劉 廣，曾成碧，苗 虹

(四川大學(xué)電氣信息學(xué)院，四川成都 610065)

0 引 言

近年來，為滿足社會(huì)對(duì)電動(dòng)汽車不斷增長(zhǎng)的需求，合理規(guī)劃電動(dòng)汽車充電站成為實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車及充電站可持續(xù)發(fā)展的前提和保障。

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)電動(dòng)汽車充電站選址和定容規(guī)劃[1-5]進(jìn)行了較多研究，形成不同的規(guī)劃方案，而充電站建設(shè)直接與成本、效益、配電網(wǎng)、交通網(wǎng)、電動(dòng)汽車用戶和環(huán)境等因素密切有關(guān)，因此，在建設(shè)充電站之前如何綜合評(píng)價(jià)這些規(guī)劃方案的合理性變得尤為重要。文獻(xiàn)[6]針對(duì)充電站選址的整體經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用充電站負(fù)荷率、投資回收期、充電行駛里程、綜合滿意度4類評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行研究；文獻(xiàn)[7]利用層次分析與模糊評(píng)判法建立充電站能效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為充電站建設(shè)的能效提升提供支持；對(duì)于充電站選址評(píng)價(jià)中出現(xiàn)的影響因素多、層次多、灰色信息多等問題，文獻(xiàn)[8]結(jié)合德爾菲法和灰色層次分析法綜合評(píng)價(jià)選址最優(yōu)決策，具有一定的實(shí)用性；文獻(xiàn)[9]通過分析電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃特征建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用灰色關(guān)聯(lián)分析法確定充電站規(guī)劃方案。但是目前電動(dòng)汽車充電站選址規(guī)劃方案的評(píng)價(jià)體系不能解決評(píng)價(jià)指標(biāo)間相關(guān)信息造成的重復(fù)問題，并且指標(biāo)體系的構(gòu)建存在一定的局限性，評(píng)價(jià)影響因素的權(quán)重確定具有主觀性。

本文以電動(dòng)汽車充電站選址規(guī)劃方案作為評(píng)價(jià)對(duì)象，通過分析影響充電站規(guī)劃的各種因素，構(gòu)建完備的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。采用能有效融合主客觀信息，并對(duì)處理不確定、不完全指標(biāo)信息具有一定處理能力的粗糙集評(píng)價(jià)法[10]，有效減少綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算量，利用粗糙集理論和遺傳算法進(jìn)行指標(biāo)屬性約簡(jiǎn)，保留必要評(píng)價(jià)指標(biāo)信息，并確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，建立充電站選址規(guī)劃兩級(jí)多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)模型。由于充電站規(guī)劃綜合評(píng)價(jià)體系中兩級(jí)指標(biāo)緊密相聯(lián)、層層遞進(jìn)，因此在實(shí)例分析中，對(duì)兩級(jí)指標(biāo)分別進(jìn)行約簡(jiǎn)并評(píng)價(jià)，確保了綜合評(píng)價(jià)的全面及嚴(yán)密。

1 電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立

電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃方案評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立是綜合評(píng)價(jià)的關(guān)鍵，直接關(guān)系到充電站選址規(guī)劃方案的客觀性和有效性。在構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的過程中，往往會(huì)出現(xiàn)指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)不合理、不全面、冗余度過高等問題，為了使充電站規(guī)劃方案評(píng)價(jià)的更加全面有效，在決定充電站選址的過程中，須以電力行業(yè)和電動(dòng)汽車充電站現(xiàn)行的執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)[11]為根本，充分考慮充電站接入配電網(wǎng)的影響[12-14]、交通因素對(duì)充電站規(guī)劃的重要性[15-18]以及電動(dòng)汽車用戶在規(guī)劃中的作用[19-20]，并且兼顧充電站總體成本效益[21-22]，為建立更加全面的評(píng)價(jià)體系奠定基礎(chǔ)。

