CN105243609A - 一种基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种基于模糊层次分析的用户有序用电价值评估方法，包括确立用户有序用电价值综合评估指标体系；计算各指标体系对用户有序用电价值评估的权重；获取各指标相关电网运行数据，并对数据进行整理分析；计算用户有序用电综合价值；根据计算结果优化有序用电决策；本发明全面反映用户的适用度与重要程度，从用户侧考虑有序用电方案的公平性与科学性，有助于实现资源优化配置，提高效率；模糊层次分析算法，改进专家判断矩阵，形成模糊一致性判断矩阵，并把行归一法或方根法与特征向量法相结合，全面应用用户有序用电信息中量化的基础数据，通过专家赋值，使用户有序用电价值分析结果与用户实际情况更吻合，增强评估结果的客观性。

Description

一种基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法

技术领域

本发明属于电网信息化技术领域，具体来说是一种基于模糊层次分析的用户有序用电价值评估方法。

背景技术

目前，电力负荷特性正发生巨大变化，高峰负荷大幅增长，峰谷差日益扩大，***负荷率不断下降，负荷性缺电问题逐渐凸显。加强电力需求侧管理，开展有序用电工作，对于平衡电力供需，节约资源和保护环境是很有必要的。

有序用电实质上是对各用电负荷在时间上的重新分布，采用错、避峰等手段进行负荷整形，以消纳供需缺口，控制用电需求，维护供用电秩序。现有有序用电决策优化模型对于移峰方式的处理偏于理想化，忽略了用户有序用电价值对错峰、避峰和负控限电优先级的影响，无法体现“有保有限，区别对待”的原则。为了提高用户满意度，保障电网运行安全性和经济性，有必要对不同用户的有序用电价值进行综合评价，在实施有序用电时优先调用用电价值评估较差用户的相应控制手段，辅助有序用电决策，增强有序用电方案制定的公平性和科学性，实现有限电力资源的优化配置。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于模糊层次分析的用户有序用电价值评估方法，将用户有序用电价值应用到有序用电方案的制定中，确保有序用电最优方案制定的公平性与科学性，改善电网电能质量，提升用户满意度。

本发明采用以下方案实现：

一种基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法，所述决策方法包括如下步骤，

步骤1、确立用户有序用电价值综合评估指标体系：用户有序用电价值综合评价指标体系的确立是指导下一阶段用户有序用电价值评估的基础；

步骤2、计算各指标体系对用户有序用电价值评估的权重：考虑各指标对于用户有序用电价值评估的不同影响，利用模糊层次分析算法对各指标对于用户有序用电价值评估的重要程度进行分层级计算，计算出最低层级可量化指标的权重，为进一步计算用户有序用电价值做好准备；

步骤3、获取各指标相关电网运行数据：从计量自动化***、电能量数据中心、SACDA、电力营销***、配网GIS***中获取各指标相关的量测数据、台账数据、电价数据以及配电设备地理位置信息、拓扑关系数据，并对数据进行整理分析；

步骤4、计算用户有序用电综合价值：依据各指标相关的电网运行数据，对各指标的取值进行计算，结合模糊层次分析算法确定的各指标权重，计算用户的有序用电综合价值；

步骤5、根据计算结果优化有序用电决策：结合用户有序用电价值评估结果，根据多时间尺度协调的有序用电集中决策模型目标函数，综合考虑不同负荷特性曲线用户的错避峰总控制成本、高峰时段备用电力均衡化惩罚项与峰荷峰谷差加权和最小化惩罚项，以达到目标函数为宗旨，对有序用电控制方案进行优化，辅助有序用电决策。

进一步地，所述步骤1包括：

步骤1-1：用户用电价值评估，所述用户用电价值评估需要综合考虑用户贡献、用户信用以及用户潜力方面的因素；

步骤1-2：用户适用度评估，所述用户适用度评估主要分析用户适合参与有序用电而具有的价值，包括网损率、典型负荷形态相似度、保温负荷比例、网络电压分布正效应、客户意愿度水平。

