黃 飛，宋璇坤，周 暉，韓 柳，李金超，肖智宏

?

基于效果與基礎互動的電網智能化水平綜合評價指標體系研究

黃 飛1,2，宋璇坤2，周 暉1，韓 柳2，李金超3，肖智宏2

(1.北京交通大學電氣工程學院，北京100044；2.國網北京經濟技術研究院，北京102209；3.華北電力大學經濟管理學院, 北京102206)

為科學評價我國電網智能化水平，提出電網智能化水平綜合評價指標體系。指標體系分為建設效果與建設基礎兩部分?；谛Чc基礎間引領與推動的作用，將基礎指標與效果指標對應，形成關聯(lián)關系。為體現(xiàn)指標體系效果與基礎互動的特點，并提高評價結果的科學性，初步提出針對所提出指標體系的評價流程與方法，綜合運用了層次分析法、熵權法、灰色關聯(lián)分析法等評價方法。通過案例實證，驗證了指標體系的科學性和有效性?？蓪崿F(xiàn)電網智能化建設效果與建設基礎關聯(lián)度的量化測算，有助于發(fā)現(xiàn)薄弱環(huán)節(jié)，引導電網智能化建設方向。

電網智能化；評價；指標體系；效果；基礎；互動

0 引言

2009年以來，美國、歐盟等發(fā)達國家或地區(qū)根據本地區(qū)的現(xiàn)有條件及需求，制定了各自的智能電網發(fā)展路線[1]。在我國，隨著智能電網熱潮的興起，相關電網公司提出并制訂了“堅強智能電網”的發(fā)展規(guī)劃并開始全面推進[2-3]。

智能電網是在傳統(tǒng)電力系統(tǒng)基礎上，通過集成新能源、新材料、新設備和先進傳感技術、信息技術、控制技術、儲能技術等新技術，形成的新一代電力系統(tǒng)，具有高度信息化、自動化、互動化等特征，可以更好地實現(xiàn)電網安全、可靠、經濟、高效運行?，F(xiàn)階段，我國電網結構發(fā)展的高速增長已經逐步放緩，當前電網研究更關注如何發(fā)揮傳統(tǒng)電網的效果與效能，因此，電網智能化建設是當前我國電網建設的重點。

在智能電網評估體系方面，歐美發(fā)達國家進行了大量研究工作，取得了豐富的成果[4-6]，如美國的“智能電網成熟度模型”、“智能電網評估框架體系”、“智能電網建設及其項目的評估指標體系”等，以及歐洲的“智能電網效益評估指標體系”等，但仍有一些不足之處：一是由于電網發(fā)展情況存在差異以及關注點的不同，評估的思路和采用的技術路線各有偏重，如歐盟提出的評價體系更加關注于新能源接入和節(jié)能減排的實施效果[7]，而“智能電網建設及其項目的評估指標體系”是用于智能電網整體建設進程和單個建設項目的推進程度和收益情況的評估；二是指標體系結構較為簡單，多為以智能電網特征或環(huán)節(jié)為基礎的自上而下的分支結構，如“智能電網評估框架體系”是在總結智能電網特征的基礎上提出的由4組共20項指標構成的評估體系。國內電力行業(yè)在電網的發(fā)展、建設評估方面也開展了許多研究工作，提出了“智能電網試點項目評價指標體系與評價方法”、“電網發(fā)展水平評估指標體系”、“電網發(fā)展診斷指標體系”等[8-9]，也有學者對智能電網評價指標體系的科學構建[10]、綠色低碳角度的智能電網評價指標構建[11]、評價指標的動態(tài)更新[12]等進行了研究。目前，我國關于智能電網評價尚未形成完備的體系，評價的廣度與深度有待進一步提高，且建設效果與基礎間的關系有待發(fā)掘。

本文針對我國電網智能化建設現(xiàn)狀，從建設效果和建設基礎兩方面出發(fā)，建立了電網智能化水平綜合評價指標體系；通過分析效果層與基礎層指標間的關聯(lián)關系，實現(xiàn)了效果與基礎的雙向互動，即效果與基礎間引導與驅動的作用；初步提出了基于所提出的指標體系的評價流程與方法；并通過實證，驗證了指標體系的科學性和有效性。