在電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃評(píng)價(jià)過程中，堅(jiān)持評(píng)價(jià)的客觀性、全面性、完整性，綜合考慮充電站運(yùn)營(yíng)部門、用戶、電網(wǎng)公司普遍關(guān)注的各項(xiàng)運(yùn)行指標(biāo)要求，本文主要選擇環(huán)境工程、技術(shù)設(shè)備、經(jīng)濟(jì)效益、建設(shè)管理、安全防護(hù)、可持續(xù)發(fā)展等6個(gè)方面作為具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)，每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)由多個(gè)二級(jí)指標(biāo)組成，全面地對(duì)充電站的選址規(guī)劃方案進(jìn)行評(píng)定，以實(shí)現(xiàn)綜合效益最優(yōu)。如表1所示。

2 基于粗糙集的充電站規(guī)劃綜合評(píng)價(jià)模型

2.1 粗糙集基本理論

粗糙集理論是一種處理不一致、不精確、不完整信息的新數(shù)學(xué)工具[23]。

對(duì)于一個(gè)給定的決策表S，存在B?A，定義一個(gè)不可分辨的二元關(guān)系IND(B)，即

IND(B)={(xi,xj)∈U2|b∈B,f(xi,b)=

f(xj,b)}

(1)

表1 電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

圖1 粗糙集示意圖

在分析過程中可以用正域來衡量某一模糊對(duì)象的屬性，常用知識(shí)依賴度來表示屬性知識(shí)依賴正域的程度。因此在決策表中，決策屬性D對(duì)條件屬性C的依賴度可表示為

(3)

式中：0?γC(D)?1。

而條件屬性C中的屬性元素Ci對(duì)決策屬性D的重要程度又可表示為

ρD(Ci)=γC(D)-γC-Ci(D)

(4)

顯然，ρD(Ci)的數(shù)值越大，屬性元素Ci的重要性越高，且0≤ρD(Ci)≤1。

另外,所有屬性集C的約簡(jiǎn)的交集稱為C的核，記作CORE(C)。

2.2 粗糙集與遺傳算法結(jié)合的評(píng)價(jià)指標(biāo)約簡(jiǎn)算法

為保證遺傳算法的收斂性，本文采用最優(yōu)個(gè)體保存策略，在運(yùn)算過程中選取每代中適應(yīng)度值最大的個(gè)體，直接復(fù)制到下一代的種群中，直至連續(xù)t代后最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度值不再提高，即找到近似的最優(yōu)解。在Matlab中具體運(yùn)行步驟如下：

Step1 構(gòu)建電動(dòng)汽車充電站綜合評(píng)價(jià)決策表。其中決策屬性D表示的是規(guī)劃方案實(shí)施的可行程度，評(píng)價(jià)因素Ci(i=1,2,…,n)為一級(jí)指標(biāo)條件屬性，Cij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)為二級(jí)指標(biāo)條件屬性，具體指標(biāo)如表1所示；

Step2 計(jì)算決策屬性D對(duì)條件屬性C的依賴度γC(D)；

Step3 計(jì)算每個(gè)屬性Ci對(duì)決策屬性D的重要程度ρD(Ci)且令屬性C的約簡(jiǎn)為非空集。逐一去除掉屬性Ci，若γC(D)≠γC-Ci(D)，那么核為CORE(C)；若γC(D)=γCORE(C)(D)，那么CORE(C)為評(píng)價(jià)指標(biāo)體系最小約簡(jiǎn)，否則進(jìn)行step4。

Step4 將充電站評(píng)價(jià)指標(biāo)隨機(jī)組成初始種群，對(duì)核中的屬性其對(duì)應(yīng)位取值為1，否則隨機(jī)取0或1，根據(jù)依賴度γC(D)計(jì)算初始種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值。

Step5 通過輪盤賭選操作選擇個(gè)體，根據(jù)交叉概率Pc和變異概率Pm產(chǎn)生新一代群體，并將適應(yīng)度值最大的個(gè)體復(fù)制到下一代種群中。

