基于變分自編碼器-物元分析法的抽水蓄能電站效能綜合評價(jià)

余順坤，宋宇晴

（華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京市 昌平區(qū) 102206）

0 引言

2020年9月聯(lián)合國大會上，習(xí)總書記對做好“碳達(dá)峰、碳中和”提出了明確要求，構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)，加快能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，電網(wǎng)安全運(yùn)行將面臨前所未有的挑戰(zhàn)[1-2]。而抽水蓄能電站是被廣泛接受且技術(shù)成熟的綜合性安全調(diào)節(jié)電源，對確保電網(wǎng)安全、促進(jìn)新能源消納、推動能源綠色低碳轉(zhuǎn)型具有重要意義。國際可再生能源署(IRENA)展望報(bào)告《電力儲存與可再生能源：2030年的成本與市場》中提出，到2030年全球抽水蓄能裝機(jī)與2017年相比增長幅度約為40%～50%[3]。截至2020年底，我國抽水蓄能裝機(jī)容量為3179萬kW，僅占電源總裝機(jī)容量的1.43%，遠(yuǎn)低于5%的正常水平，與發(fā)達(dá)國家相比尚有較大差距。在“雙碳”目標(biāo)的引領(lǐng)下，高質(zhì)量快速發(fā)展抽水蓄能勢在必行。因此，如何圍繞“安全保障、綠色發(fā)展、卓越服務(wù)、價(jià)值創(chuàng)造”發(fā)展目標(biāo)，開展抽水蓄能電站效能綜合評價(jià)成為業(yè)界關(guān)注的重要課題。

抽水蓄能電站的技術(shù)經(jīng)濟(jì)評價(jià)研究較為成熟，一般通過技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如裝機(jī)容量、運(yùn)行時(shí)數(shù)來評價(jià)抽水蓄能電站的運(yùn)行狀況[4-6]，通過財(cái)務(wù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如投資回收、利潤率等來分析其經(jīng)濟(jì)性[7-9]。傳統(tǒng)的技術(shù)經(jīng)濟(jì)評價(jià)方法對抽水蓄能電站的社會價(jià)值、人力資本及環(huán)境等缺乏系統(tǒng)的綜合評價(jià)；評價(jià)體系存在指標(biāo)設(shè)計(jì)龐雜、缺乏針對性等問題；研究方法常采用問卷調(diào)查、專家經(jīng)驗(yàn)法來確定指標(biāo)權(quán)重，存在較多的主觀性及認(rèn)知局限。

本文以抽水蓄能電站綜合效能提升為視角，設(shè)計(jì)抽水蓄能電站效能指標(biāo)體系，選取企業(yè)運(yùn)營效能和社會價(jià)值效能為一級指標(biāo)，主要包括經(jīng)濟(jì)盈利能力、組織管理能力、技術(shù)融合能力、服務(wù)能力、環(huán)境保護(hù)能力和社會影響能力；利用變分自編碼器對效能評價(jià)指標(biāo)賦權(quán)，建立物元分析效能評價(jià)模型，通過判別經(jīng)典域和節(jié)域，求解待評物元并計(jì)算綜合關(guān)聯(lián)度，最終得到抽水蓄能電站效能綜合評價(jià)結(jié)果。本文選取國內(nèi)42家不同區(qū)域的抽水蓄能電站為實(shí)證對象，對其效能進(jìn)行綜合評價(jià)分析，并通過模型對比分析驗(yàn)證本文提出的評價(jià)模型的適用性，在能源綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期為抽水蓄能電站效能綜合評價(jià)提供了不同視角和方法創(chuàng)新。

