CN116796899A - 基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法及系统，该方法包括：获取电力系统运维基础数据，以分析电力系统发展特性；基于电力系统发展特性构建系统项目成效评价指标；采用层次分析法确定系统各项目成效评价指标权重，获取指标权重集；基于指标权重集，采用模糊综合法计算系统各项目的综合成效评价值；根据综合成效评价值对新型电力系统进行决策优化。本方法在分析新型电力系统发展特性基础上，多维挖掘表征新型电力系统投资项目的成效评价指标，利用层次分析法和综合模糊评价法实现对新型电力系统投资项目成效的准确评估，以优化对新型电力系统的决策，全面提升新型电力系统经营可持续性。

Description

基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法及系统

技术领域

本发明涉及新型电力系统决策技术领域，尤其是涉及一种基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法及系统。

背景技术

新型电力系统的建设和发展是能源行业的重大变革。但是，在逐步促进新型电力系统的发展过程中，工程投资项目的资产日常管理、资产价值增减变动管理、外部专项资产管控等方面政策要求和管理现状存在一定的差距，造成投资项目经营效率滞后、存量和新增投资项目缺乏精益化管理、投资项目管理机制不健全等问题越发凸显。而现有的投资项目成效评价方法并无法很好地考虑到新型电力系统发展特性，无法准确地对新型电力系统项目投资成效评价指标进行表征，进而无法对投资项目成效现象进行刻画，不利于新型电力系统决策的进行及全面提升新型电力系统经营可持续性。

发明内容

本发明旨在提供一种基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法及系统，以解决上述技术问题，在分析新型电力系统发展特性基础上，多维挖掘表征新型电力系统投资项目的成效评价指标，利用层次分析法和综合模糊评价法实现对新型电力系统投资项目成效的准确评估，以优化对新型电力系统的决策，全面提升新型电力系统经营可持续性。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法，包括以下步骤：

获取电力系统运维基础数据，以分析电力系统发展特性；

基于电力系统发展特性构建系统项目成效评价指标；

采用层次分析法确定系统各项目成效评价指标权重，获取指标权重集；

基于指标权重集，采用模糊综合法计算系统各项目的综合成效评价值；

根据综合成效评价值对新型电力系统进行决策优化。

上述方案在分析新型电力系统发展特性基础上，多维挖掘表征新型电力系统投资项目的成效评价指标，利用层次分析法和综合模糊评价法实现对新型电力系统投资项目成效的准确评估，以优化对新型电力系统的决策，全面提升新型电力系统经营可持续性。

进一步地，所述基于电力系统发展特性构建系统项目成效评价指标，具体为：所述电力系统发展特性包括绿色低碳特性、安全可靠特性、灵活智能特性和经济高效特性；其中：

基于所述绿色低碳特性构建的系统项目成效评价指标包括新能源消纳一级成效指标和低碳节能一级成效指标；新能源消纳一级成效指标包括新能源电量渗透率二级成效指标和新能源消纳量二级成效指标；低碳节能一级成效指标包括减少二氧化碳排放量二级成效指标和污染物减排收益二级成效指标；

基于安全可靠特性构建的系统项目成效评价指标包括网架协调性一级成效指标和运行安全性一级成效指标；网架协调性一级成效指标包括变电站负载协调度二级成效指标和线路潮流均衡度二级成效指标；运行安全性一级成效指标包括供电能力二级成效指标和过负荷/低电压风险二级成效指标；

基于灵活智能特性构建的系统项目成效评价指标包括调节能力一级成效指标和市场化水平一级成效指标；调节能力一级成效指标包括配电线路联络率二级成效指标和灵活性电源装机占比二级成效指标；市场化水平一级成效指标包括峰谷差率二级成效指标和市场化电量占比二级成效指标；

基于经济高效特性构建的系统项目成效评价指标包括绝对数量财务一级成效指标和相对数量财务一级成效指标；绝对数量财务一级成效指标包括投资回收期二级成效指标和预期最大收益二级成效指标；相对数量财务一级成效指标包括净现值率二级成效指标和内部收益率二级成效指标。

进一步地，所述采用层次分析法确定系统各项目成效评价指标权重，获取指标权重集，具体为：

基于系统项目成效评价指标建立项目成效评价指标体系，形成一个多层级的递阶结构模型；

在递阶结构模型中，对从属于上一层每个指标的同层指标进行两两比较，得到判断矩阵，具体表示为：

式中，i和j为判断矩阵的行和列；r_ij为第i个评价指标比第j个评价指标的重要程度；n表示行数或列数；

采用最大特征根法检验判断矩阵的一致性，具体为：

计算判断矩阵R＝(r_ij)_n×n每一行的乘积，即计算每一行元素乘积的方根，即/>以及对/>归一化处理，即：

式中，W为判断矩阵的特征向量；接着，计算判断矩阵R＝(r_ij)_n×n的最大特征根，有：

式中，λ_max为判断矩阵的最大特征根，(RW)_i为向量RW的第i个元素；最后，基于判断矩阵R＝(r_ij)_n×n计算一致性检验指标CI，并通过CI值的大小，评价判断矩阵一致性程度的好坏，有：

