“上大压小”后发电厂电能送出线路利用方案的评估

郑晓，杨如明，宁康红，陈洁

（1.浙江省电力设计院，杭州310012；2.国网浙江省电力公司台州供电公司，浙江台州318000）

“上大压小”后发电厂电能送出线路利用方案的评估

郑晓1，杨如明2，宁康红1，陈洁1

（1.浙江省电力设计院，杭州310012；2.国网浙江省电力公司台州供电公司，浙江台州318000）

发电厂实施“上大压小”节能减排政策后，其电能送出线路的利用存在多种方案，亟需一种切实有效的方法进行评估，辅助决策。应用属性识别理论建立评估流程，结合变异系数法与专家赋权法确定指标的综合权重，按照置信度准则识别各方案所属类别。实例计算表明，应用属性识别理论能较好地将定量与定性指标相结合，综合权重能反映指标的主、客观影响力，所提方法能有效评估发电厂电能送出线路利用方案。敏感性分析指出，具体应用中需特别注意指标综合权重的不同构成比例可能会影响某些特殊方案的评估结果。

发电厂；出线；属性识别；变异系数；专家赋权法

0 引言

属性识别理论由程乾生于1997年提出[1-2]，其核心是在属性集、属性测度空间和有序分割类等概念的基础上，提出属性识别准则并建立了属性识别模型，将定性分析与定量分析相结合，建立属性综合评价系统，该理论已被成功应用于多个领域[3-6]。文献[7]首次将其引入电网规划方案评估领域，为电网规划方案的评估提供了一种新的方法。“上大压小”节能减排研究领域中，往往需要对多种节能减排方案进行评估，鉴于属性识别理论具有定性与定量相结合的特点及其在电网规划方案评估中的成功应用经验，尝试将其应用于发电厂电能送出线路利用方案的评估，并给出具体的评估过程与方法。

1 送出线路利用方案评估

自2007年以来，电力工业“上大压小”节能减排工作在全国范围内全面实施[8]。关停小火电是电力工业实现节能和减排目标的关键工作，小机组的关停为上大机组腾出了空间，但关停后的土地资源和相关设施，特别是小火电原有电能送出线路资源，如何得到及时、充分和合理的优化再利用引起业内人士的高度关注[9]。对于发电厂出口处线路密集，周边电网结构较复杂的情况，线路利用方案的择优选取对于在电网侧实现节能减排具有切实显著的经济效益和社会效益。

文献[10]虽然提出了发电厂“上大压小”后的电网结构优化完善方法，但是无法进行多个可行方案的比选。目前，在实施“上大压小”后进行小机组原有电能送出线路的利用方案评估方面，未见研究成果。

线路利用方案的评估涉及多个指标的综合评价。在评价过程中，各单项指标的评价结果往往是不相容和独立的，直接利用单个指标进行评价常伴有偏向性，而且可能遗漏一些有用的信息，有时甚至会得到错误的结果。因此，综合指数法、模糊评判法、灰色聚类法、人工神经网络法和层次分析法等相继被提出并应用于多个方案的评估。这些方法各有优缺点，而文献[1-2]提出的属性识别方法在解决有序分割问题上具有显著的优越性。

2 属性识别方法

2.1 评估指标体系

设需要研究的对象空间X中有n个样品X= {x1，x2，…，xn}，每个样品需要测量关注的m个指标I={I1，I2，…，Im}。第i个样品xi的第j个指标Ij的测量值为xij，第i个样品xi可表示为1个向量xi=（xi1，xi2，…，xim），1≤i≤n。设F为X上某个属性空间，（C1，C2，…，Ck）为属性空间F的有序分割类，且满足C1＜C2＜…＜Ck或C1＞C2＞…＞Ck。若已知每个指标的分类标准，则可得到分类标准矩阵为：

分类标准矩阵的第j行元素满足aj1＜aj2＜…＜ajk或aj1＞aj2＞…＞ajk。

2.2 属性识别过程

根据属性识别理论，解决该问题的步骤如下：先计算评价对象单个指标的属性测度；再确定各指标的权重；然后计算综合属性测度；最后按照置信度xi准则计算属于哪一类Ck。上述过程为属性识别模型的建立过程，也是线路利用方案评估的流程，具体流程见图1。

