基于屬性識別的配電網綜合評價方法

劉向軍　李買林

(華北電力大學電氣與電子工程學院　北京 102206)

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基于屬性識別的配電網綜合評價方法

劉向軍李買林

(華北電力大學電氣與電子工程學院北京 102206)

配電網在我國電力系統中具有相當重要的地位，對其進行科學的評價具有重要意義。提出一種包含網絡結構水平、負荷供應能力、裝備技術水平以及運行管理水平等指標的配電網多指標綜合評價方法。該方法提出一種數值絕對偏移率對數據進行預處理，結合主客觀賦權法確定指標綜合權重。其次，根據屬性識別理論建立屬性測度評價矩陣，運用置信度準則與評分準則得出配電網的所屬等級及其綜合評分。實例分析表明，該方法得到的評價結果客觀、準確、全面。

屬性識別配電網多指標評價綜合權重

0　引　言

配電網作為我國電力系統的重要組成部分，對供電質量、電網運行效率以及用電質量等多方面有著重要的作用。對配電網進行科學的綜合評價，在分析配電網薄弱環節、促進配電網智能化轉變、提高配電網供電可靠性以及確定配電網發展方向上都具有重要的意義[1-3]。

傳統的配電網評價主要針對配電網的單項指標進行評價。例如：吳開貴，謝瑩華，Li W等人分別采用RBF神經網絡和饋線分區等方法對配電網可靠性方面進行評價[4-6]；郭志忠等人對配電網安全性指標的量化方法進行了研究[7]；顧偉、劉穎英、張蔓等人采用遺傳投影尋蹤和理想區間等方法對地區電能質量進行了評價[8-10]；李欣然等人采用灰色關聯度模型和最優化原理對配電網建設實施進行評價[11]。雖然這些研究在一定程度上從多角度反映了配電網的整體狀態，但其評價結果是單方面的，缺乏全面性，不能對配電網的建設、運行以及維護提供直接有效的理論指導。

近年來，也有不少專家學者在配電網的綜合評價方法上有了重大的突破。文獻[12]采用了層次分析法AHP(Analytic Hierarchy Process)與模糊隸屬度相結合的方法對配電網進行了綜合評價；文獻[13]提出了基于反熵權法和改進灰色關聯分析的智能配電網綜合評估方法。然而，上述綜合評估方法雖然可以針對配電網的多項指標進行評價，但并不能全面地反映配電網各方面屬性的定性描述度量及度量之間的關系[14]，因而不能得到全面準確的評價。文獻[15-18]分別采用了屬性識別理論對電能質量、大氣環境質量、高速公路交通安全等領域進行評價，此類方法能夠克服以上問題，作出更為真實的評價。然而，由于分類標準矩陣約束問題，傳統的屬性識別方法對于含有中間值指標的多指標體系是失效的。而評價系統中往往存在著很多中間值指標，若將這些指標忽略，得到的結果誤差較大。

本文提出一種數值絕對偏移率對中間值指標進行處理，完善了傳統的屬性識別方法。本文運用層次分析法建立了包含網絡結構水平、負荷供應能力、裝備技術水平以及運行管理水平等指標的配電網多指標體系，并通過主觀G1賦權法與客觀熵權賦權法相結合的方法確定綜合權重。最后，應用屬性識別理論建立屬性測度評價矩陣，通過置信度準則和評分準則得到配電網所屬等級及其綜合評分。

1　屬性識別理論

屬性識別理論是程乾生于1997年在參考文獻[19]中提出的。程乾生在屬性測度空間和有序分割類概念的基礎上，提出了屬性識別準則，建立了屬性識別理論模型。

1.1樣本空間矩陣與分類標準矩陣的建立

(1)

(2)

其中，ajk滿足aj1aj2>…>ajK。

1.2屬性測度矩陣與綜合測度矩陣的建立

若記對象Li關于第j個指標的測度值xij屬于Ck的屬性測度為μijk。以aj1

1) 當xij≤aj1時，μij1=1，μij2=…μijK=0；

2) 當xij≥ajK時，μijK=1，μij1=…μij(K-1)=0；

3) 當aj1≤xij≤aj(l+1)時，則有:

(3)

則第i個對象Li的指標屬性測度評價矩陣Mi為：

(4)

(5)

其中，1≤i≤n,1≤k≤K。

那么，n個對象屬于C1,C2,…,CK類的屬性測度可用n×K的矩陣表示，即綜合測度評價矩陣:

(6)

1.3綜合評價的實現

綜合測度評價矩陣H建立以后，由置信度準則[19]，置信度為λ(一般取0.6與0.7之間)，由下式:

(7)

可知第i個對象Li屬于Cki級。根據評分準則[19]，由式(8)可得第i個對象Li的綜合評分：

(8)