同时，通过计算一致性检验指标CI，查询随机一致性指标RI的数值，验证判断矩阵R＝(r_ij)_n×n的满意程度，即：

当CR＜0.1时，说明判断矩阵R＝(r_ij)_n×n满足一致性条件，计算判断矩阵对上层指标的相对权重；当CR＞0.1时，说明判断矩阵R＝(r_ij)_n×n不满足一致性条件，需要对判断矩阵R＝(r_ij)_n×n进行修正；

根据计算得到的判断矩阵对上层指标的相对权重，即新型电力系统投资项目成效评价指标最高层各评价指标的权重w＝(w₁,w₂,...,w_n)^T以及准则层各评价指标的权重p＝(p₁,p₂,...,p_n)^T，计算总目标的权重，有：

W＝P^kW^k-1 (6)

同样，根据式(4)～式(5)进行综合一致性检验，当不满足一致性检验要求时，对其进行修正；当满足一致性检验要求时，获取指标权重集。

进一步地，所述基于指标权重集，采用模糊综合法计算系统各项目的综合成效评价值，具体为：

在项目成效评价指标体系的基础上，设定指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}和评价集V＝{v₁,v₂,...,v_m}，指标集指的是新型电力系统投资项目成效各层级评价指标，评价集指的是评语等级的模糊表达；

根据指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}和评价集V＝{v₁,v₂,...,v_m}进行等级划分，且统计指标集中各个评价指标u_i属于评价集的频率F_i，得到指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}的模糊评判矩阵F＝{F₁,F₂,...,F_m}；

结合模糊评判矩阵F＝{F₁,F₂,...,F_m}和指标权重集，获取一级模糊综合评价集，有：

式中，·表示模糊算子；在一级模糊综合评价集的基础上，获取多级模糊综合评价模型，有：

根据多级模糊综合评价模型计算不同层级的模糊评价结果，获取各项目的综合成效评价值，有：

P＝V·B (9)

式中，P表示项目的综合成效评价值。

进一步地，所述根据综合成效评价值对新型电力系统进行决策优化，具体为：根据综合成效评价值进行大小排序，优先选择综合成效评价值大的项目在新型电力系统上进行建设，对项目决策进行优化。

上述方案相较于以往投资项目成效评价方法而言，其在分析新型电力系统发展特性基础上，多维度挖掘能够表征新型电力系统项目投资成效评价指标，更好的适应当前新型电力系统建设和发展契机，采用层次分析法将新型电力系统投资项目成效评价问题看做是一个整体系统，按照表征指标进行分解，相互比较判断，形成多层级结构模型。再而，采用模糊综合评价法对投资成效中的模糊评价指标进行处理，能够比较准确的刻画投资项目成效现象，对全面提升新型电力系统经营可持续性具有重要意义。

本发明提供一种基于项目成效评价的新型电力系统决策优化系统，用于实现一种项目成效评价的新型电力系统决策优化方法，其包括：

数据获取分析模块，用于获取电力系统运维基础数据，以分析电力系统发展特性；

评价指标构建模块，用于基于电力系统发展特性构建系统项目成效评价指标；

指标权重确定模块，用于采用层次分析法确定系统各项目成效评价指标权重，获取指标权重集；

综合成效评价值计算模块，用于基于指标权重集，采用模糊综合法计算系统各项目的综合成效评价值；

决策优化模块，用于根据综合成效评价值对新型电力系统进行决策优化。

上述方案提供的系统架构简单，实现方便，其可以便捷的实现一种项目成效评价的新型电力系统决策优化方法，在分析新型电力系统发展特性基础上，多维挖掘表征新型电力系统投资项目的成效评价指标，利用层次分析法和综合模糊评价法实现对新型电力系统投资项目成效的准确评估，以优化对新型电力系统的决策，全面提升新型电力系统经营可持续性。

进一步地，所述评价指标构建模块，用于基于电力系统发展特性构建系统项目成效评价指标，具体为：

所述电力系统发展特性包括绿色低碳特性、安全可靠特性、灵活智能特性和经济高效特性；其中：

基于所述绿色低碳特性构建的系统项目成效评价指标包括新能源消纳一级成效指标和低碳节能一级成效指标；新能源消纳一级成效指标包括新能源电量渗透率二级成效指标和新能源消纳量二级成效指标；低碳节能一级成效指标包括减少二氧化碳排放量二级成效指标和污染物减排收益二级成效指标；

基于安全可靠特性构建的系统项目成效评价指标包括网架协调性一级成效指标和运行安全性一级成效指标；网架协调性一级成效指标包括变电站负载协调度二级成效指标和线路潮流均衡度二级成效指标；运行安全性一级成效指标包括供电能力二级成效指标和过负荷/低电压风险二级成效指标；

