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    基于灰靶理論的電網(wǎng)規(guī)劃方案評價及靈敏度分析

    2015-04-01 08:16:18王小林王俊剛
    吉林電力 2015年4期
    關(guān)鍵詞:靶心靈敏度權(quán)重

    王小林,王俊剛

    (1.國網(wǎng)吉林省電力有限公司,長春 130021;2.國網(wǎng)白山供電公司,吉林 白山 134300)

    電網(wǎng)規(guī)劃是電網(wǎng)建設(shè)和改造工程實施的必要前提和參考依據(jù)。由于現(xiàn)實的電網(wǎng)規(guī)劃過程涉及到經(jīng)濟、技術(shù)、環(huán)境等多種因素,使得某個具體的電網(wǎng)改造項目有若干個備選的電網(wǎng)規(guī)劃方案。為了在此備選方案集中獲得最優(yōu)方案,就需要對各電網(wǎng)規(guī)劃方案從經(jīng)濟、技術(shù)、環(huán)境等多方面進行綜合評價。

    目前常用的電網(wǎng)規(guī)劃方案評價方法主要有模糊評價法[1]、層次分析法[2]、數(shù)據(jù)包 絡(luò)分析 法[3]、主 成分分析法[4]及上述方法的組合評價方法[1-4]。這些方法在一定程度上解決了規(guī)劃方案決策中的實際問題,但存在各自應(yīng)用的局限性。電網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)問題可以看成是一個“部分信息已知,部分信息未知”的灰色系統(tǒng),它能有效針對數(shù)據(jù)少、信息貧乏、小樣本等不確定性的待評估對象進行信息的開發(fā)和生成,實現(xiàn)對系統(tǒng)運行行為正確和客觀的描述[5-6]。

    為了彌補灰靶變換式的不足,本文對其改進后,將灰靶理論引入到電網(wǎng)規(guī)劃方案的評估中,引入線性規(guī)劃和二次規(guī)劃模型求解方案的目標指標權(quán)重[7],充分考慮了主客觀因素和方案的偏好信息。目前關(guān)于電網(wǎng)規(guī)劃方案評價的研究主要集中在指標體系建立、指標集成、及指標權(quán)重確定等方面[1-4],而關(guān)于評價結(jié)果對指標參數(shù)變化的敏感性分析的研究較少。基于加權(quán)灰靶模型,本文對電網(wǎng)規(guī)劃方案的指標屬性值和權(quán)重分別進行了靈敏度分析。

    1 基于灰靶理論的電網(wǎng)規(guī)劃方案評估模型

    1.1 灰靶模型

    灰靶模型的基本評估原理為:若將每個電網(wǎng)規(guī)劃的待選方案看作是一個待識別的狀態(tài)模式,在待識別的狀態(tài)模式集合中確定標準模式,即靶心模式,然后將每個待識別狀態(tài)模式與標準模式進行關(guān)聯(lián)分析,實現(xiàn)對待選方案的狀態(tài)模式的識別?;静襟E為:建立評價方案的標準狀態(tài)模式;進行灰靶變化;計算方案各指標的靶心系數(shù);計算待識別方案的靶心度;進行待選方案的狀態(tài)識別和評價[6]。

    設(shè)某地區(qū)存在m個待選電網(wǎng)規(guī)劃方案,每個方案有n個評價指標,si表示第i個電網(wǎng)規(guī)劃方案的狀態(tài)模式,si(k)表示第i個電網(wǎng)規(guī)劃方案的狀態(tài)模式的第k個指標,則可建立第i個電網(wǎng)規(guī)劃方案的狀態(tài)模式序列為,si={si(k)},i∈I={1,2,…,m},k∈K={1,2,…,n}。

    1.2 灰靶模型的改進

    當待識別的狀態(tài)模式集合中某個極小值性的指標的屬性值,和標準模式中的該指標屬性值同時為零時,則在灰靶變換中出現(xiàn)計算式的分母為零而無法計算,因此,本文對灰靶變換計算式進行了如下改進,令POL(max),POL(min),POL(mem)分別為極大值極性、極小值極性、適中性極性,則:

    當si(k)∈POL(max)∩POL(min)時,

    當si(k)∈POL(mem)時,

    式中:s0、s1分別為靶心模式和靶邊模式,根據(jù)待識別的狀態(tài)模式和主觀經(jīng)驗得到;a(k)表示第k個適中性極性指標的指定值;i∈I={1,2,…,m},k∈K={1,2,…,n}。

