本發(fā)明屬于電網(wǎng)負荷調(diào)度的
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其涉及一種負荷調(diào)度價值評估方法，適用于夏季或冬季負荷用電量較大區(qū)域的網(wǎng)供負荷調(diào)控。
背景技術(shù)：
：隨著經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的逐步調(diào)整，全社會用電量持續(xù)攀升，雖然電力建設(shè)高速發(fā)展，但局部性、季節(jié)性的缺電問題依然存在。同時，為了推動能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和實現(xiàn)節(jié)能減排，風電、光伏等新能源發(fā)電比重快速上升，使得發(fā)電側(cè)資源的調(diào)峰能力明顯不足，嚴重影響電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。為了應(yīng)對日益嚴峻的供需不平衡問題，需求側(cè)資源受到越來越多的重視。負荷調(diào)度作為需求側(cè)資源的重要組成部分，是緩解用電緊張的重要手段之一。在完全開放的電力市場中，負荷調(diào)度主要表現(xiàn)為需求響應(yīng)，通過電價和激勵引導(dǎo)用戶參與電網(wǎng)調(diào)控。目前，中國正處于電力市場改革初期，尚不能通過經(jīng)濟手段及時有效地調(diào)節(jié)電力供需，負荷調(diào)度更多地表現(xiàn)為以有序用電為代表的需求側(cè)管理。當前，有序用電的主要思路是將可調(diào)度負荷按容量進行分組，保證每組的錯避峰總量大致相當，再根據(jù)實際的缺口指標安排輪休。實際效果表明，該方法操作簡便，可顯著降低電網(wǎng)峰荷，但也存在著形式單一，錯峰容量偏大，以及忽略了用戶的典型負荷形態(tài)等諸多弊端。針對有序用電這一具有中國特色的負荷調(diào)度手段，目前國內(nèi)已有諸多學者對其進行了研究。但現(xiàn)有研究大多集中于有序用電行為建模以及調(diào)度方案制定等方面，針對參與調(diào)度的用戶選取及用戶的調(diào)度潛力挖掘等方面的研究相對有限。為此，本發(fā)明的工作旨在解決兩個問題：一是評估區(qū)域內(nèi)用戶參與有序用電的調(diào)度潛力；二是確定每一用戶適合采取的調(diào)度手段。本發(fā)明所提出的的負荷調(diào)度價值體系和評估方法能夠精確衡量用戶參與各類負荷調(diào)度措施的適合程度和貢獻程度，實現(xiàn)電力用戶的可調(diào)控能力量化評估，為有序用電方案智能化編制、自動化執(zhí)行提供依據(jù)，確保有序用電工作科學、合理的開展。技術(shù)實現(xiàn)要素：發(fā)明目的：為了實現(xiàn)電力用戶的可調(diào)控能力量化評估，本發(fā)明提供一種負荷調(diào)度價值評估方法。技術(shù)方案：一種負荷調(diào)度價值評估方法，包括以下步驟：步驟S1，根據(jù)時間尺度對負荷調(diào)度手段進行分類，確定負荷調(diào)度價值，提取負荷價值中的各指標，通過各指標對負荷調(diào)度價值進行評估，構(gòu)建負荷調(diào)度價值指標體系；步驟S2，對負荷及經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行初步計算，得到指標初始值，進而構(gòu)造評價矩陣；步驟S3，對指標初始值進行一致化、無量綱化處理，利用專家共識法、序關(guān)系分析法求取主觀權(quán)重，利用熵權(quán)法和最大離差法求取客觀權(quán)重，再根據(jù)矩估計理論求得最優(yōu)權(quán)重；步驟S4，量化負荷價值，通過線性加權(quán)得到用戶的檢修、輪休、錯時和避峰價值；步驟S5，利用逼近理想解排序法對用戶的調(diào)度潛力進行綜合評估。進一步的，步驟S1中，按照時間尺度不同，所述負荷調(diào)度手段可分為檢修、輪休、錯時和避峰；負荷的調(diào)度價值包括檢修價值、輪休價值、錯時價值以及避峰價值，每種價值指標均包括三個特征指標和三個靜態(tài)指標。進一步的，步驟S1中，所述特征指標用于表征各類負荷的用電特點；所述靜態(tài)指標為各個用戶的固有屬性；檢修價值、輪休價值、錯時價值和避峰價值的指標值是分開計算的，相互之間沒有關(guān)聯(lián)。進一步的，步驟S2中，提供用戶的負荷曲線數(shù)據(jù)、經(jīng)濟及環(huán)保數(shù)據(jù)；通過對負荷曲線數(shù)據(jù)、經(jīng)濟及環(huán)保數(shù)據(jù)進行處理及挖掘，得到各指標的初始值，從而構(gòu)造出各價值下的評價值。進一步的，步驟S3中，負荷調(diào)度價值指標體系包括效益型指標與成本型指標，且各指標的單位也不盡相同；對各指標進行一致化和無量綱化處理的方法為：效益型指標的處理方法為：成本型指標的處理方法為：式中，xij為第i個用戶第j個指標的初始值；rij為規(guī)范化評價矩陣中第i個用戶第j個指標的標準值，經(jīng)過處理后，效益型指標與成本型指標均轉(zhuǎn)化為效益型指標，且指標值在[0，1]之間。進一步的，步驟S3中，專家共識法建立在傳統(tǒng)AHP法的基礎(chǔ)上，由有序用電專家組成員共同決策的方法形成主觀權(quán)重，因為各專家的知識結(jié)構(gòu)不同，各自形成的決策權(quán)重也不盡相同，要使各位專家達成共識，在數(shù)學意義上就是要使得最終的專家共識法的主觀權(quán)重向量u1＝(u11，u12，…，u1m)T與各專家權(quán)重的偏差最??；序關(guān)系法分析法是指有序用電專家組對某一價值下的子指標按重要性由高到低進行排序假設(shè)專家關(guān)于評價指標和的重要性程度之比為則與指標相對應(yīng)的權(quán)重為且調(diào)整的順序后，可得序關(guān)系分機法的主觀權(quán)重向量u2＝(u21，u22，…，u2m)T。進一步的，步驟S3中，熵權(quán)法是根據(jù)指標的信息熵賦予權(quán)重，指標的信息熵越小，表明其變異程度越大，提供的信息量越多，在價值體系中的作用也就越大，應(yīng)當賦予較大的權(quán)重；反之，指標的信息熵越大，其權(quán)重也就越??；最終得到熵權(quán)法的客觀權(quán)重向量v1＝(v11，v12，…，v1m)T；最大離差法的思想是根據(jù)指標評價值的差異來確定指標權(quán)重，若某一指標的評價值之間差異較大，則其將在評價結(jié)果中起重要作用，需要賦予較大的權(quán)重；反之，指標評價值之間的差異越小，則權(quán)重系數(shù)越?。蛔罱K得到最大離差法的客觀權(quán)重向量v2＝(v21，v22，…，v2m)T。進一步的，步驟S3中，根據(jù)矩估計理論，利用專家共識法的主觀權(quán)重向量、序關(guān)系分析法的主觀權(quán)重向量、熵權(quán)法的客觀權(quán)重向量及最大離差法的客觀權(quán)重向量求得最優(yōu)權(quán)重，設(shè)最優(yōu)權(quán)向量為ω1＝(ω11，ω12，…，ω1m)T，定義離差函數(shù)：式中，dik表示對用戶i而言，第k種主觀賦權(quán)法的決策與集成權(quán)重所作決策的離差；hik表示對用戶i而言，第k種客觀賦權(quán)法的決策與集成權(quán)重所作決策的離差；通過構(gòu)造目標函數(shù)得到總的離差和最小的最優(yōu)權(quán)重，所述目標函數(shù)為：式中，αk和βk分別為第k種主觀和客觀賦權(quán)法的權(quán)重系數(shù)；μ為離差函數(shù)的偏好因子，0＜μ＜0.5表示決策層希望集成權(quán)重與主觀權(quán)重更接近，0.5＜μ＜1表示集成權(quán)重與客觀權(quán)重更接近，μ＝0.5時表示主客觀方法同等重要。進一步的，步驟S4中，求解目標函數(shù)可以得到某一價值指標的最優(yōu)權(quán)重向量，記為ω1，計算用戶i的某一價值：通過上式，可依次計算得到各用戶的檢修價值、輪休價值、錯時價值和避峰價值。進一步的，步驟S5中，利用逼近理想解排序法對用戶的調(diào)度潛力進行綜合評估的方法為：在得到每個用戶的檢修、輪休、錯時和避峰價值后，判斷各用戶適合采用的負荷調(diào)度手段，再利用逼近理想解排序法對用戶進行篩選，將既最靠近正理想解又最遠離負理想解的用戶確定為可調(diào)度負荷；設(shè)n個用戶的檢修、輪休、錯時和避峰價值組成的規(guī)范化決策矩陣為Y＝(yij)n×4，定義第j個價值指標的最大值為最小值為則第i個用戶到正理想解的距離為：第i個用戶到負理想解的距離為：第i個用戶到正理想解的貼近度為：上式中，Ci越接近于1，表明用戶i的調(diào)度潛力越大，越適合參與負荷調(diào)度。有益效果：本發(fā)明提供的一種負荷調(diào)度價值評估方法，以目前有序用電的調(diào)度手段為基礎(chǔ)，充分考慮用戶的負荷特性，通過提取特征指標與靜態(tài)指標，從檢修價值、輪休價值、錯時價值和避峰價值四個方面建立起負荷調(diào)度價值評估指標體系。針對主、客觀賦權(quán)法的局限性，本發(fā)明提出了基于離差函數(shù)的集成賦權(quán)法，使得各指標的權(quán)重值更加合理。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合規(guī)范化評價矩陣，進而量化用戶的調(diào)度價值，并利用逼近理想解排序法評估用戶的調(diào)度潛力。本發(fā)明所提出的的負荷調(diào)度價值體系和評估方法能夠精確衡量用戶參與各類負荷調(diào)度措施的適合程度和貢獻程度，實現(xiàn)電力用戶的可調(diào)控能力量化評估，為有序用電方案智能化編制、自動化執(zhí)行提供依據(jù)，確保有序用電工作科學、合理的開展。附圖說明圖1為負荷調(diào)度價值評估流程圖；圖2為負荷調(diào)度價值指標體系；圖3為典型用戶的調(diào)度價值雷達圖。具體實施方式下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作進一步說明。如圖1所示，該負荷調(diào)度價值評估方法，包括以下步驟：步驟S1，根據(jù)時間尺度對負荷調(diào)度手段進行分類，確定負荷調(diào)度價值，提取負荷價值中的各指標，通過各指標對負荷調(diào)度價值進行評估，構(gòu)建負荷調(diào)度價值指標體系。按照時間尺度不同，所述負荷調(diào)度手段可分為檢修、輪休、錯時和避峰；因此，負荷的調(diào)度價值包括檢修價值、輪休價值、錯時價值以及避峰價值，每種價值指標均包括三個特征指標和三個靜態(tài)指標。其中，特征指標是每種價值特有的，且互不相同，用以表征各類負荷的用電特點；靜態(tài)指標是所有價值指標共有的，通常指各個用戶的固有屬性。一個用戶可有幾種合適的方式，因此檢修、輪休、錯時和避峰的價值指標是分開計算的，相互之間沒有關(guān)聯(lián)。負荷調(diào)度價值指標體系就是通過建立一系列指標對上述四類價值進行評估，進而挖掘用戶的可調(diào)度潛力，見圖2所示。步驟S2，對負荷及經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行初步計算，得到指標初始值，進而構(gòu)造評價矩陣。從電網(wǎng)公司的營銷信息系統(tǒng)中獲取用戶的負荷曲線數(shù)據(jù)，經(jīng)濟及環(huán)保數(shù)據(jù)等可以由政府的相關(guān)部門提供。通過對負荷曲線數(shù)據(jù)、經(jīng)濟及環(huán)保數(shù)據(jù)進行處理及挖掘，得到各指標的初始值，從而構(gòu)造出各價值下的評價值。檢修價值的特征指標由檢修負荷(X11)、檢修率(X12)和檢修成本(X13)組成。檢修負荷是指用戶在生產(chǎn)設(shè)備檢修，僅保留安保負荷時所減少的負荷量。檢修負荷衡量了用戶的檢修能力，其值越大，表明調(diào)度潛力越大，削峰效果更明顯。根據(jù)定義，檢修負荷可表達為：X11＝Ppeak-Psl(1)式(1)中，Ppeak為用戶在電網(wǎng)高峰時段的最大峰值負荷；Psl為用戶的安保負荷。檢修率反映了生產(chǎn)連續(xù)型用戶進行設(shè)備檢修的比率，通過檢修率可快速定位有檢修潛力的客戶，縮小現(xiàn)場調(diào)研客戶范圍。連續(xù)生產(chǎn)的用戶通過調(diào)整檢修時間，可達到降低地區(qū)峰荷的目的。檢修率定義如下：X12＝Drest/Dtotal(2)式(2)中，Drest為最大連續(xù)廠休日天數(shù)，Dtotal為連續(xù)采樣天數(shù)。安排用戶進行設(shè)備檢修時，可能會影響其生產(chǎn)計劃，造成一定的經(jīng)濟損失。因此，在量化用戶的檢修價值時，應(yīng)當計及其檢修成本。輪休價值的特征指標由周休負荷(X21)、周負荷下降率(X22)和輪休成本(X23)組成。對于有周休安排的客戶，其休息日一般都安排在周六、周日，彼時用戶負荷會有所下降，故周休負荷定義為用戶工作日與周末的負荷之差，其公式如下：X21＝Pwd-Pwe(3)式(3)中，Pwd為用戶的工作日負荷平均值；Pwe為用戶的周末負荷平均值。周負荷下降率反映了在正常工作時段內(nèi)周末負荷較工作日下降的程度，是評判客戶是否具有調(diào)休潛力的重要因素。周負荷下降率較大的用戶說明其具有明顯的調(diào)休特征，應(yīng)當優(yōu)先安排調(diào)度。其公式為：X22＝(Pwd-Pwe)/(Pwd-Psl)(4)式(4)中，Drest為最大連續(xù)廠休日天數(shù)，Dtotal為連續(xù)采樣天數(shù)。輪休對用戶的影響較小，但亦有可能影響生產(chǎn)計劃，增加人力支出等多方面的經(jīng)濟成本，本發(fā)明將其歸納為輪休成本。錯時價值的特征指標由錯時負荷(X31)、峰時用電占比(X32)和錯時成本(X33)組成。錯時負荷是指用電高峰時段，用戶通過錯時生產(chǎn)所釋放的負荷。錯時前后，用戶負荷將有所降低，其反映了用戶的錯時調(diào)度能力，公式如下：X31＝Ppeak-min(Pel，Pdl)(5)式(5)中，Pel和Pdl分別為以全省高峰時刻為中心提前/推遲K小時的用戶負荷，K根據(jù)電網(wǎng)高峰的持續(xù)時間確定。峰時用電占比是指用戶的工作日典型負荷曲線中，在高峰時段的用電量占全天用電量的比重。峰時用電占比越高，表明用戶的用電時段越集中，錯時調(diào)度效果越好，其表達式如下：X32＝Wpeak/Wday(6)式(6)中，Wpeak為用戶在全省高峰時段的用電量；Wday為用戶典型負荷一天的用電量。與輪休類似，負荷進行錯時調(diào)度時產(chǎn)生的經(jīng)濟損失定義為錯時成本。避峰價值的特征指標由可中斷負荷(X41)、負荷波動率(X42)和避峰成本(X43)組成?？芍袛嘭摵墒侵冈谟秒姼叻迤?，用戶通過緊急關(guān)停設(shè)備所快速下降的負荷。通常情況下，用戶不會停止生產(chǎn)，還需要保證一定的生產(chǎn)能力，因此可中斷負荷可視為用戶的最大峰值負荷與經(jīng)濟生產(chǎn)保障負荷之差，即：X41＝Ppeak-Pesl(7)式(7)中，Pesl為用戶的經(jīng)濟生產(chǎn)保障負荷。負荷波動率為用戶典型負荷的標準差與均值之比，其反映了負荷在時間尺度上分散程度的大小。波動率越大，表明用戶典型負曲線的起伏程度越大，用戶緊急避峰的可靠性越大，其公式為：X42＝δ/μ(8)式(8)中，δ為用戶工作日典型負荷的標準差；μ為負荷均值。避峰調(diào)度會對用戶的正常生產(chǎn)帶來一定的影響，從而造成經(jīng)濟損失，本文以避峰成本來表示。因為各價值指標相互獨立，故均包含相同的靜態(tài)指標：單位電量產(chǎn)值、單位電量稅收和單位電量污染物。這三類指標分別代表了用戶的產(chǎn)能、效益以及環(huán)保三個方面，是評價用戶是否具有負荷調(diào)度潛力的重要因素，一般來說，產(chǎn)能小、效益低、環(huán)保差的企業(yè)應(yīng)當優(yōu)先安排負荷調(diào)度。步驟S3，對指標初始值進行一致化、無量綱化處理，利用專家共識法、序關(guān)系分析法求取主觀權(quán)重，利用熵權(quán)法和最大離差法求取客觀權(quán)重，再根據(jù)矩估計理論求得最優(yōu)權(quán)重。負荷調(diào)度價值指標體系包括效益型指標與成本型指標，且各指標的單位也不盡相同；在進行價值評估之前，需要對各指標進行一致化和無量綱化處理。對各指標進行一致化和無量綱化處理的方法為：效益型指標的處理方法為：成本型指標的處理方法為：式中，xij為第i個用戶第j個指標的初始值；rij為規(guī)范化評價矩陣中第i個用戶第j個指標的標準值，經(jīng)過式(9)和式(10)處理后，效益型指標與成本型指標均轉(zhuǎn)化為效益型指標，且指標值在[0，1]之間。為了量化負荷調(diào)度價值，需要對指標進行賦權(quán)。目前，指標賦權(quán)的方法有主觀法和客觀法兩種。主觀賦權(quán)法反映了決策者的意向，但評價結(jié)果具有很大的主觀隨意性；客觀賦權(quán)法雖然具有較強的數(shù)學理論依據(jù)，但忽視了決策者的意向。因此，本發(fā)明提出利用多種主客觀方法計算權(quán)重，并根據(jù)矩估計理論得到最優(yōu)權(quán)重。由于上一節(jié)中提及的檢修、輪休、錯時和避峰價值是相互獨立的，因此下面將以檢修價值為例，說明每個價值指標下六個子指標權(quán)重的計算方法。主觀賦權(quán)法主要有專家共識法和序關(guān)系分析法。專家共識法建立在傳統(tǒng)AHP法的基礎(chǔ)上，由有序用電專家組成員共同決策的方法形成主觀權(quán)重，因為各專家的知識結(jié)構(gòu)不同，各自形成的決策權(quán)重也不盡相同，要使各位專家達成共識，在數(shù)學意義上就是要使得最終的專家共識法的主觀權(quán)重向量u1＝(u11，u12，…，u1m)T與各專家權(quán)重的偏差最小。假設(shè)專家組成員共有s人，每位專家均利用AHP法對檢修價值下的6個子指標進行評判，則第k個專家的權(quán)重向量為λk＝(λk1，λk2，…，λk6)T，根據(jù)專家共識法的思想構(gòu)建目標函數(shù)：通過求解上式，可以求得檢修價值下達成專家共識的主觀權(quán)重u1。序關(guān)系法分析法是指有序用電專家組對某一價值下的子指標按重要性由高到低進行排序假設(shè)專家關(guān)于評價指標和的重要性程度之比為則與指標相對應(yīng)的權(quán)重為且調(diào)整的順序后，可得序關(guān)系分析法的主觀權(quán)重禹量u2＝(u21，u22，…，u2m)T?？陀^賦權(quán)法主要有熵權(quán)法和最大離差法。