CN113947502A - 基于支持向量机的输电网规划评估方法及装置 - Google Patents

基于支持向量机的输电网规划评估方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于支持向量机的输电网规划评估方法及装置包括如下步骤：步骤1：构建输电网规划方案评估的指标体系；步骤2：基于层次分析法确定每个输电网规划方案评估的指标权值；步骤3：基于支持向量机建立电网规划方案评估模型；步骤4：将输电网规划方案评估的指标权值输入支持向量机，支持向量机基于建立的电网规划方案评估模型，相应输出电网规划方案评估得分。本发明能够有效提高输电网规划方案评估准确性。

Description

基于支持向量机的输电网规划评估方法及装置
技术领域
本发明涉及一种基于支持向量机的输电网规划评估方法及装置。
背景技术
近年来，我国电网电压等级逐渐升高，具有生态环保的绿色电网吸引众多投资者，对电网规划方案合理性以及科学性需求逐渐升高。在能源发展战略推动下，我国新能源装机和发电占比不断提高，国家电网超高压交、直流网架的建设以及农网大规模改造，为新能源传输提供有力的支撑。电网规划决策需综合考虑投资回报收益性、环保生态性、综合安全性、占地情况以及美观性等综合性能。电网规划需在规划电网基础上综合考虑各种规划方案合理性、经济性以及发展性，通过综合评估结果选取最优规划方案，电网规划方案评估存在众多不确定性因素，影响电网规划方案评估因素较复杂，评估与优选面临巨大挑战。程耀华等研究了可再生能源并网的输电网规划方案综合评价，针对高比例可再生能源并网的特点，从可再生能源消纳压力、可再生能源的强不确定性等方向综合评价输电网规划方案；朱天曈等、杨楠等、李利娟等提出改进TOPSIS法和德尔菲熵权综合权重法的电网规划方案综合决策方法，该方法引入绝对理想点以及投影法改进TOPSIS法，有效提升电网规划方案决策和有效性。但是这些方法均没有考虑指标之间的差异性，致使电网规划方案评估准确性低。
发明内容
本发明的发明目的在于提供一种基于支持向量机的输电网规划评估方法及装置，能够有效提高输电网规划方案评估准确性。
基于同一发明构思，本发明具有2个独立的技术方案：
1、一种基于支持向量机的输电网规划评估方法，包括如下步骤：
步骤1：构建输电网规划方案评估的指标体系；
步骤2：基于层次分析法确定每个输电网规划方案评估的指标权值；
步骤3：基于支持向量机建立电网规划方案评估模型；
步骤4：将输电网规划方案评估的指标权值输入支持向量机，支持向量机基于建立的电网规划方案评估模型，相应输出电网规划方案评估得分。
进一步地，步骤1中，指标体系包括第一层指标、第二层指标和第三层指标，所述第一层指标为输电网规划综合评估指标，所述第一层指标下设可靠性、协调性、经济型、社会性4个第二层指标，每个第二层指标设有相应的第三层指标。
进一步地，步骤1中，所述第二层指标可靠性设有设备运行情况、供电能力、供电质量、供电稳定性4个第三层指标。
进一步地，步骤1中，所述第二层指标协调性设有扩展性、协调区域发展性2个第三层指标。
进一步地，步骤1中，所述第二层指标经济型设有投资成本、运行费用2个第三层指标。
进一步地，步骤1中，所述第二层指标社会性设有城市协调性、环境影响情况、占地情况3个第三层指标。
进一步地，步骤2中，通过如下方法实现，基于层次分析法确定每个输电网规划方案评估的指标权值，
利用特征向量法获取不同层次评估指标相对权重，求解判断矩阵的最大征值λmax以及特征向量W，获取权重向量(w1w2,…,wn)，n为指标的数量，归一化处理特征向量W，获取不同层各评估指标相对于上层指标相对权重为:
Figure BDA0003313099630000031
W'＝[w1',w'2,…,w'n]表示某层评估指标相对于指标层相对权重值；
判断矩阵一致性通过最大特征值利用相容性指标检验，具体为:
CI＝(λmax-n)(n-1)-1
CI为一致性指标；n为判断矩阵阶数；当CI<0.1以及CI≥0.1时，分别认为判断矩阵一致性可以接受以及无法接受；判断矩阵无法接受时，需重新修改判断矩阵，重新计算修改后矩阵权重并再次检验判断矩阵一致性，直至一致性检验通过为止。
