配電網建設與改造項目評價及決策優化研究

馬倩，王博，胡蔚，程亮，季時宇

（1. 江蘇省電力公司，江蘇 南京 210024；2. 天津大學 智能電網教育部重點實驗室，天津 300072）

配電網建設與改造項目在整個電力行業中占據重要地位，它不僅直接關系著居民正常的生產生活，還影響著區域經濟的進程，對整個社會持續、健康、快速發展有著重要和深遠的意義。當前配電網建設項目投資規模巨大[1-3]，亟需構建一套配電網建設與改造項目評價體系[4]，實現科學安排投資項目，合理把握投資時序，注重投入產出效益，穩步提高電網經濟效益的目標。

配電網規模龐大，設備眾多，網絡結構復雜，同時受歷史發展的影響，針對配電網建設與改造項目相關內容的評價工作在供電企業推廣應用的時間比較短，評價體系尚不完善。針對配電網項目評價的研究主要集中在電網建設項目本身的風險、投資、建設規模以及經濟評估等方面[5-9]，建設與改造項目的整體優化問題還未得到足夠重視；文獻[10]分析如何調整實施戰略使項目投資收益最大，得到了很好的研究論證，卻忽視了對于項目實施效果的研究，實用性不強；此外，大部分的研究均針對評價對象[11]在某個時間階段以及某些條件約束[12]下的狀態進行探討論述，卻忽略了評價對象、評價標準和評價側重點可能會隨著科技水平和經濟狀況的發展而產生的變化。

本文首先從項目實施效果和項目施工影響2個角度對項目評價內容展開研究，建立配電網建設與改造項目評價體系，然后建立配電網項目庫，由項目庫隨機生成項目集，以項目集決策值最大為目標函數建立優選模型，最后采用遺傳算法求解最優項目集合，實現對配電網建設與改造項目的優化決策，為配電網未來建設與發展方向提供參考。

1 配電網建設與改造項目評價指標體系

1.1 指標體系構建原則與思路

為了客觀反映配電網工程項目的內容與影響，指標選取應遵循全面性、層次性、實用性、可靠性、獨立性和開放性的原則，使指標涵義明確，計算簡單，易于比較。

建立配電網建設與改造項目評價指標體系的過程中，首先對項目實施前后配電網各技術指標的改善效果進行分析，以項目實施前后配電網運行特性指標的提升效果為指標，稱之為項目實施效果指標；然后對項目特性進行獨立分析，主要包括項目的施工期以及項目施工時的影響等因素，稱之為項目施工影響指標。從以上兩方面可完整評價配電網建設與改造項目對于電網發展建設的影響。

1.2 項目實施效果指標

建設配電網項目的目的是提升配電網的整體性能，改善提高現狀電網的運行效果，而配電網建設與改造項目的實施主要解決配電系統的網架結構、容量協調以及設備配置問題。因此，從以上3個方面分析配電網建設與改造項目對配電網物理架構以及運行狀態的影響，從而反映對配電網項目的實施效果。

當前電網企業依據項目的實施目的和效果不同，把配電網10 kV及以下工程項目分為八類，分別為網架結構加強工程，解決設備重載、過載工程，消除安全隱患工程，滿足新增負荷需要工程，解決低電壓臺區工程，解決“卡脖子”工程，變電站配套送出工程以及改造高損配變工程。分析8類工程項目建設重點及與配電網主要運行特性指標間的對應關系如表1所示。

配電網建設與改造項目評價指標體系中對項目實施效果的評價主要通過項目實施前后配電網運行特性指標的提升效果來反映，指標的計算方式為計算項目建設前后配電網運行特性指標值的差值占投資建設前配電網運行特性指標值與其理想值之差的百分比，即計算配電網運行特性指標的改善程度。

表1 工程項目與配電網主要運行特性指標間的對應關系Tab.1 The correspondence of main characteristics indexes between projects and distribution network

1.3 項目施工影響指標

針對項目本身的評價主要從項目的施工影響方面展開，這一部分的評價方法與之前通過計算電網運行特性指標改善值而間接評價項目存在一定差異，項目施工中的影響主要體現在對配電網可靠性的影響，施工中部分設備的停用可能導致某些用戶供電間斷，可以選用供電間斷引起的施工停電損失電量作為項目施工影響指標。施工停電損失電量主要由電網網架結構、電網負載水平和項目施工期決定。計算施工停電損失電量：

