CN112633631A - 多电源系统互补性的评价方法 - Google Patents

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Abstract

一种多电源系统互补性的评价方法，包括步骤将多电源系统分为自然资源型电源和常规可控型电源，利用自然资源型电源的天然互补能力以及常规可控型电源的调控能力分别提出针对多电源系统互补性的评价指标；利用改进的层次分析法确定每个指标各自的权重；利用所述的评价指标的定量数据得到决策矩阵，利用所述的权重求取加权规范化的决策矩阵，利用改进的TOPSIS法，结合灰色关联分析的思想从位置和形状两个角度对多电源系统进行比较，最终得到各个多电源系统互补性评价的结果。本发明提出的多电源系统的互补性评价指标更合理。

Description

多电源系统互补性的评价方法
技术领域
本发明涉及电力系统，特别是一种多电源系统互补性的评价方法。
技术背景
多电源系统随着能源问题的重视以及智能电网的发展受到了越来越多的关注，但在可再生能源不断发展的同时带来了严重的弃风、弃光问题。所以针对多电源系统的互补性进行评价对提高整个电网的稳定性以及电力系统的能源利用率有着积极的影响。在评价指标方面，如今的研究在多电源系统方面提出了包括能效指标、梯级利用指标、经济指标、可靠性指标、环境指标等，但这些指标过于普通和广泛，对系统实际的互补性缺乏针对性；在评价方法方面，主要分为确定权重和方案比较排序两个方面，如今的研究主要使用传统的层次分析法或者熵权法，但前者过于主观，而后者需要较多的数据，针对方案比较排序使用传统的灰色关联度分析、TOPSIS 法和模糊综合评价法，但前两者都会出现考虑不全面或者排序结果不合理的情况，而模糊综合评价对于选择不同的隶属度函数会产生差异比较大的排序结果，需要提出一种更为全面和精确的方法对多电源系统的互补性进行评价。
发明内容
本发明针对上述现有技术中的缺陷，提供一种多电源系统互补性的评价方法
本发明的技术解决方案如下：
一种多电源系统互补性的评价方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤1：将多电源系统分为自然资源型电源和常规可控型电源，利用自然资源型电源的天然互补能力以及常规可控型电源的调控能力分别提出针对多电源系统互补性的评价指标；
步骤2：利用改进的层次分析法确定每个指标各自的权重；
步骤3：利用各个多电源系统对应于步骤1中评价指标的定量数据得到决策矩阵，通过步骤2中改进层次分析法得到的权重求取加权规范化的决策矩阵，利用改进的TOPSIS法，结合灰色关联分析的思想从位置和形状两个角度对多电源系统进行比较，最终得到各个多电源系统互补性评价的结果。
所述的步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：根据自然资源型电源的天然互补能力提出自然资源型电源的互补性评价指标如下：
(1)电源出力平稳性：电源出力平稳性这一指标是用来衡量多能源电力系统综合互补特性对多种电源发电出力波动的平抑作用，表示为：
Figure BDA0002799311310000021
Figure BDA0002799311310000022
其中，Pi,m表示第i个自然资源型电源在第t次采样点测量的出力，T表示两次采样的间隔时间，N1表示包含的自然资源型电源的数量，M1表示考察时间尺度内的总采样点数；
(2)电源-负荷相关性：利用电源出力和负荷的相关系数来衡量两者的相似度，相关系数是研究变量之间的线性相关程度的量，所以针对电源出力和负荷可以定义为：
Figure BDA0002799311310000023
其中，PΣ,t表示自然资源型电源在第t次采样点测量的总出力，Pload,t对应第t次采样点测量的负荷值；
(3)负荷匹配度：衡量自然资源型电源总出力和负荷在大小上的差距：
Figure BDA0002799311310000024
其中：
Figure BDA0002799311310000025
步骤1.2：根据常规可控型电源的调控能力提出常规可控型电源的互补性评价指标：
(1)爬坡能力：爬坡速率指的是发电机组单位时间增加或减少的出力，在包括多个常规可控型电源的情况下，将爬坡速率定义为：
Figure BDA0002799311310000031
其中，ρi表示第i类常规可控型能源系统的爬坡率，N2表示包含的常规可控型能源系统的数量；
(2)最大调节功率能力：最大调节功率指的是常规可控型电源各个时刻出力的上限，决定了电源在某一时刻的最大出力，定义为：
Figure BDA0002799311310000032
其中，
Figure BDA0002799311310000033