进一步地，步骤3中，通过如下方法实现，基于支持向量机建立电网规划方案评估模型，
设(xi,yi),i＝1,2,…,N表示训练样本集，xi与yi分别表示支持向量机输入数据以及输出数据，支持向量机分类器将输入数据集利用非线性映射函数η()映射至高维特征空间，可得支持向量机函数模型为：
f(x)＝wTη(·)+b
w和b分别表示权值向量以及偏置量；所述权值向量以及偏置量求解公式为：
Figure BDA0003313099630000032
Figure BDA0003313099630000041
P为电网规划方案评估指标权重的判断矩阵；
Figure BDA0003313099630000042
和
Figure BDA0003313099630000043
均为松弛系数；C为惩罚系数；n为输入数据样本数量；ε为不敏感损失函数的最大误差系数。
进一步地，步骤3中，通过如下方法实现，基于支持向量机建立电网规划方案评估模型，利用二次优化问题求解令支持向量机分类器输出数据集误差最小为：
Figure BDA0003313099630000044
Figure BDA0003313099630000045
和βi均为拉格朗日系数；
支持向量机分类器数学模型为：
Figure BDA0003313099630000046
K()表示核函数，选取Gauss函数作为支持向量机分类器的核函数，其公式为:
K(xi,xj)＝exp(-||xi-xj||2/2h2)
h表示核函数宽度。
本发明具有的有益效果：
本发明基于层次分析法确定每个输电网规划方案评估的指标权值；基于支持向量机建立电网规划方案评估模型；将输电网规划方案评估的指标权值输入支持向量机，支持向量机基于建立的电网规划方案评估模型，相应输出电网规划方案评估得分，评估最高分为最优电网规划方案，有效提高输电网规划方案评估的准确性。
本发明指标体系包括第一层指标、第二层指标和第三层指标，所述第一层指标为输电网规划综合评估指标，所述第一层指标下设可靠性、协调性、经济型、社会性4个第二层指标，每个第二层指标设有相应的第三层指标。所述第二层指标可靠性设有设备运行情况、供电能力、供电质量、供电稳定性4个第三层指标。所述第二层指标协调性设有扩展性、协调区域发展性2个第三层指标。所述第二层指标经济型设有投资成本、运行费用2个第三层指标。所述第二层指标社会性设有城市协调性、环境影响情况、占地情况3个第三层指标。本发明通过上述各层指标的设定，综合考虑电网规划需要考虑的各种因素，进一步保证输电网规划方案评估的准确性。
附图说明
图1是本发明输电网规划方案评估指标体系层次结构示意图；
图2是3种输电网规划方案的社会性评价指标评分示意图；
图3是3种方案的可靠性评价指标评分示意图；
图4是3种方案的经济性评价指标评分示意图；
图5是3种方案的协调性评价指标评分示意图；
图6是3种方案运行费用对比；
图7是3种方案故障次数对比；
图8是3种方案最大负载率对比结果。
具体实施方式
下面结合附图所示的实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。
实施例一：
一种基于支持向量机的输电网规划评估方法，包括如下步骤：
步骤1：构建输电网规划方案评估的指标体系。
如图1所示，指标体系包括第一层指标、第二层指标和第三层指标，所述第一层指标为输电网规划综合评估指标，所述第一层指标下设可靠性、协调性、经济型、社会性4个第二层指标，每个第二层指标设有相应的第三层指标。
所述第二层指标可靠性设有设备运行情况、供电能力、供电质量、供电稳定性4个第三层指标。
所述第二层指标协调性设有扩展性、协调区域发展性2个第三层指标。
所述第二层指标经济型设有投资成本、运行费用2个第三层指标。
所述第二层指标社会性设有城市协调性、环境影响情况、占地情况3个第三层指标。
步骤2：基于层次分析法确定每个输电网规划方案评估的指标权值。
利用特征向量法获取不同层次评估指标相对权重，求解判断矩阵的最大征值λmax以及特征向量W，获取权重向量(w1w2,…,wn)，n为指标的数量，归一化处理特征向量W，获取不同层各评估指标相对于上层指标相对权重为:
