CN116050757A - 发电企业灵活爬坡性能评价方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

发电企业灵活爬坡性能评价方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN116050757A CN202211731348.9A CN202211731348A CN116050757A CN 116050757 A CN116050757 A CN 116050757A CN 202211731348 A CN202211731348 A CN 202211731348A CN 116050757 A CN116050757 A CN 116050757A
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Abstract

本申请公开了一种发电企业灵活爬坡性能评价方法、装置、设备及存储介质，包括：分别根据预设的静态评价指标和动态评价指标，构建发电企业灵活爬坡性能的综合评价指标体系；根据发电企业的机组铭牌、配置信息以及获取的电力数据，分别计算综合评价指标体系中的各评估指标的指标数据值，并使用主客观赋权法计算静态评价指标和动态评价指标的权重；根据赋权结果计算发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果，并根据综合评价结果得到各发电企业的灵活爬坡性能排名。该方法由于充分考虑了机组固有配置信息和实际爬坡效果，并对通过主客观综合赋权获得各评估指标权值，能够合理、科学、全面地评估各发电企业的灵活爬坡性能。

Description

发电企业灵活爬坡性能评价方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及数据处理领域，特别涉及一种发电企业灵活爬坡性能评价方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
在电力系统实际运行中系统的装机容量一般足够满足负荷需求，但随着可再生能源渗透率的逐渐提高，电力系统短时间内上/下坡能力不足成为制约系统安全稳定运行的主要因素之一。基于此，美国加州独立系统运行机构和中部独立系统运行机构提出了灵活爬坡产品的概念。
灵活爬坡产品的含义是电力系统中的可控资源在给定响应时间内的上/下坡能力，是一种新型的辅助服务交易品种。考虑到负荷预测与可再生能源出力预测均存在误差，应用灵活爬坡产品可为系统在本时段内留出足够的爬坡/滑坡裕度，确保在可再生能源大量接入的情况下，系统可调出力满足下一时段的供给需求，从而可以在误差较大时及时调节出力，维持系统的实时平衡。而不同机组的爬坡性能各有差异，面向风、火、储等多类型机组联合的发电企业需要对整体爬坡性能进行评价，以提高灵活爬坡辅助服务整体调用的灵活性和稳定性。
因此，面向高比例可再生能源的新型电力系统，建立一套系统、全面的灵活爬坡性能评价体系是本领域技术人员的工作重点之一。
发明内容
本申请的目的是提供一种发电企业灵活爬坡性能评价方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
为实现上述目的，本申请在第一方面提供了一种发电企业灵活爬坡性能评价方法，该方法包括：分别根据预设的静态评价指标和动态评价指标，构建发电企业灵活爬坡性能的综合评价指标体系；根据发电企业的机组铭牌、配置信息以及获取的电力数据，分别计算综合评价指标体系中的各评估指标的指标数据值，并使用主客观赋权法计算静态评价指标和动态评价指标的权重；根据赋权结果计算发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果，并根据综合评价结果得到各发电企业的灵活爬坡性能排名；其中，赋权结果根据权重对指标数据值进行赋权计算得到。
为实现上述目的，本申请在第二方面提供了一种发电企业灵活爬坡性能评价装置，该装置包括：综合评价指标体系构建单元，用于分别根据预设的静态评价指标和动态评价指标，构建发电企业灵活的爬坡性能综合评价指标体系；权重计算单元，用于根据发电企业的机组铭牌、配置信息以及获取的电力数据，分别计算综合评价指标体系中的各评估指标的指标数据值，并使用主客观赋权法计算静态评价指标和动态评价指标的权重；排名确定单元，用于根据赋权结果计算发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果，并根据综合评价结果得到各发电企业的灵活爬坡性能排名；其中，赋权结果根据权重对指标数据值进行赋权计算得到。