    1.3 指標權(quán)重計算

    由于電網(wǎng)規(guī)劃方案決策的多指標復雜性和主觀經(jīng)驗的模糊性,使得難以給出準確的目標權(quán)重值,而只能提供其可能的變化范圍,因而本文利用專家意見給出目標權(quán)重的可能范圍??紤]到各待評估的電網(wǎng)規(guī)劃方案的偏好信息,本文利用線性規(guī)劃和二次規(guī)劃理論分別建立關(guān)于方案期望的指標權(quán)重的線性規(guī)劃模型和關(guān)于目標指標權(quán)重的二次規(guī)劃模型[7]。

    1.3.1 計算各方案期望的指標權(quán)重

    設(shè)單個方案的靶心度最大時的指標權(quán)重為方案期望的指標權(quán)重,為求得該權(quán)重,建立如下單目標線性規(guī)劃模型:

    式中:ak、bk分別表示第k個指標權(quán)重的上下限值,根據(jù)專家意見給出。

    解此模型,將得到方案i期望的指標權(quán)重Wi=并構(gòu)成矩陣W=[Wi]n×m。

    1.3.2 計算目標指標權(quán)重

    設(shè)存 在 目 標 指 標 權(quán) 重W*=(W1,W2,…,Wn)T,并有:

    式中:x為待定的m×1 階列向量,令ri=(ri1,ri2,…,rim)T,i∈I,則各方案的指標靶心系數(shù)矩陣為R=[r1,r2,…,rn],此時方案i靶心度為:

    為使得選擇的目標權(quán)重讓所有待評估方案的靶心度都盡可能最大,建立如下多目標優(yōu)化模型:

    2 電網(wǎng)規(guī)劃方案評價的靈敏度分析

    在實際的電網(wǎng)規(guī)劃方案決策中,決策者一方面要選出最優(yōu)方案,另一方面還要了解評價結(jié)果對指標參數(shù)變化的敏感程度。當指標參數(shù)的靈敏度較低時,表明評價結(jié)果穩(wěn)定;反之,則不穩(wěn)定,需要對這些靈敏度較高指標予以特別重視和控制。電網(wǎng)規(guī)劃方案的評價結(jié)果主要由指標屬性值和權(quán)重結(jié)合得到[1-4],因而本文基于加權(quán)灰靶模型,對電網(wǎng)規(guī)劃方案的指標屬性值和權(quán)重分別進行靈敏度計算。

    為了便于量化和界定指標參數(shù)的靈敏性,定義指標參數(shù)的靈敏度區(qū)間長度D為左右邊界值之差的絕對值[8],表達式為:

    式中:gp和gq表示指標屬性值靈敏度區(qū)間的上下限,wp和wq表示指標權(quán)重靈敏度區(qū)間的上下限。由于已標準化后的指標參數(shù),其大小一般都在0與1之間,因而一般D≤1。

    3 算例分析

    3.1 電網(wǎng)規(guī)劃方案評價

    算例采用電網(wǎng)規(guī)劃中的經(jīng)典算例IEEE Garver-6 系統(tǒng)[9]。選擇三個待選方案,分別為N安全準則下的最小費用方案(方案1)、N-1安全準則下的最小費用方案(方案2)及N-1安全準則下的次優(yōu)方案(方案3),具體指標數(shù)據(jù)[1,4]如表1所示。本文對評價指標新建線路走廊占地、新建變電站占地,定義模糊評價集V={1,2,3,4,5,6},分別對應(yīng){很差,較差,稍差,稍好,較好,很好}幾個等級,將定性描述指標進行量化。上述指標集合中,前五個指標均為極小值極性指標,最后一個指標為極大值極性指標,剩余指標為適中性極性指標。

    表1 待選方案指標數(shù)據(jù)

