CN112381377A - 一种电网接线模式评估方法、装置、设备及储存介质 - Google Patents

一种电网接线模式评估方法、装置、设备及储存介质 Download PDF

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CN112381377A CN202011249204.0A CN202011249204A CN112381377A CN 112381377 A CN112381377 A CN 112381377A CN 202011249204 A CN202011249204 A CN 202011249204A CN 112381377 A CN112381377 A CN 112381377A
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张铭泽
蔡佳铭
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Abstract

本发明实施例公开了一种电网接线模式评估方法、装置、设备及储存介质，该方法包括：将评估指标体系的底层指标进行标准化处理，得到标准化底层指标；针对每个所述目标指标，根据所述预设接线模式的数量和所述目标指标对应的所述标准化底层指标构成评价矩阵，确定所述目标指标的熵值集合；根据预设熵值阈度，从所述目标指标的熵值集合筛选出非理想熵值集，并计算所述非理想熵值集的补集均值；根据所述非理想熵值集的补集均值进行熵权分配计算，得到所述目标指标对应的所述底层指标的权重集合；根据所述标准化底层指标和所述底层指标的权重集合，对选定所述目标指标的待评估接线模式进行评估。可以实现接线模式评估结果更准确，避免结果严重分化。

Description

一种电网接线模式评估方法、装置、设备及储存介质
技术领域
本发明实施例涉及电网规划技术，尤其涉及一种电网接线模式评估方法、装置、设备及储存介质。
背景技术
配电网直接与用户相连，是提升电力系统综合水平的关键环节。为应对配电网负荷转供和平衡能力不足等实际问题，研究世界一流城市配电网的典型接线模式，并对其可靠性、供电质量、适应性等多方面能力进行评估，不仅能对比分析出各个典型接线的性能差异，还能结合建设实际和发展需求为城市配电网接线模式的选型提供决策支持。
传统针对典型接线模式的评估一般仅包含可靠性、经济性两方面因素，难以全面反应接线模式的优缺点，同时传统熵权法计算权重时，较小变化会导致熵权突变，分配与重要性不匹配的权重，最终使得评估结果出现严重的分化现象。
发明内容
本发明实施例提供一种电网接线模式评估方法、装置、设备及储存介质，以实现接线模式评估结果更准确，避免结果严重分化。
第一方面，本发明实施例提供了一种电网接线模式评估方法，包括：
将评估指标体系的底层指标进行标准化处理，得到标准化底层指标；其中，所述评估指标体系针对多个预设接线模式的评估进行制定，并通过多个目标指标评估接线模式，每个所述目标指标对应多个所述底层指标；
针对每个所述目标指标，根据所述预设接线模式的数量和所述目标指标对应的所述标准化底层指标构成评价矩阵，确定所述目标指标的熵值集合；
根据预设熵值阈度，从所述目标指标的熵值集合筛选出非理想熵值集，并计算所述非理想熵值集的补集均值；
根据所述非理想熵值集的补集均值进行熵权分配计算，得到所述目标指标对应的所述底层指标的权重集合；
根据所述标准化底层指标和所述底层指标的权重集合，对选定所述目标指标的待评估接线模式进行评估。
第二方面，本发明实施例还提供了一种电网接线模式评估装置，包括：
底层指标标准化模块，用于将评估指标体系的底层指标进行标准化处理，得到标准化底层指标；其中，所述评估指标体系针对多个预设接线模式的评估进行制定，并通过多个目标指标评估接线模式，每个所述目标指标对应多个所述底层指标；
目标指标熵值确定模块，用于针对每个所述目标指标，根据所述预设接线模式的数量和所述目标指标对应的所述标准化底层指标构成评价矩阵，确定所述目标指标的熵值集合；
补集均值计算模块，用于根据预设熵值阈度，从所述目标指标的熵值集合筛选出非理想熵值集，并计算所述非理想熵值集的补集均值；
底层指标权重确定模块，用于根据所述非理想熵值集的补集均值进行熵权分配计算，得到所述目标指标对应的所述底层指标的权重集合；
