1.本发明涉及泛在电力物联网领域，尤其是涉及一种多站融合的改进方法。
背景技术：
：：2.目前，“多站融合”作为泛在电力物联网实施落地的重要应用之一，将变电站、边缘数据中心站、充电站、储能站等资源进行汇聚，优化城市资源配置，提升数据感知、分析运算效率，进行负荷就地消纳。在多站融合建设时，有不同的融合转型方法，一般会通过对融合站的各项指标进行分析来评价融合站的优良，进而对融合站进行改进。现有技术中，中国专利cn103606112a公开了一种基于多层次灰色评价的电厂运行性能测定方法，对多个评价指标进行综合，进而评价电厂的运行性能。3.能效，是能源效率的简称，是指能源开发、加工、输送、转化、利用等各个过程的效率。能源效率实际上是单位能源所带来的经济效益多少的问题，带来的经济效益多说明能源效率高。所谓“高能效”，是指用更少的能源投入提供同等的能源服务。4.中国专利cn111160732a中公开了一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，从安全与效益角度对多站融合建设进行评价，但是，现有技术中，尚未有考虑能效这一指标对多站融合建设的影响。技术实现要素：5.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种多站融合的改进方法，所针对的目标对象为多站融合转型的综合能源系统，并建立了多站融合转型的综合评价方法，充分考虑储能电站、数据中心、电动汽车充放电站、5g基站等站点以及融合转型评价指标，采用层析分析法与模糊综合评价法相结合的方法，通过灰色关联度分析法确定灰色评估权矩阵，再用模糊评价法对多站融合转型的综合系统能效进行综合评估，对得到的能效评估结果进行分析并给出建议，反馈给专家，指导设备优化、升级和改造。6.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：7.一种多站融合的改进方法，包括以下步骤：8.s1、获取用于多站融合建设的各个站点的传统评价指标以及融合转型的传统评价指标，运用层次分析法建立层次结构模型，在层次结构模型中每层包括多个评价指标，每个评价指标对应一个传统评价指标；9.s2、构建判断矩阵，将层次结构模型中的评价指标两两对比，构建判断矩阵c；10.s3、调整判断矩阵c直至判断矩阵c的一致性符合预设置的要求；11.s4、求解判断矩阵c的权重，得到层次结构模型中各个评价指标的指标权重；12.s5、将层次结构模型中的各个评价指标进行状态划分，划分为量化型指标、描述型指标和可定性评价型指标三类；13.s6、运用灰色关联度分析法，确定灰色评估权矩阵，建立评价等级集合v＝{v1,v2,v3,v4}；14.s7、确定评价指标的状态隶属度，建立状态评估矩阵，得到各个评价指标的状态矩阵，采用模糊综合评价法进行模糊综合运算，得到反映多站融合的能效的量化的综合评价结果，基于量化的综合评价结果对多站融合建设进行改进。15.进一步的，用于多站融合建设的站点包括智能变电站、储能电站、电动汽车充放电站、数据中心、5g基站和光伏电站中的一种或多种。16.进一步的，步骤s1中所述的层次结构模型包括四层，第一层的评价指标为总能效指标；17.第一层的评价指标内包括第二层的评价指标，第二层的评价指标包括智能变电站评价指标、储能电站评价指标、电动汽车充放电站评价指标、数据中心评价指标、5g基站评价指标和光伏电站评价指标；18.第二层的评价指标内包括第三层的评价指标，第三层的评价指标中，智能变电站评价指标包括智能变电站设计指标、智能变电站设备指标、智能变电站调试指标和智能变电站运维指标；储能电站评价指标包括储能电站能效指标，储能电站设备运行状态指标、储能电站充放电能力指标和储能电站运维费用指标；电动汽车充放电站评价指标包括需求因素评价指标、电力因素评价指标、交通因素评价指标和规划因素评价指标；数据中心评价指标包括：场址与室外环境指标、能源利用指标，水资源利用指标和材料资源利用指标；5g基站评价指标包括网络宏观评估指标和网络性能指标；光伏电站评价指标包括运行性能指标、经济效益指标和环境效益指标；19.第三层的评价指标内包括第四层的评价指标；第四层的评价指标包括：占地面积优化率、建筑面积优化率、建设周期缩减率、投资回收率、电气主接线优化率、二次组屏优化率、电缆耗量优化率、光缆耗量优化率、电气主接线故障概率降低幅度、电气主接线停电频次降低幅度、年停电的平均时间降低幅度、预制舱内噪音污染程度、预制舱耐火程度、预制舱材料回收率、dcb拒动故障率、dcb误动故障率、ect运行稳定性、站域保护控制系统功能集成度、主变压器强迫停运率、dcb强迫停运率、ect强迫停运率、主变压器非计划停运率、dcb非计划停运率、ect非计划停运率、主变压器可用系数、dcb可用系数、ect可用系数、电气二次安装周期缩减率、变电站二次系统调试周期缩减率、站域保护控制系统简易母线保护动作值实际误差与基准允许误差比、站域保护控制系统简易母线保护动作时间实际误差与基准允许误差比、站域保护控制系统低周低压减载频率值实际误差与基准允许误差比、站域保护控制系统低周低压减载电压值实际误差与基准允许误差比、ect输出绝对延时、变电站二次设备定检周期缩减率、dcb缺陷消除完成率、ect缺陷消除完成率、站域保护控制系统缺陷消除完成率、土地利用、室外环境、减少热岛、碳利用效率cue、电能利用效率pue、能源循环使用率erf、绿色能源利用率gec、制冷设备能耗、it设备负荷、水资源利用率wue、供水系统、非传统水源利用、电子器件循环使用率ede、建筑节材、固体废弃物处理、净现值、内部收益率、n‑1最大负荷损失率、系统平均停电频率、系统平均停电持续时间、平均线损、线路负载率、最大供电能力占比、单位容量土地占用面积、单位容量二氧化碳减排量、单位容量二氧化硫减排量、单位容量氮氧化物减排量、单位容量烟尘减排量、5g网络覆盖区域、用户感知、下行无线资源利用率、网络健康度、网络接入性、网络保持性、网络移动性、网络覆盖与干扰、网络负荷和网络空口性能。20.进一步的，步骤s1中所述的层次结构模型的第二层评价指标还包括融合转型的评价指标，第三层的评价指标还包括终端设备租赁收益率、数据管理服务收益率、电动汽车用户充电满意度、充电线路建设成本、可再生能源消纳率、储能电站的ups替代率、变电站土地利用率和5g基站用电成本。21.进一步的，步骤s2中，采用1‑9比例标度法，将层次结构模型中的评价指标两两对比，获取专家知识库，基于专家知识库确定各个评价指标的重要程度，基于各个评价指标的重要程度建立判断矩阵c：[0022][0023]其中，n的值为层次结构模型中评价指标的数量，cij为第i个评价指标与第j个评价指标的重要程度对比值。[0024]进一步的，步骤s3中，计算判断矩阵c的一致性比例cr：[0025][0026]其中，ci表示判断矩阵c的最大特征值λmax偏离判断矩阵c的阶数n的相对误差，ri表示同阶平均随机一致性指标。[0027]进一步的，当判断矩阵c的一致性比例cr≤0.1时，判断矩阵c的一致性符合预设置的要求，否则，对判断矩阵c进行调整，重新计算判断矩阵c的一致性比例，直至判断矩阵c的一致性符合预设置的要求。[0028]进一步的，步骤s6中，评价等级集合v中的四个字母对应四个评价等级，v1为优秀；v2为良好；v3为中等；v4为较差，根据评价等级集合构造四个评估灰类并建立灰数集合θ＝{θ1,θ2,θ3,θ4}，建立四类归一化白化权函数，基于四个灰类的白化权函数确定灰色评估权矩阵。