1 抽水蓄能電站效能評價(jià)指標(biāo)體系

社會價(jià)值實(shí)現(xiàn)和企業(yè)運(yùn)營管理是反映抽水蓄能電站發(fā)展?fàn)顩r的基本依據(jù)，本文以抽水蓄能電站效能提升為切入點(diǎn)，依據(jù)客觀性、一致性和可比性原則，采用專家訪談法和文獻(xiàn)研究法為本研究提供理論支持，結(jié)合作者研究團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提煉出抽水蓄能電站具有多指標(biāo)性、多層次性和指標(biāo)模糊性的特點(diǎn)[10-12]。從外部價(jià)值和內(nèi)部管控兩方面，設(shè)計(jì)電站效能綜合評價(jià)。抽水蓄能電站不僅要實(shí)現(xiàn)自身經(jīng)濟(jì)效益，也要調(diào)節(jié)能源負(fù)荷，為保障電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，抽水蓄能電站在促進(jìn)新能源消納和社會服務(wù)等方面的能力價(jià)值也應(yīng)考慮到抽水蓄能電站效能綜合評價(jià)指標(biāo)中。表1為抽水蓄能電站效能評價(jià)指標(biāo)體系。

表1 抽水蓄能電站效能評價(jià)指標(biāo)體系Table 1 The evaluation index system of pumped storage power station

企業(yè)運(yùn)營效能指標(biāo)A1，體現(xiàn)抽水蓄能電站內(nèi)部管控水平，衡量其經(jīng)濟(jì)盈利能力、組織管理能力和技術(shù)融合能力，反映當(dāng)前經(jīng)濟(jì)效益、規(guī)模發(fā)展的存量水平，也能夠體現(xiàn)資產(chǎn)規(guī)模、技術(shù)水平和組織管理對組織經(jīng)濟(jì)效益的貢獻(xiàn)。其中，技術(shù)融合能力是考慮到抽水蓄能電站依托政策支撐、自然環(huán)境保障和技術(shù)優(yōu)先的行業(yè)特點(diǎn)，針對抽水蓄能技術(shù)研發(fā)投入和效果而設(shè)定的關(guān)鍵指標(biāo)。

社會價(jià)值效能指標(biāo)A2，體現(xiàn)抽水蓄能電站外部社會價(jià)值實(shí)現(xiàn)，對其履行社會責(zé)任、保證民生、安全穩(wěn)定等方面的能力和效果的評價(jià)，主要包括抽水蓄能電站在服務(wù)能力、環(huán)境保護(hù)能力和社會影響力方面的水平和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

2 抽水蓄能電站效能評價(jià)模型

2.1 基于變分自編碼器算法的指標(biāo)賦權(quán)

非監(jiān)督學(xué)習(xí)智能算法自編碼器，由編碼器、解碼器和隱藏層組成，可以實(shí)現(xiàn)特征降維和重建，其中變分自編碼器（variational autoencoder，VAE）是自編碼器研究中的分支之一，用來確定指標(biāo)之間的交互作用和交互作用程度[13-14]。當(dāng)不具備指標(biāo)權(quán)重的先驗(yàn)信息時(shí)，VAE是將輸入變量編碼成隱變量的分布，根據(jù)分布情況進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣訓(xùn)練，再輸出隱變量的分布，具體計(jì)算過程如圖1所示。

通過智能算法訓(xùn)練，可以自動決定權(quán)重系數(shù)，從而間接對應(yīng)效能指標(biāo)權(quán)重，確保重構(gòu)后的指標(biāo)保留原始指標(biāo)特征的客觀性。從研究實(shí)踐看，盡管由于抽水蓄能電站具有地域差異的不確定性以及自然條件的不穩(wěn)定性，各效能影響指標(biāo)相互作用和促進(jìn)，存在較復(fù)雜的耦合關(guān)系，容易導(dǎo)致樣本中存在較多缺失標(biāo)定信息的不完全數(shù)據(jù)，但利用變分自編碼器的特點(diǎn)可以充分計(jì)算樣本分布情況，可以獲取效能評價(jià)指標(biāo)權(quán)重，以及各效能指標(biāo)之間的內(nèi)在隱式關(guān)系。

2.2 評價(jià)模型設(shè)計(jì)—物元分析法原理

1）基本模型。

物元分析法由蔡文創(chuàng)立，在效能綜合評價(jià)應(yīng)用中[15-16]，設(shè)有r家抽水蓄能電站，影響效能水平的指標(biāo)有n個(gè) ，第i家待評價(jià)的電站在第j個(gè)影響指標(biāo)下的量值為yij,由此該評價(jià)系統(tǒng)可以用n維物元R=(M,C,Y)來表示：