熵權(quán)法是根據(jù)指標的信息熵賦予權(quán)重，指標的信息熵越小，表明其變異程度越大，提供的信息量越多，在價值體系中的作用也就越大，應(yīng)當賦予較大的權(quán)重；反之，指標的信息熵越大，其權(quán)重也就越小；設(shè)檢修價值的評價矩陣R＝(rij)n×6，n為用戶數(shù)量，根據(jù)下式計算指標j的信息熵：其中，則指標j的熵權(quán)為：最終得到熵權(quán)法的客觀權(quán)重向量v1＝(v11，v12，…，v1m)T。最大離差法的思想是根據(jù)指標評價值的差異來確定指標權(quán)重，若某一指標的評價值之間差異較大，則其將在評價結(jié)果中起重要作用，需要賦予較大的權(quán)重；反之，指標評價值之間的差異越小，則權(quán)重系數(shù)越??；據(jù)最大離差法的思想構(gòu)造目標函數(shù)：利用拉格朗日法求解上述方程，并歸一化后得最終得到最大離差法的客觀權(quán)重向量v2＝(v21，v22，…，v2m)T。根據(jù)主觀法和客觀法，可以得到4個權(quán)重向量。根據(jù)矩估計理論，利用專家共識法的主觀權(quán)重向量、序關(guān)系分析法的主觀權(quán)重向量、熵權(quán)法的客觀權(quán)重向量及最大離差法的客觀權(quán)重向量求得最優(yōu)權(quán)重，設(shè)最優(yōu)權(quán)向量為ω1＝(ω11，ω12，…，ω1m)T，為了充分利用決策矩陣的客觀信息，同時又考慮決策層的主觀意向，定義離差函數(shù)：式中，dik表示對用戶i而言，第k種主觀賦權(quán)法的決策與集成權(quán)重所作決策的離差；hik表示對用戶i而言，第k種客觀賦權(quán)法的決策與集成權(quán)重所作決策的離差；顯然，要想得到最優(yōu)權(quán)重，就要使其總的離差和最小，通過構(gòu)造目標函數(shù)得到總的離差和最小的最優(yōu)權(quán)重，所述目標函數(shù)為：式中，αk和βk分別為第k種主觀和客觀賦權(quán)法的權(quán)重系數(shù)；μ為離差函數(shù)的偏好因子，0＜μ＜0.5表示決策層希望集成權(quán)重與主觀權(quán)重更接近，0.5＜μ＜1表示集成權(quán)重與客觀權(quán)重更接近，μ＝0.5時表示主客觀方法同等重要。求解式(18)可以得到檢修價值的最優(yōu)權(quán)重向量ω1，類似的，可求得輪休、錯時和避峰價值下的最優(yōu)權(quán)重ω2、ω3和ω4。步驟S4，量化負荷價值，通過線性加權(quán)得到用戶的檢修、輪休、錯時和避峰價值。求解步驟S3中的目標函數(shù)可以得到某一價值指標的最優(yōu)權(quán)重向量，記為ω1，計算用戶i的某一價值：通過上式，可依次計算得到各用戶的檢修價值、輪休價值、錯時價值和避峰價值。步驟S5，利用逼近理想解排序(TOPSIS)法對用戶的調(diào)度潛力進行綜合評估。在得到每個用戶的檢修、輪休、錯時和避峰價值后，判斷各用戶適合采用的負荷調(diào)度手段，再利用逼近理想解排序法(TOPSIS)對用戶進行篩選，將既最靠近正理想解又最遠離負理想解的用戶確定為可調(diào)度負荷；設(shè)n個用戶的檢修、輪休、錯時和避峰價值組成的規(guī)范化決策矩陣為Y＝(yij)n×4，定義第j個價值指標的最大值為最小值為則第i個用戶到正理想解的距離為：第i個用戶到負理想解的距離為：第i個用戶到正理想解的貼近度為：上式中，Ci越接近于1，表明用戶i的調(diào)度潛力越大，越適合參與負荷調(diào)度。對Ci進行排序，可以得到從優(yōu)到劣的一個排序結(jié)果，通過設(shè)定相應(yīng)的閾值，實現(xiàn)對調(diào)度負荷的篩選。實施例選取某一地區(qū)7個大用戶的數(shù)據(jù)進行分析，各用戶的具體數(shù)據(jù)如表1所示。