评估模块，用于根据所述标准化底层指标和所述底层指标的权重集合，对选定所述目标指标的待评估接线模式进行评估。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所提供的电网接线模式评估方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明任意实施例所提供的电网接线模式评估方法。
本发明实施例通过过滤非理想熵值，借助理想熵值的均值对原始权值分配过程进行改进，解决传统熵权法计算权重时，因较小变化导致熵权突变，分配与重要性不匹配的权重，使得评估结果出现严重的分化现象的问题，实现接线模式评估结果更准确，避免结果严重分化的效果。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种电网接线模式评估方法的流程图；
图2是本发明实施例二中的一种电网接线模式评估方法的流程图；
图3是本发明实施例三中的一种电网接线模式评估装置的结构示意图；
图4是本发明实施例四中的一种计算机设备的结构示意图；
图5是本发明实施例中的典型接线模式的评估指标体系示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种电网接线模式评估方法的流程图，本实施例可适用于对电网接线模式进行评估的情况，该方法可以由电网接线模式评估装置来执行，该装置可以由硬件和/或软件来实现，具体包括如下步骤：
步骤110、将评估指标体系的底层指标进行标准化处理，得到标准化底层指标；
其中，所述评估指标体系针对多个预设接线模式的评估进行制定，并通过多个目标指标评估接线模式，每个所述目标指标对应多个所述底层指标；预设接线模式可以是一些世界上的典型接线模式，例如：世界一流城市配电网的典型接线模式，比如新加坡“花瓣”、巴黎“手拉手”、东京“T型”、纽约“4×6”和深圳的“3供1备”等接线，都具有较高的可靠性水平，也可以视为城市配电网建设的标杆，本实施例中预设接线模式可以包括上述典型接线模式，但不仅限于上述典型接线模式。建立典型接线模式的评估指标体系首先需要明确多维评估的准则，即目标指标；然后理清各个目标指标与底层指标之间的联系，实现二者的对应。可选的，目标指标包括：可靠性、经济性、适应性、供电质量和转供能力；建立包含可靠性、经济性、适应性、供电质量和转供能力5个目标指标的综合指标体系，如图5，其中，所述可靠性对应的所述底层指标包括：平均供电可靠率ASAI、系统平均停电频率SAIFI和系统平均停电时间SAIDI；所述经济性对应的所述底层指标包括：建设费用Fn、运行费用Fl、报废残值Fr和单位负荷年费用Fc；所述适应性对应的所述底层指标包括：可扩展性指标打分、操作灵活性指标打分、负荷供应匹配度h和负载最大不平衡度d；所述供电质量对应的所述底层指标包括：最大短路电流Imax、最大支路压降VUmax和电压偏移率a％；所述转供能力对应的所述底层指标包括：线路最大负载率Tl-max、主变最大负载率Tp-max、线路N-1最大负载率Tl-1-max和主变N-1最大负载率Tp-1-max。配电网典型接线模式的评估指标体系包含5个目标指标(A～E)，以及18个底层指标(A1～E4)。由于评估指标体系中存在不同的量纲，对于数值化底层指标而言，依据评价目标趋向，通常分为正向指标和反向指标，可以直接进行处理；对于非数值化指标，在进行评估之前需要量化处理。
步骤120、针对每个所述目标指标，根据所述预设接线模式的数量和所述目标指标对应的所述标准化底层指标构成评价矩阵，确定所述目标指标的熵值集合；
步骤130、根据预设熵值阈度，从所述目标指标的熵值集合筛选出非理想熵值集，并计算所述非理想熵值集的补集均值；
步骤140、根据所述非理想熵值集的补集均值进行熵权分配计算，得到所述目标指标对应的所述底层指标的权重集合；
步骤150、根据所述标准化底层指标和所述底层指标的权重集合，对选定所述目标指标的待评估接线模式进行评估。
其中，熵权法是一种客观赋权法，依据信息熵来衡量数据中有用信息的混乱程度，从而确定信息的权重，能有效规避主观因素影响，满足典型接线模式的多目标评估要求。
同时，如果存在多个指标的熵值趋于1，采用传统的熵权法计算其权重时，其较小变化会导致熵权突变，分配与重要性不匹配的权重，最终使得评估结果出现严重的分化现象。可以过滤非理想熵值，借助理想熵值的均值对原始权值分配过程进行改进。
本实施例的技术方案，通过过滤非理想熵值，借助理想熵值的均值对原始权值分配过程进行改进，解决传统熵权法计算权重时，因较小变化导致熵权突变，分配与重要性不匹配的权重，使得评估结果出现严重的分化现象的问题，实现接线模式评估结果更准确，避免结果严重分化的效果。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的电网接线模式评估方法的流程图，本实施例的技术方案在上述技术方案的基础上进一步细化，该方法具体包括：
