CN110956372A - 一种电网投入产出边际效益分析方法及*** - Google Patents

一种电网投入产出边际效益分析方法及*** Download PDF

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李晖
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王雪莹
刘宏杨
张天琪
李一铮
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Abstract

本发明涉及一种电网投入产出边际效益分析方法及***，其特征在于，包括以下内容：1)确定各层级各电网项目的投入需求预测结果；2)确定各层级各电网项目的综合贡献度；3)确定各层级各电网项目的投入需求；4)基于各电网项目的综合贡献度，根据各电网项目的投入需求预测结果和对应的投入需求，选出边际效益最大的电网项目集合；5)根据预先构建的综合效益量化评价指标体系，判断选出的电网项目集合是否满足要求，若满足，则该电网项目集合即为边际效益最大的电网项目集合；若不满足，则进入步骤4)直至得到满足要求的电网项目集合，完成电网投入产出边际效益的分析，本发明可以广泛应用于电力***电网投资量化评估、决策领域中。

Description

一种电网投入产出边际效益分析方法及***
技术领域
本发明是关于一种电网投入产出边际效益分析方法及***，属于电力***电网投资量化评估、决策领域。
背景技术
现今各国各地区对于电网发展的投入需求均较为旺盛、需求规模均较大，电网发展需求的持续增长导致投入需求增加与能力受限的矛盾日益凸显，需要在尽可能有限的投入规模的基础上保障产出效益的最大化，这对电网提升投入产出边际效益提出更高要求。***地开展电网投入产出边际效益分析，使有限的资金发挥最大的效益，对促进电网领域的科学发展具有深远影响。但是，当前尚无科学、合理、有效且客观的电网项目集合投入产出边际效益分析方法，缺少对电网投入产出效益的分析。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种科学、合理、有效且客观的电网投入产出边际效益分析方法及***。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种电网投入产出边际效益分析方法，包括以下内容：1)根据预先构建的电网投入需求神经网络模型和各层级各电网项目投入需求的历史数据，确定各层级各电网项目的投入需求预测结果；2)根据预先构建的综合效益量化评价指标体系，确定各层级各电网项目的综合贡献度；3)根据各层级各电网项目的投资加和，确定各层级各电网项目的投入需求；4)基于各电网项目的综合贡献度，根据各电网项目的投入需求预测结果和对应的投入需求，选出边际效益最大的电网项目集合；5)根据预先构建的综合效益量化评价指标体系，判断选出的电网项目集合是否满足要求，若满足，则该电网项目集合即为边际效益最大的电网项目集合；若不满足，则进入步骤4)直至得到满足要求的电网项目集合，完成电网投入产出边际效益的分析。
进一步地，所述步骤1)的具体过程为：1.1)采用相关性分析方法，根据各层级各电网项目投入需求的历史数据，确定影响各层级各电网项目投入需求的关键影响因素；1.2)采用神经网络模型训练各层级各电网项目投入需求的历史数据，神经网络模型学习各电网项目投入需求与关键影响因素之间的关系，得到电网投入需求神经网络模型，并计算电网投入需求神经网络模型中每层神经元的输出值，该输出值为各层级各电网项目的投入需求预测结果；1.3)对计算的输出值分别进行误差校验，若每一输出值均满足预先设定的误差约束，则输出各层级各电网项目的投入需求预测结果；若任一输出值不满足预先设定的误差约束，则进入步骤1.2)，直至每一输出值均满足预先设定的误差约束，输出各层级各电网项目的投入需求预测结果。
进一步地，所述步骤2)的具体过程为：2.1)根据构建的综合效益量化评价指标体系，将各层级各电网项目分别代入BPA仿真***中进行模拟测算，得到各层级各电网项目模拟投产后的各评价指标值；2.2)采用熵权法或均方差法，根据得到的各层级各电网项目模拟投产后的各评价指标值，确定综合效益量化评价指标体系中各评价指标的权重；2.3)根据构建的综合效益量化评价指标体系、各层级各电网项目模拟投产后的各评价指标值及各评价指标的权重，确定每一电网项目的综合贡献度。