表示第i类常规可控型能源系统的最大调节功率。
(3)启停时间：启停时间直接体现了常规可控性能源的调控速度，由于不同装机容量的能源系统启停时间具有比较大的差异，所以将其定义为：
μT＝Tk/Pk,e (1-8)
Figure BDA0002799311310000034
其中，Ti表示第i个常规可控型能源系统的最小启停时间，Pk,e表示启停时间最小的常规可控型能源系统对应的装机容量。
所述的步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：邀请k位专家基于表1-1中的9/9-9/1标度对所述的多电源系统互补评价指标进行两两比较。
表1-1 9/9-9/1标度含义
Figure RE-GDA0002906624250000035
由于专家认识具有模糊性，所以使用区间数来衡量相互间的重要程度，记第l位专家对第i个和第j个指标进行重要性比较的结果记为：
Figure BDA0002799311310000035
步骤2.2：利用相似性和差异性对不同专家的可信度进行分析，从而对各个专家的评价结果统一起来，对第i个和第j个指标进行重要性比较的结果记为：
Figure BDA0002799311310000036
步骤2.3：利用一种基于概率分布的区间数排序方法处理区间判断矩阵，评价值随机落在区间的某位置处服从区间中点为均值的正态分布
Figure BDA0002799311310000041
且
Figure BDA0002799311310000042
用蒙特卡洛的方法处理不确定性，抽样一次得到对应明确的判断矩阵：
A＝(aij)p×p (1-12)
其中aij＝1/aji，(i,j＝1,2,···,p)
对得到的判断矩阵进行一致性检验：
Figure BDA0002799311310000043
Figure BDA0002799311310000044
其中，λmax表示判断矩阵的最大特征值，p为评价指标数目，RI表示对应的随机一致性指标，根据；若一致性比率CR≥0.1，则未通过一致性检验，需要重新修改判断矩阵直到通过一致性检验为止；若一致性比率CR＜0.1，则通过一致性检验，将对应的特征向量
Figure BDA0002799311310000045
进行归一化，得到的数据就可以作为各评价指标的权重指标:
Figure BDA0002799311310000046
其中，ri h对应第h次抽样判断矩阵得到的特征向量，
Figure BDA0002799311310000047
对应第h次抽样判断矩阵得到的各评价指标权重。
步骤2.4：在得到m个通过一致性检验的判断矩阵后，对应的指标权重求取均值获得最终各个评价指标对应的权重
Figure BDA0002799311310000048
其中：
Figure BDA0002799311310000049
所述的步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：结合对应案例和得到的各评价指标构造决策矩阵X＝(xij)m×n，其中，m表示案例对应的评价对象数目，n表示案例对应的评价指标数目，xij表示第i个评价对象在第j个评价指标下的值；
步骤3.2：利用
Figure BDA0002799311310000051
将极小型指标转化为极大型指标，统一指标类型，为了消除不同属性指标之间的量纲与数量级的影响，利用
Figure BDA0002799311310000052
得到规范化的决策矩阵Y＝(yij)m×n；
步骤3.3：利用步骤2中得到的各个评价指标的权重，对决策矩阵进行加权，得到加权规范化矩阵Z＝(zij)m×n，其中zij＝Wjyij；
步骤3.4：利用得到的加权规范化矩阵确定正理想解
Figure BDA0002799311310000053
和负理想解
Figure BDA0002799311310000054
其中
Figure BDA0002799311310000055
步骤3.5：利用下列公式计算各多电源系统和正理想解的欧式距离
Figure BDA0002799311310000056
和负理想解的欧式距离
Figure BDA0002799311310000057
Figure BDA0002799311310000058
Figure BDA0002799311310000059
并对其按下式进行无量纲化处理：
Figure BDA00027993113100000510
Figure BDA00027993113100000511
步骤3.6：按下列公式计算各多电源系统与正理想解和负理想解的灰色关联系数矩阵，分别为：
Figure BDA00027993113100000512