步骤210、根据获取到的电网运营数据，计算所述底层指标；
其中，A：可靠性
A1：平均供电可靠率ASAI
Figure BDA0002771044230000061
式中：Ntotal为用户总数，Ui为年均停电时间，Ni为受停电影响的用户数。
A2：系统平均停电频率SAIFI
Figure BDA0002771044230000062
式中：λi为电气元件的平均故障率。
A3：系统平均停电时间SAIDI
Figure BDA0002771044230000071
B：经济性
B1：建设费用Fn
Figure BDA0002771044230000072
式中：k为电力行业的贴现率，n为设备经济运行年限；Zre为初始建设投资总费用。
B2：运行费用Fl
Fl＝Zop+Zfault+Zloss （5）
式中：Zop为年运行维护费用，Zfault为年故障成本，Zloss为年系统网损费用。
B3：报废残值Fr
Figure BDA0002771044230000073
式中：Zrem为报废寿命的残值。
B4：单位负荷年费用Fc
Fc＝(Fn+Fl-Fr)/PL （7）
式中：PL为规划水平年负荷。
C：适应性
C1：可扩展性指标通过专家打分得到，分值为0-10。
C2：操作灵活性指标通过专家打分得到，分值为0-10。
C3：负荷供应匹配度h
Figure BDA0002771044230000081
式中：C为模型中负荷供应能力，mi为第i种接线模式的出线数量，Ti为线路的最大负载率，S0为线路容量，
Figure BDA0002771044230000082
为功率因数。
C4：负载最大不平衡度d
Figure BDA0002771044230000083
式中：n为变电站数量，Pi和Ri分别为第i座变电站的实际负荷和额定容量。
D：供电质量
D1：最大短路电流Imax
Figure BDA0002771044230000084
式中：PN为模型的额定功率，UN为额定电压，Zreq,i为第i条支路末端短路时的等效阻抗，nl为系统支路数量。
D2：最大支路压降VUmax
Figure BDA0002771044230000085
式中：Ui为正常运行时支路末端电压。
D3：电压偏移率a％
Figure BDA0002771044230000091
式中：
Figure BDA0002771044230000092
为电压均值。
E：转供能力
E1：线路最大负载率Tl-max
Figure BDA0002771044230000093
式中：Pl,i为线路i的最大负荷，Rl,i为线路i的额定输送容量。
E2：主变最大负载率Tp-max
Figure BDA0002771044230000094
式中：Pp,i为主变i的最大负荷，Rp,i为主变i的额定容量。
E3：线路N-1最大负载率Tl-1-max
Figure BDA0002771044230000095
式中：Pl-1,i为“N-1”条件下线路i的最大负荷。
E4：主变N-1最大负载率Tp-1-max
Figure BDA0002771044230000096
式中：Pp-1,i为“N-1”条件下主变i的最大负荷。
步骤220、将评估指标体系的底层指标进行标准化处理，得到标准化底层指标；
其中，由于评估指标体系中存在不同的量纲，对于数值化底层指标而言，依据评价目标趋向，通常分为正向指标和反向指标，可以直接进行处理；对于非数值化指标，在进行评估之前需要量化处理，且各指标的属性如表1。
表1
Figure BDA0002771044230000101
常见的数值指标标准化方法有：最大-最小值法、离差标准化法等，均通过指标取值范围线性缩放来实现归一化；实际上指标取值变化存在惰性，比如，对正向指标而言：指标处在高位时比低位时更容易降低回落，即高位值比低位值的惰性小，且反向指标类似。因此，考虑指标惰性变化特性，依据隶属度函数对原始数值指标(底层指标)进行非线性处理，实现[0,1]范围的标准化。
假设原始数值指标(底层指标)为x，基于隶属度的正、反向指标的标准化公式分别如下：
1)正向指标标准化
Figure BDA0002771044230000102
式中：xlim为正向指标x的下限，xmax为对应指标的最大值。