进一步地，所述步骤2.3)的具体过程为：2.3.1)根据各层级各电网项目模拟投产后的各评价指标值，计算各电网项目各评价指标的提升度uki：
Figure BDA0002278518530000021
其中，rki，a、rki，b为第k个电网项目投产前、投产后第i个指标的评价指标值；uki为第k个电网项目第i个评价指标的提升度；2.3.2)根据各电网项目各评价指标的提升度uki，计算各电网项目各评价指标的贡献度ski：
Figure BDA0002278518530000022
其中，M为电网项目的总数，ski为第k个电网项目第i个评价指标的贡献度；2.3.3)根据各电网项目各评价指标的贡献度ski，计算各电网项目的综合贡献度Sk：
Figure BDA0002278518530000023
其中，Sk为第k个电网项目的综合贡献度值，N为综合效益量化评价指标体系中的评价指标总数，wi第i个评价指标贡献度的最优权重向量。
进一步地，所述步骤4)的具体过程为：4.1)分别对比各电网项目的投入需求预测结果和投入需求，若投入需求大于对应的投入需求预测结果，则进入步骤4.2)；若投入需求不大于对应的投入需求预测结果，则进入步骤4.3)；4.2)采用项目集合效益寻优决策方法，根据每一电网项目的综合贡献度，初步选出边际效益最大的电网项目集合；4.3)采用边际效益优化决策方法，根据每一电网项目的综合贡献度，初步选出边际效益最大的电网项目集合。
进一步地，所述步骤4.2)的具体过程为：根据每一电网项目的综合贡献度，以电网项目集合的综合贡献度最大为目标，采用混合整数规划模型进行寻优，根据预设的投资能力约束条件，得到综合贡献度最大的电网项目集合max z：
max z＝x1p1+x2p2+...+xnpn
其中，n为电网项目的数量，xi为电网项目i的选择情况，取0或1，取0表示不选择电网项目i，取1表示选择取；pi为电网项目i的综合贡献度；投资能力约束条件为：
x1t1+x2t2+......+xntn≤Tmax，xi＝0或1，i∈(1，n)
其中，Tmax为年度建设项目最大投资，ti为电网项目i的投资额，应在投资能力约束条件下综合贡献度最大的电网项目集合，该电网项目集合即为边际效益最大的电网项目集合。
进一步地，所述步骤4.3)的具体过程为：4.3.1)按照综合贡献度由高到低对各电网项目进行排序，逐步将电网项目纳入电网项目集合，并根据电网项目集合中各电网项目的总综合贡献度，数据拟合得到电网项目集合投资曲线，并确定该电网项目集合投资曲线的极值点或拐点；4.3.2)在极值点或拐点处截取电网项目，此时的电网项目集合即为初步选出的边际效益最大的电网项目集合。
进一步地，所述步骤5)的具体过程为：5.1)根据构建的综合效益量化评价指标体系，确定该初步选出的边际效益最大的电网项目集合中每一电网项目的综合评价指数；5.2)根据该电网项目集合中每一电网项目的综合评价指数和预先设定的综合评价指数阈值，判断该电网项目集合是否满足要求，若任一电网项目的综合评价指数小于预设的综合评价指数阈值，则不满足，进入步骤4)直至得到不小于综合评价指数阈值的电网项目集合；若每一电网项目的综合评价指数均不小于预设的综合评价指数阈值，则该电网项目集合即为边际效益最大的电网项目集合，完成电网投入产出边际效益的分析。
进一步地，所述步骤5.1)的具体过程为：5.1.1)根据构建的综合效益量化评价指标体系，建立指标矩阵体系：
Figure BDA0002278518530000031
其中，xij为第i(i＝1，2，...，n)个电网项目的第j(j＝1，2，...，m)个评价指标，n为电网项目的数量，m为评价指标的数量；
5.1.2)对指标矩阵体系进行无量纲化处理，得到处理后的指标矩阵体系yij：
Figure BDA0002278518530000032
其中，i∈n，j∈m；5.1.3)根据处理后的指标矩阵体系yij，计算第i个电网项目第j个评价指标所占的比重pij：
pij＝yij/∑yij
5.1.4)根据第i个电网项目第j个评价指标所占的比重pij，计算第j个评价指标的熵值ej：
Figure BDA0002278518530000041
5.1.5)根据第j个评价指标的熵值ej，计算第j个评价指标的差异系数gj：