Figure BDA0003313099630000061
W'＝[w1',w'2,…,w'n]表示某层评估指标相对于指标层相对权重值；
判断矩阵一致性通过最大特征值利用相容性指标检验，具体为:
CI＝(λmax-n)(n-1)-1
CI为一致性指标；n为判断矩阵阶数；当CI<0.1以及CI≥0.1时，分别认为判断矩阵一致性可以接受以及无法接受；判断矩阵无法接受时，需重新修改判断矩阵，重新计算修改后矩阵权重并再次检验判断矩阵一致性，直至一致性检验通过为止。
步骤3：基于支持向量机建立电网规划方案评估模型。
设(xi,yi),i＝1,2,…,N表示训练样本集，xi与yi分别表示支持向量机输入数据以及输出数据，支持向量机分类器将输入数据集利用非线性映射函数η()映射至高维特征空间，可得支持向量机函数模型为：
f(x)＝wTη(·)+b
w和b分别表示权值向量以及偏置量；所述权值向量以及偏置量求解公式为：
Figure BDA0003313099630000071
Figure BDA0003313099630000072
P为电网规划方案评估指标权重的判断矩阵；
Figure BDA0003313099630000073
和
Figure BDA0003313099630000074
均为松弛系数；C为惩罚系数；n为输入数据样本数量；ε为不敏感损失函数的最大误差系数。
利用二次优化问题求解令支持向量机分类器输出数据集误差最小为：
Figure BDA0003313099630000075
βi *和βi均为拉格朗日系数；
支持向量机分类器数学模型为：
Figure BDA0003313099630000076
K()表示核函数，选取Gauss函数作为支持向量机分类器的核函数，其公式为:
K(xi,xj)＝exp(-||xi-xj||2/2h2)
h表示核函数宽度。
步骤4：将输电网规划方案评估的指标权值输入支持向量机，支持向量机基于建立的电网规划方案评估模型，相应输出电网规划方案评估得分，得分最高的电网规划方案为最优方案。
下面通过评估测试试验进一步说明本发明的有益效果。
测试对象以某地电力系统500kV网络未来5年时间内的3种规划方案为例，采用3种电网规划方案作为测试对象，电网区域内包含节点与支路数量分别为68个以及81个，其中包含发电机节点数量为41个，电网内包括线型类型为2种。
评估结果分析：
依据层次分析法确定的指标权值，采用支持向量机对3种方案进行评估结果，如图2～图5所示。由图2～图5可以看出，方案1成本最低，但安全稳定性最差；方案2与方案3均满足电网安全稳定性需求，但方案2的可靠性差，因此方案3为3种电网规划方案中最优方案。选择方案3为该电网规划的最佳方案，这与实际情况相同，实验结果验证本发明方法可有效、合理评估与优选电网规划方案。
选择最优方案的优越性分析：
为验证本发明方法优选电网规划方案3是否可靠，采用MATLAB仿真软件分别将3种方案应用于该500kV电网内，采用仿真软件模拟3种电网规划方案下的电网于2018年9月—2019年8月运行情况，电网运行费用对比结果如图6所示。由图6可知，方案3所规划电网运行费用低于方案2与方案1，验证了本发明方法优选的方案3具有较高的经济性。
电网故障次数对比结果如图7所示。
由图7模拟结果可以看出，采用3种方案规划电网，长期运行时方案3的电网故障次数明显低于方案1与方案2，表明方案3具有较高的运行稳定性，故障次数低，规划电网具有较高的安全性能，符合电网长期运行的安全稳定性要求。
负载率作为电网运行可靠性的重要评估指标，可有效体现电网的运行性能，电网最大负载率对比结果如图8所示。由图8可以看出，方案3最大负载率最低，明显优于方案1以及方案2，再次验证本发明方法选择方案的优越性，依据评估结果可以得到最佳电网规划方案。
实施例二：
基于支持向量机的输电网规划评估装置
所述基于支持向量机的输电网规划评估装置用于执行上述的输电网规划评估方法。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

