梁海峰，刘子嫣
(华北电力大学 电气与电子工程学院，河北 保定 071003)
随着能源发展格局变化，电网功能不再仅是电力输送，更需具备资源优化配置的能力，智能配电网是电力行业重点发展方向，通过综合效益评估可了解其建设情况，衡量当前发展水平，作为电网的规划参考。
评估可从多个角度进行。如可持续发展能力[1]、分布式能源系统[2]、宏观微观层面[3]、需求响应[4]、静动态方向进行评估[5]。
评估过程主要包括指标选取、权重计算、评估结果确定。指标选取可从源头切入，综合评估的指标较全面，例如部分文献都包含了可靠性、经济性、环保性等指标[1,5-8]，单项评估指标选取需具备反映该情况的能力，但为准确体现配电网水平，也应选择较全面的指标，例如针对环境[9]、互动性[10]、综合能效[11]及经济性[12-14]等；
也可从需求切入，根据需求响应评估[4]。此外，在电力体制改革下，分布式电源应用愈加广泛，也应加以考虑[2,15-17]。
权重包括主观权重的层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)[1，2,5,11，12,15-17]、专家评估[7]；
客观权重的熵权法[1，2,7，8,12]、网络分析法[8]，主成分分析[18]等。
评估结果确定包括线性加权[8,11,17]、模糊评价[1,5,7,16]、多属性加权决策[2]等；
动态反馈性系统问题多用系统动力学的方法[1,4]。
本文建立了智能配电网综合效益评估模型，从可靠性、电能质量、经济性、环保性、互动性、技术性六个维度建立指标体系，确定指标权重并提出评分模型，进行了算例评估、灵敏性分析和关键指标的选取。
智能配电网综合效益不仅体现于经济方面，可靠性、环保性等也不容忽视，遵循科学性、全面性、典型性、实用性、独立性原则，建立包含六个维度35项指标的指标体系，如图1所示。
图1 评价指标体系Fig.1 Evaluation system
采用主客观权重结合的方法，主观权重根据通过集中检验的数名专家意见采用AHP并结合熵权法分析；
客观权重采用熵权法计算，最终权重由主客观权重线性加权得到，由模糊综合评价法得评估结果。
2.1 评估指标体系的建立
建立指标体系，设第二层指标分别为{A,B,C,D,E,F}。
2.2 指标权重的确定
2.2.1 主观权重计算
采用AHP计算初步主观权重，收集七位专家根据1～9比例标度理论对指标构造的两两判断矩阵，1～9比例标度及意义如表1。
表1 1～9比例标度及意义Tab.1 The 1～9 scale and meaning
每两标度间有一中间状态，即2、4、6、8，其意义介于两标度代表的重要程度之间。
为避免主观判断矩阵与客观事实的误差，需进行一致性检验，n阶矩阵一致的充分必要条件为最大特征值λmax=n。
Aw=λw
(1)
式中：A为判断矩阵；
λ为特征值；
w为特征向量。
判断矩阵轻微的不一致不可避免且可接受，一致性判断如下。
一致性指标CI：
(2)
查询对应的随机一致性指标：
(3)
RI为平均随机一致性指标，取值如表2。
表2 一致性指标取值Tab.2 The value of the consistency index
一致性比例CR：
(4)
若CR<0.1，认为判断矩阵一致性可接受，若CR≥0.1，应修改判断矩阵直到一致性可接受。
采用特征值法求取权向量，再进行层次总排序，得指标权重。
收集专家意见时易出现意见不统一的情况，需进行集中程度检验，若未通过可将其淘汰或重新判定后再检验[19]。
确定指标排序秩rij，是各指标相对目标的重要程度以自然数形式表示的不重复排列。
专家意见一致性用秩和方差S判断。
(5)
式中：Rj为秩和，即m位专家对指标j的排序秩之和；
RM为秩和平均值。
(6)
(7)
若各专家意见相同，则秩和方差最大且为定值。
(8)
用肯德尔和谐系数W表示专家集中程度：
(9)