基于灵活智能特性构建的系统项目成效评价指标包括调节能力一级成效指标和市场化水平一级成效指标；调节能力一级成效指标包括配电线路联络率二级成效指标和灵活性电源装机占比二级成效指标；市场化水平一级成效指标包括峰谷差率二级成效指标和市场化电量占比二级成效指标；

基于经济高效特性构建的系统项目成效评价指标包括绝对数量财务一级成效指标和相对数量财务一级成效指标；绝对数量财务一级成效指标包括投资回收期二级成效指标和预期最大收益二级成效指标；相对数量财务一级成效指标包括净现值率二级成效指标和内部收益率二级成效指标。

进一步地，所述指标权重确定模块，用于采用层次分析法确定系统各项目成效评价指标权重，获取指标权重集，具体为：

基于系统项目成效评价指标建立项目成效评价指标体系，形成一个多层级的递阶结构模型；

在递阶结构模型中，对从属于上一层每个指标的同层指标进行两两比较，得到判断矩阵，具体表示为：

式中，i和j为判断矩阵的行和列；r_ij为第i个评价指标比第j个评价指标的重要程度；n表示行数或列数；

采用最大特征根法检验判断矩阵的一致性，具体为：

计算判断矩阵R＝(r_ij)_n×n每一行的乘积，即计算每一行元素乘积的方根，即/>以及对/>归一化处理，即：

式中，W为判断矩阵的特征向量；接着，计算判断矩阵R＝(r_ij)_n×n的最大特征根，有：

式中，λ_max为判断矩阵的最大特征根，(RW)_i为向量RW的第i个元素；最后，基于判断矩阵R＝(r_ij)_n×n计算一致性检验指标CI，并通过CI值的大小，评价判断矩阵一致性程度的好坏，有：

同时，通过计算一致性检验指标CI，查询随机一致性指标RI的数值，验证判断矩阵R＝(r_ij)_n×n的满意程度，即：

当CR＜0.1时，说明判断矩阵R＝(r_ij)_n×n满足一致性条件，计算判断矩阵对上层指标的相对权重；当CR＞0.1时，说明判断矩阵R＝(r_ij)_n×n不满足一致性条件，需要对判断矩阵R＝(r_ij)_n×n进行修正；

根据计算得到的判断矩阵对上层指标的相对权重，即新型电力系统投资项目成效评价指标最高层各评价指标的权重w＝(w₁,w₂,...,w_n)^T以及准则层各评价指标的权重p＝(p₁,p₂,...,p_n)^T，计算总目标的权重，有：

W＝P^kW^k-1 (6)

同样，根据式(4)～式(5)进行综合一致性检验，当不满足一致性检验要求时，对其进行修正；当满足一致性检验要求时，获取指标权重集。

进一步地，所述综合成效评价值计算模块，用于基于指标权重集，采用模糊综合法计算系统各项目的综合成效评价值，具体为：

在项目成效评价指标体系的基础上，设定指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}和评价集V＝{v₁,v₂,...,v_m}，指标集指的是新型电力系统投资项目成效各层级评价指标，评价集指的是评语等级的模糊表达；

根据指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}和评价集V＝{v₁,v₂,...,v_m}进行等级划分，且统计指标集中各个评价指标u_i属于评价集的频率F_i，得到指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}的模糊评判矩阵F＝{F₁,F₂,...,F_m}；

结合模糊评判矩阵F＝{F₁,F₂,...,F_m}和指标权重集，获取一级模糊综合评价集，有：

式中，·表示模糊算子；在一级模糊综合评价集的基础上，获取多级模糊综合评价模型，有：

根据多级模糊综合评价模型计算不同层级的模糊评价结果，获取各项目的综合成效评价值，有：

P＝V·B (9)

式中，P表示项目的综合成效评价值。

进一步地，所述决策优化模块，用于根据综合成效评价值对新型电力系统进行决策优化，具体为：根据综合成效评价值进行大小排序，优先选择综合成效评价值大的项目在新型电力系统上进行建设，对项目决策进行优化。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的一种基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的一种基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法具体应用流程图；

图3为本发明一实施例提供的一种基于项目成效评价的新型电力系统决策优化系统架构示意图。

具体实施方式

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、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参见图1，本实施例提供一种一种基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法，包括以下步骤：

获取电力系统运维基础数据，以分析电力系统发展特性；

基于电力系统发展特性构建系统项目成效评价指标；

采用层次分析法确定系统各项目成效评价指标权重，获取指标权重集；

基于指标权重集，采用模糊综合法计算系统各项目的综合成效评价值；

根据综合成效评价值对新型电力系统进行决策优化。

在本实施例中，在分析新型电力系统发展特性基础上，多维挖掘表征新型电力系统投资项目的成效评价指标，利用层次分析法和综合模糊评价法实现对新型电力系统投资项目成效的准确评估，以优化对新型电力系统的决策，全面提升新型电力系统经营可持续性。

