CN116562696A - 目标地区的微电网运行效果的确定方法及确定装置 - Google Patents

目标地区的微电网运行效果的确定方法及确定装置 Download PDF

Info

Publication number
CN116562696A
CN116562696A CN202310531401.9A CN202310531401A CN116562696A CN 116562696 A CN116562696 A CN 116562696A CN 202310531401 A CN202310531401 A CN 202310531401A CN 116562696 A CN116562696 A CN 116562696A
Authority
CN
China
Prior art keywords
grid
micro
evaluation index
weight
target
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202310531401.9A
Other languages
English (en)
Inventor
梁浩贤
王庆斌
张彬
徐敏
谈赢杰
区华勇
郭燕羽
罗醒华
龙经纬
练梓焯
黄辉
颜恒生
程友民
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CSG Electric Power Research Institute
Yunfu Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co Ltd
Original Assignee
CSG Electric Power Research Institute
Yunfu Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by CSG Electric Power Research Institute, Yunfu Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co Ltd filed Critical CSG Electric Power Research Institute
Priority to CN202310531401.9A priority Critical patent/CN116562696A/zh
Publication of CN116562696A publication Critical patent/CN116562696A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请提供了一种目标地区的微电网运行效果的确定方法及确定装置。该方法包括：建立每个目标地区微电网的运行效果评价指标体系；通过不确定型层次分析法计算每个评价指标对应的权重，得到多个第一权重，通过熵权法计算每个评价指标对应的权重，得到多个第二权重，通过灰色关联度分析法计算每个评价指标对应的权重，得到多个第三权重；计算每个评价指标对应的组合权重；根据每个评价指标对应的组合权重确定每个目标地区微电网的运行效果评价值，并根据运行效果评价值确定是否需要对目标地区微电网进行调整。通过本申请，解决了目标地区的微电网运行效果评价不准确的问题。

Description

目标地区的微电网运行效果的确定方法及确定装置
技术领域
本申请涉及微电网领域，具体而言，涉及一种目标地区的微电网运行效果的确定方法、确定装置、计算机可读存储介质和电子设备。
背景技术
微电网作为一种有着较高新能源渗透率的电力系统，有望在实现“碳达峰、碳中和”目标中发挥重要作用。微电网是由负荷和分布式电源组成的完整系统，包括分布式电源、储能系统、用电负荷、保护和监测装置等组件，可以有效就地消纳新能源资源，提高供电可靠性和服务质量，为配电网问题提供新的解决思路，因此，保证微电网的可靠供电是微电网正常运行的重要条件。众多学者对微电网运行的可靠性进行了预测与评估。我国农村偏远地区的微电网布点稀疏，数据类型多样且差异较大，时空特性复杂，虽然分布式能源资源充足，但其区网架结构薄弱，其负荷分散且峰谷差大，一般微电网评估方法并不适用。
因此，亟需一种确定目标地区微电网运行效果的方法。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种目标地区的微电网运行效果的确定方法、确定装置、计算机可读存储介质和电子设备，以至少解决现有技术中目标地区的微电网运行效果评价不准确的问题。
为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种目标地区的微电网运行效果的确定方法，包括：建立每个目标地区微电网的运行效果评价指标体系，其中，所述运行效果评价指标体系包括多个评价指标，所述目标地区的微电网至少包括用电用户和电厂，所述目标地区为所述用电用户的密度小于第一预定密度且所述电厂密度小于第二预定密度的地区；通过不确定型层次分析法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第一权重，通过熵权法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第二权重，通过灰色关联度分析法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第三权重；通过合作博弈方法计算所述第一权重对应的第一相关系数、所述第二权重对应的第二相关系数以及所述第三权重对应的第三相关系数，并计算所述第一权重与所述第一相关系数的乘积、所述第二权重与所述第二相关系数的乘积以及所述第三权重与所述第三相关系数的乘积之和，得到每个所述评价指标对应的组合权重；根据每个所述评价指标对应的所述组合权重确定每个所述目标地区微电网的运行效果评价值，并根据所述运行效果评价值确定是否需要对所述目标地区微电网进行调整，其中，所述运行效果评价值用于表示所述微电网的可靠性。
可选地，通过不确定型层次分析法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第一权重，包括：根据两两所述评价指标之间的相对重要程度建立判断矩阵，其中，所述判断矩阵中的目标元素的元素值表示所述目标元素对应的第一个所述评价指标相对第二个所述评价指标的重要程度，所述目标元素的对应的第一个所述评价指标为所述目标元素在所述判断矩阵中的行序号对应的所述评价指标，所述目标元素的对应的第二个所述评价指标为所述目标元素在所述判断矩阵中的列序号对应的所述评价指标；计算所述判断矩阵中每行元素之和与所述判断矩阵中所有元素之和的比值，得到每个所述评价指标对应的权重，得到多个所述第一权重。
可选地，通过熵权法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第二权重，包括：对每个所述评价指标进行归一化，根据公式计算归一化之后的每个所述评价指标的信息熵，其中，Eij表示第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的信息熵，k表示所述目标地区微电网的第k个所述用电用户，K表示所述目标地区微电网的所述用电用户总数量，α＝1/lnK，/>xij(k)表示归一化之后的第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的值；根据所述信息熵，利用公式计算每个所述评价指标的权重，得到多个第二权重，其中，mi表示第i个所述评价指标，/>表示第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的所述第二权重。
可选地，通过灰色关联度分析法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第三权重，包括：对每个所述评价指标进行归一化，根据公式Δij_ig(k)＝[xij(k)-xig(k)](g≠j)计算两两所述评价指标的绝对差，其中，xij(k)表示第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的值，xig(k)表示第i个所述目标地区微电网的第g个所述评价指标的值，Δij_ig(k)表示第j个所述评价指标的值与第g个所述评价指标的值的所述绝对差，k表示所述目标地区微电网的第k个所述用电用户；根据所述绝对差利用公式计算关联度系数，其中，λij_ig(k)表示第j个所述评价指标的值与第g个所述评价指标的值的关联度系数，ρ表示分辨系数，Δij_ig(k)min表示所述绝对差的最小值，Δij_ig(k)max表示所述绝对差的最大值；根据所述关联度系数利用公式计算关联度，得到关联度矩阵，其中，K表示所述目标地区微电网的所述用电用户总数量，γij_ig表示第j个所述评价指标的值与第g个所述评价指标的值的关联度；计算所述关联度矩阵中每列元素的平均值，并根据所述平均值利用公式/>计算每个所述评价指标的权重，得到多个所述第三权重，其中，/>表示所述关联度矩阵中每列元素的平均值，mi表示第i个所述评价指标，/>表示第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的所述第三权重。
可选地，通过合作博弈方法计算所述第一权重对应的第一相关系数、所述第二权重对应的第二相关系数以及所述第三权重对应的第三相关系数，包括：根据公式计算计算所述第一权重对应的第一相关系数、所述第二权重对应的第二相关系数以及所述第三权重对应的第三相关系数，其中，/>表示第i个所述目标地区微电网的第l个相关系数，mi表示第i个所述目标地区微电网的所述评价指标的个数，/>表示第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的第l个权重，/>表示第i个所述目标地区微电网的所有评价指标的权重的平均值，/>表示第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的第y个权重和第l个权重的联合权重，所述联合权重为/> 表示第i个所述目标地区微电网的所述联合权重的平均值。
