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    基于主成分分析與加權(quán)TOPSIS的縣域配電網(wǎng)投資效益評(píng)估方法

    2022-08-09 02:59:48檀曉林胡詩(shī)堯周興華賀春光
    關(guān)鍵詞:效益配電網(wǎng)指標(biāo)體系

    檀曉林,胡詩(shī)堯,張 菁,周興華,賀春光,蘇 娟

    (1.國(guó)網(wǎng)河北省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院, 河北 石家莊 050000; 2.北京中恒博瑞數(shù)字電力科技有限公司,北京 100085;3.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院,北京 100083)

    當(dāng)前,中國(guó)縣域配電網(wǎng)尤其是農(nóng)村配電網(wǎng)仍存在供電負(fù)荷密度不均勻、電能質(zhì)量差以及網(wǎng)架結(jié)構(gòu)薄弱等問(wèn)題,迫切需要加大配電網(wǎng)的投資力度。然而,配電網(wǎng)投資項(xiàng)目周期長(zhǎng)、投資金額大,為電網(wǎng)公司日常管理帶來(lái)了潛在風(fēng)險(xiǎn)。近年來(lái),國(guó)家電網(wǎng)公司持續(xù)加大對(duì)縣域配電網(wǎng)投資,推動(dòng)其供電設(shè)施改造升級(jí),但缺乏一套科學(xué)合理的縣域配電網(wǎng)投資效益評(píng)估體系??茖W(xué)合理的配電網(wǎng)投資效益評(píng)估方法可指導(dǎo)上級(jí)管理單位對(duì)各縣級(jí)供電公司的配電網(wǎng)整體投資效益進(jìn)行科學(xué)合理評(píng)價(jià),進(jìn)而有效地指導(dǎo)下一年配電網(wǎng)投資計(jì)劃。

    關(guān)于配電網(wǎng)投資效益評(píng)估,目前已經(jīng)有一些專家學(xué)者對(duì)其評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[1]重點(diǎn)分析了配電網(wǎng)投資經(jīng)濟(jì)效益,但未考慮配電網(wǎng)投資建設(shè)在供電能力提升等方面成效,評(píng)價(jià)指標(biāo)體系不完整;文獻(xiàn)[2]采用層次分析法建立配電網(wǎng)投資效益相關(guān)的預(yù)評(píng)價(jià)指標(biāo),通過(guò)項(xiàng)目投資關(guān)聯(lián)性分析篩選出最終的評(píng)價(jià)指標(biāo)并將其應(yīng)用于配電網(wǎng)項(xiàng)目管理,但未給出具體評(píng)估方法;文獻(xiàn)[3-5]構(gòu)建了配電網(wǎng)投資效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,采用熵值法確定指標(biāo)權(quán)重,但熵值法缺乏各指標(biāo)之間的橫向比較,指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)隨著樣本的變化而變化,影響了評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的可靠性。

    逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)作為一種簡(jiǎn)單有效的綜合評(píng)價(jià)方法,能充分利用評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)信息,精確地反映各評(píng)價(jià)對(duì)象之間的差距。文獻(xiàn)[6]采用了TOPSIS評(píng)估采空區(qū)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)模型的精確度和性能;文獻(xiàn)[7]采用TOPSIS評(píng)估電網(wǎng)停電后的黑啟動(dòng)恢復(fù)方案的優(yōu)劣。

    本文結(jié)合現(xiàn)有配電網(wǎng)投資效益評(píng)估指標(biāo)與方法,從裝備水平、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、運(yùn)行水平、供電能力和降損增供等方面構(gòu)建兩級(jí)縣域配電網(wǎng)投資效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;采用層次分析法、熵值法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重,主成分分析降低各評(píng)價(jià)指標(biāo)之間相關(guān)性;采用TOPSIS對(duì)各評(píng)估對(duì)象的配電網(wǎng)投資效益優(yōu)劣進(jìn)行排序。本文方法將應(yīng)用于上級(jí)管理單位對(duì)各縣級(jí)供電公司配電網(wǎng)投資計(jì)劃管理,能夠有效提升配電網(wǎng)投資效益。

    1 縣域配電網(wǎng)投資效益評(píng)估指標(biāo)體系

    1.1 構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系原則

    科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是縣域配電網(wǎng)投資效益評(píng)估的基礎(chǔ)。評(píng)價(jià)指標(biāo)體系不僅需要反映配電網(wǎng)裝備水平、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、運(yùn)行水平、供電能力,還要能夠反映降低線損、新增供電量等經(jīng)濟(jì)效益??h域配電網(wǎng)投資效益評(píng)估指標(biāo)選取應(yīng)科學(xué)、全面,既要保證指標(biāo)體系完整又要保證各個(gè)指標(biāo)之間的獨(dú)立,盡量避免重復(fù)計(jì)算。同時(shí),各個(gè)指標(biāo)還能夠量化分析,以方便配電網(wǎng)投資效益評(píng)估的具體實(shí)施。