需要说明的是，所述分析电力系统发展特性，其相较于传统电力系统而言，其核心在于基于电力系统运维基础数据，以新能源为主体，以坚强智能电网为枢纽平台，以源网荷储互动与多能互补为支撑的电力系统。风电、光伏等新能源出力具有波动性、随机性、间歇性等显著特点，但传统电力系统运行模式已经无法适应新型电力系统运行的需求，致使新增新型系统投资项目亟需升级改变。

进一步地，所述基于电力系统发展特性构建系统项目成效评价指标，具体为：所述电力系统发展特性包括绿色低碳特性、安全可靠特性、灵活智能特性和经济高效特性；其中：

基于所述绿色低碳特性构建的系统项目成效评价指标包括新能源消纳一级成效指标和低碳节能一级成效指标；新能源消纳一级成效指标包括新能源电量渗透率二级成效指标和新能源消纳量二级成效指标；低碳节能一级成效指标包括减少二氧化碳排放量二级成效指标和污染物减排收益二级成效指标；

基于安全可靠特性构建的系统项目成效评价指标包括网架协调性一级成效指标和运行安全性一级成效指标；网架协调性一级成效指标包括变电站负载协调度二级成效指标和线路潮流均衡度二级成效指标；运行安全性一级成效指标包括供电能力二级成效指标和过负荷/低电压风险二级成效指标；

基于灵活智能特性构建的系统项目成效评价指标包括调节能力一级成效指标和市场化水平一级成效指标；调节能力一级成效指标包括配电线路联络率二级成效指标和灵活性电源装机占比二级成效指标；市场化水平一级成效指标包括峰谷差率二级成效指标和市场化电量占比二级成效指标；

基于经济高效特性构建的系统项目成效评价指标包括绝对数量财务一级成效指标和相对数量财务一级成效指标；绝对数量财务一级成效指标包括投资回收期二级成效指标和预期最大收益二级成效指标；相对数量财务一级成效指标包括净现值率二级成效指标和内部收益率二级成效指标。

本实施例从绿色低碳、安全可靠、灵活智能、经济高效四个维度挖掘能够表征新型电力系统投资项目成效评价的相关指标，具体可参见表1。

表1新型电力系统成效评价指标

为了更好地说明本发明的技术实现过程，凸显其技术优势，本实施例在构建的系统项目成效评价指标基础上，形成项目成效评价指标体系并提供项目成效评价的新型电力系统决策优化方法的具体应用过程，具体可参见图2所示。

进一步地，所述采用层次分析法确定系统各项目成效评价指标权重，获取指标权重集，具体为：

以新型电力系统投资项目成效综合评价作为目标，基于系统项目成效评价指标建立项目成效评价指标体系，形成一个多层级的递阶结构模型；

在递阶结构模型中，对从属于上一层每个指标的同层指标进行两两比较，得到判断矩阵，具体表示为：

式中，i和j为判断矩阵的行和列；r_ij为第i个评价指标比第j个评价指标的重要程度；n表示行数或列数。

在本实施例中，为了量化描述新型电力系统投资项目成效评价指标的重要性程度，定义了相应的重要性标度值，见表2。

表2重要性标度及含义表

上述实施例可以采用重要性标度对从属于上一层每个指标的同层指标进行两两比较，得到判断矩阵。

针对新型电力系统投资项目进行成效评价时，由于评判者的问题可能会造成判断矩阵的不一致性，因此可以采用最大特征根法检验判断矩阵的一致性，若检验通过，特征向量就是权重向量，具体为：

计算判断矩阵R＝(r_ij)_n×n每一行的乘积，即计算每一行元素乘积的方根，即/>以及对/>归一化处理，即：

式中，W为判断矩阵的特征向量；接着，计算判断矩阵R＝(r_ij)_n×n的最大特征根，有：

式中，λ_max为判断矩阵的最大特征根，(RW)_i为向量RW的第i个元素；最后，基于判断矩阵R＝(r_ij)_n×n计算一致性检验指标CI，并通过CI值的大小，评价判断矩阵一致性程度的好坏，有：

同时，通过计算一致性检验指标CI，查询随机一致性指标RI的数值，验证判断矩阵R＝(r_ij)_n×n的满意程度，即：

当CR＜0.1时，说明判断矩阵R＝(r_ij)_n×n满足一致性条件，计算判断矩阵对上层指标的相对权重；当CR＞0.1时，说明判断矩阵R＝(r_ij)_n×n不满足一致性条件，需要对判断矩阵R＝(r_ij)_n×n进行修正；

根据计算得到的判断矩阵对上层指标的相对权重，即新型电力系统投资项目成效评价指标最高层各评价指标的权重w＝(w₁,w₂,...,w_n)^T以及准则层各评价指标的权重p＝(p₁,p₂,...,p_n)^T，计算总目标的权重，有：

W＝P^kW^k-1 (6)