2)反向指标标准化
Figure BDA0002771044230000103
式中：xlim为反向指标x的上限，xmin为对应指标的最小值。
步骤230、针对每个所述目标指标，根据所述预设接线模式的数量和所述目标指标对应的所述标准化底层指标构成评价矩阵，确定所述目标指标的熵值集合；
其中，选定某个目标指标，假如有n类典型接线模式，且该评估目标对应m个底层指标，则组成一个n×m维度的评价矩阵Pn×m，单个指标熵值Ej的计算方法如下：
Figure BDA0002771044230000111
Figure BDA0002771044230000112
式中，pij为隶属度函数标准化处理后的指标。
步骤240、根据预设熵值阈度，从所述目标指标的熵值集合筛选出非理想熵值集，并计算所述非理想熵值集的补集均值；
其中，基于指标熵值集合{Ej}，设置熵值阈度ε，筛选出非理想熵值集Ω，并计算其补集均值
Figure BDA0002771044230000113
Figure BDA0002771044230000114
式中：阈值ε一般取较小的值，k为理想熵值集合中元素数量，且k≤m。
步骤250、根据所述非理想熵值集的补集均值进行熵权分配计算，得到所述目标指标对应的所述底层指标的权重集合；
其中，利用均值
Figure BDA0002771044230000115
改进熵权分配计算。
Figure BDA0002771044230000121
式中：λ为均熵系数，一般取0.01左右即可显著改善权值分配效果，得到底层指标的权重集合{wj}，满足0＜wj＜1，w1+w2+...+wm＝1。
步骤260、根据所述标准化底层指标和所述底层指标的权重集合，对选定所述目标指标的待评估接线模式进行评估。
其中，依据指标的隶属度标准化结果pij和熵权wj对选定目标指标的第i种接线模式进行评估计算。
Figure BDA0002771044230000122
式中，Si为对应接线模式的评估结果，取值范围为[0,1]，数值越大表示评估结果越好。
为了将评估结果转化为百分制评分，可以采用最大值百分比缩放方法进行处理，公式如下：
(
Si,％＝100·Si/Si,max×100％
24)
式中：Si，％为对应接线模式目标指标的百分制评分，范围为[0,100]，数值越接近100表示评估结果越好；Si,max为接线模式评估结果的最大值。
本实施例的技术方案，通过过滤非理想熵值，借助理想熵值的均值对原始权值分配过程进行改进，即
Figure BDA0002771044230000123
-熵权法，避免评估结果出现严重的分化现象。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种电网接线模式评估装置的结构示意图，如图3所示，该电网接线模式评估装置，包括：
底层指标标准化模块310，用于将评估指标体系的底层指标进行标准化处理，得到标准化底层指标；其中，所述评估指标体系针对多个预设接线模式的评估进行制定，并通过多个目标指标评估接线模式，每个所述目标指标对应多个所述底层指标；
目标指标熵值确定模块320，用于针对每个所述目标指标，根据所述预设接线模式的数量和所述目标指标对应的所述标准化底层指标构成评价矩阵，确定所述目标指标的熵值集合；
补集均值计算模块330，用于根据预设熵值阈度，从所述目标指标的熵值集合筛选出非理想熵值集，并计算所述非理想熵值集的补集均值；
底层指标权重确定模块340，用于根据所述非理想熵值集的补集均值进行熵权分配计算，得到所述目标指标对应的所述底层指标的权重集合；
评估模块350，用于根据所述标准化底层指标和所述底层指标的权重集合，对选定所述目标指标的待评估接线模式进行评估。
本实施例的技术方案，通过过滤非理想熵值，借助理想熵值的均值对原始权值分配过程进行改进，解决传统熵权法计算权重时，因较小变化导致熵权突变，分配与重要性不匹配的权重，使得评估结果出现严重的分化现象的问题，实现接线模式评估结果更准确，避免结果严重分化的效果。
可选的，所述目标指标包括：可靠性、经济性、适应性、供电质量和转供能力；
其中，所述可靠性对应的所述底层指标包括：平均供电可靠率ASAI、系统平均停电频率SAIFI和系统平均停电时间SAIDI；
所述经济性对应的所述底层指标包括：建设费用Fn、运行费用Fl、报废残值Fr和单位负荷年费用Fc；
所述适应性对应的所述底层指标包括：可扩展性指标打分、操作灵活性指标打分、负荷供应匹配度h和负载最大不平衡度d；
