宣文博，李 慧，柳 璐，張?zhí)煊睿瑒⒅伊x，焦嘉凝

（1.國網(wǎng)天津市電力公司，天津 300171；2.電力傳輸與功率變換控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（上海交通大學(xué)），上海 200240；3.國網(wǎng)天津市電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，天津 300171）

0 引言

隨著“碳達(dá)峰、碳中和”、“新型電力系統(tǒng)”國家戰(zhàn)略需求的提出，電力系統(tǒng)正在經(jīng)歷著深刻的變化[1-2]。城市電網(wǎng)是電力系統(tǒng)面向用戶的關(guān)鍵一環(huán)，而評(píng)估技術(shù)在現(xiàn)階段城市電網(wǎng)規(guī)劃過程中具有重要現(xiàn)實(shí)意義。傳統(tǒng)評(píng)估針對(duì)規(guī)劃方案在特定場(chǎng)景如高峰負(fù)荷場(chǎng)景下的性能展開。新型電力系統(tǒng)下高比例新能源接入的城市電網(wǎng)，電力系統(tǒng)運(yùn)行場(chǎng)景多樣化，需要考慮更多的評(píng)估場(chǎng)景以提高規(guī)劃方案魯棒性。場(chǎng)景生成主要是指風(fēng)光荷概率建模，包括馬爾可夫鏈法、時(shí)間序列法、隨機(jī)微分方程技術(shù)等。其中，Copula 函數(shù)能夠有效刻畫新能源出力的時(shí)序相關(guān)性特征，同時(shí)也被應(yīng)用于刻畫多個(gè)隨機(jī)過程間的空間相關(guān)性特征[3]。場(chǎng)景聚類則需要將生成場(chǎng)景劃分為多個(gè)集合，同一集合內(nèi)的場(chǎng)景彼此相似，包括K-means 聚類、模糊C 均值聚類等。隨著深度學(xué)習(xí)在電力行業(yè)的發(fā)展應(yīng)用，已有學(xué)者提出了深度嵌入聚類方法[4-5]，通過聚類最優(yōu)分配目標(biāo)對(duì)自編碼網(wǎng)絡(luò)不斷優(yōu)化，得到最優(yōu)特征空間，從而得到最優(yōu)分類結(jié)果，在特征提取與聚類精度方面均有較大優(yōu)勢(shì)。

城市電網(wǎng)覆蓋輸電網(wǎng)和配電網(wǎng)，當(dāng)前規(guī)劃評(píng)估指標(biāo)一般涵蓋經(jīng)濟(jì)性[6]、可靠/安全/風(fēng)險(xiǎn)性[7-9]、環(huán)保性[10]/新能源接納能力[11]3 個(gè)方面，輸電網(wǎng)還會(huì)側(cè)重靈活性評(píng)價(jià)[12]，而配電網(wǎng)則關(guān)注供電質(zhì)量[13]，兩者在可靠性/安全性等上的表征也略有不同。經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)從成本效益入手，包括費(fèi)用現(xiàn)值、年費(fèi)用、凈現(xiàn)值、內(nèi)部收益率等指標(biāo)?？煽啃栽u(píng)價(jià)是研究故障后果，按照后果產(chǎn)生的時(shí)間尺度可以分為靜態(tài)充裕性和暫態(tài)安全性（或穩(wěn)定性），也可以分為確定性指標(biāo)和考慮不確定性影響的概率指標(biāo)等。環(huán)保性主要分析污染物排放情況，以及對(duì)生態(tài)的影響。此外，涉及源網(wǎng)荷全環(huán)節(jié)碳排放效果、韌性、適應(yīng)性、電能替代評(píng)估等細(xì)分方向也在研究進(jìn)展中。不同場(chǎng)景不同層面的多種指標(biāo)無法明確指出方案的整體性能優(yōu)劣，已有大量文獻(xiàn)研究了層次分析法、熵權(quán)法、模糊評(píng)價(jià)法[14-15]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。文獻(xiàn)[16]分析了高比例可再生能源并網(wǎng)對(duì)輸電網(wǎng)規(guī)劃評(píng)價(jià)與決策的影響，并對(duì)未來輸電網(wǎng)規(guī)劃方案綜合評(píng)價(jià)研究進(jìn)行了展望。