    1.2 縣域配電網(wǎng)投資效益評(píng)估指標(biāo)體系

    參考《城市配電網(wǎng)運(yùn)行水平和供電能力評(píng)估導(dǎo)則》(Q/GDW 565—2010)、《配電網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計(jì)技術(shù)導(dǎo)則》(DL/T 5729—2016)等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),充分考慮各縣域配電網(wǎng)在裝備水平、運(yùn)行水平、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、供電能力和降損增供等方面情況,在組織相關(guān)專家充分論證后,構(gòu)建二級(jí)指標(biāo)體系開(kāi)展縣域配電網(wǎng)投資效益綜合評(píng)估。其中,一級(jí)指標(biāo)為裝備水平、運(yùn)行水平、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、供電能力和降損增供;二級(jí)指標(biāo)包括絕緣化線路占比提升率、配自覆蓋率提升率、老舊線路占比下降率、老舊配變占比下降率,線路停電時(shí)長(zhǎng)率下降率、頻繁停電配變占比下降率、低電壓時(shí)長(zhǎng)率下降率、三相不平衡時(shí)長(zhǎng)下降率,聯(lián)絡(luò)線路占比提升率、“N-1”通過(guò)率提升率、供電半徑超標(biāo)線路占比下降率等20個(gè)評(píng)估指標(biāo),具體內(nèi)容如表1所示。

    表1 配電網(wǎng)投資效益評(píng)估指標(biāo)體系Table 1 Index system of investment benefit evaluation for distribution network

    2 縣域配電網(wǎng)投資效益評(píng)估方法

    2.1 縣域配電網(wǎng)投資效益評(píng)估指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

    在各單位配電網(wǎng)投資效益評(píng)估過(guò)程中,評(píng)估指標(biāo)權(quán)重是基礎(chǔ)。在縣域配電網(wǎng)投資效益評(píng)估指標(biāo)體系中,裝備水平、運(yùn)行水平、供電能力、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)和降損增供5個(gè)一級(jí)指標(biāo)的評(píng)估數(shù)據(jù)無(wú)法直接量化,無(wú)法采用定量方法計(jì)算權(quán)重。

    1)采用層次分析法計(jì)算一級(jí)指標(biāo)權(quán)重。首先,組織配網(wǎng)業(yè)務(wù)專家設(shè)計(jì)各指標(biāo)之間的判斷矩陣,然后,計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),具體步驟如下。

    ①組織配網(wǎng)業(yè)務(wù)專家明確各一級(jí)指標(biāo)之間的相對(duì)重要性,參照判斷矩陣標(biāo)度表構(gòu)建指標(biāo)之間判斷矩陣X=(xij)n·n,判斷矩陣標(biāo)度表內(nèi)容如表2所示。

    表2 判斷矩陣標(biāo)度Table 2 Scale of judgment matrix

    ②計(jì)算指標(biāo)判斷矩陣X的每一行元素的積。

    (1)

    式中n為矩陣階數(shù),等于一級(jí)指標(biāo)數(shù)量。

    ③計(jì)算每一行Mi的n次方根值。

    (2)

    ④計(jì)算各一級(jí)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)。

    (3)

    2)與層析分析法相比,熵值法完全基于各評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)分布情況計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),避免了人為因素的影響。采用熵值法計(jì)算每個(gè)一級(jí)指標(biāo)下各二級(jí)指標(biāo)之間的權(quán)重系數(shù),具體步驟如下。

    ①評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。由于各二級(jí)指標(biāo)的量綱、數(shù)量級(jí)差異較大,需要對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化至指定區(qū)間,具體公式為

    (4)

    式中xij為第i個(gè)評(píng)估對(duì)象第j項(xiàng)指標(biāo)原始值;xj-max為評(píng)估對(duì)象集合中第j項(xiàng)指標(biāo)最大值;xj-min為評(píng)估對(duì)象集合中第j項(xiàng)指標(biāo)最小值;x′ij為第i個(gè)評(píng)估對(duì)象第j項(xiàng)指標(biāo)值標(biāo)準(zhǔn)化處理后的值。