可选地，建立每个目标地区微电网的运行效果评价指标体系，包括：根据公式建立所述目标地区微电网的平均供电不可用率评价指标，其中，ASNAI表示所述平均供电不可用率评价指标，所述平均供电不可用率评价指标表示所述目标地区微电网的停电时间占全年时间的比例，Ui表示第i个所述目标地区微电网的单位停电时间，Ni表示第i个停电的所述用电用户；根据公式/>建立所述目标地区微电网的停电损失评价指标，其中，ML表示所述停电损失评价指标，所述停电损失评价指标表示由于停电造成的经济损失，/>ENSI表示年度总电量损失，Pave为年平均电单价，Ui表示第i个所述目标地区微电网的年停电时间，Lai为第i个所述目标地区微电网单位时间的电量损失值；根据公式/>建立所述目标地区微电网的期望缺供电量评价指标，其中，EENS表示所述期望缺供电量评价指标，所述期望缺供电量评价指标表示所述目标地区微电网发生故障后所缺少的电量的期望值，/>表示第k次故障的停电时间，/>表示第k次故障的修复时间，PLpi(tk)表示k时刻负荷点i的实时负荷，N表示所述目标地区微电网的所述用电用户的总数量；根据公式建立全网平均停电电量评价指标，其中，GENS表示所述全网平均停电电量评价指标，所述全网平均停电电量评价指标表示在所述用电用户停电和/或所述目标地区微电网停电的条件下，所述目标地区微电网的平均停电电量，Lai为第单位时间电量损失值，Ui表示单位停电时间，PLpi(k)表示停电k时间段内的总负荷，Ni表示所述目标地区微电网的所述用电用户的总数量。
可选地，根据每个所述评价指标对应的组合权重确定每个所述目标地区微电网的运行效果评价值，包括：将每个所述目标地区微电网的每个所述评价指标对应的组合权重进行无量纲化处理；将无量纲化处理之后的每个所述目标地区微电网的多个所述评价指标的值相加，得到每个所述目标地区微电网的运行效果评价值。
可选地，根据所述运行效果评价值确定是否需要对所述目标地区微电网进行调整，包括：在所述运行效果评价值小于预设阈值的情况下，对所述目标地区微电网进行线路检修和/或调整线路结构，以使得调整后的所述目标地区微电网的运行效果评价值大于等于所述预设阈值。
根据本申请的另一方面，提供了一种目标地区微电网运行效果的确定装置，包括：建立单元，用于建立每个目标地区微电网的运行效果评价指标体系，其中，所述运行效果评价指标体系包括多个评价指标，所述目标地区微电网至少包括用电用户和电厂，所述目标地区为所述用电用户的密度小于第一预定密度且所述电厂密度小于第二预定密度的地区；第一计算单元，用于通过不确定型层次分析法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第一权重，通过熵权法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第二权重，通过灰色关联度分析法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第三权重；第二计算单元，用于通过合作博弈方法计算所述第一权重对应的第一相关系数、所述第二权重对应的第二相关系数以及所述第三权重对应的第三相关系数，并计算所述第一权重与所述第一相关系数的乘积、所述第二权重与所述第二相关系数的乘积以及所述第三权重与所述第三相关系数的乘积之和，得到每个所述评价指标对应的组合权重；确定单元，用于根据每个所述评价指标对应的所述组合权重确定每个所述目标地区微电网的运行效果评价值，并根据所述运行效果评价值确定是否需要对所述目标地区的微电网进行调整，其中，所述运行效果评价值用于表示所述目标地区微电网的可靠性。
根据本申请的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行任意一种所述的确定方法。
根据本申请的又一方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行任意一种所述的确定方法。
应用本申请的技术方案，建立目标地区的微电网的评价指标体系，分别通过不确定型层次分析法、熵权法和灰色关联度分析法计算每个微电网的每个评价指标的权重，得到第一权重、第二权重和第三权重，并通过合作博弈方法分别计算第一权重、第二权重和第三权重对应的相关系数，再根据每个权重及其对应的相关系数计算得到组合权重，根据组合权重确定微电网的运行效果评价值。与现有技术中，微电网的运行效果评价方法针对位置分布较为密集的微电网，而对于分布较为稀疏的、用电数据差异较大的目标地区的微电网的运行效果评价结果不准确，本申请根据目标地区微电网分布以及目标地区用电情况分布的特点，通过不确定型层次分析法、熵权法和灰色关联度分析法计算得到每个评价指标的权重，再采用合作博弈法将上述三种方法计算得到的权重结合，计算得到组合权重，根据组合权重确定目标地区微电网的运行效果，从而能够更加广泛且准确地确定目标地区微电网的运行效果，因此，可以解决现有技术中目标地区的微电网运行效果评价不准确的问题，达到准确确定目标地区微电网地运行效果地目的。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1示出了本申请的实施例提供的一种执行目标地区的微电网运行效果的确定方法的移动终端的硬件结构框图；
图2示出了本申请的实施例提供的一种目标地区的微电网运行效果的确定方法的流程示意图；
图3示出了本申请的实施例提供的一种具体的目标地区的微电网运行效果的确定方法种的评级指标体系的示意图；
图4示出了本申请的实施例提供的一种具体的目标地区的微电网运行效果的确定方法的流程示意图；
图5示出了本申请的实施例提供的一种目标地区的微电网运行效果的确定装置的结构框图。
其中，上述附图包括以下附图标记：
102、处理器；104、存储器；106、传输设备；108、输入输出设备。
具体实施方式
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。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，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他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了便于描述，以下对本申请实施例涉及的部分名词或术语进行说明：
微电网：是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成的小型发配电系统。
偏远地区微电网：是指偏远地区的电网中分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等位置分布稀疏的小型电网。
层次分析法：简称AHP，是指将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性和定量分析的决策方法。
熵权法：对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度，信息熵值越小，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响(即权重)越大。
灰色关联度分析法：根据各因素之间发展趋势的相似或相异程度，衡量各因素之间的关联程度。
正如背景技术中所介绍的，现有技术中目标地区的微电网运行效果评价不准确，为解决目标地区的微电网运行效果评价不准确的问题，本申请的实施例提供了一种目标地区的微电网运行效果的确定方法、确定装置、计算机可读存储介质和电子设备。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种目标地区的微电网运行效果的确定方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的目标地区的微电网运行效果的确定方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器(Network InterfaceController，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种运行于移动终端、计算机终端或者类似的运算装置的目标地区的微电网运行效果的确定方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图2是根据本申请实施例的一种目标地区的微电网运行效果的确定方法的流程图。如图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤S201，建立每个目标地区微电网的运行效果评价指标体系，其中，上述运行效果评价指标体系包括多个评价指标，上述目标地区的微电网至少包括用电用户和电厂，上述目标地区为上述用电用户的密度小于第一预定密度且上述电厂密度小于第二预定密度的地区；
具体地，偏远地区的微电网分布较为稀疏，微电网中分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等装置的分布也不均匀，例如用电负荷分散且用电峰谷差较大，不易于用电情况的统计与微电网的运行效果的确定。上述目标地区为微电网中地上述装置密度较低即分布较为稀疏地地区，例如上述偏远农村地区。第一预定密度为微电网中用电用户的最大密度，第二预定密度为微电网中电厂的最大密度，当然第一预定密度也可以为电厂的最大密度，第二预定密度也可以为用电用户的最大密度。首先确定微电网的多个评价指标，多个评价指标构成评价指标体系，为了消除单一赋权法带来的不利因素，利用三种统计方法对上述多个评价指标的重要程度进行赋值，得到权重，根据每个微电网中多个评价指标与其对应的权重得到最终的评价值，由评价值确定微电网的运行效果。
偏远地区微电网的可靠性指标一般由各元件的可靠性指标及负荷的可靠性指标组成，元件的可靠性通过蒙特卡诺法抽象形成服从二项分布的离散数据，以故障修复时间、正常运转时间、失效频率、效用率等指标进行评估。对于负荷的可靠性，选取失负荷概率、失负荷频率，年停电时间、年修复时间等评价指标进行评估。综合上述评价指标，本申请的偏远地区微电网可靠性评估指标体系主要包括平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量四个方面。
步骤S202，通过不确定型层次分析法计算每个上述评价指标对应的权重，得到多个第一权重，通过熵权法计算每个上述评价指标对应的权重，得到多个第二权重，通过灰色关联度分析法计算每个上述评价指标对应的权重，得到多个第三权重；
具体地，在确定上述评价指标体系之后，对一个或多个微电网进行评价。每个微电网包含多个评价指标，对每个微电网的多个评价指标分别采用三种方法计算每个评价指标的权重：采用不确定层次分析法计算每个微电网的每个评价指标的权重，即每个微电网的每个评价指标对应的第一权重为采用层次分析法计算得到的权重；采用熵权法计算每个微电网的每个评价指标的权重，即每个微电网的每个评价指标对应的第二权重为采用熵权法计算得到的权重；采用灰色关联度分析法计算每个微电网的每个评价指标的权重，即每个微电网的每个评价指标对应的第三权重为采用灰色关联度分析法计算得到的权重。