Claims (10)

1.一种基于支持向量机的输电网规划评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：构建输电网规划方案评估的指标体系；
步骤2：基于层次分析法确定每个输电网规划方案评估的指标权值；
步骤3：基于支持向量机建立电网规划方案评估模型；
步骤4：将输电网规划方案评估的指标权值输入支持向量机，支持向量机基于建立的电网规划方案评估模型，相应输出电网规划方案评估得分。
2.根据权利要求1所述的基于支持向量机的输电网规划评估方法，其特征在于：步骤1中，指标体系包括第一层指标、第二层指标和第三层指标，所述第一层指标为输电网规划综合评估指标，所述第一层指标下设可靠性、协调性、经济型、社会性4个第二层指标，每个第二层指标设有相应的第三层指标。
3.根据权利要求2所述的基于支持向量机的输电网规划评估方法，其特征在于：步骤1中，所述第二层指标可靠性设有设备运行情况、供电能力、供电质量、供电稳定性4个第三层指标。
4.根据权利要求2所述的基于支持向量机的输电网规划评估方法，其特征在于：步骤1中，所述第二层指标协调性设有扩展性、协调区域发展性2个第三层指标。
5.根据权利要求2所述的基于支持向量机的输电网规划评估方法，其特征在于：步骤1中，所述第二层指标经济型设有投资成本、运行费用2个第三层指标。
6.根据权利要求2所述的基于支持向量机的输电网规划评估方法，其特征在于：步骤1中，所述第二层指标社会性设有城市协调性、环境影响情况、占地情况3个第三层指标。
7.根据权利要求1所述的基于支持向量机的输电网规划评估方法，其特征在于：步骤2中，通过如下方法实现，基于层次分析法确定每个输电网规划方案评估的指标权值，
利用特征向量法获取不同层次评估指标相对权重，求解判断矩阵的最大征值λmax以及特征向量W，获取权重向量(w1w2,…,wn)，n为指标的数量，归一化处理特征向量W，获取不同层各评估指标相对于上层指标相对权重为：
Figure RE-FDA0003383674150000021
W'＝[w′1,w′2,…,w′n]表示某层评估指标相对于指标层相对权重值；
判断矩阵一致性通过最大特征值利用相容性指标检验，具体为：
CI＝(λmax-n)(n-1)-1
CI为一致性指标；n为判断矩阵阶数；当CI<0.1以及CI≥0.1时，分别认为判断矩阵一致性可以接受以及无法接受；判断矩阵无法接受时，需重新修改判断矩阵，重新计算修改后矩阵权重并再次检验判断矩阵一致性，直至一致性检验通过为止。
8.根据权利要求1所述的基于支持向量机的输电网规划评估方法，其特征在于：步骤3中，通过如下方法实现，基于支持向量机建立电网规划方案评估模型，
设(xi,yi),i＝1,2,…,N表示训练样本集，xi与yi分别表示支持向量机输入数据以及输出数据，支持向量机分类器将输入数据集利用非线性映射函数η()映射至高维特征空间，可得支持向量机函数模型为：
f(x)＝wTη(·)+b
w和b分别表示权值向量以及偏置量；所述权值向量以及偏置量求解公式为：
Figure RE-FDA0003383674150000031
Figure RE-FDA0003383674150000032
P为电网规划方案评估指标权重的判断矩阵；
Figure RE-FDA0003383674150000033
和
Figure RE-FDA0003383674150000034
均为松弛系数；C为惩罚系数；n为输入数据样本数量；ε为不敏感损失函数的最大误差系数。
9.根据权利要求6所述的基于支持向量机的输电网规划评估方法，其特征在于：步骤3中，通过如下方法实现，基于支持向量机建立电网规划方案评估模型，利用二次优化问题求解令支持向量机分类器输出数据集误差最小为：
Figure RE-FDA0003383674150000035
Figure RE-FDA0003383674150000036
和βi均为拉格朗日系数；
支持向量机分类器数学模型为：
Figure RE-FDA0003383674150000041
K()表示核函数，选取Gauss函数作为支持向量机分类器的核函数，其公式为：
K(xi,xj)＝exp(-||xi-xj||2/2h2)
h表示核函数宽度。
10.一种基于支持向量机的输电网规划评估装置，用于执行权利要求1至9任何一项所述的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115456443A (zh) * 2022-09-19 2022-12-09 南通电力设计院有限公司 一种能源站规划方案风险评估方法及系统

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CN115456443A (zh) * 2022-09-19 2022-12-09 南通电力设计院有限公司 一种能源站规划方案风险评估方法及系统

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