針對(duì)城市輸電網(wǎng)，現(xiàn)有規(guī)劃評(píng)價(jià)工作缺乏對(duì)多運(yùn)行場(chǎng)景的考量，還需要考慮電力電子化、高比例新能源等的城市電網(wǎng)新特征，以滿足新型電力系統(tǒng)下城市電網(wǎng)評(píng)估需求。本文首先提出了不確定性場(chǎng)景生成和聚類方法，其次考慮新型電力系統(tǒng)下城市電網(wǎng)新特征構(gòu)建了綜合評(píng)估指標(biāo)體系，然后基于組合權(quán)重模糊數(shù)學(xué)和雷達(dá)圖的綜合評(píng)估方法，最后對(duì)我國某城市輸電網(wǎng)進(jìn)行了實(shí)證分析。

1 不確定性場(chǎng)景生成和聚類

新型電力系統(tǒng)存在著風(fēng)光荷隨機(jī)性、波動(dòng)性導(dǎo)致的復(fù)雜不確定性，需要生成針對(duì)未來規(guī)劃方案的時(shí)序評(píng)估場(chǎng)景并進(jìn)行聚類。在場(chǎng)景生成部分，采用D-vine Pair-Copula 函數(shù)[17]對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與采樣，能夠較好地描述復(fù)雜多維相關(guān)性，如流程中的步驟1 到步驟4。在場(chǎng)景聚類部分，采用深度嵌入聚類聯(lián)合優(yōu)化堆棧自編碼器，得到最優(yōu)場(chǎng)景聚類結(jié)果。堆棧自編碼器[18]是一種新型的深度學(xué)習(xí)模型，利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將原始數(shù)據(jù)信息非線性嵌入到低維空間，得到低維特征zi。傳統(tǒng)的聚類方法如K-means無法衡量數(shù)據(jù)到聚類中心的不確定度，本文采用尾部較高、對(duì)異常點(diǎn)不敏感的t分布描述風(fēng)光荷低維特征zi到各聚類中心μj的分布概率Pij，如式（1）。輔助目標(biāo)分布qij定義如式（2）。以pij和qij之間的Kullback-leibler 散度L為優(yōu)化目標(biāo)如式（3），訓(xùn)練的同時(shí)優(yōu)化堆棧自編碼器結(jié)構(gòu)參數(shù)和特性分配方式。

式中:α為t分布的自由度，由于無法在驗(yàn)證集上交叉驗(yàn)證α的無監(jiān)督設(shè)置情況，因此統(tǒng)一設(shè)定為1；bj為所有特征分配到聚類組j的概率之和。

場(chǎng)景生成和聚類的整體流程如下：

步驟1：讀入3 維風(fēng)光荷歷史數(shù)據(jù)，利用非參數(shù)核密度估計(jì)法得到各隨機(jī)變量相應(yīng)的邊緣概率密度函數(shù)fk(xk)和累積分布函數(shù)Fk(xk)。

步驟2：將歷史數(shù)據(jù)相應(yīng)代入，得到均勻分布的樣本數(shù)據(jù)。對(duì)第1 層各Copula 密度函數(shù)進(jìn)行擬合，采用對(duì)數(shù)極大似然估計(jì)得到相應(yīng)參數(shù)。對(duì)擬合度進(jìn)行檢驗(yàn)，選出第1 層各最優(yōu)2 維Copula 密度函數(shù)。

步驟3：基于前一層樣本，重復(fù)步驟1 和步驟2，得到第2 層Copula 密度函數(shù)。

步驟4：按式（4）進(jìn)行采樣，生成蘊(yùn)含3 維風(fēng)光荷相關(guān)性的數(shù)據(jù)X1，X2和X3。

式中：W1，W2，W3為通過Copula 函數(shù)在[0,1]區(qū)間生成若干服從風(fēng)光荷相關(guān)性的隨機(jī)數(shù)；分別為第1 層、第2 層累積分布函數(shù)的逆函數(shù)。

步驟5：通過堆棧自編碼器進(jìn)行風(fēng)光荷低維特征提取，以均方誤差作為損失函數(shù)訓(xùn)練堆棧自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用輪廓系數(shù)法確定并聚類得到初始聚類中心。

步驟6：利用隨機(jī)梯度下降算法優(yōu)化式（3），當(dāng)連續(xù)迭代的特征分配變化小于設(shè)定值時(shí)停止計(jì)算，輸出聚類結(jié)果。

步驟7：將聚類中心進(jìn)行解碼，還原得到各類型風(fēng)光荷場(chǎng)景集，結(jié)合未來規(guī)劃場(chǎng)景最高負(fù)荷，線性擴(kuò)展得到時(shí)序評(píng)估場(chǎng)景及其場(chǎng)景概率。

2 計(jì)及城市電網(wǎng)新特征的規(guī)劃綜合評(píng)估指標(biāo)體系

新型電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定機(jī)理發(fā)生了根本性變化[19-20]，電力系統(tǒng)交直流相互影響十分復(fù)雜，單一故障可能引發(fā)交、直流連鎖故障。顯然，交直流強(qiáng)弱程度應(yīng)該成為衡量規(guī)劃方案優(yōu)劣的重要一環(huán)。與此同時(shí)，風(fēng)光等新能源的隨機(jī)性、波動(dòng)性、間歇性給電網(wǎng)運(yùn)行注入了強(qiáng)不確定性。高比例新能源接入下的城市電網(wǎng)不僅要將新能源的消納能力作為評(píng)價(jià)規(guī)劃方案的重要指標(biāo)，還要考慮消納新能源引起的額外成本、衡量新能源并網(wǎng)所帶來的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益。計(jì)及新型電力系統(tǒng)下城市電網(wǎng)新特征，建立如圖1 所示的城市輸電網(wǎng)規(guī)劃綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。該體系包含傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性、安全可靠性、靈活適應(yīng)性和環(huán)保性，但經(jīng)濟(jì)性以全壽命周期成本為主，安全可靠性有確定性指標(biāo)和概率性指標(biāo)，適應(yīng)性除了傳統(tǒng)的負(fù)荷增長(zhǎng)裕度以外，還考慮了短路電流裕度、可再生能源并網(wǎng)裕度和上下調(diào)靈活性裕度。此外，還增加了新能源消納能力和交直流強(qiáng)度2 個(gè)方面的評(píng)價(jià)內(nèi)容。

圖1 城市輸電網(wǎng)規(guī)劃綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Fig.1 Comprehensive evaluation index for urban transmission power grid planning

2.1 經(jīng)濟(jì)性

1）投資成本r1（萬元）

根據(jù)電網(wǎng)工程限額設(shè)計(jì)控制指標(biāo)，參照同類工程造價(jià)估列投資，計(jì)算包括變電站、換流站、線路等在內(nèi)的各項(xiàng)工程投資總和。各方案的共同部分可以忽略不記，僅對(duì)各方案之間的不同部分進(jìn)行比較分析。該指標(biāo)r1越小越好。

2）全壽命周期成本r2（萬元）

規(guī)劃方案全壽命周期成本涵蓋投資、運(yùn)行、維護(hù)、故障和廢棄成本5 個(gè)部分[21]。交直流輸電線路損耗存在差異，運(yùn)行維護(hù)成本也不相同。故障成本必須準(zhǔn)確識(shí)別和把握交直流輸電線路交互影響后果，通過Matlab 編程求解交直流潮流下的最小切負(fù)荷線性規(guī)劃模型，計(jì)算交直流電網(wǎng)最小切負(fù)荷量，進(jìn)而計(jì)算年度故障成本，如式（5）。廢棄成本則包括報(bào)廢處理費(fèi)用和殘值回收費(fèi)用。

式中：H為設(shè)備故障集合；pm，pn分別為設(shè)備m和n故障概率；Mm,cut為設(shè)備m故障時(shí)的最小切負(fù)荷量；ρ為平均電價(jià)；sk為年度內(nèi)時(shí)序評(píng)估場(chǎng)景k的概率，該指標(biāo)r2越小越好。

3）線路/主變平均負(fù)載率r3（%）

線路平均負(fù)載率=∑sk×（線路平均有功功率/線路長(zhǎng)期允許極限容量）。

該指標(biāo)r3是適度指標(biāo)，在某一區(qū)間內(nèi)最好。指標(biāo)計(jì)算中涉及的線路有功、負(fù)荷大小可通過Matlab編程求解最優(yōu)潮流計(jì)算得到。

2.2 安全可靠性

1）典型運(yùn)行場(chǎng)景N-1/N-2 通過率r4（%）

滿足N-1/N-2 情況的輸電線路和變壓器占所有輸電線路和變壓器設(shè)備的比率，典型運(yùn)行場(chǎng)景即聚類的時(shí)序評(píng)估場(chǎng)景。該指標(biāo)r4越大越好。是否滿足N-1/N-2 以是否存在切負(fù)荷為依據(jù)，也可以通過Matlab 編程求解交直流潮流下的最小切負(fù)荷線性規(guī)劃模型得到。

2）極端運(yùn)行場(chǎng)景N-1/N-2 通過率r5（%）

考慮城市輸電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)和邊界條件更加多樣化，規(guī)劃過程中需要計(jì)及風(fēng)光大發(fā)等極端運(yùn)行場(chǎng)景，該指標(biāo)r5越大越好。

3）電力不足概率r6

對(duì)于任意一個(gè)系統(tǒng)故障狀態(tài)，如果該狀態(tài)下最小負(fù)荷削減量不為0，則將該狀態(tài)記為系統(tǒng)失效狀態(tài)。對(duì)于系統(tǒng)的所有故障狀態(tài)進(jìn)行蒙特卡洛隨機(jī)抽樣，則系統(tǒng)失效狀態(tài)對(duì)應(yīng)的電力不足概率為：

該指標(biāo)r6越小越好。

2.3 靈活適應(yīng)性

1）短路電流充裕度r7

傳統(tǒng)規(guī)劃方案評(píng)估并不考慮短路電流大小，短路電流問題并不嚴(yán)重。隨著城市輸電網(wǎng)不斷擴(kuò)大，網(wǎng)架結(jié)構(gòu)日益增強(qiáng)，局部短路電流不斷增大[22]，影響電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。短路電流充裕度的定義為：

式中:N為母線數(shù)量。

指標(biāo)r7等于0 意味著最大短路電流該指標(biāo)已經(jīng)達(dá)到斷路器額定開斷電流，只要該指標(biāo)大于0 都是屬于可接受范圍，并非越大越好。短路電流可采用電力系統(tǒng)常規(guī)分析工具BPA 計(jì)算得到。

2）負(fù)荷增長(zhǎng)裕度r8（MW）

針對(duì)現(xiàn)有電網(wǎng)規(guī)劃方案下的各時(shí)序評(píng)估場(chǎng)景，同比例增加各節(jié)點(diǎn)負(fù)荷，直到有切負(fù)荷為止，所增加的負(fù)荷大小即代表了負(fù)荷裕度。該指標(biāo)r8越大越好。可通過Matlab 編程求解交直流潮流下的最小切負(fù)荷線性規(guī)劃模型計(jì)算得到。

3）可再生能源并網(wǎng)裕度r9（MW）

針對(duì)現(xiàn)有電網(wǎng)規(guī)劃方案下的各時(shí)序評(píng)估場(chǎng)景，還可以接納的可再生能源最大并網(wǎng)容量。與負(fù)荷增長(zhǎng)裕度類似，同比例增加可再生能源并網(wǎng)節(jié)點(diǎn)容量，直到有棄能或者切負(fù)荷為止。該指標(biāo)r9越大越好。具體計(jì)算可參考文獻(xiàn)[23]。