步骤S203，通过合作博弈方法计算上述第一权重对应的第一相关系数、上述第二权重对应的第二相关系数以及上述第三权重对应的第三相关系数，并计算上述第一权重与上述第一相关系数的乘积、上述第二权重与上述第二相关系数的乘积以及上述第三权重与上述第三相关系数的乘积之和，得到每个上述评价指标对应的组合权重；
具体地，在计算得到第一权重、第二权重和第三权重之后，根据第一权重计算第一相关系数，根据第二权重计算第二相关系数，根据第三权重计算第三相关系数，相关系数表示对应的多个权重之间的相关性，比如：第一相关系数表示多个第一权重之间的相关性。将每个微电网中每个评价指标的权重与对应的相关系数相乘，比如：将第i个微电网的第j个评价指标的第一权重与对应的第一相关系数相乘、第二权重与对应的第二相关系数相乘、第三权重与对应的第三相关系数相乘，并计算上述三个乘积之和得到第i个微电网的第j个评价指标的组合权重。
步骤S204，根据每个上述评价指标对应的上述组合权重确定每个上述微电网的运行效果评价值，并根据上述运行效果评价值确定是否需要对上述微电网进行调整，其中，上述运行效果评价值用于表示上述微电网的可靠性。
具体地，根据上述组合权重可以确定每个上述偏远农村地区微电网的运行效果评价值，并根据上述运行效果评价值确定是否需要对上述偏远农村地区微电网进行改善。进一步地，对于评价值较低即微电网的运行效果较差的微电网采取相应的措施，例如：输电线路的检修整改、变压器的维护维修以及微电网线路结构的改善等，在提高微电网的可靠性和能量管理效率，满足用户对高可靠性供电的要求的同时，促进偏远地区微电网的能源消纳，加强新能源等清洁能源的利用率，为解决“碳达峰、碳中和”的问题提供新的思路。
通过本实施例，建立目标地区的微电网的评价指标体系，分别通过不确定型层次分析法、熵权法和灰色关联度分析法计算每个微电网的每个评价指标的权重，得到第一权重、第二权重和第三权重，并通过合作博弈方法分别计算第一权重、第二权重和第三权重对应的相关系数，再根据每个权重及其对应的相关系数计算得到组合权重，根据组合权重确定微电网的运行效果评价值。与现有技术中，微电网的运行效果评价方法针对位置分布较为密集的微电网，而对于分布较为稀疏的、用电数据差异较大的目标地区的微电网的运行效果评价结果不准确，本申请根据目标地区微电网分布以及目标地区用电情况分布的特点，通过不确定型层次分析法、熵权法和灰色关联度分析法计算得到每个评价指标的权重，再采用合作博弈法将上述三种方法计算得到的权重结合，计算得到组合权重，根据组合权重确定目标地区微电网的运行效果，从而能够更加广泛且准确地确定目标地区微电网的运行效果，因此，可以解决现有技术中目标地区的微电网运行效果评价不准确的问题，达到准确确定目标地区微电网地运行效果地目的。
具体实现过程中，上述步骤S202可以通过以下步骤实现：根据两两上述评价指标之间的相对重要程度建立判断矩阵，其中，上述判断矩阵中的目标元素的元素值表示上述目标元素对应的第一个上述评价指标相对第二个上述评价指标的重要程度，上述目标元素的对应的第一个上述评价指标为上述目标元素在上述判断矩阵中的行序号对应的上述评价指标，上述目标元素的对应的第二个上述评价指标为上述目标元素在上述判断矩阵中的列序号对应的上述评价指标；计算上述判断矩阵中每行元素之和与上述判断矩阵中所有元素之和的比值，得到每个上述评价指标对应的权重，得到多个上述第一权重。该方法通过判断矩阵计算得到每个评价指标的权重，这样可以计算得到每个评价指标的第一权重，以便于后续计算组合权重以及更加准确地确定微电网的运行效果。
具体地，不确定层次分析法依据各层次的结构和功能不同，大致可以分为目标层、标准层以及方案层。上层的目标层即是指总评价目标，在本申请中指待评价的微电网的运行效果；中间层的标准层即各项评价指标需要遵守的标准、准则，以及各项评价指标的影响因素，在本申请中包括微电网的平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量；下层的方案层也叫指标层，该层包含研究微电网可靠性评价所涉及的各类措施及方案。后文主要对中间层即平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量建立判断矩阵。
在实际应用过程中，建立判断矩阵，对同一层次的评价指标采用“1～9”区间标度法进行标注，通过以上区间数代替点值即可构造不确定层次分析法中的判断矩阵。判断矩阵中的元素aij表示第i个指标相对第j个指标的重要性，比如：aij＝1第i个元素与第j和元素相比非常重要，判断矩阵A的主对角元素为1，表示某个元素和自己相比较同等重要，判断矩阵表示为基于此区间判断矩阵，可以更好地描述微电网的平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量等评价指标之间的模糊性，使得决策过程更加可靠和精确。之后进行权重计算，对上述判断矩阵进行指数化A*＝(exp{aij})n×n，根据指数化之后的判断矩阵确定每个评价指标的权重 表示指数化之后的判断矩阵中的元素，第i个微电网基于不确定层次分析法的权重为/> 代表第i个微电网中第m个评价指标在不确定层次分析法计算下所得到的权重，ω(1)代表通过不确定层次分析法计算得到的第一权重。
为了更加广泛地确定微电网的运行效果，在计算得到第一权重之后，本申请的上述步骤S202可以通过以下步骤实现：对每个上述评价指标进行归一化，根据公式计算归一化之后的每个上述评价指标的信息熵，其中，Eij表示第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的信息熵，k表示上述目标地区微电网的第k个上述用电用户，K表示上述目标地区微电网的上述用电用户总数量，α＝1/ln K，xij(k)表示归一化之后的第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的值；根据上述信息熵，利用公式/>计算每个上述评价指标的权重，得到多个第二权重，其中，mi表示第i个上述评价指标，/>表示第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的上述第二权重。
在一些可选的实施方式中，熵权法计算权重首先进行数据归一化：其中，/>表示第i个微电网第j个评价指标的值，xmax/xmin分别表示第i个微电网中评价指标的最大值和最小值，xij(k)表示第i个微电网第j个评价指标的归一化之后的值；之后计算第i个微电网第j个指标的信息熵其中，/>α＝1/lnK；最后计算第i个微电网第j个指标基于熵权法的权重即第二权重：/>计算第i个微电网基于熵权法的权重：/>分别代表微电网平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量四项评价指标在熵权法计算下所得到的权重即第二权重。
上述步骤S202还可以通过其他方式实现，例如：对每个上述评价指标进行归一化，根据公式Δij_ig(k)＝[xij(k)-xig(k)](g≠j)计算两两上述评价指标的绝对差，其中，xij(k)表示第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的值，xig(k)表示第i个上述目标地区微电网的第g个上述评价指标的值，Δij_ig(k)表示第j个上述评价指标的值与第g个上述评价指标的值的上述绝对差，k表示上述目标地区微电网的第k个上述用电用户；根据上述绝对差利用公式计算关联度系数，其中，λij_ig(k)表示第j个上述评价指标的值与第g个上述评价指标的值的关联度系数，ρ表示分辨系数，Δij_ig(k)min表示上述绝对差的最小值，Δij_ig(k)max表示上述绝对差的最大值；根据上述关联度系数利用公式/>计算关联度，得到关联度矩阵，其中，K表示上述目标地区微电网的上述用电用户总数量，γij_ig表示第j个上述评价指标的值与第g个上述评价指标的值的关联度；计算上述关联度矩阵中每列元素的平均值，并根据上述平均值利用公式计算每个上述评价指标的权重，得到多个上述第三权重，其中，/>表示上述关联度矩阵中每列元素的平均值，mi表示第i个上述评价指标，/>表示第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的上述第三权重。该方法通过灰色关联度法计算得到每个评价指标的权重，得到第三权重，这样可以在计算得到第一权重和第二权重之后，继续计算得到第三权重，以便于更加广泛且准确地确定微电网的运行效果。
具体应用过程中，关联度指的是两个系统或指标之间随时间发生的关联性变化的情况。通过分析四个微电网及四项指标之间的变化，可以得到其关联性变化的情况。灰色关联度法首先将矩阵X(k)＝[xij(k)]进行归一化，并计算其绝对差：Δij_ig(k)＝[xij(k)-xig(k)](g≠j)，其中，xij(k)表示第i个微电网的第j个评价指标值；计算xij(k)与xig(k)(g≠j)的关联度系数：其中，ρ表示分辨系数。则xij(k)对xig(k)(g≠j)的关联度为：/>之后计算各行元素间的关联度，形成关联度矩阵。计算每一列元素的平均值/>则第i个微电网的第j个评价指标的权重可以表示为：/>第i个微电网基于灰色关联度法的权重为此处，/>分别代表平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量四项评价指标在灰色关联度法计算下所得到的权重即第三权重。
为了综合上述第一权重、第二权重和第三权重，以从多个方面确定微电网的运行效果，在一些实施例上，上述步骤S203具体可以通过以下步骤实现：根据公式计算计算上述第一权重对应的第一相关系数、上述第二权重对应的第二相关系数以及上述第三权重对应的第三相关系数，其中，/>表示第i个上述目标地区微电网的第l个相关系数，mi表示第i个上述目标地区微电网的上述评价指标的个数，/>表示第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的第l个权重，/>表示第i个上述目标地区微电网的所有评价指标的权重的平均值，/>表示第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的第y个权重和第l个权重的联合权重，上述联合权重为/> 表示第i个上述目标地区微电网的上述联合权重的平均值。该方法分别计算每个权重对应的相关系数，这样可以根据每个权重及其对应的相关系数计算得到组合权重，并根据组合权重对微电网的运行效果进行评价。
