徐夢(mèng)佳，王渝紅，竺懋渝，趙賀，劉慶時(shí)

（1.四川大學(xué)電氣信息學(xué)院，成都610065；2.國網(wǎng)北京市電力公司，北京100031）

0 引 言

自美國建立第一幢智能建筑以來，德國、日本等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國家也廣泛開展了對(duì)家居智能化的研究，但是關(guān)于智能化住宅的定義，至今尚無明確統(tǒng)一的認(rèn)同［1］。我國智能家居起步晚，起點(diǎn)低，較國際先進(jìn)水平還有較大的差距。此外由于缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，使得智能家居產(chǎn)業(yè)廣泛存在實(shí)用性低、價(jià)格昂貴、兼容性差［2］等問題。2009年我國提出了以特高壓骨干網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)概念［3-4］。智能電網(wǎng)的建設(shè)為智能家居的發(fā)展提供了一定的技術(shù)支持，并豐富了智能家居概念，新型智能家居除了為用戶提供舒適、便捷的生活方式，還應(yīng)具有優(yōu)化家庭傳統(tǒng)能源配置，提高能源利用率，實(shí)現(xiàn)用戶智能用電的作用［5-6］。

針對(duì)我國智能家居發(fā)展現(xiàn)狀，關(guān)鍵在于明確智能家居概念，建立符合時(shí)代要求的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。文獻(xiàn)［7-8］介紹了傳統(tǒng)智能家居的概念、關(guān)鍵技術(shù)及其發(fā)展現(xiàn)狀和未來前景；文獻(xiàn)［9］提出了智能電網(wǎng)形勢(shì)下，智能家居通過家庭微電網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)計(jì)量、“云＋端”模式實(shí)現(xiàn)其能源的生產(chǎn)、消費(fèi)及管理；文獻(xiàn)［10-11］從系統(tǒng)大方向出發(fā)構(gòu)建了智能電網(wǎng)評(píng)價(jià)體系，因此關(guān)于用戶或智能用電方面的指標(biāo)，含義籠統(tǒng)，缺乏實(shí)用性低，而現(xiàn)有文獻(xiàn)中對(duì)智能家居評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究幾乎沒有。

智能家居是一個(gè)多行業(yè)，多專業(yè)交叉的復(fù)雜領(lǐng)域，文章從智能電網(wǎng)智能用電的角度，對(duì)智能家居評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行詳細(xì)構(gòu)建，并基于層次分析法理論構(gòu)建指標(biāo)判斷矩陣，利用圖論知識(shí)及和積法修正判斷矩陣次序一致性和基本一致性，得到指標(biāo)體系的綜合權(quán)重排序，最后利用模糊理論形成指標(biāo)體系的模糊綜合判斷模型，判斷體系的有效性。

1 家居智能用電水平指標(biāo)體系

1.1 指標(biāo)構(gòu)建原則

根據(jù)SMART準(zhǔn)則［2］及智能家居在智能用電方面的要求，按照以下三個(gè)原則來構(gòu)建智能家居指標(biāo)體系：（1）全面性。智能家居指標(biāo)體系應(yīng)包括從智能電網(wǎng)和用戶這兩個(gè)角度對(duì)智能家居的要求及特點(diǎn)；（2）典型性。選取要能夠反應(yīng)主要問題的關(guān)鍵指標(biāo)，盡量減少指標(biāo)之間的相似性，減少信息重疊及冗余；（3）客觀性。指標(biāo)體系應(yīng)真實(shí)反應(yīng)智能家居在智能用電方面的實(shí)際情況。

