一种基于分布式电源接入对配电网影响的综合评估方法

摘要

本发明公开了一种基于分布式电源接入对配电网影响的综合评估方法，其特征是建立分布式电源接入对配电网影响的综合评估指标体系，通过对含分布式电源的配电网络分析，计算出不同分布式电源接入方案下的三级指标数值，建立评估指标的标准化决策矩阵，分别获得一级指标、二级指标和三级指标的权重系数，据此确定综合权重系数，最终计算出不同分布式电源接入方案的综合评估满意度，其中综合评估满意度最大的方案即为最佳分布式电源接入方案。本发明方法避免了单纯使用客观分析法可能遇到的数据信息量不足，也避免了单纯使用主观分析法的主观随意性，在考虑人的判断模糊性的同时减少了检验判断矩阵一致性的繁琐环节。

说明书

技术领域

本发明涉及配电网规划评估领域，具体涉及一种基于分布式电源接入对配电网影响的综合 评估方法。

背景技术

随着环境保护压力日益突出以及能源需求越来越大，分布式电源的发展已成为社会各界 关注的焦点。分布式电源的接入使传统的配电网变成了一个遍布中小型电源和负荷的含多电 源的配电网，分布式电源渗透率的提高使得含分布式电源的配电网的稳态和动态特性发生质 的变化，这会对含分布式电源的配电网的经济性、可靠性及电能质量等方面带来诸多影响。 随着分布式电源的接入点和接入容量的不同，其带来的影响也有所不同。因此，评估分布式 电源接入对配电网的影响对促进分布式电源的大力发展和应用具有重要的理论和现实意义。

分布式电源接入对配电网的影响是一个涉及面广而复杂的问题，现有的研究大都是从分 布式电源接入对配电网影响的某一方面进行评估，没有对分布式电源接入对配电网影响(包 括经济性、可靠性和电能质量等)进行综合评估，同时缺乏分布式电源接入对配电网影响的 综合评估方法，在评估过程中很少考虑人的判断模糊性，判断矩阵的构造比较繁琐，不同评 估指标的权重系数的确定也不够完善。

发明内容

本发明是为避免上述现有技术所存在的不足之处，提供一种基于分布式电源接入对配电 网影响的综合评估方法，综合考虑分布式电源接入对配电网的影响，通过将三级指标的变异 系数和改进的三角模糊数层次分析法相结合确定权重系数，避免单纯使用客观分析法可能遇 到的数据信息量不足，也避免单纯使用主观分析法的主观随意性，在考虑人的判断模糊性的 同时减少检验判断矩阵一致性的繁琐环节。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：

本发明基于分布式电源接入对配电网影响的综合评估方法的特点是按如下步骤进行：

步骤一、建立分布式电源接入对配电网影响的综合评估指标体系：

根据各评估指标的性质及各评估指标间的隶属关系，将评估指标按如下方式分成不同的 层次和组：将基本评估指标记为三级指标，并按各自属性划归为六个二级指标，所述六个二 级指标分别为投资成本、效益、系统可靠性、负荷可靠性、母线电压和负荷点电压；将所述 六个二级指标按各自属性划归为三个一级指标，所述三个一级指标分别为经济性、可靠性和 电能质量，获得具有四个层次的综合评估指标体系；所述四个层次分别为最高层、第二层、 第三层和最底层，其中：

最高层为分布式电源接入对配电网影响的综合评估满意度；第二层为一级指标；第三层 为二级指标；最底层为三级指标；

步骤二、通过对含分布式电源的配电网络分析，计算出不同分布式电源接入方案下的三 级指标数值x_ij，其中i＝1,2,…,n，n为三级指标的总个数；j＝1,2,…,m，m是分布式 电源接入方案的总个数；

步骤三、按如下步骤建立评估指标的标准化决策矩阵：

①根据不同分布式电源接入方案下的三级指标数值x_ij，按式(1)和式(2)分别得出各 个三级指标的算术平均值x_i和标准差s_i，

$x_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{m}{\Sigma }}{x}_{\mathrm{ij}}}{m}---\left(1\right)$