式中:R為n維 物元；M為待評價(jià)的抽水蓄能電站效能情況；C為效能評價(jià)指標(biāo)集；Y為評價(jià)指標(biāo)C的量值集。

2）經(jīng)典域和節(jié)域。

根據(jù)抽水蓄能電站效能評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，將效能水平劃分為S個(gè)級別，并將每個(gè)等級的指標(biāo)Cj及其量值范圍作為該物元分析模型的經(jīng)典域P=(Pt,C,Vt)，表達(dá)式為：

式中：Pt為抽水蓄能電站效能水平等級域中第t個(gè)等級的經(jīng)典域標(biāo)準(zhǔn)物元；Vt為電站效能水平等級為t等級的各指標(biāo)量值域集；為電站效能水平等級t等級中第j個(gè)指標(biāo)的量值域；atj和btj為在第t等級的量值上限和量值下限。

每項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)所對應(yīng)的取值范圍由最低值到最高值即為抽水蓄能電站效能水平等級的節(jié)域標(biāo)準(zhǔn)物元Q=(Qz,C,Yz)，表示為

式中：Qz為抽水蓄能電站效能水平等級全體；Yz為評價(jià)指標(biāo)C的量值范圍集；為指標(biāo)cj的值域；azj和bzj為效能水平等級的量值上限和量值下限。

3）待評價(jià)物元R。

采用專家打分的形式，評價(jià)對抽水蓄能電站效能水平的各項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)情況，各指標(biāo)的分值則為待評價(jià)物元，表達(dá)式如下：

式中：Mi為第i個(gè)待評價(jià)抽水蓄能電站的效能水平；Ci為第i個(gè)待評價(jià)抽水蓄能電站的評價(jià)指標(biāo)集；Yi為評價(jià)指標(biāo)Ci的量值集。

4）綜合關(guān)聯(lián)度。

綜合關(guān)聯(lián)度是被評價(jià)的抽水蓄能電站效能水平與不同等級標(biāo)準(zhǔn)值接近的程度。點(diǎn)cij到經(jīng)典域區(qū)間的距離為

點(diǎn)cij到節(jié)域區(qū)間Yzi(azi,bzi)的距離為

綜合關(guān)聯(lián)度的計(jì)算公式為

3 算例分析

根據(jù)上述算法模型，結(jié)合作者研究團(tuán)隊(duì)調(diào)研的電站數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行算例分析，選取的樣本為國內(nèi)不同區(qū)域的42家抽水蓄能電站，保證了樣本的多樣性[17-23]。

3.1 自編碼器特征提取

使用隨機(jī)梯度下降算法，訓(xùn)練時(shí)Batchsize設(shè)置為100。不同于傳統(tǒng)的效能評價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方案，本文中的效能評價(jià)指數(shù)取值范圍設(shè)定為[0,10]，步長為0.5。指數(shù)越高，則表明相關(guān)度越高。該算法在Pytorch上搭建模型，對6個(gè)二級指標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練并得到相應(yīng)的結(jié)果，驗(yàn)證自編碼器降維后相關(guān)度及權(quán)重結(jié)果如表2所示。

表2 自編碼器指標(biāo)相關(guān)度及權(quán)重結(jié)果Table 2 Correlation degree and weight of self-encoder index

依據(jù)上述效能指標(biāo)體系設(shè)計(jì)及評價(jià)模型，對選取的42家抽水蓄能電站進(jìn)行評價(jià)。首先成立評價(jià)專家小組，專家小組由10名該領(lǐng)域知名學(xué)者和企業(yè)高級管理人員組成，分值區(qū)間為0～4，每位專家對每項(xiàng)效能指標(biāo)進(jìn)行打分，求和匯總即為指標(biāo)值；以各指標(biāo)的得分總和為評價(jià)等級上限值；以各分級的下限值與各得分總和的平均值為評價(jià)等級下限值。由此根據(jù)上述抽水蓄能電站效能水平等級的范圍，將效能水平劃分為5個(gè)等級，分別為高效能水平Ⅰ級、較高效能水平Ⅱ級、中等效能水平Ⅲ級、較低效能水平Ⅳ級、待改進(jìn)效能水平Ⅴ級，具體的等級范圍取值如表3所示。