式中，ENS為施工停電損失電量；L為施工設備停用時的不可轉移負荷；t為不可轉移負荷停電時間。

1.4 配電網建設與改造項目評價指標體系

綜合對項目實施效果及項目施工影響的分析，配電網建設與改造項目評價指標體系如表2所示。

表2 配電網建設與改造項目評價指標體系Tab. 2 Evaluation index system of distribution network construction and reconstruction project

1.5 指標權重構建

指標體系中的每個指標對實現評價目標的重要程度各不相同，權重作為評價體系中各指標輕重程度的度量，是綜合評價的重要信息。德爾菲法又稱專家打分法，是一種可充分綜合領域專家知識、信息和經驗的方法，在系統決策分析領域得到了廣泛的應用[13]。本文通過德爾菲法，綜合給出各項指標的權重。

本研究開展過程中，以匿名的方式征求專家意見，通過多次的信息溝通與循環反饋使所有參與專家的決策意見趨于一致時，得到配電網建設與改造項目評價指標權重結果如表2所示。

1.6 指標判據確定

項目實施效果類指標的計算使用差額指標計算方法。差額指標計算方法不論指標種類統一反映項目實施前后指標的改善情況占該指標全部可改善空間的百分比，所以可以采用統一的評分方法。首先需根據相關專業技術導則的規定，同時結合專家的長期運行或工作經驗，確定反映配電運行特性的電網指標的理想取值；然后通過比較項目實施后該指標向理想值或遠離理想值的改善程度，對項目實施效果類指標進行評分。本文以百分制為評分原則，則電網指標改善程度和分數間的對應關系為：改善程度為0時，對應評分為0分，改善程度為1時，對應100分，改善程度與分數成線性關系。

對于項目的施工影響評分方法，電網施工影響程度和分數間的對應關系為，結合專家給定不同施工停電損失電量和分值的對應關系擬合得到評分函數。

求取綜合評分時，若項目為單一獨立項目，應將具體指標得分乘以相應權重后再逐級求加權和，該項目評分則為上述實施效果指標評分與項目施工影響指標評分的加權和；若項目由若干個相關子項目組成，則應考慮所有子項目下每項指標的改善值，再應用相應的計算方法求得具體指標評分，并加權求和，即可得到項目實施效果指標評分；項目施工影響指標評分可用各子項目施工影響指標評分均值表示，則項目評分即為上述兩者的加權和。

2 配電網建設與改造項目決策優化

2.1 基于0/1規劃的項目優化決策方法目標函數

2.1.1 項目集生成及決策值計算方法

本文按照1.2節中所述工程項目分類方式，分別構建8類配電網建設和改造項目庫，然后采用隨機抽樣的方法從各類項目庫中隨機選擇若干個項目，組合生成一個項目集，把項目集中的單個項目定義為該項目集的項目元，單獨的項目集對項目元的個數和類別沒有限定。

項目集的優化必須有量化指標才能進行，為此可以定義項目集的決策值，項目集的決策值通過對項目集進行評分得到，評分越高的項目集，決策值越高，被接受的概率就越大[14]。項目集的整體實施會對配電網產生大范圍影響，這一影響是由項目集內項目元的單獨影響疊加產生，利用前面構建的評價體系可以對項目集整體進行評價。若項目集i由3個項目組成，項目集i的評分方法如圖1所示。

