李懷政
(國網(wǎng)重慶市電力公司 市區(qū)供電分公司,重慶 400015)
基于熵權(quán)法的多場景下輸電網(wǎng)規(guī)劃方案綜合決策
李懷政
(國網(wǎng)重慶市電力公司 市區(qū)供電分公司,重慶 400015)
將熵權(quán)法與TOPSIS法結(jié)合,綜合評價基于多場景的輸電網(wǎng)規(guī)劃方法得出的一系列規(guī)劃方案,從而客觀科學(xué)地在眾多備選方案中得到一個最為合理的綜合決策方案,通過算例分析證明了方法的合理性和有效性。
輸電網(wǎng)規(guī)劃;綜合決策;熵權(quán)法;TOPSIS法;多場景
輸電網(wǎng)規(guī)劃方案決策一般是指確定在何時、何地投建何種類型的線路及其回路數(shù),以達(dá)到規(guī)劃周期內(nèi)所需要的輸電能力,在滿足各項技術(shù)指標(biāo)的前提下使系統(tǒng)的費(fèi)用最小的方案[1]。隨著社會的發(fā)展,電網(wǎng)建設(shè)的腳步也在加快,產(chǎn)生了多種多樣的輸電網(wǎng)規(guī)劃方法,多場景概率法便是其中一種。對于多場景下得出的多種方案,哪種更適合所有場景,這需要應(yīng)用合理的綜合決策方法,有效地評價各個方案的優(yōu)劣,盡可能地避免產(chǎn)生不必要的經(jīng)濟(jì)損失、安全風(fēng)險等,得到最為合理的綜合決策。
目前對輸電網(wǎng)規(guī)劃綜合決策方案的研究尚不成熟,常用到的方法有模糊評價法和層次分析法,但這兩種方法都存在局限性,即專家賦權(quán),使指標(biāo)權(quán)重不可避免地受到專家的主觀制約。本文將熵權(quán)法和TOPSIS法相結(jié)合,對基于多場景概率法得到的輸電網(wǎng)規(guī)劃方案進(jìn)行綜合決策,根據(jù)TOPSIS法進(jìn)行客觀科學(xué)的計算,得到更加客觀真實(shí)的決策。
1.1 熵權(quán)法
1.2 熵權(quán)TOPSIS法
多場景下的輸電網(wǎng)規(guī)劃方法可以得到只適合于對應(yīng)場景的n個最優(yōu)方案,但實(shí)際情況卻是所有可能的場景的集合,因此最終方案需要對各個最優(yōu)方案綜合分析后來確定。
應(yīng)了解電網(wǎng)運(yùn)行對電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的要求,針對輸電網(wǎng)規(guī)劃所得的方案建立科學(xué)、合理、完善的評價指標(biāo)體系。除常規(guī)的評價指標(biāo),如經(jīng)濟(jì)性、可靠性之外,還可計及網(wǎng)絡(luò)可承受的負(fù)荷擾動水平、發(fā)生事故后的電網(wǎng)調(diào)度能力等。就評價指標(biāo)而言,如網(wǎng)損、投資費(fèi)用、短路容量等是定量的,而裝置的復(fù)雜程度及對外界的影響等則是定性的。對于定性指標(biāo),可通過隸屬度函數(shù)等手段將其轉(zhuǎn)化為定量指標(biāo),采用熵權(quán)法確定各個評價指標(biāo)的熵值。確定各個指標(biāo)的熵值后,對評價指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化整理。
評價指標(biāo)的性質(zhì)并非一致,不可直接進(jìn)行比較,所以評價前須統(tǒng)一指標(biāo)類型,一般可將評價指標(biāo)分為效益型、成本型、區(qū)間型三種類型[3]。對于效益型指標(biāo),其評價值越大越好,而成本型與之相反。對于輸電網(wǎng)規(guī)劃方案,其評價指標(biāo)如建設(shè)和運(yùn)行費(fèi)用等,大多屬于成本型。此外,評價值在某一區(qū)間內(nèi)達(dá)到最優(yōu)的指標(biāo)屬于區(qū)間型,如線路負(fù)載率,其值大,則線路出現(xiàn)過負(fù)荷的可能性增大;其值小,則線路的利用率降低,浪費(fèi)資源,因此其最優(yōu)值在某一區(qū)間內(nèi)。而當(dāng)期望區(qū)間是某一數(shù)值時,其為點(diǎn)值型指標(biāo)。
此外,考慮各指標(biāo)量綱不同及數(shù)量級上相差懸殊,對評價結(jié)果有所影響,須對評價指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文采用式(2)對成本型指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。之后按照1.2節(jié)中的步驟(3)至(8)進(jìn)行計算分析。
