CN117895478A - 一种基于序关系法-熵权法的新型人体舒适度评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于序关系法‑熵权法的新型人体舒适度评价方法。本发明针对现有人体舒适度指数适用范围小、考虑气象因素不全面的问题，提出一种基于序关系法—熵权法的新型人体舒适度评价方法，本发明的舒适度评价方法可以涵盖温度、湿度、风速、降水、天气类型等多个维度，全面、合理地反映天气的综合作用，采用序关系法和熵权法相结合的组合赋权法，简便直观，减少主观因素对权重的影响，解决指标之间互相影响导致权重计算失准的问题。本发明方法适用于负荷受气象影响波动大背景下的电力系统短期负荷预测，具有工程应用的价值。

Description

一种基于序关系法-熵权法的新型人体舒适度评价方法

技术领域

本发明涉及电力系统负荷预测领域，尤其涉及一种基于序关系法-熵权法的新型人体舒适度评价方法。

背景技术

负荷预测是指导电网调度、规划的重要基础。近年来随着经济的发展，我国城市的用电负荷逐年上升，高速发展带来的负荷变化要求提升负荷预测准确率。通过精细化负荷预测，指导日前调度计划安排，提升地区供电可靠性，保障电网的安全稳定运行。此外，基于负荷预测结果，能够对线路运行风险以及分布式能源超发等情况进行合理评估，提供配电网改造的建议，暂缓或减少配电网改造投资。

对于城市短期电力负荷的预测，考虑天气因素的影响非常必要。影响电力负荷预测的因素众多，在短期负荷预测中最为显著的因素是气象因素，气象因素对电力系统负荷的影响过程是复杂的、高度耦合的，尤其在夏季，负荷受气温影响波动很大，甚至多地出现高温天气导致的缺电停电情况。因此处理好气象因素输入量对提高短期负荷预测的精度显得至关重要。

气温与负荷变化具有显著的相关性，这两者的变化较为连续、有规律、波动较小。相比而言，湿度和风速数据随机性强、波动较大，难以直接研究它们对负荷的作用。而气象因素对负荷的影响规律是非常复杂的，且往往存在着不同气象因素之间的交互作用。比如说当气温较高、湿度较大，会让人感到闷热；当气温较低时，若湿度较大，会让人感到更加寒冷。

因此，往往不单独分析各个气象因素对负荷的直接作用，而是寻求多个气象因素所产生的耦合效果，用人体舒适度指数来衡量，进而分析它们对负荷的影响。

人体舒适度指数是为了从气象角度来评价在不同气候条件下人的舒适感，它是根据人类机体与大气环境之间的热交换而制定的生物气象指标。它反映了人体对空气的温度、湿度、风速等气象要素的感受。

人体舒适度的具体计算方法有多种形式，在北京、南京、杭州等地使用这样的表示方法：

但是人体舒适度有特定的适用范围，不同地区气象差异大，该方法的普遍性尚待进一步验证。

为此，提出基于序关系法—熵权法的新型人体舒适度评价方法。

发明内容

本发明针对现有人体舒适度指数适用范围小、考虑气象因素不全面的问题，提出一种基于序关系法—熵权法的新型人体舒适度评价方法，适用于负荷受气象影响波动大背景下的电力系统短期负荷预测。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种基于序关系法-熵权法的新型人体舒适度评价方法，适用于负荷受气象因素影响较大时的电力系统短期负荷预测。其中，负荷受气象因素影响较大的情景包括：空调负荷占比较大的配电网在高温天气、极寒天气容易出现大的负荷波动。所述的人体舒适度评价方法为：

假设待进行人体舒适度指数评价的天数为m，即m个评价对象，共有n个气象因素，即n个评价指标，评价指标集记为G＝{G₁,G₂,…G_i,…G_n}，G_j表示第j个评价指标；第i天对应的第j个评价指标的值记为u_ij，U＝(u_ij)_m×n为评价对象对评价指标的属性矩阵；该方法包括如下步骤：

步骤1：基于属性矩阵U＝(u_ij)_m×n，采用序关系法给定各评价指标的主观权重，第j个指标的主观权重记为w_j，主观权重向量记为W＝[w₁,w₂,…,w_n]^T；

步骤2：基于属性矩阵U＝(u_ij)_m×n，采用熵权法计算各评价指标的客观权重，第j个指标的客观权重记为w_j ^*，客观权重向量记为W^*＝[w₁ ^*,w₂ ^*,…,w_n ^*]^T；

步骤3：对主客观权重进行组合赋权，得到综合评估人体舒适度指数值。

进一步地，所述步骤1具体为：

1)确定序关系

对于n个评价指标，当G_i指标的重要性不低于G_j指标时，记为G_i≥G_j。如果n个指标存在如下关系：

G₁≥G₂≥...≥G_n

则称指标集G＝{G₁,G₂,…,G_n}按“≥”建立了序关系。

序关系的确定主要是通过相关领域的专家评价，专家首先根据经验选择第一重要的评价指标，记为G₁ ^*；专家逐次在剩余指标中选择第一重要的评价指标，则可以确定序关系为G^*＝{G₁ ^*,G₂ ^*,…,G_n ^*}。

