萬文軒， 徐文淵， 裴劍， 朱陶之， 陶元， 向黎

(1. 國網(wǎng)武漢供電公司， 湖北 武漢 430061； 2. 湖北華中電力科技開發(fā)有限責(zé)任公司， 湖北 武漢 430061)

0 引言

配電增網(wǎng)項目作為國家輸配電技術(shù)革新中重要的項目，在未來的持續(xù)發(fā)展中大大方便了用戶的使用。隨著用戶需求量的增多，增量配電業(yè)務(wù)范圍迅速發(fā)展，國家電網(wǎng)公司及其各級公司以及南方電網(wǎng)公司以及其各級公司將面臨著巨大挑戰(zhàn)[1]。在增量配電項目發(fā)展的過程中，參與配電網(wǎng)的單位或者企業(yè)就需要一種評估投資風(fēng)險的方法，在滿足用戶需求的情況下能夠最大化降低成本和風(fēng)險[2-4]。

在現(xiàn)有技術(shù)中，由于增量配電業(yè)務(wù)屬于新興項目，很多投資者面臨很多未知數(shù)，現(xiàn)有技術(shù)中，文獻[6]通過蒙特卡洛法的增量配電網(wǎng)全壽命周期投資風(fēng)險評估方法對項目進行評估，雖然該方法能夠考慮在全壽命周期評估項目的利潤和收益，但是實用性較差[5-6]。文獻[7]引入風(fēng)險價值來量化投資風(fēng)險，考慮用電量、運維費率等不確定因素[7]，但是對投資者應(yīng)用到的技術(shù)水平、用戶體驗方面仍舊存在一些不足。

1 投資風(fēng)險評估模型的構(gòu)建

針對上述技術(shù)的不足，本研究構(gòu)建了基于改進型D-S證據(jù)理論模型的風(fēng)險投資架構(gòu)模型，基于層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)[8-10]實現(xiàn)投資風(fēng)險因素的分層分析，利用不同因素的權(quán)重，提高了增量配電項目投資評估的準確度。

本研究的改進點在于，在傳統(tǒng)改進型D-S證據(jù)理論模型技術(shù)方案的基礎(chǔ)上融入了大數(shù)據(jù)融合技術(shù)，通過大數(shù)據(jù)融合技術(shù)實現(xiàn)了多種投資風(fēng)險項目的計算和處理，使得多種不同的增量配電項目數(shù)據(jù)能夠按照用戶的需求重新排列，以提高用戶查找數(shù)據(jù)的速度。 本研究設(shè)計的投資風(fēng)險評估模型如圖1所示。

圖1 投資風(fēng)險評估模型架構(gòu)示意圖

下面對各部分進行說明。

本研究的數(shù)學(xué)模型包括指標層、準則層和目標層。本研究的目標層是增量配電項目投資風(fēng)險評估輸出。準則層包括內(nèi)部風(fēng)險評估和外部風(fēng)險評估。指標層包括管理水平、技術(shù)程度、網(wǎng)絡(luò)資源利用率、服務(wù)器中斷、技術(shù)人員流動、國家政策、電力用戶體驗、設(shè)備運行環(huán)境或者戶外異物等，描述評價增量配電網(wǎng)項目中存在的風(fēng)險，如表1所示。

表1 增量配電網(wǎng)項目投資風(fēng)險評估指標體系

2 項目投資風(fēng)險評估模型

2.1 模糊綜合評價方法

在對增量項目投資風(fēng)險數(shù)據(jù)進行評價時，通過模糊綜合評價能夠反映影響增量項目運營狀況，假設(shè)對增量項目運營的電力企業(yè)的月份的運行狀況進行評價時，將其運行狀況的數(shù)據(jù)集合記作為C={C1,C2,…,Cm} ；然后將評價目標用數(shù)據(jù)集合O={O1,O2,…,Om} 來表示；所有增量項目投資風(fēng)險數(shù)據(jù)類型評價指標可以組成評價指標集U，然后再按n個無法再分目標的評價指標劃分成n個子集，則有數(shù)據(jù)集合U={U1,U2,…,Un}，該數(shù)據(jù)集合滿足以下條件。

在數(shù)據(jù)集合中，假設(shè)排序為i的子集U中，存在ni個數(shù)據(jù)評價指標，這些評價指標的特征值如式(1)。

ixj= [ix1,ix2，…,ixn]T

(1)

在上述數(shù)據(jù)集合Ui為排序i的數(shù)據(jù)集合中，有ni個評價指標的特征的數(shù)據(jù)集合。則在m個月份，增量項目運營評價指標的特征值可以用矩陣序列表示如式(2)。

(2)

如果需要進一步進入隸屬度，則可以將上述的特征值進行隸屬度矩陣轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換后為式(3)。

(3)

式中，ikj表示為隸屬度，該隸屬度是增量項目用電公司在某個月份運營狀況Cj時，其第i個目標中的第k個指標，式(3)中，存在0≤ikj≤1，其中irk和irj可以分別表示單個指標評價和ni個評價指標對應(yīng)的Cj的單個月份評價，用數(shù)據(jù)集合表示為式(4)、式(5)。

irk=(irk1,i,…,irkm)

