CN113159540A - 一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法及装置，其中方法包括以下步骤：获取若干待评价的需求侧响应资源，并构建包括若干评价指标的需求侧资源综合价值体系；对待评价的需求侧响应资源的评价指标进行处理；获取待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标正、负理想解的欧式距离；获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联度，获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的接近度；采用灰色关联理想点法构建需求侧资源综合价值评估模型，获得各待评价的需求侧响应资源的价值等级，并基于价值等级，获得各需求侧响应资源的梯级调用顺序。本发明对需求侧市场化交易的发展起到重要的推动作用。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，特别涉及一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法及装置。
背景技术
高比例的可再生能源并网是我国电力系统发展的必然趋势和未来的重要特征。随着可再生能源接入比例的逐渐提高，供需双侧的随机性、波动性都会加大，亟需需求侧资源参与到电网运行和调节中来，与发电侧相协调，共同保障电力供应安全。泛在电力物联网背景下，需求侧市场是能源互联网价值挖掘和创新的重要载体，当前诸多地区储能、电动汽车等新兴需求侧主体快速发展，这些灵活性资源目前尚未得到充分利用，未来随着新能源的快速发展，高比例可再生能源规模接入电网将带来巨大调峰调频压力，给电力系统平衡调节、电网安全稳定运行以及清洁能源消纳带来一系列新的挑战。
实现需求侧资源的灵活组合利用是充分调度需求侧资源的关键举措，因此，研究一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法及装置，将对需求侧市场化交易的发展起到重要的推动作用。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法及装置，将对需求侧市场化交易的发展起到重要的推动作用。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法，包括以下步骤：
获取若干待评价的需求侧响应资源，并构建包括若干评价指标的需求侧资源综合价值体系；
对待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标进行赋值、简约化处理、无量纲化处理，并对评价指标采用主客观赋权法进行指标权重设置；
获取待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标正、负理想解的欧式距离；
获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联度，并根据欧式距离和灰色关联度，获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的接近度；
采用灰色关联理想点法构建需求侧资源综合价值评估模型，获得各待评价的需求侧响应资源的价值等级，并基于价值等级，获得各需求侧响应资源的梯级调用顺序。
进一步的，在获得各待评价的需求侧响应资源的价值等级后，采用变权法对影响整体评价结果的评价指标的权重进行修正，构建基础权重修正模型，对各待评价的需求侧响应资源的价值等级进行修正。
进一步的，对待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标利用相关性分析进行简约化处理，其约简化公式为：
其中，rαβ为相关系数，a、b为同一个待评价的电力需求侧资源的两个评价指标，Ia，Ib分别为两个评价指标数值，
分别是两个评价指标数值的平均值；
如果两个评价指标相关性系数小于0.3，则认为这两个评价指标数据相互独立；如果两个评价指标数据的相关系数大于0.3，并且其中一个评价指标与其他评价指标相关系数也大于0.3，则去掉该评价指标；对待评价的需求侧响应资源的评价指标依次约简，最后得出符合相关性要求的评价指标数值。
进一步的，对待评价的需求侧响应资源的评价指标采用极值处理方法进行无量纲化处理；对待评价的需求侧响应资源的评价指标采用主观-层次分析法和客观-熵权法结合的主客观赋权法对评价指标权重进行设置。
进一步的，电力需求侧资源综合价值体系中各指标正、负理想解的欧式距离获取方法如下：
根据待评价的需求侧响应资源的无量纲化后的评价指标数值构建加权矩阵Z＝(yij)m×n，其中，yij为第i个待评价的需求侧响应资源的第j个评价指标的无量纲化处理后的值，m为待评价的需求侧响应资源的数目，n为评价指标的数目；
根据加权矩阵，计算正理想解Z+和负理想解Z-：
其中，
分别获取各个待评价的需求侧响应资源到正、负理想解的欧式距离
和
进一步的，获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联度的方法如下：