所述供电质量对应的所述底层指标包括：最大短路电流Imax、最大支路压降VUmax和电压偏移率a％；
所述转供能力对应的所述底层指标包括：线路最大负载率Tl-max、主变最大负载率Tp-max、线路N-1最大负载率Tl-1-max和主变N-1最大负载率Tp-1-max。
可选的，电网接线模式评估装置，还包括：
底层指标计算模块，用于在所述将评估指标体系的底层指标进行标准化处理，得到标准化底层指标之前，根据获取到的电网运营数据，计算所述底层指标。
可选的，所述底层指标计算模块，具体用于：
平均供电可靠率ASAI
Figure BDA0002771044230000141
式中：Ntotal为用户总数，Ui为年均停电时间，Ni为受停电影响的用户数；
系统平均停电频率SAIFI
Figure BDA0002771044230000142
式中：λi为电气元件的平均故障率；
系统平均停电时间SAIDI
Figure BDA0002771044230000143
；
建设费用Fn
Figure BDA0002771044230000151
式中：k为电力行业的贴现率，n为设备经济运行年限；Zre为初始建设投资总费用；
运行费用Fl
Fl＝Zop+Zfault+Zloss
式中：Zop为年运行维护费用，Zfault为年故障成本，Zloss为年系统网损费用；
报废残值Fr
Figure BDA0002771044230000152
式中：Zrem为报废寿命的残值；
单位负荷年费用Fc
Fc＝(Fn+Fl-Fr)/PL
式中：PL为规划水平年负荷；
可扩展性指标通过预设人员打分得到，分值为0-10；
操作灵活性指标通过预设人员打分得到，分值为0-10；
负荷供应匹配度h
Figure BDA0002771044230000153
式中：C为模型中负荷供应能力，mi为第i种接线模式的出线数量，Ti为线路的最大负载率，S0为线路容量，
Figure BDA0002771044230000154
为功率因数；
负载最大不平衡度d
Figure BDA0002771044230000161
式中：n为变电站数量，Pi和Ri分别为第i座变电站的实际负荷和额定容量；最大短路电流Imax
Figure BDA0002771044230000162
式中：PN为模型的额定功率，UN为额定电压，Zreq,i为第i条支路末端短路时的等效阻抗，nl为系统支路数量；
最大支路压降VUmax
Figure BDA0002771044230000163
式中：Ui为正常运行时支路末端电压；
电压偏移率a％
Figure BDA0002771044230000164
式中：
Figure BDA0002771044230000165
为电压均值；
线路最大负载率Tl-max
Figure BDA0002771044230000166
式中：Pl,i为线路i的最大负荷，Rl,i为线路i的额定输送容量；
主变最大负载率Tp-max
Figure BDA0002771044230000167
式中：Pp,i为主变i的最大负荷，Rp,i为主变i的额定容量；
线路N-1最大负载率Tl-1-max
Figure BDA0002771044230000171
式中：Pl-1,i为“N-1”条件下线路i的最大负荷；
主变N-1最大负载率Tp-1-max
Figure BDA0002771044230000172
式中：Pp-1,i为“N-1”条件下主变i的最大负荷。
可选的，所述底层指标标准化模块，具体用于：
根据隶属度函数对所述底层指标进行非线性处理，实现[0,1]范围的标准化：
假设所述底层指标为x，基于隶属度的正、反向指标的标准化公式分别如下：
正向指标标准化
Figure BDA0002771044230000173
式中：xlim为正向指标x的下限，xmax为对应指标的最大值；
反向指标标准化
Figure BDA0002771044230000174
式中：xlim为反向指标x的上限，xmin为对应指标的最小值。
可选的，所述目标指标熵值确定模块，具体用于：
针对一个所述目标指标，若有n类所述预设接线模式，且所述目标指标对应m个所述底层指标，则组成一个n×m维度的评价矩阵Pn×m，单个所述目标指标熵值Ej的计算方法如下：
Figure BDA0002771044230000175
Figure BDA0002771044230000181
式中，pij为所述标准化底层指标。
可选的，所述补集均值计算模块，具体用于：