同样，根据式(4)～式(5)进行综合一致性检验，当不满足一致性检验要求时，对其进行修正；当满足一致性检验要求时，获取指标权重集。

在本实施例中，随机一致性指标RI可以如表3所示。

表3随机一致性指标RI

进一步地，所述基于指标权重集，采用模糊综合法计算系统各项目的综合成效评价值，具体为：

在项目成效评价指标体系的基础上，设定指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}和评价集V＝{v₁,v₂,...,v_m}，指标集指的是新型电力系统投资项目成效各层级评价指标，如绿色低碳、安全可靠、灵活智能、经济高效4个特性指标，以及基于9制度标度；法评价集指的是如“优、较好、良好、一般、差”等5个评语等级的模糊表达。

可以邀请S个相关领域专家参与新型电力系统投资项目成效评价，根据指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}和评价集V＝{v₁,v₂,...,v_m}进行等级划分，且统计指标集中各个评价指标u_i属于评价集的频率F_i，得到指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}的模糊评判矩阵F＝{F₁,F₂,...,F_m}；

结合模糊评判矩阵F＝{F₁,F₂,...,F_m}和指标权重集，获取一级模糊综合评价集，有：

式中，·表示模糊算子；在一级模糊综合评价集的基础上，为了计算得到目标层的综合效益评价结果，一级模糊综合评价结果只得到了最高一层次的单因素评价。因此，需继续获取计算得到二级、三级、…、多级模糊综合评价模型，有：

根据多级模糊综合评价模型计算不同层级的模糊评价结果，获取各项目的综合成效评价值，有：

P＝V·B (9)

式中，P表示项目的综合成效评价值。

进一步地，所述根据综合成效评价值对新型电力系统进行决策优化，具体为：根据综合成效评价值进行大小排序，优先选择综合成效评价值大的项目在新型电力系统上进行建设，对项目决策进行优化。

本实施例相较于以往投资项目成效评价方法而言，其在分析新型电力系统发展特性基础上，多维度挖掘能够表征新型电力系统项目投资成效评价指标，更好的适应当前新型电力系统建设和发展契机，采用层次分析法将新型电力系统投资项目成效评价问题看做是一个整体系统，按照表征指标进行分解，相互比较判断，形成多层级结构模型。再而，采用模糊综合评价法对投资成效中的模糊评价指标进行处理，能够比较准确的刻画投资项目成效现象，对全面提升新型电力系统经营可持续性具有重要意义。

请参见图3，本实施例提供一种基于项目成效评价的新型电力系统决策优化系统，用于实现一种项目成效评价的新型电力系统决策优化方法，其包括：

数据获取分析模块，用于获取电力系统运维基础数据，以分析电力系统发展特性；

评价指标构建模块，用于基于电力系统发展特性构建系统项目成效评价指标；

指标权重确定模块，用于采用层次分析法确定系统各项目成效评价指标权重，获取指标权重集；

综合成效评价值计算模块，用于基于指标权重集，采用模糊综合法计算系统各项目的综合成效评价值；

决策优化模块，用于根据综合成效评价值对新型电力系统进行决策优化。

本实施例提供的系统架构简单，实现方便，其可以便捷的实现一种项目成效评价的新型电力系统决策优化方法，在分析新型电力系统发展特性基础上，多维挖掘表征新型电力系统投资项目的成效评价指标，利用层次分析法和综合模糊评价法实现对新型电力系统投资项目成效的准确评估，以优化对新型电力系统的决策，全面提升新型电力系统经营可持续性。

进一步地，所述评价指标构建模块，用于基于电力系统发展特性构建系统项目成效评价指标，具体为：

所述电力系统发展特性包括绿色低碳特性、安全可靠特性、灵活智能特性和经济高效特性；其中：

基于所述绿色低碳特性构建的系统项目成效评价指标包括新能源消纳一级成效指标和低碳节能一级成效指标；新能源消纳一级成效指标包括新能源电量渗透率二级成效指标和新能源消纳量二级成效指标；低碳节能一级成效指标包括减少二氧化碳排放量二级成效指标和污染物减排收益二级成效指标；

基于安全可靠特性构建的系统项目成效评价指标包括网架协调性一级成效指标和运行安全性一级成效指标；网架协调性一级成效指标包括变电站负载协调度二级成效指标和线路潮流均衡度二级成效指标；运行安全性一级成效指标包括供电能力二级成效指标和过负荷/低电压风险二级成效指标；

基于灵活智能特性构建的系统项目成效评价指标包括调节能力一级成效指标和市场化水平一级成效指标；调节能力一级成效指标包括配电线路联络率二级成效指标和灵活性电源装机占比二级成效指标；市场化水平一级成效指标包括峰谷差率二级成效指标和市场化电量占比二级成效指标；

基于经济高效特性构建的系统项目成效评价指标包括绝对数量财务一级成效指标和相对数量财务一级成效指标；绝对数量财务一级成效指标包括投资回收期二级成效指标和预期最大收益二级成效指标；相对数量财务一级成效指标包括净现值率二级成效指标和内部收益率二级成效指标。