其中，C1>C2>…>CK。

2　配電網綜合評價及實現方法

2.1配電網綜合評價指標體系與數據預處理

本文綜合多方面電力專家的意見，結合配電網自身的特點，建立了一套比較完整的配電網綜合評價指標體系，如圖1所示。該體系結構包括4個一級指標，30個二級指標，能夠全面反映配電網的特性[20]，層次分明，聚合度高，具有較好的適應性和整體性。其中，一級指標分別為網絡結構水平、負荷供應能力、裝備技術水平、運行管理水平。網絡結構水平能夠反映配電網的硬件構成情況，包括變電站單變單電源線率、中壓線路聯絡率、以及站間聯絡率等8個二級指標。負荷供應能力能夠反映配電網滿足負荷供應需求的能力，包括主變重載率、線路重載率以及主變N-1通過率等6個二級指標。裝備技術水平能夠反映配電網的具體設備與相關技術的應用情況，包括線路的絕緣化率、GIS設備使用率以及變電站無功配置比例等10個二級指標。運行管理水平反映了配電網運行安全的狀況，包括線路完好率、主要設備完好率以及消缺率等6個二級指標。

圖1　配電網綜合評價的指標體系

由于配電網自身就是一個龐大的復雜系統，所涉及因素眾多，不能僅從單一指標來評價配電網的優劣，需要把眾多指標綜合起來，才能全面反映配電網的整體情況。配電網的指標可以分成正指標、負指標、中間值指標三類。其中，正指標表示指標值越大越好；負指標表示指標值越小越好；中間值指標表示指標值越趨于中間點或某個區間時越好。

由于分類標準矩陣中的元素ajk滿足aj1aj2>…>ajK，中間值指標無法在分類標準矩陣A*中表示出來，需要對中間值指標進行處理。一般的，中間值指標的數值s往往服從為a為中間點數值的正態分布函數，如下式所示：

s～N(a,σ)

(9)

(10)

2.2綜合評價的方法

首先，計算中間值指標的數值絕對偏移率，對配電網數據進行預處理；其次，應用屬性識別理論，建立指標屬性測度評價矩陣，通過熵權法求主觀權重和G1法求客觀權重，主觀與客觀賦權法相結合，得到綜合權重矩陣；最后，得到綜合測度評價矩陣，通過置信度準則和評分準則進行綜合評價。

本文主觀賦權法采用G1法，G1法是一種確定主觀權重的方法，具有計算方便，易于理解，實用性強等優點。對于指標集{Y1,Y2,…,Y3}，用G1法確定權重步驟：首先，對指標集中的指標的重要程度進行排序，可以按重要程度升序(降序)排列。假設我們得出唯一的序關系Yi>Yj>Yk。并且需要專家對相鄰指標Yk和Yk-1之間的重要程度之比rk(k=2,3,…,m)理性賦值。其次，通過下式可以計算第m個指標的權重值:

(11)

通過式(12)就可算出wi(i=m-1,m-2,…,1)的值，有:

wk-1=rkwk

(12)

最后，由于開始時重新排序，所以在求出wi(i=1,2,…,m)后需要調整指標對應間的順序，得到與指標集對應的權重向量W=(w1′,w2′,…,wm′)T。

本文客觀賦權法采用熵權法[21]。熵權法是一種基于信息熵的客觀確定權重的方法，根據各指標傳遞給決策者的信息量大小來確定權重。第i個對象Li指標的屬性測度評價矩陣Mi是通過實測值和標準值計算得出的，可以用指標屬性測度評價矩陣的數據，通過熵權法[22,23]確定客觀權重。

步驟一計算第i個對象Li中指標Yj的信息熵hij，有:

(13)

其中，μijk表示第i個對象Li第j個指標的測度值xij屬于屬性Ck(k為評價等級，1≤k≤K)的屬性測度，K為評價的總的等級數，hij表示第i個對象Li中指標Yj的信息熵。

步驟二歸一化處理確定第i個對象Li中指標Yj的權重bij，有:

(14)

其中，i=1,2,…,n；j=1,2,…,m。

由式(14)可得到第i個對象Li的各指標的權重向量Bi=(bi1,bi2,…,bim)T，則可得到n個對象m個指標的指標權重矩陣B=[B1,B2,…,Bn]T，其中，T表示對矩陣求轉置。

由式(15)直接求得第i個對象Li的第j個指標的綜合權重：

(15)

其中，j=1,2,…,m。那么第i個對象Li的綜合權重向量為wwi=(ωi1,ωi2,…,ωim)T，n個對象m個指標的指標綜合權重可表示為由n×m的綜合權重矩陣:

ww=[ww1,ww2,…,wwn]T

(16)