分别获取各个待评价的需求侧响应资源与正、负理想解之间的灰色关联系数矩阵R+和R-：
其中，灰色关联系数矩阵R+和R-分别为
θ∈(0,1)，是分辨系数；
分别获取各个待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联
和
进一步的，获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的接近度的方法如下：
待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的接近度
和
分别为：
其中，
为待评价的需求侧响应资源到正、负理想解的欧式距离
的无量纲化值；
为待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联
和
的无量纲化值；
基于各待评价的需求侧响应资源的价值等级，获得各需求侧响应资源的梯级调用顺序的方法为：
获取相对贴近度Qi：
式中，Qi越大表示待评价的需求侧响应资源与正理想的贴近度越高，Qi越小表示待评价的需求侧响应资源与负理想解的贴近度越高；
按照相对贴进度的大小对各待评价的需求侧响应资源的价值等级进行排序，贴近度越大，则价值越优，优先调用；反之，价值越低，错后调用。
一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用装置，包括：
需求侧响应资源获取及综合价值体系建立模块，用于获取若干待评价的需求侧响应资源，并构建包括若干评价指标的需求侧资源综合价值体系；
需求侧响应资源的评价指标处理模块，用于对待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标进行赋值、简约化处理、无量纲化处理，并对评价指标采用主客观赋权法进行指标权重设置；
评价指标正、负理想解的欧式距离获取模块，用于获取待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标正、负理想解的欧式距离；
需求侧响应资源与正、负理想解的接近度获取模块，用于获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联度，并根据欧式距离和灰色关联度，获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的接近度；
各需求侧响应资源的梯级调用顺序获取模块，用于采用灰色关联理想点法构建需求侧资源综合价值评估模型，获得各待评价的需求侧响应资源的价值等级，并基于价值等级，获得各需求侧响应资源的梯级调用顺序。
一种计算设备，包括：一个或多个处理单元；存储单元，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理单元执行，使得所述一个或多个处理单元执行如上所述的方法。
一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。
本发明对待评价的需求侧响应资源构建包括若干评价指标的需求侧资源综合价值体系，采用灰色关联理想点法构建电力需求侧资源综合价值评估模型，对待评价的需求侧响应资源进行价值等级分类，并基于价值等级，提出需求侧资源的调用顺序。
本发明的优点和积极效果是：
1、本发明通过电力需求侧资源综合价值体系的构建，采用灰色关联理想点法构建电力需求侧资源综合价值评估模型，提出电力需求侧资源梯级利用策略，为多种类需求侧资源的灵活组合利用提供依据；该方法有助于降低用电负荷峰谷差，一方面可以缓解调峰矛盾，提高电力系统的运行效率；另一方面将需求侧资源引入辅助服务市场，能够替代部分发电侧高成本的调节资源，使电网运行控制更加经济、低碳；
2、本发明的考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法，实现了对多种类需求侧资源的灵活组合利用，通过需求侧资源与风电、光伏等可再生能源的供需互动，平抑了可再生能源所带来的随机性和波动性，促进清洁能源的消纳，从而推动能源绿色转型与温室气体减排；需求侧资源的灵活组合利用还有助于实现需求侧响应与电力市场的衔接和交互，能够更为有效地提供供需信号，体现不同时段需求侧响应的价值，使市场价格体系更加趋于合理。
具体实施方式
首先，需要说明的是，以下将以示例方式来具体说明本发明的具体结构、特点和优点等，然而所有的描述仅是用来进行说明的，而不应将其理解为对本发明形成任何限制。此外，在本文所提及各实施例中予以描述或隐含的任意单个技术特征，仍然可在这些技术特征(或其等同物)之间继续进行任意组合或删减，从而获得可能未在本文中直接提及的本发明的更多其他实施例。
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。
本实施例提供的一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法，包括以下步骤：
对需求侧响应资源进行分类从而获得若干待评价的需求侧响应资源；在本实施例中，可以考虑：将电力需求侧资源划分为源性资源、荷性资源和源荷双性资源三大类，具体的源性资源包括分布式光伏和分布式风电，荷性资源包括居民负荷、商业负荷和工业负荷，源荷双性资源包括储能、电动汽车、微电网、虚拟电厂等；
