CN114094599A - 一种多站融合参与调峰调频调压潜力评估方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了多站融合参与调峰调频调压潜力评估方法及装置，考虑不同层级指标特性，分别的提出了功能层和指标层的指标权重确定方法，最后采用模糊评估对多站融合参与调峰调频调压潜力评估，根据所述评估结果，多站融合调峰调频调压的状态等级进行评定，做出适合的调整决策。与现有多站融合参与调峰调频调压的主观评价相比，更具针对性，也弥补了多站融合参与调峰调频调压的潜力评估方法的缺失。评估结果可为多站融合的建设、参与辅助服务策略的制定、对电网支撑能力提供重要的依据，有助于促进电网运行灵活性和安全性的提升。

Description

一种多站融合参与调峰调频调压潜力评估方法及装置
技术领域
本发明涉及多站融合的性能评估领域，更具体地，涉及一种多源融合型场站调峰调频调压潜力评估方法及装置。
背景技术
近年来，伴随能源加快向清洁低碳方向转型和信息化产业快速发展，在“碳达峰·碳中和”目标的引领下，以风电和光伏发电为代表的新能源在2030年前将呈更大规模、更高速度发展态势，多种能源高度协同发展的趋势日渐清晰，越来越多的利用城市变电站供电资源及闲余空间资源，实现资源集约化开发，建立电动汽车充电站、数据中心、5G基站、分布式能源站、储能电站等多源融合场站。构建多站融合场景可提高城市变电站的土地和变配电资源利用率，同时可结合各站间资源禀赋实现站间功能融合互补支撑。
多站融合在提高电力系统对新能源消纳能力、电网调频调压、削峰填谷、提高电能质量和电力可靠性等方面的重要作用已经在国际上达成共识。其中，调频、调峰和调压应用为储能最为广泛的应用场景，大规模电池储能技术具备良好的静态特性，可以通过低储高发削弱峰谷差，有效缓解电网的调峰压力。同时，储能系统具有极快的响应速度，能够对电网频率的变化迅速做出反应，调节效果更加精确和高效电池储能电站良好的有功调节能力可以全面提高大型新能源富集地区电网的调峰、调频能力，从而提高可再生能源消纳水平，并且带来良好的经济收益。
近年来随着多站融合式微网占比不断提高，电网企业逐渐对多站融合场站要求具备参与调峰调频调压能力，且要求越来越高。而多站融合参与调峰调频调压潜力涉及到功率、容量、响应时间、响应速率等多种指标，但目前在多站融合参与电网调峰调频调压方面，尚未形成相应的评价机制来对多站融合参与调峰调频调压潜力进行评价，也没有公认的评估方法，不利于在实际运行中对其实施优化调度，因此急需一种多站融合参与调峰调频调压潜力评估方法。
发明内容
针对现有多站融合参与调峰调频调压潜力评估的不足，本发明提出一种多站融合参与调峰调频调压潜力评估方法，本方法从调峰性能、调频性能、调压性能四个方面综合考虑，全方位多角度评估多站融合参与调峰调频调压综合效果。评估结果将为多站融合场站的建设、运行策略的制定、参与电网辅助服务的评估等决策工作提供重要的依据，进而促进电网运行灵活性和安全性的提升。
本发明针对大规模多源融合场站调峰调频调压特性，构建多源融合场站调峰调频调压潜力评估指标体系，并提出指标体系权重分配和评估方法，为多源融合场站的建设、辅助服务运行策略的制定，对电网支撑性能评估等决策工作提供重要的依据。
具体地，本发明采取如下的技术方案：
一种多站融合参与调峰调频调压潜力评估方法，包括下列步骤：
步骤1，基于调峰调频调压的相关标准和准则要求，确定多站融合参与调峰调频调压潜力评估指标体系；
步骤2，确定指标体系中各层级指标权重；
步骤3，基于指标及权重，采用模糊评估方法对多站融合参与调峰调频调压性能进行评估。