$s_i=\sqrt{\frac{1}{m}\underset{j=1}{\overset{m}{\Sigma }}{(x_{\mathrm{ij}}-x_i)}^2}---\left(2\right)$

②由式(3)获得标准化三级指标数值z_ij为：

$z_{\mathrm{ij}}=\frac{(x_{\mathrm{ij}}-x_i)}{s_i}---\left(3\right)$

③将逆向指标前的正负号对调，则有标准化决策矩阵Z＝(z_ij)_n×m；

步骤四、按如下方式获得三级指标的权重系数：

由式(4)获得第i个三级指标的变异系数V_i：

$V_i=\frac{s_i}{x_i}---\left(4\right)$

则有：第i个三级指标的权重系数ω_i为

${\omega }_i=\frac{V_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{V}_i}---\left(5\right)$

步骤五、按如下方式分别获得各一级指标和二级指标的权重系数：

①采用层次分析法构造一致性判断矩阵

将N个指标按重要程度分别标记为a₁,a₂,…a_N，并且按照重要程度的排序为 a₁≥a₂≥…a_N，对第β个指标和第β+1个指标进行比较，对应的标度值记为t_β，其中 β＝1,2…N-1，然后按照指标重要程度的传递性计算出判断矩阵中其它元素值，从而构造出 一致性判断矩阵R＝(r_sv)_N×N，其中，r_sv为判断矩阵元素，s＝1,2…N，v＝1,2…N；

②将一致性判断矩阵元素r_sv表示为三角模糊数形式得到正互反三角模糊数一致性判断 矩阵，一致性判断矩阵元素r_sv对应于其中：三角模糊数的可能性最大的值 $r_{\mathrm{sv}}^m=r_{\mathrm{sv}};$三角模糊数的下限值$r_{\mathrm{sv}}^l=r_{\mathrm{sv}}^m-0.5;$三角模糊数的上限值$r_{\mathrm{sv}}^u=r_{\mathrm{sv}}^m+0.5;$

③分别构建下限值矩阵A^l、可能性最大的值矩阵A^m和上限值矩阵A^u为：

$A^l={\left(r_{\mathrm{sv}}^l\right)}_{N\times N};A^m={\left(r_{\mathrm{sv}}^m\right)}_{N\times N};A^u={\left(r_{\mathrm{sv}}^u\right)}_{N\times N};$

④按如下过程计算权重系数：

分别计算下限值矩阵A^l、可能性最大的值矩阵A^m和上限值矩阵A^u的最大特征值对应的 下限值归一化特征向量y^l、可能性最大的值归一化特征向量y^m、上限值归一化特征向量y^u；

其中，$y^l=\left(\begin{array}{c}{y}_1^l\\ y_2^l\\ .\\ .\\ .\\ y_N^l\end{array}\right),y^m=\left(\begin{array}{c}{y}_1^m\\ y_2^m\\ .\\ .\\ .\\ y_N^m\end{array}\right),y^u=\left(\begin{array}{c}{y}_1^u\\ y_2^u\\ .\\ .\\ .\\ y_N^u\end{array}\right)$

分别计算中间变量k、h、g；

$k=\sqrt{\underset{v=1}{\overset{N}{\Sigma }}\frac{1}{\underset{s=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_{\mathrm{sv}}^u}},h=\sqrt{\underset{v=1}{\overset{N}{\Sigma }}\frac{1}{\underset{s=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_{\mathrm{sv}}^m}},g=\sqrt{\underset{v=1}{\overset{N}{\Sigma }}\frac{1}{\underset{s=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_{\mathrm{sv}}^l}}$

第s个指标的三角模糊数权重$w_s=(w_s^l,w_s^m,w_s^u),$并有：$w_s^l=k{y}_s^l;w_s^m=h{y}_s^m;$其中，为第s个指标的三角模糊数权重的下限值，为第s个指标的三角模 糊数权重的可能性最大的值，为第s个指标的三角模糊数权重的上限值，为下限值归一 化特征向量中第s个指标对应的元素，为可能性最大的值归一化特征向量中第s个指标对 应的元素，为上限值归一化特征向量中第s个指标对应的元素；

