本發(fā)明涉及電力電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種智能電網(wǎng)示范工程綜合評(píng)估方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

近年來(lái)，能源安全和環(huán)境問(wèn)題日益受到重視，可再生能源得到大力發(fā)展，在電網(wǎng)信息化、自動(dòng)化及互動(dòng)性呼聲下，智能電網(wǎng)再次受到業(yè)界的高度關(guān)注，成為世界各國(guó)競(jìng)相發(fā)展的一個(gè)熱點(diǎn)領(lǐng)域。然而，智能電網(wǎng)的發(fā)展是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)性工程，在全世界范圍內(nèi)依然處于起步階段，其建設(shè)涉及發(fā)電、輸電、變電、配電、用電和調(diào)度等眾多環(huán)節(jié)，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境的發(fā)展影響深遠(yuǎn)。亟需構(gòu)建一套科學(xué)、合理、全面的綜合評(píng)估指標(biāo)體系和方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能配電網(wǎng)的分析評(píng)價(jià)，為智能電網(wǎng)的規(guī)劃、建設(shè)、改造提供指導(dǎo)和幫助。

傳統(tǒng)的智能電網(wǎng)綜合效益評(píng)估方法主要采用主觀賦權(quán)法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，主觀賦權(quán)法包括層次分析法、專家調(diào)查法(Delphi法)和特征向量法等。主觀賦權(quán)法的缺點(diǎn)在于主觀性太強(qiáng)，易受人為因素影響，且缺乏理論性支撐。傳統(tǒng)的智能電網(wǎng)綜合效益評(píng)估方法存在評(píng)估可靠性低的缺點(diǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

基于此，有必要針對(duì)上述問(wèn)題，提供一種評(píng)估可靠性高的智能電網(wǎng)示范工程綜合評(píng)估方法和系統(tǒng)。

一種智能電網(wǎng)示范工程綜合評(píng)估方法，包括以下步驟：

接收智能電網(wǎng)的微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集；

利用基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法計(jì)算微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)的權(quán)重；

根據(jù)所述微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集以及對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的權(quán)重，計(jì)算得到宏觀需求指標(biāo)值；

利用DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法計(jì)算各宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重；

根據(jù)所述宏觀需求指標(biāo)值以及對(duì)應(yīng)宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算得到綜合評(píng)估結(jié)果并輸出。

一種智能電網(wǎng)示范工程綜合評(píng)估系統(tǒng)，包括：

指標(biāo)數(shù)據(jù)接收模塊，用于接收智能電網(wǎng)的微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集；

微觀權(quán)重計(jì)算模塊，用于利用基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法計(jì)算微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)的權(quán)重；

指標(biāo)值計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集以及對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的權(quán)重，計(jì)算得到宏觀需求指標(biāo)值；

宏觀權(quán)重計(jì)算模塊，用于利用DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法計(jì)算各宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重；

綜合評(píng)估輸出模塊，用于根據(jù)所述宏觀需求指標(biāo)值以及對(duì)應(yīng)宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算得到綜合評(píng)估結(jié)果并輸出。

上述智能電網(wǎng)示范工程綜合評(píng)估方法和系統(tǒng)，接收智能電網(wǎng)的微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集，利用基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法計(jì)算微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)的權(quán)重。根據(jù)微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集以及對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的權(quán)重，計(jì)算得到宏觀需求指標(biāo)值。利用DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法計(jì)算各宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重，根據(jù)宏觀需求指標(biāo)值以及對(duì)應(yīng)宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算得到綜合評(píng)估結(jié)果并輸出。利用基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法計(jì)算微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)的權(quán)重，避免由于單一賦權(quán)法確定權(quán)重而容易受到賦權(quán)法的影響造成賦權(quán)結(jié)果的偏倚的問(wèn)題。通過(guò)DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法確定宏觀指標(biāo)權(quán)重，基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法確定微觀指標(biāo)權(quán)重，能夠科學(xué)地評(píng)估綜合效益，評(píng)估可靠性高，具有指導(dǎo)性作用。

附圖說(shuō)明

圖1為一實(shí)施例中智能電網(wǎng)示范工程綜合評(píng)估方法的流程圖；

圖2為一實(shí)施例中智能電網(wǎng)工程特性分析的技術(shù)路線示意圖；

圖3為一實(shí)施例中智能電網(wǎng)宏觀需求指標(biāo)集構(gòu)建流程示意圖；

圖4為一實(shí)施例中智能電網(wǎng)智能化指標(biāo)集示意圖；

圖5為一實(shí)施例中智能電網(wǎng)高效性指標(biāo)集示意圖；

圖6為一實(shí)施例中智能電網(wǎng)可靠性指標(biāo)集示意圖；

圖7為一實(shí)施例中智能電網(wǎng)綠色化指標(biāo)集示意圖；

圖8為一實(shí)施例中智能電網(wǎng)綜合效益評(píng)估指標(biāo)體系示意圖；

圖9為一實(shí)施例中基于組合權(quán)重的智能電網(wǎng)評(píng)估分層優(yōu)選模型示意圖；

圖10為一實(shí)施例中智能電網(wǎng)示范工程綜合評(píng)估系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

在一個(gè)實(shí)施例中，一種智能電網(wǎng)示范工程綜合評(píng)估方法，如圖1所示，包括以下步驟：

步驟S110：接收智能電網(wǎng)的微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集。

微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中包括多種數(shù)據(jù)，每種數(shù)據(jù)均為智能電網(wǎng)的一種微觀評(píng)估指標(biāo)。微觀評(píng)估指標(biāo)的類型并不唯一，具體包括效益型指標(biāo)、成本型指標(biāo)和特定型指標(biāo)。其中，效益型指標(biāo)指隨著指標(biāo)取值的增大其分?jǐn)?shù)增高；成本型指標(biāo)指隨著指標(biāo)取值的減小其分?jǐn)?shù)增高；而特定型指標(biāo)指在中間的某個(gè)數(shù)值或子區(qū)間取值時(shí)其分?jǐn)?shù)最高。

步驟S120：利用基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法計(jì)算微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)的權(quán)重。

利用基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法計(jì)算微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)的權(quán)重，避免由于單一賦權(quán)法確定權(quán)重而容易受到賦權(quán)法的影響造成賦權(quán)結(jié)果的偏倚的問(wèn)題。

步驟S130：根據(jù)微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集以及對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的權(quán)重，計(jì)算得到宏觀需求指標(biāo)值；

微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中包括的數(shù)據(jù)種類并不唯一，根據(jù)微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集計(jì)算得到的宏觀需求指標(biāo)值的種類也對(duì)應(yīng)有所不同。本實(shí)施例中，微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集包括微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)包括智能化指標(biāo)數(shù)據(jù)集、高效性指標(biāo)數(shù)據(jù)集、可靠性指標(biāo)數(shù)據(jù)集和綠色化指標(biāo)數(shù)據(jù)集；宏觀需求指標(biāo)值包括智能化指標(biāo)值、高效性指標(biāo)值、可靠性指標(biāo)值和綠色化指標(biāo)值。

利用基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法分別計(jì)算智能化指標(biāo)數(shù)據(jù)集、高效性指標(biāo)數(shù)據(jù)集、可靠性指標(biāo)數(shù)據(jù)集和綠色化指標(biāo)數(shù)據(jù)集中個(gè)數(shù)據(jù)的權(quán)重，然后根據(jù)各數(shù)據(jù)集和對(duì)應(yīng)權(quán)重計(jì)算得到對(duì)應(yīng)的智能化指標(biāo)值、高效性指標(biāo)值、可靠性指標(biāo)值和綠色化指標(biāo)值。

步驟S140：利用DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法計(jì)算各宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重。

采用DEMATEL-ANP和反熵權(quán)法相結(jié)合的最優(yōu)組合賦權(quán)方法，對(duì)宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行確定，從而將指標(biāo)的專家經(jīng)驗(yàn)信息和指標(biāo)客觀屬性綜合在一起。對(duì)應(yīng)地，本實(shí)施例中，宏觀需求指標(biāo)包括智能化指標(biāo)、高效性指標(biāo)、可靠性指標(biāo)和綠色化指標(biāo)。利用DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法分別計(jì)算得到智能化指標(biāo)、高效性指標(biāo)、可靠性指標(biāo)和綠色化指標(biāo)的權(quán)重。

步驟S150：根據(jù)宏觀需求指標(biāo)值以及對(duì)應(yīng)宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算得到綜合評(píng)估結(jié)果并輸出。

對(duì)相應(yīng)的指標(biāo)評(píng)估值和對(duì)應(yīng)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，即可得到智能電網(wǎng)示范工程的綜合評(píng)估結(jié)果。輸出綜合評(píng)估結(jié)果的方式并不唯一，可以是輸出至存儲(chǔ)器進(jìn)行存儲(chǔ)，也可以是輸出至顯示器進(jìn)行顯示。

通過(guò)基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法和DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法分別確定微觀評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重和宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重，建立智能電網(wǎng)綜合效益評(píng)估指標(biāo)體系，以便進(jìn)行智能電網(wǎng)示范工程綜合評(píng)估。具體地，智能電網(wǎng)綜合效益評(píng)估指標(biāo)體系的建立應(yīng)遵循智能電網(wǎng)未來(lái)重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域和關(guān)鍵技術(shù)，將智能電網(wǎng)評(píng)估指標(biāo)體系劃分為宏觀指標(biāo)集和微觀指標(biāo)集兩個(gè)層次。其中，宏觀指標(biāo)集主要通過(guò)剖析利益相關(guān)者的實(shí)際需求；微觀指標(biāo)集則是對(duì)宏觀指標(biāo)分解和轉(zhuǎn)化，通過(guò)二維效益分析映射法進(jìn)一步分解轉(zhuǎn)化，形成具體完整、相互獨(dú)立的指標(biāo)。

電能的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，是人類征服自然過(guò)程中所取得的具有劃時(shí)代意義的成就。隨著電能一步一步進(jìn)入人類生產(chǎn)生活的各個(gè)方面，作為電能輸送平臺(tái)的電網(wǎng)也同時(shí)經(jīng)歷了點(diǎn)一線一面的發(fā)展過(guò)程，傳輸距離由近及遠(yuǎn)，傳送容量由小到大，傳輸質(zhì)量、穩(wěn)定性、與外部環(huán)境的協(xié)調(diào)性等逐步提高。按照電網(wǎng)智能化發(fā)展的相關(guān)定義，結(jié)合電網(wǎng)本身具有的自然屬性、社會(huì)屬性、技術(shù)特性、客體特性、功能特性五個(gè)角度對(duì)電網(wǎng)智能化發(fā)展特性進(jìn)行分析，電網(wǎng)智能化發(fā)展特性分析技術(shù)路線圖如圖2所示。

宏觀需求指標(biāo)是對(duì)智能電網(wǎng)所帶來(lái)的安全、經(jīng)濟(jì)以及社會(huì)效益等核心價(jià)值的評(píng)估，而價(jià)值是需求的體現(xiàn)，智能電網(wǎng)的核心價(jià)值正是電網(wǎng)利益相關(guān)者核心需求的體現(xiàn)。宏觀需求指標(biāo)本質(zhì)上是對(duì)電網(wǎng)利益相關(guān)者需求滿足程度的衡量，但電網(wǎng)各利益相關(guān)者的需求間存在耦合性和對(duì)立性，分析中容易造成指標(biāo)遺漏，影響指標(biāo)全面性。因此，在構(gòu)建指標(biāo)體系時(shí)，綜合考慮各利益相關(guān)者的需求，從電網(wǎng)運(yùn)行的角度出發(fā)，找到需求的平衡點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)和諧發(fā)展。結(jié)合電網(wǎng)運(yùn)行特點(diǎn)及智能電網(wǎng)的智能、高效、可靠、綠色四大基本屬性。對(duì)電網(wǎng)利益相關(guān)者關(guān)注重點(diǎn)按智能化、高效性、可靠性、綠色化需求進(jìn)行劃分，具體如下：

1)智能化需求：安全經(jīng)濟(jì)、靈活可靠的智能裝備是智能電網(wǎng)的基礎(chǔ)；優(yōu)質(zhì)的電能質(zhì)量可以有效提高用戶用電滿意度，是智能電網(wǎng)建設(shè)的主要任務(wù)之一；因此重點(diǎn)關(guān)注設(shè)施智能化水平和電能質(zhì)量，量化指標(biāo)為設(shè)施智能化程度和供電質(zhì)量；

2)高效性需求：通過(guò)高效的運(yùn)營(yíng)管理手段，可起到優(yōu)化電網(wǎng)資產(chǎn)利用率，降低損耗，節(jié)約建設(shè)成本的作用，因此重點(diǎn)關(guān)注電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)效率，量化指標(biāo)為運(yùn)營(yíng)高效性；

3)可靠性需求：安全、可靠、支持自愈的供電能力是電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的根本保障，因此重點(diǎn)關(guān)注供電能力，量化指標(biāo)為供電可靠性；

4)綠色化需求：構(gòu)建支持雙向通信、協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的智能電網(wǎng)是未來(lái)社會(huì)發(fā)展的必然趨勢(shì)，因此重點(diǎn)關(guān)注電網(wǎng)與用戶互動(dòng)能力和與新能源、環(huán)境協(xié)調(diào)能力，量化指標(biāo)為電網(wǎng)互動(dòng)性和發(fā)展協(xié)調(diào)性。

通過(guò)將宏觀指標(biāo)集和微觀指標(biāo)集結(jié)合，即可構(gòu)建完整的智能電網(wǎng)綜合評(píng)估指標(biāo)體系，其中包括4個(gè)宏觀指標(biāo)，如圖3所示。

每一個(gè)宏觀指標(biāo)又可通過(guò)二維效益分析映射法進(jìn)一步分解和轉(zhuǎn)化，得到相應(yīng)的微觀指標(biāo)集。指標(biāo)分解：首先明確指標(biāo)針對(duì)的時(shí)間、空間和對(duì)象，根據(jù)不同的考察點(diǎn)，選擇合適的維度，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分解，同時(shí)其指標(biāo)界也分解為可供分解對(duì)象在特定維度上的界。指標(biāo)轉(zhuǎn)化：首先通過(guò)業(yè)務(wù)流程分析或數(shù)據(jù)挖掘等方法剖析該指標(biāo)的各個(gè)影響因素，針對(duì)每個(gè)影響因素選取合適的過(guò)程指標(biāo)進(jìn)行量化和評(píng)估，完成指標(biāo)及相應(yīng)指標(biāo)界的轉(zhuǎn)化，進(jìn)而形成具有因果關(guān)系的一系列指標(biāo)。通過(guò)指標(biāo)的分解，智能電網(wǎng)的特性指標(biāo)得以細(xì)化，確定了指標(biāo)的各個(gè)基本組成部分。通過(guò)指標(biāo)轉(zhuǎn)化，原有指標(biāo)的影響因素被轉(zhuǎn)化為可量化分析的一系列下屬指標(biāo)，便于對(duì)智能電網(wǎng)的特性進(jìn)行評(píng)估。各個(gè)宏觀指標(biāo)下微觀指標(biāo)的分解轉(zhuǎn)化結(jié)果如圖4～圖7所示。

智能化：(1)為適應(yīng)電網(wǎng)的智能化發(fā)展，對(duì)電網(wǎng)的配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也提出了相應(yīng)要求，即該設(shè)施可支持電網(wǎng)雙向通信、實(shí)時(shí)信息采集、自動(dòng)化管理等多項(xiàng)功能的實(shí)現(xiàn)，從而對(duì)電網(wǎng)智能化運(yùn)行起到支撐作用。本發(fā)明從目前較為成熟的電網(wǎng)智能化設(shè)施，即電網(wǎng)通信基礎(chǔ)、電網(wǎng)自動(dòng)化應(yīng)用和智能化系統(tǒng)三方面進(jìn)行分析。(2)智能電網(wǎng)智能化的最終落腳點(diǎn)為通過(guò)對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行智能控制實(shí)現(xiàn)供電能力的提升，供電能力指供應(yīng)到用戶受電端電能的品質(zhì)，重點(diǎn)針對(duì)除電壓偏差外的電能質(zhì)量，隨著電力體制改革的深入，電能也作為商品走進(jìn)市場(chǎng)，其質(zhì)量的優(yōu)劣也越來(lái)越受到人們的重視。本發(fā)明從技術(shù)性層面來(lái)衡量電能質(zhì)量，分別對(duì)電壓穩(wěn)態(tài)質(zhì)量和暫態(tài)質(zhì)量的控制調(diào)節(jié)能力進(jìn)行分析。

高效性：(1)電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)效率的提高，依托于智能化配電技術(shù)的推廣應(yīng)用，可以起到提升電網(wǎng)資產(chǎn)利用率，延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命、優(yōu)化電網(wǎng)的投資，降低企業(yè)成本等作用。本發(fā)明從系統(tǒng)容量利用水平、運(yùn)行管理水平、設(shè)備利用水平三方面進(jìn)行分析。(2)電網(wǎng)互動(dòng)性是指電網(wǎng)與用戶之間的進(jìn)行交易互動(dòng)，即用電信息在電網(wǎng)與用戶之間的即時(shí)交換能力，并通過(guò)用戶需求響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)負(fù)荷的避峰就谷等用電行為，從而提升電網(wǎng)的互動(dòng)性和服務(wù)質(zhì)量，最終實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)相關(guān)業(yè)務(wù)的高效運(yùn)行。本發(fā)明從用電信息交互能力和需求側(cè)響應(yīng)水平兩方面進(jìn)行分析。

可靠性：不管是對(duì)傳統(tǒng)電網(wǎng)，還是對(duì)未來(lái)的智能電網(wǎng)，可靠性都是電網(wǎng)建設(shè)發(fā)展的根本所在，也是電網(wǎng)其他需求實(shí)現(xiàn)的重要保。本發(fā)明從電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)水平、電源備用情況、負(fù)荷供應(yīng)水平、故障自愈能力和災(zāi)害抵抗能力等五方面進(jìn)行分析。

綠色化：在能源短缺、環(huán)境保護(hù)和氣候變化等問(wèn)題日益突出的背景下，各國(guó)政府開(kāi)始實(shí)行可持續(xù)性發(fā)展戰(zhàn)略，將人類與環(huán)境的和諧友好作為未來(lái)的關(guān)注重點(diǎn)。面對(duì)眾多挑戰(zhàn)，要求電網(wǎng)具備更強(qiáng)的發(fā)展協(xié)調(diào)和適應(yīng)性。本發(fā)明從電網(wǎng)自身的適應(yīng)發(fā)展、電網(wǎng)與新能源的協(xié)調(diào)發(fā)展以及電網(wǎng)與環(huán)境和諧發(fā)展三方面進(jìn)行分析。

宏觀指標(biāo)集主要通過(guò)剖析利益相關(guān)者的實(shí)際需求；微觀指標(biāo)集則是對(duì)宏觀指標(biāo)分解和轉(zhuǎn)化，通過(guò)二維效益分析映射法進(jìn)一步分解轉(zhuǎn)化，所形成的指標(biāo)更加具體完整、相互獨(dú)立，不存在耦合依賴關(guān)系。

將上述的宏觀需求指標(biāo)集和微觀評(píng)估指標(biāo)集結(jié)合在一起，即構(gòu)成了完整的智能電網(wǎng)多層級(jí)評(píng)估指標(biāo)體系，其中包括智能化、高效性、可靠性、綠色化4個(gè)宏觀需求指標(biāo)，每個(gè)需求指標(biāo)對(duì)應(yīng)1個(gè)微觀評(píng)估指標(biāo)集，各具體指標(biāo)如表1所示。該指標(biāo)體系包含了設(shè)備智能化、信息采集與處理、故障自愈水平、網(wǎng)架堅(jiān)強(qiáng)度、供電可靠性、清潔能源接入、環(huán)保與節(jié)能減排等方面，充分體現(xiàn)了智能電網(wǎng)的發(fā)展特點(diǎn)。

表1

即本實(shí)施例中，智能化指標(biāo)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)包括變電站通信光纖化率、電力光纖到戶比例、變電站光纖通信誤碼故障率、配電終端在線率、配電終端通信光纖化率、信息系統(tǒng)集成化程度、饋線自動(dòng)化終端覆蓋率、站所監(jiān)控終端覆蓋率、變電站綜合自動(dòng)化率、微網(wǎng)EMS(能量管理系統(tǒng))覆蓋率、間歇式能源場(chǎng)站調(diào)度系統(tǒng)覆蓋率、配網(wǎng)自動(dòng)化系統(tǒng)覆蓋率、電網(wǎng)可監(jiān)控電動(dòng)汽車充換電站占比、主網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警功能、主網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)防御控制功能、大規(guī)模間歇性能源消納控制功能、微電網(wǎng)控制水平、有序充電引導(dǎo)功能、間歇式能源發(fā)電站有功控制比例、間歇式能源發(fā)電站無(wú)功控制比例、電壓無(wú)功綜合自動(dòng)調(diào)節(jié)裝置比例、靜態(tài)無(wú)功補(bǔ)償裝置比例、動(dòng)態(tài)電壓恢復(fù)器安裝比例、安裝故障電流限制器比例、變電站避雷裝置安裝比例和線路避雷器安裝比例。

高效性指標(biāo)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)包括變電容載比、中壓線路負(fù)載率、變電站智能化巡檢比例、線路完好率、主要設(shè)備完好率、電動(dòng)汽車充電站年負(fù)載率、電動(dòng)汽車換電站年負(fù)載率、高壓線路可用系數(shù)、主變可用系數(shù)、110kV及以上斷路器可用系數(shù)、電動(dòng)汽車充換電站監(jiān)測(cè)率、智能電表安裝率、用電信息采集系統(tǒng)覆蓋率、客戶服務(wù)信息系統(tǒng)覆蓋率、95598呼叫中心系統(tǒng)覆蓋率、實(shí)行動(dòng)態(tài)電價(jià)用電量比例、負(fù)荷控制比例、微電網(wǎng)控制比例和電動(dòng)汽車充換電站控制比例。

可靠性指標(biāo)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)包括高壓電網(wǎng)N-2通過(guò)率、中壓線路聯(lián)絡(luò)率、中壓線路站間聯(lián)絡(luò)率、中壓線路平均分段數(shù)、變電站單電源接線率、變電站單變率、主變“N-1”通過(guò)率、中壓線路“N-1”通過(guò)率、主變“N-2”通過(guò)率、中壓線路“N-2”通過(guò)率、低壓平均停電時(shí)間、自愈控制正確率、動(dòng)態(tài)不間斷電源應(yīng)用率、分布式電源、儲(chǔ)能等自備電源用戶比例、微電網(wǎng)供電用戶比例、電動(dòng)汽車換電站供電半徑用戶比例、110kV及以上線路防風(fēng)能力等級(jí)比例、10kV線路防風(fēng)能力等級(jí)比例、臺(tái)風(fēng)預(yù)警高壓線路覆蓋率、臺(tái)風(fēng)預(yù)警中壓線路覆蓋率、雷電預(yù)警高壓線路覆蓋率、雷電預(yù)警中壓線路覆蓋率、污閃預(yù)警高壓線路覆蓋率和污閃預(yù)警中壓線路覆蓋率。

綠色化指標(biāo)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)包括長(zhǎng)度超限線路比例、高損配變比例、節(jié)能型變電站比例、新能源電站年發(fā)電量占比、新能源電站裝機(jī)容量滲透率、微電網(wǎng)新能源年發(fā)電量比例、分布式電源發(fā)電和儲(chǔ)能容量比例、分布式電源容量并網(wǎng)率、可再生能源發(fā)電容量比例和電動(dòng)汽車充電站用電量比例。

表2列舉了各項(xiàng)微觀評(píng)估指標(biāo)的具體類型和理想值，取值采用百分制。

表2

在選取具體微觀指標(biāo)時(shí)，明確定義各個(gè)指標(biāo)，且指標(biāo)均為定量指標(biāo)，計(jì)算方法簡(jiǎn)單，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)容易獲取，方便在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用。

組合賦權(quán)法的核心思想是組合權(quán)向量對(duì)應(yīng)的評(píng)估值與原權(quán)向量對(duì)應(yīng)的評(píng)估值向量之間的偏差應(yīng)盡可能小。假設(shè)有k種賦權(quán)方法，n個(gè)評(píng)估指標(biāo)的綜合權(quán)重向量為A＝[a₁，a₂，...，a_j，...，a_n]^T，可以將k種賦權(quán)方法看作從總體中抽取的樣本。對(duì)于主觀權(quán)重，如果賦權(quán)的數(shù)量趨于很大時(shí)，由統(tǒng)計(jì)學(xué)的大數(shù)定理可知，其判斷的權(quán)重向量的綜合結(jié)果應(yīng)該接近綜合權(quán)重向量A，對(duì)于客觀權(quán)重，采用不同的算法得到的結(jié)果具有重復(fù)性。因此可以用已有的主、客觀權(quán)重來(lái)估計(jì)綜合權(quán)重向量A。

在一個(gè)實(shí)施例中，步驟S120步驟122至步驟126。

步驟122：對(duì)預(yù)設(shè)的主觀權(quán)重總體和客觀權(quán)重總體進(jìn)行樣本抽取，得到各微觀評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重樣本。

假設(shè)分別從主觀權(quán)重總體中抽取p個(gè)樣本，客觀權(quán)重總體中抽取k-p個(gè)樣本，對(duì)于第i個(gè)評(píng)估指標(biāo)，有k個(gè)權(quán)重樣本。

步驟124：根據(jù)權(quán)重樣本建立對(duì)應(yīng)微觀評(píng)估指標(biāo)的綜合權(quán)重模型。

對(duì)于第i個(gè)評(píng)估指標(biāo)，根據(jù)k個(gè)權(quán)重樣本組成該評(píng)估指標(biāo)的綜合權(quán)重a_i，需要滿足a_i與k個(gè)主客觀權(quán)重的偏差越小越好。綜合權(quán)重模型如下：

其中，a_i為第i個(gè)指標(biāo)組合后的權(quán)重；α、β分別為主、客觀權(quán)重的相對(duì)重要程度系數(shù)；g_is、g_it分別為第s種主觀賦權(quán)法和第t種客觀賦權(quán)法對(duì)第i個(gè)指標(biāo)的賦權(quán)結(jié)果。

k個(gè)樣本來(lái)自2個(gè)總體，對(duì)于第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的原理，計(jì)算指標(biāo)的主觀權(quán)重g_is和客觀權(quán)重g_it的期望值：

根據(jù)上式，按照矩估計(jì)的基本思想，對(duì)于第i個(gè)指標(biāo)，其主、客觀重要性系數(shù)分別為：

對(duì)于n個(gè)指標(biāo)，可以看成從2個(gè)總體中分別取出n個(gè)樣本，同樣按照矩估計(jì)的基本思想，可以得到綜合指標(biāo)中主、客觀重要性系數(shù)：

A＝[a₁，a₂，...，a_j，...，a_n]為k種賦權(quán)法組合所得的最終權(quán)重向量?；诳偲钭钚〉膬?yōu)化組合賦權(quán)法不僅要利用權(quán)重信息，還將評(píng)估向量作為組合的基礎(chǔ)，將權(quán)重向量與評(píng)估值融合建立優(yōu)化模型。

步驟126：對(duì)各綜合權(quán)重模型構(gòu)造拉格朗日函數(shù)，并根據(jù)拉格朗日函數(shù)計(jì)算得到計(jì)算微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)的權(quán)重。

為了求解a₁，對(duì)該模型構(gòu)造拉格朗日函數(shù)L(a₁，μ)，根據(jù)極值存在的必要條件，分別對(duì)a_i和μ求一階偏導(dǎo)數(shù)：

令偏導(dǎo)數(shù)為0，以i＝1，2，...，n分別展開(kāi)，可計(jì)算得到：

從而得到綜合權(quán)重向量A＝[a₁，a₂，...，a_j，...，a_n]。其中，a_n為微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中第n個(gè)數(shù)據(jù)的權(quán)重。

微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)量較多，以定量指標(biāo)為主，且指標(biāo)之間不存在耦合依存關(guān)系，相對(duì)獨(dú)立性較強(qiáng)。采用基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法，避免由于單一賦權(quán)法確定權(quán)重而容易受到賦權(quán)法的影響造成賦權(quán)結(jié)果的偏倚的問(wèn)題，提高了評(píng)估結(jié)果的科學(xué)性和合理性。

在一個(gè)實(shí)施例中，步驟S140包括步驟142至步驟146。

步驟142：根據(jù)DEMATEL-ANP方法計(jì)算各宏觀需求指標(biāo)的主觀權(quán)重。

具體地，步驟142包括步驟1421至步驟1426。

步驟1421：根據(jù)宏觀需求指標(biāo)兩兩之間關(guān)聯(lián)關(guān)系，建立ANP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

宏觀需求指標(biāo)作為ANP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)層元素。針對(duì)智能電網(wǎng)綜合評(píng)估問(wèn)題，可將電網(wǎng)整體評(píng)估作為控制層(目標(biāo))，宏觀指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)層元素，根據(jù)宏觀指標(biāo)兩兩之間關(guān)聯(lián)關(guān)系，建立各元素間的ANP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖8所示。

步驟1422：根據(jù)ANP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)得到直接影響矩陣。

設(shè)ANP的網(wǎng)絡(luò)層中有元素E₁，E₂，…，E_n，元素E_j(j≠i)對(duì)于E_i的直接影響程度為y_ij。依次以E_i(i＝1，2，...，n)為次準(zhǔn)則，將其余元素(除E_i外)對(duì)該準(zhǔn)則元素的直接影響程度進(jìn)行兩兩比較，獲得相應(yīng)的判斷矩陣，再利用特征根法得出以E_i為準(zhǔn)則下的權(quán)重向量

將所有次準(zhǔn)則下的權(quán)重向量合成為權(quán)重矩陣，由于在構(gòu)造判斷矩陣過(guò)程中，沒(méi)有考慮元素對(duì)自身的影響，所以形成的內(nèi)部依賴矩陣是對(duì)角線殘缺的。在權(quán)重矩陣對(duì)角線上填0(表示元素對(duì)自身沒(méi)有直接影響)，即可得DEMATEL方法中的直接影響矩陣W_d。

步驟1423：根據(jù)直接影響矩陣，利用DEMATEL方法得到各網(wǎng)絡(luò)層元素間的平均綜合影響矩陣。

根據(jù)DEMATEL方法求取綜合影響矩陣時(shí)，需滿足矩陣收斂的條件，否則無(wú)法確定綜合影響矩陣是否可以獲得，因此為回避上述問(wèn)題，本方法計(jì)算了各層次指標(biāo)間的平均綜合影響矩陣W。

當(dāng)n充分大時(shí)，可采用W＝W_d(I-W_d)^-1進(jìn)行近似計(jì)算，其中I為單位矩陣，矩陣W即為所需構(gòu)建的內(nèi)部依賴矩陣，簡(jiǎn)稱其為綜合影響權(quán)重矩陣。將各元素集的內(nèi)部依賴矩陣進(jìn)行合并，即可得到系統(tǒng)超矩陣。根據(jù)綜合影響權(quán)重矩陣W的極限是否唯一，可分為兩種情況進(jìn)行討論：

(1)存在唯一極限值時(shí)，W＝lim_n→∞(W_d)ⁿ；

(2)當(dāng)存在多個(gè)極限值時(shí)，矩陣呈現(xiàn)周期性變化，設(shè)P點(diǎn)為某次循環(huán)周期的開(kāi)始，P點(diǎn)極限值為且T為循環(huán)周期，則整個(gè)周期內(nèi)的極限值分別為取各點(diǎn)的平均值即可得到平均綜合影響矩陣的極限值。

步驟1424：利用DEMATEL方法對(duì)各網(wǎng)絡(luò)層元素之間的影響程度進(jìn)行計(jì)算，得到加權(quán)矩陣。

對(duì)于系統(tǒng)的加權(quán)矩陣A，同樣借鑒DEMATEL方法，對(duì)各元素集之間影響程度進(jìn)行計(jì)算。

步驟1425：根據(jù)平均綜合影響矩陣和加權(quán)矩陣得到系統(tǒng)加權(quán)超矩陣。

將加權(quán)矩陣與平均綜合影響矩陣結(jié)合，即可得到系統(tǒng)加權(quán)超矩陣

步驟1426：對(duì)系統(tǒng)加權(quán)超矩陣進(jìn)行演化，得到各宏觀需求指標(biāo)的主觀權(quán)重。

對(duì)上述矩陣進(jìn)行2k+1次演化(k→+∞)，最終形成一個(gè)長(zhǎng)期穩(wěn)定矩陣，其各行非零值均相同，即得到各評(píng)估指標(biāo)的主觀權(quán)重向量

智能電網(wǎng)各宏觀需求指標(biāo)間存在相互依存、相互影響的關(guān)系，需要通過(guò)比較間接優(yōu)勢(shì)度的方式得到ANP判斷矩陣，同時(shí)借鑒DEMATEL法改進(jìn)內(nèi)部依賴矩陣的構(gòu)建方法，避免元素對(duì)自身影響程度主觀估計(jì)的同時(shí)，解決構(gòu)建判斷矩陣時(shí)直接影響和間接影響不統(tǒng)一的問(wèn)題。

步驟144：根據(jù)反熵權(quán)法計(jì)算各宏觀需求指標(biāo)的客觀權(quán)重。

宏觀指標(biāo)的客觀權(quán)重向量ω_o采用反熵權(quán)法進(jìn)行確定，在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，指標(biāo)的差異性越大，熵值越小，指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)越大；反之，指標(biāo)的差異性越小，熵值越大，指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)越小。為避免出現(xiàn)熵權(quán)法中指標(biāo)差異度敏感性較大，導(dǎo)致權(quán)重分配時(shí)出現(xiàn)了指標(biāo)過(guò)小的極端情況，選用反熵權(quán)法確定指標(biāo)客觀權(quán)重。

其中，0≤p_j≤1且反熵值與熵值的特征有所不同，指標(biāo)的差異性越大，反熵值和指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)均越大；反之，指標(biāo)的差異性越小，反熵值和指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)均越小。

具體地，步驟144包括步驟1442和步驟1444。

步驟1442：根據(jù)反熵權(quán)法計(jì)算各宏觀需求指標(biāo)的反熵。

設(shè)評(píng)估問(wèn)題有m個(gè)評(píng)估對(duì)象，n個(gè)評(píng)估指標(biāo)，指標(biāo)值為x_ij＝(i＝1，2，...，n；j＝1，2，...，m)，評(píng)估矩陣為X＝(x_ij)_n×m。根據(jù)評(píng)估矩陣X確定各指標(biāo)的反熵為：

其中，h_i表示第i個(gè)宏觀需求指標(biāo)的反熵，r_ij為評(píng)估矩陣中第i行第j列的數(shù)據(jù)。

步驟1444：根據(jù)反熵計(jì)算對(duì)應(yīng)宏觀需求指標(biāo)的客觀權(quán)重。

根據(jù)反熵值進(jìn)一步確定各指標(biāo)的客觀權(quán)重ω_oi。

其中，ω_oi為第i個(gè)宏觀需求指標(biāo)的客觀權(quán)重，h_i表示第i個(gè)宏觀需求指標(biāo)的反熵。

步驟146：根據(jù)主觀權(quán)重和客觀權(quán)重計(jì)算得到對(duì)應(yīng)宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重。

根據(jù)DEMATEL-ANP方法，確定指標(biāo)主觀權(quán)重集合ω_s＝{ω_si|1≤i≤n}，根據(jù)反熵權(quán)法，確定各指標(biāo)的客觀權(quán)重集合ω_o＝{ω_oi|1≤i≤n}。根據(jù)指標(biāo)的不同，主客觀權(quán)重的相對(duì)重要程度也有所不同。設(shè)主觀權(quán)重與客觀權(quán)重的相對(duì)重要程度分別表示為α和β，結(jié)合矩估計(jì)理論的基本思想，最終計(jì)算出各指標(biāo)的主觀和客觀權(quán)重重要系數(shù)α_i和β_i。

利用已得的主觀權(quán)重集合、客觀權(quán)重集合以及主客觀權(quán)重的相對(duì)重要系數(shù)，最終可計(jì)算出綜合主、客觀信息確定對(duì)應(yīng)宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重ω_i。

ANP(Analytic Network Process，網(wǎng)絡(luò)分析)法通過(guò)內(nèi)部循環(huán)、反饋的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以有效處理宏觀需求指標(biāo)間存在的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系，并利用DEMATEL(Decision Making Trial And Evaluation Laboratory，決策試驗(yàn)和評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)室)理論對(duì)ANP方法進(jìn)行改進(jìn)，解決元素對(duì)自身的影響以及元素間相互關(guān)系無(wú)法客觀表示的問(wèn)題。反熵權(quán)法的使用有助于對(duì)指標(biāo)屬性的客觀評(píng)估，從而使所得的評(píng)估結(jié)果更加客觀、合理，還能有效降低權(quán)重對(duì)指標(biāo)差異度的敏感性，從而減少權(quán)重分配時(shí)極端情況出現(xiàn)的頻率。

將上述基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法和DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法進(jìn)行綜合，即可得到圖9所示的組合權(quán)重分層優(yōu)選模型。分別確定宏觀需求指標(biāo)和微觀評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重后，再綜合考慮客觀事實(shí)、專業(yè)知識(shí)與工程經(jīng)驗(yàn)，分別對(duì)成本型、收益型、特定型三種不同類型的微觀指標(biāo)進(jìn)行百分制評(píng)分，最后對(duì)相應(yīng)的指標(biāo)評(píng)估值進(jìn)行加權(quán)求和，即可得到智能化、高效性、可靠性、綠色化四個(gè)方面以及整個(gè)智能電網(wǎng)示范工程綜合評(píng)估結(jié)果。

上述智能電網(wǎng)示范工程綜合評(píng)估方法，利用基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法計(jì)算微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)的權(quán)重，避免由于單一賦權(quán)法確定權(quán)重而容易受到賦權(quán)法的影響造成賦權(quán)結(jié)果的偏倚的問(wèn)題。通過(guò)DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法確定宏觀指標(biāo)權(quán)重，基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法確定微觀指標(biāo)權(quán)重，對(duì)智能電網(wǎng)示范工程微觀評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，既能有效反映決策者的主觀意愿，又可以將客觀數(shù)據(jù)之間的統(tǒng)計(jì)反映在權(quán)重中，使得賦權(quán)的結(jié)果更加公正。全面地考慮了智能電網(wǎng)的需求與屬性，指標(biāo)權(quán)重和評(píng)分的確定合理且客觀，能夠科學(xué)地評(píng)估綜合效益，評(píng)估可靠性高，具有指導(dǎo)性作用，對(duì)智能電網(wǎng)示范工程的項(xiàng)目規(guī)劃和后評(píng)估具有一定的意義。

在一個(gè)實(shí)施例中，一種智能電網(wǎng)示范工程綜合評(píng)估系統(tǒng)，如圖10所示，包括指標(biāo)數(shù)據(jù)接收模塊110、微觀權(quán)重計(jì)算模塊120、指標(biāo)值計(jì)算模塊130、宏觀權(quán)重計(jì)算模塊140和綜合評(píng)估輸出模塊150。

指標(biāo)數(shù)據(jù)接收模塊110用于接收智能電網(wǎng)的微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集。

微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中包括多種數(shù)據(jù)，每種數(shù)據(jù)均為智能電網(wǎng)的一種微觀評(píng)估指標(biāo)。微觀評(píng)估指標(biāo)的類型并不唯一，具體包括效益型指標(biāo)、成本型指標(biāo)和特定型指標(biāo)。

微觀權(quán)重計(jì)算模塊120用于利用基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法計(jì)算微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)的權(quán)重。

利用基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法計(jì)算微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)的權(quán)重，避免由于單一賦權(quán)法確定權(quán)重而容易受到賦權(quán)法的影響造成賦權(quán)結(jié)果的偏倚的問(wèn)題。

指標(biāo)值計(jì)算模塊130用于根據(jù)微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集以及對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的權(quán)重，計(jì)算得到宏觀需求指標(biāo)值。

微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中包括的數(shù)據(jù)種類并不唯一，根據(jù)微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集計(jì)算得到的宏觀需求指標(biāo)值的種類也對(duì)應(yīng)有所不同。本實(shí)施例中，微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集包括微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)包括智能化指標(biāo)數(shù)據(jù)集、高效性指標(biāo)數(shù)據(jù)集、可靠性指標(biāo)數(shù)據(jù)集和綠色化指標(biāo)數(shù)據(jù)集；宏觀需求指標(biāo)值包括智能化指標(biāo)值、高效性指標(biāo)值、可靠性指標(biāo)值和綠色化指標(biāo)值。

微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中包括的數(shù)據(jù)種類并不唯一，根據(jù)微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集計(jì)算得到的宏觀需求指標(biāo)值的種類也對(duì)應(yīng)有所不同。本實(shí)施例中，微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集包括微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)包括智能化指標(biāo)數(shù)據(jù)集、高效性指標(biāo)數(shù)據(jù)集、可靠性指標(biāo)數(shù)據(jù)集和綠色化指標(biāo)數(shù)據(jù)集；宏觀需求指標(biāo)值包括智能化指標(biāo)值、高效性指標(biāo)值、可靠性指標(biāo)值和綠色化指標(biāo)值。

宏觀權(quán)重計(jì)算模塊140用于利用DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法計(jì)算各宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重。

采用DEMATEL-ANP和反熵權(quán)法相結(jié)合的最優(yōu)組合賦權(quán)方法，對(duì)宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行確定，從而將指標(biāo)的專家經(jīng)驗(yàn)信息和指標(biāo)客觀屬性綜合在一起。對(duì)應(yīng)地，本實(shí)施例中，宏觀需求指標(biāo)包括智能化指標(biāo)、高效性指標(biāo)、可靠性指標(biāo)和綠色化指標(biāo)。利用DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法分別計(jì)算得到智能化指標(biāo)、高效性指標(biāo)、可靠性指標(biāo)和綠色化指標(biāo)的權(quán)重。

綜合評(píng)估輸出模塊150用于根據(jù)宏觀需求指標(biāo)值以及對(duì)應(yīng)宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算得到綜合評(píng)估結(jié)果并輸出。

對(duì)相應(yīng)的指標(biāo)評(píng)估值和對(duì)應(yīng)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，即可得到智能電網(wǎng)示范工程的綜合評(píng)估結(jié)果。輸出綜合評(píng)估結(jié)果的方式并不唯一，可以是輸出至存儲(chǔ)器進(jìn)行存儲(chǔ)，也可以是輸出至顯示器進(jìn)行顯示。

在一個(gè)實(shí)施例中，微觀權(quán)重計(jì)算模塊120包括權(quán)重樣本抽樣單元、權(quán)重模型建立單元和微觀權(quán)值計(jì)算單元。

權(quán)重樣本抽樣單元用于對(duì)預(yù)設(shè)的主觀權(quán)重總體和客觀權(quán)重總體進(jìn)行樣本抽取，得到各微觀評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重樣本。

權(quán)重模型建立單元用于根據(jù)權(quán)重樣本建立對(duì)應(yīng)微觀評(píng)估指標(biāo)的綜合權(quán)重模型。

微觀權(quán)值計(jì)算單元用于對(duì)各綜合權(quán)重模型構(gòu)造拉格朗日函數(shù)，并根據(jù)拉格朗日函數(shù)計(jì)算得到計(jì)算微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)的權(quán)重。

采用基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法，避免由于單一賦權(quán)法確定權(quán)重而容易受到賦權(quán)法的影響造成賦權(quán)結(jié)果的偏倚的問(wèn)題，提高了評(píng)估結(jié)果的科學(xué)性和合理性。

