尚 棟，閻 峻，周建中，曹 旭，孫 勇，汪 沛

(1.國網(wǎng)新源控股有限公司，北京 100761；2.華中科技大學(xué)土木與水利工程學(xué)院，湖北 武漢 430072)

0 引 言

在國家能源技術(shù)領(lǐng)域整體實(shí)力和管理水平日益提升的形勢(shì)下，傳統(tǒng)抽水蓄能電站源網(wǎng)協(xié)調(diào)、設(shè)備安全性等能力不足的問題日益突出，故電力行業(yè)提出一種新型數(shù)字化智能抽水蓄能電站的構(gòu)想。數(shù)字化智能抽水蓄能電站是以網(wǎng)絡(luò)化、自動(dòng)化、信息化為基礎(chǔ)，以數(shù)字孿生和一體化管控平臺(tái)為載體，廣泛應(yīng)用“大云物移智鏈”等新興技術(shù)和現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)，具備“全景監(jiān)控、虛實(shí)融合、高度協(xié)同、智能管控、安全高效、綠色生態(tài)”特征，具有全壽命周期智能管控體系，滿足能源互聯(lián)網(wǎng)“源網(wǎng)荷儲(chǔ)”協(xié)調(diào)互動(dòng)要求的持續(xù)迭代、自主優(yōu)化的創(chuàng)新型抽水蓄能電站。

國內(nèi)研究者們針對(duì)抽水蓄能電站的經(jīng)濟(jì)性，電網(wǎng)需求等方面進(jìn)行了廣泛研究。張東[1]引入了“功能效益”的概念，建立了一種可用于抽水蓄能電站中經(jīng)濟(jì)水平的評(píng)價(jià)體系。李勇[2]通過對(duì)國內(nèi)外抽水蓄能電站評(píng)價(jià)現(xiàn)狀的分析，采用模糊綜合評(píng)估法與層次分析法對(duì)抽蓄電站進(jìn)行后評(píng)價(jià)分析。王昊婧[3]對(duì)抽水蓄能電站進(jìn)行運(yùn)營效益的分析，建立了一種新型效益評(píng)價(jià)體系。

數(shù)字化智能抽水蓄能電站是一種廣泛運(yùn)用現(xiàn)代新興技術(shù)的創(chuàng)新性電站，對(duì)于電站建設(shè)評(píng)價(jià)體系中的網(wǎng)絡(luò)化、自動(dòng)化、信息化特征，尚未有研究者進(jìn)行深入研究，故現(xiàn)階段缺乏相對(duì)科學(xué)、客觀地評(píng)價(jià)針對(duì)數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)完成度的評(píng)價(jià)體系。本文首先按照先進(jìn)性、可操作性以及科學(xué)性等原則確定了數(shù)字化智能抽水蓄能電站的評(píng)估指標(biāo)。其次，針對(duì)文獻(xiàn)[1，2]中指標(biāo)權(quán)重確定主觀性較強(qiáng)的問題，本文綜合粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)與層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)，并改進(jìn)PSO中的學(xué)習(xí)因子和慣性系數(shù)，在算法初期側(cè)重全局尋優(yōu)，在算法后期側(cè)重局部尋優(yōu)。運(yùn)用所構(gòu)建的改進(jìn)粒子群-層次分析法(CPSO-AHP)評(píng)估優(yōu)化模型確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，增加指標(biāo)權(quán)重的客觀性。最后，引入物元分析法，建立了數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)水平綜合評(píng)價(jià)體系，解決了評(píng)價(jià)中不相容問題。

1 數(shù)字化智能抽水蓄能電站評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立

1.1 評(píng)估指標(biāo)構(gòu)建原則

數(shù)字化智能化抽水蓄能電站評(píng)估指標(biāo)的設(shè)置上，需遵循“先進(jìn)性、科學(xué)性、可操作性、開放性”的原則。先進(jìn)性體現(xiàn)在所選擇的指標(biāo)應(yīng)具備一定的前瞻性和引導(dǎo)性，需要具有一定的引領(lǐng)作用；科學(xué)性體現(xiàn)在評(píng)估指標(biāo)能夠客觀公正地評(píng)價(jià)當(dāng)前抽水蓄能電站的建設(shè)水平，能夠較為完整的描述抽水蓄能電站的建設(shè)成績；可操作性則是指數(shù)字化智能型抽水蓄能電站的達(dá)成目標(biāo)應(yīng)該可執(zhí)行，能夠落地，必須要具體化，盡量采用可量化的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)；開放性體現(xiàn)在評(píng)估指標(biāo)不應(yīng)該是封閉的，而應(yīng)該是隨著行業(yè)整體水平的提升和內(nèi)外部發(fā)展趨勢(shì)的變化，定期進(jìn)行修訂完善，對(duì)各指標(biāo)的賦值和權(quán)重靈活進(jìn)行調(diào)整[4-5]。