[0029]进一步的，步骤s6中，建立四类归一化白化权函数具体为：[0030]构造第一灰类，取灰数为θ1∈[0,v1,∞)，建立白化权函数：[0031][0032]构造第二灰类，取灰数为θ2∈[0,v2,2v2]，建立白化权函数：[0033][0034]构造第三灰类，取灰数为θ3∈[0,v3,2v3]，建立白化权函数：[0035][0036]构造第四灰类，取灰数为θ4∈[0,v4,1]，建立白化权函数：[0037][0038]基于白化权函数，分别计算f1(x)、f2(x)、f3(x)、f4(x)对应的灰色评估系数，对于评价指标uij，则评价指标uij的总灰色评估系数的计算公式为：[0039][0040][0041]其中，bij为评价指标uij的无量纲化处理结果；[0042]再基于总灰色评估系数得到评价指标uij的灰色评估权值，建立灰色评估矩阵。[0043]进一步的，步骤s7中，分别为每一个评价指标引入一个四维的状态隶属度向量，评价指标k的隶属度向量为：wk＝(wk1,wk2,wk3,wk4)，建立状态评估矩阵w：[0044][0045]其中，wn1对应的状态为优秀，取值范围为[0,1]，wn2对应的状态为良好，取值范围为[0,1]，wn3对应的状态为中等，取值范围为[0,1]，wn4对应的状态为较差，取值范围为[0,1]；[0046]采用模糊综合评价法进行模糊综合运算，得到反映多站融合的能效的量化的综合评价结果，基于量化的综合评价结果对多站融合建设进行改进。[0047]与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：[0048]以智能变电站建设的评价指标体系为基础，综合考虑储能电站、数据中心、电动汽车充放电站、5g基站等站点以及融合转型评价指标模型，进而采用层析分析法与模糊综合评价法相结合的方法，确定各级指标的权重比例与状态隶属度，输出综合评价结果，最后对多站融合系统的典型场景及功能定位进行综合评估，体现评价体系的科学性。本技术利用大数据、人工智能等信息化手段，提出新型的能效评估指标并建立新型的综合能效评估体系，并运用综合的能效评估方法，有效反应配电网的能效水平，从而准确地找到优化多站融合综合能效的途径，对之后的综合能源系统与多站融合的发展打好基础。附图说明[0049]图1为本发明的流程图；[0050]图2为层次结构模型的结构示意图；[0051]图3为层次结构模型中评价指标的示意图。具体实施方式[0052]下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。[0053]实施例1：[0054]一种多站融合的改进方法，如图1所示，包括以下步骤：[0055]s1、获取用于多站融合建设的各个站点的传统评价指标以及融合转型的传统评价指标，运用层次分析法建立层次结构模型，在层次结构模型中每层包括多个评价指标，每个评价指标对应一个传统评价指标；[0056]s2、构建判断矩阵，将层次结构模型中的评价指标两两对比，构建判断矩阵c；[0057]s3、调整判断矩阵c直至判断矩阵c的一致性符合预设置的要求；[0058]s4、求解判断矩阵c的权重，得到层次结构模型中各个评价指标的指标权重；[0059]s5、将层次结构模型中的各个评价指标进行状态划分，划分为量化型指标、描述型指标和可定性评价型指标三类；[0060]s6、运用灰色关联度分析法，确定灰色评估权矩阵，建立评价等级集合v＝{v1,v2,v3,v4}；[0061]s7、确定评价指标的状态隶属度，建立状态评估矩阵，得到各个评价指标的状态矩阵，采用模糊综合评价法进行模糊综合运算，得到反映多站融合的能效的量化的综合评价结果，基于量化的综合评价结果对多站融合建设进行改进。[0062]在步骤s1中，用于多站融合建设的站点包括智能变电站、储能电站、电动汽车充放电站、数据中心、5g基站和光伏电站中的一种或多种，获取这些站点的传统评价指标，获取融合转型的传统评价指标，运用层次分析法建立层次结构模型，建立的层次结构模型如图2所示，包括四层。[0063]第一层的评价指标为总能效指标；第一层的评价指标内包括第二层的评价指标，第二层的评价指标包括智能变电站评价指标、储能电站评价指标、电动汽车充放电站评价指标、数据中心评价指标、5g基站评价指标、光伏电站评价指标，以及融合转型的评价指标；[0064]如图3所示，第二层的评价指标内包括第三层的评价指标，第三层的评价指标中，智能变电站评价指标包括智能变电站设计指标、智能变电站设备指标、智能变电站调试指标和智能变电站运维指标；储能电站评价指标包括储能电站能效指标，储能电站设备运行状态指标、储能电站充放电能力指标和储能电站运维费用指标；电动汽车充放电站评价指标包括需求因素评价指标、电力因素评价指标、交通因素评价指标和规划因素评价指标；数据中心评价指标包括：场址与室外环境指标、能源利用指标，水资源利用指标和材料资源利用指标；5g基站评价指标包括网络宏观评估指标和网络性能指标；光伏电站评价指标包括运行性能指标、经济效益指标和环境效益指标；融合转型的评价指标包括终端设备租赁收益率、数据管理服务收益率、电动汽车用户充电满意度、充电线路建设成本、可再生能源消纳率、储能电站的ups替代率、变电站土地利用率和5g基站用电成本。[0065]第三层的评价指标内包括第四层的评价指标；第四层的评价指标包括：占地面积优化率、建筑面积优化率、建设周期缩减率、投资回收率、电气主接线优化率、二次组屏优化率、电缆耗量优化率、光缆耗量优化率、电气主接线故障概率降低幅度、电气主接线停电频次降低幅度、年停电的平均时间降低幅度、预制舱内噪音污染程度、预制舱耐火程度、预制舱材料回收率、dcb拒动故障率、dcb误动故障率、ect运行稳定性、站域保护控制系统功能集成度、主变压器强迫停运率、dcb强迫停运率、ect强迫停运率、主变压器非计划停运率、dcb非计划停运率、ect非计划停运率、主变压器可用系数、dcb可用系数、ect可用系数、电气二次安装周期缩减率、变电站二次系统调试周期缩减率、站域保护控制系统简易母线保护动作值实际误差与基准允许误差比、站域保护控制系统简易母线保护动作时间实际误差与基准允许误差比、站域保护控制系统低周低压减载频率值实际误差与基准允许误差比、站域保护控制系统低周低压减载电压值实际误差与基准允许误差比、ect输出绝对延时、变电站二次设备定检周期缩减率、dcb缺陷消除完成率、ect缺陷消除完成率、站域保护控制系统缺陷消除完成率、土地利用、室外环境、减少热岛、碳利用效率cue、电能利用效率pue、能源循环使用率erf、绿色能源利用率gec、制冷设备能耗、it设备负荷、水资源利用率wue、供水系统、非传统水源利用、电子器件循环使用率ede、建筑节材、固体废弃物处理、净现值、内部收益率、n‑1最大负荷损失率、系统平均停电频率、系统平均停电持续时间、平均线损、线路负载率、最大供电能力占比、单位容量土地占用面积、单位容量二氧化碳减排量、单位容量二氧化硫减排量、单位容量氮氧化物减排量、单位容量烟尘减排量、5g网络覆盖区域、用户感知、下行无线资源利用率、网络健康度、网络接入性、网络保持性、网络移动性、网络覆盖与干扰、网络负荷和网络空口性能。[0066]具体如下：[0067](1)占地面积优化率[0068][0069]占地面积优化率反映变电站占地面积的优化程度。