每类资源按照负荷特性和响应特性进行细分；其中，负荷特性包括响应资源的出力或者负荷曲线、发电/用电特性、发电/用电主要影响因素；响应特性包括设备性能，调节速率，调节时间、可调度能力、经济性、环保性、灵活性和安全性等因素；
从自身价值、市场价值和社会价值三个层面，并构建包括自身价值-响应特性指标、市场价值-削峰填谷指标、社会价值-绿色低碳若干评价指标的需求侧资源综合价值体系；
在本实施例中，需求侧资源综合价值体系的具体评价指标内容如表1所示：
表1
对待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标进行赋值、简约化处理、无量纲化处理，并对评价指标采用主客观赋权法进行指标权重设置；
获取待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标正、负理想解的欧式距离；
获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联度；根据无纲量化后的欧式距离和灰色关联度，获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的接近度；
采用灰色关联理想点法构建需求侧资源综合价值评估模型，获得各待评价的需求侧响应资源的价值等级；基于各待评价的需求侧响应资源的价值等级，获得各需求侧响应资源的梯级调用顺序。
此外，还可以考虑：在获得各待评价的需求侧响应资源的价值等级后，采用变权法，对影响整体评价结果的指标权重进行修正，构建基础权重修正模型，对各待评价的需求侧响应资源的价值等级进行修正；此处需要说明的是，在获得各待评价的需求侧响应资源的价值等级后，如出现单个指标状态过高或者过低的情况，则采用变权法对指标权重进行修正，构建基础权重修正模型，对各待评价的需求侧响应资源的价值等级进行修正。
在对电力需求侧资源综合价值评估时，单个指标状态值将影响整体评价结果，需要指标权重更具指标状态值的变化而变化，因此在电力需求侧资源综合价值进行评估时引入变权理论，以达到在不同的背景下，获取价值最优的电力需求侧资源；变权综合的实质就是基于常权向量引入状态变权向量，通过两者的相互结合构成新的变权向量。将变权向量定义为一组m维惩罚(激励)型变权是指下述m个映射，满足三条公理:
1)归一性：
2)连续性：
ωj(x1,x2,...,xm)关于每个变元连续；
3)单调性：ωj(x1,x2,...,xm)关于每个变元单调递减或递增；
记X＝(x1,x2,...,xm)，W(X)＝(ω1(X),ω2(X),...ωm(X))为惩罚性或激励型变权向量；
状态变权向量定义为映射S:X|→S(X)＝(S1(X),S2(X),...Sm(X))满足条件:
1)
或Si(X)≤Sj(X)；
2)St(X)关于每个变元连续；
3)St(X)关于xi严格单调递减或递增，则S(X)为一个m维惩罚型或激励型状态变权向量。
根据信息熵修正后得到的权重ω1i，使其作为变权法计算的基础权重。
对于本实施例的电力需求侧资源综合价值评估而言，由于各价值评估指标的状态值越大时，相应的带来的价值变越高，导致最终评价结果对市场主体更加有利，因此，在该评价中应构建激励型变权公式；本实施例提出了一种激励型的均衡函数B，该激励型均衡函数如下所示：
式中，ψ代表调权参数；对于调权参数ψ的确定，当1>ψ>1/2，则与常权计算结果相似；当Ψ＝1时，就等于常权；当0<ψ<1/2，则变权效果较明显，本实施例取1/2进行计算。
具体的，对待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标利用相关性分析进行的，其约简化公式为：
其中，rαβ为相关系数，a、b为同一个待评价的电力需求侧资源的两个评价指标，Ia，Ib分别为两个评价指标数值，
分别是两个评价指标数值的平均值；
如果两个评价指标相关性系数小于0.3，则认为这两个评价指标数据相互独立；如果两个评价指标数据的相关系数大于0.3，并且其中一个评价指标与其他评价指标相关系数也大于0.3，则去掉该评价指标；对待评价的需求侧响应资源的评价指标依次约简，最后得出符合相关性要求的评价指标数值。
对待评价的需求侧响应资源的评价指标采用极值处理方法进行无量纲化处理，具体的如下所示：
假设待评价的需求侧响应资源数目为m，待评价的需求侧响应资源的评价指标数为n，各项评价指标值为Xij(i＝1,2..m；j＝1,2..n)，考虑到各个指标的数值量纲不同，因此需要对各个指标数值进行无量纲化处理，按照指标的类型可将其分为效益型、成本型和区间型三种；效益型指标是指其数值越大越好；成本型指标是指其数值越小越好；
针对数值越大越好的效益型指标采用极大值法，采用如下公式：
针对数值越小越好的成本型指标采用极小值法，采用如下公式：
式中xij为第i个待评价的需求侧响应资源的第j个指标的原始数值，yij为第i个待评价的需求侧响应资源第j个指标的无量纲化处理后的值。
对待评价的需求侧响应资源的评价指标采用主观-层次分析法和客观-熵权法结合的主客观赋权法对评价指标权重进行设置：
主观-层次分析法权重计算方法为：
(1)将风险因素作为各个指标层次，体现同一风险因素的设置一个指标，不同风险因素设置多个平行指标；