易知，W越接近1，专家意见集中程度越好。
采用皮尔逊(R.Pearson)χ2准则检验集中程度，检验统计量为
χ2=m(n-1)W
(10)
上式服从自由度为n-1的χ2分布，若置信水平为β，在弃真概率α(α=1-β)下，满足χ2>χα2(df)，则专家意见在α上显著一致。
设置信水平为95%，若专家意见不一致，需计算绝对离差度Ei，按序淘汰或重新评判。
(11)
aj为综合排序秩：
(12)
采用熵权法计算各专家意见占主观权重的重要程度，与其权重线性加权得最终主观权重。
2.2.2 客观权重计算
客观权重采用熵权法。当前电网部分方面已达较高水平，如供电可靠率基本在99.9%以上，在熵权法中占比重较少，但对电网运行至关重要，因此先进行数据处理，例如可采用与1做差再取相反数等处理方法。
2.2.3 最终权重计算
主客观权重线性加权得最终权重。
W=αW1+(1-α)W2
(13)
结合当前智能配电网现状，确定α=0.5[12]。
2.3 综合评分方法
综合评分采用模糊综合分析法，根据隶属度理论构成评判矩阵，再与权重结合得评价结果。
设共有n个指标，指标集记为
U={U1,U2…Un}
相应权重记为
W={W1,W2…Wn}
采用包含差、较差、一般、较好、好5个结果的评语集，则评语集可记为
X={0,25,50,75,100}
将有量纲数据标准化为无量纲数据，将指标分为成本型和效益型指标，设原指标数据矩阵为Cnxm’，标准化后为Cnxm。
若指标j为成本型指标：
(14)
若指标j为效益型指标：
(15)
评价矩阵An×m由指标集对评语集的隶属度确定，aij表示指标i对评语j的隶属度，采用高斯型隶属度函数计算。将模糊矩阵通过模糊变化变为评分集上的模糊向量B1×m’：
B′=W1×n·An×m
(16)
对B1×m’归一化得矩阵B1×m：
(17)
最终评分F为
F=B1×m·X1×mT
(18)
通过线性加权计算各区域综合效益评分：
X=W1×6·F6×1
(19)
以四个区域为例验证评估模型，收集原始数据并计算权重，进行综合评分，指标权重如表3，算例评分情况如表4。
表3 指标权重Tab.3 The weight of indicators
表4 算例评分情况Tab.4 Scoring situation of the calculation example
分析评分结果，区域三评分最高，区域二最低，主要原因为区域三供电可靠率、系统停电持续时间、智能电表普及程度较高，但环保性和技术性发展较落后，需提高巡检的自动化程度，减少传统配电网对环境的污染，如提倡电动汽车使用、积极选择电能替代能源等；
区域二虽电能质量发展较好，但可靠性发展较为落后，停电情况较严重，且线路损耗、分布式发电发展所需成本较高，应提高电气设备维护，合理调整运行电压水平，提高配电网运行经济性；
区域一停电时间较长，是主要建设方向，但分布式发电、电动汽车、节能减排等工作发展突出，可改善其效益水平；
区域四的可靠性、电能质量较差，可完善停电计划，提高主要设备的装备水平。
随着科技水平的提高，指标权重可能需根据实际情况做出调整，需对二级指标进行灵敏度分析[20]，以增强所提评估方法的适用性。
边际指标权重下p、q评分值如下，Fij为区域j指标i的评分值。
(20)
(21)
边际指标权重超过允许范围的为第一批不灵敏的指标对，包括w2/w3、w2/w6、w3/w5、w3/w6、w4/w5、w4/w6、w5/w6。
图2 灵敏度区间图Fig.2 Graph of sensitivity interval
对其余的指标对绘制指标权重灵敏度区间图，定义当指标权重变化时，若最高的两区域不发生变化，即可判定该指标对是不灵敏的。
以w1/w4为例对指标权重灵敏度进行分析，如图3。
图3 w1/w4指标对灵敏度分析图Fig.3 Sensitivity analysis Graph of w1/w4 index.