以通用设计变电站围墙内占地面积为基准值，将变电站围墙内占地面积相对基准值的减少量占基准值的百分比作为占地面积优化率。占地面积优化率越大，变电站围墙内占地面积越小。通用设计围墙内占地面积(基准值)指变电站按照原有智能变电站通用设计方案进行设计时变电站围墙内的占地面积大小，不同变电站之间有所区别。[0070](2)建筑面积优化率[0071][0072]建筑面积优化率反映变电站围墙内建筑面积的优化程度。以通用设计变电站围墙内建筑面积为基准值，取变电站围墙内建筑面积相对基准值的减少量占基准值的百分比为建筑面积优化率。建筑面积优化率越高，变电站围墙内建筑面积越小。通用设计围墙内建筑面积(基准值)指变电站按照原有智能变电站通用设计方案进行设计时变电站围墙内的建筑面积，不同变电站之间有所区别。[0073](3)建设周期缩减率[0074][0075]建设周期缩减率反映变电站建设周期的优化程度。选取一个建设周期基准值，将实际本工程的建设周期相对基准值的减少量占基准值的百分比作为建设周期缩减率。建设周期缩减率越大，则建设周期越短。建设周期取值从三通一平完成后开始计算，至电气调试完成为止。建设周期基准值即为变电站工程的参考建设周期，依据原有智能变电站工程建设经验预估得到。该基准值随变电站具体的规模不同而不同。[0076](4)投资回收率[0077][0078]变电站投资回收率反映变电站的经济效益情况。取变电站第一年运行的经济效益扣除变电站年运检费用后，结果占变电站静态总投资的百分比作为变电站的投资回报率。变电站第一年运行的经济效益按变电站容量与负载率、电价利润、变电站年运行时间三者相乘计算得到。变电站年运检费用包括停电检修损失和人工费用。变电站的投资回报率越高，则变电站的效益越好。上述数据可在变电站运行一年后，从调度运维处获得。[0079](5)电气主接线优化率[0080][0081]电气主接线优化率反映主接线间隔尺寸的优化程度。取一主接线线路间隔纵向尺寸基准值，将实际的主接线线路间隔的纵向尺寸相对基准值的减少量占基准值的百分比作为电气主接线的优化率。电气主接线的优化率越高，优化后线路间隔的纵向尺寸越小。线路间隔纵向尺寸定义为：道路中心线至围墙距离。线路间隔纵向尺寸与变电站和主接线的电压等级相关。[0082](6)二次组屏优化率[0083][0084]组屏优化率反映变电站屏柜数量的优化程度。选取通用设计变电站屏柜数量为基准值，将变电站屏柜数量相对基准值的减少量占基准值的百分比作为组屏的优化率。组屏的优化率越高，优化后变电站的屏柜数量越少。通用设计屏柜数(基准值)为变电站按原有智能变电站通用设计方案进行设计时站内二次屏柜的数量，该基准值与变电具体二次系统规模有关。[0085](7)电缆耗量优化率[0086][0087]节约变电站电缆耗量反映变电站电缆使用的优化情况。选取通用设计变电站二次电缆耗量为基准值，将变电站二次电缆耗量相对基准值的减少量占基准值的百分比作为电缆耗量优化率。电缆耗量优化率越高，优化后变电站的电缆耗量越小。通用设计二次电缆耗量(基准值)指变电站按照原有智能站通用设计方案进行设计时，其二次系统中电缆的使用量，该值与变电站具体的二次系统规模、布置情况等相关。[0088](8)光缆耗量优化率[0089][0090]节约变电站电缆耗量反映变电站电缆使用的优化情况。选取通用设计变电站二次电缆耗量为基准值，将变电站二次电缆耗量相对基准值的减少量占基准值的百分比作为电缆耗量优化率。电缆耗量优化率越高，优化后变电站的电缆耗量越小。通用设计二次光缆耗量(基准值)指变电站按照原有智能站通用设计方案进行设计时，其二次系统中光缆的使用量，该值与变电站具体的二次系统规模、布置情况等相关。[0091](9)电气主接线故障概率降低幅度[0092][0093]故障概率降低幅度反映变电站可靠性优化程度。选取常规断路器方案故障概率为基准值，将采用dcb方案的变电站故障概率相对基准值的减小量占基准值的百分比作为故障概率的降低幅度。故障概率降低幅度越大，变电站的可靠性较常规方案提升越多。故障概率指系统处于不可用的概率。常规断路器方案故障概率(基准值)指主接线使用常规断路器时，出现断路器拒动、误动等故障情况的概率，该基准值主要与变电站以及主接线的电压等级相关。[0094](10)电气主接线停电频次降低幅度[0095][0096]停电频次降低幅度反映变电站停电频次的优化程度。选取常规断路器方案停电频次为基准值，将采用dcb方案的变电站停电频次相对基准值的减少量占基准值的百分比作为停电频次的降低幅度。停电频次的降低幅度越大，优化后的方案停电的频次越少。停电频次指系统一年内发生停电故障的平均次数，次/年。常规断路器方案停电频次(基准值)指主接线使用常规断路器时，出现线路停电情况的概率，该基准值也与变电站以及主接线的电压等级相关。[0097](11)年停电的平均时间降低幅度[0098][0099]年停电的平均时间降低幅度反映变电站年停电的平均时间的优化程度。选取常规断路器方案年停电的平均时间作为基准值，将采用dcb方案的变电站年停电的平均时间相对基准值的减少量占基准值的百分比作为年停电的平均时间降低幅度。年停电的平均时间降低幅度越大，优化后的方案年停电的平均时间越少。年停电的平均时间指系统一年中发生全所故障的期望平均停电持续时间，h/年。常规断路器方案年停电平均时间(基准值)随变电站以及主接线的电压等级不同而不同。[0100](12)预制舱内噪音污染程度[0101][0102]噪音污染程度反映预制舱设备内噪音对舱内人员的影响程度。选取65分贝为基准值，将预制舱内暖通设备开启后的分贝音量与基准值比值的百分比作为噪音的污染程度。噪音污染程度越大，噪音对舱内人员的影响越大。65分贝为标准要求的最大噪音污染值。[0103](13)预制舱耐火程度[0104][0105]预制舱的耐火性能反映预制舱设备的耐火能力。选取90分钟的耐火时长为基准值，将预制舱体耐火极限时长与基准值比值的百分比作为预制舱的耐火程度。预制舱的耐火程度越大，设备的耐火能力越强。90分钟的耐火时长是标准要求的最低值。[0106](14)预制舱材料回收率[0107][0108]预制舱材料回收率反映预制舱设备的环保性能。选取全站预制舱部件数量为基准值，将全站预制舱体可重复利用的部件数量与基准值比值的百分比作为预制舱材料回收率。预制舱材料回收率不大于1，其值越大，预制舱的环保性越好。[0109](15)dcb拒动故障率[0110][0111]dcb拒动率反映dcb拒动故障的可能性。取全站dcb年拒动次数与全站dcb年动作次数比值的百分比为dcb拒动率。dcb拒动率越大，dcb每次动作出现拒动故障的可能性越大。[0112](16)dcb误动故障率[0113][0114]dcb误动率反映dcb误动故障的可能性。取全站dcb年误动次数与dcb年动作次数比值的百分比为dcb误动率。dcb误动率越大，dcb出现误动故障的可能性越高。[0115](17)ect运行稳定性[0116][0117]ect运行稳定性反映ect的长期稳定运行能力。取全站ect年无故障最长连续运行时间与ect年运行时间比值的百分比作为ect运行稳定性。ect运行稳定性越大，ect保持长期稳定运行的能力越好。[0118](18)站域保护控制系统功能集成度[0119][0120]保护控制系统功能集成度反映站域保护控制系统的功能集成情况。取站域保护控制系统实际集成功能数量与站域保护控制系统应集成功能数量比值的百分比为保护控制系统功能集成度。