Figure BDA0002799311310000061
Figure BDA0002799311310000062
其中，
Figure BDA0002799311310000063
Figure BDA0002799311310000064
ξ为分辨系数，一般取0.5；
利用所述的灰色关联系数矩阵，按下列公式计算各多电源系统与正负理想解的灰色关联度：
Figure BDA0002799311310000065
Figure BDA0002799311310000066
并对其进行无量纲化处理：
Figure BDA0002799311310000067
Figure BDA0002799311310000068
步骤3.7：对步骤3.6中得到的欧氏距离和灰色关联度进行合并：
Figure BDA0002799311310000069
Figure BDA00027993113100000610
其中，α和β反映了位置和形状两个角度各自在评价对象所占的比重，
Figure BDA00027993113100000611
越大则方案越优，反之则方案越劣。
计算改进的相对贴近度
Figure BDA00027993113100000612
根据得到的改进贴近度结果，对各多电源系统进行优劣排序。
由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1)根据自然资源型电源的天然互补能力以及常规可控型电源的调控能力提出多电源系统的互补性评价指标；
2)考虑了传统层次分析法过于主观和不易通过一致性检验的缺点后，使用新的改进标度使判断矩阵易于通过一致性检验，利用专家群体决策以及蒙特卡洛的思想降低评价结果的主观性，从而提出一种改进的层次分析法确定权重；
3)考虑了传统的TOPSIS法有时会出现排序结果不合逻辑的情况后，将灰色关联分析和TOPSIS法进行结合，从距离和形状两个角度去优劣比较，使多电源系统的互补性评价结果更合理。
附图说明
图1为实施例中基本算例下，构建的多电源系统互补性评价指标体系：
图2为实施例中基本算例下，提出的多电源系统互补性评价方法流程图：
图3为实施例中基本算例下，改变分辨系数对多电源系统互补性评价的敏感性分析图：
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
本实施的算例分析中，首先根据图1建立的多电源系统互补性评价指标体系，选取西北某地区几个多能源电力系统求取评价指标数据：
表4-1各系统互补性评价指标数值
Figure BDA0002799311310000071
Figure BDA0002799311310000081
然后按照图2的流程图先利用改进的AHP求取各个评价指标的权重：
表4-2改进AHP的权重结果
Figure BDA0002799311310000082
根据图2的流程图利用改进的TOPSIS求取各系统的欧氏距离以及灰色关联度，最终利用相对贴进度得到各个多电源系统的互补性优劣排序。
表4-3各系统欧式距离
Figure BDA0002799311310000083
表4-4各系统灰色关联度
Figure BDA0002799311310000084
表4-5各系统相对贴近度及优劣排序
Figure BDA0002799311310000085
对改进的多电源系统互补性评价方法进行检验，首先进行稳定性检验，图3显示的是改变分辨系数，评价结果仍保持一致，说明该方法具有稳定性。
其次进行合理性检验，将此方法和传统的AHP-TOPSIS法以及单独改进AHP的灰色关联法，单独改进AHP的TOPSIS 法进行对比分析得到改进方法的合理性。
表4-6四种方法排序结果对比图
Figure BDA0002799311310000091
相关专利、公知技术检索结果及其与本发明的异同点
关键词：多电源系统互补性评价方法
相关检索结果1：
1、文献名称：《考虑多能互补的清洁能源协同优化调度及效益均衡研究》
出处：辛禾.考虑多能互补的清洁能源协同优化调度及效益均衡研究[D].华北电力大学(北京),2019.
技术要点比较：
该文献结合了经济效益、技术效益、环境效益、社会效益这四个方面的指标对多电源系统进行评价，选取的评价指标很全面，但是对多电源系统的互补性研究不够具有针对性，很多评价指标并不能体现互补性，本发明就围绕多电源系统的互补性，从自然资源型电源和常规可控型电源两个方面提出评价指标。
相关检索结果2：
2、文献名称：《基于层次分析与灰色模糊综合评价的多能互补工程项目综合效益评估》
出处：夏翔,方建亮,谢颖捷,应雨龙,李靖超,蔡张花.基于层次分析与灰色模糊综合评价的多能互补工程项目综合效益评估[J].济南大学学报(自然科学版),2020,34(01):76-84.
