基于改進層次分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價模型研究\t

摘要：目前，電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價模型普遍存在部分突出問題，評價準(zhǔn)確度低，評價效果差。有必要利用誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對改進層次分析法進行優(yōu)化，并基于優(yōu)化后的算法設(shè)計電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價模型。對比試驗結(jié)果顯示，該改進算法的準(zhǔn)確率高達92.3%，誤差率僅有1.3%，該算法的分類速度和F1值都是最高的。之后，對基于該算法的電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價模型進行檢測。結(jié)果表明，該模型對各種環(huán)境影響因素的評價準(zhǔn)確率都超過90%，遠高于對比模型。由上述結(jié)果可知，本研究提出的改進環(huán)境影響評價模型能夠?qū)﹄娋W(wǎng)工程環(huán)境影響進行準(zhǔn)確評價。

關(guān)鍵詞：電網(wǎng)工程；環(huán)境影響評價；改進層次分析法；誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：F275 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1008-9500（2025）02-00-07

Study on Environmental Impact Assessment Model for Power Grid Engineering Based on Improved Analytic Hierarchy Process and BP Neural Network

CHEN Bin1，2， ZHANG Qi3，4， HUANG Liangjun5， LI Yan3， ZHOU Zhengdong1

（1. Construction Branch of State Grid Zhejiang Electric Power Co.， Ltd.， Hangzhou 310016， China;

2. State Grid Zhejiang Electric Power Co.， Ltd.， Hangzhou 310007， China; 3. PowerChina Huadong Engineering Co.， Ltd.;

4. Huadong Eco-Environmental Engineering Research Institute of Zhejiang Province， Hangzhou 311122， China;

5. Wenzhou Power Supply Company， State Grid Zhejiang Electric Power Co.， Ltd.， Wenzhou 325000， China）

Abstract： At present， there are some prominent problems in the environmental impact assessment models of power grid engineering， such as low accuracy and poor evaluation results. It is necessary to use backpropagation neural network to optimize the improved analytic hierarchy process and design an environmental impact assessment model for power grid engineering based on the optimized algorithm. The comparative test results show that the accuracy of this improved algorithm is as high as 92.3%， with an error rate of only 1.3%， and the classification speed and F1 value of this algorithm are the highest. Afterwards， the environmental impact assessment model for power grid engineering based on this algorithm will be tested. The results indicate that the accuracy of the model in evaluating various environmental impact factors exceeds 90%， which is much higher than the comparison model. From the above results， it can be concluded that the improved environmental impact assessment model proposed in this study can accurately evaluate the environmental impact of power grid engineering.

Keywords： power grid engineering; environmental impact assessment; improved analytic hierarchy process; backpro-

pagation neural network

隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，電網(wǎng)工程建設(shè)項目越來越多，但很多電網(wǎng)工程對周邊環(huán)境造成很大的影響，并對周邊居民的日常生活造成極大危害[1-3]。很多學(xué)者對環(huán)境影響評價模型進行研究，以期通過評價模型對電網(wǎng)工程的環(huán)境影響進行評價并基于該結(jié)果降低工程對環(huán)境的影響。何昭宇等[4]為了分析建筑軟土基坑施工對周圍環(huán)境的影響，建立一種基于應(yīng)變疊加法的環(huán)境影響指標(biāo)評價體系，對軟土基坑施工風(fēng)險進行預(yù)測，降低該工程對環(huán)境的危害。王麗[5]設(shè)計一種基于模糊決策理論的生態(tài)環(huán)境影響評價模型，以降低煤礦開采對生態(tài)環(huán)境的影響。目前，這些評價模型還存在評價效率低、實時性不強等問題[6]。所以，有必要設(shè)計一種能夠提高評價準(zhǔn)確率和速度的評價模型。改進層次分析法（Improved Analytical Hierarchy Process，IAHP）具有邏輯嚴(yán)密、實用性強、應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點，被廣泛用于各種模型中[7-8]。但是，該方法具有嚴(yán)重的主觀性，評價結(jié)果的準(zhǔn)確率較低，還需要對其進行改進。誤差反向傳播（?Back Propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有強大的計算能力，收斂性能高，泛化能力強[9-10]。所以，本研究利用BP算法對IAHP算法進行改進，降低IAHP算法的主觀性，以提高整體的準(zhǔn)確率。此次研究的創(chuàng)新之處在于將IAHP算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有機結(jié)合，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對評價模型中各項影響因素的權(quán)重進行準(zhǔn)確計算和分配，以降低IAHP方法的隨意性和主觀性，提高評價的準(zhǔn)確率。?