    ②計(jì)算各評(píng)估指標(biāo)下各評(píng)估對(duì)象比重矩陣。根據(jù)步驟1結(jié)果計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)評(píng)估對(duì)象的比重yij,具體公式為

    (5)

    式中m為第i個(gè)評(píng)估對(duì)象的評(píng)估指標(biāo)數(shù)量。

    ③計(jì)算各評(píng)估指標(biāo)信息熵值和信息效用值。根據(jù)步驟2結(jié)果可以計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的信息熵值ej,具體公式為

    (6)

    式中m為第i個(gè)評(píng)估對(duì)象的評(píng)估指標(biāo)數(shù)量;K=1/lnm。

    接著,計(jì)算第j項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)的信息效用價(jià)值dj,具體公式如下:

    dj=1-ej

    (7)

    ④計(jì)算各評(píng)估指標(biāo)權(quán)重系數(shù)wj,具體公式為

    (8)

    基于層析分析法的一級(jí)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)和基于熵值法的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重系數(shù),配電網(wǎng)投資效益評(píng)估指標(biāo)最終為一級(jí)指標(biāo)之間權(quán)重系數(shù)與相應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)之間權(quán)重系數(shù)的乘積[8-9]。

    2.2 基于主成分分析的評(píng)價(jià)指標(biāo)提取

    配電網(wǎng)投資效益評(píng)估指標(biāo)涵蓋裝備水平、運(yùn)行水平、供電能力、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)和降損增供等方面的20項(xiàng)指標(biāo),各個(gè)指標(biāo)之間可能存在較強(qiáng)的相關(guān)性,直接基于上述20項(xiàng)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)開(kāi)展各單位配電網(wǎng)投資效益評(píng)估,會(huì)引起較大的誤差。本文采用主成分分析提取評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)最重要k個(gè)主成分,將評(píng)估指標(biāo)轉(zhuǎn)化為相互獨(dú)立的指標(biāo)[10-11],具體步驟如下。

    1)原始評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)X標(biāo)準(zhǔn)化處理為X′。

    2)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化矩陣X′的協(xié)方差矩陣V。

    3)計(jì)算協(xié)方差矩陣V的特征值λ1≥λ2≥…≥λp,以及對(duì)應(yīng)的特征向量U=(u1,u2,…,up)。

    4)計(jì)算各主成分累積貢獻(xiàn)率。選擇累積貢獻(xiàn)率大于95%的前k個(gè)主成分,貢獻(xiàn)率具體公式為

    以地形圖為基礎(chǔ),實(shí)地采集研究范圍內(nèi)建筑物層數(shù)、位置等數(shù)據(jù),構(gòu)建三維模型。實(shí)際情況中,觀察城市天際線的視點(diǎn)是多方位的、動(dòng)態(tài)化的,但考慮到城市建設(shè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要,無(wú)法將所有的視點(diǎn)位置——納入考量。由于研究主要針對(duì)天際線本身的普遍特征,因此直接通過(guò)對(duì)三維模型立面的平行透視(圖4),生成天津海河沿岸天際線輪廓(圖5)。

    (9)

    5)計(jì)算前k個(gè)主成分的得分F,為下一步分析作準(zhǔn)備,具體公式為

    F=(F1,F2,…,Fk)=(u1,u2,…,uk)TX

    (10)

    2.3 基于TOPSIS的配網(wǎng)投資效益評(píng)估

    TOPSIS是經(jīng)典的多指標(biāo)、多對(duì)象的分析評(píng)估方法。通過(guò)構(gòu)造“正理想解”與“負(fù)理想解”,計(jì)算評(píng)估對(duì)象與二者之間的距離或貼近度對(duì)評(píng)估對(duì)象的優(yōu)劣進(jìn)行排序,具體步驟如下。

    當(dāng)xj為正向指標(biāo)時(shí),有

    (11)

    當(dāng)xj為負(fù)向指標(biāo)時(shí),有

    (12)

    (13)

    3)計(jì)算各評(píng)估對(duì)象的貼近度εi,具體公式為

    (14)

    4)按照εi大小對(duì)各評(píng)估對(duì)象排序,εi越大表示評(píng)估對(duì)象越優(yōu)[12]。

    3 算例分析

    表3 各縣公司配電網(wǎng)總投資金額Table 3 Total investment amount of distribution network in every county company 萬(wàn)元

    相比2018年末,2019年末上述5個(gè)縣公司配電網(wǎng)裝備水平、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、運(yùn)行水平、供電能力和降損增供等各方面評(píng)價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)如表4所示(序號(hào)含義參見(jiàn)表1)。