1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建方法及思路

智能家居是一個(gè)基于計(jì)算機(jī)、傳感器、網(wǎng)絡(luò)通信等技術(shù)，涉及用戶、水電氣管理部門、社區(qū)安防等多角度、多層次的復(fù)雜工程。因此采用AHP理論［12］構(gòu)造由核心目標(biāo)、宏觀指標(biāo)集、微觀指標(biāo)集組成的指標(biāo)體系。核心目標(biāo)O代表評(píng)價(jià)過程的主要問題；宏觀指標(biāo)集 Ui（i＝1，2，…，m）相互獨(dú)立，從屬于核心目標(biāo)O；微觀指標(biāo)集 uij（j＝1，2，…，n）受宏觀指標(biāo)集支配，是對(duì)宏觀指標(biāo)集的細(xì)化，且同一宏觀指標(biāo)下的微觀指標(biāo)之間具有一定的共性，如圖1所示。

考慮智能家居在智能電網(wǎng)中的作用，結(jié)合智能家居技術(shù)現(xiàn)狀，從用戶角度構(gòu)建評(píng)估其智能用電水平的指標(biāo)體系，主要思路為：

（1）智能電網(wǎng)通過智能控制協(xié)調(diào)各級(jí)電網(wǎng)，并實(shí)現(xiàn)“電力流、信息流、業(yè)務(wù)流”的高度融合，智能家居作為智能用電的重要一部分，應(yīng)能體現(xiàn)智能電網(wǎng)的內(nèi)涵及其自動(dòng)化、互動(dòng)化、信息化的特征；

（2）從用戶的角度，結(jié)合國內(nèi)外智能家居現(xiàn)狀，選取的指標(biāo)集應(yīng)能體現(xiàn)用戶對(duì)智能家居實(shí)際需求性及智能家居為用戶帶來的利益和影響。

圖1 指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Index system structure diagram

基于指標(biāo)體系構(gòu)建原則及思路，得到由目標(biāo)層＝｛智能家居智能用電水平｝，宏觀指標(biāo)層＝｛耗能信息可視化，家電智能化，用戶與電力公司互動(dòng)性｝及各微觀指標(biāo)集構(gòu)成的關(guān)于家居智能用電水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如圖2所示。

圖2 智能家居評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Fig.2 Assessment index system for smart home

1.3 指標(biāo)內(nèi)涵

1.3.1 耗能信息可視化

對(duì)于傳統(tǒng)家庭用電信息，用戶主要通過電費(fèi)賬單的形式來獲取，處于被動(dòng)的信息接收地位，而作為智能電網(wǎng)建設(shè)的主要利益者，用戶對(duì)電力系統(tǒng)的調(diào)節(jié)潛力不容忽視?，F(xiàn)代智能家居通過加裝智能電表、智能插座等設(shè)備采集家庭實(shí)時(shí)用電數(shù)據(jù)，用戶可以通過訪問特定Web頁面或者家庭智能終端，查詢?cè)敿?xì)的家庭能耗情況，主要包括以下幾個(gè)方面：

（1）家庭用電信息。為用戶提供家庭實(shí)時(shí)或歷史用電量及電費(fèi)、采用智能家居技術(shù)節(jié)約的電量、與歷史用電數(shù)據(jù)相比得到的本月用電趨勢(shì)、分布式電源使用量等；（2）電器耗電信息。用戶可以查看任意電器當(dāng)前或歷史的用電量、使用頻數(shù)、耗能比重，并按耗電量排名進(jìn)行顯示；（3）實(shí)時(shí)電價(jià)。為用戶提供電力公司發(fā)布的最新峰谷電價(jià)及其相應(yīng)時(shí)段，電價(jià)上漲或下跌的幅度；（4）設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。通過總控板顯示及控制家庭所有電器的開關(guān)運(yùn)行狀態(tài)。

1.3.2 家電智能化

家電智能化是智能家居的一個(gè)鮮明的特點(diǎn)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將住宅內(nèi)分離的電器組成協(xié)調(diào)統(tǒng)一的一體，為用戶帶來便捷舒適的生活方式，此外利用家電智能化控制實(shí)現(xiàn)住宅節(jié)能降耗，配合電力調(diào)度實(shí)現(xiàn)電力負(fù)荷移峰填谷，降低電網(wǎng)負(fù)荷壓力［13］。