本文根據(jù)文獻(xiàn)[4]得到的多場景下輸電網(wǎng)規(guī)劃的結(jié)果,采用本文方法進(jìn)行綜合決策。將目標(biāo)函數(shù)期望值作為評價指標(biāo),希望其越小越好,因此為成本型。表1所示為各場景下各規(guī)劃方案的期望值,方案X6與X7期望值相同,視為同一方案。
表1 各場景下各方案期望值
由式(2)對表中評價指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,進(jìn)而由式(3)、式(4)計算出各指標(biāo)熵權(quán)=(0.005 1,0.280 8,0.276 5,0.237 4,0.200 2);得到加權(quán)后的評價指標(biāo)矩陣Y:
由Y得理想解與負(fù)理想解分別為:
由式(6)、式(7)計算出待選方案指標(biāo)值向量到理想解和負(fù)理想解的距離分別為
由式(8)計算各待選方案的相對貼近度可得
根據(jù)所得數(shù)據(jù)分析可知方案X4為最優(yōu)方案,次優(yōu)方案為X6(X7),第三為方案X5,而方案X1的評價結(jié)果最差。由表1中的數(shù)據(jù)不難看出,方案X4雖在場景5下罰值略大,但考慮到場景5發(fā)生的概率僅為10%,其影響較小,且方案X4在其余4個場景中都有較好的期望值,建線方案合理,可以作為綜合最優(yōu)方案。方案X6和X7的相對貼近度只與最優(yōu)方案差0.000 2,其在各個場景下的期望值都較好,雖比X4要多建設(shè)一條輸電線路,但不失為最優(yōu)方案之選。方案X5的相對貼近度與最優(yōu)方案相差0.000 6,其期望值在場景1到4下均大于方案X4,在場景5下期望值較小,但其結(jié)果偏于保守。
根據(jù)以上分析可知相對貼近度相差不大的幾個方案各有其優(yōu)缺點(diǎn),設(shè)計者可以根據(jù)指定地區(qū)的特點(diǎn)和需要來選取最適合的方案,使其在實(shí)際的環(huán)境中發(fā)揮最佳適應(yīng)能力。
考慮多場景的輸電網(wǎng)規(guī)劃可以得到一系列適應(yīng)于對應(yīng)場景的最優(yōu)方案,但每個方案并不是對于任意場景都具有最佳適應(yīng)性。本文將熵權(quán)法與TOPSIS法結(jié)合,將其應(yīng)用于多場景下輸電網(wǎng)規(guī)劃方案的綜合決策,并結(jié)合實(shí)際算例詳細(xì)闡明該方法的具體步驟。計算結(jié)果證明其在一定程度上彌補(bǔ)了多場景概率法的不足,且計算過程直觀簡單,易于理解,決策結(jié)果合理可信。
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Comprehensive Decision-making of the Transmission Network Planning Under A Study on the Comprehensive Decision-making of the Planning Schemes for the Transmission Network Under Multi-scenarios Based on the Entropy Weight Method
LI Huai-zheng
(Urban Power Supply Branch of Chongqing Electric Power Corporation of SGCC,Chongqing 400015,China)
By combining the entropy weight method with the TOPSIS,this article introduces the choice of the soundest scheme of the comprehensive decision-making among several alternatives based on the comprehensive assessment of the planning schemes for the transmission network under multi-scenarios,which has been proved rational and valid through analyses of numerical examples.
planning of the transmission network;comprehensive decision-making;entropy weight method;TOPSIS;multiscenarios
TM715
A
1008-8032(2015)06-0035-03
2015-09-17
李懷政(1979-),工程師,主要從事線路運(yùn)維檢修管理工作。