    表4 縣公司配電網(wǎng)投資效益評(píng)估指標(biāo)原始數(shù)據(jù)Table 4 Investment benefit evaluation index data of distribution network of county companies

    首先,根據(jù)配網(wǎng)規(guī)劃、運(yùn)行專家意見(jiàn)構(gòu)建裝備水平、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、運(yùn)行水平、供電能力和降損增供5個(gè)一級(jí)指標(biāo)之間的判斷矩陣,如表5所示;然后,根據(jù)層析分析法(式(1)~(3))計(jì)算一級(jí)指標(biāo)權(quán)重,結(jié)果如表6所示。采用熵值計(jì)算各一級(jí)指標(biāo)下二級(jí)指標(biāo)權(quán)重,評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合權(quán)重為一級(jí)指標(biāo)權(quán)重與相應(yīng)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重的乘積,結(jié)果如表7所示。將原始數(shù)據(jù)(0.1,0.9)標(biāo)準(zhǔn)化,然后將處理后評(píng)價(jià)矩陣乘以各指標(biāo)綜合權(quán)重,加權(quán)評(píng)價(jià)矩陣如表8所示。

    表5 一級(jí)指標(biāo)之間判斷矩陣Table 5 Judgment matrix between primary indexes

    表6 一級(jí)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)Table 6 Weight coefficients of primary index

    表7 評(píng)價(jià)指標(biāo)最終權(quán)重系數(shù)Table 7 Final weight coefficient of evaluation index

    表8 評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)加權(quán)矩陣Table 8 Weighting matrix of evaluation index data

    對(duì)加權(quán)評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣開(kāi)展主成分分析,各主成分的特征值和累計(jì)貢獻(xiàn)率如表9所示。由表9可知,前4個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率接近于1,故選擇前4個(gè)主成分。降維后的各主成分得分?jǐn)?shù)據(jù)如表10所示。

    表9 方差及各主成分貢獻(xiàn)率Table 9 Eigenvalue and principle components contribution rates

    表10 評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)各主成分得分Table 10 Score of each principal component of evaluation data

    針對(duì)各主成分的得分?jǐn)?shù)據(jù),計(jì)算評(píng)估對(duì)象集合的正、負(fù)理想解,計(jì)算各評(píng)估對(duì)象與正、負(fù)理想解的距離和貼近度,結(jié)果如表11所示。

    表11 各縣公司與正、負(fù)理想解距離及貼近度Table 11 Distance from positive and negative ideal solutions, and closeness between each company

    各縣公司2019年配電網(wǎng)投資效益評(píng)估數(shù)據(jù)的前4個(gè)主成分的綜合得分、與理想解的貼合度及配電網(wǎng)總的投資金額如表12所示。

    表12 各縣公司配電網(wǎng)整體投資效益對(duì)比分析Table 12 Comparative analysis on the overall investment benefit of distribution network for every county company

    由表12可知,從主成分綜合得分與投資金額的比值大小分析,2019年公司4配電網(wǎng)投資效益最優(yōu),公司2次之,依此類推。相應(yīng)的,從貼合度與投資金額的比值大小分析,同樣也是公司4的配電網(wǎng)整體投資效益最優(yōu),公司2次之。因此可以看出,本文選取的配電網(wǎng)投資效益評(píng)估指標(biāo)全面、合理,評(píng)估方法科學(xué)。該計(jì)算結(jié)果可以作為省市電網(wǎng)公司對(duì)下屬各縣公司配電網(wǎng)投資績(jī)效考核的參考依據(jù),同時(shí)指導(dǎo)下年度配電網(wǎng)投資計(jì)劃。

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文結(jié)合配電網(wǎng)投資效益相關(guān)的評(píng)估指標(biāo),首先,從裝備水平、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、運(yùn)行水平、供電能力和降損增供等方面構(gòu)建了兩級(jí)配電網(wǎng)投資評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;然后,綜合層次分析法、熵值法計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重,采用主成分分析方法降低各評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)性;最后,采用TOP SIS綜合評(píng)價(jià)各對(duì)象的優(yōu)劣。該方法可用于上級(jí)管理單位對(duì)各縣級(jí)供電公司配電網(wǎng)整體投資效益進(jìn)行評(píng)價(jià),有利于省市電網(wǎng)公司決策者獲知各縣公司配電網(wǎng)投資效益的基本情況,并以此作為未來(lái)資源配置和投資優(yōu)化的參考依據(jù),提升了應(yīng)用單位配電網(wǎng)投資效益。

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