（1）遠(yuǎn)程控制。通過移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)或Internet，在住宅外任意地點(diǎn)遠(yuǎn)程控制家電的啟停；（2）故障預(yù)警。監(jiān)控電器接口端的電能質(zhì)量，監(jiān)控電能參數(shù)，如電壓、電流的幅值及變化率，設(shè)置相應(yīng)限值，一旦越限，通訊模塊會(huì)對(duì)用戶手機(jī)或者智能終端發(fā)送電器故障預(yù)警提醒；（3）負(fù)荷控制。對(duì)各電器設(shè)置日/月耗能上限，當(dāng)電器耗能超過上限時(shí)，自動(dòng)關(guān)閉相應(yīng)電器或向用戶發(fā)送提醒信息。此外還設(shè)置電器用電時(shí)長上限，以防用戶忘記關(guān)閉電器的情況發(fā)生，提高電器使用安全性；（4）定時(shí)控制。用戶可以自主設(shè)計(jì)電器啟停時(shí)段，如在電價(jià)較低時(shí)開啟洗衣機(jī)，達(dá)到節(jié)約電費(fèi)的目的；（5）模式選擇。用戶可以自定義住宅模式，設(shè)計(jì)符合經(jīng)濟(jì)、實(shí)用的用電方式。

1.3.3 用戶與電力公司互動(dòng)性

互動(dòng)性是智能電網(wǎng)的主要特征之一，智能家居配備95598互動(dòng)網(wǎng)站、智能交互終端、自助用電服務(wù)終端［14］等增加用戶與供電公司之間的互動(dòng)友好性。一方面提高對(duì)用戶的供電服務(wù)質(zhì)量，彌補(bǔ)智能家居存在的服務(wù)死角；另一方面通過用戶反饋的問題完善供電系統(tǒng)及智能家居系統(tǒng)。

（1）用電模式建議。針對(duì)數(shù)據(jù)采集終端上傳的用戶用電數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析其用電行為習(xí)債，為用戶制定相應(yīng)節(jié)電建議；此外實(shí)時(shí)監(jiān)控住宅電能質(zhì)量，根據(jù)電壓/電流幅值、變化率及頻率偏移等參數(shù)，將電能質(zhì)量設(shè)置成良好、較差、惡劣三個(gè)等級(jí)，并且在電能質(zhì)量較劣時(shí)，對(duì)用戶進(jìn)行預(yù)警；（2）咨詢及投訴。用戶根據(jù)自身情況通過95598網(wǎng)站或者電話方式對(duì)家庭用電信息、智能家居使用方式等方面進(jìn)行咨詢，對(duì)智能電表等設(shè)備故障報(bào)修，對(duì)供電服務(wù)及智能家居的不滿進(jìn)行投訴或建議；（3）自助繳費(fèi)。用戶可以隨時(shí)隨地通過手機(jī)或者電腦訪問特定Web網(wǎng)頁，利用網(wǎng)上銀行、支付寶等支付手段自助繳納電費(fèi)［15］；（4）停電通知。供電公司提前將停電信息發(fā)布到用戶家庭智能交互終端或移動(dòng)終端。

2 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

2.1 構(gòu)造判斷矩陣

設(shè)某一層指標(biāo)為 F＝［f1，f2，f3，…，fn］，邀請(qǐng)專家采用1～9級(jí)標(biāo)度法兩兩比較fi與fj對(duì)上層指標(biāo)的相對(duì)重要程度，記為aij。比較標(biāo)度如表1所示。

表1 比較標(biāo)度Tab.1 Comparison scale

然后構(gòu)成判斷矩陣 A＝（aij）n×n，i，j＝1，2，…，n，其中：

受人為主觀偏差等因素的影響，判斷矩陣存在次序不一致或基本不一致的現(xiàn)象。次序不一致指指標(biāo)之間重要次序的矛盾，即存在aik＞1，akj＞1，而aij＜1，這反映了專家對(duì)問題缺乏基本的認(rèn)識(shí)，原則上是不允許的；基本一致性是由于專家決策偏好和標(biāo)度誤差等使得判斷矩陣不能保證完全一致，即若aik＝2，akj＝2，則 aij＝4，這在實(shí)際過程中無法避免，允許存在一定的偏差，用一致性比例CR＜0.1來檢驗(yàn)。

