本發(fā)明涉及一種電能質(zhì)量綜合評(píng)估方法，尤其涉及一種基于三標(biāo)度層次分析法的改進(jìn)topsis分布式電源并網(wǎng)電能質(zhì)量綜合評(píng)估方法，屬于電能質(zhì)量綜合評(píng)估。

背景技術(shù)：

1、世界能源消耗問(wèn)題日漸突出，能源消耗得到緩解的同時(shí)，新能源并網(wǎng)也相應(yīng)產(chǎn)生一系列問(wèn)題?？稍偕茉匆蚱渚哂胁▌?dòng)性和間歇性，導(dǎo)致并網(wǎng)臺(tái)區(qū)產(chǎn)生嚴(yán)重的諧波污染和電壓波動(dòng)，治理電能質(zhì)量需要考慮多方面因素，而電能質(zhì)量評(píng)估是治理電能治理問(wèn)題的先決條件。此背景下，提出一個(gè)高效、簡(jiǎn)潔、準(zhǔn)確的評(píng)估方法對(duì)于衡量電能質(zhì)量?jī)?yōu)劣具有重要意義。

2、由于現(xiàn)代電力系統(tǒng)中大量分布式電源并網(wǎng)存在間隙性和不確定性；輸電線路、變壓器、熔斷器等非線性設(shè)備在輸電過(guò)程中有額外電能損耗及諧波污染；負(fù)荷側(cè)接入負(fù)荷的隨機(jī)性和復(fù)雜性客觀存在，導(dǎo)致的電能質(zhì)量問(wèn)題也與傳統(tǒng)電能質(zhì)量問(wèn)題有所差異。例如：分布式電源并網(wǎng)主要影響電網(wǎng)諧波和電壓波動(dòng)，對(duì)于三相不平衡等影響相對(duì)較弱?，F(xiàn)有技術(shù)的電能質(zhì)量評(píng)估方法也多數(shù)針對(duì)于輸電和用電階段，對(duì)于發(fā)電階段的電能質(zhì)量評(píng)估較少。因此對(duì)分布式電源并網(wǎng)臺(tái)區(qū)的電能質(zhì)量進(jìn)行科學(xué)的綜合評(píng)估具有重要的工程實(shí)踐應(yīng)用意義。現(xiàn)階段主流的評(píng)估方法仍然是將主客觀權(quán)重綜合賦權(quán)，利用綜合評(píng)價(jià)法建立評(píng)估體系，達(dá)到準(zhǔn)確評(píng)估的目的，但因?yàn)榫C合賦權(quán)方法各異，產(chǎn)生的綜合權(quán)重結(jié)果具有差異性，對(duì)電能質(zhì)量綜合評(píng)估的準(zhǔn)確性無(wú)法滿足工程實(shí)際需要。

3、因此，需要通過(guò)改進(jìn)賦權(quán)手段達(dá)到提升評(píng)價(jià)方法準(zhǔn)確性和高效性的目的?，F(xiàn)有技術(shù)的主觀權(quán)重確定方法一般有層次分析法和優(yōu)序圖法，此兩種方法只考慮數(shù)據(jù)大小信息，對(duì)于數(shù)據(jù)的波動(dòng)性和相關(guān)性不做考慮。層次分析法雖能將信息濃縮，降低數(shù)據(jù)采集難度，但是因其依賴于專(zhuān)家判斷，對(duì)于評(píng)價(jià)的客觀真實(shí)性有一定影響，故不適合單獨(dú)使用?？陀^權(quán)重確定方法一般有熵值法和critic(criteria?importance?though?intercrieriacorrelation)法，其中熵值法只考慮數(shù)據(jù)之間的差異性，對(duì)于數(shù)據(jù)的波動(dòng)性和相關(guān)關(guān)系不做考慮，包含信息量太小。critic法對(duì)于數(shù)據(jù)的波動(dòng)性和數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系都做考慮，權(quán)重客觀性更好。critic包含信息量足夠，但相應(yīng)的需要龐大的數(shù)據(jù)樣本和實(shí)際問(wèn)題域。因此利用乘法合成法將主客觀權(quán)重結(jié)合，既可以保證權(quán)重的客觀性，也可以降低數(shù)據(jù)樣本不足帶來(lái)的影響。