进一步地，在步骤1中，评估的适用范围是多站融合参与调峰调频调压综合性能，评估体系包含三级指标，第一级为多站融合调峰潜力、多站融合调频潜力、多站融合调压潜力，多站融合调峰潜力下第二级指标包括可调功率裕度、可调时长裕度，多站融合调频潜力下第二级指标包括惯量支撑潜力、一次调频潜力、响应AGC潜力，多站融合调压潜力下第二季指标包括动态无功支撑潜力、响应AVC潜力。第三级指标包含分属二级指标下的共27个指标，分别为分布式光伏装机功率、分布式风电装机功率、分布式储能充放电额定功率、可调负荷功率、分布式光伏可调节时间、分布式风电可调节时间、分布式储能可调节时间、负荷可调节时间、响应惯量支撑最大出力、惯性时间常数、惯量控制响应时间、响应一次调频最大出力、一次调频响应时间、一次调频调节速率、一次调频调节精度、响应AGC最大出力、AGC响应时间、AGC调节速率、AGC调节精度、动态无功支撑最大出力、动态无功响应时间、动态无功调节速率、动态无功调节精度、响应AVC最大出力、AVC响应时间、AVC调节速率、AVC调节精度。
进一步地，在步骤2中，各级指标权重确定方法为：一级指标即评估目标权重为1，二级指标权重确定方法选用DEMATEL-ANP方法，三级指标权重确定方法选用一种改进的灰色关联度法，以此确定指标体系中各层级指标权重。
进一步地，在步骤3中，基于步骤1构建的多站融合参与调峰调频调压潜力指标体系和步骤2确定的各级指标权重，根据指标评分函数，建立权重分配向量，构成模糊关系矩阵，进行多站融合参与调峰调频调压潜力评估。
本发明还提出一种多站融合参与调峰调频调压潜力评估装置，包括：
评估体系建立模块，基于调峰调频调压的相关要求，确定多站融合参与调峰调频调压潜力评估指标体系；
权重确定模块，用于确定指标体系中各层级指标权重；
性能评估模块，基于指标及权重，采用模糊评估方法对多站融合参与调峰调频调压性能进行评估；
决策模块：根据所述评估结果，对多站融合调峰调频调压的状态等级进行评定，做出适合的调整决策。
本发明还提出一种终端，包括处理器及存储介质；所述存储介质用于存储指令；所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行本发明所述方法的步骤。
本发明还提出计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明所述方法的步骤。
与现有技术比，本发明达到的有益效果是：
本发明提出了多站融合参与调峰调频调压潜力评估指标体系，考虑不同层级指标特性，分别的提出了功能层和指标层的指标权重确定方法，最后采用模糊评估对多站融合参与调峰调频调压潜力评估，多站融合参与调峰调频调压的潜力是决定分布式微电网是否具备参与电网辅助服务的重要指标，是提升电网安全性能的重要保障，本发明针对多站融合参与调峰调频调压潜力提出了一种评估方法及相应的装置，与现有多站融合参与调峰调频调压的主观评价相比，更具针对性，也弥补了多站融合参与调峰调频调压的潜力评估方法的缺失。评估结果可为多站融合的建设、参与辅助服务策略的制定、对电网支撑能力提供重要的依据，促进电网运行灵活性和安全性的提升。
附图说明
图1是本发明所述多站融合参与调峰调频调压潜力评估方法流程图。
图2是本发明所述多站融合参与调峰调频调压潜力评估装置示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供的多站融合参与调峰调频调压潜力评估方法，包括按顺序执行的下列步骤：
步骤1，基于调峰调频调压相关要求，确定多站融合参与调峰调频调压潜力评估指标体系；
评估的适用范围是含风电、光伏、储能、充电桩等分布式能源和负荷的多站融合场站参与调峰调频调压性能潜力，评估体系包含三级指标，第一级包括调峰、调频、调压指标，第二级包含可调功率裕度、可调时长裕度、惯量支撑潜力、一次调频潜力、响应AGC潜力、动态无功支撑潜力、响应AVC潜力，第三级包含分属二级指标下的共27个指标。具体多站融合参与调峰调频调压潜力评估指标体系如表1所示。
表1
Figure BDA0003308205850000061
步骤2，确定指标体系中各层级指标权重；
各级指标权重确定方法为：一级指标即评估目标权重为1，二级指标权重确定方法选用DEMATEL-ANP方法，三级指标权重确定方法选用一种改进的灰色关联度法，以此确定指标体系中各层级指标权重。
DEMATEL-ANP方法确定功能层各指标权重Wg步骤如下：
