一種基于混合多屬性評(píng)價(jià)的錯(cuò)峰用電預(yù)案編制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)運(yùn)行領(lǐng)域，特別涉及一種基于混合多屬性評(píng)價(jià)的錯(cuò)峰用電預(yù) 案編制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 錯(cuò)峰用電預(yù)案編制是有序用電的一項(xiàng)重要環(huán)節(jié)，也是電力需求側(cè)管理的重要內(nèi)容 之一?？茖W(xué)合理編制錯(cuò)峰用電預(yù)案能夠保障用電秩序，改善電能利用效率，促進(jìn)電力資源優(yōu) 化配置，對(duì)于經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展具有重要意義。到目前為止，相關(guān)研究工作所討論的決策信息 類型單一。實(shí)際上，不同用戶的用電特性不同，適于采用的數(shù)據(jù)描述方式也未必一致，這樣 就形成了混合多屬性決策問(wèn)題?；谏鲜銮闆r，本發(fā)明采用一種基于混合多屬性評(píng)價(jià)的錯(cuò) 峰用電預(yù)案編制方法，其中考慮了多種類型的數(shù)據(jù)形式（實(shí)數(shù)、區(qū)間數(shù)、隨機(jī)數(shù)、模糊數(shù)）， 同時(shí)計(jì)及了決策時(shí)主觀和客觀兩方面因素，用戶可根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)自身生產(chǎn)和 經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行調(diào)整，以爭(zhēng)取保障優(yōu)先用電。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于提供一種可對(duì)不同類型的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并能兼顧主觀和 客觀兩方面因素的基于混合多屬性評(píng)價(jià)的錯(cuò)峰用電預(yù)案編制方法。
[0004] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種基于混合多屬性評(píng)價(jià)的錯(cuò)峰用電預(yù) 案編制方法，包括如下步驟，
[0005] 步驟S1 :從經(jīng)濟(jì)性、社會(huì)影響和環(huán)保三個(gè)方面建立對(duì)參與有序用電的企業(yè)用戶進(jìn) tx排序的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；
[0006] 步驟S2 :根據(jù)每個(gè)屬性值的數(shù)據(jù)類型，進(jìn)行指標(biāo)歸一化處理，確定累積分布函數(shù)， 對(duì)各用戶在不同屬性指標(biāo)下的累積分布函數(shù)進(jìn)行混合占優(yōu)判斷，求取各用戶的混合占優(yōu)度 矩陣；
[0007] 步驟S3 :分別計(jì)算決策者的主觀賦權(quán)值和由混合占優(yōu)度矩陣計(jì)算得到的客觀權(quán) 值，求取綜合考慮了主觀和客觀權(quán)值的綜合權(quán)重系數(shù)；
[0008] 步驟S4 :利用綜合權(quán)重系數(shù)計(jì)算各個(gè)待排序用戶的加權(quán)貼近度，并按從大到小排 序，用戶的加權(quán)貼近度越大，越優(yōu)先安排其用電。
[0009]在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述步驟S1建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系具體如下，
[0010] 將所述經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)指標(biāo)、社會(huì)影響評(píng)價(jià)指標(biāo)及環(huán)保評(píng)價(jià)指標(biāo)各分為多項(xiàng)二級(jí)指 標(biāo)，其各項(xiàng)指標(biāo)的含義及計(jì)算公式如下：
[0011] 1)所述經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：
[0012] ①錯(cuò)峰用電所節(jié)省電費(fèi)及燃料費(fèi)用CE
[0013]
(1)
[0014] 式中：表示高峰時(shí)段同非高峰時(shí)段的電價(jià)差；Af。表示高峰時(shí)段同非高峰時(shí) 段的單位電量燃料成本之差；Pshlft表示每日可錯(cuò)峰用電電量；
[0015] ②企業(yè)單位電量產(chǎn)值0E
[0016]
(2)
[0017] 式中：〇total表示企業(yè)年產(chǎn)值總額；Ptotal表示企業(yè)年用電量；
[0018] ③削減高峰備用容量效益Rr
[0019]
(3)
[0020]式中：Lshlft表示用戶可錯(cuò)峰負(fù)荷量；U。表示機(jī)組單位投資成本；γ為可避免峰荷 容量系數(shù)，該系數(shù)可在[1. 32, 1. 63]之間取值；
[0021] 2)所述社會(huì)影響評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：
[0022] ④企業(yè)單位電量納稅額1
[0023]
(-!)