4、在主、客觀權(quán)重的基礎(chǔ)上需要進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，綜合評(píng)價(jià)法通常采用topsis(technique?for?order?preference?by?similarity?to?an?ideal?solution優(yōu)劣解距離法)，topsis能有效的利用原有數(shù)據(jù)信息，但存在一個(gè)固有缺陷，當(dāng)兩個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的指標(biāo)值關(guān)于最優(yōu)方案和最劣方案的連線對(duì)稱時(shí)，無(wú)法得出準(zhǔn)確結(jié)果。而灰色關(guān)聯(lián)度法考慮因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相似程度，可以有效解決topsis法固有缺陷，從而改進(jìn)topsis法。基于上述背景技術(shù)的分析，本發(fā)明考慮利用三標(biāo)度法改進(jìn)層次分析法，并基于灰色關(guān)聯(lián)度法改進(jìn)topsis，研制一種基于三標(biāo)度層次分析法的改進(jìn)topsis分布式電源并網(wǎng)電能質(zhì)量綜合評(píng)估方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于三標(biāo)度層次分析法的改進(jìn)topsis分布式電源并網(wǎng)電能質(zhì)量綜合評(píng)估方法?，F(xiàn)有層次分析法構(gòu)建判斷矩陣時(shí)往往達(dá)不到工程實(shí)際的需要，需加以多次的調(diào)整。為了提高判斷矩陣的一致性，引入三標(biāo)度法對(duì)傳統(tǒng)的層次進(jìn)行改進(jìn)，其次考慮數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，利用critic法客觀賦權(quán)，同時(shí)采用綜合賦權(quán)的辦法得出綜合權(quán)重，提高主客觀賦權(quán)的相關(guān)性，最后基于灰色關(guān)聯(lián)度法改進(jìn)topsis，有效的解決傳統(tǒng)的topsis法在當(dāng)指標(biāo)處于正、負(fù)理想解的中垂線上時(shí)無(wú)法區(qū)分指標(biāo)的優(yōu)劣的問(wèn)題。

2、本發(fā)明的目的通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

3、一種基于三標(biāo)度層次分析法的改進(jìn)topsis分布式電源并網(wǎng)電能質(zhì)量綜合評(píng)估方法，步驟如下：

4、步驟1)采用三標(biāo)度法改進(jìn)層次分析法得出主觀權(quán)重αj；

5、步驟2)采用critic賦權(quán)法求取各指標(biāo)客觀權(quán)重；

6、步驟3)基于乘法合成法計(jì)算綜合權(quán)重；

7、步驟4)將綜合權(quán)重值輸入改進(jìn)topsis模型中，得到得分排序，判斷電能質(zhì)量的優(yōu)劣。

8、本發(fā)明的目的還可以通過(guò)以下技術(shù)措施來(lái)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)：

9、前述基于三標(biāo)度層次分析法的改進(jìn)topsis分布式電源并網(wǎng)電能質(zhì)量綜合評(píng)估方法，其中步驟1)的計(jì)算主觀權(quán)重的方法為：

10、(1)引入最優(yōu)矩陣：利用三標(biāo)度法(-1?0?1)構(gòu)建判斷矩陣a＝(aij)n×n，其中矩陣a＝(aij)n×n元素aij含義如下：

11、

12、根據(jù)專(zhuān)家?guī)煲庖?jiàn)得到各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度,得到判斷矩陣a＝(aij)n×n,a是主對(duì)角線為0的一個(gè)實(shí)數(shù)矩陣,若滿足aij＝-aji,矩陣a則為反對(duì)稱矩陣；

13、如果反對(duì)稱矩陣a元素滿足aij＝aim+amj,m代表任意行或者列，那么矩陣a有傳遞性；當(dāng)傳遞矩陣a與矩陣s滿足下式:

14、

15、其中s＝(bij)n×n，此時(shí)s矩陣稱為a的最優(yōu)矩陣；

16、(2)引入一致性矩陣，當(dāng)s為a最優(yōu)矩陣且滿足a*＝es,e是自然底數(shù)，則矩陣a*是a的一致性矩陣，矩陣a*如下形式:

17、

18、求取矩陣a*的最大特征向量：

19、a*φj＝λmaxφj；

20、其中vj為a*的最大特征向量，λmax是最大特征根；將φj進(jìn)行歸一化處理，得到主觀權(quán)重αj：

21、

22、前述基于三標(biāo)度層次分析法的改進(jìn)topsis分布式電源并網(wǎng)電能質(zhì)量綜合評(píng)估方法，所述步驟2)中計(jì)算客觀權(quán)重的方法為：

23、設(shè)cj代表第j個(gè)指標(biāo)所包含的信息量，cj的計(jì)算公式為：

24、

25、式中，δi為cj的標(biāo)準(zhǔn)差，rij為相關(guān)系數(shù)，n為同一指標(biāo)的評(píng)價(jià)數(shù)量；其中，i＝1,2,…n，j＝1,2,…n，為向量模，標(biāo)模準(zhǔn)差為

26、得到客觀權(quán)重

27、前述基于三標(biāo)度層次分析法的改進(jìn)topsis分布式電源并網(wǎng)電能質(zhì)量綜合評(píng)估方法，所述步驟3)計(jì)算綜合權(quán)重wj的方法為：

28、

29、前述基于三標(biāo)度層次分析法的改進(jìn)topsis分布式電源并網(wǎng)電能質(zhì)量綜合評(píng)估方法，所述步驟4)具體方法為：

30、令評(píng)估對(duì)象為m＝(m1,m2,…mn)，指標(biāo)集為d＝(d1,d2,…dp)，評(píng)估對(duì)象對(duì)應(yīng)的指標(biāo)值為xij(i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,p)，則樣本矩陣xij表示為：

31、

32、根據(jù)效益性指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式和成本性指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式，對(duì)樣本矩陣中的指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到無(wú)量綱化矩陣v；