图1 线路利用方案评估流程

2.3 属性测度函数和识别准则

属性测度用于定量刻画一个元素属于某属性集的程度，出于方便的考虑，要求属性测度在[0，1]之内取值，属性测度的取值必须满足文献[1]中的规则。

属性测度函数的形式有多种，一般有分段线性函数形式、三角函数形式和指数函数形式。此处采用常规的分段线性函数形式。

针对所研究问题性质的不同，识别准则有最小代价准则、最大属性测度准则、置信度准则和评分准则，此处按照常规的置信度准则对各方案所属类别进行识别。

2.4 权重确定

在评价过程中，每个指标的重要性可能不同，也可能相同。因此，需要考虑指标权重的确定。目前，确定评价指标权重时，往往采用专家赋权法、AHP法、Delphi法、熵权法等，也有使用变异系数法来判定权重的。

在确定评价指标权重时，若采用专家赋权法、AHP法、Delphi法等主观赋权，在构造标准矩阵时，需人为判断各因素的相对重要性，评价结果完全依赖于人的主观因素。

熵权法将信息熵的概念引入评价，是一种客观确定权重的方法。熵权指标的物理意义在于把每个评估指标所提供的信息进行均衡有序地度量。当一个评估指标在各个方案中的数据相差不大时，说明指标的均衡度较好，熵值大，熵权就小。因此，反映出该指标的权重就小，在评估中起的作用也小。反之，若某个评估指标中数据差别很大，指标的均衡性较差，熵值小，熵权就大，反映了该指标在评估中的重要性。

采用熵权法确定指标权重时存在均衡性缺陷，没有考虑不同的评价指标在方案评估中影响能力的不同。

变异系数法是根据原始数据来求指标权重的，是一种客观赋权法，其核心是采用各个待评价对象在该指标下的数值差异程度来确定评价指标的权重。变异系数是衡量数据离散程度简单而有用的统计指标，若评估指标的数据离散程度越大，说明此组数据的差异程度越大，变异系数也就越大。

由变异系数确定的权重能体现指标在方案评估中的影响能力。但在实际工程中，可能存在某些指标，其数据离散程度不大，但对于决策的影响力却很大，甚至具有举足轻重的作用。此时，需要专家介入，凭借丰富的工程经验对变异系数法确定的权重进行修正，但在修正时应当尽可能的不失客观性。此处采用变异系数法与专家赋权法相结合的办法来确定指标的权重，对发电厂电能送出线路利用方案进行比较分析，最终确定最优的方案。

2.5 确定指标综合权重

3 实例分析

3.1 建立指标体系

为验证所提方法的有效性，以浙江台州发电厂实施“上大压小”后电能送出线路利用方案为例进行分析。各优化方案的评估指标及基础数据详见表1。

表1 评估指标基础数据

研究对象X={线路利用方案}，将方案的优劣分为5个等级：C1={很差}，C2={稍差}，C3={中等}，C4={稍好}，C5={很好}。评估指标I1={投资}，I2={送出线路负载率均方差}，I3={上级变电站负载率均方差}，I4={上级变电站配电装置利用率}，I5={废弃线路长度}，I6={实施难度}。

量化定性指标，将实施难度分为5个等级，数集{1，2，3，4，5}对应于{非常大，较大，一般，较小，非常小}。

根据基础数据，可以得到分类标准矩阵：

3.2 计算属性测度矩阵

按文献[1-2]中的方法计算各方案的属性测度矩阵：

3.3 确定指标权重

采用变异系数法，求得各指标的权重为{0.097 9，0.030 7，0.270 8，0.023 9，0.405 9，0.170 7}，采用专家赋权法，集中多位专家意见得到各指标的权重为{0.273 4，0.126 6，0.062 1，0.062 9，0.052 9，0.422 1}，两者按0.8∶0.2的比例相加，得出各指标的综合权重为{0.133 0，0.049 9，0.229 1，0.031 7，0.335 3，0.221 0}。

3.4 计算综合属性测度矩阵

为便于计算，将各指标权重近似为，按文献[1-2]中的方法计算得到综合属性测度矩阵：

3.5 确定各方案所属类别

按照置信度准则识别，取置信度λ=0.6，按文献[1-2]中的方法判断，可得出各方案综合评估结果见表2。

表2 评估结果

由表2可知，方案四所属类别为“很好”，是最优方案，方案三次之，类别为“一般”，方案一属于“稍差”，方案二最不理想，属于“很差”。实际工程中，方案一、二、三由于实施难度的影响而未被采纳，按方案四实施后，各项相关的输变电工程均得以顺利进行。可见，此处介绍的评估方法是有效的。