gj＝1-ej，0＜gj＜1
5.1.6)根据第j个评价指标的熵值ej和差异系数gj，计算第j个评价指标的权重wj：
Figure BDA0002278518530000042
其中，参数
Figure BDA0002278518530000043
5.1.7)根据处理后的指标矩阵体系yij和第j个评价指标的权重wj，计算加权规范矩阵rij：
Figure BDA0002278518530000044
5.1.8)根据加权规范矩阵rij，确定第i个电网项目与正理想解
Figure BDA0002278518530000045
负理想解
Figure BDA0002278518530000046
之间的距离：
Figure BDA0002278518530000047
Figure BDA0002278518530000048
其中，
Figure BDA0002278518530000049
为第i个电网项目与正理想解
Figure BDA00022785185300000410
之间的距离，
Figure BDA00022785185300000411
为第i个电网项目与负理想解
Figure BDA00022785185300000412
之间的距离；5.1.9)根据第i个电网项目到正理想解
Figure BDA00022785185300000413
和负理想解
Figure BDA00022785185300000414
的距离，计算第i个电网项目的排队指示值即综合评价指数
Figure BDA00022785185300000415
Figure BDA00022785185300000416
一种电网投入产出边际效益分析***，包括：投入需求预测模块，用于根据预先构建的电网投入需求神经网络模型和各层级各电网项目投入需求的历史数据，确定各层级各电网项目的投入需求预测结果；综合贡献度确定模块，用于根据预先构建的综合效益量化评价指标体系，确定各电网项目的综合贡献度；投入需求确定模块，用于根据各层级各电网项目的投资加和，确定各层级各电网项目的投入需求；电网项目集合初选模块，用于基于各电网项目的综合贡献度，根据各电网项目的投入需求预测结果和对应的投入需求，选出边际效益最大的电网项目集合；电网项目集合确定模块，用于根据预先构建的综合效益量化评价指标体系，判断初步选出的电网项目集合是否满足要求，完成电网投入产出边际效益的分析。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：本发明采用预先构建的电网投入需求神经网络模型，确定各层级各电网项目的投入需求预测结果，根据确定的各层级各电网项目的综合贡献度、投入需求预测结果以及投入需求，采用多环节投入决策方法，选出边际效益最大的电网项目集合，对满足电网精准决策要求、提升投入产出效益具有重要作用，对提升电网发展决策的科学性和合理性具有重要的指导意义，可以广泛应用于电力***电网投资量化评估、决策领域中。
附图说明
图1是本发明方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图来对本发明进行详细的描绘。然而应当理解，附图的提供仅为了更好地理解本发明，它们不应该理解成对本发明的限制。
如图1所示，本发明提供的电网投入产出边际效益分析方法，包括以下步骤：
1)根据电网的薄弱环节和存在的问题，确定各层级(例如省、地市、县)各电网项目的发展目标和项目优选策略，具体为：
1.1)从国民经济发展、电源装机情况、电力需求情况、企业经营现状和电网规模等方面，分析各电网项目的发展基本情况。
1.2)从电网发展速度协调性、电网发展规模协调性和电网结构等方面分析电网项目的发展速度与规模，确定各电网项目的新增负荷和接入需求。
1.3)从电网安全水平、电网可靠水平和电网设备水平等方面分析电网项目的发展安全与质量，确定各电网项目的现状安全问题和可靠性提升需求。
1.4)从电网利用效率和电网发展效益等方面分析电网项目的发展效率与效益，确定各电网项目的重过载问题和投资成效。
1.5)从电网公司财务指标和相关政策等方面分析电网项目的企业经营与政策情况，确定各电网项目的经营、融资、投资和电价等方面的水平。
1.6)根据确定的电网项目的发展基本情况、新增负荷和接入需求、现状安全问题和可靠性提升需求、重过载问题和投资成效，以及经营、融资、投资和电价等方面的水平，确定各电网项目的发展目标和项目优选策略。
2)预先构建电网投入需求神经网络模型，并根据构建的电网投入需求神经网络模型和各层级各电网项目投入需求的历史数据，确定各层级各电网项目的投入需求预测结果，具体为：
2.1)采用相关性分析方法，根据各层级各电网项目投入需求的历史数据，确定影响各层级各电网项目投入需求的关键影响因素，包括电源装机类型、容量、全社会用电量、GDP等。
2.2)采用神经网络模型训练各层级各电网项目投入需求的历史数据，神经网络模型学习各电网项目投入需求与关键影响因素之间的关系，得到电网投入需求神经网络模型，并计算电网投入需求神经网络模型中每层神经元的输出值，该输出值即为各层级各电网项目的投入需求预测结果。其中，采用神经网络模型训练电网投入需求的历史数据可以采用现有技术公开的神经网络算法，具体过程在此不多做赘述。
2.3)对计算的输出值分别进行误差校验，若每一输出值(历史数据预测结果)均满足预先设定的误差约束，则输出各层级各电网项目的投入需求预测结果；若任一输出值不满足预先设定的误差约束，则进入步骤2.2)，直至每一输出值均满足预先设定的误差约束，输出各层级各电网项目的投入需求预测结果，其中，误差约束可以根据实际情况进行设定。
3)预先构建各层级各电网项目的综合效益量化评价指标体系，并确定综合效益量化评价指标体系中各评价指标的权重，具体为：
3.1)从电网安全水平、电网协调水平、电网运行水平、项目经济效益和项目社会效益五个方面，构建各层级各电网项目的综合效益量化评价指标体系，包括电网安全水平评价指标、电网协调水平评价指标、电网运行水平评价指标、储备项目经济效益评价指标、和储备项目社会效益评价指标，其中，电网安全水平评价指标包括输电网N-1通过率、配电网N-1通过率、停电风险、短路电流水平和配电网供电可靠性，电网协调水平评价指标包括电源送出线功率、供电能力、容载比和线路联络率，电网运行水平评价指标包括有功功率损耗和低电压节点数量，储备项目经济效益评价指标包括储备项目单位投资功率效益和储备项目最大负载率，储备项目社会效益评价指标包括新能源接入装机容量，如下表1所示：
表1：综合效益量化评价指标体系
Figure BDA0002278518530000061
Figure BDA0002278518530000071
3.2)根据构建的综合效益量化评价指标体系，将各层级各电网项目分别代入BPA(Business Process Analysis，业务流程分析)仿真***中进行模拟测算，得到各层级各电网项目模拟投产后的各评价指标值，其中，BPA仿真***为现有技术公开的***，具体结构在此不多做赘述。
3.3)采用熵权法或均方差法，根据得到的各层级各电网项目模拟投产后的各评价指标值，确定综合效益量化评价指标体系中各评价指标的权重。
4)根据构建的综合效益量化评价指标体系、各层级各电网项目模拟投产后的各评价指标值及各评价指标的权重，确定各电网项目的综合贡献度，具体为：
4.1)根据各层级各电网项目模拟投产后的各评价指标值，计算各电网项目各评价指标的提升度uki：
Figure BDA0002278518530000072
其中，rki，a、rki，b为第k个电网项目投产前、投产后第i个指标的评价指标值；uki为第k个电网项目第i个评价指标的提升度。当评价指标为输电网N-1通过率、配电网N-1通过率、配电网供电可靠性、电源送出线功率、供电能力、线路联络率、储备项目单位投资功率效益和新能源接入装机容量时，则评价指标值r越大越有利于电网发展，提升度取“+”；当评价指标为时停电风险、短路电流水平、有功功率损耗和低电压节点数量，则指标值r越小越有利于电网发展，提升度取“-”；当评价指标为容载比和最大负载率时，提升度选取的符号可以根据实际情况确定。
4.2)根据各电网项目各评价指标的提升度uki，计算各电网项目各评价指标的贡献度ski：
Figure BDA0002278518530000073
其中，M为电网项目的总数，ski为第k个电网项目第i个评价指标的贡献度。通过指标贡献度计算可以实现各评价指标的去量纲化和标幺化处理，使电网项目指标的贡献具有可比性。
4.3)根据各电网项目各评价指标的贡献度ski，计算各电网项目的综合贡献度Sk：
Figure BDA0002278518530000074
其中，Sk为第k个电网项目的综合贡献度值，N为综合效益量化评价指标体系中的评价指标总数，wi第i个评价指标贡献度的最优权重向量。