圖1 項目集評分流程Fig. 1 Rating process of project program

2.1.2 基于0/1規劃的目標函數確定

一般的數學規劃問題可描述為：

式中，等式約束和不等式約束可不存在，且均包含多個表達式。當變量xi只能取數值0或1時稱其為0/1規劃[15]，0表示淘汰該事件；1表示選中該事件。

1）事件互斥。存在g個互斥事件，如果在這些事件中最多只可以選擇一件，則約束方程可表示為：

2）依存事件。如果存在2個事件，事件k和事件l，而事件l的發生必須建立在事件k發生的情況下，則約束方程可表示為：

如果只需要滿足其中的任何一個約束，則約束方程可表示為：

式中，M為一個很大的數。

本文優化的目的是確定一個項目是采用還是淘汰，所以為了定義優化變量，可以定義0-1向量D。

式中，D的維度n為項目庫中項目的總數；di為編號為i的項目的選擇情況，若di為1，表示該項目被選用；若di為0，表示該項目棄用。

基于以上定義，以項目集中所包含項目元的組合為優化變量，以項目集的決策值最大為目標：

式中，S是項目集的決策值；函數f即為前文所述項目集決策值計算方法。

2.2 約束條件

本文考慮配電網項目擬投入總資金和各類項目投資分配比例的限制建立約束條件。

2.2.1 建設總資金約束

式中，Ti為編號為項目i的投資額；Tm為項目投資預算上限。

2.2.2 投資分配比例約束

首先，分析該地區配電網歷史各項運行特性指標增長情況與投資數額的關系。其次，結合該地區配電網運行特性指標現狀值設立合理目標值。再次，結合表1所示的項目類別與配電網運行指標對應關系，計算各類項目的單位投資建設效果（Wλ0）以及出各類項目的目標效果（Wλ），計算出每類項目的投資目標值（T′λ），計算公式如下：

最后，計算每類項目投資目標值之間的比值，即為依項目類別的投資分配比例（δ′λ），計算公式如下：

綜上，約束條件為：

2.3 模型求解方法

由以上建立的模型可看出，若項目庫中項目數量不大，可以直接對所有可能的項目組合進行列舉，對其進行比較選擇，很容易得到最優的配電網建設方案。但是隨項目庫規模變大，枚舉的辦法效率變得低下，比較時間漫長，計算過程拖沓。考慮優化變量的特點——為固定長度的0-1向量，不用進行編碼就符合遺傳算法（GA）的輸入要求，同時模型的離散性也于GA的特性吻合。上述模型只需要建立適應度函數，確定遺傳算子，確定收斂條件后就可以直接應用遺傳算法求解[16]。

GA是一種并行的全局搜索的高效求解問題的方法，其本質上就是處理離散優化搜索問題的，它不要求問題空間的連續性，不需要梯度信息，其魯棒性已經得到了證實，在處理大型復雜優化問題上已經取得了顯著的成績，所以在解決較大規模網絡計劃的多目標綜合優化問題時，具有其他方法無法比擬的優勢。本文利用遺傳算法求解模型的具體流程如圖2所示。

圖2 遺傳算法的流程圖Fig. 2 Process of genetic algorithm

3 算例分析

某城市投資項目及其對應屬性如表3 所示。其中，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ、Ⅷ分別依次代表網架結構加強工程、解決設備重載、過載工程、消除安全隱患工程、滿足新增負荷需要工程、解決低電壓臺區工程、解決“卡脖子”工程、變電站配套送出工程以及改造高損配變工程。

已知該城市的項目預算總額不超過250 萬元。對該城市配電網現狀分析得到，該城市設備配置環節十分薄弱，中壓配網架空線路絕緣化率低（0.156），配電自動化覆蓋率低（0.130），使用時間超過10年的中壓線路比例過高（0.790）。結合該城市各項運行指標、負荷和電網規模的現狀值和目標值、單位投資運行效果等歷史數據及表1所示的項目類別與配電網運行指標對應關系，計算出每類項目的投資目標值，得到項目類別的投資分配比例為：

表3 某城市部分項目內容Tab. 3 Content of projects of a certain city

由以上分析可知，將排除項目4、10、13。采用相應的評分方法得出各項目集的得分，根據遺傳算法求解，得到優化集合各項指標如表4所示。

表4 最優項目集Tab. 4 The best project program

該項目集很好地該善了城市設配配置問題，能很好地達到預期目標，遺傳算法求解模型實用性很強。

4 結論

本文提出了基于項目庫的配電網建設與改造項目評價體系及決策優化方法，科學的配電網建設與改造項目評價指標體系，能夠全面反映出配電網的項目投資效果，參考配電網運行現狀求取權重增強了指標體系的嚴謹性。項目決策優化模型，在投資總金額的限制下，選用合理的投資分配比例，追求最大決策值，而非經濟效益，使投資項目具有良好的實施效果，使配電網有良好的穩定性。

[1] 辛文. 前9月全國城鄉配電網完成投資1 132億元同比增13%[N]. 中國電力報，2012-11-06001（1）.

[2] 肖薔. 我國配電網投資持續多年超過輸電網[N]. 中國能源報，2013-02-04002（2）.

[3] 余紅，王宇.“十二五”配電網建設將投資107.2億元[N].云南日報，2011-07-11002（2）.

[4] 趙蕾，茍秦晉，潘聃，等. 配電網項目評價指標體系[J].電網與清潔能源，2014，（6）: 19-23.ZHAO Lei，GOU Qinjin，PAN Dan，et al. Evaluation index system of distribution power project[J]. Power System and Clean Energy，2014，（6）: 19-23（in Chinese）.