Step6 根據(jù)最優(yōu)個(gè)體保存策略保存最優(yōu)個(gè)體，判斷是否經(jīng)過連續(xù)t代后，最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)度不再提高，如果是則終止計(jì)算，否則轉(zhuǎn)step5。

通過屬性約簡(jiǎn)去除充電站規(guī)劃冗余的指標(biāo)屬性和重復(fù)信息，進(jìn)而得到簡(jiǎn)化的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系信息表。

2.3 確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

在電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃方案評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，指標(biāo)權(quán)重確定的合理性直接關(guān)系到規(guī)劃評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性、全面性。本文充分利用粗糙集理論來確定充電站規(guī)劃影響因素的權(quán)重，使得權(quán)重確定更加合理。

根據(jù)公式(4)單個(gè)屬性的重要性，運(yùn)用歸一化處理得出第i個(gè)條件屬性的權(quán)重系數(shù)：

(5)

2.4 充電站選址規(guī)劃方案的綜合評(píng)價(jià)過程

本文以電動(dòng)汽車充電站選址規(guī)劃方案為評(píng)價(jià)對(duì)象，將評(píng)價(jià)指標(biāo)體系各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理并構(gòu)建原始評(píng)價(jià)決策表，通過結(jié)合上述的粗糙集理論和遺傳算法約簡(jiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，來綜合評(píng)價(jià)適宜充電站選址的方案，最后根據(jù)必要條件屬性的權(quán)重值得出各個(gè)待評(píng)價(jià)對(duì)象ηi的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果：

(6)

式中：Va代表決策表中各級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的離散化數(shù)據(jù)。

具體實(shí)施步驟如圖2所示。

圖2 電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃綜合評(píng)價(jià)實(shí)施示意圖

3 實(shí)例分析

計(jì)劃建設(shè)電動(dòng)汽車充電站，根據(jù)當(dāng)?shù)貙?shí)際配電網(wǎng)和交通網(wǎng)現(xiàn)狀，規(guī)劃設(shè)計(jì)者制定出6種不同的規(guī)劃選址方案，擬從中選取一個(gè)最優(yōu)方案。

算例中論域U為6種不同的方案，利用粗糙集評(píng)價(jià)法首先處理一級(jí)指標(biāo)，令決策屬性D為規(guī)劃方案的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，充電站規(guī)劃綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各一級(jí)指標(biāo)Ci為條件屬性集，參照文獻(xiàn)[25]中指標(biāo)值域的范圍對(duì)6種不同方案各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行打分，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化預(yù)處理。確定各屬性x的值有

(7)

式(7)中h表示規(guī)劃選址方案中各指標(biāo)對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)；數(shù)據(jù)1～3分別表示各評(píng)價(jià)指標(biāo)在規(guī)劃中的所占比重，分值越高代表重要性越大；決策屬性用1或2表示方案可行程度，分值越高說明實(shí)施可行程度越大。由此可以構(gòu)建評(píng)價(jià)原始決策表，如表2所示。

表2 電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃評(píng)價(jià)一級(jí)指標(biāo)原始決策表

依據(jù)遺傳算法對(duì)原始決策表進(jìn)行約簡(jiǎn)，剔除冗余指標(biāo)信息。在遺傳算法中，取交叉概率Pc=0.8、變異概率Pm=0.01，MAX{Gen}=50，遺傳約簡(jiǎn)后得到最優(yōu)解為{111001}，此二進(jìn)制字符串中1表示包含對(duì)應(yīng)的條件屬性，因此C1，C2，C3，C64個(gè)條件屬性保留，這些屬性因素為評(píng)價(jià)的最優(yōu)解，約簡(jiǎn)后的決策表如表3所示。

表3 電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃評(píng)價(jià)一級(jí)指標(biāo)約簡(jiǎn)后決策表

根據(jù)表3約簡(jiǎn)后的決策表，計(jì)算決策屬性對(duì)條件屬性的依賴度γC(D)以及屬性元素對(duì)決策屬性的重要程度ρD(Ci)，進(jìn)而計(jì)算其對(duì)應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重，以此對(duì)各個(gè)方案進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