(4)

irj=(ir1j,i,…,irmj)

(5)

在上述計算過程中，假設(shè)增量項目運營數(shù)據(jù)集合Ur的ni個評價指標的權(quán)系數(shù)集合可以為式(6)。

iA～=(ia1,ia2,…,iak)

(6)

iB～=iA～°iR～=(ib1,ib2,…,ibm)

(7)

式中，ibj表示為Ui數(shù)據(jù)集合中Cj個樣本的模糊綜合評價結(jié)果。通過這種算法，能夠?qū)⒂绊懺隽宽椖客顿Y風(fēng)險數(shù)據(jù)的多個因素化為不同的層次和子集，使得用戶能夠直觀地從不同的層次、子集以及階層讀取數(shù)據(jù)信息，有利于對多種不同的數(shù)據(jù)進行綜合評價，便于數(shù)據(jù)處理。

2.2 評估方法

通過上述算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的一級處理，然后進行二級處理，實現(xiàn)增量配電網(wǎng)投資風(fēng)險評估。結(jié)合上述處理方法，對評估方法進行以下說明。

2.2.1 指標權(quán)重的確定

層次分析法確定指標權(quán)重的步驟分為建立層次結(jié)構(gòu)模型、構(gòu)造判斷矩陣、計算指標權(quán)重系數(shù)、一致性檢驗等，其中層次模型已經(jīng)確定。

(1) 判斷矩陣構(gòu)造，如式(8)。

A=(aij)n×n

(8)

(2) 計算指標權(quán)重系數(shù)，計算判斷矩陣A的每一行指標的乘積Mi,如式(9)。

(9)

其中，n表示為矩陣階數(shù)。針對式(9)，求解出各行Mi的n次方根值，如式(10)。

(10)

將向量歸一化，如式(11)。

(11)

式中，wi即為所求的各個指標的權(quán)重系數(shù)值。

(3) 一致性檢驗，定義一致性指標，如式(12)。

(12)

當CI=0，有完全的一致性；當CI接近于0，有滿意的一致性；當CI越大，不一致性越嚴重。

定義一致性比率，如式(13)。

(13)

通過上述的一致性比率，進行以下判斷，如式(14)。

(14)

在判斷滿意度時，要預(yù)先設(shè)置判斷矩陣A容許范圍，當計算出的值在容許范圍內(nèi)時，則表示用戶滿意度尚可，當計算出的值不在容許范圍內(nèi)時，則表示用戶不滿意。

2.2.2 評估等級劃分

增量配電項目受多種因素的影響，在進行項目評估時，為了量化地評估風(fēng)險等級，本研究將風(fēng)險評估劃分為5個不同的等級，如表2所示。

表2 風(fēng)險等級劃分示意表

通過表2可以看出，SR取值不同，則表示不同風(fēng)險等級。SR取值情況根據(jù)用戶收集的評估參數(shù)有關(guān)。

2.2.3 改進型D-S證據(jù)理論模型的構(gòu)建

在評價具體增量項目時，要引用投資風(fēng)險評估指標賦權(quán)指數(shù)，應(yīng)用該指數(shù)對項目風(fēng)險存在的基本概率應(yīng)用一定的分配函數(shù)，當改進型D-S證據(jù)理論模型的各項參數(shù)或者改進型D-S證據(jù)理論模型構(gòu)建完畢之后，再啟動MATLAB仿真程序，最終實現(xiàn)增量配電項目的風(fēng)險評估。在具體應(yīng)用過程中，涉及到幾個與改進型D-S證據(jù)理論模型相關(guān)的概念，能夠輔助提高增量項目風(fēng)險評估的精度。這些參數(shù)包括對增量配電項目投資風(fēng)險不定問題輸出結(jié)果數(shù)據(jù)概率的辨別框、對增量配電項目投資風(fēng)險具有一定概率的基本概率分配函數(shù)、作為增量配電項目投資給出概率估計的似然函數(shù)、作為增量配電項目投資風(fēng)險評估的信任函數(shù)等。下面對上述函數(shù)逐一說明。

在辨別框這個參數(shù)中，為了計算的方便，本研究用字母Θ表示，假設(shè)本研究在投資風(fēng)險評估模型中用Ri表示風(fēng)險等級，則有式(15)。

Θ={R1,R2,…，Ri,θ}

(15)

式中，θ表示增量配電項目風(fēng)險因素的不確定度，比如政策風(fēng)險等。

用m(A)表示基本概率分配函數(shù)，該函數(shù)的值域區(qū)間為[0,1]，用該函數(shù)表示增量配電項目風(fēng)險評估證據(jù)支持或排斥的深度，該值域m(A)>0的情況下，存在式(16)。

(16)

式中，A表示為辨別框中任意數(shù)量的子集數(shù)量。在該函數(shù)中，Θ表示增量配電項目投資風(fēng)險評估中的辨別框，可以表示為式(17)。

(17)