进一步地，所述步骤1-1还包括：

步骤1-1-1，用户贡献指标：主要针对用户能效方面的指标，包括产值电耗、单位电耗税收、电费收费率、购电量比率、节电设备比例；

所述产值电耗是指电力用户每消耗一定电能所创造的产品价值；

所述单位电耗税收是指电力用户每消耗一定电能所贡献的税收；

所述电费收益率是指用户对电网企业收益的贡献率；

所述购电量比率是指用户购电量的在所有用户中购电量的比率；

所述节电设备比例是指反映用户在节能技术改造方面的投入，体现用户当前电能利用率水平。

步骤1-1-2，用户信用指标：主要针对用户缴纳电费方面的指标，包括违约用电行为、本期实际缴费率、累计缴费率、有序用电配合度；

所述违约用电行为是指记录用户各种违约用电行为次数，表征客户用电信用度；

所述本期实际缴费率是指用户每月的缴费率；

所述累计缴费率是指反映包含陈欠在内的缴费情况，其中累计应收电费是上年陈欠电费与本期应收电费之和；

所述有序用电配合度是指在进行有序用电工作时，用户所表现出来的积极性和完成情况，属于定性指标，采用专家打分进行处理；

步骤1-1-3，用户潜力指标：主要针对用户用电价值评估方面的指标，包括客户满意度、购电量增长率、节电设备比例增长率、用电价值增长率；

所述客户满意度是指通过第三方客户调查、***城调队及企业行风监督员等，经过社会调查统计出结果；

所述购电量增长率是指反映用户给电网企业创造利润的增长关系；

所述节电设备比例增长率是指反映用户电能利用率的提高和电能消费的重视程度；

所述用电价值增长率是指反映用户用电价值综合评估的变化。

进一步地，所述步骤1-2还包括：

所述网损率是指反映用户负荷功率改变是引起网损变化的大小，及用户参与有序用电消纳供需缺口的有效性，是一个可动态更新的指标；

所述典型负荷形态相似度是指反映用户错避峰消纳供需缺口的有效性，需要对负荷曲线进行聚类；

所述保温负荷比例是指反映用户可错避峰电力电量的大小；

所述网络电压分布正效应是指反映用户所在节点的电压品质，该指标与实时网络运行情况有关，可以滚动评估；

所述客户意愿度水平是指一般使用用户过去一年被安排参与有序用电的次数来简单进行衡量。

进一步地，

步骤2-1，建立模糊一致性判断矩阵；

步骤2-2，用模糊一致判断矩阵求各因素权重。

进一步地，所述步骤3包括：对于有序用电价值指标体系中的数据可以从计量自动化***、电能量数据中心、SACDA、电力营销***、配网GIS***中获取各指标相关的量测数据、台账数据、电价数据以及配电设备地理位置信息、拓扑关系数据，并对数据进行整理分析。

进一步地，所述步骤4包括：依据获取的各指标相关电网运行数据，对各数据的取值进行计算，最终得到有序用电价值评估指标，结合模糊层次分析算法确定的各指标权重，计算用户的有序用电综合价值。

进一步地，所述步骤5包括：建立有序用电决策数学模型；

步骤如下：

5-1，每周末对下周的有序用电方案进行决策；

5-2，未来一周***日最大电力供应预测值已知，或电网性缺电时相关线路潮流限值已知；

5-3，所有用户均含周休，且用户典型日负荷曲线仅分工作日负荷曲线与周休日负荷曲线，周休日负荷通常取用户基本的保安负荷；

5-4，采用分档移峰填谷，每一档的移峰时间、填谷时间和各时段转移负荷均为确定量，填谷负荷为移峰负荷的平移，这是由于用户可转移的负荷往往都是有固定的生产工序安排，填谷负荷曲线形状应与移峰负荷保持一致。档级越高，用户操作起来难度越大，调用优先级越低；

5-5，采用分级避峰，可避峰时间与基本避峰量确定不变，时间避峰为基本避峰量的若干倍。

本发明提出的用户有序用电价值综合评估指标体系全面科学，统筹考虑用户用电为电网企业和社会所创造的价值以及用户为适合参与有序用电工作而具有的价值，全面反映用户的适用度与重要程度，从用户侧的角度考虑有序用电方案的公平性与科学性，有助于实现有限电力资源的优化配置，激励用户改善用电方式，提高用电效率。