1 指標體系構建思路與總體框架

對電網智能化水平的評價分為兩個層面：一個層面關注電網智能化建設帶來的效益，包括電網安全性與可靠性的加強、經濟效益與效率的提升、對環(huán)境影響的降低、信息的透明開放以及與電源和用戶更友好地互動等；另一個層面關注電網智能化基礎建設的過程，即對傳統(tǒng)電網的改造，使其具有自動化、互動化、信息化的特征并不斷提升的過程。

電網智能化基礎建設實現(xiàn)其預期效益，進而滿足其發(fā)展需求。建設基礎是建設效果的基本，建設效果是建設基礎目標，建設需求是建設效果的導向，三者相輔相成，如圖1所示。

圖1建設效果、建設基礎與建設需求間的關系

因此，本文從預期效益及基礎建設兩個層面出發(fā)，建立包含效果層、基礎層的電網智能化水平綜合評價指標體系。而基于兩層指標體系的結構，可定量分析效果層指標與基礎層間的關聯(lián)關系，實現(xiàn)效果與基礎指標間的互動。指標體系結構如圖2所示。

圖2指標體系結構

2 建設效果指標體系

智能電網是對傳統(tǒng)電網承載的聯(lián)系電源和負荷紐帶作用的進一步強化，具有傳統(tǒng)電網的一般特性和自身個性。因此，智能電網在繼承傳統(tǒng)電網安全性與經濟性要求的同時，在大規(guī)?？稍偕茉纯焖侔l(fā)展、社會公平公正需求以及電源、用戶雙向互動需求高漲的背景下，發(fā)展出了清潔環(huán)保、透明開放以及友好互動的新要求。本文從安全可靠、經濟高效、清潔環(huán)保、透明開放、友好互動五個方面出發(fā)，建立電網智能化建設效果評價指標體系。

2.1 安全可靠指標

安全可靠是指具有強大的電力輸送能力和安全可靠的電力供應。通信信息網的建設是電網智能化建設的重要環(huán)節(jié)。因此，在關注傳統(tǒng)的電網安全可靠性的同時，通信信息安全也十分重要。從電網安全可靠、通信信息安全兩個方面建立指標體系如表1所示。

表1安全可靠指標體系

Table 1 Index system of safety and reliability

2.2 經濟高效指標

經濟高效是指提高電網運行和輸送效率，降低運營成本，促進能源資源和電力資產的高效利用，體現(xiàn)在經濟效益、電網效率和人員效率3個方面，指標體系如表2所示。

表2經濟高效指標體系

Table 2 Index system of economics and efficiency

2.3 清潔環(huán)保指標

清潔環(huán)保是指促進可再生能源發(fā)展與利用，降低能源消耗和污染物排放，提高清潔電能在終端能源消費中的比重，體現(xiàn)在綠色發(fā)電、綠色電網和綠色用電三個方面，指標體系如表3所示。

表3清潔環(huán)保評價指標體系

Table 3 Index system of cleanliness and green

2.4 透明開放指標

透明開放是指電網、電源和用戶的信息透明共享以及電網的無歧視開放，體現(xiàn)在電網透明和電網開放兩個方面，指標體系如表4所示。

表4 透明開放評價指標體系

2.5 友好互動指標

友好互動是指實現(xiàn)電網運行方式的靈活調整，友好兼容各類電源和用戶的接入與退出，促進發(fā)電企業(yè)和用戶主動參與電網運行調，體現(xiàn)在服務優(yōu)質和互動效果兩個方面，指標體系如表5所示。

表5友好互動評價指標體系

Table 5 Index system of amity and interaction

3 建設基礎指標體系

智能電網建設基礎評價指標體系的建立應立足于我國電網智能化建設的發(fā)展形勢，涵蓋我國當前電網智能化的建設重點，突出關鍵性的、作用顯著的建設基礎指標。

本文將電網智能化建設基礎分為自動化、互動化、信息化建設三個方面并作為一級指標，按照發(fā)電、輸電、變電、配電、用電、調度六個環(huán)節(jié)和信息通信平臺，建立電網智能化水平基礎層評價指標體系。

3.1 電網自動化指標

電網自動化是指電力設備、系統(tǒng)或生產、管理過程在沒有人或較少人的直接參與下，按照人的要求，經過自動檢測、信息處理、分析判斷、操作控制，實現(xiàn)預期目標，體現(xiàn)在輸電、變電、配電、調度自動化4個方面，指標體系如表6所示。