5)根据各层级各电网项目的投资加和，确定各层级各电网项目的投入需求。
6)基于各电网项目的综合贡献度，根据各电网项目的投入需求预测结果和对应的投入需求，初步选出边际效益最大的电网项目集合，具体为：
6.1)分别对比各电网项目的投入需求预测结果和投入需求，若投入需求大于对应的投入需求预测结果，则进入步骤6.2)；若投入需求不大于对应的投入需求预测结果，则进入步骤6.3)。
6.2)采用项目集合效益寻优决策方法，根据每一电网项目的综合贡献度，初步选出边际效益最大的电网项目集合：
6.2.1)根据每一电网项目的综合贡献度，以电网项目集合的综合贡献度最大为目标，采用混合整数规划模型进行寻优，根据预设的投资能力约束条件，得到综合贡献度最大的电网项目集合max z：
max z＝x1p1+x2p2+...+xnpn (4)
其中，n为电网项目的数量，xi为电网项目i的选择情况，取0或1，取0表示不选择电网项目i，取1表示选择取；pi为电网项目i的综合贡献度。
投资能力约束条件为：
x1t1+x2t2+......+xntn≤Tmax，xi＝0或1，i∈(1，n) (5)
其中，Tmax为年度建设项目最大投资，ti为电网项目i的投资额，应在投资能力约束条件下综合贡献度最大的电网项目集合，该电网项目集合即为边际效益最大的电网项目集合。
6.2.2)将在投资能力约束条件下综合贡献度最大的电网项目集合中的电网项目按照综合贡献度由高到低进行排序。
6.3)采用边际效益优化决策方法，根据每一电网项目的综合贡献度，初步选出边际效益最大的电网项目集合：
6.3.1)按照综合贡献度由高到低对各电网项目进行排序，逐步将电网项目纳入电网项目集合，使得电网项目集合的投资规模不断增加，并根据电网项目集合中各电网项目的综合贡献度，数据拟合得到电网项目集合投资曲线(其中，横坐标为电网项目集合的投资规模，纵坐标为电网项目集合的综合贡献度)，并确定该电网项目集合投资曲线的极值点或拐点。
6.3.2)根据确定的极值点或拐点，选出边际效益最大的电网项目集合，极值点或拐点即为最大效益水平点，在最大效益水平点截取电网项目，此时的电网项目集合即为初步选出的边际效益最大的电网项目集合。
7)对边际效益最大的电网项目集合进行预投入产出分析，确定该电网项目集合投产后的电网情况。
8)将确定的电网情况与发展目标和项目优选策略进行对比分析，分析边际效益最大的电网项目集合是否解决电网现状问题以及是否满足发展需求。
9)根据构建的综合效益量化评价指标体系，判断初步选出的边际效益最大的电网项目集合是否满足要求，若满足，则该电网项目集合即为优选的电网项目集合；若不满足，则进入步骤6)直至得到满足要求的电网项目集合，完成电网投入产出边际效益的分析，具体为：
9.1)根据构建的综合效益量化评价指标体系，确定该初步选出的边际效益最大的电网项目集合中每一电网项目的综合评价指数：
9.1.1)根据构建的综合效益量化评价指标体系，建立指标矩阵体系：
Figure BDA0002278518530000091
其中，xij为第i(i＝1，2，...，n)个电网项目的第j(j＝1，2，...，m)个评价指标，n为电网项目的数量，m为评价指标的数量。
9.1.2)对指标矩阵体系进行无量纲化处理，得到处理后的指标矩阵体系yij：
Figure BDA0002278518530000092
其中，i∈n，j∈m。
9.1.3)根据处理后的指标矩阵体系yij，计算第i个电网项目第j个评价指标所占的比重pij：
pij＝yij/∑yij (8)
9.1.4)根据第i个电网项目第j个评价指标所占的比重pij，计算第j个评价指标的熵值ej：
Figure BDA0002278518530000093
9.1.5)根据第j个评价指标的熵值ej，计算第j个评价指标的差异系数gj：
gj＝1-ej，0＜gj＜1 (10)
9.1.6)根据第j个评价指标的熵值ej和差异系数gj，计算第j个评价指标的权重wj：
Figure BDA0002278518530000101
其中，参数
Figure BDA0002278518530000102
9.1.7)根据处理后的指标矩阵体系yij和第j个评价指标的权重wj，计算加权规范矩阵rij：
Figure BDA0002278518530000103