4）上/下調(diào)靈活性裕度r10（MW）

傳統(tǒng)的規(guī)劃方案評(píng)估因?yàn)閭溆贸渥悴豢紤]靈活性裕度，然而隨著電力系統(tǒng)峰谷差持續(xù)拉大和隨機(jī)性間歇性新能源占比提高，靈活調(diào)節(jié)資源稀缺，靈活性也成為制約新能源消納的一個(gè)關(guān)鍵因素。常規(guī)機(jī)組能提供的上調(diào)靈活性Fup,t和下調(diào)靈活性

式中：P(t)為t時(shí)刻出力；τ為相鄰兩個(gè)時(shí)刻的間隔時(shí)長(zhǎng)；T為時(shí)序場(chǎng)景的總時(shí)長(zhǎng)數(shù)；Rup,Rdown分別為常規(guī)機(jī)組向上和向下單位時(shí)長(zhǎng)爬坡速率；Pmax,Pmin分別為常規(guī)機(jī)組最大和最小技術(shù)出力。

2.4 環(huán)保性

1）碳排放量r11（噸）

各場(chǎng)景下電源側(cè)發(fā)電所造成的碳排放越小越好，可采用碳排放因子[25]或近似為發(fā)電量的線性函數(shù)，如燃煤機(jī)組單位發(fā)電量碳排放均值為8.79×10-4t/kWh，該指標(biāo)越小越好。

2）污染物排放量r12（t）

包括各場(chǎng)景下電源側(cè)CO2，SO2，NOx排放量，PM2.5 排放量，PM10 排放量等越小越好，也可以近似考慮為發(fā)電量的線性函數(shù)，越小越好。

2.5 新能源消納能力

1）新能源電量占比r13（%）

新能源電量占比為新能源全年電量與電網(wǎng)總電量比率。我國各省都制定了可再生能源（含水）電力消納責(zé)任權(quán)重。該指標(biāo)越大越好。

2）棄能率r14（%）

棄能率為新能源棄能量與全年電量的比率。各級(jí)部門會(huì)對(duì)此指標(biāo)進(jìn)行考核，例如2020 年國家電網(wǎng)提出棄風(fēng)棄光率目標(biāo)保持在5%以內(nèi)。該指標(biāo)越小越好。

3）可再生能源消納增加投資成本r15（萬元）

為滿足可再生能源消納，需要增加額外的電源送出工程、改擴(kuò)建變電站、輸電線路所帶來的成本。該指標(biāo)越小越好。

4）可再生能源消納節(jié)約燃料成本r16（萬元）

可再生能源消納減少常規(guī)機(jī)組發(fā)電，從而減少的年常規(guī)機(jī)組燃料成本。該指標(biāo)越大越好。

2.4節(jié)和2.5節(jié)中的常規(guī)機(jī)組發(fā)電量、新能源電量都可以通過考慮時(shí)序多場(chǎng)景下的Matlab 潮流計(jì)算得到。

2.6 交直流強(qiáng)度r17

選取融合短路比和多饋入短路比的多饋入系統(tǒng)廣義短路比（Generalized Short-Circuit Ratio，GSCR）為指標(biāo)，GSCR 的值用RGSC表示，可以從數(shù)值上直接區(qū)分強(qiáng)弱交流系統(tǒng)。即當(dāng)RGSC大于3 時(shí)為強(qiáng)電網(wǎng)，2 到3 之間為弱電網(wǎng)，小于2 時(shí)為極弱電網(wǎng)。廣義短路比定義為交流系統(tǒng)擴(kuò)展雅克比矩陣的逆矩陣最大特征根的倒數(shù)，具體計(jì)算可參考文獻(xiàn)[26]：

