策矩阵并计算各影响因素的相对贴近度，具体采用以下步骤：
6.1、将绝对正理想解V+和绝对负理想解V-作为固定的最好方案和最差方案添加到混合权重矩阵Z中，得到决策矩阵R：
Figure BDA0002779797340000171
6.2、为排除各影响因素类型、属性不同的情况，对决策矩阵R归一化，得到规范化决策矩阵R'：
Figure BDA0002779797340000172
Figure BDA0002779797340000173
Figure BDA0002779797340000174
Figure BDA0002779797340000175
6.3、计算各影响因素到规范化绝对正理想解的距离
Figure BDA0002779797340000176
和规范化绝对负理想解的距离
Figure BDA0002779797340000181
Figure BDA0002779797340000182
Figure BDA0002779797340000183
6.4、根据下式计算各影响因素的相对贴近度
Figure BDA0002779797340000184
Figure BDA0002779797340000185
相对贴近度
Figure BDA0002779797340000186
的取值范围为0-1，
Figure BDA0002779797340000187
越趋近1，说明该影响因素的关键程度越高，属于关键影响因素；
Figure BDA0002779797340000188
越趋近0，说明该影响因素的关键程度越低，属于非关键影响因素；
7、选取相对贴近度趋近1的影响因素作为关键影响因素并对其进行灵敏度分析，并选择灵敏度最高的关键影响因素作为电网运营规划中优先改善的影响因素。
实施例2：
方法同实施例1，不同之处在于：
所述电网运营影响因素还包括电力市场化水平指标、经济效益指标、社会效益指标，所述电力市场化水平指标包括分布式能源接入率RDEA、储能渗透率RES、需求侧管理节点比率RDMS、跨区交易电量，所述经济效益指标包括资产负债率RLOAR、净资产收益率RROE、单位电量供电成本CUP、单位投资增供负荷LUI，所述社会效益指标包括供电可靠率、输配电价、服务满意度、用户故障平均停运时间；
所述分布式能源接入率RDEA由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000189
上式中，ArDEA为分布式能源接入面积，Arpower为供电面积；
所述储能渗透率RES由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000191
上式中，ArES为电网运用储能技术的面积，Arpower为总供电面积；
所述需求侧管理节点比率RDMS由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000192
上式中，PDMS为需求侧管理节约电量，Pbefore为参与前用电量；
所述资产负债率RLOAR由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000193
上式中，LItotal为负债总额，AStotal为资产总额；
所述净资产收益率RROE由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000194
上式中，ProaT为税后利润，ASnet为净资产；
所述单位电量供电成本CUP由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000195
上式中，Ctotal为供电成本总额，Qsale为售电量；
所述单位投资增供负荷LUI由下式计算得到：
Figure BDA0002779797340000196
上式中，Lin为增供负荷量，Ltotal为投资总额；
所述供电可靠率＝[统计时间-(平均停电时间-限电停电时间)]/统计时间；
所述用户故障平均停运时间
Figure BDA0002779797340000202

Claims (10)