1.2 綜合評(píng)估指標(biāo)體系

在數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)過程中，抽水蓄能電站機(jī)組智能設(shè)備由設(shè)備本體、傳感器及智能組件組成，智能組件通過電纜或光纖與宿主設(shè)備中的傳感器和執(zhí)行器相連接。且隨著新興技術(shù)發(fā)展，云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)都被運(yùn)用至數(shù)字化智能抽水蓄能電站中。故根據(jù)數(shù)字化智能抽水蓄能電站獨(dú)有的定義、內(nèi)涵、特征以及建設(shè)目標(biāo)，本文構(gòu)建了由4個(gè)維度，17項(xiàng)具體考核指標(biāo)組成的評(píng)估指標(biāo)體系。指標(biāo)體系設(shè)置的過程中，考慮了如下因素：

(1)充分考慮了抽水蓄能電站規(guī)劃的智能化與數(shù)字化發(fā)展重點(diǎn)，將發(fā)展重點(diǎn)的建設(shè)成效納入評(píng)估體系。

(2)不僅要考慮指標(biāo)體系對(duì)設(shè)備和系統(tǒng)的提升價(jià)值，還需考慮電站人員的發(fā)展空間。

(3)不僅注重最終的運(yùn)行效能提升，而且注重基礎(chǔ)支撐的建設(shè)。具體指標(biāo)內(nèi)容如圖1所示。

圖1 數(shù)字化智能抽水蓄能電站評(píng)估指標(biāo)體系示意

2 基于CPSO-AHP的物元分析法評(píng)價(jià)模型

2.1 CPSO算法

PSO模擬了鳥群聚集的自然行為，通過迭代獲取最優(yōu)解，PSO的計(jì)算公式為

(1)

PSO中的學(xué)習(xí)因子c1、c2可以調(diào)整粒子移動(dòng)的步長，為了使迭代早期的更新速度加快，迭代后期的更新速度變慢，來實(shí)現(xiàn)從局部最優(yōu)過渡到全局最優(yōu)，c1的值應(yīng)從大到小，c2的值從小到大。目前的PSO相關(guān)算法均設(shè)置c1=c2，不能滿足實(shí)際應(yīng)用需求。正余弦函數(shù)被經(jīng)常用于優(yōu)化算法中，可通過大量迭代獲得一定范圍內(nèi)的動(dòng)態(tài)值，避免產(chǎn)生極大或極小值的情況。故本文提出一種基于正弦函數(shù)的學(xué)習(xí)因子更新方法，公式為

(2)

式中，Tmax為最大迭代次數(shù)。隨著一次次迭代，c1的值非線性減小，c2的值非線性增大，可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)尋優(yōu)，獲得最優(yōu)值。

慣性系數(shù)w表示粒子的慣性大小。w在前期迭代中應(yīng)較大，滿足全局最優(yōu)；在后期迭代中較小，提高局部尋優(yōu)能力，故將w表示為

(3)

2.2 CPSO-AHP算法

指標(biāo)權(quán)重體現(xiàn)了各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)水平的重要性。AHP的一致性檢驗(yàn)方法比較單一，易受決策者的主觀影響，故本文提出改進(jìn)的PSO算法(CPSO)，并嵌入到AHP中確定各指標(biāo)權(quán)重ωj，通過優(yōu)化算法優(yōu)化人為確定的判斷矩陣，增強(qiáng)權(quán)重計(jì)算的客觀性。CPSO-AHP算法具體流程圖如圖2所示。

圖2 CPS O-AHP流程

CPSO-AHP的步驟如下：

(1)根據(jù)上文所建立的數(shù)字化智能抽水蓄能電站評(píng)估指標(biāo)體系，構(gòu)建判斷矩陣。將上一層的元素作為基準(zhǔn)，下層指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，使用9級(jí)標(biāo)度法確定重要程度，確定標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

表1 9級(jí)標(biāo)度法

(2)計(jì)算各層次相對(duì)權(quán)重單排序。計(jì)算判斷矩陣的最大特征值λmax對(duì)應(yīng)的特征向量，歸一化后得到權(quán)重。

(3)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。如果滿足檢驗(yàn)，則說明判斷矩陣構(gòu)建良好，權(quán)重計(jì)算合理，如果不滿足，則返回步驟1。一致性檢驗(yàn)指標(biāo)CR為

(4)

式中，λmax為判斷矩陣的最大特征根；n為指標(biāo)個(gè)數(shù)；RI為隨機(jī)一致性指標(biāo)，可查表得到。

(4)采用粒子群算法對(duì)層次分析法進(jìn)行優(yōu)化，計(jì)算新的權(quán)重。比較AHP和CPSO-AHP的一致性指標(biāo)CR，CR越小，表示判斷矩陣最大特征值λmax對(duì)應(yīng)的特征向量不一致程度越小，引起的判斷誤差越小，故取2種方法中較小的CR值對(duì)應(yīng)的權(quán)重作為最終的主觀權(quán)重值。CPSO-AHP將上述問題轉(zhuǎn)化為約束優(yōu)化問題，公式為