    首先根據(jù)待選方案集合設(shè)定靶心模式s0和靶邊模式s1,利用改進的灰靶變換計算式對各待選方案進行灰靶變化后,計算方案指標的靶心系數(shù)矩陣R,通過本文建立的指標權(quán)重優(yōu)化模型分別計算方案期望的指標權(quán)重W和最終的目標指標權(quán)重w,最后計算各方案的靶心度Z進行評價。

    a.設(shè)定靶心模式s0和靶邊模式sl。根據(jù)待選方案集合和專家意見設(shè)定s0=[6 6 5 000 500 0 70 20 50 800],sl=[1 1 8 000 1 000 10 100 50 75 300]。

    b.計算靶心系數(shù)矩陣R。通過利用改進的灰靶變換式進行灰靶變換后,可以計算得到各方案指標的靶心系數(shù),構(gòu)成矩陣。

    c.計算方案期望的指標權(quán)重W和最終的目標指標權(quán)重w。根據(jù)專家給出的各指標權(quán)重的上下限值ak和bk,利用本文建立的單目標線性規(guī)劃模型求得各方案的期望權(quán)重構(gòu)成W,再利用二次規(guī)劃模型求解出目標指標權(quán)重W*,(見表2,表中指標1~9對應(yīng)表1中9個指標序號)。

    d.計算各方案的靶心度Z。3個方案的靶心度大小如下:

    Z=[0.529 1 0.623 4 0.730 8]

    從方案的靶心度大小可以判斷,方案3最優(yōu),方案2次之。對各方案分析可知,方案1的總費用較少但線路負載率太高,不滿足N-1準則,故評價較低;方案2、3 比較接近,但方案3 的剩余容量更充裕,線路負載情況也略優(yōu)于方案2,故方案3評價最優(yōu)。該評價結(jié)果與文獻[1]和[4]的結(jié)果一致,表明本文提出的評估模型有效。

    3.2 指標參數(shù)的靈敏度計算

    根據(jù)3.1 節(jié)的評估結(jié)果,以方案2、3 為 例,已知,假設(shè)方案3的指標3(建設(shè)費用)的指標屬性值發(fā)生變化,計算保持方案2、3 排序關(guān)系不變時,即仍成立時指標3的指標屬性值靈敏度區(qū)間[gp,gq],同樣當指標3的權(quán)重值發(fā)生變化時,可計算保持方案2、3排序關(guān)系不變時,即仍成立時指標3的權(quán)重值靈敏度區(qū)間[wp,wq]。依次類推,當方案3的其他指標的指標屬性值或權(quán)重值發(fā)生變化時,可計算相應(yīng)的指標屬性值或權(quán)重值靈敏度區(qū)間(見表3,表中指標1~9對應(yīng)表1中9個指標序號)。值得注意的是,表3中指標2(新建變電站占地)和指標5(電量不足期望值)的權(quán)重變化靈敏度區(qū)間無法得到,這是因為此時方案2、3在指標2和指標5處的指標屬性值相等,故相應(yīng)的權(quán)重變化是不可行的,無法通過該參數(shù)來影響方案2、3的排序。根據(jù)靈敏度區(qū)間長度的定義,可計算各指標參數(shù)的靈敏度區(qū)間長度。當對評估穩(wěn)定性要求較低時,即λ∈(0.1,0.2]時,不存在靈敏指標,此時滿足較低穩(wěn)定性要求;當對評估穩(wěn)定性要求稍高時,即時,也不存在靈敏指標,此時滿足稍高穩(wěn)定性要求;當對評估穩(wěn)定性要求較高時,即時,出現(xiàn)指標5(電量不足期望值)的指標屬性值為靈敏指標??梢?,隨著靈敏度閾值的增大,對評估穩(wěn)定性的要求也在不斷提高,故實際決策中要對這些靈敏指標予以注意。

    表2 各指標權(quán)重上下限值、方案期望的指標權(quán)重和目標指標權(quán)重

    表3 各指標屬性值和權(quán)重值的靈敏度區(qū)間

    4 結(jié)論

    本文基于灰靶理論的電網(wǎng)規(guī)劃方案評價模型,經(jīng)算例分析驗證了其有效性,可應(yīng)用于多個電網(wǎng)規(guī)劃方案的評估決策中。通過設(shè)定靶心模式和靶邊模式,對灰靶變換計算式進行了改進,提高了灰靶評估模型的適用性。利用指標權(quán)重的優(yōu)化模型,計算方案期望的指標權(quán)重和目標權(quán)重,充分考慮了主客觀信息和方案的偏好信息?;诩訖?quán)灰靶模型,本文推導了電網(wǎng)規(guī)劃方案的指標參數(shù)靈敏度區(qū)間的計算公式,通過調(diào)節(jié)靈敏度閾值可以靈活控制對評估的穩(wěn)定性要求,對實際的決策評估過程具有一定的指導和借鑒意義。

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