模糊层次分析方法客观准确，传统层次分析方法采用1～9标度法，通过两两比较评价指标的重要程度获得判断矩阵，进一步得到明确的量化结论。对于用户有序用电价值评价指标体系中无法量化的指标，需引入相应的模糊机制。本发明采用的模糊层次分析算法，在传统的层次分析方法基础上，引入模糊层次分析法(FAHP)，改进专家判断矩阵，形成模糊一致性判断矩阵，并把行归一法或方根法与特征向量法相结合，全面应用用户有序用电信息中量化的基础数据，通过专家赋值，使用户有序用电价值分析结果与用户实际情况更吻合，增强评估结果的客观性。

当前供电企业有序用电方案的制定很大程度上还是以实际管理经验为主要依据，忽视了不同用户的日负荷曲线特征与各自适宜的错避峰参与方式，不利于用户满意度的提高。本发明依据用户实际有序用电数据，对用户目前的有序用电价值进行评价，从用户侧的角度辅助进行有序用电决策，保证有序用电方案的公平性与科学性，进一步增强了用户满意度。

附图说明

图1为本发明一种基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法一实施例的的实现流程图；

图2为本发明一种基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法一实施例确立的用户有序用电价值综合评估指标体系。

具体实施方式

为了使本发明的发明目的、技术方案及其有益技术效果更加清晰，以下结合附图和具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本发明，并非为了限定本发明。

本发明提供了一种基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法，结合图1，以下对本发明进行详细介绍。

1、确立用户有序用电价值综合评估指标体系

综合考虑用户的用电价值和用户的适用度价值，在用户的用电价值评价结果相差不多的情况下，优先安排适用度价值大的用户进行有序用电，结合图2，对本发明确立的用户有序用电价值综合评估指标体系进行说明：

(1)用户用电价值

用户用电价值的评估需要综合考虑用户贡献、用户信用以及用户潜力等多方面的因素。

①用户贡献指标：主要针对用户能效方面的指标，包括产值电耗、单位电耗税收、电费收费率、购电量比率、节电设备比例。

●产值电耗

电力用户每消耗一定电能所创造的产品价值。产值电耗(T₁)＝用户月总产值/月耗电量。

●单位电耗税收

电力用户每消耗一定电能所贡献的税收。单位电耗税收(T₂)＝用户月实缴税金/月耗电量。

●电费收益率

用户对电网企业收益的贡献率。电费收益率(T₃)＝(本年应收电费-本年购电×本年用电量)/(本年购电价×本年用电量)。

●购电量比率

用户购电量的在所有用户中购电量的比率，当客户数量很大时，其购电量大致呈正态分布，故构建正态分布函数计算购电量比率：

$T_4=\mathrm{\φ}\left(\frac{E_i-{\mathrm{\μ}}_E}{{\mathrm{\σ}}_E}\right)---\left(1.1\right)$

T₄是用户i购电量比率，E_i是用户i本期购电量，μ_E是区域所有用户的平均购电量，σ_E是区域所有客户购电量的标准差，如果待评价的用户数量足够多，可用大数定律近似计算μ_E和σ_E：

${\mathrm{\μ}}_E=\stackrel{\‾}{E}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{E}_i}{n}---\left(1.2\right)$

${\mathrm{\σ}}_E=\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(E_i-{\mathrm{\μ}}_E)}^2}{n}}---\left(1.3\right)$

●节电设备比例

反映用户在节能技术改造方面的投入，体现用户当前电能利用率水平。

对于节电设备比例(T₅)可以从***中直接获取该数据。

②用户信用指标：主要针对用户缴纳电费方面的指标，包括违约用电行为、本期实际缴费率、累计缴费率、有序用电配合度。

●违约用电行为

记录用户各种违约用电行为次数，表征客户用电信用度。对于违约用电行为(T₆)可以从***中直接获取该数据。

●本期实际缴费率

用户每月的缴费率。本期实际缴费率(T₇)＝本期实收电费/本期应收电费。

●累计缴费率

反映包含陈欠在内的缴费情况，其中累计应收电费是上年陈欠电费与本期应收电费之和。累计缴费率(T₈)＝累计实收电费/累计应收电费。

●有序用电配合度

在进行有序用电工作时，用户所表现出来的积极性和完成情况，属于定性指标，采用专家打分进行处理。对于有序用电配合度(T₉)可以从***中直接获取该数据。

③用户潜力指标：主要针对用户用电价值评估方面的指标，包括客户满意度、购电量增长率、节电设备比例增长率、用电价值增长率。

●客户满意度

一般通过第三方客户调查、***城调队及企业行风监督员等，经过社会调查统计出结果。对于客户满意度(T₁₀)可以从***中直接获取该数据。

●购电量增长率

反映用户给电网企业创造利润的增长关系。

$T_{11}=\left\{\begin{array}{cc}0& x\&le;0\\ x/r& 0<x<r\\ 1& x\&GreaterEqual;r\end{array}\right.---\left(1.4\right)$