在一些可选的实施方式中，在微电网的可靠性评估中，可以采用合作博弈法将不同的评估方法进行结合，以获得更加准确和可靠的评估结果。本申请将上述不确定层次分析法、熵权法和灰色关联度分析法得到的权重进行结合，利用上述公式计算得到相关系数/>，当y＝3时，/>
上述步骤S203还可以通过其他方式实现，例如：根据公式建立上述目标地区微电网的平均供电不可用率评价指标，其中，ASNAI表示上述平均供电不可用率评价指标，上述平均供电不可用率评价指标表示上述目标地区微电网的停电时间占全年时间的比例，Ui表示第i个上述目标地区微电网的单位停电时间，Ni表示第i个停电的上述用电用户；根据公式/>建立上述目标地区微电网的停电损失评价指标，其中，ML表示上述停电损失评价指标，上述停电损失评价指标表示由于停电造成的经济损失，ENSI表示年度总电量损失，Pave为年平均电单价，Ui表示第i个上述目标地区微电网的年停电时间，Lai为第i个上述目标地区微电网单位时间的电量损失值；根据公式建立上述目标地区微电网的期望缺供电量评价指标，其中，EENS表示上述期望缺供电量评价指标，上述期望缺供电量评价指标表示上述目标地区微电网发生故障后所缺少的电量的期望值，/>表示第k次故障的停电时间，/>表示第k次故障的修复时间，PLpi(tk)表示k时刻负荷点i的实时负荷，N表示上述目标地区微电网的上述上述用电用户的总数量；根据公式/>建立全网平均停电电量评价指标，其中，GENS表示上述全网平均停电电量评价指标，上述全网平均停电电量评价指标表示在上述上述用电用户停电和/或上述目标地区微电网停电的条件下，上述目标地区微电网的平均停电电量，Lai为第单位时间电量损失值，Ui表示单位停电时间，PLpi(k)表示停电k时间段内的总负荷，Ni表示上述目标地区微电网的上述上述用电用户的总数量。该方法根据微电网的多个参数建立微电网的评价指标体系，这样可以从多方面反映微电网的供电和配电情况，从而确保后续能够更加准确地确定微电网地运行效果。
具体地，随着风电、光伏等分布式新型电力能源的渗透，加上偏远农村配电网环网率较城市配电网低很多，且偏远农村地区转供电能力相对薄弱，对于电力供需双侧存在一定隔阂，即供电量不一定全部可用，故针对偏远农村微电网可靠性提出平均供电不可用率指标ASNAI，其定义如下式所示：式中，Ui表示第i个用电用户的单位停电时间，以小时为最小时间尺度，Ni表示第i个用户停电，8760表示全年8760个小时，该指标无量纲。该指标表示一年内，该农村区域微网用户停电的平均时长，该指标考量电源侧供电的平均不可用的时间占比，以评估农村微网的全网可靠性。对于农村微网架结构存在的深度不确定性与设备发展的限制，有必要将用户停电带来的损失纳入农村微网全网可靠性指标体系进行考量，针对停电带来的经济损失，使用边际停电损失ML作为可靠性指标：式中，ENSI为年度总电量损失，Pave为年平均电价，8760表示全年8760个小时；而ENSI的计算可以通过/>得出，式中，Ui表示第i个用电用户的年停电时间，以小时为最小时间尺度，Lai为第i个用电用户单位时间的电量损失值，该指标单位为元/小时。该指标表示一年内，该农村区域微网用户停电所带来的边际经济损失，该指标考量一年内停电损失的总电量在每小时造成的经济损失，以评估农村微网的全网可靠性。微电网发生故障后的修复时间与停电时间相比较是不可忽略地，选用同时考虑停电时间和修复时间的期望缺供电量指标EENS：/>式中，/>表示第i个用电用户在第k次故障的停运时间，/>表示第i个用电用户在第k次故障的修复时间，PLpi(tk)表示k时刻负荷点i的实时负荷，N表示用户总数量，该指标的单位为MW/户*年。该指标表示在考虑停电时间与修复时间的情况下，该农村区域微网每个用户的缺供电量期望，考量一年内用户平均供缺电量，为数值特征指标，以评估农村微网的全网可靠性。传统的配电网安全可靠性通常情况下只考虑单维度的故障，常见的有基于用户停电角度和系统停电角度，但综合全网的可靠性指标应将其均纳入考虑。因此，充分考虑到用户停电与系统停电两个角度，提出偏远农村地区微电网全网平均停电电量GENS作为农网可靠性的指标：式中，Lai为第i个用电用户单位时间的电量损失值，Ui表示第i个用电用户的单位停电时间，PLpi(k)表示系统停电k时间段内负荷点i的总负荷，Ni表示第i个用电用户的用户数量，N表示用户数量，该指标的单位为MW/户*年。该指标表示在综合考虑到用户停电与系统停电条件下，该农网全网的平均停电电量，考量故障造成的全网平均电量损失，以评估农村微网的全网可靠性。
为了综合上述三种方法得到的权重，以得到微电网最终的运行效果评价值，并确定微电网的运行效果，本申请的上述步骤S204可以通过以下步骤实现：根据每个上述评价指标对应的组合权重确定每个上述目标地区微电网的运行效果评价值，包括：将每个上述目标地区微电网的每个上述评价指标对应的组合权重进行无量纲化处理；将无量纲化处理之后的每个上述目标地区微电网的多个上述评价指标的值相加，得到每个上述目标地区微电网的运行效果评价值。
在一些可选的实施方式中，计算得到第i个微电网的第j个指标的组合权重之后，归一化可得：/>基于合作博弈法的组合权重的向量可以表示为：ωi＝[ωi1，ωi2，ωi3，…，ωim]，其中，ωim分别代表第i个微电网的平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量等第m个评价指标基于合作博弈法所得到的组合权重。再通过式/>计算各个微电网的综合评估值，即得到运行效果评价值，其中，为了使每个微电网中各评价指标的权重值之和为1，ui为评价指标的个数的倒数，例如：本申请使用四个评价指标，则ui为1/4。
本申请的上述步骤S204可以通过以下步骤实现：根据上述运行效果评价值确定是否需要对上述目标地区微电网进行调整，包括：在上述运行效果评价值小于预设阈值的情况下，对上述目标地区微电网进行线路检修和/或调整线路结构，以使得调整后的所述目标地区微电网的运行效果评价值大于等于所述预设阈值。该方法根据运行效果评价值确定是否需要对微电网进行调整，这样可以使每个微电网的运行效果达到最佳，确保微电网的可靠性并满足用户的用电需求。
具体地，预设阈值可以根据实际情况选择，例如：预设阈值为0.5，即运行效果评价值小于0.5的情况下，对微电网进行调整。微电网调整的措施可以为对微电网的线路进行检修，调整微电网的线路结构，以及对老化的变压器等元件进行更换等。以确保调整之后的微电网能够提高供电的可靠性，减少停电以及运行故障等不良情况的发生，确保以偏远农村地区为例的目标地区用电的稳定性。
为了使得本领域技术人员能够更加清楚地了解本申请的技术方案，以下将结合具体的实施例对本申请的目标地区的微电网运行效果的确定方法的实现过程进行详细说明。
本实施例涉及一种具体的目标地区的微电网运行效果的确定方法，如图3和图4所示，包括如下步骤：
步骤S1：建立每个目标地区微电网的运行效果评价指标体系，如图3所示，包括：平均供电不可用率指标ASNAI，其定义如下式所示：式中，Ui表示第i个用电用户的单位停电时间，以小时为最小时间尺度，Ni表示第i个用户停电，8760表示全年8760个小时，该指标无量纲；边际停电损失ML作为可靠性指标：/>式中，ENSI为年度总电量损失，Pave为年平均电价，8760表示全年8760个小时；而ENSI的计算可以通过/>得出，式中，Ui表示第i个用电用户的年停电时间，以小时为最小时间尺度，Lai为第i个用电用户单位时间的电量损失值，该指标单位为元/小时；期望缺供电量指标EENS：/>式中，/>表示第i个用电用户在第k次故障的停运时间，/>表示第i个用电用户在第k次故障的修复时间，PLpi(tk)表示k时刻负荷点i的实时负荷，N表示用户总数量，该指标的单位为MW/户*年；全网平均停电电量GENS作为农网可靠性的指标：/>式中，Lai为第i个用电用户单位时间的电量损失值，Ui表示第i个用电用户的单位停电时间，PLpi(k)表示系统停电k时间段内负荷点i的总负荷，Ni表示第i个用电用户的用户数量，N表示用户数量，该指标的单位为MW/户*年；偏远农村区域微电网运行效果评估体系如表1所示，偏远农村区域微电网运行效果评估指标测量值如表2所示：
表1
表2
步骤S2：通过不确定型层次分析法计算每个上述评价指标对应的权重，得到多个第一权重：建立判断矩阵根据指数化之后的判断矩阵确定每个评价指标的权重/> 表示指数化之后的判断矩阵中的元素，第i个微电网基于不确定层次分析法的权重即第一权重为
步骤S3：通过熵权法计算每个上述评价指标对应的权重，得到多个第二权重：对评价指标的评价值进行归一化其中，/>表示第i个微电网第j个评价指标的值，xmax/xmin分别表示第i个微电网中评价指标的最大值和最小值，xij(k)表示第i个微电网第j个评价指标的归一化之后的值，归一化矩阵如表3所示；之后计算第i个微电网第j个指标的信息熵为ES＝[0.6393，0.6973，0.6481，0.7513]；最后计算第i个微电网第j个指标基于熵权法的权重即第二权重：/>计算第i个微电网基于熵权法的权重：/> 分别代表微电网平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量四项评价指标在熵权法计算下所得到的权重即第二权重；
表3
步骤S4：通过灰色关联度分析法计算每个上述评价指标对应的权重，得到多个第三权重：将矩阵X(k)＝[xij(k)]进行归一化，并计算其绝对差：Δij_ig(k)＝[xij(k)-xig(k)](g≠j)，其中，xij(k)表示第i个微电网的第j个评价指标值；计算xij(k)与xig(k)(g≠j)的关联度系数：其中，ρ表示分辨系数。则xij(k)对xig(k)(g≠j)的关联度为：/>之后计算各行元素间的关联度，形成关联度矩阵计算每一列元素的平均值/>则第i个微电网的第j个评价指标的权重可以表示为：/>第i个微电网基于灰色关联度法的权重为/> 分别代表平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量四项评价指标在灰色关联度法计算下所得到的权重即第三权重；