进一步地，所述指标权重确定模块，用于采用层次分析法确定系统各项目成效评价指标权重，获取指标权重集，具体为：

基于系统项目成效评价指标建立项目成效评价指标体系，形成一个多层级的递阶结构模型；

在递阶结构模型中，对从属于上一层每个指标的同层指标进行两两比较，得到判断矩阵，具体表示为：

式中，i和j为判断矩阵的行和列；r_ij为第i个评价指标比第j个评价指标的重要程度；n表示行数或列数；

采用最大特征根法检验判断矩阵的一致性，具体为：

计算判断矩阵R＝(r_ij)_n×n每一行的乘积，即计算每一行元素乘积的方根，即/>以及对/>归一化处理，即：/>

式中，W为判断矩阵的特征向量；接着，计算判断矩阵R＝(r_ij)_n×n的最大特征根，有：

式中，λ_max为判断矩阵的最大特征根，(RW)_i为向量RW的第i个元素；最后，基于判断矩阵R＝(r_ij)_n×n计算一致性检验指标CI，并通过CI值的大小，评价判断矩阵一致性程度的好坏，有：

同时，通过计算一致性检验指标CI，查询随机一致性指标RI的数值，验证判断矩阵R＝(r_ij)_n×n的满意程度，即：

当CR＜0.1时，说明判断矩阵R＝(r_ij)_n×n满足一致性条件，计算判断矩阵对上层指标的相对权重；当CR＞0.1时，说明判断矩阵R＝(r_ij)_n×n不满足一致性条件，需要对判断矩阵R＝(r_ij)_n×n进行修正；

根据计算得到的判断矩阵对上层指标的相对权重，即新型电力系统投资项目成效评价指标最高层各评价指标的权重w＝(w₁,w₂,...,w_n)^T以及准则层各评价指标的权重p＝(p₁,p₂,...,p_n)^T，计算总目标的权重，有：

W＝P^kW^k-1 (6)

同样，根据式(4)～式(5)进行综合一致性检验，当不满足一致性检验要求时，对其进行修正；当满足一致性检验要求时，获取指标权重集。

进一步地，所述综合成效评价值计算模块，用于基于指标权重集，采用模糊综合法计算系统各项目的综合成效评价值，具体为：

在项目成效评价指标体系的基础上，设定指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}和评价集V＝{v₁,v₂,...,v_m}，指标集指的是新型电力系统投资项目成效各层级评价指标，评价集指的是评语等级的模糊表达；

根据指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}和评价集V＝{v₁,v₂,...,v_m}进行等级划分，且统计指标集中各个评价指标u_i属于评价集的频率F_i，得到指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}的模糊评判矩阵F＝{F₁,F₂,...,F_m}；

结合模糊评判矩阵F＝{F₁,F₂,...,F_m}和指标权重集，获取一级模糊综合评价集，有：

式中，·表示模糊算子；在一级模糊综合评价集的基础上，获取多级模糊综合评价模型，有：

根据多级模糊综合评价模型计算不同层级的模糊评价结果，获取各项目的综合成效评价值，有：

P＝V·B (9)

式中，P表示项目的综合成效评价值。

进一步地，所述决策优化模块，用于根据综合成效评价值对新型电力系统进行决策优化，具体为：根据综合成效评价值进行大小排序，优先选择综合成效评价值大的项目在新型电力系统上进行建设，对项目决策进行优化。

上述实施例提供的系统可以分析新型电力系统发展特性，用于与传统电力系统相比较，指出风电、光伏等新能源大规模并网对其新型电力系统带来的影响；设计新型电力系统投资项目成效评价指标模块，用于判断新型电力系统投资项目成效的多维评价指标的提取；计算新型电力系统投资项目综合成效评价值，用于确定发展新型电力系统投资项目带来的现实效果，助力我国新型电力系统的建设和发展。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取电力系统运维基础数据，以分析电力系统发展特性；

基于电力系统发展特性构建系统项目成效评价指标；

采用层次分析法确定系统各项目成效评价指标权重，获取指标权重集；

基于指标权重集，采用模糊综合法计算系统各项目的综合成效评价值；

根据综合成效评价值对新型电力系统进行决策优化。

2.根据权利要求1所述的基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法，其特征在于，所述基于电力系统发展特性构建系统项目成效评价指标，具体为：

所述电力系统发展特性包括绿色低碳特性、安全可靠特性、灵活智能特性和经济高效特性；其中：

基于所述绿色低碳特性构建的系统项目成效评价指标包括新能源消纳一级成效指标和低碳节能一级成效指标；新能源消纳一级成效指标包括新能源电量渗透率二级成效指标和新能源消纳量二级成效指标；低碳节能一级成效指标包括减少二氧化碳排放量二级成效指标和污染物减排收益二级成效指标；

基于安全可靠特性构建的系统项目成效评价指标包括网架协调性一级成效指标和运行安全性一级成效指标；网架协调性一级成效指标包括变电站负载协调度二级成效指标和线路潮流均衡度二级成效指标；运行安全性一级成效指标包括供电能力二级成效指标和过负荷/低电压风险二级成效指标；