1.一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，其特征在于：
所述方法依次包括以下步骤：
步骤一、根据电网历史运营数据选取n个未来低碳能源框架下的电网运营影响因素，其中，所述电网运营影响因素包括可靠性水平指标、智能化水平指标、环保性指标；
步骤二、采用决策实验室分析法对各影响因素之间的直接影响程度进行评估，并确定影响因素的网络结构；
步骤三、采用网络分析法、根据影响因素的网络结构计算影响因素的相对权重矩阵；
步骤四、根据影响因素的网络结构以及相对权重矩阵求出影响因素的混合权重矩阵；
步骤五、确定改进逼近理想解排序模型中的绝对理想解；
步骤六、基于绝对理想解建立决策矩阵并计算各影响因素的相对贴近度；
步骤七、选取相对贴近度趋近1的影响因素作为关键影响因素并对其进行灵敏度分析，并选择灵敏度最高的关键影响因素作为电网运营规划中优先改善的影响因素。
2.根据权利要求1所述的一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，其特征在于：
所述步骤二依次包括以下步骤：
2.1、将各影响因素进行两两比较后得出因素间的直接影响程度，确定直接影响矩阵M＝[mij]n×n：
Figure FDA0002779797330000011
上式中，mij为影响因素i对影响因素j的直接影响程度，n为影响因素的个数；
2.2、对矩阵M归一化，得到规范化影响矩阵N＝[nij]n×n：
N＝k×M
Figure FDA0002779797330000021
2.3、根据矩阵N建立综合影响矩阵T＝[tij]n×n：
Figure FDA0002779797330000022
Figure FDA0002779797330000023
Figure FDA0002779797330000024
上式中，I为单位矩阵，ri为矩阵T中第i行所有元素的和，表示影响因素i对其他影响因素的影响值总和，cj为矩阵T中第j列所有元素的和，表示其他影响因素对影响因素j的影响值总和；
2.4、以矩阵T的均值作为门槛值，将矩阵T中影响值小于门槛值的元素归零，以得到新的综合影响矩阵Tα，并以该矩阵作为影响因素的网络结构：
Figure FDA0002779797330000025
2.5、对矩阵Tα进行标准化处理，得到规范化的综合影响矩阵Ts：
Figure FDA0002779797330000031
Figure FDA0002779797330000032
3.根据权利要求1所述的一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，其特征在于：
所述步骤三依次包括以下步骤：
3.1、以控制层元素为准则，网络层中元素为次准则，对各元素进行两两比较，建立未加权超矩阵W：
Figure FDA0002779797330000033
上式中，wij为第j个因素组中因素与第i个因素组中元素成对比较后构成的特征向量；
3.2、根据矩阵Ts和W计算得出加权超矩阵Wω：
Figure FDA0002779797330000034
3.3、对加权超矩阵Wω进行稳定化处理，得出极限超矩阵W*，该矩阵即为影响因素的相对权重矩阵：
Figure FDA0002779797330000041
4.根据权利要求1所述的一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，其特征在于：
所述步骤四采用下式计算各影响因素的混合权重矩阵Z：
Z＝W*+Ts×W*
＝(I+Ts)×W*。
5.根据权利要求1所述的一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，其特征在于：
所述步骤五为：先计算各影响因素在m个电网规划方案中的指标值，然后根据这些指标值确定改进逼近理想解排序模型中的绝对理想解，其中，所述绝对理想解包括绝对正理想解集V+和绝对负理想解集V-，且
Figure FDA0002779797330000042
Figure FDA0002779797330000043
对于影响值越大越利于改善电网运营的影响因素，其绝对正理想解、绝对负理想解的取值为
Figure FDA0002779797330000044
对于影响值越小越利于改善电网运营的影响因素，其绝对正理想解、绝对负理想解的取值为
Figure FDA0002779797330000045
xij为第i个电网规划方案中第j个影响因素的指标值。
6.根据权利要求1所述的一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，其特征在于：
所述步骤六依次包括以下步骤：
6.1、将绝对正理想解V+和绝对负理想解V-作为固定的最好方案和最差方案添加到混合权重矩阵Z中，得到决策矩阵R：
Figure FDA0002779797330000051
6.2、对决策矩阵R归一化，得到规范化决策矩阵R'：
Figure FDA0002779797330000052
Figure FDA0002779797330000053
Figure FDA0002779797330000054
Figure FDA0002779797330000055
6.3、计算各影响因素到规范化绝对正理想解的距离
Figure FDA0002779797330000056
和规范化绝对负理想解的距离
Figure FDA0002779797330000057
Figure FDA0002779797330000058
Figure FDA0002779797330000059
6.4、根据下式计算各影响因素的相对贴近度
Figure FDA00027797973300000510
Figure FDA00027797973300000511
7.根据权利要求1所述的一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，其特征在于：步骤一中，所述可靠性水平指标包括综合线损率Rloss、N-1通过率RN-1、平均负载率Rload、容载比RS，所述智能化水平指标包括智能变电站站数比Rintel、配电自动化覆盖率RDA、智能电表覆盖率RSM、智能调度中心比例RSD，所述环保性指标包括可再生能源电力消纳比重、CO2和NO2减排量、电能终端占比、可再生能源弃电率。
8.根据权利要求7所述的一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，其特征在于：
所述综合线损率Rloss由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000061
上式中，Qsupply为供电量，Qsale为售电量；
所述N-1通过率RN-1由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000062
上式中，NN-1为满足N-1原则的元件个数，Nco为元件总数；
所述平均负载率Rload由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000063
上式中，Laverage为年平均负荷，Lmax为年最大负荷；
所述容载比RS由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000064
上式中，Qrated为额定容量，Lmax为实际最大容量；
所述智能变电站站数比Rintel由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000065
上式中，Nintel为智能变电站数量，Nsub为变电站总数；
所述配电自动化覆盖率RDA由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000071
上式中，NDA为区域内配电自动化线路数，Nline为线路总数；
所述智能电表覆盖率RSM由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000072
上式中，NSM为区域内智能电表数，Nmeter为电表总数目；
所述智能调度中心比例RSD由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000073
上式中，NSD为区域内智能调度中心数，Ncenter为调度中心总数目；
所述再生能源电力消纳比重＝清洁能源电力消纳量/全社会用电量；
所述电能终端占比＝终端电能消费量/终端能源总消费量；
所述可再生能源弃电率＝(电网调度范围内新能源发电量-调度范围内实际利用电量)/电网调度范围内新能源发电量。
9.根据权利要求1所述的一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，其特征在于：步骤一中，所述电网运营影响因素还包括电力市场化水平指标、经济效益指标、社会效益指标，所述电力市场化水平指标包括分布式能源接入率RDEA、储能渗透率RES、需求侧管理节点比率RDMS、跨区交易电量，所述经济效益指标包括资产负债率RLOAR、净资产收益率RROE、单位电量供电成本CUP、单位投资增供负荷LUI，所述社会效益指标包括供电可靠率、输配电价、服务满意度、用户故障平均停运时间。
10.根据权利要求9所述的一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法，其特征在于：
所述分布式能源接入率RDEA由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000081
上式中，ArDEA为分布式能源接入面积，Arpower为供电面积；
所述储能渗透率RES由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000082
上式中，ArES为电网运用储能技术的面积，Arpower为总供电面积；
所述需求侧管理节点比率RDMS由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000083
上式中，PDMS为需求侧管理节约电量，Pbefore为参与前用电量；
所述资产负债率RLOAR由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000084
上式中，LItotal为负债总额，AStotal为资产总额；
所述净资产收益率RROE由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000085
上式中，ProaT为税后利润，ASnet为净资产；
所述单位电量供电成本CUP由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000086
上式中，Ctotal为供电成本总额，Qsale为售电量；
所述单位投资增供负荷LUI由下式计算得到：
Figure FDA0002779797330000087
上式中，Lin为增供负荷量，Ltotal为投资总额；
所述供电可靠率＝[统计时间-(平均停电时间-限电停电时间)]/统计时间；
Figure FDA0002779797330000091
CN202011278110.6A 2020-11-16 2020-11-16 一种未来低碳能源框架下的电网运营评价分析方法 Pending CN112365169A (zh)

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113222473A (zh) * 2021-06-04 2021-08-06 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 基于电力大脑中枢的电网负荷调整方法及装置
CN113222473B (zh) * 2021-06-04 2023-04-18 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 基于电力大脑中枢的电网负荷调整方法及装置

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