步骤S5：通过合作博弈方法计算相关系数与组合权重：利用上述公式计算得到相关系数/>，当y＝3时，/>计算得到第i个微电网的第j个指标的组合权重/>之后，归一化可得：/>四项指标的一致性相关系数为：/> 基于合作博弈法的指标权重为：ωS＝[0.3564,0.1921,0.2932,0.1583]，其中，ωS分别代表平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量等第m个评价指标基于合作博弈法所得到的组合权重，单一的权重法以及合作博弈法得到的权重比较如图4所示，横坐标为4种方法，纵坐标为权重值，由图4可以看出，综合了三种权重之后，合作博弈法获得的各指标的权重介于三个单一赋权法之间，能够有效解决单一赋权方法精度变差带来的问题；
步骤S6：将每个上述目标地区微电网的每个上述评价指标对应的组合权重进行无量纲化处理，标准化的偏远农村微电网能效评估指标如表4所示；将无量纲化处理之后的每个上述目标地区微电网的多个上述评价指标的值相加，得到每个上述目标地区微电网的运行效果评价值：通过公式计算各个微电网的综合评估值，即得到运行效果评价值，其中，为了使每个微电网中各评价指标的权重值之和为1，ui为评价指标的个数的倒数，例如：本申请使用四个评价指标，则ui为1/4。
表4
步骤S7：对各项指标进行加权综合，可以得到各个微电网的运行效果评估值。再根据本文的运行效果等级划分标准，各充电站的能效评估结果如表5所示，偏远农村区域微电网运行效果评估等级如表6所示：
表5
表6
评价 极高 高 中 低 极低
评分 [1，0.8] (0.8，0.6] (0.6，0.4] (0.4，0.2] (0.2，0]
由上述结果可知，4号微电网的运行效果评估值最低，运行评估等级为低，2号微电网的运行效果评估值最高，运行评估等级为高，1号微电网的四项可靠性指标值均于四个微电网之间，故其综合运行评估等级为中，3号微电网的运行效果评估值为0.5288，其值大小为第二，且远小于2号微电网，接近1号微电网，故对其运行评估等级评为中。
本申请实施例还提供了一种目标地区的微电网运行效果的确定装置，需要说明的是，本申请实施例的目标地区的微电网运行效果的确定装置可以用于执行本申请实施例所提供的用于目标地区的微电网运行效果的确定方法。该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
以下对本申请实施例提供的目标地区的微电网运行效果的确定装置进行介绍。
图5是根据本申请实施例的目标地区的微电网运行效果的确定装置的示意图。如图5所示，该装置包括：
建立单元10，用于建立每个目标地区微电网的运行效果评价指标体系，其中，上述运行效果评价指标体系包括多个评价指标，上述目标地区微电网至少包括用电用户和电厂，上述目标地区为上述用电用户的密度小于第一预定密度且上述电厂密度小于第二预定密度的地区；
具体地，偏远地区的微电网分布较为稀疏，微电网中分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等装置的分布也不均匀，例如用电负荷分散且用电峰谷差较大，不易于用电情况的统计与微电网的运行效果的确定。上述目标地区为微电网中地上述装置密度较低即分布较为稀疏地地区，例如上述偏远农村地区。第一预定密度为微电网中用电用户的最大密度，第二预定密度为微电网中电厂的最大密度，当然第一预定密度也可以为电厂的最大密度，第二预定密度也可以为用电用户的最大密度。首先确定微电网的多个评价指标，多个评价指标构成评价指标体系，为了消除单一赋权法带来的不利因素，利用三种统计装置对上述多个评价指标的重要程度进行赋值，得到权重，根据每个微电网中多个评价指标与其对应的权重得到最终的评价值，由评价值确定微电网的运行效果。
偏远地区微电网的可靠性指标一般由各元件的可靠性指标及负荷的可靠性指标组成，元件的可靠性通过蒙特卡诺法抽象形成服从二项分布的离散数据，以故障修复时间、正常运转时间、失效频率、效用率等指标进行评估。对于负荷的可靠性，选取失负荷概率、失负荷频率，年停电时间、年修复时间等评价指标进行评估。综合上述评价指标，本申请的偏远地区微电网可靠性评估指标体系主要包括平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量四个方面。
第一计算单元20，用于通过不确定型层次分析法计算每个上述评价指标对应的权重，得到多个第一权重，通过熵权法计算每个上述评价指标对应的权重，得到多个第二权重，通过灰色关联度分析法计算每个上述评价指标对应的权重，得到多个第三权重；
具体地，在确定上述评价指标体系之后，对一个或多个微电网进行评价。每个微电网包含多个评价指标，对每个微电网的多个评价指标分别采用三种装置计算每个评价指标的权重：采用不确定层次分析法计算每个微电网的每个评价指标的权重，即每个微电网的每个评价指标对应的第一权重为采用层次分析法计算得到的权重；采用熵权法计算每个微电网的每个评价指标的权重，即每个微电网的每个评价指标对应的第二权重为采用熵权法计算得到的权重；采用灰色关联度分析法计算每个微电网的每个评价指标的权重，即每个微电网的每个评价指标对应的第三权重为采用灰色关联度分析法计算得到的权重。
第二计算单元30，用于通过合作博弈装置计算上述第一权重对应的第一相关系数、上述第二权重对应的第二相关系数以及上述第三权重对应的第三相关系数，并计算上述第一权重与上述第一相关系数的乘积、上述第二权重与上述第二相关系数的乘积以及上述第三权重与上述第三相关系数的乘积之和，得到每个上述评价指标对应的组合权重；
具体地，在计算得到第一权重、第二权重和第三权重之后，根据第一权重计算第一相关系数，根据第二权重计算第二相关系数，根据第三权重计算第三相关系数，相关系数表示对应的多个权重之间的相关性，比如：第一相关系数表示多个第一权重之间的相关性。将每个微电网中每个评价指标的权重与对应的相关系数相乘，比如：将第i个微电网的第j个评价指标的第一权重与对应的第一相关系数相乘、第二权重与对应的第二相关系数相乘、第三权重与对应的第三相关系数相乘，并计算上述三个乘积之和得到第i个微电网的第j个评价指标的组合权重。
确定单元40，用于根据每个上述评价指标对应的上述组合权重确定每个上述目标地区微电网的运行效果评价值，并根据上述运行效果评价值确定是否需要对上述目标地区的微电网进行调整，其中，上述运行效果评价值用于表示上述目标地区微电网的可靠性。
具体地，根据上述组合权重可以确定每个上述偏远农村地区微电网的运行效果评价值，并根据上述运行效果评价值确定是否需要对上述偏远农村地区微电网进行改善。进一步地，对于评价值较低即微电网的运行效果较差的微电网采取相应的措施，例如：输电线路的检修整改、变压器的维护维修以及微电网线路结构的改善等，在提高微电网的可靠性和能量管理效率，满足用户对高可靠性供电的要求的同时，促进偏远地区微电网的能源消纳，加强新能源等清洁能源的利用率，为解决“碳达峰、碳中和”的问题提供新的思路。
通过本实施例，建立目标地区的微电网的评价指标体系，分别通过不确定型层次分析法、熵权法和灰色关联度分析法计算每个微电网的每个评价指标的权重，得到第一权重、第二权重和第三权重，并通过合作博弈装置分别计算第一权重、第二权重和第三权重对应的相关系数，再根据每个权重及其对应的相关系数计算得到组合权重，根据组合权重确定微电网的运行效果评价值。与现有技术中，微电网的运行效果评价装置针对位置分布较为密集的微电网，而对于分布较为稀疏的、用电数据差异较大的目标地区的微电网的运行效果评价结果不准确，本申请根据目标地区微电网分布以及目标地区用电情况分布的特点，通过不确定型层次分析法、熵权法和灰色关联度分析法计算得到每个评价指标的权重，再采用合作博弈法将上述三种装置计算得到的权重结合，计算得到组合权重，根据组合权重确定目标地区微电网的运行效果，从而能够更加广泛且准确地确定目标地区微电网的运行效果，因此，可以解决现有技术中目标地区的微电网运行效果评价不准确的问题，达到准确确定目标地区微电网地运行效果地目的。
具体实现过程中，第一计算单元包括建立模块和第一计算模块，其中，建立模块用于根据两两上述评价指标之间的相对重要程度建立判断矩阵，其中，上述判断矩阵中的目标元素的元素值表示上述目标元素对应的第一个上述评价指标相对第二个上述评价指标的重要程度，上述目标元素的对应的第一个上述评价指标为上述目标元素在上述判断矩阵中的行序号对应的上述评价指标，上述目标元素的对应的第二个上述评价指标为上述目标元素在上述判断矩阵中的列序号对应的上述评价指标；第一计算模块用于计算上述判断矩阵中每行元素之和与上述判断矩阵中所有元素之和的比值，得到每个上述评价指标对应的权重，得到多个上述第一权重。该装置通过判断矩阵计算得到每个评价指标的权重，这样可以计算得到每个评价指标的第一权重，以便于后续计算组合权重以及更加准确地确定微电网的运行效果。
具体地，不确定层次分析法依据各层次的结构和功能不同，大致可以分为目标层、标准层以及方案层。上层的目标层即是指总评价目标，在本申请中指待评价的微电网的运行效果；中间层的标准层即各项评价指标需要遵守的标准、准则，以及各项评价指标的影响因素，在本申请中包括微电网的平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量；下层的方案层也叫指标层，该层包含研究微电网可靠性评价所涉及的各类措施及方案。后文主要对中间层即平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量建立判断矩阵。
在实际应用过程中，建立判断矩阵，对同一层次的评价指标采用“1～9”区间标度法进行标注，通过以上区间数代替点值即可构造不确定层次分析法中的判断矩阵。判断矩阵中的元素aij表示第i个指标相对第j个指标的重要性，比如：aij＝1第i个元素与第j和元素相比非常重要，判断矩阵A的主对角元素为1，表示某个元素和自己相比较同等重要，判断矩阵表示为基于此区间判断矩阵，可以更好地描述微电网的平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量等评价指标之间的模糊性，使得决策过程更加可靠和精确。之后进行权重计算，对上述判断矩阵进行指数化A*＝(exp{aij})n×n，根据指数化之后的判断矩阵确定每个评价指标的权重 表示指数化之后的判断矩阵中的元素，第i个微电网基于不确定层次分析法的权重为/> 代表第i个微电网中第m个评价指标在不确定层次分析法计算下所得到的权重，ω(1)代表通过不确定层次分析法计算得到的第一权重。
为了更加广泛地确定微电网的运行效果，在计算得到第一权重之后，第一计算单元还包括第二计算模块和第三计算模块，第二计算模块用于对每个上述评价指标进行归一化，根据公式计算归一化之后的每个上述评价指标的信息熵，其中，Eij表示第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的信息熵，k表示上述目标地区微电网的第k个上述用电用户，K表示上述目标地区微电网的上述用电用户总数量，α＝1/lnK，/>xij(k)表示归一化之后的第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的值；第三计算模块用于根据上述信息熵，利用公式/>计算每个上述评价指标的权重，得到多个第二权重，其中，mi表示第i个上述评价指标，/>表示第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的上述第二权重。