T₁₁是购电量增长率，x为该用户最近一年实增电量与该企业上一年购电量之比，r为增长率上限，根据企业自身实际情况来确定。

●节电设备比例增长率

反映用户电能利用率的提高和电能消费的重视程度。节电设备比例增长率(T₁₂)＝(本年节电设备比例-上一年节电设备比例)/上一年节电设备比例。

●用电价值增长率

反映用户用电价值综合评估的变化。用电价值增长率(T₁₃)＝(前一次用电价值评估-前两次用电价值评估)/前一次用电价值评估。

(2)用户适用度评估

用户适用度评估主要分析用户适合参与有序用电而具有的价值，包括网损率、典型负荷形态相似度、保温负荷比例、网络电压分布正效应、客户意愿度水平。

●网损率

反映用户负荷功率改变是引起网损变化的大小及用户参与有序用电消纳供需缺口的有效性，是一个可动态更新的指标。网损率(T₁₄)＝客户节点分摊网损/客户用电功率。

●典型负荷形态相似度

反映用户错避峰消纳供需缺口的有效性，需要对负荷曲线进行聚类。

$T_{15}=\underset{t}{\&Sigma;}{(P_{sys}^t-P_i^t)}^2---\left(1.5\right)$

T₁₅是用户i典型负荷形态相似度；是标准化后***典型负荷在时段t的有功功率，没有量纲；P_i ^t是标准化后用户典型负荷在时段t的有功功率，没有量纲。

●保温负荷比例

反映用户可错避峰电力电量的大小。保温负荷比例(T₁₆)＝用户保温负荷/用户平均负荷。

●网络电压分布正效应

反映用户所在节点的电压品质，该指标与实时网络运行情况有关，可以滚动评估。对于网络电压分布正效应(T₁₇)可以从***中直接获取该数据。

●客户意愿度水平

一般使用用户过去一年被安排参与有序用电的次数来简单进行衡量。对于客户意愿度水平(T₁₈)可以从***中直接获取该数据。

用户有序用电价值综合评价指标体系在有序用电工作的背景下，将有序用电价值分成用户用电价值和用户适用度价值两大部分，用户用电价值又可以进一步细分为用户贡献、用户信用与用户潜力三个方面。所选指标代表性强，内涵简洁易懂，方便不同用电用户之间做横向比较。所需数据均为常规数据，测算方法也较易实施，具有良好的可操作性，适于在实际有序用电工作中推广应用。

2、计算各指标体系对用户有序用电价值评估的权重

将模糊层次分析法(FAHP)应用于有序用电价值综合评价的具体步骤如下：

1)建立模糊一致性判断矩阵。模糊矩阵是模糊关系的矩阵表示。U是元素a_i的集合，即U＝{a₁,a₂,...,a_n}，其模糊关系矩阵表示为

$R=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& ...& r_{ln}\\ r_{21}& r_{22}& ...& r_{2n}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ r_{n1}& r_{n2}& ...& r_{nn}\end{array}\right]---\left(2.1\right)$

式中元素r_ij表示元素a_i比a_j相对于准则C进行比较时，两者具有模糊关系的隶属度，其中准则C是指当前比较的指标相对于上一级指标的重要性。本发明采用1～9标度法，使任意2个元素关于准则C的相对重要程度得到定量描述。

由于判断矩阵R为模糊一致性判断矩阵，r_ij还具有以下意义：

r_ij是a_i比a_j重要的程度度量，r_ij越大，a_i比a_j越重要。若r_ij＞0.5，则表示a_i比a_j重要；若r_ij＜0.5，则表示a_j比a_i重要。

1-r_ij表示a_i不比a_j重要的隶属度。因为a_j比a_i重要的隶属度为r_ji，故r_ji＝1-r_ij。特别的，当i＝j时，有r_ij＝0.5，即元素同自身比较时，重要隶属度为0.5.