(2)通过对指标间两两元素的重要性比较，构造判断矩阵；
D＝(xij)m×n i＝1,2,3...n
(3)构建层次结构和判定重要性标度后，可以通过方根法计算判断矩阵的特征值和特征向量，以进行层次单排序及一致性检验。
计算每行元素乘积：
计算每行方根：
计算判断矩阵特征向量：
计算判断矩阵最大特征值：
此外，还需要对判断矩阵进行一致性检验，一致性是指判断矩阵中的元素满足如下关系：
xij＝xik/xjk(i＝1,2..m；j＝1,2...n；k＝1,2...n)
当判断矩阵的阶数n＝1,2时，判断矩阵具有完全一致性。当判断矩阵的阶数n＞2时，运用随机一致性比率CR检验其一致性：
上式中，CI为一致性指标；其中：λmax为判断矩阵的最大特征根，n为判断矩阵的阶数；当CR＜0.10时，认为判断矩阵具有很好一致性，否则就要调整矩阵，使之具有很好一致性；RI为平均随机一致性指标，RI的参考取值如下：
| n | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| RI | 0 | 0 | 0.58 | 0.90 | 1.12 | 1.24 | 1.32 | 1.41 | 1.45 |
而且，所述的熵权法权重计算方法为：
第j项指标的权重wj为：
其中，第j项指标的熵值为：
主客观集成权重计算方法为：
以主客观权重偏离程度最小为目标的综合集成赋权模型来确定评价指标的权重：
若主观权重向量为w'＝(w'1,w'2,...,w'n)T，且满足
客观权重向量w”＝(w″1,w″2,...,w″n)T，且满足
则最终权重向量为：
w＝αw’+βw”
其中，α,β满足：α,β＞0,α+β＝1。
方案aj属性uj下的主观加权属性值为rijαwj，客观加权属性值为rijβw'j，主客观加权属性值的差异为rijαwj-rijβw'j,定义方案ai的主客观决策信息的偏离程度为
di＝rijαjwj-rijβjw'j
上式中，di越小，方案ai的主客观决策信息越趋于一致，构造如下最化模型：
minD＝(d1,d2,...,dm)
上述多目标规划模型可用等权的线性权和法化成如下等价的单目标规划模型：
s.t.αj+βj＝1(αj,βj≥0)
电力需求侧资源综合价值体系中各指标正、负理想解的欧式距离获取方法如下：
根据待评价的需求侧响应资源的无量纲化后的评价指标数值构建加权矩阵Z＝(yij)m×n，其中，yij为第i个待评价的需求侧响应资源的第j个评价指标的无量纲化处理后的值，m为待评价的需求侧响应资源的数目，n为评价指标的数目；
根据加权矩阵，计算正理想解Z+和负理想解Z-：
其中，
分别获取各个待评价的需求侧响应资源到正、负理想解的欧式距离
和
获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联度的方法如下：
分别获取各个待评价的需求侧响应资源与正、负理想解之间的灰色关联系数矩阵R+和R-：
其中，灰色关联系数矩阵R+和R-分别为
θ∈(0,1)，是分辨系数；通常当θ取值0.5时，关联度具有信息量最大。
分别获取各个待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联
和
获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的接近度的方法如下：
待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的接近度
和
分别为：
其中，
为待评价的需求侧响应资源到正、负理想解的欧式距离
的无量纲化值；
为待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联
和
的无量纲化值；α+β＝1；式中，α和β通常取值0.5。
基于各待评价的需求侧响应资源的价值等级，获得各需求侧响应资源的梯级调用顺序的方法为：
获取相对贴近度Qi：
式中，相对贴近度Qi反映了待评价的需求侧响应资源与理想解的接近程度，Qi越大表示待评价的需求侧响应资源与正理想的贴近度越高，Qi越小表示待评价的需求侧响应资源与负理想解的贴近度越高；
按照相对贴进度的大小对各待评价的需求侧响应资源的价值等级进行排序，贴近度越大，则价值越优，优先调用；反之，价值越低，错后调用。
在本实施例中，可以考虑，依据电网运行中遭遇冲击的严重程度以及电网所需恢复能力的紧迫程度，将电网需求分为“紧急需求、中等紧急、普通需求”三个等级。在不同等级情况下调用不同价值等级的电力需求侧资源，即：紧急需求情况下调用最高价值的电力需求侧资源；中等紧急情况下调用中等价值的电力需求侧资源；普通需求情况下调用一般价值的电力需求侧资源，从而达到“高价值紧急用，低价值普通用”的梯级利用目的。
基于本实施例提出的电力需求侧资源综合价值评估体系，利用电力需求侧资源综合价值评估模型，对有意愿参与电网调节的电力需求侧资源的综合价值进行事前评估，对所有电力需求侧资源的综合价值评估结果进行排序，设立价值等级。同时，结合电网企业自身需求及电网运行状况，在遵循梯级利用原则的情况下，与各个电力需求侧资源提供商签订调用合同，以便在电网安全稳定运行遭遇冲击时，调用最为合适的电力需求侧资源来有效解决电网运行中的问题，快速、有效的帮助电网恢复稳定运行。电力需求侧资源梯级利用策略一方面可以帮助电网实现对电力需求侧资源的充分利用；另一方面还可以有效提高电力需求侧资源提供商参与需求响应的积极性。
