馬昭，趙會(huì)茹，霍慧娟，陸昊

(1. 華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 102206；2. 國網(wǎng)經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院有限公司，北京 102209；3. 華北電力大學(xué)（保定） 經(jīng)濟(jì)管理系，河北省 保定 071003)

0 引言

高比例可再生能源與波動(dòng)性電力負(fù)荷給電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。利用儲(chǔ)能系統(tǒng)的能量時(shí)空平移特性，可提高含高比例可再生能源電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行水平[1]。隨著儲(chǔ)能技術(shù)的發(fā)展與峰谷套利機(jī)制的成熟，用戶儲(chǔ)能系統(tǒng)的規(guī)模化建設(shè)得到廣泛關(guān)注[2]。用戶配置儲(chǔ)能系統(tǒng)后給系統(tǒng)運(yùn)行帶來積極作用，也會(huì)付出一定成本。如何全面評(píng)估儲(chǔ)能系統(tǒng)配置的積極作用與消極影響，幫助決策者進(jìn)行方案比選，對于其推廣應(yīng)用具有重要意義。

為推動(dòng)用戶儲(chǔ)能系統(tǒng)的發(fā)展，國內(nèi)外學(xué)者已取得了大量研究成果。文獻(xiàn)[3]設(shè)計(jì)了分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)消納新能源的商業(yè)模式。文獻(xiàn)[4-6]提出了儲(chǔ)能技術(shù)經(jīng)濟(jì)綜合指標(biāo)。文獻(xiàn)[7-9]建立了不同情景下儲(chǔ)能系統(tǒng)應(yīng)用價(jià)值評(píng)估模型。上述研究所涉及的儲(chǔ)能系統(tǒng)評(píng)估模型多應(yīng)用于特定場景下，且評(píng)估維度相對單一。在評(píng)估方法選擇上，現(xiàn)有成果多以全壽命周期成本最小或系統(tǒng)收益最大為目標(biāo)建立優(yōu)化模型，通過求解最佳配置方案實(shí)現(xiàn)對儲(chǔ)能系統(tǒng)的綜合評(píng)估[10-12]。文獻(xiàn)[13-16]在構(gòu)建評(píng)估模型時(shí)考慮了決策環(huán)境的模糊性，但最佳配置方案的模型推導(dǎo)往往局限在特定環(huán)境，求解過程復(fù)雜，且參數(shù)設(shè)定對評(píng)估結(jié)果影響較大。

用戶側(cè)儲(chǔ)能系統(tǒng)綜合評(píng)估工作涉及經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、安全等多個(gè)方面。為處理不同指標(biāo)間評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的沖突性，綜合考慮配置儲(chǔ)能的積極作用與消極影響，提出一種基于改進(jìn)三角模糊多準(zhǔn)則妥協(xié)解排序(VIKOR)法的用戶儲(chǔ)能系統(tǒng)配置方案評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)了用戶儲(chǔ)能系統(tǒng)的綜合評(píng)估與比選。

1 用戶儲(chǔ)能系統(tǒng)配置方案評(píng)估指標(biāo)

1.1 基于扎根理論的評(píng)估指標(biāo)集構(gòu)建

扎根理論是一種科學(xué)有效的定性研究方法，其通過對訪談、文獻(xiàn)整理等收集、歸納資料，提煉概念，形成新的理論觀點(diǎn)[17]。本文運(yùn)用扎根理論構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)集，以確保指標(biāo)集更全面、系統(tǒng)，具體流程如圖1所示。

圖1 用戶儲(chǔ)能系統(tǒng)配置方案評(píng)估指標(biāo)集構(gòu)建流程Fig. 1 Construction process of configuration evaluation index set of user energy storage system

按照文獻(xiàn)分析法與專家訪談法搜集用戶儲(chǔ)能配置方案的原始數(shù)據(jù)資料。通過搜索中國知網(wǎng)、Web of Science等數(shù)據(jù)庫資料，提取原始文獻(xiàn)數(shù)據(jù)。通過一對一訪談和調(diào)查問卷，獲取訪談數(shù)據(jù)。將文獻(xiàn)數(shù)據(jù)與訪談數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼、概念化與范疇化處理。其余訪談數(shù)據(jù)用于指標(biāo)集飽和度檢驗(yàn)。在開放式編碼階段，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼、概念整合、范疇化處理后得到23個(gè)副范疇，構(gòu)成評(píng)估指標(biāo)層。

在主軸編碼階段，對副范疇進(jìn)行概念深度提煉，形成4個(gè)主范疇，包括成本與收益、技術(shù)水平、環(huán)境影響、系統(tǒng)運(yùn)行價(jià)值。在選擇性編碼階段歸納核心范疇。為確保指標(biāo)完備性，對剩余訪談數(shù)據(jù)再次進(jìn)行編碼、概念挖掘、范疇化處理，通過理論飽和度檢驗(yàn)沒有發(fā)現(xiàn)新的范疇關(guān)系，表明構(gòu)建的評(píng)估指標(biāo)集通過了檢驗(yàn)，如表1所示。