[0024] 式中：Ttotal表示企業(yè)年納稅金額；
[0025] ⑤產(chǎn)業(yè)增加值占區(qū)域比重ΛVR
[0026]
(5:) tmtu
[0027] 式中：ΛVadd表示企業(yè)產(chǎn)業(yè)年增加值；ΛVtotal表示企業(yè)所屬區(qū)域產(chǎn)業(yè)年總增加 值；
[0028] ⑥對(duì)地區(qū)形象的貢獻(xiàn)S
[0029] S可采用模糊數(shù)來(lái)量化描述，具體可采用三角模糊數(shù)；
[0030] 3)所述環(huán)保評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：
[0031 ] ⑦單位電量污染物排放量Qe
[0032]
(fi
[0033] 式中：Qtotal表示企業(yè)年度污染物總排放量；
[0034] ⑧治理污染物費(fèi)用CP
[0035] CP=PshlftXQEXpctrl (7)
[0036] 式中：口。&1表示單位污染物的治理成本。
[0037] 在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述步驟S2的具體實(shí)現(xiàn)方式如下：
[0038] 假定共有m個(gè)待選用戶，η個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)；給定為第i個(gè)用戶在第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo) 下的屬性值，且\包括四種類型，即確定的實(shí)數(shù)、區(qū)間數(shù)、隨機(jī)變量、模糊數(shù)；按照改變用電 方式給用戶和社會(huì)所帶來(lái)的效益情況來(lái)確定各個(gè)屬性值為效益型還是成本型，將錯(cuò)峰用電 所節(jié)省電費(fèi)及燃料費(fèi)用、削減高峰備用容量效益、單位電量污染物排放量以及治理污染物 費(fèi)用歸為效益型指標(biāo)；企業(yè)單位電量產(chǎn)值、企業(yè)單位電量納稅額、產(chǎn)業(yè)增加值占區(qū)域比重以 及對(duì)地區(qū)形象的貢獻(xiàn)歸為成本型指標(biāo)；則不同數(shù)據(jù)類型的累積分布函數(shù)及其指標(biāo)歸一化方 法如下所示：
[0039] l)aij 為實(shí)數(shù)
[0040] 對(duì)于第j項(xiàng)屬性，令
若第j項(xiàng)屬性為效益型，令
;若第j項(xiàng)屬性為成本型，則令 ；則經(jīng)過(guò)指標(biāo)歸一化變換后的累
j- j 積分布函數(shù)為：
[0041](8) kζ
ψ
[0042] 2)aij為區(qū)間數(shù)
[0043] 設(shè)a1]= [ai/，ai]u]，假設(shè)&1]在該區(qū)間內(nèi)隨機(jī)取值并設(shè)其概率密度函數(shù)為; 則其累積分布函數(shù)可以表示為：
[0044]
(9)
[0045] 對(duì)屬性指標(biāo)進(jìn)行歸一化變換，對(duì)于第j項(xiàng)屬性，令=max, =pin< ; 冬 \<i<m\<iSmJ· ?...一,L 若第j項(xiàng)屬性為效益型，令％二'υ 、，則線性變換后的概率密度函數(shù)為:
[0046]
(10) ,(Π· -X
[0047] 若第j項(xiàng)屬性為成本型，令~F，則線性變換后的概率密度函數(shù)為： m; -m'. jj
[0048]
(1i)
[0049] 對(duì)于經(jīng)過(guò)歸一化變換后的屬性指標(biāo)x'，其概率密度函數(shù)滿足：)辦_ = 1 ;基 .0' 于^(χ'），可求出X'的累積分布函數(shù)F'
[0050] 3)?為隨機(jī)變量
[0051] 設(shè)&lj為一連續(xù)型隨機(jī)變量，其概率密度函數(shù)為f^ (X)，則有/ ./",(車'\·=】：令aij的 -03·' 取值范圍為]，則其累積分布函數(shù)為：
[0052]
(12)
[0053] 可以看出，&1]為連續(xù)型隨機(jī)變量時(shí)的累積分布函數(shù)表達(dá)形式同區(qū)間數(shù)類型的相 同，故其經(jīng)過(guò)歸一化變換后的概率密度函數(shù)如式（10)和式（11)所示，由此可求得歸一化變 換后的累積分布函數(shù)；