3.6 敏感性分析

在确定指标权重时，采用了变异系数法和专家赋权法相结合的办法，体现了指标权重的客观性和主观性。按照变异系数法权重所占比例分别变化±0.05，±0.10和±0.15，来分析其对评估结果的影响。敏感性分析结果见表3。

表3 敏感性分析结果

由表3可知，方案三的评估结果受综合权重变化的影响较大。这是由于方案三的指标中，属于“很差”与“很好”的个数较多，且两者个数相当，而这些指标在所有方案中的离散程度都较大，变异系数权值相对较高，而在专家赋权法中的权值相对不高。两种赋权方法比例的不同，对指标的综合权重影响较大，间接地对评估结果造成影响。

4 结语

将属性识别理论应用于发电厂电能送出线路利用方案的评估，根据置信度准则，识别各方案所属的类别。在指标权重值的计算过程中，采用变异系数法和专家赋权法相结合的办法，充分体现了指标的主、客观影响力。敏感性分析结果表明，在应用本文介绍的方法进行方案评估时，需特别注意指标综合权重的不同构成比例，可能会影响某些特殊方案的评估结果。

实例分析的结果与实际工程一致，表明本文介绍的方法是行之有效的。但在具体评估过程中有一些细节问题还有待于进一步探讨，如：怎样使属性测度函数与指标综合权重的确定更加科学，采用何种识别准则（最小代价准则、最大属性测度准则、置信度准则和评分准则等）更为合适等。

[1]程乾生.属性识别理论模型及其应用[J].北京大学学报∶自然科学版，1997，33（1）∶12-20.

[2]程乾生.属性集和属性综合评价系统[J].系统工程理论与实践，1997，17（9）∶1-8.

[3]张益，陈淑燕，瞿高峰.信息系统安全风险的属性评估方法[J].数学的实践与认识，2005，35（3）∶28-35.

[4]张先起，梁川，刘慧卿.基于熵权的属性识别模型在地下水水质综合评价中的应用[J].四川大学学报，2005，37（3）∶28-31.

[5]张云龙，曹升乐，杨尚阳.属性识别理论在水安全评价中的应用研究[J].山东大学学报，2006，36（5）∶70-72.

[6]李永新.基于属性识别理论的网络威胁评估方法[J].计算机应用，2009，29（4）∶956-958，1014.

[7]吴莹燕，林韩，温步瀛，等.基于属性识别理论的电网规划方案评估方法研究[J].电力与电工，2012，32（3）∶6-9.

[8]周明清.关停小火电厂址资源再利用规划设计浅谈[J].武汉大学学报（工学版），2007，10（40）∶21-27.

[9]陈家庚，林其友.优化完善电网结构在节能减排领域中的应用[J].电力自动化设备，2012，2（32）∶118-121，126.

[10]聂宏展，吕盼，乔怡，等.基于熵权法的输电网规划方案模糊综合评价[J].电网技术，2009，33（11）∶60-64.

（本文编辑：陆莹）

Evaluation of Accession Lines Utilization Plans for Power Plants After Replacing Small Units With Large Ones

ZHENG Xiao1，NING Kanghong1，CHEN Jie1，ZHANG Xiaodi2
（1.Zhejiang Electric Power Design Institute，Hangzhou 310012，China；2.State Grid Taizhou Power Supply Company，Taizhou Zhejiang 318000，China）

There are several schemes for outgoing line utilization after implementation of energy conservation and emission reduction policy by"replacing small units with large ones".Therefore，a practical and effective evaluation method is urgently needed for evaluation and decision-making assistance.The attribute recognition theory is used to set up evaluation progress；the comprehensive weight of index is determined by combining variation coefficient method with expert weighting method；the category each scheme belongs to is identified according to confidence criterion.The example calculation shows that application of attribute recognition theory can combine the quantitative index with qualitative index well；comprehensive weight can reflect subjective and objective influence of index；the method proposed can effectively evaluate outgoing line utilization schemes.The sensitivity analysis indicates that different composition ratio of comprehensive index weights may affect evaluation results of some special utilization schemes，to which special attention should be paid when the evaluation method is put into concrete application.

power plant；outgoing line；attribute recognition；variation coefficient；expert weighting method

TM715

：B

：1007-1881（2014）05-0052-04

2013-11-16

郑晓（1985-），男，浙江江山人，硕士，工程师，从事电力系统规划设计与咨询工作。