应集成的功能包括：110kv线路冗余保护、110kv失灵保护、低压简易母线保护、低周低压减载、站域备自投、主变过载连切、母联/分段过流保护、加速主变低压侧过流保护。本次项目研究的指标计算过程中，站域保护控制系统应集成功能数量个数为8个。[0121](19)主变压器强迫停运率[0122][0123]主变压器强迫停运率定义为强迫停运小时占强迫停运小时与运行小时和的百分比。主变压器强迫停运率不大于100％，其值越大，则主变压器出现强迫停运的时间越长。[0124](20)dcb强迫停运率[0125][0126]dcb强迫停运率定义为强迫停运小时占强迫停运小时与运行小时和的百分比。dcb强迫停运率不大于100％，其值越大，则dcb出现强迫停运的时间越长。[0127](21)ect强迫停运率[0128][0129]ect强迫停运率定义为强迫停运小时占强迫停运小时与运行小时和的百分比。ect强迫停运率不大于100％，其值越大，则ect出现强迫停运的时间越长。[0130](22)主变压器非计划停运率[0131][0132]主变压器非计划停运率定义为非计划停运小时占非计划停运小时与运行小时和的百分比。主变压器非计划停运率不大于100％，其值越大，则主变压器非计划停运的时间越长。[0133](23)dcb非计划停运率[0134][0135]dcb非计划停运率定义为非计划停运小时占非计划停运小时与运行小时和的百分比。dcb非计划停运率不大于100％，其值越大，则dcb非计划停运的时间越长。[0136](24)ect非计划停运率[0137][0138]ect非计划停运率定义为非计划停运小时占非计划停运小时与运行小时和的百分比。ect非计划停运率不大于100％，其值越大，则ect非计划停运的时间越长。[0139](25)主变压器可用系数[0140][0141]主变压器可用系数定义为运行小时与备用小时和占统计期间小时的百分比。统计期间小时指该设备统计时间段的总小时数，包括运行小时，备用小时和不可用小时。[0142](26)dcb可用系数[0143][0144]dcb可用系数定义为运行小时与备用小时和占统计期间小时的百分比。统计期间小时指该设备统计时间段的总小时数，包括运行小时，备用小时和不可用小时。[0145](27)ect可用系数[0146][0147]ect可用系数定义为运行小时与备用小时和占统计期间小时的百分比。统计期间小时指该设备统计时间段的总小时数，包括运行小时，备用小时和不可用小时。[0148](28)电气二次安装周期缩减率[0149][0150]电气二次安装周期缩减率反映变电站电气二次安装工期的优化情况。按不同电压等级选取一个电气二次安装工期基准值，将本工程电气二次安装工期相对基准值的减少量占基准值的百分比作为电气二次安装周期缩减率。电气二次安装周期缩减率越大，工程电气二次安装工期越小。安装工期基准值随变电站电压等级的不同而不同。[0151](29)变电站二次系统调试周期缩减率[0152][0153]变电站二次系统调试周期缩减率反映变电站二次系统调试工期的优化情况。按不同电压等级选取一个调试工期基准值，将本工程调试工期相对基准值的减少量占基准值的百分比作为变电站二次系统调试周期缩减率。变电站二次系统调试周期缩减率越大，工程二次系统的调试工期越小。二次系统调试工期基准值与电压等级相关，110kv变电站二次系统调试工期的基准值为70天，而220kv变电站二次系统调试工期的基准值为110天。[0154](30)站域保护控制系统简易母线保护动作值实际误差与基准允许误差比[0155][0156]动作值实际误差与基准允许误差比定义为实际设备的动作值误差与动作值允许误差基准的比值。动作值误差基准为≤5％，实际值与基准值的比值≤1为合格。[0157](31)站域保护控制系统简易母线保护动作时间实际误差与基准允许误差比[0158][0159]动作时间实际误差与基准允许误差比定义为设备的实际动作时间误差与动作时间允许误差基准的比值。动作时间允许误差基准为≤40ms，实际值与基准值的比值≤1为合格。[0160](32)站域保护控制系统低周低压减载频率值实际误差与基准允许误差比[0161][0162]频率动作值实际误差与基准允许误差比定义为设备的实际频率动作值误差与频率动作值允许误差基准的比值。频率动作值允许误差基准为≤0.01hz，实际值与基准值的比值≤1为合格。[0163](33)站域保护控制系统低周低压减载电压值实际误差与基准允许误差比[0164][0165]电压动作值实际误差与基准允许误差比定义为设备的实际电压动作值误差与电压动作值允许误差基准的比值。电压动作值允许误差基准为≤1％un，实际值与基准值的比值≤1为合格。[0166](34)ect输出绝对延时[0167][0168]ect输出绝对延时定义为实际设备的输出绝对延时与输出绝对延时基准的比值。输出绝对延时指ect的一次输入至合并单元输出的时延。输出绝对延时基准为≤2ms，实际值与基准值的比值≤1为合格。[0169](35)变电站二次设备定检周期缩减率[0170][0171]二次设备定检周期缩减率反映变电站二次设备定检周期的优化情况。选取一个二次设备年定检时长基准值，将本站二次设备年定检时长相对基准值的减少量占基准值的百分比作为二次设备定检周期缩减率。二次设备定检周期缩减率越大，本站二次设备年定检时长越短。[0172](36)dcb缺陷消除完成率[0173][0174]dcb消缺完成率反映dcb的缺陷消除情况，定义为已消除缺陷个数占可消除的缺陷个数的百分比。dcb消除完成率越高，dcb缺陷的消除情况越好。[0175](37)ect缺陷消除完成率[0176][0177]ect消缺完成率反映ect的缺陷消除情况，定义为已消除缺陷个数占可消除的缺陷个数的百分比。ect消除完成率越高，ect缺陷的消除情况越好。[0178](38)站域保护控制系统缺陷消除完成率[0179][0180]站域保护消缺完成率反映站域保护的缺陷消除情况，定义为已消除缺陷个数占可消除的缺陷个数的百分比。站域保护消除完成率越高，站域保护缺陷的消除情况越好。[0181](39)土地利用[0182]该指标使用容积率r进行评分：[0183][0184]其中r指建筑的容积率；sugc指建筑地上总建筑面积；sa指建筑总占地面积。[0185](40)室外环境[0186]共1分，按照以下标准分别给分并累加：1、建筑周围人行区域风速小于5m/s，室外风速放大系数小于2且没有旋涡区的，得0.5分；2、场地区域内噪音白天不高于50db，夜间不高于40db，得0.5分。[0187](41)减少热岛[0188]共1分，按照以下两个标准分别给分并累加：1、户外活动场地有乔木、建筑物等遮荫措施的面积达到20％；2、超过70％的路面和建筑屋面的太阳反射系数不小于0.4。[0189](42)碳利用效率cue[0190]碳利用效率(cue，carbonusageeffectiveness)是greengrid公布的一项指标，旨在衡量数据中心的碳排放量。cue值的计算方法为数据中心总的二氧化碳放量除以it设备用电量。可定义为：cue＝全部设备用电量产生的二氧化碳的总量/it设备用电量。[0191](43)电能利用效率pue[0192]电能利用效率(pue，powerusageefficiency)是由绿色网格组织提出的目前最被广泛接受的能效指标，根据gartner的研究分析报告，截止2015年，已经有80％的新建数据中心接受了这一能效评估指标。