1)构建判断矩阵Y(n阶矩阵)，C1,C2,…,Cn表示ANP的功能层中有n个指标，判断矩阵中的参数用指标Ci与Cj的比值yij构成，表示两个指标之间的重要程度。
Figure BDA0003308205850000071
2)分别以Ci为基准，构建判断矩阵Yi(n-1阶矩阵)。
Figure BDA0003308205850000072
3)求取以Ci为基准的判断矩阵Yi的归一化特征向量，即
Figure BDA0003308205850000073
(n-1维向量)，其中wi (i)表示以Ci为基准的判断矩阵Yi的特征向量中的第i个元素值。
将在各功能层指标Ci(i＝1,2,…,n)下所求取的归一化特征向量进行合并，最终得到各准则下的权重矩阵Wq，具体的公式如(3)所示：
Figure BDA0003308205850000074
因不考虑各功能和它们本身间之间的关联，影响矩阵的对角线均设置为0，公式具体如(4)：
Figure BDA0003308205850000081
4)求解Wq的极限得到功能层各指标权重Wg。如果存在极限值且这个值还是唯一的，那么公式如(5)：
Wg＝limn→∞(Wq)n (5)
改进的灰色关联度方法确定指标层各指标权重Wz步骤如下：
1)权重矩阵的建立
邀请和区域多能源系统相关的j位专家，各位专家根据他们自身的经验，给出n个指标的权重大小，判断矩阵Q如(6)所示：
Figure BDA0003308205850000082
矩阵中，qij表示第i个指标第j个专家根据自身的经验给出的权重值。
2)参照序列的确定
根据上面构建的Q，选择出Q每一列中的最大值，组成参照序列Q0。
Q0＝[q01,q02,...,q0j] (7)
3)求判断矩阵中每一行Q1,Q2,...,Qn和参照序列Q0的距离。
Figure BDA0003308205850000083
qik表示判断矩阵Q中的第i行中的第k个元素，qok表示参照序列Q0中的第k个元素。
4)指标权重的求取
ωi＝1/(1+Di) (9)
5)归一化指标权重的求取
Figure BDA0003308205850000091
Wz＝[wz(1),wz(2)…,wz(n)] (11)
其中wz(i)表示第i个指标的权重。
改进灰色关联度法，在很大程度上减少了人为因素，充分地根据专家在多站融合参与调峰调频调压技术相关领域的经验，给出指标层指标的权重值，进行单纯的数学计算。采用改进灰色关联度法得到的权重，结合了专家的意见和一定的客观因素，使得综合评价结果更加合理。
步骤3，基于指标及权重，采用模糊评估方法对多站融合参与调峰调频调压潜力进行评估。
基于步骤1构建的多站融合参与调峰调频调压潜力评估指标体系和步骤2确定的各级指标权重，运用梯形隶属函数画出多站融合参与调峰调频调压潜力评估等级隶属度函数图。
根据多站融合参与调峰调频调压潜力的各指标类型，以及各指标的理想值，参考专家经验，制定出多站融合参与调峰调频调压潜力的指标评分标准，利用matlab的多项式差值函数，可以得到多站融合参与调峰调频调压潜力评估的指标评分函数。
根据指标评分函数，结合梯形隶属函数，建立权重分配向量，构成模糊关系矩阵：
Figure BDA0003308205850000101
式中，rij为指标集U的第i个元素隶属于评语集V的第j个评语的隶属度。其中i＝1、2、3...m，j＝1、2、3...n，m表示指标个数，n表示评语个数。
对多站融合参与调峰调频调压潜力进行模糊多级评估：
对多站融合参与调峰调频调压潜力进行模糊综合评估时，要分两层进行模糊评估。设第i层的n个子因素组成一个因素集，结合它们的模糊评语矩阵Ri的模糊综合运算为：
Figure BDA0003308205850000102
式中，
Figure BDA0003308205850000103