不同的电力需求侧资源参与电网调节时具有不同的效果，综合价值较高的电力需求侧资源参与电网调节时给电网带来的效益更大。同时，电网的运行也会受到气候环境、人为失误、设备故障等不同因素的影响，不同情况下电网所收到的冲击时不一样，有些较小的冲击电网自身的恢复能力可以自行平息。当电网自身无法恢复时，便可以调用电力需求侧资源来进行调节。
本实施例还提供一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用装置，包括：
需求侧响应资源获取及综合价值体系建立模块，用于获取若干待评价的需求侧响应资源，并构建包括若干评价指标的需求侧资源综合价值体系；
需求侧响应资源的评价指标处理模块，用于对待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标进行赋值、简约化处理、无量纲化处理，并对评价指标采用主客观赋权法进行指标权重设置；
评价指标正、负理想解的欧式距离获取模块，用于获取待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标正、负理想解的欧式距离；
需求侧响应资源与正、负理想解的接近度获取模块，用于获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联度，并根据欧式距离和灰色关联度，获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的接近度；
各需求侧响应资源的梯级调用顺序获取模块，用于采用灰色关联理想点法构建需求侧资源综合价值评估模型，获得各待评价的需求侧响应资源的价值等级，并基于价值等级，获得各需求侧响应资源的梯级调用顺序。
一种计算设备，包括：
一个或多个处理单元；
存储单元，用于存储一个或多个程序，
其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理单元执行，使得所述一个或多个处理单元执行上述的考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法；需要说明的是，计算设备可包括但不仅限于处理单元、存储单元；本领域技术人员可以理解，计算设备包括处理单元、存储单元并不构成对计算设备的限定，可以包括更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法的步骤；需要说明的是，可读存储介质例如可以是，但不限于，电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合；可读介质上包含的程序可以用任何适当的介质传输，包括，但不限于无线、有线、光缆，RF等等，或者上述的任意合适的组合。例如，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java，C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如C语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行，或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
以上实施例对本发明进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (10)
1.一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法，其特征在于：包括以下步骤：
获取若干待评价的需求侧响应资源，并构建包括若干评价指标的需求侧资源综合价值体系；
对待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标进行赋值、简约化处理、无量纲化处理，并对评价指标采用主客观赋权法进行指标权重设置；
获取待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标正、负理想解的欧式距离；
获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联度，并根据欧式距离和灰色关联度，获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的接近度；
采用灰色关联理想点法构建需求侧资源综合价值评估模型，获得各待评价的需求侧响应资源的价值等级，并基于价值等级，获得各需求侧响应资源的梯级调用顺序。
2.根据权利要求1所述的一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法，其特征在于：在获得各待评价的需求侧响应资源的价值等级后，采用变权法对影响整体评价结果的评价指标的权重进行修正，构建基础权重修正模型，对各待评价的需求侧响应资源的价值等级进行修正。