为实现上述目的，本申请在第三方面提供了一种电子设备，该电子设备包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于在执行存储于存储器上的计算机程序时可实现如上述第一方面所描述的发电企业灵活爬坡性能评价方法的各步骤。
为实现上述目的，本申请在第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所描述的发电企业灵活爬坡性能评价的各步骤。
本申请所提供的发电企业灵活爬坡性能评价方案，由于充分考虑了机组固有配置信息和实际爬坡效果，并对通过主客观综合赋权获得各评估指标权值，能够合理、科学、全面地评估各发电企业的灵活爬坡性能，对需求响应机制的实施具有指导意义，对灵活爬坡辅助服务机制的实施具有指导意义，具有良好的实际应用价值。
本申请同时还提供了一种发电企业灵活爬坡性能评价装置、电子设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种发电企业灵活爬坡性能评价方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的发电企业灵活爬坡性能评价方法中一种确定权重的方法的流程图；
图3为本申请实施例提供的发电企业灵活爬坡性能评价方法中一种综合评价结果确定及排序的方法的流程图；
图4为本申请实施例提供的一种采用层次分析法计算各指标值的主观权重的层次模型图；
图5为本申请实施例提供的一种发电企业灵活爬坡性能评价装置的结构框图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
请参见图1，图1为本申请实施例提供的一种发电企业灵活爬坡性能评价的流程图，其包括以下步骤：
步骤101：分别根据预设的静态评价指标和动态评价指标，构建发电企业灵活爬坡性能的综合评价指标体系；
本步骤旨在由适于执行本申请所提供的发电企业灵活爬坡性能评价方法的执行主体(例如用于进行数据处理和分析的本地服务器或云端服务器)分别根据预设的静态评价指标和动态评价指标，构建发电企业灵活爬坡性能的综合评价指标体系，即通过包含静态评价指标和动态评价指标，以期对各方面指标进行全面的评价。
其中，静态评价指标可以包括最大爬坡速度、最大滑坡速度和高灵活性资源容量占比，各指标具体释义为：
最大爬坡速度(可使用K11代指)：指发电企业全部机组的最大爬坡速度之和；
最大滑坡速度(可使用K12代指)：指发电企业全部机组的最大滑坡速度之和；
高灵活性资源容量占比(可使用K13代指)：指发电企业高灵活性发电机组额定容量在所有类型发电机组额定容量的占比，高灵活性发电机组包括储能、燃气机组、经灵活改造后的火电机组等响应速度快、调节精度高的机组。
其中，动态评价指标可以包括：平均爬坡速度、平均调节精度、平均爬坡延时、爬坡容量、储能能源吸收率和储能电能释放率，各指标具体释义为：
平均爬坡速度(可使用K21代指)：指发电企业在多次爬坡调节中实际调节速率与标准调节速率之比的平均值，可表示为下式：
Figure BDA0004031691300000041
式中，K21,j,uj为发电企业j的平均爬坡速度；uj为发电企业j参与爬坡的总次数；ΔPj,u为发电企业j在第u次爬坡中起始时刻和结束时刻功率差值；ΔTu为第u次爬坡周期时长；v0,j为发电企业j的标准升降速率。
K22平均调节精度(可使用K22代指)：指发电企业在多次爬坡调节中实际调节精度与标准调节精度之比的平均值，可表示为下式：
Figure BDA0004031691300000042
式中，
Figure BDA0004031691300000052
为发电企业j的平均调节精度；ΔPZ,j,u为发电企业j在第u次爬坡中的指令爬坡功率；ej为发电企业j的标准调节精度。
平均爬坡延时(可使用K23代指)：指发电企业在多次爬坡调节中实际爬坡延时与爬坡周期之比的平均值，可表示为下式：
Figure BDA0004031691300000051
式中，
Figure BDA0004031691300000053
为发电企业j的平均爬坡延时；τj,u为发电企业j在第u次爬坡中的爬坡开始时刻延时。
爬坡容量(可使用K24代指)：指发电企业在第uj次爬坡中的申报容量。
储能能源吸收率(可使用K25代指)：指火电、风电机组出力状态远超过电网需求时，储能对电能余量的吸收转化率。
储能电能释放率(可使用K26代指)：指火电、风电机组出力状态低于电网需求时，储能对电能存量的释放转化率。
步骤102：根据发电企业的机组铭牌、配置信息以及获取的电力数据，分别计算综合评价指标体系中的各评估指标的指标数据值，并使用主客观赋权法计算静态评价指标和动态评价指标的权重；