表1 用戶儲(chǔ)能系統(tǒng)配置方案評(píng)估指標(biāo)集Table 1 Evaluation index set for configuration scheme of user energy storage system

1.2 基于灰色關(guān)聯(lián)-粗糙集的關(guān)鍵指標(biāo)篩選

基于灰色關(guān)聯(lián)-粗糙集理論[18]篩選關(guān)鍵指標(biāo)，為避免方案數(shù)據(jù)差異性對評(píng)價(jià)結(jié)果的影響。本文邀請多位領(lǐng)域?qū)＜遥瑥目茖W(xué)性、簡明性、適用性、可測度性、可持續(xù)發(fā)展5個(gè)方面進(jìn)行指標(biāo)測度，獲取樣本數(shù)據(jù)。

首先，基于灰色關(guān)聯(lián)分析理論進(jìn)行聚類分析，得到樣本數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)矩陣A，并采用最大系數(shù)法生成指標(biāo)聚類譜系圖。然后，采用F統(tǒng)計(jì)量來確定最佳閾值及分類方案[19]。F值越大，樣本差異越顯著，分類結(jié)果越好，由此確定最佳聚類數(shù)及最佳分類方案。最后，按照上述過程依次計(jì)算剔除指標(biāo)后剩余樣本的最佳閾值及分類方案，并將其與方案進(jìn)行比較。若剔除某個(gè)指標(biāo)后的最佳分類方案與此方案相同，則剔除該指標(biāo)不會(huì)影響樣本分類，屬于不重要指標(biāo)；反之，為重要指標(biāo)。其他維度指標(biāo)也可按照上述過程進(jìn)行篩選，構(gòu)成用戶儲(chǔ)能系統(tǒng)配置方案評(píng)估指標(biāo)體系，如圖2所示。

圖2 儲(chǔ)能系統(tǒng)配置方案綜合評(píng)估指標(biāo)體系Fig. 2 Comprehensive evaluation index system of energy storage configuration scheme

2 用戶儲(chǔ)能系統(tǒng)配置方案評(píng)估指標(biāo)的組合權(quán)重

（1）基于模糊層次分析(FAHP)法的主觀賦權(quán)法。假設(shè)評(píng)價(jià)對象包含n個(gè)指標(biāo)，決策者進(jìn)行語言等級(jí)評(píng)價(jià)，再轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的三角模糊數(shù)，如表2所示。

表2 指標(biāo)重要程度及其三角模糊數(shù)Table 2 Index importance and the triangular fuzzy numbers

（2）基于改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)間重要性相關(guān)性(CRITIC)法的客觀賦權(quán)法。CRITIC法是基于指標(biāo)之間的對比度和沖突性來確定權(quán)重[22]。為有效反映指標(biāo)信息的變異性，本文采用變異系數(shù)來代替標(biāo)準(zhǔn)差，對傳統(tǒng)CRITIC法進(jìn)行改進(jìn)。首先按照梯級(jí)平均綜合法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，建立標(biāo)準(zhǔn)化矩陣D，再進(jìn)行模糊化處理， 整合得到去模糊化后的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣E， 采用變異系數(shù)法計(jì)算對比強(qiáng)度， 采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)量化指標(biāo) i 與間的沖突性[23]。最后計(jì)算綜合信息量，確定客觀權(quán)重為

式中：n為指數(shù)總數(shù)。

（3）指標(biāo)的組合權(quán)重計(jì)算。采用乘法合成歸一法將主觀權(quán)重值和客觀權(quán)重進(jìn)行組合，即

式中：wi為指標(biāo)i的組合權(quán)重。

3 基于改進(jìn)三角模糊VIKOR法的用戶側(cè)儲(chǔ)能系統(tǒng)綜合評(píng)估模型

3.1 改進(jìn)的三角模糊VIKOR法

VIKOR法通過平衡個(gè)體遺憾值和群體效益值，得到?jīng)Q策者可妥協(xié)的最佳折中方案[24]。傳統(tǒng)VIKOR法是通過Lp-metric聚合函數(shù)來確定評(píng)價(jià)方案與理想方案間的距離，即

式中：Lp-metric為各待評(píng)價(jià)方案到理想方案的標(biāo)準(zhǔn)化距離，該值越小方案越優(yōu)；為經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值；、分別為正、負(fù)理想解；p為聚合函數(shù)計(jì)算系數(shù)。

Lp-metric聚合函數(shù)得到的標(biāo)準(zhǔn)化距離是采用線性加權(quán)方式獲得的，但其個(gè)體遺憾值和群體效益值將與實(shí)際情況存在較大偏差[25]。因此，本文采用歐式距離來替代Lp-metric聚合函數(shù)，對傳統(tǒng)VIKOR法進(jìn)行改進(jìn)。針對評(píng)估決策過程的模糊性，引入三角模糊數(shù)理論，構(gòu)建基于改進(jìn)三角模糊VIKOR的用戶儲(chǔ)能配置方案綜合評(píng)估模型。具體操作步驟如下。