在一些可选的实施方式中，熵权法计算权重首先进行数据归一化：其中，/>表示第i个微电网第j个评价指标的值，xmax/xmin分别表示第i个微电网中评价指标的最大值和最小值，xij(k)表示第i个微电网第j个评价指标的归一化之后的值；之后计算第i个微电网第j个指标的信息熵其中，/>最后计算第i个微电网第j个指标基于熵权法的权重即第二权重：/>计算第i个微电网基于熵权法的权重：/>分别代表微电网平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量四项评价指标在熵权法计算下所得到的权重即第二权重。
第一计算单元还包括第四计算模块、第五计算模块、第六计算模块和第七计算模块，其中，第四计算模块用于对每个上述评价指标进行归一化，根据公式Δij_ig(k)＝[xij(k)-xig(k)](g≠j)计算两两上述评价指标的绝对差，其中，xij(k)表示第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的值，xig(k)表示第i个上述目标地区微电网的第g个上述评价指标的值，Δij_ig(k)表示第j个上述评价指标的值与第g个上述评价指标的值的上述绝对差，k表示上述目标地区微电网的第k个上述用电用户；第五计算模块用于根据上述绝对差利用公式计算关联度系数，其中，λij_ig(k)表示第j个上述评价指标的值与第g个上述评价指标的值的关联度系数，ρ表示分辨系数，Δij_ig(k)min表示上述绝对差的最小值，Δij_ig(k)max表示上述绝对差的最大值；第六计算模块用于根据上述关联度系数利用公式/>计算关联度，得到关联度矩阵，其中，K表示上述目标地区微电网的上述用电用户总数量，γij_ig表示第j个上述评价指标的值与第g个上述评价指标的值的关联度；第八计算模块用于计算上述关联度矩阵中每列元素的平均值，并根据上述平均值利用公式/>计算每个上述评价指标的权重，得到多个上述第三权重，其中，/>表示上述关联度矩阵中每列元素的平均值，mi表示第i个上述评价指标，/>表示第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的上述第三权重。该装置通过灰色关联度法计算得到每个评价指标的权重，得到第三权重，这样可以在计算得到第一权重和第二权重之后，继续计算得到第三权重，以便于更加广泛且准确地确定微电网的运行效果。
具体应用过程中，关联度指的是两个系统或指标之间随时间发生的关联性变化的情况。通过分析四个微电网及四项指标之间的变化，可以得到其关联性变化的情况。灰色关联度法首先将矩阵X(k)＝[xij(k)]进行归一化，并计算其绝对差：Δij_ig(k)＝[xij(k)-xig(k)](g≠j)，其中，xij(k)表示第i个微电网的第j个评价指标值；计算xij(k)与xig(k)(g≠j)的关联度系数：其中，ρ表示分辨系数。则xij(k)对xig(k)(g≠j)的关联度为：/>之后计算各行元素间的关联度，形成关联度矩阵。计算每一列元素的平均值/>则第i个微电网的第j个评价指标的权重可以表示为：/>第i个微电网基于灰色关联度法的权重为此处，/>分别代表平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量四项评价指标在灰色关联度法计算下所得到的权重即第三权重。
为了综合上述第一权重、第二权重和第三权重，以从多个方面确定微电网的运行效果，在一些实施例上，第二计算单元包括第九计算模块，用于根据公式计算计算上述第一权重对应的第一相关系数、上述第二权重对应的第二相关系数以及上述第三权重对应的第三相关系数，其中，/>表示第i个上述目标地区微电网的第l个相关系数，mi表示第i个上述目标地区微电网的上述评价指标的个数，/>表示第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的第l个权重，/>表示第i个上述目标地区微电网的所有评价指标的权重的平均值，/>表示第i个上述目标地区微电网的第j个上述评价指标的第y个权重和第l个权重的联合权重，上述联合权重为/>表示第i个上述目标地区微电网的上述联合权重的平均值。该装置分别计算每个权重对应的相关系数，这样可以根据每个权重及其对应的相关系数计算得到组合权重，并根据组合权重对微电网的运行效果进行评价。
在一些可选的实施方式中，在微电网的可靠性评估中，可以采用合作博弈法将不同的评估装置进行结合，以获得更加准确和可靠的评估结果。本申请将上述不确定层次分析法、熵权法和灰色关联度分析法得到的权重进行结合，利用上述公式计算得到相关系数/>，当y＝3时，
建立单元包括第一建立模块、第二建立模块、第三建立模块和第四建立模块，其中，第一建立模块用于根据公式建立上述目标地区微电网的平均供电不可用率评价指标，其中，ASNAI表示上述平均供电不可用率评价指标，上述平均供电不可用率评价指标表示上述目标地区微电网的停电时间占全年时间的比例，Ui表示第i个上述目标地区微电网的单位停电时间，Ni表示第i个停电的上述用电用户；第二建立模块用于根据公式/>建立上述目标地区微电网的停电损失评价指标，其中，ML表示上述停电损失评价指标，上述停电损失评价指标表示由于停电造成的经济损失，ENSI表示年度总电量损失，Pave为年平均电单价，Ui表示第i个上述目标地区微电网的年停电时间，Lai为第i个上述目标地区微电网单位时间的电量损失值；第三建立模块用于根据公式/>建立上述目标地区微电网的期望缺供电量评价指标，其中，EENS表示上述期望缺供电量评价指标，上述期望缺供电量评价指标表示上述目标地区微电网发生故障后所缺少的电量的期望值，/>表示第k次故障的停电时间，/>表示第k次故障的修复时间，PLpi(tk)表示k时刻负荷点i的实时负荷，N表示上述目标地区微电网的上述上述用电用户的总数量；第四建立模块用于根据公式建立全网平均停电电量评价指标，其中，GENS表示上述全网平均停电电量评价指标，上述全网平均停电电量评价指标表示在上述上述用电用户停电和/或上述目标地区微电网停电的条件下，上述目标地区微电网的平均停电电量，Lai为第单位时间电量损失值，Ui表示单位停电时间，PLpi(k)表示停电k时间段内的总负荷，Ni表示上述目标地区微电网的上述上述用电用户的总数量。该装置根据微电网的多个参数建立微电网的评价指标体系，这样可以从多方面反映微电网的供电和配电情况，从而确保后续能够更加准确地确定微电网地运行效果。
具体地，随着风电、光伏等分布式新型电力能源的渗透，加上偏远农村配电网环网率较城市配电网低很多，且偏远农村地区转供电能力相对薄弱，对于电力供需双侧存在一定隔阂，即供电量不一定全部可用，故针对偏远农村微电网可靠性提出平均供电不可用率指标ASNAI，其定义如下式所示：式中，Ui表示第i个用电用户的单位停电时间，以小时为最小时间尺度，Ni表示第i个用户停电，8760表示全年8760个小时，该指标无量纲。该指标表示一年内，该农村区域微网用户停电的平均时长，该指标考量电源侧供电的平均不可用的时间占比，以评估农村微网的全网可靠性。对于农村微网架结构存在的深度不确定性与设备发展的限制，有必要将用户停电带来的损失纳入农村微网全网可靠性指标体系进行考量，针对停电带来的经济损失，使用边际停电损失ML作为可靠性指标：式中，ENSI为年度总电量损失，Pave为年平均电价，8760表示全年8760个小时；而ENSI的计算可以通过/>得出，式中，Ui表示第i个用电用户的年停电时间，以小时为最小时间尺度，Lai为第i个用电用户单位时间的电量损失值，该指标单位为元/小时。该指标表示一年内，该农村区域微网用户停电所带来的边际经济损失，该指标考量一年内停电损失的总电量在每小时造成的经济损失，以评估农村微网的全网可靠性。微电网发生故障后的修复时间与停电时间相比较是不可忽略地，选用同时考虑停电时间和修复时间的期望缺供电量指标EENS：/>式中，/>表示第i个用电用户在第k次故障的停运时间，/>表示第i个用电用户在第k次故障的修复时间，PLpi(tk)表示k时刻负荷点i的实时负荷，N表示用户总数量，该指标的单位为MW/户*年。该指标表示在考虑停电时间与修复时间的情况下，该农村区域微网每个用户的缺供电量期望，考量一年内用户平均供缺电量，为数值特征指标，以评估农村微网的全网可靠性。传统的配电网安全可靠性通常情况下只考虑单维度的故障，常见的有基于用户停电角度和系统停电角度，但综合全网的可靠性指标应将其均纳入考虑。因此，充分考虑到用户停电与系统停电两个角度，提出偏远农村地区微电网全网平均停电电量GENS作为农网可靠性的指标：式中，Lai为第i个用电用户单位时间的电量损失值，Ui表示第i个用电用户的单位停电时间，PLpi(k)表示系统停电k时间段内负荷点i的总负荷，Ni表示第i个用电用户的用户数量，N表示用户数量，该指标的单位为MW/户*年。该指标表示在综合考虑到用户停电与系统停电条件下，该农网全网的平均停电电量，考量故障造成的全网平均电量损失，以评估农村微网的全网可靠性。
为了综合上述三种装置得到地权重，以得到微电网最终的运行效果评价值，并确定微电网的运行效果，确定单元包括处理模块和相加模块，其中，处理模块用于将每个上述目标地区微电网的每个上述评价指标对应的组合权重进行无量纲化处理；相加模块用于将无量纲化处理之后的每个上述目标地区微电网的多个上述评价指标的值相加，得到每个上述目标地区微电网的运行效果评价值。
在一些可选的实施方式中，计算得到第i个微电网的第j个指标的组合权重之后，归一化可得：/>基于合作博弈法的组合权重的向量可以表示为：ωi＝[ωi1，ωi2，ωi3，…，ωim]，其中，ωim分别代表第i个微电网的平均供电不可用率、边际停电损失、期望缺供电量、全网平均停电电量等第m个评价指标基于合作博弈法所得到的组合权重。再通过式/>计算各个微电网的综合评估值，即得到运行效果评价值，其中，为了使每个微电网中各评价指标的权重值之和为1，ui为评价指标的个数的倒数，例如：本申请使用四个评价指标，则ui为1/4。