1 基于IAHP和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境影響評價模型

1.1 基于IAHP的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

隨著生活水平的提高，人們對環(huán)境質(zhì)量的要求越來越高，而電網(wǎng)工程建設(shè)會引起土地資源占用、水資源破壞、噪聲污染等環(huán)境問題[11-12]。所以，要構(gòu)建電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價模型對電網(wǎng)工程的環(huán)境影響進行評價。層次分析法（Analytical Hierarchy Process，AHP）是一種將復(fù)雜問題分解為多個目標(biāo)，通過定性指標(biāo)模糊量化計算出各個目標(biāo)評分的方法[13]。IAHP算法在AHP的基礎(chǔ)上進行改進，更加注重對非定量事件的層次化整理[14]。IAHP在使用時首先需要建立層次結(jié)構(gòu)模型，將決策目標(biāo)、影響因素和決策對象根據(jù)實際關(guān)系進行分層。

分好層后，要構(gòu)造判斷矩陣，對影響因素進行兩兩比較。判斷矩陣的性質(zhì)如式（1）所示。矩陣構(gòu)建后，要對排列的層次進行排序和一致性檢驗，一致性指標(biāo)的定義如式（2）所示。為了衡量一致性指標(biāo)的大小，要引入隨機一致性檢驗指標(biāo)，其計算如式（3）所示。在檢驗判斷矩陣是否具有預(yù)期的一致性時，要計算檢驗系數(shù)，其計算如式（4）所示。

式中：aij表示元素i相對于元素j的重要程度；aji表示元素j相對于元素i的重要程度；I表示一致性指標(biāo)；λ表示矩陣的最大特征根；n代表矩陣的階數(shù)；R表示一致性檢驗指標(biāo)；In表示n階矩陣對應(yīng)的一致性指標(biāo)；C為檢驗系數(shù)。

檢驗系數(shù)小于0.1時，矩陣通過一致性檢驗，最后進行層次總排序及層次一致性檢驗。但IAHP方法中各項子因素的權(quán)重分配存在很強的主觀性，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率低，當(dāng)指標(biāo)過多時，指標(biāo)的權(quán)重難以確定[15]。所以，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對該方法進行優(yōu)化，以期提高方法的計算準(zhǔn)確率。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算各項子因素的權(quán)重，最后計算出整個待測物體的各項影響因素的評分。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個層次組成，其主要包括輸入層、隱藏層和輸出層。其中，輸入層和輸出層包含多個節(jié)點，可以看成一個多維向量到另一個多維向量的映射。隱藏層需要對輸入層的節(jié)點進行選擇，選擇方式如式（5）所示。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程主要分為前向傳播和反向傳播兩個階段，前向傳播是信號從輸入層到輸出層傳播的過程，前向傳播中，神經(jīng)元輸出計算方式如式（6）所示。

式中：h表示隱藏節(jié)點數(shù)目；a代表輸入層節(jié)點數(shù)目；b表示輸出層節(jié)點數(shù)目；c表示0～1的常數(shù)；yp表示當(dāng)前神經(jīng)元的輸出；p和q分別表示第p個和第q個神經(jīng)元；wpq代表神經(jīng)元p到神經(jīng)元q的連接權(quán)重；xq表示前一層神經(jīng)元的輸入；kp為神經(jīng)元p的偏置。