若在确定某元素比另一元素重要的隶属度过程中具有一致性，则当r_ij＞0.5时，ri_k＞rj_k。

r_ik-r_jk是a_i比a_j相对重要的一个度量，则a_i比a_j绝对重要的度量r_ij为

r_ij＝r_ik-r_jk+r_jj＝r_ik-r_jk+0.5(2.2)

2)用模糊一致判断矩阵求各因素权重。因为a_n的权重为w_n，由r_ij的定义可知，r_ij表示a_i比a_j重要的隶属度，r_ij越大，a_i比a_j越重要；另一方面，由权重的定义可知，w_i表示a_i的重要程度，w_i越大，a_i越重要。这样，通过比较得到a_i比a_j的重要程度r_ij可以与w_i-w_j建立一定的联系，这种联系用函数f表示，即r_ij＝f(w_i-w_j)。由r_ij＝0.5+a(w_i-w_j)可知，|w_i-w_j|＝|r_ij-0.5|/a。由上式可知，a越大，权重之差越小；a越小，权重之差越大。当a＝(n-1)/2时，权重之差最大。当模糊矩阵的阶数n越大时，权重之差越小。在实际应用中，应去a＝(n-1)/2。当n较大时，其差异已经很小，经函数推导，根据下式即可求出元素a_n的权重w_n：

$w_i=\frac{1}{n^2-n}(2\underset{k=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{r}_{jk}-1),i=1~n---\left(2.3\right)$

3、获取各指标相关电网运行数据

对于有序用电价值指标体系中的数据可以从计量自动化***、电能量数据中心、SACDA、电力营销***、配网GIS***中获取各指标相关的量测数据、台账数据、电价数据以及配电设备地理位置信息、拓扑关系数据，并对数据进行整理分析。

4、计算用户有序用电综合价值

依据获取的各指标相关电网运行数据，对各数据的取值进行计算，最终得到有序用电价值评估指标T_i(i＝1,2,…,n)，结合模糊层次分析算法确定的各指标权重w_i(i＝1,2,…,n)，计算用户的有序用电综合价值：

$Z=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{T}_i{w}_i---\left(4.1\right)$

5、根据计算结果优化有序用电决策

结合用户有序用电价值评估结果，根据多时间尺度协调的有序用电集中决策模型目标函数，综合考虑不同负荷特性曲线用户的错避峰总控制成本、高峰时段备用电力均衡化惩罚项与峰荷峰谷差加权和最小化惩罚项，以达到目标函数为宗旨，对有序用电控制方案进行优化，辅助有序用电决策。

有序用电决策数学模型建立如下：

1)每周末对下周的有序用电方案进行决策；

2)未来一周***日最大电力供应预测值已知，或电网性缺电时相关线路潮流限值已知；

3)所有用户均含周休，且用户典型日负荷曲线仅分工作日负荷曲线与周休日负荷曲线，周休日负荷通常取用户基本的保安负荷；

4)采用分档移峰填谷，每一档的移峰时间、填谷时间和各时段转移负荷均为确定量，填谷负荷为移峰负荷的平移，这是由于用户可转移的负荷往往都是有固定的生产工序安排，填谷负荷曲线形状应与移峰负荷保持一致。档级越高，用户操作起来难度越大，调用优先级越低；

5)采用分级避峰，可避峰时间与基本避峰量确定不变，时间避峰为基本避峰量的若干倍。

模型目标函数考虑三项进行多目标优化，包括错避峰总控制成本、高峰时段备用电力均衡化惩罚项与峰荷峰谷差加权和最小化惩罚项。其中，每一种负荷管理手段均定义有控制成本系数，计入目标函数。目标函数表达式为：

$Min\underset{i=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{Z}_i(\underset{\mathrm{\&alpha;}=1}{\overset{2}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&psi;}}_i^{\mathrm{\&alpha;}d}+\underset{k=1}{\overset{7}{\&Sigma;}}({\mathrm{\&psi;}}_{i,k}^{trans}+{\mathrm{\&psi;}}_{i,k}^{shift}+{\mathrm{\&psi;}}_{i,k}^{clip}\left)\right)+\underset{k=1}{\overset{7}{\&Sigma;}}({\mathrm{\&psi;}}_k^{res}+{\mathrm{\&psi;}}_k^{slr})---\left(5.1\right)$

式中，下标i表示用户编号，k表示第k天，N为用户数，Z_i为用户i有序用电价值，依次为轮休错峰α天、时段错峰、移峰填谷、避峰的控制成本，为高峰时段备用电力均衡化惩罚项，为峰荷峰谷差加权和最小化惩罚项。各项的具体表达式如下：

${\mathrm{\&psi;}}_i^{1d}=u_{i,6}^{rotate}(1-u_{i,7}^{rotate}){\mathrm{\&xi;}}^{1d}+u_{i,7}^{rotate}(1-u_{i,6}^{rotate}){\mathrm{\&xi;}}^{1d}---\left(5.2\right)$

${\mathrm{\&psi;}}_i^{2d}=u_{i,6}^{rotate}{u}_{i,7}^{rotate}{\mathrm{\&xi;}}^{2d}---\left(5.3\right)$

式中，为0-1变量，取1表示工作，与中有且仅有一个为1时表示轮休错峰1天，当两者均取1时表示轮休错峰2天；ξ^αd为轮休错峰α天的控制成本系数。

${\mathrm{\&psi;}}_{i,k}^{trans}=\underset{h=-h_{max}}{\overset{h_{\max }}{\&Sigma;}}\left(u_{i,k,h}^{trans}\right|h\left|\right){\mathrm{\&xi;}}^{trans}---\left(5.4\right)$

式中，h_max为时段错峰最大小时数，为0-1变量，取1表示时段错峰h小时，h为正表示上班时间提前，ξ^trans为时段错峰控制成本系数。

${\mathrm{\&psi;}}_{i,k}^{shift}=\underset{\mathrm{\&beta;}=1}{\overset{S_{\max }}{\&Sigma;}}\left(u_{i,k,\mathrm{\&beta;}}^{shift}\frac{\underset{t=1}{\overset{N_T}{\&Sigma;}}\left|{\mathrm{\&Delta;P}}_{i,\mathrm{\&beta;}}^{shift}\left(t\right)\right|}{2}\right){\mathrm{\&xi;}}_{\mathrm{\&beta;}}^{shift}---\left(5.5\right)$

式中，S_max为移峰填谷分档数，为0-1变量，取1表示参与β档移峰填谷，N_T为时段数，为β档移峰填谷各时段修正量，因填谷负荷为移峰负荷的平移，对应修正量幅值相同而符号相反，故为实际移峰量的2倍，为移峰填谷β档控制成本系数。

${\mathrm{\&psi;}}_{i,k}^{clip}={\mathrm{\&xi;}}^{clip}{C}_{i,k}\underset{i=1}{\overset{N_T}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&Delta;P}}_i^{clip}\left(t\right)---\left(5.6\right)$

式中，ξ^clip为避峰控制成本系数，C_i,k为避峰级数，为避峰各时段的单级修正量。

${\mathrm{\&psi;}}_k^{res}={\mathrm{\&xi;}}^{res}(\frac{\underset{t\&Element;T_{peak}}{\&Sigma;}{\left(P_{k,t}^{res}\right)}^2}{N_P}-{\left(\frac{P_{k,r}^{sum}}{N_P}\right)}^2)---\left(5.7\right)$

式中，T_peak指高峰时段，N_P为其时段总数，为各时段备用电力，为高峰时段备用电力总和，ξ^res为罚系数。由于(4.7)引入了系数为负的二次项，故破坏了目标函数二次型矩阵的半正定性，是问题趋于病态。为了提高优化的准确度，实用中以罚系数置零时决策结果中的高峰时段平均备用电力对作近似，即

${\mathrm{\&psi;}}_k^{res}={\mathrm{\&xi;}}^{res}(\frac{\underset{i\&Element;T_{peak}}{\&Sigma;}{\left(P_{k,t}^{res}\right)}^2}{N_P}-{\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{k,r}^0(\frac{P_{k,r}^{sum}}{N_P}\left)\right)---\left(5.8\right)$

${\mathrm{\&psi;}}_k^{slr}={\mathrm{\&xi;}}^{slr}({\mathrm{\&mu;}}_1\left(P_{G,k}^{\max }{P}_{k,r}^{\min }\right)+{\mathrm{\&mu;}}_2(P_{k,r}^{max}-P_{k,r}^{\min }))---\left(5.9\right)$

式中，为日最大电力供应预测值，或电网性缺电时相关线路潮流限流，和分别为***全天备用电力的最大值和最小值，μ₁和μ₂分别为峰荷项和峰谷差项(等效为最大/最小备用电力之差)的分配系数，满足μ₁+μ₂＝1，ξ^slr为罚系数。

式(5.8)和式(5.9)两个惩罚项系数ξ^res和ξ^slr的设置可参考多目标优化问题的权重尝试法，根据实际优化效果调整其大小。前者是对高峰时段负荷分布的优化，着眼于***负荷曲线的局部特征，后者是对***负荷率的优化，着眼于曲线的全局特性，统筹优化将从局部到整体提高有序用电决策的品质。

本发明提出的用户有序用电价值综合评估指标体系全面科学，统筹考虑用户用电为电网企业和社会所创造的价值以及用户为适合参与有序用电工作而具有的价值，全面反映用户的适用度与重要程度，从用户侧的角度考虑有序用电方案的公平性与科学性，有助于实现有限电力资源的优化配置，激励用户改善用电方式，提高用电效率。

模糊层次分析方法客观准确，传统层次分析方法采用1～9标度法，通过两两比较评价指标的重要程度获得判断矩阵，进一步得到明确的量化结论。对于用户有序用电价值评价指标体系中无法量化的指标，需引入相应的模糊机制。本发明采用的模糊层次分析算法，在传统的层次分析方法基础上，引入模糊层次分析法(FAHP)，改进专家判断矩阵，形成模糊一致性判断矩阵，并把行归一法或方根法与特征向量法相结合，全面应用用户有序用电信息中量化的基础数据，通过专家赋值，使用户有序用电价值分析结果与用户实际情况更吻合，增强评估结果的客观性。

当前供电企业有序用电方案的制定很大程度上还是以实际管理经验为主要依据，忽视了不同用户的日负荷曲线特征与各自适宜的错避峰参与方式，不利于用户满意度的提高。本发明依据用户实际有序用电数据，对用户目前的有序用电价值进行评价，从用户侧的角度辅助进行有序用电决策，保证有序用电方案的公平性与科学性，进一步增强了用户满意度。

根据上述说明书的揭示和教导，本发明所属领域的技术人员还可以对上述实施方式进行适当的变更和修改。因此，本发明并不局限于上面揭示和描述的具体实施方式，对本发明的一些修改和变更也应当落入本发明的权利要求的保护范围内。此外，尽管本说明书中使用了一些特定的术语，但这些术语只是为了方便说明，并不对本发明构成任何限制。

Claims (7)

1.一种基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法，其特征在于，所述决策方法包括如下步骤，

步骤1、确立用户有序用电价值综合评估指标体系：用户有序用电价值综合评价指标体系的确立是指导下一阶段用户有序用电价值评估的基础；

步骤2、计算各指标体系对用户有序用电价值评估的权重：考虑各指标对于用户有序用电价值评估的不同影响，利用模糊层次分析算法对各指标对于用户有序用电价值评估的重要程度进行分层级计算，计算出最低层级可量化指标的权重，为进一步计算用户有序用电价值做好准备；

步骤3、获取各指标相关电网运行数据：从计量自动化***、电能量数据中心、SACDA、电力营销***、配网GIS***中获取各指标相关的量测数据、台账数据、电价数据以及配电设备地理位置信息、拓扑关系数据，并对数据进行整理分析；

步骤4、计算用户有序用电综合价值：依据各指标相关的电网运行数据，对各指标的取值进行计算，结合模糊层次分析算法确定的各指标权重，计算用户的有序用电综合价值；

步骤5、根据计算结果优化有序用电决策：结合用户有序用电价值评估结果，根据多时间尺度协调的有序用电集中决策模型目标函数，综合考虑不同负荷特性曲线用户的错避峰总控制成本、高峰时段备用电力均衡化惩罚项与峰荷峰谷差加权和最小化惩罚项，以达到目标函数为宗旨，对有序用电控制方案进行优化，辅助有序用电决策。