在步骤101的基础上，本步骤旨在由上述执行主体根据发电企业的机组铭牌、配置信息以及获取的电力数据，分别计算综合评价指标体系中的各评估指标的指标数据值，并使用主客观赋权法计算静态评价指标和动态评价指标的权重。
在进行综合评价的过程中权重的确定确实是很重要的，对最终的结果会起着决定性的影响。常见的主观赋权法有：专家评判法和层次分析法；常见的客观赋权法有：粗糙集、变异系数法、相关系数法、熵值法和坎蒂雷赋权法。
主观赋权法的弊端是过分依赖专家的意见；客观赋权法的弊端是过分依赖统计或数学的定量方法，而忽视了评价指标的主观定性分析。即客观赋权完全依赖于样本数据，当样本数据变化时，权重也会发生变化，从统计规律来讲，随着样本容量的增加，权重的变化应该越来越小，最终趋于一个稳定的值，但在我们实际的评价过程中不可能让样本数达到足够大，因此我们实际还是要把整个评价系统看作是一个不确定性的系统，运用已知的信息来最大限度的挖掘系统的规律，所以在有限样本下求出的只能是近似值。因此，比较科学的做法是将主观与客观结合起来，采用组合赋权方法，即最大限度的减少信息的损失，使赋权的结果尽可能的与实际结果接近。
步骤103：根据赋权结果计算发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果，并根据综合评价结果得到各发电企业的灵活爬坡性能排名。
在步骤102的基础上，本步骤旨在由上述执行主体根据赋权结果计算发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果，并根据综合评价结果得到各发电企业的灵活爬坡性能排名、其中，该赋权结果根据该权重对所述指标数据值进行赋权计算得到，而具体的计算方式多种多样，可根据实际情况灵活选择。
本申请所提供的发电企业灵活爬坡性能评价方法，由于充分考虑了机组固有配置信息和实际爬坡效果，并对通过主客观综合赋权获得各评估指标权值，能够合理、科学、全面地评估各发电企业的灵活爬坡性能，对需求响应机制的实施具有指导意义，对灵活爬坡辅助服务机制的实施具有指导意义，具有良好的实际应用价值。
为加深对步骤102如何确定出动态评价指标和静态评价指标的权重过程的理解，本实施例还通过图2提供了一种确定权重的方法的流程图，具体包括以下步骤：
步骤201：将各评估指标的指标数据值归一化为统一量纲；
本步骤旨在由上述执行主体将各评估指标的指标数据值归一化为统一量纲，以便于后续统一处理。
步骤202：采用层次分析法主观赋权算法计算静态评价指标和动态评价指标的主观权重；
在步骤201的基础上，本步骤旨在由上述执行主体采用层次分析法主观赋权算法计算静态评价指标和动态评价指标的主观权重。
具体的，可按照下述方案逐步进行：
步骤一：建立层次模型：
考虑到发电企业爬坡性能指标在静态指标、动态指标、整体性能、资源配置的综合，自上而下建立爬坡性能得分的评价层、指标层和参数层，如图4所示。
步骤二：构造判断矩阵：
基于元素之间的重要度关系，形成层次分析法判断矩阵：
Figure BDA0004031691300000071
式中，omn表示两两元素之间的重要度关系。目前主要的权重计算方法有K阶行平均法解系、K阶规范列平均法解系、K阶列平均倒数法解系，本发明采用K阶行平均法解系进行权重的求解。
步骤三：层次单排序：
所谓层次单排序是指根据判断矩阵计算对于上一层某因素而言本层次与之有联系的因素的重要性次序的权值。它是本层次所有因素相对上一层而言的重要性进行排序的基础。为了检验矩阵的一致性，需要计算它的一致性指标CI，CI的定义为：
Figure BDA0004031691300000072
判断矩阵的一致性指标CI，与同阶平均随机一致性的指标RI之比称为判断矩阵的随机一致性比率，记为CR。当CR＝CI/RI<0.01时，判断矩阵具有满意的一致性，否则就需对判断矩阵进行调整。
步骤四：层次总排序：
利用同一层次中所有层次单排序的结果，就可以计算针对上一层次而言本层次所有因素重要性的权值，这就是层次总排序。层次总排序需要从上到下逐层顺序进行，设已算出第k-1层上M个元素相对于总目标的排序为：
Figure BDA0004031691300000073
第k层Mk个元素对于第k-1层上第n个元素为准则的单排序向量：
Figure BDA0004031691300000074
其中不受第n个元素支配的元素权重取零，可得到Mk×N阶矩阵：
Figure BDA0004031691300000081
其中，U(k)中的第n列为第k层Mk个元素对于第k-1层上第n个元素为准则的单排序向量。
记第k层上各元素对总目标的总排序为：
Figure BDA0004031691300000087
则：
Figure BDA0004031691300000082
若指标j处于第k层的第m个元素，则指标j的主观权重可表示为：