反向傳播則是指誤差從輸出層向輸入層反向傳播的過程，以此來調(diào)整權(quán)重和偏置項。通過上述計算對各項子因素的權(quán)重進行不斷更新，直至滿足預(yù)期要求，即達到最大迭代次數(shù)或者誤差小于預(yù)期。最后將權(quán)重輸出，再與IAHP方法中各子因素的評分進行計算。該方法的流程如圖1所示。

由圖1可知，改進后的IAHP方法首先通過收集的各項數(shù)據(jù)建立層次結(jié)構(gòu)模型，將決策目標(biāo)、影響因素和決策對象根據(jù)實際關(guān)系進行分層。再構(gòu)造判斷矩陣，對各個影響因素進行兩兩比較，然后對排列的層次進行一致性檢驗，之后對層次進行總排序和檢驗，最后對各個因素的評分進行計算。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將收集的數(shù)據(jù)導(dǎo)入輸入層、隱藏層和輸出層，對IAHP方法中各項子因素的權(quán)重進行準(zhǔn)確計算和分配。最后將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的子因素權(quán)重與IAHP方法得到的各項子因素評分相乘，得到最終的子因素評分。

1.2 基于IAHP-BP的電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價模型

對電網(wǎng)工程對環(huán)境的影響進行評價，對電網(wǎng)工程進行優(yōu)化，以降低電網(wǎng)工程建設(shè)對環(huán)境的影響。IAHP-BP算法能夠提高評價模型對不同影響因素的評價準(zhǔn)確率，所以利用IAHP-BP算法構(gòu)建電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價模型。通過該模型對電網(wǎng)工程的各項環(huán)境影響因素指標(biāo)進行評價，并基于該評價結(jié)果對電網(wǎng)工程進行優(yōu)化?；贗AHP-BP的電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價模型的流程如圖2所示。

由圖2可知，該模型運行流程主要分為6步，即確定評價對象，收集電網(wǎng)工程數(shù)據(jù)，選擇環(huán)境評價指標(biāo)，通過算法建立評價模型，分析評價結(jié)果，撰寫評價報告。其中，在進行評價對象的確定時，應(yīng)該明確評價的目標(biāo)和范圍，電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價的對象為電磁環(huán)境影響、聲環(huán)境影響、水資源影響、土地影響和生物多樣性影響等。電網(wǎng)工程數(shù)據(jù)收集對象主要包括工程設(shè)計文件、施工記錄、設(shè)備運行數(shù)據(jù)以及用戶反饋意見等。結(jié)合評價對象、實際評價目標(biāo)以及數(shù)據(jù)收集情況，選擇合適的評價指標(biāo)，如土地資源浪費、水資源污染、噪聲等。然后，根據(jù)評價指標(biāo)和收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建評價模型，將數(shù)據(jù)和評價指標(biāo)分別輸入IAHP模塊和BP模塊中，通過IAHP模塊的分層次操作對各個指標(biāo)進行分層和一致性檢驗，以區(qū)分不同指標(biāo)的重要程度，計算出每個層次指標(biāo)的實際評分。在該步驟中，BP模塊對不同層次的環(huán)境評價指標(biāo)和相同層次中不同環(huán)境評價指標(biāo)的權(quán)重進行不斷更新和分配，權(quán)重更新分配的計算方式如式（7）所示。

式中：wij'表示更新后的權(quán)重；wij表示更新前的權(quán)重；E表示BP模塊接收的數(shù)據(jù)通過輸出層與期望輸出層的均方誤差；η表示BP模塊中進行權(quán)重更新的學(xué)習(xí)率，該值決定各項影響因素權(quán)重更新的步長。