2)定量分析指标重要程度差异

以主观权重w_j表示指标G_j的重要程度，将指标G_j-1和G_j重要程度的比值记为序关系r_j，即

r_j可按表1赋值。

表1赋值表

3)计算主观权重

根据专家对序关系r_j的赋值计算各指标的主观权重。

根据上式可以计算w₁至w_n，从而得到主观权重向量W＝[w₁,w₂,…,w_n]^T。

进一步地，所述步骤2具体为：

熵权法通过分析指标调研数据所携带的信息量的大小来求解各评价指标的客观权重。如果评价对象的指标值差别比较明显，那么说明该评价指标的评价效果显著，反之，评价效果不显著。

熵权法赋权的主要步骤如下：

①对评价指标值进行标准化处理，构建评价指标的标准化矩阵：

基于下式对各评价指标值进行标准化处理：

假设共有n个评价指标，m个待评价对象，

从而得到评价指标的标准化矩阵：

式中，x_ij是第i个评价对象第j项指标进行归一化后指标值。

②计算第j项指标下，第i个评价对象指标值x_ij所占的比重p_ij：

从而得到以下矩阵：

③计算第j项指标的熵值e_j。

④计算第j项指标的差异系数。由于指标熵值e_j越小，指标的变异程度越大，反之，指标熵值e_j越大，指标的变异程度越小。

g_j＝1-e_j,(j＝1,2,...,n)

⑤计算第j项指标的权重w_j ^*。

从而得到客观权重向量W^*＝[w₁ ^*,w₂ ^*,…,w_n ^*]^T。

进一步地，所述步骤3具体为：

采用简单算数平均算法作为赋权方法进行组合赋权，可得指标的综合权重w_rj即：

将各指标权重与其标准化指标值相乘后求和，即可得到人体舒适度指数，即

式中，b_i为评价对象i的评价分值，即人体舒适度指数值；x_ij是评价对象i中评价指标j的标准化指标值，w_rj为指标j的权重。

本发明的有益效果为：

本发明的一种基于序关系法-熵权法的新型人体舒适度评价方法，该方法可以涵盖温度、湿度、风速、降水、天气类型等多个维度，全面、合理地反映天气的综合作用，采用序关系法和熵权法相结合的组合赋权法，简便直观，减少主观因素对权重的影响，解决指标之间互相影响导致权重计算失准的问题。具有工程应用的价值。

附图说明

图1是本发明方法的流程图；

图2是新型人体舒适度评价方法的评价指标体系。

具体实施方式

下面以具体实施例对本发明作进一步详细说明。

本具体实施例为四川天府地区2022.6.21-2022.6.30十天的人体舒适度指数评价(具体评价方法如图1)，气象因素数据如表1所示，包含温度、湿度、太阳辐射、降水量、风速(如图2所示)，即10个评价对象，共有5个评价指标，评价指标集记为G＝{G₁,G₂,…,G₅}，第i天对应的第j个指标的值记为u_ij，U＝(u_ij)_m×n为评价对象对评价指标的属性矩阵。

表1四川天府地区2022.6.21-2022.6.30气象数据

首先，基于序关系法给定主观权重，第j个指标的主观权重记为w_j，主观权重向量记为W＝[w₁,w₂,…,w_n]^T。

对于温度、湿度、太阳辐射、降水量、风速这5个评价指标，采用专家打分的方法对五个指标进行排序，可以确定序关系为温度≥湿度≥太阳辐射≥降水量≥风速，G^*＝{温度，湿度，太阳辐射，降水量，风速}。按照重要程度对序关系赋值，取r₂＝2,r₃＝1.6,r₄＝1.3,r₅＝1。根据专家对序关系的赋值计算各指标的主观权重，按照指标顺序得到的最终结果为W＝[0.436,0.218,0.1363,0.1048,0.1048]。

然后，基于熵权法计算客观权重，第j个指标的客观权重记为w_j ^*，客观权重向量记为W^*＝[w₁ ^*,w₂ ^*,…,w_n ^*]^T。

采用下式对评价指标值进行标准化处理，构建评价指标的标准化矩阵。

假设共有n个评价指标，m个待评价对象，

从而得到指标的标准化矩阵：

式中，x_ij是第i个评价对象第j项指标进行归一化后指标值。

基于上述方法对表1中的气象数据进行标准化，得到表2。

表2四川天府地区2022.6.21-2022.6.30气象数据标准化值

计算第j项评价指标下，第i个评价对象的特征值x_ij所占的比重。

从而得到以下矩阵：

计算第j项评价指标的熵值e_j。

计算第j项评价指标的差异系数。由于指标熵值e_j越小，评价指标的变异程度越大，反之，指标熵值e_j越大，评价指标的变异程度越小。

g_j＝1-e_j,(j＝1,2,...,n)