Figure BDA0004031691300000083
步骤四：一致性检验：
为评价层次总排序的计算结果的一致性如何，需要计算与单排序类似的检验量。由高层向下，逐层进行检验。设第k层中某些因素对k-1层第n个元素单排序的一致性指标为
Figure BDA0004031691300000084
平均随机一致性指标为
Figure BDA0004031691300000085
层中与k-1层的第n个元素无关时不必考虑)，那么第k层的总排序的一致性比率为：
Figure BDA0004031691300000086
同样当CR(k)≤0.1时，可认为层次总排序的计算结果具有满意的一致性。
步骤203：采用熵权法的客观赋权算法计算静态评价指标和动态评价指标的客观权重；
在步骤202的基础上，本步骤旨在由上述执行主体采用熵权法的客观赋权算法计算静态评价指标和动态评价指标的客观权重。
具体的，可按照下述方案逐步进行：
步骤一：形成数据矩阵：
Figure BDA0004031691300000091
式中，Xij为第i个发电企业第j个指标的数值，m为发电企业总数，n为指标总数。
步骤二：数据的非负数化处理：
由于熵值法计算采用的是各个方案某一指标占同一指标值总和的比值，因此不存在量纲的影响，不需要进行标准化处理，若数据中有负数，就需要对数据进行非负化处理。此外，为了避免求熵值时对数的无意义，需要进行数据平移：
对于越大越好的指标：
Figure BDA0004031691300000092
对于越小越好的指标：
Figure BDA0004031691300000093
步骤三：计算第j项指标下第i个方案占该指标的比重：
Figure BDA0004031691300000094
步骤四：计算第j项指标的熵值：
Figure BDA0004031691300000095
步骤五：计算第j项指标的差异系数。
对于第j项指标，指标值Xij的差异越大，对方案评价的作用越大，熵值就越小，令gj＝1-ej，则有gj越大指标越重要。
步骤六：求权数，指标j的客观权重可表示为：
Figure BDA0004031691300000096
步骤204：基于主客观属性值一致化将主观权重与客观权重按比例组合，获得组合权重。
具体的，可按照下述方案逐步进行：
步骤一：计算一段时间内发电企业i的主客观决策信息偏离程度，表示为：
Figure BDA0004031691300000101
式中：n为指标个数；
Figure BDA0004031691300000102
为指标j的主观权重，
Figure BDA0004031691300000103
为指标j的客观权重；a为主观权重与客观权重的分配系数。
步骤二：以所有发电企业的主客观偏离程度总和最小为目标构建优化模型，求解得到最优的主客观权重分配系数，模型可表示为：
Figure BDA0004031691300000104
步骤三：以最优的主客观权重分配系数计算组合权重，表示为：
Figure BDA0004031691300000105
本实施例通过步骤201-步骤204提供了一种具体的实现方案，在其它实施例中也可以采用能实现类似效果的相同或类似的技术方案来实现，此处不做具体限定。
本实施例还通过图3具体给出了一种计算综合评价结果以及根据综合评价结果对各发电企业的灵活爬坡性能进行排名的实现方式，包括以下步骤：
步骤301：使用权重对主观评价指标和客观评价指标的指标数据值进行分别加权，并基于优劣解距离法计算得到各发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果；
本步骤旨在由上述执行主体基于优劣解距离法计算得到各发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果。
TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an IdealSolution，优劣解距离法)法是一种基于双基准值的多目标综合评价方法，其基本原理是通过构造正理想解和负理想解，并选取距正理想解最近且距负理想解最远的目标为最优解，步骤如下：
步骤一：以发电企业为行，各性能指标加权得分为列，建立性能指标矩阵；
步骤二：找出每个性能指标向量的最优值
Figure BDA0004031691300000111
最劣值
Figure BDA0004031691300000112
作为正理想解和负理想解；
步骤三：计算各性能指标得分到正理想解和负理想解的欧氏距离
Figure BDA0004031691300000113
和
Figure BDA0004031691300000114