技术要点比较：
该文献针对多电源系统的评价使用了传统的层次分析法确定权重，再结合灰色关联度的思想改进模糊综合评价，从而对不同多电源系统进行优劣比较，但是传统的层次分析法确定权重具有主观性，另外尽管用灰色关联度改进模糊综合评价，但是隶属度的确定方式改变会对结果产生很大的影响，本发明用专家群体决策以及蒙特卡洛的思想处理权重的主观性和不确定性，另外将灰色关联度和TOPSIS结合对多电源系统进行评价。
相关检索结果3：
3、文献名称：《A Modified TOPSIS Method Utilizing the Gray CorrelationAnalysis》
出处：F.Deng,C.Liu,X.Liang and J.Xu,"Performance evaluation oflogistics listed companies based on grey ideal correlation entropy," 2017IEEEInternational Conference on Industrial Engineering and Engineering Management(IEEM),Singapore,2017,pp.1646-1650.
技术要点比较：
该文献提出了将灰色关联度和传统的TOPSIS法进行结合的评价方法，但是该方法是将灰色关联矩阵作为决策矩阵，再利用传统的TOPSIS法去进行评价，并没有很好的将两种方法进行结合，本发明利用灰色关联度和TOPSIS法从距离和形状两个角度去构造新的相对贴进度，从而使得对多电源系统互补性评价更为全面。

Claims (4)

1.一种多电源系统互补性的评价方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
1)将多电源系统分为自然资源型电源和常规可控型电源，利用自然资源型电源的天然互补能力以及常规可控型电源的调控能力分别提出针对多电源系统互补性的评价指标；
2)利用改进的层次分析法确定每个指标各自的权重；
3)利用所述的评价指标的定量数据得到决策矩阵，利用所述的权重求取加权规范化的决策矩阵，利用改进的TOPSIS法，结合灰色关联分析的思想从位置和形状两个角度对多电源系统进行比较，最终得到各个多电源系统互补性评价的结果。
2.根据权利要求1所述的多电源系统互补性的评价方法，其特征在于所述的步骤1)包括如下步骤：
1.1)根据自然资源型电源的天然互补能力提出自然资源型电源的互补性评价指标如下：
(1)电源出力平稳性：电源出力平稳性这一指标是用来衡量多能源电力系统综合互补特性对多种电源发电出力波动的平抑作用，表示为：
Figure FDA0002799311300000011
Figure FDA0002799311300000012
其中，Pi,m表示第i个自然资源型电源在第t次采样点测量的出力，T表示两次采样的间隔时间，N1表示包含的自然资源型电源的数量，M1表示考察时间尺度内的总采样点数；
(2)电源-负荷相关性：利用电源出力和负荷的相关系数来衡量两者的相似度，相关系数是研究变量之间的线性相关程度的量，所以针对电源出力和负荷可以定义为：
Figure FDA0002799311300000013
其中，PΣ,t表示自然资源型电源在第t次采样点测量的总出力，Pload,t对应第t次采样点测量的负荷值；
(3)负荷匹配度：衡量自然资源型电源总出力和负荷在大小上的差距：
Figure FDA0002799311300000021
其中：
Figure FDA0002799311300000022
1.2)根据常规可控型电源的调控能力提出常规可控型电源的互补性评价指标：
(1)爬坡能力：爬坡速率指的是发电机组单位时间增加或减少的出力，在包括多个常规可控型电源的情况下，将爬坡速率定义为：
Figure FDA0002799311300000023
其中，ρi表示第i类常规可控型能源系统的爬坡率，N2表示包含的常规可控型能源系统的数量；
(2)最大调节功率能力：最大调节功率指的是常规可控型电源各个时刻出力的上限，决定了电源在某一时刻的最大出力，定义为：
Figure FDA0002799311300000024
其中，
Figure FDA0002799311300000025
表示第i类常规可控型能源系统的最大调节功率。
(3)启停时间：启停时间直接体现了常规可控性能源的调控速度，由于不同装机容量的能源系统启停时间具有比较大的差异，所以将其定义为：
μT＝Tk/Pk,e (1-8)
Figure FDA0002799311300000026
其中，Ti表示第i个常规可控型能源系统的最小启停时间，Pk,e表示启停时间最小的常规可控型能源系统对应的装机容量。
3.根据权利要求1所述的多电源系统互补性的评价方法，其特征在于所述的步骤2)包括如下步骤：
2.1)邀请k位专家基于下表新使用的9/9-9/1标度对所述的多电源系统互补评价指标进行两两比较：
表1-1 9/9-9/1标度含义
Figure FDA0002799311300000031
由于专家认识具有模糊性，所以使用区间数来衡量相互间的重要程度，记第l位专家对第i个和第j个指标进行重要性比较的结果记为：