确定各个指标的权重系数

$w_s^{*}=\frac{1}{2}[(1-\alpha )w_s^l+w_s^m+\alpha w_s^u],\alpha \in \left[\mathrm{0,1}\right]---\left(6\right)$

式(6)中，α为风险系数；

当所述N个指标取为一级指标时，权重系数即为一级指标权重系数，记为λ_p，其中 p＝1,2…P，P为一级指标个数；

当所述N个指标取为二级指标时，权重系数即为二级指标权重系数，记为η_q，其中 q＝1,2…Q，Q为二级指标个数；

步骤六、按式(7)确定综合权重系数W_i^*：

${W_i}^{*}=\frac{\underset{p=1}{\overset{P}{\Sigma }}\underset{q=1}{\overset{Q}{\Sigma }}\zeta {\omega }_i{\eta }_q{\lambda }_p}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{p=1}{\overset{P}{\Sigma }}\underset{q=1}{\overset{Q}{\Sigma }}\zeta {\omega }_i{\eta }_q{\lambda }_p}---\left(7\right)$

其中，ζ为考虑系数，当第i个三级指标隶属于第q个二级指标且第q个二级指标隶属于 第p个一级指标时ζ＝1，否则ζ＝0，W_i^*为第i个三级指标的综合权重系数；

步骤七、综合评估满意度的计算表达式如式(8)：

$S_j=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W_i}^{*}{z}_{\mathrm{ij}}---\left(8\right)$

其中，S_j为第j个分布式电源接入方案的综合评估满意度；

根据式(8)分别计算出m个分布式电源接入方案的综合评估满意度，其中综合评估满意 度最大的方案即为最佳分布式电源接入方案。

与已有技术相比，本发明有益效果体现在：

本发明结合分布式电源接入配电网后运行特点，分析不同评估指标的性质及不同评估指 标间的隶属关系，建立了完善的综合评估指标体系，更加全面地反应分布式电源接入对配电 网的影响；将三级指标的变异系数和改进的三角模糊数层次分析法相结合确定权重系数，避 免了单纯使用客观分析法可能遇到的数据信息量不足，也避免了单纯使用主观分析法的主观 随意性，在考虑人的判断模糊性的同时减少了检验判断矩阵一致性的繁琐环节；通过建立综 合评估指标体系的层次结构，可以计算出分布式电源接入对配电网影响的综合评估满意度， 评估结果更科学，实用性强。

附图说明

图1为分布式电源接入对配电网影响的综合评估方法流程图。

具体实施方式

参见图1，本实施例中基于分布式电源接入对配电网影响的综合评估方法是按如下步骤 进行：

步骤一、建立分布式电源接入对配电网影响的综合评估指标体系：

根据各评估指标的性质及各评估指标间的隶属关系，将评估指标按如下方式分成不同的 层次和组：将基本评估指标记为三级指标，并按各自属性划归为六个二级指标，所述六个二 级指标分别为投资成本、效益、系统可靠性、负荷可靠性、母线电压和负荷点电压；将所述 六个二级指标按各自属性划归为三个一级指标，所述三个一级指标分别为经济性、可靠性和 电能质量，获得具有四个层次的综合评估指标体系；所述四个层次分别为最高层、第二层、 第三层和最底层，其中：

最高层为分布式电源接入对配电网影响的综合评估满意度；第二层为一级指标；第三层 为二级指标；最底层为三级指标；

在综合评估指标体系分组的过程中，同组的评估指标属性相同，隶属于上一层的同一个 指标，不同组评估指标属性不同，在保证评估指标体系全面反应分布式电源接入对配电网影 响的同时确保不同评估指标反映的问题要相对独立，不能有过多重叠，否则就变相增加了这 一评估指标的权重。

步骤二、通过对含分布式电源的配电网络分析，计算出不同分布式电源接入方案下的三 级指标数值x_ij，其中i＝1,2,…,n，n为三级指标的总个数；j＝1,2,…,m，m是分布式 电源接入方案的总个数；

通过对含分布式电源的配电网络潮流计算、可靠性评估、经济评价和电能质量等内容进 行分析，计算出不同分布式电源接入方案下的三级指标数值。

步骤三、按如下步骤建立评估指标的标准化决策矩阵：

①根据不同分布式电源接入方案下的三级指标数值x_ij，按式(1)和式(2)分别得出各 个三级指标的算术平均值x_i和标准差s_i，

$x_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{m}{\Sigma }}{x}_{\mathrm{ij}}}{m}---\left(1\right)$

$s_i=\sqrt{\frac{1}{m}\underset{j=1}{\overset{m}{\Sigma }}{(x_{\mathrm{ij}}-x_i)}^2}---\left(2\right)$

②由式(3)获得标准化三级指标数值z_ij为：

$z_{\mathrm{ij}}=\frac{(x_{\mathrm{ij}}-x_i)}{s_i}---\left(3\right)$

②将逆向指标前的正负号对调，则有标准化决策矩阵Z＝(z_ij)_n×m；

由于不同评估指标的量纲不同，所以通过各个三级指标的算术平均值和标准差进行标准 化处理并形成标准化决策矩阵，可以去除不同量纲的影响，使不同评估指标具有可比性。因 为评估指标有正逆之分，对于逆向指标，将其前的正负号对调。通过上述标准化处理之后的 指标值围绕在0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。

步骤四、按如下方式获得三级指标的权重系数：

由式(4)获得第i个三级指标的变异系数V_i：

$V_i=\frac{s_i}{x_i}---\left(4\right)$

则有：第i个三级指标的权重系数ω_i为

${\omega }_i=\frac{V_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{V}_i}---\left(5\right)$

在评估指标体系中，指标取值差异越大的指标，也就是越难以实现的指标，这样的指标 更能反映不同的分布式电源接入方案的差距。因为评估指标的变异系数是通过评估指标的算 术平均值和标准差求得，能够体现指标数值的差异程度，因此通过变异系数确定的权重系数 直接利用了各项指标所包含的信息，是一种客观的赋权方法。

步骤五、按如下方式分别获得各一级指标和二级指标的权重系数：

①采用层次分析法构造一致性判断矩阵

将N个指标按重要程度分别标记为a₁,a₂,…a_N，并且按照重要程度的排序为 a₁≥a₂≥…a_N，对第β个指标和第β+1个指标进行比较，对应的标度值记为t_β，其中 β＝1,2…N-1，然后按照指标重要程度的传递性计算出判断矩阵中其它元素值，从而构造出 一致性判断矩阵R＝(r_sv)_N×N，其中，r_sv为判断矩阵元素，s＝1,2…N，v＝1,2…N；

对传统的构造判断矩阵的方法进行改进，改进后的判断矩阵具有严格的一致性，避免了 繁琐的一致性检验，减小了工作量。在构造判断矩阵时，采用如表1所示的标度法。

表1  重要性标度含义表

②将一致性判断矩阵元素r_sv表示为三角模糊数形式得到正互反三角模糊数一致性判断 矩阵，一致性判断矩阵元素r_sv对应于其中：三角模糊数的可能性最大的值 $r_{\mathrm{sv}}^m=r_{\mathrm{sv}};$三角模糊数的下限值$r_{\mathrm{sv}}^l=r_{\mathrm{sv}}^m-0.5;$三角模糊数的上限值$r_{\mathrm{sv}}^u=r_{\mathrm{sv}}^m+0.5;$

改造后的正互反三角模糊数一致性判断矩阵考虑了人的判断模糊性，避免了传统经验类 比法的局限性，引入不确定信息，可以充分考虑众多复杂因素。

③分别构建下限值矩阵A^l、可能性最大的值矩阵A^m和上限值矩阵A^u为：

$A^l={\left(r_{\mathrm{sv}}^l\right)}_{N\times N};A^m={\left(r_{\mathrm{sv}}^m\right)}_{N\times N};A^u={\left(r_{\mathrm{sv}}^u\right)}_{N\times N};$

③按如下过程计算权重系数：

采用幂法分别计算下限值矩阵A^l、可能性最大的值矩阵A^m和上限值矩阵A^u的最大特征 值对应的下限值归一化特征向量y^l、可能性最大的值归一化特征向量y^m、上限值归一化特 征向量y^u；

其中，$y^l=\left(\begin{array}{c}{y}_1^l\\ y_2^l\\ .\\ .\\ .\\ y_N^l\end{array}\right),y^m=\left(\begin{array}{c}{y}_1^m\\ y_2^m\\ .\\ .\\ .\\ y_N^m\end{array}\right),y^u=\left(\begin{array}{c}{y}_1^u\\ y_2^u\\ .\\ .\\ .\\ y_N^u\end{array}\right)$

分别计算中间变量k、h、g；

$k=\sqrt{\underset{v=1}{\overset{N}{\Sigma }}\frac{1}{\underset{s=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_{\mathrm{sv}}^u}},h=\sqrt{\underset{v=1}{\overset{N}{\Sigma }}\frac{1}{\underset{s=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_{\mathrm{sv}}^m}},g=\sqrt{\underset{v=1}{\overset{N}{\Sigma }}\frac{1}{\underset{s=1}{\overset{N}{\Sigma }}{r}_{\mathrm{sv}}^l}}$

第s个指标的三角模糊数权重$w_s=(w_s^l,w_s^m,w_s^u),$并有：$w_s^l=k{y}_s^l;w_s^m=h{y}_s^m;$其中，为第s个指标的三角模糊数权重的下限值，为第s个指标的三角模 糊数权重的可能性最大的值，为第s个指标的三角模糊数权重的上限值，为下限值归一 化特征向量中第s个指标对应的元素，为可能性最大的值归一化特征向量中第s个指标对 应的元素，为上限值归一化特征向量中第s个指标对应的元素；

确定各个指标的权重系数

$w_s^{*}=\frac{1}{2}[(1-\alpha )w_s^l+w_s^m+\alpha w_s^u],\alpha \in \left[\mathrm{0,1}\right]---\left(6\right)$

式(6)中，α为风险系数；反映了决策者的风险态度。当α>0.5时，称决策者是追求风 险的；当α＝0.5，称决策者是风险中立的；当α<0.5时，称决策者是厌恶风险的。

当所述N个指标取为一级指标时，N值取3，此时基于最高层分布式电源接入对配电网 影响的综合评估满意度和第二层的经济性、可靠性和电能质量三个一级指标，构造一个3阶 的正互反三角模糊数一致性判断矩阵，求出的权重系数即为一级指标权重系数，记为λ_p， 其中p＝1,2…P，P为一级指标个数，此时P值取3；

当所述N个指标取为二级指标时，N值取2，此时基于第二层的经济性指标及其隶属第 三层的投资成本和效益两个二级指标、第二层的可靠性指标及其隶属第三层的系统可靠性和 负荷可靠性两个二级指标、第二层的电能质量指标及其隶属第三层的母线电压和负荷点电压 两个二级指标，构造3个2阶的正互反三角模糊数一致性判断矩阵，求出的权重系数即为 二级指标权重系数，记为η_q，其中q＝1,2…Q，Q为二级指标个数，此时Q值取6。

步骤六、按式(7)确定综合权重系数W_i^*：

${W_i}^{*}=\frac{\underset{p=1}{\overset{P}{\Sigma }}\underset{q=1}{\overset{Q}{\Sigma }}\zeta {\omega }_i{\eta }_q{\lambda }_p}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{p=1}{\overset{P}{\Sigma }}\underset{q=1}{\overset{Q}{\Sigma }}\zeta {\omega }_i{\eta }_q{\lambda }_p}---\left(7\right)$

其中，ζ为考虑系数，当第i个三级指标隶属于第q个二级指标且第q个二级指标隶属于 第p个一级指标时ζ＝1，否则ζ＝0，W_i^*为第i个三级指标的综合权重系数；

通过该步骤确定的综合权重系数同时考虑了主客观因素以及人的判断模糊性，避免了单 纯使用客观分析法可能遇到的数据信息量不足，也避免了单纯使用主观分析法的主观随意性。

步骤七、综合评估满意度的计算表达式如式(8)：

$S_j=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W_i}^{*}{z}_{\mathrm{ij}}---\left(8\right)$

其中，S_j为第j个分布式电源接入方案的综合评估满意度；

根据式(8)分别计算出m个分布式电源接入方案的综合评估满意度，其中综合评估满意 度最大的方案即为最佳分布式电源接入方案。