[0054] 4)aij為模糊數(shù)
[0055] 模糊數(shù)可分為定量模糊數(shù)和定性模糊數(shù)；
[0056] 假定定量模糊數(shù)的論域?yàn)?br>和< 分別表示對(duì)第i個(gè) 用戶而言，該項(xiàng)指標(biāo)的最小可能取值和最大可能取值；采用指派方法或其他方法確定&1]的 隸屬函數(shù)為ιι^(χ);
[0057] 定性模糊數(shù)可用語(yǔ)言形式描述；借鑒相關(guān)語(yǔ)言值標(biāo)度，可將語(yǔ)言值轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的 三角模糊數(shù)，并確定相應(yīng)的隸屬函數(shù)(X);
[0058] 對(duì)Ug(X)作線性變換，令fg(X) =c·Ug(X)，c為確保j"/,,,(·??=丨成立的常數(shù)， 從而將模糊隸屬函數(shù)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的概率密度函數(shù)；由此可得其累積分布函數(shù)為：
[0059]
(13) -·〇〇 -OS
[0060] 對(duì)屬性指標(biāo)進(jìn)行歸一化變換，對(duì)于第j項(xiàng)屬性，彳
；若第j 項(xiàng)屬性為效益型^
-，則線性變換后的概率密度函數(shù)為：
[0061]
(14) .m' -X
[0062] 若第j項(xiàng)屬性為成本型，令X ~則線性變換后的概率密度函數(shù)為： m, -in' J J:
[0063]
[0064] 由此可求得相應(yīng)的累積分布函數(shù)F' ^(x'）；
[0065] 為便于描述，將指標(biāo)歸一化后所得的累積分布函數(shù)F' ^(x'）統(tǒng)一記為Ux);如 此，采用上述方法即可得到確定的實(shí)數(shù)、區(qū)間數(shù)、隨機(jī)變量、模糊數(shù)這四種不同類型屬性值 經(jīng)過(guò)歸一化后的累積分布函數(shù)；
[0066] 對(duì)于同一屬性j下用戶i和用戶k的累積分布函數(shù)(X)和Fkj (X)，當(dāng) F?乒Fk](x)時(shí)，VxgQ，Ω={x|xe[a，b]}，采用一階、二階及三階混合占優(yōu)準(zhǔn)則進(jìn) 行判斷；用MD統(tǒng)一表示混合占優(yōu)關(guān)系，MD可為上述三種混合占優(yōu)關(guān)系的任意一種；在判定 混合占優(yōu)關(guān)系后，即可得到兩兩比較的混合占優(yōu)度矩陣A : <表示在同一屬性 j下，用戶i同用戶k相比較的混合優(yōu)勢(shì)度，其計(jì)算公式為：
[0067]
[0068] 在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述步驟S3的具體實(shí)現(xiàn)方式如下：
[0069] 采用基于改進(jìn)ΑΗΡ法的主觀權(quán)重計(jì)算方法，通過(guò)求取判斷矩陣最大特征值所對(duì)應(yīng) 的特征向量，求得主觀權(quán)重向量W' = [wl'，w2'，w3'，*"，wn'];
[0070] 在求得兩兩比較的混合占優(yōu)度矩陣/?二^/il 后，計(jì)算用戶i關(guān)于屬性j優(yōu)于 J L-Amxrn 其他用戶的累積優(yōu)勢(shì)度€^/+和累積劣勢(shì)度if/、
[0071]
[0072]
[0073] 和 ?/^；χ分別表示用戶i關(guān)于屬性j優(yōu)于其他用戶的最優(yōu)累積優(yōu)勢(shì)度和最劣累積劣勢(shì)度；給定C/+ /if分別為用戶i同最優(yōu)累積優(yōu)勢(shì)度/最劣累積優(yōu)勢(shì)度的貼近度，計(jì)算公式為：
[0074] (19)
[0075] --應(yīng)x（2〇)
[0076] 定義綜合貼近度指標(biāo)巧：
[0077]
(21)
[0078] 設(shè)各項(xiàng)指標(biāo)的客觀賦權(quán)為W" = [wl〃，w2"，w3"，"'wn"];建立如下的客觀 權(quán)重優(yōu)化求解模型求解相應(yīng)的客觀權(quán)重：
[0079] (22)