基于灵活智能特性构建的系统项目成效评价指标包括调节能力一级成效指标和市场化水平一级成效指标；调节能力一级成效指标包括配电线路联络率二级成效指标和灵活性电源装机占比二级成效指标；市场化水平一级成效指标包括峰谷差率二级成效指标和市场化电量占比二级成效指标；

基于经济高效特性构建的系统项目成效评价指标包括绝对数量财务一级成效指标和相对数量财务一级成效指标；绝对数量财务一级成效指标包括投资回收期二级成效指标和预期最大收益二级成效指标；相对数量财务一级成效指标包括净现值率二级成效指标和内部收益率二级成效指标。

3.根据权利要求2所述的基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法，其特征在于，所述采用层次分析法确定系统各项目成效评价指标权重，获取指标权重集，具体为：

基于系统项目成效评价指标建立项目成效评价指标体系，形成一个多层级的递阶结构模型；

在递阶结构模型中，对从属于上一层每个指标的同层指标进行两两比较，得到判断矩阵，具体表示为：

式中，i和j为判断矩阵的行和列；r_ij为第i个评价指标比第j个评价指标的重要程度；n表示行数或列数；

采用最大特征根法检验判断矩阵的一致性，具体为：

计算判断矩阵R＝(r_ij)_n×n每一行的乘积，即计算每一行元素乘积的方根，即/>以及对/>归一化处理，即：

式中，W为判断矩阵的特征向量；接着，计算判断矩阵R＝(r_ij)_n×n的最大特征根，有：

式中，λ_max为判断矩阵的最大特征根，(RW)_i为向量RW的第i个元素；最后，基于判断矩阵R＝(r_ij)_n×n计算一致性检验指标CI，并通过CI值的大小，评价判断矩阵一致性程度的好坏，有：

同时，通过计算一致性检验指标CI，查询随机一致性指标RI的数值，验证判断矩阵R＝(r_ij)_n×n的满意程度，即：

当CR＜0.1时，说明判断矩阵R＝(r_ij)_n×n满足一致性条件，计算判断矩阵对上层指标的相对权重；当CR＞0.1时，说明判断矩阵R＝(r_ij)_n×n不满足一致性条件，需要对判断矩阵R＝(r_ij)_n×n进行修正；

根据计算得到的判断矩阵对上层指标的相对权重，即新型电力系统投资项目成效评价指标最高层各评价指标的权重w＝(w₁,w₂,...,w_n)^T以及准则层各评价指标的权重p＝(p₁,p₂,...,p_n)^T，计算总目标的权重，有：

W＝P^kW^k-1 (6)

同样，根据式(4)～式(5)进行综合一致性检验，当不满足一致性检验要求时，对其进行修正；当满足一致性检验要求时，获取指标权重集。

4.根据权利要求3所述的基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法，其特征在于，所述基于指标权重集，采用模糊综合法计算系统各项目的综合成效评价值，具体为：

在项目成效评价指标体系的基础上，设定指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}和评价集V＝{v₁,v₂,...,v_m}，指标集指的是新型电力系统投资项目成效各层级评价指标，评价集指的是评语等级的模糊表达；

根据指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}和评价集V＝{v₁,v₂,...,v_m}进行等级划分，且统计指标集中各个评价指标u_i属于评价集的频率F_i，得到指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}的模糊评判矩阵F＝{F₁,F₂,...,F_m}；

结合模糊评判矩阵F＝{F₁,F₂,...,F_m}和指标权重集，获取一级模糊综合评价集，有：

式中，·表示模糊算子；在一级模糊综合评价集的基础上，获取多级模糊综合评价模型，有：

根据多级模糊综合评价模型计算不同层级的模糊评价结果，获取各项目的综合成效评价值，有：

P＝V·B (9)

式中，P表示项目的综合成效评价值。

5.根据权利要求1～4任一项所述的基于项目成效评价的新型电力系统决策优化方法，其特征在于，所述根据综合成效评价值对新型电力系统进行决策优化，具体为：根据综合成效评价值进行大小排序，优先选择综合成效评价值大的项目在新型电力系统上进行建设，对项目决策进行优化。

6.基于项目成效评价的新型电力系统决策优化系统，其特征在于，包括：

数据获取分析模块，用于获取电力系统运维基础数据，以分析电力系统发展特性；

评价指标构建模块，用于基于电力系统发展特性构建系统项目成效评价指标；

指标权重确定模块，用于采用层次分析法确定系统各项目成效评价指标权重，获取指标权重集；

综合成效评价值计算模块，用于基于指标权重集，采用模糊综合法计算系统各项目的综合成效评价值；

决策优化模块，用于根据综合成效评价值对新型电力系统进行决策优化。

7.根据权利要求6所述的基于项目成效评价的新型电力系统决策优化系统，其特征在于，所述评价指标构建模块，用于基于电力系统发展特性构建系统项目成效评价指标，具体为：

所述电力系统发展特性包括绿色低碳特性、安全可靠特性、灵活智能特性和经济高效特性；其中：

基于所述绿色低碳特性构建的系统项目成效评价指标包括新能源消纳一级成效指标和低碳节能一级成效指标；新能源消纳一级成效指标包括新能源电量渗透率二级成效指标和新能源消纳量二级成效指标；低碳节能一级成效指标包括减少二氧化碳排放量二级成效指标和污染物减排收益二级成效指标；