为模糊算子。在模糊运算中，一般有主因素突出型、全面制约型(对原因素进行修正，达到制约功能，突出次要因素)、加权平均型这几种运算算子。上式中，Bi表示第i层因素集和第i层的模糊评语矩阵进行运算后的模糊向量，Ri表示i层的模糊评语矩阵，wi1-win分别表示第i层指标因素集中的每一个元素，rij表示指标集U的第i个元素隶属于评语集V的第j个评语的隶属度，bi1-bim分别表示i层的模糊向量。
鉴于指标的不同对系统评价造成的影响，多站融合参与调峰调频调压潜力评估时可建议采用加权平均型进行模糊综合运算。各指标权重的大小决定了其对于系统综合目标的重要程度，运算过程为：
Figure BDA0003308205850000104
式中，bj表示上一层第j个指标的模糊评语向量。wi是该因素集的权重向量，经过模糊综合运算得到的模糊向量Bi＝(bi1,bi2,…,bim)是该因素集对应第i+1层中某个指标的模糊评语向量。
分层逐级对系统进行模糊综合运算，得到多站融合参与调峰调频调压潜力综合评估模糊向量B＝(b1,b2,…,bm)。根据评判集标准，遵循最大隶属度的原则，对多站融合调峰调频调压的状态等级进行评定，做出适合的调整决策。
基于因素集U上的权重W＝(w1,w2,…,wn)和多站融合的模糊评语矩阵R＝(rij)n×5，通过模糊算子对系统进行模糊变换运算，可以得到5维的模糊评估向量B＝(b1,b2,…,b5)。依据最大隶属度原则，若bj0＝maxbj(1≤j≤m)，评判结果在j0个评语，可以得到多站融合参与调峰调频调压潜力综合评估等级。综合评估运算公式为：
Figure BDA0003308205850000111
向量B中b1、b2、b3、b4、b5分别代表非常大、大、一般、小、非常小的隶属度，通过向量B中来衡量多站融合参与调峰调频调压潜力。例如，若B＝(0.6,0.4,0,0,0)，则多站融合参与调峰调频调压潜力“非常大”的隶属度为0.6，“大”的隶属度为0.4，综合评估结果为“非常大”。
如果评价结果调峰潜力大，则在在电网支撑时，重点将该融合站应用于调峰方向，参与调峰辅助服务等，提高分布式光伏、风电和储能的发电功率，降低和减少可控制负荷投入，调频和调压功能为辅。如果调峰潜力较小，则尽量避免将该融合站进行该方向的使用，转而寻找潜力较大的调频和调压方向进行应用。
如果调频潜力较大，则在电网紧急支撑时候，可以将该电站纳入调度AGC考虑范围中，进行一次调频和源网荷控制。
如果调压潜力较小，可以将此融合站考虑接入到地调AVC控制，进行地区电网电压的稳定控制。
本发明还提出一种多站融合参与调峰调频调压潜力评估装置，包括：
评估体系建立模块，基于调峰调频调压的相关标准和准则要求，确定多站融合参与调峰调频调压潜力评估指标体系；
权重确定模块，用于确定指标体系中各层级指标权重；
性能评估模块，基于指标及权重，采用模糊评估方法对多站融合参与调峰调频调压性能进行评估。
决策模块：根据所述评估结果，对多站融合调峰调频调压的状态等级进行评定，做出适合的调整决策。
其中性能评估模块基于评估体系建立模块构建的多站融合参与调峰调频调压潜力指标体系和权重确定模块确定的各级指标权重，根据指标评分函数，建立权重分配向量，构成模糊关系矩阵，进行多站融合参与调峰调频调压潜力评估。
本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其它自由传播的电磁波、通过波导或其它传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其它设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (15)

1.一种多站融合参与调峰调频调压潜力评估方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：
步骤1：基于调峰调频调压的相关要求，确定多站融合参与调峰调频调压潜力评估指标体系；
步骤2：确定所述指标体系中各层级指标权重；
步骤3：基于指标及权重，采用模糊评估方法对多站融合参与调峰调频调压性能进行评估；