基于所述目标指标的指标熵值集合{Ej}，设置所述预设熵值阈度ε，筛选出所述非理想熵值集Ω，并计算其补集均值
Figure BDA0002771044230000186
Figure BDA0002771044230000182
式中：阈值ε一般取较小的值，k为理想熵值集合中元素数量，且k≤m。
可选的，所述底层指标权重确定模块，具体用于：
利用所述非理想熵值集的补集均值
Figure BDA0002771044230000183
进行熵权分配计算；
Figure BDA0002771044230000184
式中：λ为均熵系数，得到底层指标的权重集合{wj}，满足0＜wj＜1，w1+w2+...+wm＝1。
可选的，所述评估模块，具体用于：
依据所述标准化底层指标pij和所述底层指标的权重集合中的所述底层指标的权重wj对选定所述目标指标的所述待评估接线模式进行评估计算：
Figure BDA0002771044230000185
式中，Si为对应接线模式的评估结果，取值范围为[0,1]。
本发明实施例所提供的电网接线模式评估装置可执行本发明任意实施例所提供的电网接线模式评估方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4为本发明实施例4提供的一种计算机设备的结构示意图，如图4所示，该计算机设备包括处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440；计算机设备中处理器410的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器410为例；计算机设备中的处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
存储器420作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的电网接线模式评估方法对应的程序指令/模块(例如，电网接线模式评估装置中的底层指标标准化模块310、目标指标熵值确定模块320、补集均值计算模块330、底层指标权重确定模块340和评估模块350)。处理器410通过运行存储在存储器420中的软件程序、指令以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的电网接线模式评估方法。
存储器420可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器420可进一步包括相对于处理器410远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置430可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏等显示设备。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种电网接线模式评估方法，包括：
将评估指标体系的底层指标进行标准化处理，得到标准化底层指标；其中，所述评估指标体系针对多个预设接线模式的评估进行制定，并通过多个目标指标评估接线模式，每个所述目标指标对应多个所述底层指标；
针对每个所述目标指标，根据所述预设接线模式的数量和所述目标指标对应的所述标准化底层指标构成评价矩阵，确定所述目标指标的熵值集合；
根据预设熵值阈度，从所述目标指标的熵值集合筛选出非理想熵值集，并计算所述非理想熵值集的补集均值；
根据所述非理想熵值集的补集均值进行熵权分配计算，得到所述目标指标对应的所述底层指标的权重集合；
根据所述标准化底层指标和所述底层指标的权重集合，对选定所述目标指标的待评估接线模式进行评估。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的电网接线模式评估方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述电网接线模式评估装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (12)

1.一种电网接线模式评估方法，其特征在于，包括：
将评估指标体系的底层指标进行标准化处理，得到标准化底层指标；其中，所述评估指标体系针对多个预设接线模式的评估进行制定，并通过多个目标指标评估接线模式，每个所述目标指标对应多个所述底层指标；
针对每个所述目标指标，根据所述预设接线模式的数量和所述目标指标对应的所述标准化底层指标构成评价矩阵，确定所述目标指标的熵值集合；
