CN108921438A - 一种基于级联权重的配电网调控管理薄弱环节辨识方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于级联权重的配电网调控管理薄弱环节辨识方法，首先基于层次分析结构，计算配电网调控管理基础指标级联权重；接着采用熵权法计算配电网调控管理层级间指标连接权重；最后根据步骤S1与步骤S2的计算结果计算各基础指标的贡献值，并将其从低到高排序，贡献值越低，薄弱程度越高，从而实现薄弱环节辨识。本发明能够科学准确地识别配电网调控管理业务中的薄弱环节。

Description

一种基于级联权重的配电网调控管理薄弱环节辨识方法

技术领域

本发明涉及电力***评价技术领域，特别是一种基于级联权重的配电网调控管理薄弱环节辨识方法。

背景技术

配电网调控管理是保证电网安全稳定运行和作业人员安全的重要保障。随着配电网规模的不断发展和分布式电源、新兴负荷等新设备的不断接入，配电网调控管理变得更加复杂。目前，国内已有关于配电网调控管理评价方面的研究结果，但是由于配电网调控管理涉及设备检修、故障处理、异动管理、配电自动化、业扩等多项业务，且与建设、运行、运维、抢修等各专业紧密耦合，对于配电网调控管理中存在的薄弱环节往往难以辨识。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于级联权重的配电网调控管理薄弱环节辨识方法，能够科学准确地识别配电网调控管理业务中的薄弱环节。

本发明采用以下方案实现：一种基于级联权重的配电网调控管理薄弱环节辨识方法，包括以下步骤：

步骤S1：基于层次分析结构，计算配电网调控管理基础指标级联权重；

步骤S2：采用熵权法计算配电网调控管理层级间指标连接权重；

步骤S3：根据步骤S1与步骤S2的计算结果计算各基础指标的贡献值，并将其从低到高排序，贡献值越低，薄弱程度越高，从而实现薄弱环节辨识。

进一步地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：确定层次分析结构；所述层次分析结构包括综合评价指标、一级评价指标至N级评价指标、基础评价指标，共L+2层的指标体系结构，其中L为正整数；综合评价指标层只有一个指标，表示整体评价结果，其它层级指标包含多个指标，指标连接关系满足树型结构，而且只有上下层指标之间存在连接权重，同层级指标之间无关联；

步骤S12：采用下式计算配电网调控管理基础指标级联权重：

式中，表示层级H内第h_j个指标与基础指标j之间的级联权重，为第h层的第j个指标，则为连接的上一层级指标，而即为和之间的连接权重。

进一步地，步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：对n个评价对象，以及的m个下级评价指标，令x_ij为第i个评价对象的第j个评价指标的得分，其中为第h层的第k个指标，i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,m；

步骤S22：异质指标归一化处理：由于各项评价指标的量纲和数值范围不统一，因此在对它们进行综合计算之前，应先进行归一化处理。考虑到评价指标体系既包含正向指标，又包括负向指标(正向指标数值越高越好，负向指标数值越低越好)，对正向指标和负向指标分别采用以下两个公式进行归一化处理，其中i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,m：

式中，为正向指标，为负向指标；

步骤S23：计算各评价指标的熵值，其中，第j个评价指标的熵值e_j采用下式计算，其中，j＝1,2,...,m：

式中，

步骤S24：计算各评价指标的熵权，其中，第j个评价指标的熵权ω_j采用下式计算，其中，j＝1,2,...,m：

式中，当各评价对象在评价指标j上的值完全相同时，该评价指标的熵值e_j达到最大值，但该评价指标未向决策者提供有价值的信息，即在该评价指标下，所有评价对象对决策者来说是无差异的，此时该评价指标的熵权应为最小，而且可置为0，即该评价指标可剔除。因此，取d_ij＝1-e_j，表示第j个评价指标的离散程度，离散程度越大，其区分度越大，权值亦应越大。

进一步地，通过前述基于层次分析结构的配电网调控管理基础指标级联权重计算方法，以及基于熵权法的配电网调控管理层级间指标连接权重计算方法，结合基础指标的评价得分，计算得到第i个评价对象综合评价结果中各基础指标的贡献值。步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：采用下式计算第j个基础指标的贡献值S_ij：

S_ij＝w_jp_ij；

式中，w_j表示综合评价指标与第j基础指标间的级联权重；

步骤S32：将各基础指标的贡献值从低到高排序，该排序顺位即为各基础指标对应业务环节的薄弱程度排序，贡献值越低，薄弱程度越高，从而实现薄弱环节辨识。

与现有技术相比，本发明有以下有益效果：本发明基于配电网调控管理中各项业务基础指标的评价结果，提出指标间连接权重的计算方法，并实现级联权重的计算，从而实现对各项业务基础指标的薄弱程度辨识，辅助上级调度机构实现对地区配网业务的科学管控。