确定单元还包括调整模块，用于根据上述运行效果评价值确定是否需要对上述目标地区微电网进行调整，包括：在上述运行效果评价值小于预设阈值的情况下，对上述目标地区微电网进行线路检修和/或调整线路结构，以使得调整后的所述目标地区微电网的运行效果评价值大于等于所述预设阈值。该装置根据运行效果评价值确定是否需要对微电网进行调整，这样可以使每个微电网的运行效果达到最佳，确保微电网的可靠性并满足用户的用电需求。
具体地，预设阈值可以根据实际情况选择，例如：预设阈值为0.5，即运行效果评价值小于0.5的情况下，对微电网进行调整。微电网调整的措施可以为对微电网的线路进行检修，调整微电网的线路结构，以及对老化的变压器等元件进行更换等。以确保调整之后的微电网能够提高供电的可靠性，减少停电以及运行故障等不良情况的发生，确保以偏远农村地区为例的目标地区用电的稳定性。
上述目标地区微电网运行效果的确定装置包括处理器和存储器，上述建立单元、第一计算单元、第二计算单元和确定单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来准确确定目标地区微电网的运行效果。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述计算机可读存储介质所在设备执行上述目标地区微电网运行效果的确定方法。
本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现至少以上步骤。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他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、商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他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
从以上的描述中，可以看出，本申请上述的实施例实现了如下技术效果：
1)、本申请的目标地区微电网运行效果的确定方法中，建立目标地区的微电网的评价指标体系，分别通过不确定型层次分析法、熵权法和灰色关联度分析法计算每个微电网的每个评价指标的权重，得到第一权重、第二权重和第三权重，并通过合作博弈方法分别计算第一权重、第二权重和第三权重对应的相关系数，再根据每个权重及其对应的相关系数计算得到组合权重，根据组合权重确定微电网的运行效果评价值。与现有技术中，微电网的运行效果评价方法针对位置分布较为密集的微电网，而对于分布较为稀疏的、用电数据差异较大的目标地区的微电网的运行效果评价结果不准确，本申请根据目标地区微电网分布以及目标地区用电情况分布的特点，通过不确定型层次分析法、熵权法和灰色关联度分析法计算得到每个评价指标的权重，再采用合作博弈法将上述三种方法计算得到的权重结合，计算得到组合权重，根据组合权重确定目标地区微电网的运行效果，从而能够更加广泛且准确地确定目标地区微电网的运行效果，因此，可以解决现有技术中目标地区的微电网运行效果评价不准确的问题，达到准确确定目标地区微电网地运行效果地目的。
2)、本申请的目标地区微电网运行效果的确定装置中，建立目标地区的微电网的评价指标体系，分别通过不确定型层次分析法、熵权法和灰色关联度分析法计算每个微电网的每个评价指标的权重，得到第一权重、第二权重和第三权重，并通过合作博弈装置分别计算第一权重、第二权重和第三权重对应的相关系数，再根据每个权重及其对应的相关系数计算得到组合权重，根据组合权重确定微电网的运行效果评价值。与现有技术中，微电网的运行效果评价装置针对位置分布较为密集的微电网，而对于分布较为稀疏的、用电数据差异较大的目标地区的微电网的运行效果评价结果不准确，本申请根据目标地区微电网分布以及目标地区用电情况分布的特点，通过不确定型层次分析法、熵权法和灰色关联度分析法计算得到每个评价指标的权重，再采用合作博弈法将上述三种装置计算得到的权重结合，计算得到组合权重，根据组合权重确定目标地区微电网的运行效果，从而能够更加广泛且准确地确定目标地区微电网的运行效果，因此，可以解决现有技术中目标地区的微电网运行效果评价不准确的问题，达到准确确定目标地区微电网地运行效果地目的。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种目标地区的微电网运行效果的确定方法，其特征在于，包括：
建立每个目标地区微电网的运行效果评价指标体系，其中，所述运行效果评价指标体系包括多个评价指标，所述目标地区的微电网至少包括用电用户和电厂，所述目标地区为所述用电用户的密度小于第一预定密度且所述电厂的密度小于第二预定密度的地区；
通过不确定型层次分析法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第一权重，通过熵权法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第二权重，通过灰色关联度分析法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第三权重；
通过合作博弈方法计算所述第一权重对应的第一相关系数、所述第二权重对应的第二相关系数以及所述第三权重对应的第三相关系数，并计算所述第一权重与所述第一相关系数的乘积、所述第二权重与所述第二相关系数的乘积以及所述第三权重与所述第三相关系数的乘积之和，得到每个所述评价指标对应的组合权重；
根据每个所述评价指标对应的所述组合权重确定每个所述微电网的运行效果评价值，并根据所述运行效果评价值确定是否需要对所述微电网进行调整，其中，所述运行效果评价值用于表示所述微电网的可靠性。
2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，通过不确定型层次分析法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第一权重，包括：
根据两两所述评价指标之间的相对重要程度建立判断矩阵，其中，所述判断矩阵中的目标元素的元素值表示所述目标元素对应的第一个所述评价指标相对第二个所述评价指标的重要程度，所述目标元素的对应的第一个所述评价指标为所述目标元素在所述判断矩阵中的行序号对应的所述评价指标，所述目标元素的对应的第二个所述评价指标为所述目标元素在所述判断矩阵中的列序号对应的所述评价指标；
计算所述判断矩阵中每行元素之和与所述判断矩阵中所有元素之和的比值，得到每个所述评价指标对应的权重，得到多个所述第一权重。
3.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，通过熵权法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第二权重，包括：
对每个所述评价指标进行归一化，根据公式计算归一化之后的每个所述评价指标的信息熵，其中，Eij表示第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的信息熵，k表示所述目标地区微电网的第k个所述用电用户，K表示所述目标地区微电网的所述用电用户总数量，α＝1/ln K，/>xij(k)表示归一化之后的第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的值；
根据所述信息熵，利用公式计算每个所述评价指标的权重，得到多个第二权重，其中，mi表示第i个所述评价指标，/>表示第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的所述第二权重。
4.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，通过灰色关联度分析法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第三权重，包括：
对每个所述评价指标进行归一化，根据公式Δij_ig(k)＝[xij(k)-xig(k)](g≠j)计算两两所述评价指标的绝对差，其中，xij(k)表示第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的值，xig(k)表示第i个所述目标地区微电网的第g个所述评价指标的值，Δij_ig(k)表示第j个所述评价指标的值与第g个所述评价指标的值的所述绝对差，k表示所述目标地区微电网的第k个所述用电用户；
根据所述绝对差利用公式计算关联度系数，其中，λij_ig(k)表示第j个所述评价指标的值与第g个所述评价指标的值的关联度系数，ρ表示分辨系数，Δij_ig(k)min表示所述绝对差的最小值，Δij_ig(k)max表示所述绝对差的最大值；
根据所述关联度系数利用公式计算关联度，得到关联度矩阵，其中，K表示所述目标地区微电网的所述用电用户总数量，γij_ig表示第j个所述评价指标的值与第g个所述评价指标的值的关联度；
计算所述关联度矩阵中每列元素的平均值，并根据所述平均值利用公式计算每个所述评价指标的权重，得到多个所述第三权重，其中，/>表示所述关联度矩阵中每列元素的平均值，mi表示第i个所述评价指标，/>表示第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的所述第三权重。
5.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，通过合作博弈方法计算所述第一权重对应的第一相关系数、所述第二权重对应的第二相关系数以及所述第三权重对应的第三相关系数，包括：
根据公式计算计算所述第一权重对应的第一相关系数、所述第二权重对应的第二相关系数以及所述第三权重对应的第三相关系数，其中，/>表示第i个所述目标地区微电网的第l个相关系数，mi表示第i个所述目标地区微电网的所述评价指标的个数，/>表示第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的第l个权重，/>表示第i个所述目标地区微电网的所有评价指标的权重的平均值，/>表示第i个所述目标地区微电网的第j个所述评价指标的第y个权重和第l个权重的联合权重，所述联合权重为/> 表示第i个所述目标地区微电网的所述联合权重的平均值。
6.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，建立每个目标地区微电网的运行效果评价指标体系，包括：
根据公式建立所述目标地区微电网的平均供电不可用率评价指标，其中，ASNAI表示所述平均供电不可用率评价指标，所述平均供电不可用率评价指标表示所述目标地区微电网的停电时间占全年时间的比例，Ui表示第i个所述目标地区微电网的单位停电时间，Ni表示第i个停电的所述用电用户；