(5)

式中，F(xiàn)為一致性指標(biāo)；ωk為權(quán)重值；作為優(yōu)化變量；r為判斷矩陣階數(shù)；pjk為判斷矩陣中第j個(gè)指標(biāo)相對(duì)于第i個(gè)指標(biāo)的重要性。

2.3 物元分析法

物元分析法是研究物元以及物元變化，解決不相容問題的方法。物元是事物基本元素的簡稱，由3個(gè)要素構(gòu)建成有序三元組R=(N，C，X)。R為物元，即描述事物的基本元；N為事物名稱；C為事物特征；X為事物關(guān)于特征的量值[6]。

數(shù)字化智能抽水蓄能電站評(píng)價(jià)概念具有模糊性，且指標(biāo)間互不關(guān)聯(lián)[7]。針對(duì)數(shù)字化智能抽水蓄能電站的建設(shè)水平評(píng)價(jià)問題，物元分析法比灰色系統(tǒng)評(píng)價(jià)、模糊綜合評(píng)價(jià)等方法更能有效處理評(píng)價(jià)過程中不相容的問題。物元分析法可實(shí)現(xiàn)量與質(zhì)的轉(zhuǎn)化，系統(tǒng)全面評(píng)價(jià)研究對(duì)象，得到更加明確的電站建設(shè)完成度等級(jí)。圖3為本文所提基于物元分析法的數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)水平評(píng)價(jià)流程示意。

圖3 數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)水平評(píng)估流程

物元分析法分為如下幾步：

(1)確定評(píng)判經(jīng)典域。數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)水平指標(biāo)體系中有多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，記為Ci。構(gòu)建經(jīng)典域物元表達(dá)式為

(6)

式中，Nj為數(shù)字化抽水蓄能電站建設(shè)水平不同評(píng)價(jià)等級(jí)(j=1，2，…，m)；Xji為Nj關(guān)于指標(biāo)Ci的量值范圍，即各評(píng)價(jià)等級(jí)對(duì)應(yīng)指標(biāo)的經(jīng)典域〈aji，bji〉，Xji=〈aji，bji〉。

(2)構(gòu)建節(jié)域。將各指標(biāo)Ci在不同評(píng)價(jià)等級(jí)Nj中的經(jīng)典域取并集，即為節(jié)域Rp(p=1，2，…，m)

(7)

(3)構(gòu)建待評(píng)價(jià)單元。構(gòu)建物元矩陣，分析數(shù)字化抽水蓄能智能電站建設(shè)水平，用物元表示為

(8)

式中，p0為待評(píng)判的對(duì)象，即數(shù)字化抽水蓄能智能電站建設(shè)水平；Xi為p0關(guān)于Ci的量值，即專家對(duì)數(shù)字化智能抽水蓄能電站各個(gè)指標(biāo)所給分值[8]。

(4)計(jì)算關(guān)聯(lián)度。采用關(guān)聯(lián)度表示對(duì)象與評(píng)估指標(biāo)的符合程度，數(shù)值越大，關(guān)聯(lián)度越強(qiáng)、符合程度越高，按最大隸屬度原則確定對(duì)象的綜合符合程度。φi為特征Ci的權(quán)重系統(tǒng)，以Kj(p0)表示p0關(guān)于第j個(gè)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度，則

(9)

式中，kj(xi)為p0的特征Ci關(guān)于第j個(gè)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度，kj(xi)定義為

(10)

式中，xi為指標(biāo)實(shí)際值；|Xji|=bji-aji；ρ(xi，Xji)為xi到經(jīng)典域物元的量值范圍Xji=〈aji，bji〉的距離；ρ(xi，Xpi)為xi到節(jié)域物元的量值范圍區(qū)間Xpi=〈api，bpi〉的距離。令某一點(diǎn)x到區(qū)間X=〈a，b〉的距離ρ(x，X)為

(11)

3 實(shí)例分析

3.1 底層指標(biāo)賦分

通過本文所提的基于物元分析法的數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)水平評(píng)價(jià)體系，實(shí)際評(píng)價(jià)湖北某抽水蓄能電站的數(shù)字化與智能化建設(shè)水平。該電站通過運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等現(xiàn)代IT技術(shù)，加強(qiáng)對(duì)外部環(huán)境、行業(yè)發(fā)展及企業(yè)自身的狀態(tài)感知，通過體系、流程、人、技術(shù)等企業(yè)要素的有效變革和優(yōu)化，提高了對(duì)流域開發(fā)、電站建設(shè)、生產(chǎn)運(yùn)行、電力交易和企業(yè)管理的洞察力。