9.1.8)根据加权规范矩阵rij，确定第i个电网项目与正理想解
Figure BDA0002278518530000104
负理想解
Figure BDA0002278518530000105
之间的距离：
Figure BDA0002278518530000106
Figure BDA0002278518530000107
其中，
Figure BDA0002278518530000108
为第i个电网项目与正理想解
Figure BDA0002278518530000109
之间的距离，
Figure BDA00022785185300001010
为第i个电网项目与负理想解
Figure BDA00022785185300001011
之间的距离，正理想解
Figure BDA00022785185300001012
为加权规范矩阵rij的最大值越大越好、加权规范矩阵rij的最小值越小越好，负理想解
Figure BDA00022785185300001013
与正理想解
Figure BDA00022785185300001014
相反，即加权规范矩阵rij的最大值越小越好、加权规范矩阵rij的最小值越大越好。
9.1.9)根据第i个电网项目到正理想解
Figure BDA00022785185300001015
和负理想解
Figure BDA00022785185300001016
的距离，计算第i个电网项目的排队指示值即综合评价指数
Figure BDA00022785185300001017
Figure BDA00022785185300001018
9.2)根据该电网项目集合中每一电网项目的综合评价指数和预先设定的综合评价指数阈值，判断该电网项目集合是否满足要求，若任一电网项目的综合评价指数小于预设的综合评价指数阈值，则不满足，进入步骤6)直至得到不小于综合评价指数阈值的电网项目集合；若每一电网项目的综合评价指数均不小于预设的综合评价指数阈值，则该电网项目集合即为边际效益最大的电网项目集合，完成电网投入产出边际效益的分析。
基于上述电网投入产出边际效益分析方法，本发明还提供一种电网投入产出边际效益分析***，包括：
投入需求预测模块，用于根据预先构建的电网投入需求神经网络模型和各层级各电网项目投入需求的历史数据，确定各层级各电网项目的投入需求预测结果；综合贡献度确定模块，用于根据预先构建的综合效益量化评价指标体系，确定各电网项目的综合贡献度；投入需求确定模块，用于根据各层级各电网项目的投资加和，确定各层级各电网项目的投入需求；电网项目集合初选模块，用于基于各电网项目的综合贡献度，根据各电网项目的投入需求预测结果和对应的投入需求，初步选出边际效益最大的电网项目集合；电网项目集合确定模块，用于根据预先构建的综合效益量化评价指标体系，判断初步选出的电网项目集合是否满足要求，完成电网投入产出边际效益的分析。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电网投入产出边际效益分析方法，其特征在于，包括以下内容：
1)根据预先构建的电网投入需求神经网络模型和各层级各电网项目投入需求的历史数据，确定各层级各电网项目的投入需求预测结果；
2)根据预先构建的综合效益量化评价指标体系，确定各层级各电网项目的综合贡献度；
3)根据各层级各电网项目的投资加和，确定各层级各电网项目的投入需求；
4)基于各电网项目的综合贡献度，根据各电网项目的投入需求预测结果和对应的投入需求，选出边际效益最大的电网项目集合；
5)根据预先构建的综合效益量化评价指标体系，判断选出的电网项目集合是否满足要求，若满足，则该电网项目集合即为边际效益最大的电网项目集合；若不满足，则进入步骤4)直至得到满足要求的电网项目集合，完成电网投入产出边际效益的分析。
2.如权利要求1所述的一种电网投入产出边际效益分析方法，其特征在于，所述步骤1)的具体过程为：
1.1)采用相关性分析方法，根据各层级各电网项目投入需求的历史数据，确定影响各层级各电网项目投入需求的关键影响因素；
1.2)采用神经网络模型训练各层级各电网项目投入需求的历史数据，神经网络模型学习各电网项目投入需求与关键影响因素之间的关系，得到电网投入需求神经网络模型，并计算电网投入需求神经网络模型中每层神经元的输出值，该输出值为各层级各电网项目的投入需求预测结果；