根据公式建立所述目标地区微电网的停电损失评价指标，其中，ML表示所述停电损失评价指标，所述停电损失评价指标表示由于停电造成的经济损失，ENSI表示年度总电量损失，Pave为年平均电单价，Ui表示第i个所述目标地区微电网的年停电时间，Lai为第i个所述目标地区微电网单位时间的电量损失值；
根据公式建立所述目标地区微电网的期望缺供电量评价指标，其中，EENS表示所述期望缺供电量评价指标，所述期望缺供电量评价指标表示所述目标地区微电网发生故障后所缺少的电量的期望值，/>表示第k次故障的停电时间，/>表示第k次故障的修复时间，PLpi(tk)表示k时刻负荷点i的实时负荷，N表示所述目标地区微电网的所述用电用户的总数量；
根据公式建立全网平均停电电量评价指标，其中，GENS表示所述全网平均停电电量评价指标，所述全网平均停电电量评价指标表示在所述用电用户停电和/或所述目标地区微电网停电的条件下，所述目标地区微电网的平均停电电量，Lai为第单位时间电量损失值，Ui表示单位停电时间，PLpi(k)表示停电k时间段内的总负荷，Ni表示所述目标地区微电网的所述用电用户的总数量。
7.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，根据每个所述评价指标对应的组合权重确定每个所述目标地区微电网的运行效果评价值，包括：
将每个所述目标地区微电网的每个所述评价指标对应的组合权重进行无量纲化处理；
将无量纲化处理之后的每个所述目标地区微电网的多个所述评价指标的值相加，得到每个所述目标地区微电网的运行效果评价值。
8.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，根据所述运行效果评价值确定是否需要对所述目标地区微电网进行调整，包括：
在所述运行效果评价值小于预设阈值的情况下，对所述目标地区微电网进行线路检修和/或调整线路结构，以使得调整后的所述目标地区微电网的运行效果评价值大于等于所述预设阈值。
9.一种目标地区微电网运行效果的确定装置，其特征在于，包括：
建立单元，用于建立每个目标地区微电网的运行效果评价指标体系，其中，所述运行效果评价指标体系包括多个评价指标，所述目标地区微电网至少包括用电用户和电厂，所述目标地区为所述用电用户的密度小于第一预定密度且所述电厂的密度小于第二预定密度的地区；
第一计算单元，用于通过不确定型层次分析法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第一权重，通过熵权法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第二权重，通过灰色关联度分析法计算每个所述评价指标对应的权重，得到多个第三权重；
第二计算单元，用于通过合作博弈方法计算所述第一权重对应的第一相关系数、所述第二权重对应的第二相关系数以及所述第三权重对应的第三相关系数，并计算所述第一权重与所述第一相关系数的乘积、所述第二权重与所述第二相关系数的乘积以及所述第三权重与所述第三相关系数的乘积之和，得到每个所述评价指标对应的组合权重；
确定单元，用于根据每个所述评价指标对应的所述组合权重确定每个所述目标地区微电网的运行效果评价值，并根据所述运行效果评价值确定是否需要对所述目标地区的微电网进行调整，其中，所述运行效果评价值用于表示所述目标地区微电网的可靠性。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的确定方法。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1至7中任意一项所述的确定方法。
CN202310531401.9A 2023-05-10 2023-05-10 目标地区的微电网运行效果的确定方法及确定装置 Pending CN116562696A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310531401.9A CN116562696A (zh) 2023-05-10 2023-05-10 目标地区的微电网运行效果的确定方法及确定装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310531401.9A CN116562696A (zh) 2023-05-10 2023-05-10 目标地区的微电网运行效果的确定方法及确定装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116562696A true CN116562696A (zh) 2023-08-08

Family

ID=87499645

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310531401.9A Pending CN116562696A (zh) 2023-05-10 2023-05-10 目标地区的微电网运行效果的确定方法及确定装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116562696A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117371845A (zh) * 2023-10-09 2024-01-09 华能山东发电有限公司 一种发电企业碳绩效评估方法、装置、电子设备及介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117371845A (zh) * 2023-10-09 2024-01-09 华能山东发电有限公司 一种发电企业碳绩效评估方法、装置、电子设备及介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Burillo et al. Electricity demand planning forecasts should consider climate non-stationarity to maintain reserve margins during heat waves
CN109919514B (zh) 一种基于线损标杆阈值的台区线损异常检测方法及装置
CN109978242A (zh) 基于统计升尺度的光伏发电集群功率预测方法及装置
Tarroja et al. Solar power variability and spatial diversification: implications from an electric grid load balancing perspective
CN116562696A (zh) 目标地区的微电网运行效果的确定方法及确定装置
Mayer et al. Probabilistic modeling of future electricity systems with high renewable energy penetration using machine learning
Nagaraja et al. A survey on wind energy, load and price forecasting:(Forecasting methods)
Galvan et al. Optimal placement of intermittent renewable energy resources and energy storage system in smart power distribution networks
Emblemsvåg On the levelised cost of energy of solar photovoltaics
CN116502771B (zh) 一种基于电力物资预测的配电方法及系统
Chen et al. Toward future information market: An information valuation paradigm
CN111082424B (zh) 一种综合能源及微电网系统可靠性预测方法及装置
Ding et al. A dynamic period partition method for time-of-use pricing with high-penetration renewable energy
CN116502894A (zh) 光伏台区停电风险评估方法、装置、电子设备及存储介质
CN115018277A (zh) 一种基于网络分析法的新能源消纳潜力评估方法及装置
Liang et al. A risk assessment method of the energy supply chain based on combination weights and Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution
Takeda et al. Distributed stochastic control of microgrids based on PV power predictions
Zhang et al. Analytics and Optimization for Renewable Energy Integration
CN112653121B (zh) 一种新能源微电网参与电网调频能力的评估方法及装置
Zhang et al. Construction of Grid Reliability Assessment Model Based on Sensitivity Analysis
CN117217502B (zh) 一种电网调度影响因素评估方法、装置、介质以及设备
Wang et al. A Scenario Reduction Method of PV Output Based on NBSO Algorithm and STDI Index
CN114997743A (zh) 一种能源灵活性的评估方法及装置
CN113283702B (zh) 融合电力系统安全稳定特性的潮流状态评价方法及装置
Li et al. Improvement of Renewable Power Forecasting Indicators Based on System Flexibility

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination