改進(jìn)密切值法在客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

王相偉，王志梁

（山東電力集團(tuán)公司 營(yíng)銷部，濟(jì)南 250001）

改進(jìn)密切值法在客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

王相偉，王志梁

（山東電力集團(tuán)公司 營(yíng)銷部，濟(jì)南 250001）

客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)涉及多項(xiàng)指標(biāo)，指標(biāo)權(quán)重的差異使得評(píng)價(jià)結(jié)果具有不確定性。密切值法因其原理簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)而被廣泛應(yīng)用于多指標(biāo)類型評(píng)價(jià)問題，但在應(yīng)用于客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)時(shí)，未考慮評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重對(duì)密切值的影響，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果不準(zhǔn)確。鑒于指標(biāo)權(quán)重在客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)中的重要作用，提出改進(jìn)的密切值法，引入熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重并用于密切值的計(jì)算。將改進(jìn)的密切值法應(yīng)用于山東省客戶側(cè)供電質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)，評(píng)價(jià)結(jié)果客觀，實(shí)際應(yīng)用表明，該方法簡(jiǎn)單、快捷，且能得到直觀的評(píng)價(jià)效果。

供電質(zhì)量；改進(jìn)密切值法；指標(biāo)權(quán)重；熵權(quán)法

隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，電力用戶對(duì)供電質(zhì)量的要求越來越高。供電單位作為發(fā)電企業(yè)和電力終端用戶之間的橋梁和紐帶,要在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中獲得更大的發(fā)展空間，必須保證客戶側(cè)供電質(zhì)量。如何衡量客戶側(cè)供電質(zhì)量并對(duì)客戶側(cè)供電質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)成為研究的熱點(diǎn)。現(xiàn)有一些較為成熟的供電質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法，如：矢量代數(shù)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法、層次分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等過多依賴于主觀判斷，易受人為因素影響。近年來，在供電質(zhì)量評(píng)價(jià)領(lǐng)域又提出了一些更為客觀的方法，如：文獻(xiàn)[1]提出了灰色關(guān)聯(lián)分析法，文獻(xiàn)[2]運(yùn)用灰色聚類評(píng)價(jià)方法對(duì)供電質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，得到評(píng)價(jià)對(duì)象的供電質(zhì)量等級(jí)和評(píng)分值，文獻(xiàn)[3]將各評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)組成一集對(duì)，結(jié)合模糊數(shù)學(xué)方法建立了供電質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的模糊集對(duì)分析模型，這些評(píng)價(jià)方法雖能準(zhǔn)確評(píng)價(jià)出供電質(zhì)量等級(jí)，但文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]中的灰色理論及文獻(xiàn)[3]中的模糊數(shù)學(xué)方法都需要較深厚的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，并且計(jì)算量較大，而且所研究的內(nèi)容多屬于確定供電質(zhì)量等級(jí)，而專門就多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行供電質(zhì)量?jī)?yōu)劣比較的研究卻很少。文獻(xiàn)[4]將密切值法這一多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法應(yīng)用于供電質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)過程簡(jiǎn)明、快捷，計(jì)算簡(jiǎn)便靈活，結(jié)果直觀。它通過排序各評(píng)價(jià)單元的優(yōu)劣次序來計(jì)算待評(píng)價(jià)對(duì)象的密切值，最終更準(zhǔn)確的確定供電質(zhì)量等級(jí)。

然而，密切值法在進(jìn)行供電質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)過程中，一般不考慮各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，即使考慮評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，也主要是對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行等權(quán)處理或是利用主觀賦權(quán)法對(duì)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)賦值，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果不夠準(zhǔn)確且缺乏客觀性。鑒于密切值法的優(yōu)勢(shì)和不足，本文提出了一種改進(jìn)的密切值法，它繼承了密切值法在評(píng)價(jià)單元優(yōu)劣排序中的獨(dú)到之處，將指標(biāo)的各級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)引入初始矩陣，利用熵權(quán)法計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重用于密切值的計(jì)算，克服傳統(tǒng)指標(biāo)賦權(quán)方法的主觀性。將本文提出的改進(jìn)密切值法應(yīng)用于客戶側(cè)供電質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)得到了良好的客戶側(cè)供電質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)效果。

1 改進(jìn)密切值法進(jìn)行客戶側(cè)供電質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的步驟

1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣的建立

供電質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)供電質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)有著重大的影響，評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取要盡可能全面地反映電網(wǎng)的實(shí)際情況，不能遺漏任何重要指標(biāo)。按目前已有的電能質(zhì)量國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和電力行業(yè)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定，并結(jié)合山東省客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)的實(shí)際需求，本文選定電壓偏差A(yù)1、三相不平衡A2、諧波畸變A3、電壓波動(dòng)A4、電壓閃變A5、頻率偏差A(yù)6、供電可靠率A7、稽查工單處理超期率A8、居民合格率覆蓋率A9作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，將各項(xiàng)指標(biāo)分為“優(yōu)秀”、“良好”、“中等”、“合格”和“不合格”5級(jí)并明確各個(gè)等級(jí)界限，如表1所示。

為全面評(píng)價(jià)供電單位的客戶側(cè)供電質(zhì)量，本文將供電單位作為監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行綜合分析。假設(shè)需評(píng)價(jià)m個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的客戶側(cè)供電質(zhì)量，記為S1，S2，S3，…，Sm，并設(shè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)Si(i=1,2,3,…,m)在評(píng)價(jià)指標(biāo)Aj(j=1,2,3,…,9)下的監(jiān)測(cè)值為cij。為確定各供電單位的供電質(zhì)量等級(jí)，將m個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)連同各評(píng)價(jià)指標(biāo)的等級(jí)界限均作為待評(píng)價(jià)點(diǎn)參與評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣的構(gòu)建，構(gòu)成(m+5)行9列的初始矩陣CC=(cij)(m+5)×9。

1.2 目標(biāo)差值率法進(jìn)行指標(biāo)矩陣規(guī)范化處理

為避免因各評(píng)價(jià)指標(biāo)的量綱、數(shù)量級(jí)不同而造成評(píng)價(jià)等級(jí)不匹配，且在初始矩陣的各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中，有的指標(biāo)值越大，質(zhì)量越好，即正向指標(biāo)，有的指標(biāo)值越小，質(zhì)量越好，即逆向指標(biāo)，故需對(duì)初始矩陣的數(shù)據(jù)做規(guī)范化處理。本文使用目標(biāo)差值率法[5]進(jìn)行規(guī)范化處理。

式中：當(dāng)Aj為正向指標(biāo)時(shí)，Mj為矩陣CC中第j列的最小值；當(dāng)Aj為負(fù)向指標(biāo)時(shí)，Mj為矩陣CC中第j列的最大值。由此得到規(guī)范化的客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣：(rij)(m+5)×9。

1.3 構(gòu)建虛擬的客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)最優(yōu)點(diǎn)集和最劣點(diǎn)集

1.4 各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法，可有效避免人為因素對(duì)指標(biāo)權(quán)重的影響，實(shí)現(xiàn)賦權(quán)過程的客觀性要求。這種方法采用信息熵對(duì)指標(biāo)的信息量進(jìn)行量化度量，以確定各指標(biāo)的權(quán)重。本文采用一種改進(jìn)的熵權(quán)法進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重的確定。

首先采用概率統(tǒng)計(jì)的方法[6]確定評(píng)價(jià)指標(biāo)在各等級(jí)上的概率分布。確定客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)的時(shí)間段，在所確定的時(shí)長(zhǎng)T范圍內(nèi)，根據(jù)采集到的各項(xiàng)客戶側(cè)供電質(zhì)量指標(biāo)的情況，統(tǒng)計(jì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)在每個(gè)等級(jí)上的時(shí)長(zhǎng)τ，則某指標(biāo)j處于第k級(jí)的概率fjk為該指標(biāo)處于第k級(jí)的時(shí)長(zhǎng)τk(j)除以總時(shí)長(zhǎng)T，即

按式（3）計(jì)算每個(gè)指標(biāo)各個(gè)等級(jí)上的概率，形成了這段時(shí)間內(nèi)各項(xiàng)客戶側(cè)供電質(zhì)量指標(biāo)在每個(gè)等級(jí)的概率分布。

然后根據(jù)信息熵的定義，將第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵定義為

最后計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。由于評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵越大，所攜帶的信息量越小，該指標(biāo)對(duì)客戶側(cè)供電質(zhì)量的影響也就越小，因此一般將指標(biāo)權(quán)重由1-Hj來度量[7]。但若采用這一計(jì)算公式，當(dāng)Hj—→——1時(shí)，不同指標(biāo)的信息熵Hj之間即使是微小差別，也會(huì)引起權(quán)重的巨大差異。而信息熵Hj是對(duì)指標(biāo)的信息量的量化，當(dāng)熵值Hj相近時(shí)，相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重也應(yīng)相近。因此，本文提出一種改進(jìn)的權(quán)重計(jì)算公式如式（5）

表1 供電質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)等級(jí)界限 %

由上所述，指標(biāo)權(quán)重的求取以評(píng)價(jià)指標(biāo)在各個(gè)等級(jí)上的概率分布為基礎(chǔ)，而該概率分布是通過統(tǒng)計(jì)所有監(jiān)測(cè)點(diǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)得到。因此，所得各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重適用于所有參與客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)的單位。

1.5 客戶側(cè)供電質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)

將各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重作為影響因子，采用歐式距離計(jì)算第i個(gè)待評(píng)價(jià)點(diǎn)到最優(yōu)點(diǎn)集的歐式距離d+1和到最劣點(diǎn)集的歐式距離d-1。

這樣得到m個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)和5個(gè)供電質(zhì)量等級(jí)界限的密切值。根據(jù)密切值的大小將監(jiān)測(cè)點(diǎn)以及等級(jí)界限進(jìn)行排序，根據(jù)監(jiān)測(cè)點(diǎn)與等級(jí)界限的相對(duì)位置判定監(jiān)測(cè)點(diǎn)所屬供電質(zhì)量等級(jí)。

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及效果展示

本文選取山東省作為案例，以山東省17家供電單位作為監(jiān)測(cè)點(diǎn)，應(yīng)用本文提出的客戶側(cè)供電質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)各地市的客戶側(cè)供電質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。由于山東省各地市供電單位的采集終端不支持對(duì)電壓波動(dòng)、電壓閃變、頻率偏差3項(xiàng)指標(biāo)的采集，因此選取電壓偏差、三相不平衡、諧波畸變、供電可靠率、稽查工單處理超期率、居民合格率覆蓋率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，采集的各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)的測(cè)試數(shù)據(jù)如表2所示。

應(yīng)用本文提出的改進(jìn)密切值法進(jìn)行客戶側(cè)供電質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)，步驟如下：

表2 各監(jiān)測(cè)點(diǎn)客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)測(cè)試數(shù)據(jù) %

建立原始供電質(zhì)量指標(biāo)矩陣CC并對(duì)其進(jìn)行規(guī)范化得到矩陣RR

按照公式（3）、公式（4）、公式（5）計(jì)算出6個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵值及權(quán)重值。計(jì)算結(jié)果如表3所示。

按照公式（6）計(jì)算各個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)及各個(gè)等級(jí)與虛擬最優(yōu)點(diǎn)集A+與虛擬最劣點(diǎn)集A-的歐式距離和，按照公式（7）計(jì)算各個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)及各個(gè)等級(jí)的密切值Ei，如表4所示。

表3 評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值及權(quán)重值

根據(jù)表4中各單位及各等級(jí)界限的Ei值，按照從小到大的順序進(jìn)行排序，得出各單位供電質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果為：?jiǎn)挝?、14的客戶側(cè)供電質(zhì)量等級(jí)為優(yōu)秀，單位6、7、5、12、13、11、10、4、2的供電質(zhì)量等級(jí)為良好，單位17、16、1的質(zhì)量等級(jí)為中等，單位3、8、15的質(zhì)量等級(jí)為合格，沒有質(zhì)量等級(jí)為不合格的單位。將本文的方法應(yīng)用于客戶側(cè)供電質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)，能很好的反映各個(gè)單位客戶側(cè)供電質(zhì)量的優(yōu)劣，為直觀的展示各單位客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)效果，將各個(gè)單位的密切值轉(zhuǎn)化為百分制得分，客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)效果截圖如圖1。

圖1 客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)效果截圖

表4 各監(jiān)測(cè)點(diǎn)及各等級(jí)的及Ei

表4 各監(jiān)測(cè)點(diǎn)及各等級(jí)的及Ei

單位1單位2單位3單位4單位5單位6單位7單位8單位9單位10單位11 d+i d-i Ei 0.379 2 0.446 1 6.353 8 0.260 4 0.573 6 3.996 7 0.580 1 0.309 4 10.235 6 0.230 3 0.577 2 3.437 3 0.164 6 0.636 7 2.149 0 0.155 3 0.636 2 1.979 0 0.158 2 0.632 2 2.036 0 0.586 8 0.305 1 10.363 1 0.054 4 0.719 8 0.009 0 0.223 8 0.598 1 3.289 2 0.211 3 0.568 6 3.100 7單位12單位13單位14單位15單位16單位17優(yōu)秀 良好 中等 合格d+i d-i Ei 0.205 9 0.615 4 2.937 3 0.210 5 0.574 9 3.076 7 0.081 6 0.726 3 0.499 2 0.629 8 0.259 7 11.21 6 0.334 9 0.517 4 5.442 6 0.276 6 0.515 9 4.372 3 0.085 3 0.698 3 0.606 0 0.272 2 0.504 6 4.308 5 0.451 0 0.328 8 7.836 5 0.732 2 0.060 1 13.374

3 結(jié)論

本文結(jié)合密切值法原理簡(jiǎn)單、概念清晰、易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)，針對(duì)其在客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)中存在的不足對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。引入熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，以增強(qiáng)指標(biāo)的客觀性，將指標(biāo)權(quán)重作為影響因子參與密切值的計(jì)算，用于客戶側(cè)供電質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)，能夠得到良好的客戶側(cè)供電質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果。將改進(jìn)的算法應(yīng)用于山東省客戶側(cè)供電質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)，通過圖1可以看出本文提出的改進(jìn)密切值方法可行，且能較直觀的展現(xiàn)各個(gè)供電單位客戶側(cè)供電質(zhì)量的優(yōu)劣。

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Application of modified osculating value method in evaluation of power supply quality at client side

WANG Xiang?wei，WANG Zhi?liang
（Shandong Electric Power Group,Ji’nan 250001,China）

That power supply quality evaluation at client side involves a number of index and the difference of index weight makes the evaluation results uncertain.Because of the simple prin?ciples and easy implementations,osculating value method is wide?ly applied to multi?index evaluation problem.When this method is applied to comprehensive evaluation of power supply quality at cli?ent side,the influence of the weight of evaluation index is ignored.As a result,the evaluation result is inaccurate.This paper proposes a modified osculating value method in view of the important role of index weight.The entropy weight method is introduced to deter?mine the index weight to calculate osculating value.The modified osculating value method is applied to power quality monitoring and control system at client side in Shandong province,which makes the assessment result more objective.Practical application shows that the modified method proposed in this paper is simple and fast,and has intuitive evaluation effects.

power supply quality;modified osculating value method;index weight;entropy weight metho

TM714

A

1009-1831（2013）01-0038-04

2012-12-02；修回日期：2012-12-11

王相偉（1971），男，山東煙臺(tái)人，高級(jí)工程師，山東電力集團(tuán)公司營(yíng)銷部稽查信息處處長(zhǎng),主要從事電力營(yíng)銷信息化及稽查監(jiān)控研究工作；王志梁（1977），男，山東濰坊人，工程師，山東電力集團(tuán)公司營(yíng)銷部市場(chǎng)管理專工,主要從事電力市場(chǎng)管理研究工作。