表示为：
Figure BDA0004031691300000115
步骤四：为了更准确表示各性能指标得分距离与理想解的相对贴近程度，首先设
Figure BDA0004031691300000116
为得分的最理想参考点，然后分别计算各指标与该点的相对贴近距离
Figure BDA0004031691300000117
Di越小，代表发电企业与最理想参考点的距离更小，该发电企业的得分越佳。
步骤302：将各综合评价结果的量化评价值按降序处理，得到各发电企业的灵活爬坡性能排名。
在步骤301的基础上，本步骤旨在由上述执行主体将各综合评价结果的量化评价值按降序处理，得到各发电企业的灵活爬坡性能的降序排名，以期尽快从排名顶部找到最好的发电企业。
以某地包含火电机组、风电机组、储能的多个发电企业作为实施例，各发电企业机组配置和灵活爬坡性能评价结果如下表1所示：
表1某地多个发电企业的机组配置和灵活爬坡性能评价表
Figure BDA0004031691300000118
因为情况复杂，无法一一列举进行阐述，本领域技术人员应能意识到根据本申请提供的基本方法原理结合实际情况可以存在很多的例子，在不付出足够的创造性劳动下，应均在本申请的保护范围内。
下面请参见图5，图5为本申请实施例所提供的一种发电企业灵活爬坡性能评价装置500的结构框图，本实施例作为对应于上述方法实施例的装置实施例存在，该发电企业灵活爬坡性能评价装置500可以包括：
综合评价指标体系构建单元501，用于分别根据预设的静态评价指标和动态评价指标，构建发电企业灵活的爬坡性能综合评价指标体系；
权重计算单元502，用于根据发电企业的机组铭牌、配置信息以及获取的电力数据，分别计算综合评价指标体系中的各评估指标的指标数据值，并使用主客观赋权法计算静态评价指标和动态评价指标的权重；
排名确定单元503，用于根据赋权结果计算发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果，并根据综合评价结果得到各发电企业的灵活爬坡性能排名；其中，赋权结果根据权重对指标数据值进行赋权计算得到。
在本申请的一些其它实施例中，静态评价指标包括：最大爬坡速度、最大滑坡速度和高灵活性资源容量占比；所属动态评价指标包括：平均爬坡速度、平均调节精度、平均爬坡延时、爬坡容量、储能能源吸收率和储能电能释放率。
在本申请的一些其它实施例中，权重计算单元502可以包括用于使用主客观赋权法计算静态评价指标和动态评价指标的权重的权重计算子单元，权重计算子单元可以被进一步配置用于：
将各评估指标的指标数据值归一化为统一量纲；
采用层次分析法主观赋权算法计算静态评价指标和动态评价指标的主观权重；
采用熵权法的客观赋权算法计算静态评价指标和动态评价指标的客观权重；
基于主客观属性值一致化将主观权重与客观权重按比例组合，获得组合权重。
在本申请的一些其它实施例中，排名确定单元503可以被进一步配置用于：
使用权重对主观评价指标和客观评价指标的指标数据值进行分别加权，并基于优劣解距离法计算得到各发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果；
将各综合评价结果的量化评价值按降序处理，得到各发电企业的灵活爬坡性能排名。
本实施例作为与上述方法实施例对应的装置实施例存在。本实施例所提供的发电企业灵活爬坡性能评价装置，由于充分考虑了机组固有配置信息和实际爬坡效果，并对通过主客观综合赋权获得各评估指标权值，能够合理、科学、全面地评估各发电企业的灵活爬坡性能，对需求响应机制的实施具有指导意义，对灵活爬坡辅助服务机制的实施具有指导意义，具有良好的实际应用价值。
基于上述实施例，本申请还提供了一种电子设备，该电子设备可以包括存储器和处理器，其中，该存储器中存有计算机程序，该处理器调用该存储器中的计算机程序时，可以实现上述实施例所提供的步骤。当然，该电子设备还可以包括各种必要的网络接口、电源以及其它零部件等。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，该计算机程序被执行终端或处理器执行时可以实现上述实施例所提供的步骤。该存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种发电企业灵活爬坡性能评价方法，其特征在于，包括：
分别根据预设的静态评价指标和动态评价指标，构建所述发电企业灵活爬坡性能的综合评价指标体系；
根据所述发电企业的机组铭牌、配置信息以及获取的电力数据，分别计算所述综合评价指标体系中的各评估指标的指标数据值，并使用主客观赋权法计算静态评价指标和动态评价指标的权重；