附图说明

图1为本发明的电路原理示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

本实施例提供了一种基于级联权重的配电网调控管理薄弱环节辨识方法，包括以下步骤：

步骤S1：基于层次分析结构，计算配电网调控管理基础指标级联权重；

步骤S2：采用熵权法计算配电网调控管理层级间指标连接权重；

步骤S3：根据步骤S1与步骤S2的计算结果计算各基础指标的贡献值，并将其从低到高排序，贡献值越低，薄弱程度越高，从而实现薄弱环节辨识。

在本实施例中，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：确定层次分析结构；所述层次分析结构包括综合评价指标、一级评价指标至N级评价指标、基础评价指标，共L+2层的指标体系结构，其中L为正整数；综合评价指标层只有一个指标，表示整体评价结果，其它层级指标包含多个指标，指标连接关系满足树型结构，而且只有上下层指标之间存在连接权重，同层级指标之间无关联；如图1所示，图1为L为1时的三层结构示意图。

步骤S12：采用下式计算配电网调控管理基础指标级联权重：

式中，表示层级H内第h_j个指标与基础指标j之间的级联权重，为第h层的第j个指标，则为连接的上一层级指标，而即为和之间的连接权重。

在本实施例中，步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：对n个评价对象，以及的m个下级评价指标，令x_ij为第i个评价对象的第j个评价指标的得分，其中为第h层的第k个指标，i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,m；

步骤S22：异质指标归一化处理：由于各项评价指标的量纲和数值范围不统一，因此在对它们进行综合计算之前，应先进行归一化处理。考虑到评价指标体系既包含正向指标，又包括负向指标(正向指标数值越高越好，负向指标数值越低越好)，对正向指标和负向指标分别采用以下两个公式进行归一化处理，其中i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,m：

式中，为正向指标，为负向指标；

步骤S23：计算各评价指标的熵值，其中，第j个评价指标的熵值e_j采用下式计算，其中，j＝1,2,...,m：

式中，

步骤S24：计算各评价指标的熵权，其中，第j个评价指标的熵权ω_j采用下式计算，其中，j＝1,2,...,m：

式中，当各评价对象在评价指标j上的值完全相同时，该评价指标的熵值e_j达到最大值，但该评价指标未向决策者提供有价值的信息，即在该评价指标下，所有评价对象对决策者来说是无差异的，此时该评价指标的熵权应为最小，而且可置为0，即该评价指标可剔除。因此，取d_ij＝1-e_j，表示第j个评价指标的离散程度，离散程度越大，其区分度越大，权值亦应越大。

在本实施例中，通过前述基于层次分析结构的配电网调控管理基础指标级联权重计算方法，以及基于熵权法的配电网调控管理层级间指标连接权重计算方法，结合基础指标的评价得分，计算得到第i个评价对象综合评价结果中各基础指标的贡献值。步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：采用下式计算第j个基础指标的贡献值S_ij：

S_ij＝w_jp_ij；

式中，w_j表示综合评价指标与第j基础指标间的级联权重；

步骤S32：将各基础指标的贡献值从低到高排序，该排序顺位即为各基础指标对应业务环节的薄弱程度排序，贡献值越低，薄弱程度越高，从而实现薄弱环节辨识。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (4)

1.一种基于级联权重的配电网调控管理薄弱环节辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：基于层次分析结构，计算配电网调控管理基础指标级联权重；

步骤S2：采用熵权法计算配电网调控管理层级间指标连接权重；

步骤S3：根据步骤S1与步骤S2的计算结果计算各基础指标的贡献值，并将其从低到高排序，贡献值越低，薄弱程度越高，从而实现薄弱环节辨识。

2.根据权利要求1所述的一种基于级联权重的配电网调控管理薄弱环节辨识方法，其特征在于：步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：确定层次分析结构；所述层次分析结构包括综合评价指标、一级评价指标至N级评价指标、基础评价指标，共L+2层的指标体系结构，其中L为正整数；综合评价指标层只有一个指标，表示整体评价结果，其它层级指标包含多个指标，指标连接关系满足树型结构，而且只有上下层指标之间存在连接权重，同层级指标之间无关联；

步骤S12：采用下式计算配电网调控管理基础指标级联权重：

式中，表示层级H内第h_j个指标与基础指标j之间的级联权重，为第h层的第j个指标，则为连接的上一层级指标，而即为和之间的连接权重。

3.根据权利要求1所述的一种基于级联权重的配电网调控管理薄弱环节辨识方法，其特征在于：步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：对n个评价对象，以及的m个下级评价指标，令x_ij为第i个评价对象的第j个评价指标的得分，其中为第h层的第k个指标，i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,m；

步骤S22：异质指标归一化处理：对正向指标和负向指标分别采用以下两个公式进行归一化处理，其中i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,m：

式中，x'_i,j ⁺为正向指标，x'_i,j ^-为负向指标；

步骤S23：计算各评价指标的熵值，其中，第j个评价指标的熵值e_j采用下式计算，其中，j＝1,2,...,m：

式中，

步骤S24：计算各评价指标的熵权，其中，第j个评价指标的熵权ω_j采用下式计算，其中，j＝1,2,...,m：

式中，d_ij＝1-e_j，表示第j个评价指标的离散程度。

4.根据权利要求1所述的一种基于级联权重的配电网调控管理薄弱环节辨识方法，其特征在于：步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：采用下式计算第j个基础指标的贡献值S_ij：

S_ij＝w_jp_ij；

式中，w_j表示综合评价指标与第j基础指标间的级联权重；

步骤S32：将各基础指标的贡献值从低到高排序，该排序顺位即为各基础指标对应业务环节的薄弱程度排序，贡献值越低，薄弱程度越高，从而实现薄弱环节辨识。