2.2 次序一致性檢驗(yàn)及改進(jìn)

將判斷矩陣A轉(zhuǎn)換成0－1矩陣R＝（rij）n×n：

基于圖論知識(shí)［16］，節(jié)點(diǎn)代表指標(biāo) fi（i＝1，2，…，n），從節(jié)點(diǎn)k到節(jié)點(diǎn)j的有向弧表示指標(biāo)fk優(yōu)于指標(biāo)fj。對(duì)矩陣R的m次乘冪Rm進(jìn)行布爾運(yùn)算，rijm＝1表示從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j之間存在不超過m條邊的一條鏈。當(dāng)j＝i時(shí)，riim＝1是從節(jié)點(diǎn)i出發(fā)又回到i的循環(huán)鏈，體現(xiàn)了指標(biāo)重要性次序的矛盾。

圖3為一個(gè)5邊長循環(huán)鏈，f1＞f2＞f3＞f4＞f5＞f1，比較f2和f5，若r25＝1，則產(chǎn)生一個(gè)3邊長循環(huán)鏈；否則構(gòu)成一個(gè)4邊長循環(huán)鏈。同理考慮4邊長循環(huán)鏈，不論 f5（f2）和 f3（f4）之間重要度大小，都會(huì)產(chǎn)生3邊長循環(huán)鏈，因此3邊長是循環(huán)鏈的最小單位。則計(jì)算R3，若存在rii3＝1，則該矩陣次序不一致。

圖3 5邊長和4邊長循環(huán)鏈Fig.3 Five and four sides circular chain

若矩陣不滿足次序一致性，可與決策者商議并重新構(gòu)建判斷矩陣，或在原判斷矩陣基礎(chǔ)上：（1）查找循環(huán)鏈；（2）優(yōu)先修改影響次數(shù)最多的有向弧；（3）若影響次數(shù)相等，則優(yōu)先修改接近1的判斷；

2.3 基本一致性檢驗(yàn)及改進(jìn)

對(duì)滿足次序一致性的判斷矩陣，采用和積法［11］計(jì)算指標(biāo)權(quán)重并進(jìn)行基本一致性檢驗(yàn)：

（1）將判斷矩陣A按列歸一化：

（2）得到各指標(biāo)排序權(quán)重：

（3）計(jì)算矩陣最大特征根λmax，檢驗(yàn)基本一致性，若 CR＝（λmax－n）/［（n－1）RI］＜0.1則停止，否則繼續(xù)下一步。其中RI為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，其具體取值由n決定，如表2所示。

表2 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)Tab.2 Mean random consistency index

（4）求出誘導(dǎo)矩陣 C＝（cij）n×n，其中：

（5）找出矩陣C中與1偏離程度最大的元素，記為 ckl。若 ckl＞1，且akl為整數(shù)，則，否則；若 ckl＜1，則只需將前述式子反號(hào)。對(duì)調(diào)整后的判斷矩陣重新進(jìn)行次序一致性及基本一致性檢驗(yàn)，直到均滿足要求。

2.4 綜合權(quán)重排序

設(shè)上層指標(biāo)權(quán)重 W＝［w1，w2，…，wm］，下層指標(biāo)權(quán)重 wi＝［wi1，wi2，…，win］，則綜合權(quán)重為：

根據(jù)上述模型，計(jì)算智能家居各指標(biāo)權(quán)重，得到底層指標(biāo)的綜合權(quán)重排序，如表3所示。

表3 指標(biāo)權(quán)重排序Tab.3 Index weight ranking

3 智能用電水平模糊綜合評(píng)價(jià)模型

由于指標(biāo)體系存在定性判斷，其界限往往比較模糊，因此采用模糊數(shù)學(xué)理論進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