基于安全可靠特性构建的系统项目成效评价指标包括网架协调性一级成效指标和运行安全性一级成效指标；网架协调性一级成效指标包括变电站负载协调度二级成效指标和线路潮流均衡度二级成效指标；运行安全性一级成效指标包括供电能力二级成效指标和过负荷/低电压风险二级成效指标；

基于灵活智能特性构建的系统项目成效评价指标包括调节能力一级成效指标和市场化水平一级成效指标；调节能力一级成效指标包括配电线路联络率二级成效指标和灵活性电源装机占比二级成效指标；市场化水平一级成效指标包括峰谷差率二级成效指标和市场化电量占比二级成效指标；

基于经济高效特性构建的系统项目成效评价指标包括绝对数量财务一级成效指标和相对数量财务一级成效指标；绝对数量财务一级成效指标包括投资回收期二级成效指标和预期最大收益二级成效指标；相对数量财务一级成效指标包括净现值率二级成效指标和内部收益率二级成效指标。

8.根据权利要求7所述的基于项目成效评价的新型电力系统决策优化系统，其特征在于，所述指标权重确定模块，用于采用层次分析法确定系统各项目成效评价指标权重，获取指标权重集，具体为：

基于系统项目成效评价指标建立项目成效评价指标体系，形成一个多层级的递阶结构模型；

在递阶结构模型中，对从属于上一层每个指标的同层指标进行两两比较，得到判断矩阵，具体表示为：

式中，i和j为判断矩阵的行和列；r_ij为第i个评价指标比第j个评价指标的重要程度；n表示行数或列数；

采用最大特征根法检验判断矩阵的一致性，具体为：

计算判断矩阵R＝(r_ij)_n×n每一行的乘积，即计算每一行元素乘积的方根，即/>以及对/>归一化处理，即：

式中，W为判断矩阵的特征向量；接着，计算判断矩阵R＝(r_ij)_n×n的最大特征根，有：

式中，λ_max为判断矩阵的最大特征根，(RW)_i为向量RW的第i个元素；最后，基于判断矩阵R＝(r_ij)_n×n计算一致性检验指标CI，并通过CI值的大小，评价判断矩阵一致性程度的好坏，有：

同时，通过计算一致性检验指标CI，查询随机一致性指标RI的数值，验证判断矩阵R＝(r_ij)_n×n的满意程度，即：

当CR＜0.1时，说明判断矩阵R＝(r_ij)_n×n满足一致性条件，计算判断矩阵对上层指标的相对权重；当CR＞0.1时，说明判断矩阵R＝(r_ij)_n×n不满足一致性条件，需要对判断矩阵R＝(r_ij)_n×n进行修正；

根据计算得到的判断矩阵对上层指标的相对权重，即新型电力系统投资项目成效评价指标最高层各评价指标的权重w＝(w₁,w₂,...,w_n)^T以及准则层各评价指标的权重p＝(p₁,p₂,...,p_n)^T，计算总目标的权重，有：

W＝P^kW^k-1 (6)

同样，根据式(4)～式(5)进行综合一致性检验，当不满足一致性检验要求时，对其进行修正；当满足一致性检验要求时，获取指标权重集。

9.根据权利要求8所述的基于项目成效评价的新型电力系统决策优化系统，其特征在于，所述综合成效评价值计算模块，用于基于指标权重集，采用模糊综合法计算系统各项目的综合成效评价值，具体为：

在项目成效评价指标体系的基础上，设定指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}和评价集V＝{v₁,v₂,...,v_m}，指标集指的是新型电力系统投资项目成效各层级评价指标，评价集指的是评语等级的模糊表达；

根据指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}和评价集V＝{v₁,v₂,...,v_m}进行等级划分，且统计指标集中各个评价指标u_i属于评价集的频率F_i，得到指标集U＝{u₁,u₂,...,u_m}的模糊评判矩阵F＝{F₁,F₂,...,F_m}；

结合模糊评判矩阵F＝{F₁,F₂,...,F_m}和指标权重集，获取一级模糊综合评价集，有：

式中，·表示模糊算子；在一级模糊综合评价集的基础上，获取多级模糊综合评价模型，有：

根据多级模糊综合评价模型计算不同层级的模糊评价结果，获取各项目的综合成效评价值，有：

P＝V·B (9)

式中，P表示项目的综合成效评价值。

10.根据权利要求6～9任一项所述的基于项目成效评价的新型电力系统决策优化系统，其特征在于，所述决策优化模块，用于根据综合成效评价值对新型电力系统进行决策优化，具体为：根据综合成效评价值进行大小排序，优先选择综合成效评价值大的项目在新型电力系统上进行建设，对项目决策进行优化。