2.根据权利要求1所述的基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法，其特征在于，所述步骤1还包括：

步骤1-1：用户用电价值评估，所述用户用电价值评估包括综合考虑用户贡献、用户信用以及用户潜力方面的因素；

步骤1-2：用户适用度评估，所述用户适用度评估分析用户适合参与有序用电而具有的价值，包括网损率、典型负荷形态相似度、保温负荷比例、网络电压分布正效应、客户意愿度水平。

3.根据权利要求2所述的基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法，其特征在于，所述步骤1-1还包括：

步骤1-1-1，用户贡献指标：针对用户能效方面的指标，包括产值电耗、单位电耗税收、电费收费率、购电量比率、节电设备比例；

所述产值电耗是指电力用户每消耗一定电能所创造的产品价值；

所述单位电耗税收是指电力用户每消耗一定电能所贡献的税收；

所述电费收益率是指用户对电网企业收益的贡献率；

所述购电量比率是指用户购电量的在所有用户中购电量的比率；

所述节电设备比例是指反映用户在节能技术改造方面的投入，体现用户当前电能利用率水平。

4.根据权利要求3所述的基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法，其特征在于，所述步骤1-1还包括：

步骤1-1-2，用户信用指标：针对用户缴纳电费方面的指标，包括违约用电行为、本期实际缴费率、累计缴费率、有序用电配合度；

所述违约用电行为是指记录用户各种违约用电行为次数，表征客户用电信用度；

所述本期实际缴费率是指用户每月的缴费率；

所述累计缴费率是指反映包含陈欠在内的缴费情况，其中累计应收电费是上年陈欠电费与本期应收电费之和；

性和完成情况，属于定性指标，采用专家打分进行处理。

5.根据权利要求4所述的基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法，其特征在于，所述步骤1-1还包括：

步骤1-1-3，用户潜力指标：针对用户用电价值评估方面的指标，包括客户满意度、购电量增长率、节电设备比例增长率、用电价值增长率；

所述客户满意度是指通过第三方客户调查、***城调队及企业行风监督员等，经过社会调查统计出结果；

所述购电量增长率是指反映用户给电网企业创造利润的增长关系；

所述节电设备比例增长率是指反映用户电能利用率的提高和电能消费的重视程度；

所述用电价值增长率是指反映用户用电价值综合评估的变化。

6.根据2所述的基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法，其特征在于，所述步骤1-2还包括如下指标：

网损率：所述网损率是指反映用户负荷功率改变引起网损变化的大小，及用户参与有序用电消纳供需缺口的有效性，是一个可动态更新的指标；

典型负荷形态相似度：所述典型负荷形态相似度是指反映用户错避峰消纳供需缺口的有效性，需要对负荷曲线进行聚类；

保温负荷比例：所述保温负荷比例是指反映用户可错避峰电力电量的大小；

网络电压分布正效应：所述网络电压分布正效应是指反映用户所在节点的电压品质，该指标与实时网络运行情况有关，可以滚动评估；

客户意愿度水平：所述客户意愿度水平是指一般使用用户过去一年被安排参与有序用电的次数来进行衡量。

特征在于，所述步骤2还包括：

步骤2-1，建立模糊一致性判断矩阵；

步骤2-2，用模糊一致判断矩阵求各因素权重。

7.根据权利要求1所述的基于模糊层次分析的用户有序用电决策方法，其特征在于，所述步骤5还包括：建立有序用电决策数学模型，步骤如下：

5-1，每周末对下周的有序用电方案进行决策；

5-2，未来一周***日最大电力供应预测值已知，或电网性缺电时相关线路潮流限值已知；

5-3，所有用户均含周休，且用户典型日负荷曲线仅分工作日负荷曲线与周休日负荷曲线，周休日负荷通常取用户基本的保安负荷；

5-4，采用分档移峰填谷，每一档的移峰时间、填谷时间和各时段转移负荷均为确定量，填谷负荷为移峰负荷的平移，这是由于用户可转移的负荷往往都是有固定的生产工序安排，填谷负荷曲线形状应与移峰负荷保持一致；档级越高，用户操作起来难度越大，调用优先级越低；

5-5，采用分级避峰，可避峰时间与基本避峰量确定不变，时间避峰为基本避峰量的若干倍。