（1）確定評(píng)價(jià)智能家居智能用電水平的指標(biāo)集U＝｛u1，u2，…，un｝；

（2）確定評(píng)語等級(jí)，每個(gè)等級(jí)是一個(gè)模糊子集，等級(jí)越多則評(píng)價(jià)結(jié)果越精確：V＝｛v1，v2，…，vk｝；

（3）建立模糊隸屬矩陣S：

式中sij為評(píng)價(jià)對(duì)象指標(biāo)ui對(duì)評(píng)語等級(jí)vj的隸屬程度，隸屬度用選擇該等級(jí)的頻率表示，即：

式中Nij表示指標(biāo)ui選擇評(píng)語等級(jí)vj的次數(shù)。

（4）結(jié)合綜合權(quán)重排序G，進(jìn)行復(fù)合運(yùn)算得到綜合評(píng)價(jià)向量：

式中計(jì)算dj的算子模型M（∧*，∨*），通常分為M（∧，∨）、M（·，∨）、M（∧，⊕）、M（·，⊕）?？紤]所有因素的影響，本文選擇加權(quán)平均型M（·，⊕）模型：

（5）分析綜合模糊評(píng)價(jià)向量。采用最大隸屬度原則d＝max｛di｝作為評(píng)價(jià)對(duì)象總體評(píng)價(jià)結(jié)論。

4 算例分析

參考文獻(xiàn)［14，17］的智能小區(qū)工程，根據(jù)已構(gòu)建的指標(biāo)體系，邀請(qǐng)10名相關(guān)專家對(duì)其智能家居智能用電部分進(jìn)行評(píng)價(jià)，并分別命名為案例A和案例B。這里選擇5級(jí)評(píng)語等級(jí)V＝｛很差，較差，一般，較好，很好｝，對(duì)應(yīng)評(píng)分為 H＝［20，40，60，80，100］，利用上述綜合模糊評(píng)價(jià)模型，計(jì)算案例A和B綜合評(píng)分，具體數(shù)據(jù)如表4所示。

表4 案例A和案例B的評(píng)分結(jié)果Tab.4 Evaluation results of case A and case B

案例A的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果中，最大數(shù)值為0.410 1，根據(jù)最大隸屬度原則，最終評(píng)價(jià)結(jié)論是“較好”，表示案例A的家居智能用電水平比較受到專家的認(rèn)可，其中僅12.49%的專家持否定態(tài)度，結(jié)合對(duì)應(yīng)評(píng)分向量H，計(jì)算得到案例A的最終評(píng)分為：71.678分。案例B的最大隸屬度為0.541 4，相應(yīng)的評(píng)語等級(jí)為“較差”，即有54.14%的專家覺得案例B的智能用電水平較差，其最終評(píng)分僅為：36.438分。

參考案例A和案例B具體情況，案例B建設(shè)時(shí)間較早，當(dāng)時(shí)智能家居概念還比較新，沒有相應(yīng)的技術(shù)支持，其主要特點(diǎn)集中在小區(qū)的規(guī)劃和安防上，智能家居等級(jí)較低；案例A是智能電網(wǎng)概念提出以后的工程，具有較為成熟的技術(shù)及資金支持，此外該案例還建設(shè)了光伏分布式能源，配套電池儲(chǔ)能以穩(wěn)定光伏發(fā)電的輸出，實(shí)現(xiàn)了光電的就地消納和并網(wǎng)?？傮w而言，指標(biāo)體系通過對(duì)智能家居智能用電方面的評(píng)價(jià)，較好的體現(xiàn)了各小區(qū)智能家居水平，與實(shí)際相符。

5 結(jié)束語

通過對(duì)智能家居現(xiàn)狀和智能電網(wǎng)內(nèi)涵及目標(biāo)的分析，建立了智能家居在智能用電方面的指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)方法，并對(duì)兩個(gè)智能小區(qū)的進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，驗(yàn)證了該指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)方法的有效性，可為家居智能用電水平的評(píng)估提供一定的借鑒。