Figure FDA0002799311300000032
2.2)利用相似性和差异性对不同专家的可信度进行分析，从而对各个专家的评价结果统一起来，对第i个和第j个指标进行重要性比较的结果记为：
Figure FDA0002799311300000033
2.3)利用一种基于概率分布的区间数排序方法处理区间判断矩阵，评价值随机落在区间的某位置处服从区间中点为均值的正态分布
Figure FDA0002799311300000034
且
Figure FDA0002799311300000035
用蒙特卡洛的方法处理不确定性，抽样一次得到对应明确的判断矩阵：
A＝(aij)p×p (1-12)
其中aij＝1/aji，(i,j＝1,2,···,p)
对得到的判断矩阵进行一致性检验：
Figure FDA0002799311300000036
Figure FDA0002799311300000037
其中，λmax表示判断矩阵的最大特征值，p为评价指标数目，RI表示对应的随机一致性指标，根据；若一致性比率CR≥0.1，则未通过一致性检验，需要重新修改判断矩阵直到通过一致性检验为止；若一致性比率CR＜0.1，则通过一致性检验，将对应的特征向量
Figure FDA0002799311300000041
进行归一化，得到的数据就可以作为各评价指标的权重指标:
Figure FDA0002799311300000042
其中，ri h对应第h次抽样判断矩阵得到的特征向量，
Figure FDA0002799311300000043
对应第h次抽样判断矩阵得到的各评价指标权重。
2.4)在得到M个通过一致性检验的判断矩阵后，对应的指标权重求取均值获得最终各个评价指标对应的权重
Figure FDA0002799311300000044
其中：
Figure FDA0002799311300000045
4.根据权利要求1所述的多电源系统互补性的评价方法，其特征在于所述的步骤3)包括如下步骤：
3.1)结合对应案例和得到的各评价指标构造决策矩阵X＝(xij)m×n，其中，m表示案例对应的评价对象数目，n表示案例对应的评价指标数目，xij表示第i个评价对象在第j个评价指标下的值；
3.2)利用
Figure FDA0002799311300000046
将极小型指标转化为极大型指标，统一指标类型，为了消除不同属性指标之间的量纲与数量级的影响，利用
Figure FDA0002799311300000047
得到规范化的决策矩阵Y＝(yij)m×n；
3.3)利用步骤2)中得到的各个评价指标的权重，对决策矩阵进行加权，得到加权规范化矩阵Z＝(zij)m×n，其中zij＝Wjyij；
3.4)利用得到的加权规范化矩阵确定正理想解
Figure FDA0002799311300000048
和负理想解
Figure FDA0002799311300000049
其中
Figure FDA00027993113000000410
3.5)利用下列公式计算各多电源系统和正理想解的欧式距离
Figure FDA00027993113000000411
和负理想解的欧式距离
Figure FDA00027993113000000512
Figure FDA0002799311300000051
Figure FDA0002799311300000052
并对其按下式进行无量纲化处理：
Figure FDA0002799311300000053
Figure FDA0002799311300000054
3.6)按下列公式计算各多电源系统与正理想解和负理想解的灰色关联系数矩阵，分别为：
Figure FDA0002799311300000055
Figure FDA0002799311300000056
Figure FDA0002799311300000057
其中，
Figure FDA0002799311300000058
Figure FDA0002799311300000059
ξ为分辨系数，一般取0.5；
利用所述的灰色关联系数矩阵，按下列公式计算各多电源系统与正负理想解的灰色关联度：
Figure FDA00027993113000000510
Figure FDA00027993113000000511
并对其进行无量纲化处理：
Figure FDA0002799311300000061
Figure FDA0002799311300000062
3.7)对步骤3.6中得到的欧氏距离和灰色关联度进行合并：
Figure FDA0002799311300000063
Figure FDA0002799311300000064
其中，α和β反映了位置和形状两个角度各自在评价对象所占的比重，
Figure FDA0002799311300000065
越大则方案越优，反之则方案越劣。
3.8)计算改进的相对贴近度
Figure FDA0002799311300000066
根据得到的改进贴近度结果，对各多电源系统进行优劣排序。
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