表6電網自動化指標體系

Table 6 Index system of automation

3.2 電網互動化指標

電網互動化是指電網中源、網、荷之間使彼此發(fā)生作用或變化的過程。電網互動化可提高電網對外部環(huán)境的適應能力，對可再生能源、分布式電源的接納能力，同電動汽車等用戶側用能方式的交互能力，體現(xiàn)在用電互動化、電動汽車、新能源接入、分布式電源四個方面，指標體系如表7所示。

3.3 電網信息化指標

電網信息化是指在電網中培養(yǎng)、發(fā)展以計算機、網絡通信技術為主的智能化工具為代表的新生產力，并使之提升電網運行與管理水平的過程，體現(xiàn)在通信信息平臺的建設方面，指標體系如表8所示。

表7 電網互動化指標體系

表8 電網信息化指標體系

4 基礎與效果指標關聯(lián)關系分析

通過對指標的分析，可以得到基礎層三級指標與效果層二級指標間的關聯(lián)關系，如表9所示。

5 電網智能化水平綜合評價流程

在構建科學的指標體系之后，選擇合理的評價方法是完成評價的另一個重要方面。針對前文所述評價指標體系，在評價方法的選取方面，應注意以下幾點：

1) 實現(xiàn)建設基礎對建設效果的驅動力的測算，體現(xiàn)建設效果與建設基礎間的互動作用；2) 拉大評價對象差距，實現(xiàn)激勵功能；3) 主觀賦權法與客觀賦權法相結合，保證評價結果的客觀公正；4) 對基礎與效果間的權重進行合理分配。初步給出評價流程，如圖3所示。

表9效果層與基礎層指標關聯(lián)關系

Table 9 Incidence relation between effect indexes and basis indexes

圖3電網智能化水平綜合評價流程

(1) 層次分析法計算效果層指標主觀權重

運用層次分析法計算遞階層次模型中各元素的權重時，通過兩兩比較判斷的方式確定每個層次中元素的相對重要性，并用定量的方法表示，進而建立判斷矩陣；然后利用數學方法計算每個層次的判斷矩陣中各指標的相對重要性權數；最后通過在遞階層次結構內各層次相對重要性權數的組合，得到全部指標相對于目標的重要程度權數。在計算過程中，元素相對重要性的確定依賴于相關專家的經驗判斷，因此得到的權重分配是主觀的。

(2) 熵權法計算效果層指標客觀權重

熵權法是根據各指標的觀測值所提供信息量的大小來確定權重的方法，它是一種客觀賦權方法，體現(xiàn)了客觀信息中指標的評價作用大小。指標的數據分布越分散，其不準確性也越大，其所包含的信息量越大，重要程度也越高，其權重也應較大；反之表明該指標的重要性低，其權重也較??；當各評價對象的某項指標值完全相同時，熵值達到最大，意味著該指標無有用信息，可以從評價指標體系中移除。運用熵權法計算效果層指標客觀權重，提高了不同地區(qū)、不同時期指標值差異較大的指標的權重，可激勵在某一環(huán)節(jié)發(fā)展較為薄弱的地區(qū)盡快彌補短板。

(3) 線性加權計算效果層指標組合權重

線性加權綜合考慮主觀和客觀在賦權過程中發(fā)揮的作用，既能體現(xiàn)主觀賦權法各指標權重系數之間排序的準確性，又能保證指標權重系數數據值的客觀真實性，從而較好的避免了單一賦權法的缺陷之處，能夠得出更準確、更合理的指標權重系數。

(4) 灰色關聯(lián)分析計算基礎層指標權重

灰色關聯(lián)分析以各因素的樣本數據為依據，用灰色關聯(lián)度來描述因素間關系的強弱和次序。

設第個效果層指標與相關的個基礎層指標的個歷史數據經無量綱化處理后構成參考序列0，X(=1, 2,,)，+1個數據序列形成如下矩陣：

式中，為分辨系數，其值越小越能提高關聯(lián)系數間的差異，一般取0.1≤≤0.5。X與0的關聯(lián)度為

基于前文中建立的指標關聯(lián)關系，根據指標數據，即可定量計算指標間關聯(lián)度的大小，得到基礎層指標權重。第個基礎層指標權重計算公式為

其中：

6 評價案例實證

運用所提出的指標體系及評價方法，對某地區(qū)電網智能化水平進行評價，流程如下：

(1) 指標數據填寫與標準化處理；

(2) 運用層次分析法和熵權法分別計算得到效果層指標主觀、客觀權重值并加權(這里取=0.8，=0.2)，得到效果層指標權重；運用灰色關聯(lián)分析計算基礎層指標權重。一級指標權重如表10所示。