根据预设熵值阈度，从所述目标指标的熵值集合筛选出非理想熵值集，并计算所述非理想熵值集的补集均值；
根据所述非理想熵值集的补集均值进行熵权分配计算，得到所述目标指标对应的所述底层指标的权重集合；
根据所述标准化底层指标和所述底层指标的权重集合，对选定所述目标指标的待评估接线模式进行评估。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标指标包括：可靠性、经济性、适应性、供电质量和转供能力；
其中，所述可靠性对应的所述底层指标包括：平均供电可靠率ASAI、系统平均停电频率SAIFI和系统平均停电时间SAIDI；
所述经济性对应的所述底层指标包括：建设费用Fn、运行费用Fl、报废残值Fr和单位负荷年费用Fc；
所述适应性对应的所述底层指标包括：可扩展性指标打分、操作灵活性指标打分、负荷供应匹配度h和负载最大不平衡度d；
所述供电质量对应的所述底层指标包括：最大短路电流Imax、最大支路压降VUmax和电压偏移率a％；
所述转供能力对应的所述底层指标包括：线路最大负载率Tl-max、主变最大负载率Tp-max、线路N-1最大负载率Tl-1-max和主变N-1最大负载率Tp-1-max。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将评估指标体系的底层指标进行标准化处理，得到标准化底层指标之前，还包括：
根据获取到的电网运营数据，计算所述底层指标。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据获取到的电网运营数据，计算所述底层指标，包括：
平均供电可靠率ASAI
Figure FDA0002771044220000021
式中：Ntotal为用户总数，Ui为年均停电时间，Ni为受停电影响的用户数；
系统平均停电频率SAIFI
Figure FDA0002771044220000022
式中：λi为电气元件的平均故障率；
系统平均停电时间SAIDI
Figure FDA0002771044220000023
建设费用Fn
Figure FDA0002771044220000024
式中：k为电力行业的贴现率，n为设备经济运行年限；Zre为初始建设投资总费用；
运行费用Fl
Fl＝Zop+Zfault+Zloss
式中：Zop为年运行维护费用，Zfault为年故障成本，Zloss为年系统网损费用；
报废残值Fr
Figure FDA0002771044220000031
式中：Zrem为报废寿命的残值；
单位负荷年费用Fc
Fc＝(Fn+Fl-Fr)/PL
式中：PL为规划水平年负荷；
可扩展性指标通过预设人员打分得到，分值为0-10；
操作灵活性指标通过预设人员打分得到，分值为0-10；
负荷供应匹配度h
Figure FDA0002771044220000032
式中：C为模型中负荷供应能力，mi为第i种接线模式的出线数量，Ti为线路的最大负载率，S0为线路容量，
Figure FDA0002771044220000033
为功率因数；
负载最大不平衡度d
Figure FDA0002771044220000034
式中：n为变电站数量，Pi和Ri分别为第i座变电站的实际负荷和额定容量；
最大短路电流Imax
Figure FDA0002771044220000035
式中：PN为模型的额定功率，UN为额定电压，Zreq,i为第i条支路末端短路时的等效阻抗，nl为系统支路数量；
最大支路压降VUmax
Figure FDA0002771044220000041
式中：Ui为正常运行时支路末端电压；
电压偏移率a％
Figure FDA0002771044220000042
式中：
Figure FDA0002771044220000043
为电压均值；
线路最大负载率Tl-max
Figure FDA0002771044220000044
式中：Pl,i为线路i的最大负荷，Rl,i为线路i的额定输送容量；
主变最大负载率Tp-max
Figure FDA0002771044220000045
式中：Pp,i为主变i的最大负荷，Rp,i为主变i的额定容量；
线路N-1最大负载率Tl-1-max
Figure FDA0002771044220000046
式中：Pl-1,i为“N-1”条件下线路i的最大负荷；
主变N-1最大负载率Tp-1-max