按照1.2節(jié)中各指標(biāo)的具體含義，針對(duì)17項(xiàng)考核指標(biāo)組織專家打分來得出各定性指標(biāo)的等級(jí)，指標(biāo)各評(píng)價(jià)區(qū)間及對(duì)應(yīng)等級(jí)見表2所示。為保證底層指標(biāo)分?jǐn)?shù)權(quán)威性，邀請(qǐng)8位行業(yè)專家根據(jù)2020年9月～2021年9月電站建設(shè)情況打分，以C10指標(biāo)為例，電站的故障處理專家?guī)煲寻?、電磁與機(jī)械等常見故障，故障發(fā)生后能給出故障類型及對(duì)應(yīng)解決方式。在獲取專家們的打分情況后，取平均值，得到最終C10的分值為0.9。行業(yè)內(nèi)專家對(duì)數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)水平進(jìn)行打分后的分值如表3所示[9-10]。

表2 定性指標(biāo)等級(jí)打分區(qū)間

表3 電站建設(shè)水平現(xiàn)狀

3.2 數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)水平評(píng)價(jià)

本文分別構(gòu)建了4個(gè)一級(jí)指標(biāo)和17個(gè)二級(jí)指標(biāo)的判斷矩陣，并分別對(duì)AHP和CPSO-AHP得到的CR值和權(quán)重值進(jìn)行求解。CPSO算法的參數(shù)設(shè)置為：迭代次數(shù)為100，種群規(guī)模為40，速度區(qū)間為[-0.5，0.5]，位置區(qū)間為[1/9，9]。結(jié)果如表4、5所示，可以看出，CPSO-AHP法得到的判斷矩陣CR值更小，表明判斷矩陣最大特征值λmax對(duì)應(yīng)的特征向量更一致。

表4 一級(jí)指標(biāo)權(quán)值

指標(biāo)權(quán)重的確定體現(xiàn)其對(duì)數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)水平的重要性，利用一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，最終得到所有指標(biāo)的權(quán)重，如圖4所示。

將表3中各指標(biāo)的打分值與圖4所得各指標(biāo)最終權(quán)重輸入物元評(píng)價(jià)模型，算出數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)水平中各個(gè)指標(biāo)關(guān)于不同等級(jí)的關(guān)聯(lián)度，將計(jì)算結(jié)果保留兩位小數(shù)，具體見表6所示。

該數(shù)字化智能抽水蓄能電站的建設(shè)水平綜合關(guān)聯(lián)度如表7所示。

表5 二級(jí)指標(biāo)權(quán)值

圖4 指標(biāo)最終權(quán)重

3.3 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

由表7可知，該抽水蓄能電站建設(shè)水平最終與“優(yōu)秀”評(píng)級(jí)的綜合關(guān)聯(lián)度最高，即電站的建設(shè)水平為優(yōu)秀。由表6可知，電站各指標(biāo)的評(píng)價(jià)中，11個(gè)指標(biāo)為優(yōu)秀，4個(gè)指標(biāo)為良好，2個(gè)指標(biāo)為一般，從指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果來看，電站建設(shè)水平較高。對(duì)所有的指標(biāo)，88%為優(yōu)秀或良好，且評(píng)價(jià)結(jié)果為良好的指標(biāo)也可轉(zhuǎn)化優(yōu)秀。C8和C13的評(píng)價(jià)結(jié)果為一般，C8

表6 指標(biāo)關(guān)聯(lián)度等級(jí)

表7 綜合關(guān)聯(lián)度

為圖像處理能力，則需要完善電站內(nèi)部圖像處理算法并提高服務(wù)器質(zhì)量，從而改進(jìn)圖像處理能力；C13為機(jī)械自動(dòng)化水平，說明機(jī)械設(shè)備實(shí)現(xiàn)數(shù)字化通信、自適應(yīng)、自診斷的能力需要被提高。本文所提的評(píng)價(jià)體系融合了多項(xiàng)定性指標(biāo)，可以較為全面地反映抽水蓄能電站的數(shù)字化和智能化水平，具有較高實(shí)用性。

4 結(jié) 論

本文遵循“先進(jìn)性、科學(xué)性、可操作性、開放性”的原則，構(gòu)建包含信號(hào)通信水平、基礎(chǔ)支撐水平、智能化水平、人工投入水平的數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。建立基于CPSO-AHP物元分析法的數(shù)字化智能抽水蓄能電站建設(shè)水平評(píng)價(jià)模型，并以某智能抽水蓄能電站為實(shí)例驗(yàn)證，為數(shù)字化智能抽水蓄能電站的轉(zhuǎn)型和建設(shè)提供重要參考依據(jù)。