由图3可知，当指标1、4的权重在阴影部分变化时，四个区域的评分情况的排序不会发生改变，即Q3>Q1>Q4>Q2；
当两指标权重在区间③、②、①上时，评分结果分别为Q1>Q3>Q4>Q2、Q1>Q4>Q3>Q2、Q4>Q1>Q3>Q2，在阴影区间及③上时，评分最高的两个区域没有变化，因此其灵敏度区间长度
Δ=0.151 7>Δ0
因此这两个指标对评估结果是不灵敏的。
对另外7个指标对进行灵敏度分析，其中指标对w1/w2、w2/w5在权重变化时分数最高的两个区域无变化，为不灵敏的指标；
在剩余指标对中通过Δ0约束，只有w1/w6(Δ=0.128 9)、w2/w4(Δ=0.064 1)在阈值范围内，因此在15对指标中，可靠性和技术性、电能质量和环保性两对指标对评分结果是灵敏的，调整权重时需多加注意。
实际评估中，35个指标数据不能保证完整度，因此对指标进行再筛选，得到指标最小集合，并使评估结果尽可能贴近实际，可增强所提评估方法的可行性。
通过计算指标间的相关系数可判断其相关程度，对于相关程度较高的指标，可选取部分指标代表指标整体水平，选取的指标即为评估关键指标。
本文采用Spearman相关系数对指标进行分析：
(1)设进行相关系数求解的两个向量分别为X和Y，将其数据Xi、Yi分别由小到大排列，并记为R(Xi)、R(Yi)。
(2)将其对应元素做差，并计算平方和：
(22)
m为列向量X、Y中所含的元素个数。
(3)计算指标间相关系数R：
(23)
相关系数越接近1，说明两个指标间相关程度越大。相关程度的认定如表5所示。
表5 相关系数认定情况Tab.5 Recognition status of correlation coefficient
计算三级指标间的相关系数，对高度相关的指标分类，其权重为该类别指标的原权重值之和。
各指标分类中的代表指标按其原权重值选取，以可靠性为例，指标可分为三类，分别为供电可靠率、线路n-1通过率、主变n-1通过率；
系统平均停电频率、系统停电持续时间、用户平均停电频率；
线路故障自愈率，第一类供电可靠率权重最大，线路n-1通过率权重最小，第二类系统停电持续时间权重最大，用户平均停电频率权重最小。
列举分析四类情况：(1)供电可靠率、系统停电持续时间、线路故障自愈率；
(2)供电可靠率、用户平均停电频率、线路故障自愈率；
(3)线路n-1通过率、系统停电持续时间、线路故障自愈率；
(4)线路n-1通过率、用户平均停电频率、线路故障自愈率，在以上各指标数据基础上分别计算四区域可靠性得分，与原评分对比。
四种情况四个区域的误差平均值分别为1.50%、3.60%、6.13%、8.26%，易得，情况一评分误差最小，因此选择同类指标中原权重最大的为关键指标，在此原则下总结21个关键指标及权重，如表6。
表6为评估指标的最小集合，即关键指标集，需注意的是，虽然根据关键指标体系进行的评估与原评估结果较为吻合，但考虑不够周全，若可保证指标数据的完整性，选择原指标体系进行评估将与现实情况更为贴切。
表6 关键指标体系及权重Tab.6 Key indicator system and its weight
本文从智能配电网特点出发，对其综合效益评估问题展开研究，得到以下结论：
(1)提出了一种指标主观权重的确定方法，为降低权重主观性较强及专家意见不一致的影响，对专家意见进行集中程度检验，通过后对AHP的权重结果进行熵权法的再处理，可使指标权重的结果更为可信，避免主观因素过强。
(2)针对指标体系进行指标权重的灵敏度分析，确定了对综合效益水平影响较大的两对指标，包括可靠性和技术性、电能质量和环保性，可为智能配电网发展方向的确定及不同情况的综合效益评估提供参考。
(3)提出了一种提取关键指标的方法，若原指标体系数据采集困难，可仅提供部分关键指标数据进行评估，采用Spearman相关系数筛选关键指标，确定了包含21个指标的评估最小指标集，经检验，关键指标选取及权重确定的方法与原指标体系的评分结果误差较小，在数据不足时与实际情况较为符合，具有一定的实用性。
本文提出了一种基于改进AHP-熵权法-模糊综合评价的智能配电网综合效益评估方法，可根据不同配电网的发展情况进行综合效益评估，考虑了数据采集存在的困难，提取了部分关键指标用以评估，具有一定的可行性和工程实际意义。
猜你喜欢权法一致性配电网基于熵权法的BDS钟差组合预测模型的建立导航定位学报(2022年4期)2022-08-15关注减污降碳协同的一致性和整体性公民与法治(2022年5期)2022-07-29注重教、学、评一致性 提高一轮复习效率教学考试(高考物理)(2021年5期)2021-11-08IOl-master 700和Pentacam测量Kappa角一致性分析中医眼耳鼻喉杂志(2021年1期)2021-07-22配电网自动化的应用与发展趋势经济技术协作信息(2018年32期)2018-11-30BP神经网络结合熵权法优化甘草皂苷提取工艺中成药(2017年9期)2017-12-19基于熵权法*的广西能源安全评价自然资源情报(2017年7期)2017-11-26基于IEC61850的配电网数据传输保护机制电测与仪表(2016年5期)2016-04-22配电网不止一步的跨越河南电力(2016年5期)2016-02-06基于事件触发的多智能体输入饱和一致性控制燕山大学学报(2015年4期)2015-12-25