式中：Jz為加權(quán)后的交流系統(tǒng)阻抗矩陣，計(jì)算如式（12）所示，λ(J)表示J的特征根。

式中：Zuv表示節(jié)點(diǎn)u與v間的阻抗；wv表示節(jié)點(diǎn)v的權(quán)重。交直流強(qiáng)度指標(biāo)只要在可接受范圍就可以。

3 基于組合權(quán)重模糊數(shù)學(xué)和雷達(dá)圖的綜合評(píng)估方法

3.1 組合權(quán)重模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)

采用模糊數(shù)學(xué)法[14-15]進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，權(quán)重采用主客觀組合賦權(quán)，整體流程為：

首先，計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的隸屬度，引入梯形分布隸屬度函數(shù)擬合，將所有指標(biāo)折算到[0，1]區(qū)間內(nèi)。以本文建立的17 項(xiàng)指標(biāo)為例，其中r4,r5,r8,r9,r10,r13,r16為正指標(biāo)，r3,r7,r17為適度指標(biāo)，r1,r2,r6,r11,r12,r14,r15為逆指標(biāo)。

其次，進(jìn)行指標(biāo)賦權(quán)。各種賦權(quán)方法都已經(jīng)比較成熟，選擇德爾菲法進(jìn)行主觀賦權(quán)，選擇熵權(quán)法進(jìn)行客觀賦權(quán)。采用簡(jiǎn)單算數(shù)平均算法如式（13）作為組合賦權(quán)方法，將主客觀2 種賦權(quán)結(jié)果綜合為1 個(gè)權(quán)重值。

式中：wr為指標(biāo)i權(quán)重；wr(k)為第r個(gè)指標(biāo)采用第k種賦權(quán)方法下計(jì)算得到的權(quán)重值。

然后，確定模糊合成算子。采用能夠相互補(bǔ)充且綜合程度強(qiáng)的普通乘與加算子，即：

式中：erg為評(píng)價(jià)對(duì)象g評(píng)價(jià)指標(biāo)r的模糊隸屬度值；dg為評(píng)價(jià)對(duì)象g的綜合評(píng)價(jià)分值。

3.2 雷達(dá)圖分項(xiàng)評(píng)價(jià)

綜合評(píng)價(jià)方法能夠展示規(guī)劃方案的整體優(yōu)劣情況，若能輔以各單項(xiàng)性能高低的直觀展示結(jié)果，則更有利于研究人員決策。由于綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系規(guī)模龐大，可選擇主要單項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行雷達(dá)圖[27]展示，指標(biāo)都已經(jīng)折算到[0，1]區(qū)間內(nèi)。顯然，雷達(dá)圖所覆蓋的面積越大，說明規(guī)劃方案的整體水平越高、優(yōu)勢(shì)越大；雷達(dá)圖越趨近于圓形，說明各單項(xiàng)指標(biāo)發(fā)展越均衡；雷達(dá)圖上最短的射線，即為影響規(guī)劃方案整體水平的薄弱環(huán)節(jié)，可以一目了然地有助于研究人員進(jìn)行有針對(duì)性的補(bǔ)強(qiáng)工作。

4 實(shí)例驗(yàn)證

4.1 實(shí)例概況

對(duì)我國某城市輸電網(wǎng)2 個(gè)不同的規(guī)劃方案進(jìn)行綜合評(píng)估，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2 所示。該城市電網(wǎng)輸電網(wǎng)絡(luò)由1 000 kV，500 kV 和220 kV 組成，三圈、雙圈、單圈站點(diǎn)分別為1 000 kV，500 kV，220 kV 站點(diǎn)，虛線、實(shí)線分別為是500 kV，220 kV 線路，1 000 kV 特高壓站點(diǎn)通過500 kV 線路向該城市供電。該城市總裝機(jī)約20 000 MW，含有風(fēng)光2 類新能源，方案1 和方案2 的新能源裝機(jī)占比分別為9.3%和10.6%。

圖2 規(guī)劃方案拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖Fig.2 Topology diagram of planning schemes