數(shù)據(jù)經(jīng)過BP模塊的輸入層、隱藏層和輸出層后，計算每個層次的最優(yōu)權(quán)重分配，以降低IAHP算法的主觀性強度。然后，將每個層次的得分和權(quán)重相乘，得到各個指標(biāo)最終評分。通過對指標(biāo)的評價結(jié)果進行分析，發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)工程對環(huán)境影響的問題所在之處，并提出改進措施，以提高電網(wǎng)工程的可靠性。最后將評價結(jié)果和分析結(jié)果進行記錄，并實時向有關(guān)部門匯報，以降低電網(wǎng)工程建設(shè)對環(huán)境的影響。

2 基于IAHP-BP算法的電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價模型的效果分析

2.1 IAHP-BP算法的性能分析

為了驗證IAHP-BP算法的優(yōu)越性，對IAHP-BP算法、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的粒子群優(yōu)化算法（Convolutional"Neural Networks-Particle Swarm Optimization，CNN-PSO）、基于主成分分析法的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Principal Component Analysis - Back Propagation neural network，PCA-BP）和基于模糊綜合評價的遺傳算法（Fuzzy Sets-Genetic Algorithm，F(xiàn)S-GA）進行對比試驗。試驗時的環(huán)境配置如表1所示。

通過表1的試驗環(huán)境和某電網(wǎng)工程的數(shù)據(jù)集進行對比試驗。試驗對4種算法的分類準(zhǔn)確率和誤差率、分類速度、空間復(fù)雜度、損失函數(shù)值和F1值進行對比，結(jié)果如圖3所示。其中，F(xiàn)1值是一種用于評估模型性能的指標(biāo)，是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。

由圖3（a）可知，IAHP-BP算法的分類準(zhǔn)確率是4種算法中最高的，達到92.3%，F(xiàn)S-GA算法的分類準(zhǔn)確率最低，僅有58.6%，該算法的準(zhǔn)確率穩(wěn)定性差，準(zhǔn)確率上下波動幅度大。CNN-PSO算法和PCA-BP算法的準(zhǔn)確率較穩(wěn)定，平均值分別為83.2%和74.3%。從圖3（b）可以看出，IAHP-BP算法的誤差率是4種算法中最低的，僅有1.3%，而其他3種算法的誤差率都遠高于IAHP-BP算法。由圖3（c）可知，F(xiàn)S-GA算法的分類速度最慢，分類速度極其不穩(wěn)定，而IAHP-BP算法的分類速度最快最穩(wěn)定，該算法的分類速度達到11.7 bps，遠超過其他算法。算法空間復(fù)雜度是指算法運行時占用整體空間的大小，從圖3（d）可以看出，IAHP-BP算法的空間復(fù)雜度最低，僅有18.6%，而CNN-PSO算法、PCA-BP算法和FS-GA算法的空間復(fù)雜度分別為31.2%、43.5%和52.3%，F(xiàn)S-GA算法的空間復(fù)雜度最高，算法運行時，空間占用率最大。從圖3（e）可知，IAHP-BP算法的損失函數(shù)值最低，僅有0.19，而FS-GA算法的損失函數(shù)值最高，達到0.76，該算法的損失函數(shù)值上下浮動較大，穩(wěn)定性差。由圖3（f）可知，IAHP-BP算法、CNN-PSO算法、PCA-BP算法和FS-GA算法的F1值分別為8.2、7.1、5.3和4.1。由試驗可得，IAHP-BP算法的分類準(zhǔn)確率最高，速度最快，誤差最低，綜合性能顯著優(yōu)于其他對比算法。

2.2 IAHP-BP評價模型的實際效果分析

對IAHP-BP算法的性能進行驗證后，對基于該算法的電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價模型進行仿真試驗，將該模型與傳統(tǒng)模型和目前較為先進的基于人工蜂群算法和反向傳播算法（Artificial Bee Colony"algorithm-Back Propagation algorithm，ABC-BP）的評價模型進行對比。電網(wǎng)工程的環(huán)境影響涉及電磁環(huán)境、聲環(huán)境、水資源、土地和生物多樣性，對這些評價模型的評價準(zhǔn)確率和誤差率進行對比，結(jié)果如圖4所示。