3.2 基于改進(jìn)三角模糊VIKOR法的綜合評(píng)估流程

用戶儲(chǔ)能系統(tǒng)配置方案綜合評(píng)估流程如圖4所示。在階段1，根據(jù)扎根理論及灰色關(guān)聯(lián)-粗糙集方法，組建儲(chǔ)能系統(tǒng)配置方案綜合評(píng)估指標(biāo)體系。在階段2，確定待評(píng)價(jià)對象及指標(biāo)數(shù)據(jù)。對于定性指標(biāo)，由決策組專家進(jìn)行語言評(píng)價(jià)，確定三角模糊數(shù)；對于定量指標(biāo)，根據(jù)不同儲(chǔ)能配置方案的性能狀況，確定指標(biāo)的三角模糊數(shù)值，初始決策矩陣C及標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。在階段3，基于FAHP法確定主觀權(quán)重值，基于改進(jìn)CRITIC法確定客觀權(quán)重值，計(jì)算組合權(quán)重值。在階段4，基于改進(jìn)三角模糊VIKOR法對用戶儲(chǔ)能配置方案進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算待評(píng)價(jià)方案的群體利益值、個(gè)別遺憾值及折中值，確定最優(yōu)方案。

圖4 用戶儲(chǔ)能系統(tǒng)配置方案綜合評(píng)估的流程Fig. 4 Flow chart of comprehensive evaluation for configuration scheme of user energy storage system

4 仿真分析

本文選取北方某綜合商業(yè)樓宇區(qū)，進(jìn)行仿真分析。該樓宇區(qū)，年均用電量約為226萬kW·h。典型日負(fù)荷高峰集中在10:00—13:00和17:00—20:00時(shí)段。該樓宇區(qū)儲(chǔ)能系統(tǒng)功率是1 MW，最多放電4 h。每日充放電各一次，每次運(yùn)行4h。本文選取鉛炭電池、鉛酸電池、磷酸鐵鋰電池、全釩液流電池4種常見儲(chǔ)能配置方案作為待評(píng)價(jià)方案進(jìn)行分析比選。

（1）待評(píng)價(jià)方案及指標(biāo)預(yù)處理?；谖墨I(xiàn)資料與數(shù)據(jù)，搜集指標(biāo)數(shù)據(jù)集，計(jì)算最小值、均值和最大值，得到模糊數(shù)值，整合形成初始決策矩陣C，再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，結(jié)果如表3所示。

表3 評(píng)估指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果Table 3 Standardized values of evaluation indicators

（2）指標(biāo)的組合權(quán)重值確定。根據(jù)FAHP法確定主觀權(quán)重，根據(jù)改進(jìn)CRITIC法及標(biāo)準(zhǔn)化矩陣確定客觀權(quán)重，再求得組合權(quán)重值，結(jié)果如圖5所示。其中指標(biāo)C11、C24權(quán)重值最大，其次為指標(biāo) C23、C13。

圖5 用戶儲(chǔ)能配置方案綜合評(píng)估指標(biāo)權(quán)重值Fig. 5 Comprehensive evaluation index weight value of user energy storage configuration scheme

（3）儲(chǔ)能配置方案評(píng)價(jià)與優(yōu)選。根據(jù)改進(jìn)模糊三角VIKOR法，計(jì)算S、R、Q值，并由小到大排序如表4所示。按照判定準(zhǔn)則，鉛炭電池為最優(yōu)方案，其次為磷酸鐵鋰電池、鉛酸電池和全釩液流電池。

表4 S、R、Q值及排序結(jié)果Table 4 S、R、Q values and sorting results

圖6 不同決策系數(shù)下Q值變化情況Fig. 6 The change of Q value under different coefficients

采用單因素輪換OAT法對指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行敏感性分析，如圖7所示。Q值絕對平均變化率遠(yuǎn)低于權(quán)重變化率，表明評(píng)價(jià)結(jié)果具有穩(wěn)定性。

圖7 指標(biāo)權(quán)重的敏感性分析結(jié)果Fig. 7 Result of sensitivity analysis of index weights

5 結(jié)論

綜合考慮經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、環(huán)境等，本文構(gòu)建了基于改進(jìn)VIKOR法的用戶儲(chǔ)能系統(tǒng)配置方案綜合評(píng)估模型。運(yùn)用扎根理論與灰色關(guān)聯(lián)-粗糙集法，從成本與收益、技術(shù)水平、環(huán)境影響和系統(tǒng)運(yùn)行價(jià)值4個(gè)方面建立了評(píng)估指標(biāo)體系。再基于主客觀賦權(quán)法計(jì)算組合權(quán)重值，針對指標(biāo)間評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的沖突性與評(píng)估過程的模糊性，建立了改進(jìn)三角模糊VIKOR模型對儲(chǔ)能配置方案進(jìn)行評(píng)估。