表3 抽水蓄能電站效能評價(jià)指標(biāo)分級標(biāo)準(zhǔn)Table 3 Classification standard for performance evaluation indexes of pumped storage power station

3.2 物元分析法

1）建立經(jīng)典域和節(jié)域。

首先對評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，有利于提升評價(jià)算法收斂速度和精度，結(jié)果如表4所示。

表4 歸一化后抽水蓄能電站效能評價(jià)指標(biāo)分級標(biāo)準(zhǔn)Table 4 The post-normalization classification standard for performance evaluation indices of pumped storage power station

由式（2）和（3）確定42家抽水蓄能電站效能水平（Ⅰ～Ⅴ級）的經(jīng)典域P和節(jié)域Q。

2）待評價(jià)物元。

限于篇幅，本文以抽水蓄能電站r1為例，展示歸一化后的待評價(jià)物元R1。

3）綜合關(guān)聯(lián)度。

根據(jù)式（7）和（12）得到待評價(jià)抽水蓄能電站各評價(jià)指標(biāo)關(guān)于效能等級水平的綜合相關(guān)度。限于篇幅，以抽水蓄能電站r1為例，展示其各評價(jià)指標(biāo)對5個(gè)效能等級水平的綜合相關(guān)度，如表5所示。

表5 抽水蓄能電站 r1綜合關(guān)聯(lián)度結(jié)果Table 5 The result of comprehensive correlative degree of pumped storage power station

4 效能評價(jià)模型敏感性分析

為了檢驗(yàn)本文提出的物元分析法對抽水蓄能電站效能綜合評價(jià)結(jié)果的穩(wěn)定性，選取TOPSIS、ANP和物元分析法，對4家不同區(qū)域的抽水蓄能電站r1，r2，r3，r4進(jìn)行評價(jià)，以此分析和驗(yàn)證當(dāng)單個(gè)指標(biāo)權(quán)重和評價(jià)方法變化時(shí)，效能評價(jià)結(jié)果的敏感性和影響程度。圖2為效能評價(jià)模型敏感性分析。表6為抽水蓄能電站效能評價(jià)結(jié)果對比。表7為各評價(jià)方法對比。

表7 各評價(jià)方法對比Table 7 Comparison of various evaluation methods

表6 抽水蓄能電站效能評價(jià)結(jié)果對比Table 6 The contrast of performance evaluation results of pumped storage power station

兼容度表示該模型對不同樣本的代表性，兼容度越高、則可靠性越高。計(jì)算公式如下：

差異度表示不同評價(jià)模型對效能評價(jià)結(jié)果穩(wěn)定性的影響，差異度越小、則評價(jià)方法越好。計(jì)算公式如下：

由各評價(jià)方法的兼容度和差異度結(jié)果可知，物元分析法的兼容度較大且差異度較小，說明物元分析的穩(wěn)定性較好。

5 結(jié)論

1）對抽水蓄能電站評價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行優(yōu)化完善，在“雙碳”目標(biāo)背景下，抽水蓄能電站效能評價(jià)應(yīng)特別重視技術(shù)開發(fā)、組織管理和社會價(jià)值的綜合因素，而非只考慮技術(shù)經(jīng)濟(jì)要素。

2）將自編碼器智能算法運(yùn)用到抽水蓄能電站效能評價(jià)中，確定效能評價(jià)指標(biāo)權(quán)重，可以更加客觀反映電站效能多指標(biāo)的相互依賴和反饋，增加了評價(jià)模型的科學(xué)合理性，拓展了智能算法的應(yīng)用領(lǐng)域。

3）針對不同抽水蓄能電站的地域、管控方式、發(fā)展水平和自然條件差異，通過物元分析法進(jìn)行數(shù)學(xué)處理，可以控制好不確定信息量化后的值與效能評價(jià)結(jié)果之間的差距，保證了方法的適用性。

4）評價(jià)模型對比分析結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的抽水蓄能電站效能綜合評價(jià)模型的穩(wěn)定性和適用性。本文在能源綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期為抽水蓄能電站效能綜合評價(jià)提供了不同視角和方法創(chuàng)新。