步骤4：根据所述评估结果，多站融合调峰调频调压的状态等级进行评定，做出适合的调整决策。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述评估体系包含三级指标，第一级为多站融合调峰潜力、多站融合调频潜力、多站融合调压潜力，第二级包含可调功率裕度、可调时长裕度、惯量支撑潜力、一次调频潜力、响应AGC潜力、动态无功支撑潜力、响应AVC潜力，第三级包含分属二级指标下的共27个指标。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述评价体系中第三级指标为：分布式光伏装机功率、分布式风电装机功率、分布式储能充放电额定功率、可调负荷功率、分布式光伏可调节时间、分布式风电可调节时间、分布式储能可调节时间、负荷可调节时间、响应惯量支撑最大出力、惯性时间常数、惯量控制响应时间、响应一次调频最大出力、一次调频响应时间、一次调频调节速率、一次调频调节精度、响应AGC最大出力、AGC响应时间、AGC调节速率、AGC调节精度、动态无功支撑最大出力、动态无功响应时间、动态无功调节速率、动态无功调节精度、响应AVC最大出力、AVC响应时间、AVC调节速率、AVC调节精度。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤2中，各级指标权重确定方法为：一级指标即评估目标权重为1，二级指标权重确定方法选用DEMATEL-ANP方法，三级指标权重确定方法为改进的灰色关联度法，以此确定指标体系中各层级指标权重。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述DEMATEL-ANP方法确定各指标权重Wg步骤如下：
S1：构建判断矩阵Y：
Figure FDA0003308205840000021
判断矩阵中的参数用指标Ci与Cj的比值yij构成，表示两个指标之间的重要程度，C1,C2,…,Cn表示ANP的功能层中有n个指标；
S2：分别以Ci为基准，构建判断矩阵Yi：
Figure FDA0003308205840000022
S3：求取以Ci为基准的判断矩阵Yi的归一化特征向量，即
Figure FDA0003308205840000031
其中wi (i)表示以Ci为基准的判断矩阵Yi的特征向量中的第i个元素值；
将在各功能层指标Ci(i＝1,2,…,n)下所求取的归一化特征向量进行合并，最终得到各准则下的权重矩阵Wq，具体的公式如下所示：
Figure FDA0003308205840000032
不考虑各功能和它们本身间之间的关联，影响矩阵的对角线均设置为0，公式具体如下：
Figure FDA0003308205840000033
S4：求解Wq的极限得到功能层各指标权重Wg：
Wg＝limn→∞(Wq)n 。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述改进的灰色关联度方法确定指标层各指标权重Wz步骤如下：
S1：建立权重矩阵：
区域多能源系统相关的j位专家根据自身的经验，给出n个指标的权重大小，判断矩阵Q下所示：
Figure FDA0003308205840000034
矩阵中，qij表示第i个指标第j个专家根据自身的经验给出的权重值；
S2：根据上述构建的判断矩阵Q，选择出Q每一列中的最大值，组成参照序列Q0：
Q0＝[q01,q02,...,q0j]
S3：求判断矩阵中每一行Q1,Q2,...,Qn和参照序列Q0的距离Di：
Figure FDA0003308205840000041
qik表示判断矩阵Q中的第i行中的第k个元素，qok表示参照序列Q0中的第k个元素；
S4：求取指标权重ωi
ωi＝1/(1+Di)
S5：求取归一化的指标权重
Figure FDA0003308205840000042
Wz＝[wz(1),wz(2)…,wz(n)]