33、其中，效益性指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

34、

35、成本性指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

36、

37、式中，vij代表指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值，max(xj)和min(xj)代表第j個(gè)指標(biāo)的最大值和最小值；

38、將綜合權(quán)重wj和無(wú)量綱化矩陣v相乘，得到加權(quán)決策矩陣t；

39、其中v和t分別為：

40、v＝(vij)n×n

41、t＝(tij)n×n

42、t＝wj×v

43、其中tij為每一項(xiàng)的加權(quán)決策系數(shù)；

44、根據(jù)加權(quán)決策矩陣，求解各評(píng)估對(duì)象到正負(fù)理想解的加權(quán)歐氏距離和灰色關(guān)聯(lián)度；

45、根據(jù)加權(quán)決策矩陣，對(duì)正理想解sj+和負(fù)理想解sj-求解：

46、

47、對(duì)各評(píng)估對(duì)象到正負(fù)理想解的加權(quán)歐氏距離sdi+和sdi-為：

48、

49、其中，wj為綜合權(quán)重；

50、第i個(gè)評(píng)估對(duì)象mi與正理想解sj+和負(fù)理想解sj-關(guān)于第j個(gè)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)eij+、eij-為：

51、

52、式中，ξ為分辨系數(shù)，0≤ξ≤1；

53、則第i個(gè)評(píng)估對(duì)象mi與正理想解sj+和負(fù)理想解sj-關(guān)于第j個(gè)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度為：

54、

55、式中，ei+、ei-分別為第i個(gè)評(píng)估對(duì)象與正理想解sj+和負(fù)理想解sj-關(guān)于第j個(gè)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度；

56、根據(jù)以下公式，將各評(píng)估對(duì)象到正負(fù)理想解的加權(quán)歐氏距離和灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行無(wú)量綱化操作：

57、

58、該公式表示，對(duì)應(yīng)元素除以所有元素中最大元素，其中g(shù)代表第i個(gè)評(píng)估對(duì)象到正負(fù)理想解的加權(quán)歐氏距離sdi+和sdi-、灰色關(guān)聯(lián)度ei+和ei-中的任一項(xiàng)；

59、將第i個(gè)評(píng)估對(duì)象到正負(fù)理想解的加權(quán)歐氏距離sdi+、sdi-和灰色關(guān)聯(lián)度ei+、ei-進(jìn)行組合，形成第i個(gè)評(píng)估對(duì)象的綜合特征向量，第i個(gè)評(píng)估對(duì)象綜合特征向量的最優(yōu)距離vi+和最劣距離vi-為：

60、vi+＝α×sdi-+(1-α)×ei+,i＝1,2,…,n

61、vi-＝β×sdi++(1-β)×ei-,i＝1,2,…,n

62、式中α、β均為非負(fù)實(shí)數(shù)；

63、根據(jù)各評(píng)估對(duì)象綜合特征向量的最優(yōu)距離和最劣距離，根據(jù)以下公式求解各評(píng)估對(duì)象的綜合得分：

64、因采用極小型指標(biāo)，故ηi越大表明評(píng)估對(duì)象越劣，反之ηi越小表示評(píng)估對(duì)象越優(yōu)。

65、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

66、現(xiàn)有技術(shù)針對(duì)電能質(zhì)量的評(píng)估大多數(shù)在輸電以及用電階段，對(duì)于發(fā)電階段的評(píng)估方法較少，其次針對(duì)分布式電源并網(wǎng)產(chǎn)生的電能質(zhì)量問(wèn)題，提出的評(píng)估方法也較少。

67、本發(fā)明提出一種基于三標(biāo)度層次分析法的改進(jìn)topsis分布式光伏電能質(zhì)量綜合評(píng)估方法，解決了在分布式電源并網(wǎng)發(fā)電階段電能質(zhì)量評(píng)估問(wèn)題，提出的評(píng)估方法可以準(zhǔn)確高效的評(píng)估分布式電源并網(wǎng)發(fā)電階段的電能質(zhì)量，依據(jù)評(píng)估結(jié)果治理由并網(wǎng)產(chǎn)生的諧波污染、電壓暫降等電能質(zhì)量問(wèn)題。本發(fā)明提出的五個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)囊括了分布式電源并網(wǎng)產(chǎn)生的所有電能質(zhì)量問(wèn)題，故能準(zhǔn)確的評(píng)估電能質(zhì)量。本發(fā)明的三標(biāo)度法改進(jìn)層次分析法，減少了數(shù)據(jù)集及計(jì)算難度，提升了評(píng)估時(shí)效性；采用主客觀權(quán)重結(jié)合的方法，能有效削弱主觀權(quán)重和客觀權(quán)重分別帶來(lái)的不利影響，利用灰色關(guān)聯(lián)度法改進(jìn)topsis，有效的解決傳統(tǒng)的topsis法在當(dāng)指標(biāo)處于正、負(fù)理想解的中垂線上時(shí)無(wú)法區(qū)分指標(biāo)的優(yōu)劣的問(wèn)題。