计算第j项评价指标的权重w_j。

最终求得客观权重W^*＝[0.229851601，0.216295788，0.241286012，0.109536794，0.203029805]。

最后，对主客观权重进行组合赋权，采用简单算数平均算法作为赋权方法进行组合赋权，可得评价指标的综合权重w_rj即：

可得综合权重向量W＝[0.332925801，0.217147894，0.188793006，0.107168397，0.153914903]

将各评价指标权重与其标准化指标值相乘后求和，即可得到人体舒适度指数，即

则可求得四川天府地区2022.6.21-2022.6.30十天的人体舒适度指数b1＝0.590920507，b2＝0.643796446，b3＝0.48915955，b4＝0.501442797，b5＝0.528977996，b6＝0.530403074，b7＝0.604120909，b8＝0.573098391，b9＝0.62670942，b10＝0.480655216。根据人体舒适度指数计算结果可知，第2天人体舒适度最好。十天都处于夏季，气温较高，第2天的太阳辐射较低，降水和风速较高，人体感觉较为舒适，本发明评价结果符合客观事实。基于序关系法—熵权法的新型人体舒适度评价方法，实现多重气象因素共存时的人体舒适度评价，可以涵盖温度、湿度、风速、降水等多个维度，全面、合理地反映天气的综合作用，同时，计算简便，主客观相结合的赋权方法减少主观因素对权重的影响，解决指标之间互相影响导致权重计算失准的问题。

Claims (4)

1.一种基于序关系法-熵权法的新型人体舒适度评价方法，其特征在于，假设待进行人体舒适度指数评价的天数为m，即m个评价对象，共有n个气象因素，即n个评价指标，评价指标集记为G＝{G₁,G₂,…G_i,…G_n}，G_j表示第j个评价指标；第i天对应的第j个评价指标的值记为u_ij，U＝(u_ij)_m×n为m个评价对象、n个评价指标的属性矩阵；所述人体舒适度评价方法包括以下步骤：

步骤1：基于属性矩阵U＝(u_ij)_m×n，采用序关系法给定各评价指标的主观权重，第j个指标的主观权重记为w_j，主观权重向量记为W＝[w₁,w₂,…,w_n]^T；

步骤2：基于属性矩阵U＝(u_ij)_m×n，采用熵权法计算各评价指标的客观权重，第j个指标的客观权重记为w_j ^*，客观权重向量记为W^*＝[w₁ ^*,w₂ ^*,…,w_n ^*]^T；

步骤3：对主客观权重进行组合赋权，得到综合评估人体舒适度指数值。

2.根据权利要求1所述的一种基于序关系法-熵权法的新型人体舒适度评价方法，其特征在于，所述步骤1具体包括以下步骤：

1)确定序关系

对于n个评价指标，通过专家评价，选择第一重要的评价指标，记为G₁ ^*，专家逐次在剩余指标中选择第一重要的评价指标，则确定序关系为G^*＝{G₁ ^*,G₂ ^*,…,G_n ^*}；

2)定量分析指标重要程度差异

以主观权重w_j表示指标G_j的重要程度，将指标G_j-1和G_j重要程度的比值称为序关系r_j，即

根据专家评价对序关系r_j进行赋值，从而定量分析指标重要程度差异；

3)计算主观权重

根据专家对序关系r_j的赋值计算各指标的主观权重

从而得到主观权重向量W＝[w₁,w₂,…,w_n]^T。

3.根据权利要求1所述的一种基于序关系法-熵权法的新型人体舒适度评价方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：

1)对评价指标值进行标准化处理，构建评价指标的标准化矩阵，具体为

对各评价指标值进行标准化处理：

其中，x_ij是第i个评价对象第j个评价指标进行标准化后的指标值，u_min,j和u_max,j分别为第j个评价指标的最小值和最大值；

从而将属性矩阵U＝(u_ij)_m×n转化为标准化矩阵：

2)计算第j个评价指标下，第i个评价对象的指标值x_ij所占的比重p_ij：

从而得到以下矩阵：

3)计算第j个评价指标的熵值e_j：

4)计算第j个评价指标的差异系数g_j：

g_j＝1-e_j,j＝1,2,...,n

5)计算第j个评价指标的客观权重w_j*：

从而得到客观权重向量W^*＝[w₁ ^*,w₂ ^*,…,w_n ^*]^T。

4.根据权利要求1所述的一种基于序关系法-熵权法的新型人体舒适度评价方法，其特征在于，所述步骤3具体包括以下步骤：

采用简单算数平均算法作为赋权方法进行组合赋权，得到指标的综合权重，即：

其中，w_j和w_j*分别为第j个评价指标的主观权重和客观权重，w_rj为第j个评价指标的综合权重；

将各指标权重与其标准化后的指标值相乘后求和，即可得到人体舒适度指数，即

式中，b_i为评价对象i的评价分值，即人体舒适度指数值；x_ij是第i个评价对象第j个评价指标进行归一化后的指标值。