其中wz(i)表示第i个指标的权重。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤3中，基于步骤1构建的多站融合参与调峰调频调压潜力指标体系和步骤2确定的各级指标权重，根据指标评分函数，建立权重分配向量，构成模糊关系矩阵，进行多站融合参与调峰调频调压潜力评估。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
S1：根据指标评分函数，结合梯形隶属函数，建立权重分配向量，构成模糊关系矩阵：
Figure FDA0003308205840000051
式中，rij为指标集U的第i个元素隶属于评语集V的第j个评语的隶属度。其中i＝1、2、3...m，j＝1、2、3...n，m表示指标个数，n表示评语个数。
S2：对多站融合参与调峰调频调压潜力分层进行模糊评估，设第i层的n个子因素组成一个因素集，结合它们的模糊评语矩阵Ri的模糊综合运算为：
Figure FDA0003308205840000052
式中，
Figure FDA0003308205840000053
为模糊算子，Bi表示第i层因素集和第i层的模糊评语矩阵进行运算后的模糊向量，Ri表示i层的模糊评语矩阵，wi1-win分别表示第i层各级指标权重因素集中的元素，rij表示指标集U的第i个元素隶属于评语集V的第j个评语的隶属度，bi1-bim分别表示i层的模糊评语向量；
S3：分层逐级对系统进行模糊综合运算，得到多站融合参与调峰调频调压潜力综合评估模糊向量B＝(b1,b2,…,bm)，根据评判集标准，遵循最大隶属度的原则，对多站融合调峰调频调压的状态等级进行评定。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述步骤4包括：
如果评价结果调峰潜力大，则在在电网支撑时，将该融合站应用于调峰方向，参与调峰辅助服务，提高分布式光伏、风电和储能的发电功率，降低和减少可控制负荷投入，调频和调压功能为辅；
如果调峰潜力较小，避免将该融合站应用于调峰方向，转而寻找潜力较大的调频和调压方向进行应用。
10.一种多站融合参与调峰调频调压潜力评估装置，其特征在于，包括：
评估体系建立模块，基于调峰调频调压的相关要求，确定多站融合参与调峰调频调压潜力评估指标体系；
权重确定模块，用于确定指标体系中各层级指标权重；
性能评估模块，基于指标及权重，采用模糊评估方法对多站融合参与调峰调频调压性能进行评估；
决策模块：根据所述评估结果，对多站融合调峰调频调压的状态等级进行评定，做出适合的调整决策。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述评估体系包含三级指标，第一级为多站融合调峰潜力、多站融合调频潜力、多站融合调压潜力，第二级包含可调功率裕度、可调时长裕度、惯量支撑潜力、一次调频潜力、响应AGC潜力、动态无功支撑潜力、响应AVC潜力，第三级包含分属二级指标下的共27个指标。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，权重确定模块中各级指标权重确定方法为：一级指标即评估目标权重为1，二级指标权重确定方法选用DEMATEL-ANP方法，三级指标权重确定方法为改进的灰色关联度法，以此确定指标体系中各层级指标权重。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述性能评估模块基于评估体系建立模块构建的多站融合参与调峰调频调压潜力指标体系和权重确定模块确定的各级指标权重，根据指标评分函数，建立权重分配向量，构成模糊关系矩阵，进行多站融合参与调峰调频调压潜力评估。
14.一种终端，其特征在于，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1-9任一项所述方法的步骤。
15.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-9任一项所述方法的步骤。
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