假設(shè)2 個(gè)規(guī)劃方案全壽命周期時(shí)間均為20 a。根據(jù)《省級(jí)電網(wǎng)輸配電價(jià)定價(jià)辦法》，運(yùn)維費(fèi)用不高于監(jiān)管周期新增固定資產(chǎn)原值的1.5%；固定資產(chǎn)殘值率統(tǒng)一為5%；參照中國電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)發(fā)布的全國電力可靠性指標(biāo)，架空線路、變壓器的強(qiáng)迫停運(yùn)率分別為0.064 次/百千米年、0.235 次/百臺(tái)年，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)特高壓直流輸電系統(tǒng)能量可用率為82.083%；電價(jià)0.7 元/kWh；不同電壓等級(jí)短路電流限值分別為63 kA，50 kA；根據(jù)中國電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)發(fā)布的數(shù)據(jù)，風(fēng)電機(jī)組、光伏發(fā)電機(jī)組年發(fā)電小時(shí)數(shù)分別為2 000 h，1 000 h；根據(jù)《火電廠大氣污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》，燃煤機(jī)組需支付SO2，NOx等的排污費(fèi)用。

4.2 綜合評(píng)估結(jié)果分析

根據(jù)第1 節(jié)不確定性場(chǎng)景生成和聚類方法，得出4 種場(chǎng)景類型結(jié)果如圖3。通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，不同場(chǎng)景類型的曲線差異明顯，具有實(shí)際物理意義。類型1 主要集中在夏季8 月迎峰度夏期間以及12 月下旬部分大負(fù)荷日；類型2 天數(shù)最多，主要集中在下半年8 月前后及11 月；類型3 則主要集中于3—5 月期間；類型4 則是1 月中下旬至3 月初，涵蓋春節(jié)假期，因此負(fù)荷最小。

圖3 不確定性場(chǎng)景生成和聚類結(jié)果圖Fig.3 Generation and clustering results of uncertain scenarios

基于Matlab 編程，得到2 個(gè)規(guī)劃方案多場(chǎng)景下的指標(biāo)如表1 所示。其中可再生能源消納增加投資成本r15沒有單獨(dú)列出，無法計(jì)算，即不單獨(dú)給出指標(biāo)。

表1 2個(gè)規(guī)劃方案的評(píng)估指標(biāo)結(jié)果Table 1 Evaluation indexes of two planning schemes

全壽命周期成本包含投資成本，為了避免影響力過大，約簡(jiǎn)掉投資成本指標(biāo)，進(jìn)行權(quán)重計(jì)算。綜合權(quán)重最大分別為全壽命周期成本0.081、新能源電量占比0.081，和上/下調(diào)靈活性裕度指標(biāo)0.075；其次是適應(yīng)性，顯示出歷史數(shù)據(jù)的波動(dòng)性最大以及人們的主觀重視程度。擁有較大權(quán)重的成本、新能源消納、適應(yīng)性指標(biāo)等顯然會(huì)影響綜合評(píng)估結(jié)果。結(jié)合表1 和權(quán)重得到2 個(gè)規(guī)劃方案的綜合評(píng)分，方案2 綜合評(píng)分0.83，高于方案1 綜合評(píng)分0.79，即方案2 優(yōu)于方案1。從表1 還可以看出，2 個(gè)方案在交直流強(qiáng)度上算不出差距，這是由于目前直流接入情況單一，交流系統(tǒng)強(qiáng)弱差別不大；在電力不足概率上也算不出差別，說明該系統(tǒng)充裕性非常高；其他指標(biāo)均存在差距；交直流強(qiáng)度和電力不足概率在歷史數(shù)值上波動(dòng)也不大，因此客觀權(quán)重幾乎為0，組合權(quán)重最小為0.035。