當(dāng)剔除環(huán)境工程評(píng)價(jià)指標(biāo)C1時(shí)：

U/IND(C2,C3,C6)={{1，3},{2},{4},{5},{6}}

由此可得出C的C-C1的正域是：

posC-C1(D)={{2},{4},{5},{6}}

同理可得出：

有posC-C2(D)≠posC(D)，posC-C3(D)≠posC(D)，posC-C6(D)≠posC(D)，所以技術(shù)設(shè)備評(píng)價(jià)指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)、可持續(xù)性評(píng)價(jià)指標(biāo)為綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中必要的知識(shí)屬性，只需計(jì)算這3個(gè)子指標(biāo)權(quán)重就可以。

由此對(duì)各個(gè)規(guī)劃方案進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)有：

因此通過技術(shù)設(shè)備評(píng)價(jià)指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)、可持續(xù)性評(píng)價(jià)指標(biāo)在方案1-6中所占權(quán)重，得出各個(gè)方案關(guān)于電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為：方案4=方案5>方案2>方案1=方案3>方案6。經(jīng)過以上分析可見，通過利用粗糙集首先處理6個(gè)規(guī)劃選址方案中各一級(jí)指標(biāo)得到方案4或方案5為最優(yōu)方案。

為進(jìn)一步從6個(gè)規(guī)劃選址方案中確定最優(yōu)規(guī)劃方案，算例利用粗糙集評(píng)價(jià)法對(duì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各二級(jí)指標(biāo)Cij進(jìn)行評(píng)價(jià)，將各方案中的25個(gè)二級(jí)指標(biāo)屬性參數(shù)離散化處理，并利用Matlab遺傳約簡(jiǎn)后保留屬性C12、C23、C26、C32、C34、C38、C52、C63，約簡(jiǎn)后決策表如表4所示。

由此可得Cij-C12、Cij-C23、Cij-C26、Cij-C32、Cij-C34、Cij-C38、Cij-C52、Cij-C63、Cij的正域：

posCij-C12(D)={{2},{3},{5},{6}}

posCij-C23(D)={{2},{3},{5},{6}}

posCij-C26(D)={{3},{5},{6}}

posCij-C32(D)={{2},{5}}

posCij-C34(D)={{2},{3},{5},{6}}

posCij-C38(D)={{3},{6}}

posCij-C52(D)={{2},{3},{5},{6}}

posCij-C63(D)={{2},{3},{5},{6}}

posCij(D)={{2},{3},{5},{6}}

有posCij-C26(D)≠posCij(D)，posCij-C32(D)≠posCij(D)，posCij-C38(D)≠posCij(D)，所以電能質(zhì)量、建設(shè)投資成本、投入運(yùn)營(yíng)收入為規(guī)劃評(píng)價(jià)二級(jí)評(píng)價(jià)中必要的知識(shí)屬性。

表4 電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)約簡(jiǎn)后決策表

即通過評(píng)價(jià)各二級(jí)指標(biāo)得到，方案5>方案4=方案1>方案3>方案2>方案6，方案5為規(guī)劃選址方案各二級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)的最優(yōu)方案。

4 結(jié)束語

本文主要是對(duì)電動(dòng)汽車充電站選址規(guī)劃方案進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，建立一種全面有效的評(píng)價(jià)模型，完善充電站選址策略，提高現(xiàn)有規(guī)劃的合理性。通過建立充電站規(guī)劃評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，完善充電站選址規(guī)劃綜合評(píng)價(jià)模型，利用粗糙集理論和遺傳算法對(duì)兩級(jí)指標(biāo)分別進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，篩選必要的評(píng)價(jià)指標(biāo)，計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。通過實(shí)例仿真，證明本文所提的綜合評(píng)價(jià)方法能夠合理的對(duì)充電站選址規(guī)劃方案進(jìn)行評(píng)估。

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