powerusageeffectiveness，是评价数据中心能源效率的指标，是数据中心消耗的所有能源与it负载消耗的能源的比值。[0193]pue＝数据中心总能耗/it设备能耗，其中数据中心总能耗包括it设备能耗和制冷、配电等系统的能耗，其值大于1，越接近1表明非it设备耗能越少，即能效水平越好。[0194]pue的具体计算公式如下所示：[0195][0196]其中pt表示数据中心整个场址的总能耗，pit表示it设备的功耗。由于it设备的功耗是被包括在场址的总功耗之中的，因而必然有pue≥1。[0197](44)能源循环使用率erf[0198]能源循环使用率(erf，energyreusefactor)是标识被回收和导出以便计算在数据中心之外使用的能源量的指标。数据中心总有余热，这是由于内部设备电能转换成热能的过程中产生的。这些余热可以根据当地的情况以不同的方式再利用，比如供暖办公室的热需求和预热水等。可定义为：erf＝能量循环使用量/数据中心用能总量。[0199](45)绿色能源利用率gec[0200]绿色能源利用率(gec，greenenergycoefficient)是一种量化设施能源中来自绿色能源和可再生能源比例的指标。gec计算为数据中心消耗的绿色能源除以数据中心消耗的总能源。它是一种评估数据中心能源结构的方法，可定义为：gec＝绿色能源使用量/数据中心用能总量。[0201](46)制冷设备能耗[0202]制冷设备的能效特征主要按空调系统的能效比eer进行考量，按照以下规则给分：1、空调按照其制冷量和冷源类型分类，能达到《公共建筑节能设计标准》gb50189‑2015中最低指标eermin的得3分；2、空调的能效比eer在最低能效比eermin的基础上每提升0.5％额外再加1分，当提升达到或超过5％的额外加10分。[0203](47)it设备负荷[0204]it设备，尤其是cpu即使没有负载仍然会消耗很大一部分电能，因而对于it设备而言，对于it设备而言，提高其能源使用效率的最优途径是合理配置使得其获得尽量高的cpu使用率。本部分总分3分，按照以下标准进行评分：1、若数据中心的运营者未检测cpu的月平均使用率，则本部分得分直接为0；2、若数据中心对cpu的月平均使用率和峰值等均有检测，得1分，再按照cpu的月平均使用率进行额外加分。[0205](48)水资源利用率wue[0206]水资源利用率(wue，waterusageeffectiveness)是greengrid引入的一个度量指标，用于处理数据中心的用水情况。水资源主要用于数据中心设施的冷却、加湿、与设备相关的发电和能源生产等。水资源利用率是年度用水量与it设备和服务器消耗的能源的比率，可定义为：wue＝年度水使用量/it设备用电量。[0207](49)供水系统[0208]本指标共2分，按照以下两个标准分别给分并将结果进行累加：1、使用密闭性良好的设备、阀门，并且运行过程中能提供用水计量情况和网管漏损检测和整改报告的，得1分；2、给水系统无超压流出现象，即用水点水压不高于0.20mpa且不低于需求的最低水压，则得1分。[0209](50)非传统水源利用[0210]本指标总共1分，按照非传统水资源利用率ru给分：1、当ru≥10％时，得0.5分；2、当ru≥30％时，得1分。非传统水源利用率的计算公式为：[0211][0212]其中wu表示非传统水资源的使用量，wt表示场址用水总量。[0213](51)电子器件循环使用率ede[0214]电子器件循环使用率(ede，electronicsdisposalefficiency)是一种用来评估以环保方式处理的电子器件所占百分比的指标。可定义为：ede＝可循环使用it设备重量/it设备总重量。[0215](52)建筑节材[0216]本部分总分1分，按照以下两个标准分别给分后再进行累加：1、优化建筑形体，建筑形体避免出现扭转不规则、凹凸不规则、楼板局部不连续、侧向刚度不规则、楼层承载力突变等不规则，得0.5分；2、建筑的土建与装修一体化设计，得0.5分。[0217](53)固体废弃物处理[0218]本部分工5分，主要考查对基础建筑元素所产生的废弃物和对机械、电子垃圾的处理。本部分按照以下两个标准分别评分然后累加：1、对于建筑基本元素，由于场址维护或者更新产生的固体废弃物，若至少将其中的70％从填埋和焚烧处理中转移到其他更环保的处理途径中去，得1分；2、对于机械和电子垃圾，以更加对环境负责的态度去进行处理，这部分总分工4分。[0219](54)净现值[0220][0221]式中：ci为现金流入量；co为现金流出量；(ci‑co)t为第t年的净现金流量；t为现金流量发生的年份；n为项目生命周期；r为折现率。[0222](55)内部收益率[0223][0224]式中：r1为所取的较低折现率；r2为所取的较高折现率；npv(r1)为r1的净现值；npv(r2)为r2的净现值，其值一般为负值。[0225](56)n‑1最大负荷损失率[0226][0227]式中：δpmax为配电系统发生n‑1故障后，最大负荷损失值；pmax为配电系统正常运行条件下的最大负荷。[0228](57)系统平均停电频率[0229][0230]式中：ni为用户i总持续停电次数。[0231](58)系统平均停电持续时间[0232][0233]式中：n为用户数量；ti为用户i持续停电时间。[0234](59)平均线损率[0235][0236]式中：δpi为线路i的功率损耗；n为配电系统线路数量(包括变压器等值线路)。[0237](60)线路负载率[0238][0239]式中：n为某条线路一年内负载率采样点数量，一般取8760；βli为某条线路在采样点i的负载率；为某条线路一年内负载率均值。[0240](61)最大供电能力占比[0241]ηtsc＝(atsc/amsc)×100％[0242]式中：amsc为全联络供电能力，一定供电区域内配电网所有主变两两互联，即系统达到全联络且联络容量足够大时的最大供电能力。[0243](62)单位容量土地占用面积[0244][0245]式中：a为储能系统占用土地面积；en为储能系统额定容量。[0246](63)单位容量二氧化碳减排量[0247][0248][0249]式中：为储能系统代替火电机组进行调峰、促进新能源消纳时，其生命周期内减少的二氧化碳排放量；en为储能系统额定容量；为二氧化碳排放系数，2017年全国单位火电发电量二氧化碳排放量为0.844kg/kwh；syear为储能系统生命周期内替代常规火电机组的调峰、促进新能源消纳电量。[0250](64)单位容量二氧化硫减排量[0251][0252][0253]式中：为储能系统代替火电机组进行调峰、促进新能源消纳时，储能系统生命周期内减少的二氧化硫排放量；en为储能系统额定容量；为二氧化硫排放系数，2017年全国单位火电发电量二氧化硫排放量为0.00026kg/kwh；syear为储能系统生命周期内替代常规火电机组的调峰、促进新能源消纳电量。[0254](65)单位容量氮氧化物减排量[0255][0256][0257]式中：为储能系统代替火电机组进行调峰、促进新能源消纳时，储能系统生命周期内减少的氮氧化物排放量；en为储能系统额定容量；为氮氧化物排放系数，2017年全国单位火电发电量氮氧化物排放量0.00025kg/kwh；syear为储能系统生命周期内替代常规火电机组的调峰、促进新能源消纳电量。