表10一級指標權重

Table 10 Indicator weight values of first level indexes

(3) 用各指標權重對標準化后的指標值加權求和，得到評價結果。評價地區(qū)2011至2014年電網智能化建設效果評價結果如圖4所示(滿分為1)。

圖4建設效果評價雷達圖

從圖中可以看出：該地區(qū)電網安全可靠水平保持較高；經濟高效和透明開放水平良好但提升較為緩慢；清潔環(huán)保水平提升速度較快；友好互動水平較低。

對效果層二級指標“互動效果”及其關聯(lián)指標進行分析，運用灰色關聯(lián)分析法得到關聯(lián)度如表11所示。

表11“互動效果”指標關聯(lián)度

Table 11 Correlation degree of “effect of interaction”

可以看出，“需求側響應電價手段”和“電動汽車與充換電設施匹配度”兩個基礎指標對“互動效果”的影響較大。為提高電網友好互動水平，該地區(qū)在提高薄弱環(huán)節(jié)的同時，應著重關注需求側響應和電動汽車充換電設施的建設。

7 結論

本文從建設基礎和建設效果兩方面，建立了電網智能化水平綜合評價指標體系，并對基礎與效果指標間的關聯(lián)關系進行了分析?；谒⒌闹笜梭w系，設計了電網智能化水平綜合評價流程，可實現(xiàn)效果與基礎間關聯(lián)關系的量化測算。通過實證研究表明，指標體系與評價方法的結合可實現(xiàn)建設基礎與建設效果的雙向互動，可對我國電網智能化建設現(xiàn)狀進行全方位、深層次的評價，對今后電網智能化建設的途徑和目標具有指導意義。

[1] 張冬霞, 姚良忠, 馬文媛. 中外智能電網發(fā)展戰(zhàn)略[J]. 中國電機工程學報, 2013, 33(31): 1-14.

ZHANG Dongxia, YAO Liangzhong, MA Wenyuan. Development strategies of smart grid in China and abroad[J]. Proceedings of the CSEE, 2013, 33(31): 1-14.

[2] 高志遠, 姚建國, 曹陽. 智能電網發(fā)展機理研究初探[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2014, 42(5): 116-121.

GAO Zhiyuan, YAO Jianguo, CAO Yang. Primary study on the development mechanism of smart gird[J]. Power System Protection and Control, 2014, 42(5): 116-121.

[3] 中國科學院“構建符合我國國情的智能電網”咨詢項目工作組. 中國智能電網的技術與發(fā)展[M]. 北京: 科學出版社, 2013.

[4] 倪敬敏, 何光宇, 沈沉, 等. 美國智能電網評估綜述[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2010, 34(8): 9-13.

NI Jingmin, HE Guangyu, SHEN Chen, et al. A review of assessment of smart grid in America[J]. Automation of Electric Power Systems, 2010, 34(8): 9-13.

[5] IBM Corporation. Smart grid method and model[R]. Beijing: IBM Corporation, 2010.

[6] European Smart Grids Technology Platform. Strategic deployment document for Europe’s electricity networks of the future[R]. Brussels: European Commission, 2008.

[7] 孫強, 葛旭波, 劉林, 等. 智能電網多屬性網絡層次組合評價法及其應用研究[J]. 電網技術, 2012, 36(10): 49-54.

SUN Qiang, GE Xubo, LIU Lin, et al. Multi-attribute network process comprehensive evaluation method for smart grid and its application[J]. Power System Technology, 2012, 36(10): 49-54.

[8] 國網北京經濟技術研究院. 智能電網試點項目評價指標體系與評價方法研究[R]. 北京: 國網北京經濟技術研究院, 2010.

[9] 國網北京經濟技術研究院. 電網發(fā)展評估方法與模型研究[R]. 北京: 國網北京經濟技術研究院, 2010.

[10] 王彬, 何光宇, 梅生偉, 等. 智能電網評估指標體系的構建方法[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2011, 35(23): 1-5.

WANG Bin, HE Guangyu, MEI Shengwei, et al. Construction method of smart grid’s assessment index system[J]. Automation of Electric Power Systems, 2011, 35(23): 1-5.

[11] 張海瑞, 韓冬, 劉玉嬌, 等. 基于反熵權法的智能電網評價[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2012, 40(11): 24-29.