其中，Bel為信任函數(shù)。

增量配電項目投資風(fēng)險評估中的似然函數(shù)的辨別框Θ可以為式(18)。

Bel:2Θ→[0，1]

(18)

并且滿足式(19)。

Pl(A)=1-Bel(A)

(19)

其中，Pl為似然函數(shù)。

通過上述函數(shù)公式，增量配電項目投資基于D-S證據(jù)理論的評估方程可以計算為式(20)。

(20)

式中，m1(變量為Ai)，m2(變量為Bj)均為基本概率分配函數(shù)，如式(21)。

(21)

式中，K值大小和排斥強度成正比，在K>1情況下，m1的取值和m2的取值互相排異，這種情況下，數(shù)據(jù)信息難以實現(xiàn)融合。

當增量配電項目投資風(fēng)險評估模型中的數(shù)據(jù)信息融合后，可以計算出投資風(fēng)險評估模型架構(gòu)中的指標層、準則層等各指標所處投資風(fēng)險評估所處不同等級的幾率，繼而計算出整個系統(tǒng)所處投資風(fēng)險評估模型的誤差評估幾率。

增量配電項目投資風(fēng)險評估模型中指標層、準則層所處不同等級的幾率的表達式為式(22)

(22)

增量配電項目投資風(fēng)險評估模型中的專家可信度如式(23)。

(23)

整個系統(tǒng)模型的風(fēng)險概率可以為式(24)。

(24)

基于式(24)，再充分考慮算法模型的最大隸屬值，可以輸出增量配電項目投資風(fēng)險的程度，使得用戶能夠快速通過數(shù)據(jù)模型計算評估數(shù)值。

3 算例分析

基于上述理論分析，下面以具體實施例進行分析。將影響增量配電項目投資風(fēng)險的各個數(shù)據(jù)信息輸入至層次分析法中的評估模型。通過以下方法進行風(fēng)險評估。

首先設(shè)置層次分析法中的基本可信度分配。其中Θ表示增量配電項目投資風(fēng)險評估中的不確定度，根據(jù)層次分析法設(shè)置權(quán)值和基本可信度分配表，如表3所示。

表3 權(quán)重和基本可信度相關(guān)參數(shù)設(shè)置表

利用式(22)—式(24)進行計算各層之間的參數(shù)值，然后啟動MATLAB程序，對上述數(shù)據(jù)信息進行模擬仿真。通過層次分析法和合成后的計算結(jié)果通過以下表格表示，其中指標層中融合后的數(shù)據(jù)可信度，如表4所示。

表4 通過層次分析法進行數(shù)據(jù)融合后的可信度

其中通過層次分析法合成后的準則層的可信度，如表5所示。

表5 通過層次分析法進行數(shù)據(jù)融合后的可信度數(shù)據(jù)表

然后計算增量配電網(wǎng)項目存在的綜合風(fēng)險，如式(25)。

m(X)={m(x1),m(x2),m(x3),m(x4),m(x5)}=

{0.1,0.3,0.5,0.7,0.9}

(25)

通過上述計算，增量配電項目風(fēng)險存在的風(fēng)險值可以為式(26)。

R=0.1×0+0.3×0.034 4+0.5×0.466 9+

0.7×0.479 6+0.9×0.019 1=0.596 7

(26)

因此通過上述計算，增量配電項目在比較低的風(fēng)險時，置信度數(shù)輸出為0；增量配電項目在很低風(fēng)險時，置信度數(shù)輸出值為0.034 4；增量配電項目在中低風(fēng)險時，置信度數(shù)輸出值為0.466 9； 增量配電項目在高風(fēng)險時，置信度數(shù)輸出值為0.479 6；增量配電項目在很高風(fēng)險時，置信度數(shù)輸出值為0.019 1。

下面對采用改進型D-S證據(jù)理論模型和未采用改進型D-S證據(jù)理論模型的方法分別進行對比分析，對比示意圖如圖2所示。

圖2 改進型D-S證據(jù)理論模型對比曲線示意圖

在圖2中，假設(shè)在100秒的時間內(nèi)，分別應(yīng)用上述層次分析法的方法和未應(yīng)用層次分析法的方法對增量配電項目的風(fēng)險性進行評估。圖2中的實線表示應(yīng)用本研究的方法進行項目風(fēng)險評估，圖2中的虛線表示采用人工的方法進行的項目評估。通過100秒的測試，發(fā)現(xiàn)本研究方法具有的準確率呈陡增趨勢，平均正確率大于90%。

4 總結(jié)

本研究針對當前的增量配電項目存在各種運營風(fēng)險的問題，提出了新型的計算方案。通過應(yīng)用改進型D-S證據(jù)理論模型分析出增量配電項目運行過程中存在的風(fēng)險。通過算例分析，本研究的方法準確度較高。但是本研究的方法在應(yīng)用過程中也會存在其他風(fēng)險。這需要進一步的探索和研究。本研究的技術(shù)方案為下一步技術(shù)的研究奠定技術(shù)基礎(chǔ)。