Figure FDA0002771044220000047
式中：Pp-1,i为“N-1”条件下主变i的最大负荷。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将评估指标体系的底层指标进行标准化处理，得到标准化底层指标，包括：
根据隶属度函数对所述底层指标进行非线性处理，实现[0,1]范围的标准化：
假设所述底层指标为x，基于隶属度的正、反向指标的标准化公式分别如下：
正向指标标准化
Figure FDA0002771044220000051
式中：xlim为正向指标x的下限，xmax为对应指标的最大值；
反向指标标准化
Figure FDA0002771044220000052
式中：xlim为反向指标x的上限，xmin为对应指标的最小值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述目标指标，根据所述预设接线模式的数量和所述目标指标对应的所述标准化底层指标构成评价矩阵，确定所述目标指标的熵值集合，包括：
针对一个所述目标指标，若有n类所述预设接线模式，且所述目标指标对应m个所述底层指标，则组成一个n×m维度的评价矩阵Pn×m，单个所述目标指标熵值Ej的计算方法如下：
Figure FDA0002771044220000053
Figure FDA0002771044220000054
式中，pij为所述标准化底层指标。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据预设熵值阈度，从所述目标指标的熵值集合筛选出非理想熵值集，并计算所述非理想熵值集的补集均值，包括：
基于所述目标指标的指标熵值集合{Ej}，设置所述预设熵值阈度ε，筛选出所述非理想熵值集Ω，并计算其补集均值
Figure FDA0002771044220000064
Figure FDA0002771044220000061
式中：阈值ε一般取较小的值，k为理想熵值集合中元素数量，且k≤m。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述非理想熵值集的补集均值进行熵权分配计算，得到所述目标指标对应的所述底层指标的权重集合，包括：
利用所述非理想熵值集的补集均值
Figure FDA0002771044220000062
进行熵权分配计算；
Figure FDA0002771044220000063
式中：λ为均熵系数，得到底层指标的权重集合{wj}，满足0＜wj＜1，w1+w2+...+wm＝1。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述标准化底层指标和所述底层指标的权重集合，对选定所述目标指标的待评估接线模式进行评估，包括：
依据所述标准化底层指标pij和所述底层指标的权重集合中的所述底层指标的权重wj对选定所述目标指标的所述待评估接线模式进行评估计算：
Figure FDA0002771044220000071
式中，Si为对应接线模式的评估结果，取值范围为[0,1]。
10.一种电网接线模式评估装置，其特征在于，包括：
底层指标标准化模块，用于将评估指标体系的底层指标进行标准化处理，得到标准化底层指标；其中，所述评估指标体系针对多个预设接线模式的评估进行制定，并通过多个目标指标评估接线模式，每个所述目标指标对应多个所述底层指标；
目标指标熵值确定模块，用于针对每个所述目标指标，根据所述预设接线模式的数量和所述目标指标对应的所述标准化底层指标构成评价矩阵，确定所述目标指标的熵值集合；
补集均值计算模块，用于根据预设熵值阈度，从所述目标指标的熵值集合筛选出非理想熵值集，并计算所述非理想熵值集的补集均值；
底层指标权重确定模块，用于根据所述非理想熵值集的补集均值进行熵权分配计算，得到所述目标指标对应的所述底层指标的权重集合；
评估模块，用于根据所述标准化底层指标和所述底层指标的权重集合，对选定所述目标指标的待评估接线模式进行评估。
11.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-9中任一所述的电网接线模式评估方法。
12.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-9中任一所述的电网接线模式评估方法。
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