根据赋权结果计算所述发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果，并根据所述综合评价结果得到各所述发电企业的灵活爬坡性能排名；其中，所述赋权结果根据所述权重对所述指标数据值进行赋权计算得到。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述静态评价指标包括：最大爬坡速度、最大滑坡速度和高灵活性资源容量占比；所属动态评价指标包括：平均爬坡速度、平均调节精度、平均爬坡延时、爬坡容量、储能能源吸收率和储能电能释放率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用主客观赋权法计算静态评价指标和动态评价指标的权重，包括：
将各所述评估指标的指标数据值归一化为统一量纲；
采用层次分析法主观赋权算法计算所述静态评价指标和所述动态评价指标的主观权重；
采用熵权法的客观赋权算法计算所述静态评价指标和所述动态评价指标的客观权重；
基于主客观属性值一致化将所述主观权重与所述客观权重按比例组合，获得组合权重。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据赋权结果计算所述发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果，并根据所述综合评价结果得到各所述发电企业的灵活爬坡性能排名，包括：
使用所述权重对所述主观评价指标和所述客观评价指标的指标数据值进行分别加权，并基于优劣解距离法计算得到各所述发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果；
将各所述综合评价结果的量化评价值按降序处理，得到各所述发电企业的灵活爬坡性能排名。
5.一种发电企业灵活爬坡性能评价装置，其特征在于，包括：
综合评价指标体系构建单元，用于分别根据预设的静态评价指标和动态评价指标，构建所述发电企业灵活的爬坡性能综合评价指标体系；
权重计算单元，用于根据所述发电企业的机组铭牌、配置信息以及获取的电力数据，分别计算所述综合评价指标体系中的各评估指标的指标数据值，并使用主客观赋权法计算静态评价指标和动态评价指标的权重；
排名确定单元，用于根据赋权结果计算所述发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果，并根据所述综合评价结果得到各所述发电企业的灵活爬坡性能排名；其中，所述赋权结果根据所述权重对所述指标数据值进行赋权计算得到。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述静态评价指标包括：最大爬坡速度、最大滑坡速度和高灵活性资源容量占比；所属动态评价指标包括：平均爬坡速度、平均调节精度、平均爬坡延时、爬坡容量、储能能源吸收率和储能电能释放率。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述权重计算单元包括用于使用主客观赋权法计算静态评价指标和动态评价指标的权重的权重计算子单元，所述权重计算子单元被进一步配置用于：
将各所述评估指标的指标数据值归一化为统一量纲；
采用层次分析法主观赋权算法计算所述静态评价指标和所述动态评价指标的主观权重；
采用熵权法的客观赋权算法计算所述静态评价指标和所述动态评价指标的客观权重；
基于主客观属性值一致化将所述主观权重与所述客观权重按比例组合，获得组合权重。
8.根据权利要求5-7任一项所述的装置，其特征在于，所述排名确定单元被进一步配置用于：
使用所述权重对所述主观评价指标和所述客观评价指标的指标数据值进行分别加权，并基于优劣解距离法计算得到各所述发电企业的灵活爬坡性能的综合评价结果；
将各所述综合评价结果的量化评价值按降序处理，得到各所述发电企业的灵活爬坡性能排名。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于计算机程序；
处理器，用于在执行存储于所述存储器上的计算机程序时可实现如权利要求1至4任一项所述的发电企业灵活爬坡性能评价方法的各步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行后可实现如权利要求1至4任一项所述的发电企业灵活爬坡性能评价方法的各步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117132169A (zh) * 2023-10-20 2023-11-28 国网智能科技股份有限公司 电力人工智能模型调用评价方法及系统

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