[0258](66)单位容量烟尘减排量[0259][0260]δw烟尘＝λ烟尘syear[0261]式中：δw烟尘烟尘为储能系统代替火电机组进行调峰、促进新能源消纳时，储能系统生命周期内减少的烟尘排放量；en为储能系统额定容量；λ烟尘为烟尘排放系数，2017年全国单位火电发电量烟尘排放量0.00006kg/kwh；syear为储能系统生命周期内替代常规火电机组的调峰、促进新能源消纳电量。[0262](67)5g网络覆盖区域[0263]传统网络覆盖的评价方法，主要依托mr数据中rsrp弱覆盖占比，但该评价方式有2个缺点：一是mr数据只有当用户有该制式网络信号时才可采集，无覆盖区域数据无法采集，尤其在建网初期无覆盖区域较多，用mr数据评估网络覆盖并不是明智的选择；二是目前mr数据的采集格式、采集方式等都还在探索阶段，并没有形成规范。因此，本技术提出通过用户的5g网络使用时长占比评5g网络的整体覆盖情况，即当5g用户进入网络产生业务时，有多大概率业务真正使用5g网络。rrc连接平均数表征一段时间网络的用户平均数，且为周期采样，因此rrc连接平均数与采样周期相乘，即可得到网络中用户的使用网络时长。该数据使用counter即可获得，同时无论在有5g覆盖区域还是无5g覆盖区域，均能统计相关指标，可以准确地反映5g网络覆盖的实际情况。5g网络使用时长占比的计算公式如下：[0264][0265]式中：rrc连接平均数—第i个4g小区处于en‑dc状态的nsa终端的rrc连接平均数；rrc连接平均数4g,j—第j个4g小区nsa终端的rrc连接平均数；t—采样周期。用户现在做volte业务时，若处于双连接状态，上行功率减半。因此很多厂家在用户打volte电话时，自动断开5g小区连接。这种情况，不属于覆盖导致的用户业务态不在5g网络，因此，在上述指标统计时，需剔除volte业务产生的连接时长。[0266](68)用户感知[0267]考虑nsa网络下，主要业务为embb业务，用户感知仍以下行速率为导向。[0268][0269]式中：thri,j—第i个5g小区发送给第j个用户的下行用户面rlc层流量；—第i个5g小区发送给第j个用户下行传输最后一个slot中数据量；ti,j—第i个5g小区发送给第j个用户的下行rlc层数据传输时间；—第i个5g小区发送给第j个用户每次下行传输最后一个slot时间的累计值。[0270]与4g网络不同，nsa网络下用户面数据在pdcp进行split，因此在进行流量计算时，多使用rlc层作为评价依据。另，该指标值得关注的点在于：不仅包含尾包slot的时长，还应包含初次传输即传完的数据包的slot时长。[0271](69)下行无线资源利用率[0272]4g网络采用下行prb利用率评估网络的使用情况，但对于5g网络，除了时域和频域资源，还有空域资源。目前，厂家下行支持空分16流或24流，上行支持空分8流或12流，如果再单纯采用prb利用率评估网络的使用情况，会有失偏颇。因此，本技术使用下行无线资源利用率评估5g网络的使用情况。[0273][0274]式中：—第i个小区在第j层占用的prb个数；—第i个小区每层可用的prb个数；layeri—第i个小区配置的层数。[0275](70)网络健康度[0276]网络健康度用小区可用性指标进行评估，具体指标定义如下：指标定义：统计时段内，5g小区在服时长与统计时长的比值。其中，节能时长按照在服时长统计。[0277]可定义为：网络健康度＝小区可用性。[0278](71)网络接入性[0279]网络接入性用5gnsa添加成功率指标进行评估，具体指标定义如下：指标定义：统计时段内，4g锚点小区辅站(sgnb)添加成功次数与辅站(sgnb)添加请求次数之比。[0280]可定义为：网络接入性＝5gnsa添加成功率。[0281](72)网络保持性[0282]网络保持性使用辅站(sgnb)异常释放率和覆盖原因触发的sgnb释放比率2个指标进行评估，具体指标定义如下：辅站(sgnb)异常释放率指标定义：统计时段内，sgnb异常释放次数与请求sgnb释放次数之比。覆盖原因触发的sgnb释放比率指标定义：统计时段内，统计5g覆盖原因触发的sgnb正常释放次数与请求sgnb释放次数之比。[0283]可定义为：网络保持性＝辅站(sgnb)异常释放率 覆盖原因触发的sgnb释放比率[0284](73)网络移动性[0285]网络移动性使用sgnb变更成功率指标进行评估，具体指标定义如下：指标定义：统计时段内，辅站(sgnb)变更成功次数与辅站(sgnb)变更请求次数之比，包括站内修改和站间变更。[0286]可定义为：网络移动性＝sgnb变更成功率[0287](74)网络覆盖与干扰[0288]网络覆盖与干扰使用cqi优良率和上行每prb干扰平均噪声2个指标进行评估，具体指标定义如下：cqi优良率指标定义：统计时段内，gnb小区内ue上报的“4‑bitcqitable表下ue上报的cqi”大于等于10的次数与“4‑bitcqitable2表下ue上报的cqi”大于等于7的次数数量之和在整个cqi上报数量中的比例。上行每prb干扰平均噪声指标定义：统计时段内，gnb小区上行每prb带宽内检测到的噪声干扰强度平均值。[0289]可定义为：网络覆盖与干扰＝cqi优良率×α1 上行每pr干扰平均噪声×(1‑α1)。[0290]其中，α1为权重。[0291](75)网络负荷[0292]网络负荷使用下行无线资源率指标进行评估。[0293]可定义为：网络负荷＝下行无线资源利用率。[0294](76)网络空口性能[0295]网络空口性能使用下行平均rank和下行mcs优良率2个指标进行评估，具体指标定义如下：下行平均rank指标定义：统计时段内，gnb小区下行传输使用的rank平均值。下行mcs优良率指标定义：统计时段内，gnb小区mcsindextable1forpdsch表中mcs大于等于17的rb个数与mcsindextable2forpdsch表中mcs大于等于11的rb个数之和与小区下行prb占用总数比例。[0296]可定义为：网络空口性能＝(下行平均rank/下行最大rank)×α2 下行mcs优良率×(1‑α2)。[0297]其中，α2为权重。[0298]步骤s1中，运用层次分析法建立层次结构模型后，在步骤s2中，采用1‑9比例标度法，将层次结构模型中每层的评价指标两两对比，获取专家知识库，基于专家知识库确定各个评价指标的重要程度，基于各个评价指标的重要程度建立判断矩阵c：[0299][0300]其中，n的值为层次结构模型中评价指标的数量，cij为第i个评价指标与第j个评价指标的重要程度对比值。[0301]步骤s3中，计算判断矩阵c的一致性比例cr：[0302][0303]其中，ci表示判断矩阵c的最大特征值λmax偏离判断矩阵c的阶数n的相对误差，ri表示同阶平均随机一致性指标。[0304]一致性比例cr越小，判断矩阵c的一致性程度就越高。通常情况下，对于大于等于3阶的判断矩阵，当判断矩阵c的一致性比例cr≤0.1时，判断矩阵c的一致性符合预设置的要求，否则，表明判断矩阵偏离一致性的程度过大，需要对其进行适当的调整，对判断矩阵c进行调整，重新计算判断矩阵c的一致性比例，直至判断矩阵c的一致性符合预设置的要求。[0305]当判断矩阵满足一致性校验条件后，判断矩阵最大特征根所对应的特征向量即为指标的权重值。若矩阵阶数较大，则借助matlab等软件确定特征向量；若求出的权重值与实际情况仍有较大出入，就需要相关专家进行讨论并统一意见，确定最终的权重值。