圖4 給出2 個(gè)方案評(píng)估結(jié)果的雷達(dá)圖。

圖4 2個(gè)方案評(píng)估結(jié)果雷達(dá)圖Fig.4 Radar chart of two planning schemes

為了避免17 個(gè)二級(jí)指標(biāo)難以顯示，在6 個(gè)一級(jí)指標(biāo)內(nèi)，分別選取1 個(gè)二級(jí)指標(biāo)為代表，即直接給出其[0，1]區(qū)間內(nèi)隸屬度值顯示在雷達(dá)圖上。結(jié)果顯示，方案2 在經(jīng)濟(jì)性、安全可靠性、環(huán)保性、新能源消納能力上均要優(yōu)于方案1，導(dǎo)致方案2 整體更優(yōu)。方案2 雖然投資成本更大，但通過增加可再生能源消納、優(yōu)化網(wǎng)架結(jié)構(gòu)，降低了全壽命周期成本，提高了經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性，也提高了系統(tǒng)極端運(yùn)行場(chǎng)景可靠性。

4.3 多場(chǎng)景因素影響分析

傳統(tǒng)評(píng)估針對(duì)規(guī)劃方案在特定場(chǎng)景如高峰負(fù)荷場(chǎng)景下的性能展開。表2 給出了聚類出來的4類場(chǎng)景、最高峰負(fù)荷場(chǎng)景，以及本文考慮多場(chǎng)景下的不同評(píng)估結(jié)果，即根據(jù)式（14）計(jì)算得到的無量綱綜合評(píng)價(jià)分值。

表2 不同場(chǎng)景下2個(gè)規(guī)劃方案的評(píng)估指標(biāo)結(jié)果Table 2 Evaluation indexes of two planning schemes under different scenarios

以最高峰負(fù)荷場(chǎng)景為例，依據(jù)第2 節(jié)公式計(jì)算各指標(biāo)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)方案1 在靈活適應(yīng)性和負(fù)載率等指標(biāo)上要優(yōu)于方案2，因此綜合評(píng)分較高。如果僅按照最高峰負(fù)荷場(chǎng)景來評(píng)估，勢(shì)必會(huì)選擇方案1 為最優(yōu)規(guī)劃方案。同樣的情況出現(xiàn)在場(chǎng)景類型1下。而在場(chǎng)景類型2 和場(chǎng)景類型4 下，方案2 的可靠性、環(huán)保性、新能源消納能力等指標(biāo)要顯著優(yōu)于方案1，因此方案2 的綜合評(píng)分更高。從多場(chǎng)景綜合的角度來看，平日占優(yōu)的方案2 最終評(píng)分結(jié)果高于方案1。顯然考慮多場(chǎng)景能夠兼顧規(guī)劃方案多時(shí)空尺度性能，帶來不一樣的評(píng)估結(jié)果。

5 結(jié)語

本文提出了基于D-vine Pair-Copula 和深度嵌入技術(shù)的不確定性場(chǎng)景生成和聚類方法，針對(duì)城市輸電網(wǎng)，建立了計(jì)及城市電網(wǎng)新特征的規(guī)劃綜合評(píng)估指標(biāo)體系，涵蓋多評(píng)估場(chǎng)景下的經(jīng)濟(jì)性、安全可靠性、靈活適應(yīng)性、環(huán)保性、新能源消納、交直流強(qiáng)度6 個(gè)一級(jí)指標(biāo)，基于組合權(quán)重模糊數(shù)學(xué)給出整體概況評(píng)分值，采用雷達(dá)圖給出分項(xiàng)指標(biāo)直觀比較結(jié)果，2 種方法相結(jié)合有助于規(guī)劃人員綜合決策。2個(gè)不同規(guī)劃方案的綜合評(píng)估結(jié)果顯示，方案2 優(yōu)于方案1，考慮多場(chǎng)景能夠兼顧規(guī)劃方案多時(shí)空尺度性能。方案2 雖然投資成本更大，但通過增加可再生能源消納、優(yōu)化網(wǎng)架結(jié)構(gòu)，降低了全壽命周期成本，提高了經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性，也提高了系統(tǒng)極端運(yùn)行場(chǎng)景的可靠性。