ZHANG Hairui, HAN Dong, LIU Yujiao, et al. Smart grid evaluation based on anti-entropy weight method[J]. Power System Protection and Control, 2012, 40(11): 24-29.

[12] 韓冬, 嚴正, 宋依群, 等. 基于系統(tǒng)動力學的智能電網動態(tài)評價方法[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2012, 36(3): 16-21.

HAN Dong, YAN Zheng, SONG Yiqun, et al. Dynamic assessment method for smart grid based on system dynamics[J]. Automation of Electric Power Systems, 2012, 36(3): 16-21.

[13] 李天友, 徐丙垠. 智能配電網自愈功能與評價指標[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2010, 38(22): 105-108.

LI Tianyou, XU Bingyin. Self-healing and its benchmarking of smart distribution grid[J]. Power System Protection and Control, 2010, 38(22): 105-108.

[14] 王宗耀, 蘇浩益. 配網自動化系統(tǒng)可靠性成本效益分析[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2014, 42(6): 98-103.

WANG Zongyao, SU Haoyi. Cost-benefit analysis model for reliability of distribution network automaton system[J].Power System Protection and Control, 2014, 42(6): 98-103.

[15] 王澄, 徐延才, 魏慶來, 等. 智能小區(qū)商業(yè)模式及運營策略分析[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2015, 43(6): 147-154.

WANG Cheng, XU Yancai, WEI Qinglai, et al. Analysis of intelligent community business model and operation mode[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(6): 147-154.

[16] 韓柳, 莊博, 王智冬, 等. 電網利用效率指標研究[J]. 華東電力, 2011, 39(6): 850-854.

HAN Liu, ZHUANG Bo, WANG Zhidong, et al. The research about power grid efficiency indexes[J]. East China Electric Power, 2011, 39(6): 850-854.

[17] 程瑜, 翟娜娜. 面向智能電網的峰谷分時電價研究[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2010, 38(21): 196-201.

CHENG Yu, ZHAI Nana. Evaluation of TOU price oriented to smart grid[J]. Power System Protection and Control, 2010, 38(21): 196-201.

[18] 辛耀中, 石俊杰, 周京陽, 等. 智能電網調度控制系統(tǒng)現(xiàn)狀與技術展望[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2015, 39(1): 2-8.

XIN Yaozhong, SHI Junjie, ZHOU Jingyang, et al. Technology development trends of smart grid dispatching and control system[J]. Automation of Electric Power Systems, 2015, 39(1): 2-8.

(編輯 張愛琴)

Research on comprehensive evaluation index system of grid’s intelligence level based on interaction between effect and basis

HUANG Fei1, 2, SONG Xuankun2, ZHOU Hui1, HAN Liu2, LI Jinchao3, XIAO Zhihong2

(1. School of Electrical Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China; 2. State Power Economic Research Institute, Beijing 102209, China; 3. School of Economic and Management,North China Electric Power University, Beijing 102206, China)

To evaluate the intelligence level of grid in our country scientifically, an evaluation index system of grid’s intelligence level is presented. There are two parts of the index system, i.e. construction effect and construction basis. Based on the promotion and the guidance between effect and basis, an interaction is created by matching basis and effect indexes. To embody the interaction and to enhance the accuracy of consequence, a tentative evaluation procedure and method specific to the above index system is proposed, in which the analytic hierarchy process, entropy method and grey correlation analysis are used. Results of applying the proposed method in practical case show scientificalness and effectiveness of the proposed index system. The correlation degree between effect and basis can be calculated. It’s conducive to the discovery of weaknesses, and construction direction of grid’s intelligence can be brought.

grid’s intelligence; evaluation; index system; effect; basis; interaction

10.7667/PSPC151534

2015-08-31；

2015-10-11

黃 飛(1991-)，男，通信作者，碩士研究生，研究方向為電力系統(tǒng)分析、智能電網規(guī)劃與評價；E-mail: huangfeita@163.com

宋璇坤(1960-)，女，教授級高級工程師，研究方向為電力系統(tǒng)分析與控制、智能電網評價與設計；E-mail: songxuankun@chinasperi.sgcc.com.cn

周 暉(1964-)，女，博士，副教授，研究方向為電力市場運營、電力負荷預測、電力系統(tǒng)經濟調度。E-mail:hzhou@bjtu.edu.cn

國家電網公司科技項目(B3441515K001)