[0306]步骤s5中，由于各评价因素反映的特征不同，其状态的划分标准也不一样。有些指标因素有具体的数据；有些指标只能通过语言来描述，其各个状态的划分也没有明确的界限；而另外一些指标因素只有正常和非正常两种状态，因此将多站融合综合评价体系中的评价因素分为量化型、描述型和可定性评价型三类。[0307]步骤s6中，评价等级集合v中的四个字母对应四个评价等级，v1为优秀；v2为良好；v3为中等；v4为较差，根据评价等级集合构造四个评估灰类并建立灰数集合θ＝{θ1,θ2,θ3,θ4}，建立四类归一化白化权函数：[0308]构造第一灰类，取灰数为θ1∈[0,v1,∞)，建立白化权函数：[0309][0310]构造第二灰类，取灰数为θ2∈[0,v2,2v2]，建立白化权函数：[0311][0312]构造第三灰类，取灰数为θ3∈[0,v3,2v3]，建立白化权函数：[0313][0314]构造第四灰类，取灰数为θ4∈[0,v4,1]，建立白化权函数：[0315][0316]基于白化权函数，分别计算f1(x)、f2(x)、f3(x)、f4(x)对应的灰色评估系数，对于评价指标uij，则评价指标uij的总灰色评估系数的计算公式为：[0317][0318][0319]其中，bij为评价指标uij的无量纲化处理结果；[0320]再基于总灰色评估系数得到评价指标uij的灰色评估权值，建立灰色评估矩阵。[0321]步骤s7中，分别为每一个评价指标引入一个四维的状态隶属度向量，评价指标k的隶属度向量为：wk＝(wk1,wk2,wk3,wk4)，建立状态评估矩阵w：[0322][0323]其中，wn1对应的状态为优秀，取值范围为[0,1]，wn2对应的状态为良好，取值范围为[0,1]，wn3对应的状态为中等，取值范围为[0,1]，wn4对应的状态为较差，取值范围为[0,1]；[0324]采用模糊综合评价法进行模糊综合运算，得到反映多站融合的能效的量化的综合评价结果，基于量化的综合评价结果对多站融合建设进行改进。[0325]本实施例中，综合考虑了储能电站、数据中心、电动汽车充放电站、5g基站等站点的评价指标模型，建立面向多站融合转型的综合评价指标体系。其中包括各个站点的电气设备性能指标、系统运行状态指标、经济与社会效益量化指标及可靠性评价指标等。采用层析分析法与模糊综合评价法相结合的方法，确定各级指标的权重比例与状态隶属度，得到各层级的指标权重体系：[0326]1)二级指标[0327][0328]2)智能变电站综合评价指标体系[0329][0330]3)储能电站综合评价指标体系[0331][0332]4)电动汽车充放电站综合评价指标体系[0333][0334]5)数据中心综合评价指标体系[0335][0336]6)5g基站站综合评价指标体系[0337][0338]7)多站融合转型评价指标[0339][0340][0341]将上述的评价方法分别应用到两站融合和三站融合的典型场景下，可以得到如下的功能定位：[0342]“变电站 储能站”是两站融合的典型场景。电网通过变电站向储能站提供电力，储能电站主要为电网提供快速功率缓冲、有功或无功补偿、平滑电网电压的波动、调峰调频等辅助服务功能。其二级权重指标为：[0343][0344]两站融合模式下，多站融合转型评价指标应包括充电线路节约成本、变电站土地利用率、终端设备租赁收益率。因此其三级评价指标如下：[0345][0346]三站融合场景在两站合一的基础上融合了数据中心，即“变电站 储能站 数据中心站”。依托变电站贴近用户、广泛覆盖、电力保障等优势，三站融合就近满足用户电力、算力、存储、连接等服务需求，为电网数字化提供实现物理世界和数字世界连接的it基础设施资源。其二级评价指标如下：[0347][0348]三站融合模式下，转型评价指标应包括充电线路节约成本、变电站土地利用率、终端设备租赁收益率、数据管理服务收益率、储能电站的ups替代率。因此给出三级评价指标：[0349][0350]与现有技术相比，本技术所针对的目标对象为多站融合转型的综合能源系统，并建立了多站融合转型的综合评价方法，充分考虑储能电站、数据中心、电动汽车充放电站、5g基站等站点以及融合转型评价指标，采用层析分析法与模糊综合评价法相结合的方法，通过灰色关联度分析法确定灰色评估权矩阵，再用模糊评价法对多站融合转型的综合系统能效进行综合评估，对得到的能效评估结果进行分析并给出建议，反馈给专家，指导设备优化、升级和改造。[0351]以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本
技术领域：
：中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。当前第1页12当前第1页12
背景技术：
：：2.目前，“多站融合”作为泛在电力物联网实施落地的重要应用之一，将变电站、边缘数据中心站、充电站、储能站等资源进行汇聚，优化城市资源配置，提升数据感知、分析运算效率，进行负荷就地消纳。在多站融合建设时，有不同的融合转型方法，一般会通过对融合站的各项指标进行分析来评价融合站的优良，进而对融合站进行改进。现有技术中，中国专利cn103606112a公开了一种基于多层次灰色评价的电厂运行性能测定方法，对多个评价指标进行综合，进而评价电厂的运行性能。3.能效，是能源效率的简称，是指能源开发、加工、输送、转化、利用等各个过程的效率。能源效率实际上是单位能源所带来的经济效益多少的问题，带来的经济效益多说明能源效率高。所谓“高能效”，是指用更少的能源投入提供同等的能源服务。4.中国专利cn111160732a中公开了一种适用于多站融合安全与效益综合评价的方法，从安全与效益角度对多站融合建设进行评价，但是，现有技术中，尚未有考虑能效这一指标对多站融合建设的影响。技术实现要素：5.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种多站融合的改进方法，所针对的目标对象为多站融合转型的综合能源系统，并建立了多站融合转型的综合评价方法，充分考虑储能电站、数据中心、电动汽车充放电站、5g基站等站点以及融合转型评价指标，采用层析分析法与模糊综合评价法相结合的方法，通过灰色关联度分析法确定灰色评估权矩阵，再用模糊评价法对多站融合转型的综合系统能效进行综合评估，对得到的能效评估结果进行分析并给出建议，反馈给专家，指导设备优化、升级和改造。6.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：7.一种多站融合的改进方法，包括以下步骤：8.s1、获取用于多站融合建设的各个站点的传统评价指标以及融合转型的传统评价指标，运用层次分析法建立层次结构模型，在层次结构模型中每层包括多个评价指标，每个评价指标对应一个传统评价指标；9.s2、构建判断矩阵，将层次结构模型中的评价指标两两对比，构建判断矩阵c；10.s3、调整判断矩阵c直至判断矩阵c的一致性符合预设置的要求；11.s4、求解判断矩阵c的权重，得到层次结构模型中各个评价指标的指标权重；12.s5、将层次结构模型中的各个评价指标进行状态划分，划分为量化型指标、描述型指标和可定性评价型指标三类；13.s6、运用灰色关联度分析法，确定灰色评估权矩阵，建立评价等级集合v＝{v1,v2,v3,v4}；14.s7、确定评价指标的状态隶属度，建立状态评估矩阵，得到各个评价指标的状态矩阵，采用模糊综合评价法进行模糊综合运算，得到反映多站融合的能效的量化的综合评价结果，基于量化的综合评价结果对多站融合建设进行改进。