3.根据权利要求1所述的一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法，其特征在于：对待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标利用相关性分析进行简约化处理，其约简化公式为：
其中，rαβ为相关系数，a、b为同一个待评价的电力需求侧资源的两个评价指标，Ia，Ib分别为两个评价指标数值，
分别是两个评价指标数值的平均值；
如果两个评价指标相关性系数小于0.3，则认为这两个评价指标数据相互独立；如果两个评价指标数据的相关系数大于0.3，并且其中一个评价指标与其他评价指标相关系数也大于0.3，则去掉该评价指标；对待评价的需求侧响应资源的评价指标依次约简，最后得出符合相关性要求的评价指标数值。
4.根据权利要求1所述的一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法，其特征在于：对待评价的需求侧响应资源的评价指标采用极值处理方法进行无量纲化处理；对待评价的需求侧响应资源的评价指标采用主观-层次分析法和客观-熵权法结合的主客观赋权法对评价指标权重进行设置。
5.根据权利要求1所述的一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法，其特征在于：电力需求侧资源综合价值体系中各指标正、负理想解的欧式距离获取方法如下：
根据待评价的需求侧响应资源的无量纲化后的评价指标数值构建加权矩阵Z＝(yij)m×n，其中，yij为第i个待评价的需求侧响应资源的第j个评价指标的无量纲化处理后的值，m为待评价的需求侧响应资源的数目，n为评价指标的数目；
根据加权矩阵，计算正理想解Z+和负理想解Z-：
其中，
分别获取各个待评价的需求侧响应资源到正、负理想解的欧式距离
和
6.根据权利要求5所述的一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法，其特征在于：获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联度的方法如下：
分别获取各个待评价的需求侧响应资源与正、负理想解之间的灰色关联系数矩阵R+和R-：
其中，灰色关联系数矩阵R+和R-分别为
θ∈(0,1)，是分辨系数；
分别获取各个待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联ri +和ri -：
7.根据权利要求6所述的一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用方法，其特征在于：获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的接近度的方法如下：
待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的接近度
和
分别为：
其中，
为待评价的需求侧响应资源到正、负理想解的欧式距离
的无量纲化值；
为待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联ri +和ri -的无量纲化值；
基于各待评价的需求侧响应资源的价值等级，获得各需求侧响应资源的梯级调用顺序的方法为：
获取相对贴近度Qi：
式中，Qi越大表示待评价的需求侧响应资源与正理想的贴近度越高，Qi越小表示待评价的需求侧响应资源与负理想解的贴近度越高；
按照相对贴进度的大小对各待评价的需求侧响应资源的价值等级进行排序，贴近度越大，则价值越优，优先调用；反之，价值越低，错后调用。
8.一种考虑负荷价值的需求侧资源梯级调用装置，其特征在于：包括：
需求侧响应资源获取及综合价值体系建立模块，用于获取若干待评价的需求侧响应资源，并构建包括若干评价指标的需求侧资源综合价值体系；
需求侧响应资源的评价指标处理模块，用于对待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标进行赋值、简约化处理、无量纲化处理，并对评价指标采用主客观赋权法进行指标权重设置；
评价指标正、负理想解的欧式距离获取模块，用于获取待评价的需求侧响应资源的需求侧资源综合价值体系中的评价指标正、负理想解的欧式距离；
需求侧响应资源与正、负理想解的接近度获取模块，用于获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的灰色关联度，并根据欧式距离和灰色关联度，获取待评价的需求侧响应资源与正、负理想解的接近度；
各需求侧响应资源的梯级调用顺序获取模块，用于采用灰色关联理想点法构建需求侧资源综合价值评估模型，获得各待评价的需求侧响应资源的价值等级，并基于价值等级，获得各需求侧响应资源的梯级调用顺序。
9.一种计算设备，其特征在于：包括：一个或多个处理单元；存储单元，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理单元执行，使得所述一个或多个处理单元执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。
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