由圖4（a）可知，傳統(tǒng)的電網(wǎng)工程環(huán)境評價模型對電磁環(huán)境影響、噪聲環(huán)境影響、水資源影響、土地資源影響以及生物多樣性影響的評價準(zhǔn)確率分別為76%、78%、76%、79%和75%，評價準(zhǔn)確率皆低于80%，準(zhǔn)確率較低。從圖4（b）可以看出，目前較為先進的ABC-BP評價模型對5項環(huán)境評價指標(biāo)的評價準(zhǔn)確率都大于80%，但小于90%，雖然準(zhǔn)確率有一些提升，但準(zhǔn)確率較低。由圖4（c）可知，IAHP-BP評價模型對幾種環(huán)境評價指標(biāo)的評價準(zhǔn)確率分別為93%、94%、96%、96%和94%，該模型的評價準(zhǔn)確率遠高于前兩種模型。由圖4（d）可得，IAHP-BP模型、ABC-BP模型和傳統(tǒng)模型的誤差率分別為2.3%、5.2%和6.5%，IAHP-BP模型的誤差率最低。使用3種評價模型進行電網(wǎng)工程優(yōu)化后，對電網(wǎng)工程建設(shè)的環(huán)境影響變化進行對比，結(jié)果如圖5所示。

由圖5可知，基于3種評價模型評價結(jié)果改進后電網(wǎng)工程對環(huán)境影響的變化情況，IAHP-BP模型對環(huán)境影響的降低量最多，平均達到83.2%，其中，該模型對土地資源的影響降低得最多，達到85.7%，而傳統(tǒng)模型對各個環(huán)境影響指標(biāo)的變化情況降低量最低，不超過50%。ABC-BP模型的降低量大于50%，但小于65%。由上述分析結(jié)果可得，IAHP-BP電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價模型的評價準(zhǔn)確率最高，誤差率最低，利用該模型改進的電網(wǎng)工程對環(huán)境各個指標(biāo)的影響顯著降低，有利于保護環(huán)境。

3 結(jié)論

目前，電力工程環(huán)境影響評價模型評價誤差普遍較大。本研究將IAHP和BP算法結(jié)合，形成IAHP-BP算法，構(gòu)建新型電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價模型。先對IAHP-BP算法的分類優(yōu)越性進行對比試驗，將IAHP-BP算法、CNN-PSO算法、PCA-BP算法和FS-GA算法進行對比。試驗結(jié)果顯示，4種算法的準(zhǔn)確率分別為92.3%、83.6%、75.3%和58.6%，4種算法中，IAHP-BP算法的分類速度最快，達到11.7 bps。再對基于該算法的環(huán)境影響評價模型、傳統(tǒng)評價模型以及目前較為先進的ABC-BP評價模型進行對比，結(jié)果表明，IAHP-BP模型對環(huán)境影響指標(biāo)的評價準(zhǔn)確率都超過90%，而ABC-BP模型的評價準(zhǔn)確率為80%～85%，且對基于IAHP-BP模型評價結(jié)果提出改進措施后，電網(wǎng)工程對各種環(huán)境的影響都至少降低80%。由試驗結(jié)果可得，基于IAHP-BP算法的電網(wǎng)工程環(huán)境影響評價模型能夠?qū)﹄娋W(wǎng)工程的環(huán)境影響進行準(zhǔn)確評價，降低電網(wǎng)工程對環(huán)境的影響。但是，試驗都是在理想情況下進行的，突發(fā)情況還有待進一步研究。

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收稿日期：2024-12-31

作者簡介：陳斌（1990—），男，浙江金華人，碩士，高級工程師。研究方向：電網(wǎng)工程建設(shè)管理與創(chuàng)新。