1.3)对计算的输出值分别进行误差校验，若每一输出值均满足预先设定的误差约束，则输出各层级各电网项目的投入需求预测结果；若任一输出值不满足预先设定的误差约束，则进入步骤1.2)，直至每一输出值均满足预先设定的误差约束，输出各层级各电网项目的投入需求预测结果。
3.如权利要求1所述的一种电网投入产出边际效益分析方法，其特征在于，所述步骤2)的具体过程为：
2.1)根据构建的综合效益量化评价指标体系，将各层级各电网项目分别代入BPA仿真***中进行模拟测算，得到各层级各电网项目模拟投产后的各评价指标值；
2.2)采用熵权法或均方差法，根据得到的各层级各电网项目模拟投产后的各评价指标值，确定综合效益量化评价指标体系中各评价指标的权重；
2.3)根据构建的综合效益量化评价指标体系、各层级各电网项目模拟投产后的各评价指标值及各评价指标的权重，确定每一电网项目的综合贡献度。
4.如权利要求3所述的一种电网投入产出边际效益分析方法，其特征在于，所述步骤2.3)的具体过程为：
2.3.1)根据各层级各电网项目模拟投产后的各评价指标值，计算各电网项目各评价指标的提升度uki：
Figure FDA0002278518520000021
其中，rki，a、rki，b为第k个电网项目投产前、投产后第i个指标的评价指标值；uki为第k个电网项目第i个评价指标的提升度；
2.3.2)根据各电网项目各评价指标的提升度uki，计算各电网项目各评价指标的贡献度ski：
Figure FDA0002278518520000022
其中，M为电网项目的总数，ski为第k个电网项目第i个评价指标的贡献度；
2.3.3)根据各电网项目各评价指标的贡献度ski，计算各电网项目的综合贡献度Sk：
Figure FDA0002278518520000023
其中，Sk为第k个电网项目的综合贡献度值，N为综合效益量化评价指标体系中的评价指标总数，wi第i个评价指标贡献度的最优权重向量。
5.如权利要求1所述的一种电网投入产出边际效益分析方法，其特征在于，所述步骤4)的具体过程为：
4.1)分别对比各电网项目的投入需求预测结果和投入需求，若投入需求大于对应的投入需求预测结果，则进入步骤4.2)；若投入需求不大于对应的投入需求预测结果，则进入步骤4.3)；
4.2)采用项目集合效益寻优决策方法，根据每一电网项目的综合贡献度，初步选出边际效益最大的电网项目集合；
4.3)采用边际效益优化决策方法，根据每一电网项目的综合贡献度，初步选出边际效益最大的电网项目集合。
6.如权利要求5所述的一种电网投入产出边际效益分析方法，其特征在于，所述步骤4.2)的具体过程为：
根据每一电网项目的综合贡献度，以电网项目集合的综合贡献度最大为目标，采用混合整数规划模型进行寻优，根据预设的投资能力约束条件，得到综合贡献度最大的电网项目集合maxz：
maxz＝x1p1+x2p2+…+xnpn
其中，n为电网项目的数量，xi为电网项目i的选择情况，取0或1，取0表示不选择电网项目i，取1表示选择取；pi为电网项目i的综合贡献度；
投资能力约束条件为：
x1t1+x2t2+......+xntn≤Tmax,xi＝0或1，i∈(1，n)
其中，Tmax为年度建设项目最大投资，ti为电网项目i的投资额，应在投资能力约束条件下综合贡献度最大的电网项目集合，该电网项目集合即为边际效益最大的电网项目集合。
7.如权利要求5所述的一种电网投入产出边际效益分析方法，其特征在于，所述步骤4.3)的具体过程为：
4.3.1)按照综合贡献度由高到低对各电网项目进行排序，逐步将电网项目纳入电网项目集合，并根据电网项目集合中各电网项目的总综合贡献度，数据拟合得到电网项目集合投资曲线，并确定该电网项目集合投资曲线的极值点或拐点；
4.3.2)在极值点或拐点处截取电网项目，此时的电网项目集合即为初步选出的边际效益最大的电网项目集合。
8.如权利要求1所述的一种电网投入产出边际效益分析方法，其特征在于，所述步骤5)的具体过程为：
5.1)根据构建的综合效益量化评价指标体系，确定该初步选出的边际效益最大的电网项目集合中每一电网项目的综合评价指数；
5.2)根据该电网项目集合中每一电网项目的综合评价指数和预先设定的综合评价指数阈值，判断该电网项目集合是否满足要求，若任一电网项目的综合评价指数小于预设的综合评价指数阈值，则不满足，进入步骤4)直至得到不小于综合评价指数阈值的电网项目集合；若每一电网项目的综合评价指数均不小于预设的综合评价指数阈值，则该电网项目集合即为边际效益最大的电网项目集合，完成电网投入产出边际效益的分析。