[5] 趙會茹，王鶴，韓英豪，等. 電網建設項目投資優化及輔助決策支持系統研究[J]. 華東電力，2007，35（6）:23-25.ZHAO Huiru，WANG He，HAN Yinghao，et al. Investment optimization for grid construction projects and aid decision-making systems for grid investment[J]. East China Electric Power，2007，35（6）: 23-25（in Chinese）.

[6] 王文山.電網建設項目投資決策評價[J].電網技術，2007，31（2）: 90-92.WANG Wenshan. Decision-making evaluation in grid construction investment[J]. Power System Technology，2007，31（2）: 90-92（in Chinese）.

[7] 羅鳳章，肖峻，王成山，等. 計及電價波動的電網建設項目經濟評估區間法[J]. 電網技術，2005，29（8）: 20-24.LUO Fengzhang，XIAO Jun，WANG Chengshan，et al.An interval economic evaluation method for projects of power system planning considering electricity price fluctuation[J] . Power System Technology，2005，29（8）: 20-24（in Chinese）.

[8] 甘德一，張媛敏，曾鳴. 電網建設項目投資優化方法研究[J]. 改革與戰略，2009，25（189）: 61-63.GAN Deyi，ZHANG Yuanmin，ZENG Ming. Optimization of investment for grid construction projects[J]. Reformayion& Strategy，2009，25（189）: 61-63（in Chinese）.

[9] 李欣然，朱湘有，李培強，等. 地區電網建設規模綜合評估方法研究[J]. 湖南大學學報: 自然科學版，2008，35（2）: 61-65.LI Xinran，ZHU Xiangyou，LI Peiqiang，et al. Research on the comprehensive evaluation method of planning size in district distribution power grid[J]. Journal of Hunan University: Natural Sciences，2008，35（2）: 61-65（in Chinese）.

[10] STUMMER C，HEIDEMBERCER K. Interactive R & D portfolio analysis with project interdependencies and time profiles of multiple objectives[J]. IEEE Transactions on Engineering Management，2003，50（2）: 175-183.

[11] 李瑞生，李燕斌，周逢權. 智能變電站功能架構及設計原則[J]. 電力系統保護與控制，2010，38（21）: 24-27.LI Ruisheng，LI Yanbin，ZHOU Fengquan. The functional frame and design principles of smart substation[J]. Power System Protection and Control，2010，38（21）: 24-27（in Chinese）.

[12] 毛安家，何金. 一種基于可信性理論的電網安全性綜合評估方法[J]. 電力系統保護與控制，2011，39（18）: 80-87.MAO Anjia，HE Jin. An approach of power grid security comprehensive assessment based on credibility theory[J].Power System Protection and Control，2011，39（18）: 80-87（in Chinese）.

[13] 劉軍，周婧婧，謝世恒，等. 基于梯形模糊數的電力變壓器故障模式重要度評定方法研究[J]. 高壓電器，2012，（5）: 62-68.LIU Jun，ZHOU Jingjing，XIE Shiheng，et al. Importance evaluation method on the failure modes of power transformer based on trapezoidal fuzzy number[J]. High Voltage Apparatus，2012，（5）: 62-68（in Chinese）.

[14] 俞玉英，郭銘，郭寅昌，等. 配電網建設改造工程評價方法[J]. 電力系統及其自動化學報，2012，24（5）：123-126-153.YU Yuying，GUO Ming，GUO Yinchang，et al. Evaluation of construction and upgrading projects in distribution system[J]. Proceedings of the CSU-EPSA，2012，24（5）:123-126，153（in Chinese）.

[15] 曹楠，李剛，王冬青. 智能變電站關鍵技術及其構建方式的探討[J]. 電力系統保護與控制，2011，39（5）:63-68.CAO Nan，LI Gang，WANG Dongqing. Key technologies and construction methods of smart substation[J]. Power System Protection and Control，2011，39（5）: 63-68（in Chinese）.

[16] 楊佳俊，徐建政. 改進量子遺傳算法在無功優化中的應用[J]. 電力電容器與無功補償，2013（4）: 15-20.YANG Jiajun，XUN Jianzheng. Application of improve quantum genetic algorithm on reactive power optimization[J].Power Capacitor&Reactive Power Compensation，2013（4）:15-20（in Chinese）.