其中，T表示對矩陣求轉置。

2.3算法流程實現

在算法中，首先需要通過對中間值指標進行數值絕對偏移率的計算，建立樣本空間矩陣X以及分類標準矩陣A*。通過主觀G1權重法求出主觀權重，通過客觀熵權權重法求出客觀權重，繼而求出綜合測度評價矩陣H。取置信度λ=0.7，判斷是否滿足置信度準則，如果不滿足繼續循環；反之，則進行評分，輸出目標配電網所屬類別以及其綜合評分。總的來說，算法流程如圖2所示。

圖2　基于屬性識別綜合評價算法流程圖

3　算例分析

為了驗證本文提出的基于屬性識別與主客觀權重相結合的配電網綜合評價方法的合理性與性能表現，本文以五個典型城市的配電網作為實例進行討論分析。該五個配電網包括：一線城市的配電網A，省會級城市配電網B和C，普通地市級城市的配電網D和E。通過對五個典型城市的配電網進行調研，獲得了30個特征指標數據[20]。對其中的中間值指標進行偏移率處理后得到表1和表2所示。

表1　四個城市配電網的調研數據

表2　指標的分級標準

3.1綜合權重確定

依據以上數據，按照1.2節所述步驟可求出M1，有:

同理，可求得Mi，i=2,3,4,5。

由式(13)-(14)可以得到客觀權重向量B1=(0.0393 0.0416 0.0302 0.0307 0.0416 0.0368 0.0315 0.0392 …)，B2=(0.0404 0.0404 0.0383 0.0253 0.0404 0.0262 0.0263 0.0336 0.0249…)，B3、B4、B4、B5略。

由專家的意見，對指標排序，確定的序關系為：

Y13Y14Y22Y24Y7Y8Y17Y18Y23Y16Y5Y15Y25Y26Y6Y19Y20Y21Y27Y28Y29Y30Y4Y9Y10Y12Y1Y2Y11Y3

表3　各指標間的相對重要程度

由(15)式可以計算出A城市配電網的評價指標的綜合權重向量為ww1=(0.0027,0.0029,0.0011,0.0062,0.0305,0.0170,0.0715,0.0890,0.0052,0.0054,…)，同理可得到其他四個城市配電網的評價指標綜合權重向量ww2、ww3、ww4以及ww5。

3.2綜合評價及結果分析

由五座城市的指標測度評價矩陣M1、M2、M3、M4以及M5和每座城市相對應的綜合權重ww1、ww2、ww3、ww4以及ww5，由式(5)即可求得綜合測度評價矩陣：

在本文中，置信度λ取0.7，由式(7)、式(8)可計算出五個城市配電網的綜合得分，A城市得分5.21，B城市得分5.14，C城市得分4.93，D城市得分3.40，E城市得分4.47，還可以得到A城市配電網的等級最高，程序運行結果為等級2，B城市和C城市的配電網為等級2，D城市的配電網為等級6，E城市的配電網為等級4，即配電網發展水平由高到低分別為：A、B、C、E、D。符合配電網A是一線城市，配電網B和C是兩個省會級城市，配電網E和D是一個普通地市級城市的實際情況。此外，該結果與韓震燾在文獻[20]中得到的實驗結果也相互吻合，進一步印證了方法的科學性與合理性。

4　結　語

本文提出了一種對于配電網多指標體系的綜合評價方法，通過對中間值指標進行數值偏移率處理，基于屬性識別理論，建立了樣本空間矩陣與指標測度評價矩陣，彌補屬性識別不能直接處理中間值指標的缺陷。結合主觀G1賦權法以及客觀熵權賦權法，進行目標配電網的綜合評價。與相關研究結果的實例對比分析表明，本文提出的綜合評價方法科學、合理。同時，本文所提出的基于屬性識別的綜合評價方法也為其他領域多指標復雜系統的綜合評價提供了參考。

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ATTRIBUTE RECOGNITION-BASED COMPREHENSIVE EVALUATION METHOD FOR DISTRIBUTION NETWORK

Liu XiangjunLi Mailin

(School of Electrical and Electronic Engineering,North China Electric Power University,Beijing 102206,China)

Distribution networks play an important role in Chinese electrical power system,to make scientific evaluation on them has the great significance.In this paper,we presented a multi-index comprehensive evaluation method for distribution networks,the indexes include the network structural level,load supply capacity,equipment and technology level,operation and management level,etc.The method presents a numerical absolute deviation rate to pre-process the original data,and determines the comprehensive weights in combination with subjective and objective weight assigning method.It also establishes attribute measurement evaluation matrix according to attribute recognition theory,and uses confidence criterion and grading criterion to evaluate the grade belonged to and the comprehensive rating of the targeted distribution networks.Example analysis demonstrates that the proposed method is objective,accurate and comprehensive in evaluation results.

Attribute recognitionDistribution networkMulti-index evaluationComprehensive weight

2015-06-03。劉向軍，副教授，主研領域：電氣信息技術，電力系統評價等。李買林，碩士生。

TP39 TM71

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2016.09.022