9.如权利要求8所述的一种电网投入产出边际效益分析方法，其特征在于，所述步骤5.1)的具体过程为：
5.1.1)根据构建的综合效益量化评价指标体系，建立指标矩阵体系：
Figure FDA0002278518520000031
其中，xij为第i(i＝1,2,...,n)个电网项目的第j(j＝1,2,...,m)个评价指标，n为电网项目的数量，m为评价指标的数量；
5.1.2)对指标矩阵体系进行无量纲化处理，得到处理后的指标矩阵体系yij：
Figure FDA0002278518520000041
其中，i∈n，j∈m；
5.1.3)根据处理后的指标矩阵体系yij，计算第i个电网项目第j个评价指标所占的比重pij：
pij＝yij/∑yij
5.1.4)根据第i个电网项目第j个评价指标所占的比重pij，计算第j个评价指标的熵值ej：
Figure FDA0002278518520000042
5.1.5)根据第j个评价指标的熵值ej，计算第j个评价指标的差异系数gj：
gj＝1-ej，0＜gj＜1
5.1.6)根据第j个评价指标的熵值ej和差异系数gj，计算第j个评价指标的权重wj：
Figure FDA0002278518520000043
其中，参数
Figure FDA0002278518520000044
5.1.7)根据处理后的指标矩阵体系yij和第j个评价指标的权重wj，计算加权规范矩阵rij：
Figure FDA0002278518520000045
5.1.8)根据加权规范矩阵rij，确定第i个电网项目与正理想解
Figure FDA0002278518520000046
负理想解
Figure FDA0002278518520000047
之间的距离：
Figure FDA0002278518520000048
Figure FDA0002278518520000049
其中，
Figure FDA00022785185200000410
为第i个电网项目与正理想解
Figure FDA00022785185200000411
之间的距离，
Figure FDA00022785185200000412
为第i个电网项目与负理想解ri 0之间的距离；
5.1.9)根据第i个电网项目到正理想解ri *和负理想解ri 0的距离，计算第i个电网项目的排队指示值即综合评价指数
Figure FDA0002278518520000051
Figure FDA0002278518520000052
10.一种电网投入产出边际效益分析***，其特征在于，包括：
投入需求预测模块，用于根据预先构建的电网投入需求神经网络模型和各层级各电网项目投入需求的历史数据，确定各层级各电网项目的投入需求预测结果；
综合贡献度确定模块，用于根据预先构建的综合效益量化评价指标体系，确定各电网项目的综合贡献度；
投入需求确定模块，用于根据各层级各电网项目的投资加和，确定各层级各电网项目的投入需求；
电网项目集合初选模块，用于基于各电网项目的综合贡献度，根据各电网项目的投入需求预测结果和对应的投入需求，选出边际效益最大的电网项目集合；
电网项目集合确定模块，用于根据预先构建的综合效益量化评价指标体系，判断初步选出的电网项目集合是否满足要求，完成电网投入产出边际效益的分析。
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CN111861010A (zh) * 2020-07-23 2020-10-30 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心 一种人机协同的领域关键技术预测方法及预测***

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN111861010A (zh) * 2020-07-23 2020-10-30 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心 一种人机协同的领域关键技术预测方法及预测***
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