在一個(gè)實(shí)施例中，宏觀權(quán)重計(jì)算模塊140包括主觀權(quán)重計(jì)算單元、客觀權(quán)重計(jì)算單元和宏觀權(quán)重計(jì)算單元。

主觀權(quán)重計(jì)算單元用于根據(jù)DEMATEL-ANP方法計(jì)算各宏觀需求指標(biāo)的主觀權(quán)重。

具體地，主觀權(quán)重計(jì)算單元包括ANP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)建立單元、直接影響矩陣計(jì)算單元、平均綜合影響矩陣計(jì)算單元、加權(quán)矩陣計(jì)算單元、加權(quán)超矩陣計(jì)算單元和主觀權(quán)重計(jì)算單元。

ANP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)建立單元用于根據(jù)宏觀需求指標(biāo)兩兩之間關(guān)聯(lián)關(guān)系，建立ANP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。宏觀需求指標(biāo)作為ANP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)層元素。

直接影響矩陣計(jì)算單元用于根據(jù)ANP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)得到直接影響矩陣。

平均綜合影響矩陣計(jì)算單元用于根據(jù)直接影響矩陣，利用DEMATEL方法得到各網(wǎng)絡(luò)層元素間的平均綜合影響矩陣。

加權(quán)矩陣計(jì)算單元用于利用DEMATEL方法對(duì)各網(wǎng)絡(luò)層元素之間的影響程度進(jìn)行計(jì)算，得到加權(quán)矩陣。

加權(quán)超矩陣計(jì)算單元用于根據(jù)平均綜合影響矩陣和加權(quán)矩陣得到系統(tǒng)加權(quán)超矩陣。

主觀權(quán)重計(jì)算單元用于對(duì)系統(tǒng)加權(quán)超矩陣進(jìn)行演化，得到各宏觀需求指標(biāo)的主觀權(quán)重。

智能電網(wǎng)各宏觀需求指標(biāo)間存在相互依存、相互影響的關(guān)系，需要通過(guò)比較間接優(yōu)勢(shì)度的方式得到ANP判斷矩陣，同時(shí)借鑒DEMATEL法改進(jìn)內(nèi)部依賴矩陣的構(gòu)建方法，避免元素對(duì)自身影響程度主觀估計(jì)的同時(shí)，解決構(gòu)建判斷矩陣時(shí)直接影響和間接影響不統(tǒng)一的問(wèn)題。

客觀權(quán)重計(jì)算單元用于根據(jù)反熵權(quán)法計(jì)算各宏觀需求指標(biāo)的客觀權(quán)重。

具體地，客觀權(quán)重計(jì)算單元包括指標(biāo)反熵計(jì)算單元和客觀權(quán)重計(jì)算單元。

指標(biāo)反熵計(jì)算單元用于根據(jù)反熵權(quán)法計(jì)算各宏觀需求指標(biāo)的反熵。

客觀權(quán)重計(jì)算單元用于根據(jù)反熵計(jì)算對(duì)應(yīng)宏觀需求指標(biāo)的客觀權(quán)重。

宏觀指標(biāo)的客觀權(quán)重向量ω_o采用反熵權(quán)法進(jìn)行確定，在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，指標(biāo)的差異性越大，熵值越小，指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)越大；反之，指標(biāo)的差異性越小，熵值越大，指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)越小。為避免出現(xiàn)熵權(quán)法中指標(biāo)差異度敏感性較大，導(dǎo)致權(quán)重分配時(shí)出現(xiàn)了指標(biāo)過(guò)小的極端情況，選用反熵權(quán)法確定指標(biāo)客觀權(quán)重。

宏觀權(quán)重計(jì)算單元用于根據(jù)主觀權(quán)重和客觀權(quán)重計(jì)算得到對(duì)應(yīng)宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重。

根據(jù)DEMATEL-ANP方法，確定指標(biāo)主觀權(quán)重集合ω_s＝{ω_si|1≤i≤n}，根據(jù)反熵權(quán)法，確定各指標(biāo)的客觀權(quán)重集合ω_o＝{ω_oi|1≤i≤n}。根據(jù)指標(biāo)的不同，主客觀權(quán)重的相對(duì)重要程度也有所不同。設(shè)主觀權(quán)重與客觀權(quán)重的相對(duì)重要程度分別表示為α和β，結(jié)合矩估計(jì)理論的基本思想，最終計(jì)算出各指標(biāo)的主觀和客觀權(quán)重重要系數(shù)α_i和β_i。

利用已得的主觀權(quán)重集合、客觀權(quán)重集合以及主客觀權(quán)重的相對(duì)重要系數(shù)，最終可計(jì)算出綜合主、客觀信息確定對(duì)應(yīng)宏觀需求指標(biāo)的權(quán)重ω_i。

ANP法通過(guò)內(nèi)部循環(huán)、反饋的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以有效處理宏觀需求指標(biāo)間存在的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系，并利用DEMATEL理論對(duì)ANP方法進(jìn)行改進(jìn)，解決元素對(duì)自身的影響以及元素間相互關(guān)系無(wú)法客觀表示的問(wèn)題。反熵權(quán)法的使用有助于對(duì)指標(biāo)屬性的客觀評(píng)估，從而使所得的評(píng)估結(jié)果更加客觀、合理，還能有效降低權(quán)重對(duì)指標(biāo)差異度的敏感性，從而減少權(quán)重分配時(shí)極端情況出現(xiàn)的頻率。

上述智能電網(wǎng)示范工程綜合評(píng)估系統(tǒng)，利用基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法計(jì)算微觀評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)的權(quán)重，避免由于單一賦權(quán)法確定權(quán)重而容易受到賦權(quán)法的影響造成賦權(quán)結(jié)果的偏倚的問(wèn)題。通過(guò)DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法確定宏觀指標(biāo)權(quán)重，基于矩估計(jì)理論的組合賦權(quán)法確定微觀指標(biāo)權(quán)重，能夠科學(xué)地評(píng)估綜合效益，評(píng)估可靠性高，具有指導(dǎo)性作用。

以上所述實(shí)施例的各技術(shù)特征可以進(jìn)行任意的組合，為使描述簡(jiǎn)潔，未對(duì)上述實(shí)施例中的各個(gè)技術(shù)特征所有可能的組合都進(jìn)行描述，然而，只要這些技術(shù)特征的組合不存在矛盾，都應(yīng)當(dāng)認(rèn)為是本說(shuō)明書(shū)記載的范圍。

以上所述實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能因此而理解為對(duì)發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。