表1負荷價值關(guān)鍵指標以檢修價值為例，分別采用專家共識法、序關(guān)系分析法、熵權(quán)法以及最大離差法得到的權(quán)重系數(shù)如表2所示。集成賦權(quán)法中，令離差函數(shù)的偏好因子μ＝0.5，即主客觀方法同等看重，且主客觀賦權(quán)法的權(quán)重系數(shù)α1＝α2＝β1＝β2＝0.5，利用式(6)可以得到集成權(quán)重?？梢钥闯?，檢修價值對于單位電量產(chǎn)值(X14)這一指標較為看重，其目的是盡量不影響大用戶的生產(chǎn)。表2.檢修價值下的指標權(quán)重與之類似，可計算得到輪休、錯時、避峰價值下的指標權(quán)重，如表3。表3.各價值下的指標權(quán)重指標檢修輪休錯時避峰Xi10.17150.15050.16520.2228Xi20.18970.21500.19570.2003Xi30.14250.16360.17110.1528Xi40.19650.18170.16670.1537Xi50.15390.14550.15370.1205Xi60.14590.14370.14760.1499在得到各價值下的指標權(quán)重之后，結(jié)合規(guī)范化評價矩陣，根據(jù)式(7)可計算每個用戶的檢修、輪休、錯時和避峰價值，見表4。表4.各用戶的負荷調(diào)度價值為了便于分析，從本算例中選取用戶2、用戶4以及用戶5的價值指標進行比較，圖3給出了這三個用戶的負荷調(diào)度價值雷達圖。從圖3中可以看出，用戶2的錯時價值很高，因此在對其進行負荷調(diào)度時，可優(yōu)先安排其錯時避峰。與用戶2相比，用戶5的檢修、輪休和避峰價值都很高，因此可預(yù)測其具有較大的調(diào)度潛力，在制定調(diào)度計劃時，可與用戶協(xié)商，根據(jù)其意愿確定合適的調(diào)度手段。在圖3中，用戶4的四種調(diào)度價值均很小，明顯小于其他用戶，以致于其面積最小，可以斷定其調(diào)度潛力最小，在負荷調(diào)度序位中排在最末位。通過量化用戶的檢修、輪休、錯時和避峰價值，方便用戶采取更適合自身負荷特性的錯避峰方式，對制定整體的負荷調(diào)度計劃具有積極作用?；谟脩舻臋z修、輪休、錯時和避峰價值，利用逼近理想解排序法可以將各用戶的調(diào)度潛力量化，避免模糊化的表述，以便對其進行評估。各價值指標的最優(yōu)解和最劣解如下所示：D+＝[0.7116，0.6903，0.7310，0.6639]D-＝[0.2575，0.2152，0.2665，0.2122]根據(jù)式(20)～(22)，可計算出各用戶到最優(yōu)樣本點的相對貼近度，如表5所示。由表中數(shù)據(jù)可知，用戶5的評價值最大，即用戶5最具有調(diào)度潛力；用戶4的評價值最小，故可判定用戶4的調(diào)度潛力也最??；用戶2的相對貼近度為0.6363，排名第3，在所有用戶中處于中等偏上的層次，因此其調(diào)度潛力也很大。上述分析與這三個用戶的調(diào)度價值雷達圖所體現(xiàn)的信息相一致，表明基于檢修、輪休、錯時和避峰價值的負荷調(diào)度潛力評估是合理且有效的。通過量化用戶的調(diào)度潛力并進行排序，可以對地區(qū)內(nèi)所有用戶進行優(yōu)選，安排調(diào)度潛力大的用戶進行負荷調(diào)度，實現(xiàn)高峰時段下地區(qū)電網(wǎng)的優(yōu)化運行。表5負荷調(diào)度潛力評估以上對本發(fā)明的原理及實施方式進行了詳細闡述，根據(jù)以上所述，即可實現(xiàn)本發(fā)明。本領(lǐng)域的技術(shù)人員根據(jù)此具體實施方案進行的各種等同、變形處理，也在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。當前第1頁1 2 3