15.进一步的，用于多站融合建设的站点包括智能变电站、储能电站、电动汽车充放电站、数据中心、5g基站和光伏电站中的一种或多种。16.进一步的，步骤s1中所述的层次结构模型包括四层，第一层的评价指标为总能效指标；17.第一层的评价指标内包括第二层的评价指标，第二层的评价指标包括智能变电站评价指标、储能电站评价指标、电动汽车充放电站评价指标、数据中心评价指标、5g基站评价指标和光伏电站评价指标；18.第二层的评价指标内包括第三层的评价指标，第三层的评价指标中，智能变电站评价指标包括智能变电站设计指标、智能变电站设备指标、智能变电站调试指标和智能变电站运维指标；储能电站评价指标包括储能电站能效指标，储能电站设备运行状态指标、储能电站充放电能力指标和储能电站运维费用指标；电动汽车充放电站评价指标包括需求因素评价指标、电力因素评价指标、交通因素评价指标和规划因素评价指标；数据中心评价指标包括：场址与室外环境指标、能源利用指标，水资源利用指标和材料资源利用指标；5g基站评价指标包括网络宏观评估指标和网络性能指标；光伏电站评价指标包括运行性能指标、经济效益指标和环境效益指标；19.第三层的评价指标内包括第四层的评价指标；第四层的评价指标包括：占地面积优化率、建筑面积优化率、建设周期缩减率、投资回收率、电气主接线优化率、二次组屏优化率、电缆耗量优化率、光缆耗量优化率、电气主接线故障概率降低幅度、电气主接线停电频次降低幅度、年停电的平均时间降低幅度、预制舱内噪音污染程度、预制舱耐火程度、预制舱材料回收率、dcb拒动故障率、dcb误动故障率、ect运行稳定性、站域保护控制系统功能集成度、主变压器强迫停运率、dcb强迫停运率、ect强迫停运率、主变压器非计划停运率、dcb非计划停运率、ect非计划停运率、主变压器可用系数、dcb可用系数、ect可用系数、电气二次安装周期缩减率、变电站二次系统调试周期缩减率、站域保护控制系统简易母线保护动作值实际误差与基准允许误差比、站域保护控制系统简易母线保护动作时间实际误差与基准允许误差比、站域保护控制系统低周低压减载频率值实际误差与基准允许误差比、站域保护控制系统低周低压减载电压值实际误差与基准允许误差比、ect输出绝对延时、变电站二次设备定检周期缩减率、dcb缺陷消除完成率、ect缺陷消除完成率、站域保护控制系统缺陷消除完成率、土地利用、室外环境、减少热岛、碳利用效率cue、电能利用效率pue、能源循环使用率erf、绿色能源利用率gec、制冷设备能耗、it设备负荷、水资源利用率wue、供水系统、非传统水源利用、电子器件循环使用率ede、建筑节材、固体废弃物处理、净现值、内部收益率、n‑1最大负荷损失率、系统平均停电频率、系统平均停电持续时间、平均线损、线路负载率、最大供电能力占比、单位容量土地占用面积、单位容量二氧化碳减排量、单位容量二氧化硫减排量、单位容量氮氧化物减排量、单位容量烟尘减排量、5g网络覆盖区域、用户感知、下行无线资源利用率、网络健康度、网络接入性、网络保持性、网络移动性、网络覆盖与干扰、网络负荷和网络空口性能。20.进一步的，步骤s1中所述的层次结构模型的第二层评价指标还包括融合转型的评价指标，第三层的评价指标还包括终端设备租赁收益率、数据管理服务收益率、电动汽车用户充电满意度、充电线路建设成本、可再生能源消纳率、储能电站的ups替代率、变电站土地利用率和5g基站用电成本。21.进一步的，步骤s2中，采用1‑9比例标度法，将层次结构模型中的评价指标两两对比，获取专家知识库，基于专家知识库确定各个评价指标的重要程度，基于各个评价指标的重要程度建立判断矩阵c：[0022][0023]其中，n的值为层次结构模型中评价指标的数量，cij为第i个评价指标与第j个评价指标的重要程度对比值。[0024]进一步的，步骤s3中，计算判断矩阵c的一致性比例cr：[0025][0026]其中，ci表示判断矩阵c的最大特征值λmax偏离判断矩阵c的阶数n的相对误差，ri表示同阶平均随机一致性指标。[0027]进一步的，当判断矩阵c的一致性比例cr≤0.1时，判断矩阵c的一致性符合预设置的要求，否则，对判断矩阵c进行调整，重新计算判断矩阵c的一致性比例，直至判断矩阵c的一致性符合预设置的要求。[0028]进一步的，步骤s6中，评价等级集合v中的四个字母对应四个评价等级，v1为优秀；v2为良好；v3为中等；v4为较差，根据评价等级集合构造四个评估灰类并建立灰数集合θ＝{θ1,θ2,θ3,θ4}，建立四类归一化白化权函数，基于四个灰类的白化权函数确定灰色评估权矩阵。[0029]进一步的，步骤s6中，建立四类归一化白化权函数具体为：[0030]构造第一灰类，取灰数为θ1∈[0,v1,∞)，建立白化权函数：[0031][0032]构造第二灰类，取灰数为θ2∈[0,v2,2v2]，建立白化权函数：[0033][0034]构造第三灰类，取灰数为θ3∈[0,v3,2v3]，建立白化权函数：[0035][0036]构造第四灰类，取灰数为θ4∈[0,v4,1]，建立白化权函数：[0037][0038]基于白化权函数，分别计算f1(x)、f2(x)、f3(x)、f4(x)对应的灰色评估系数，对于评价指标uij，则评价指标uij的总灰色评估系数的计算公式为：[0039][0040][0041]其中，bij为评价指标uij的无量纲化处理结果；[0042]再基于总灰色评估系数得到评价指标uij的灰色评估权值，建立灰色评估矩阵。[0043]进一步的，步骤s7中，分别为每一个评价指标引入一个四维的状态隶属度向量，评价指标k的隶属度向量为：wk＝(wk1,wk2,wk3,wk4)，建立状态评估矩阵w：[0044][0045]其中，wn1对应的状态为优秀，取值范围为[0,1]，wn2对应的状态为良好，取值范围为[0,1]，wn3对应的状态为中等，取值范围为[0,1]，wn4对应的状态为较差，取值范围为[0,1]；[0046]采用模糊综合评价法进行模糊综合运算，得到反映多站融合的能效的量化的综合评价结果，基于量化的综合评价结果对多站融合建设进行改进。[0047]与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：[0048]以智能变电站建设的评价指标体系为基础，综合考虑储能电站、数据中心、电动汽车充放电站、5g基站等站点以及融合转型评价指标模型，进而采用层析分析法与模糊综合评价法相结合的方法，确定各级指标的权重比例与状态隶属度，输出综合评价结果，最后对多站融合系统的典型场景及功能定位进行综合评估，体现评价体系的科学性。本技术利用大数据、人工智能等信息化手段，提出新型的能效评估指标并建立新型的综合能效评估体系，并运用综合的能效评估方法，有效反应配电网的能效水平，从而准确地找到优化多站融合综合能效的途径，对之后的综合能源系统与多站融合的发展打好基础。附图说明[0049]图1为本发明的流程图；[0050]图2为层次结构模型的结构示意图；[0051]图3为层次结构模型中评价指标的示意图。具体实施方式[0052]下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。[0053]实施例1：[0054]一种多站融合的改进方法，如图1所示，包括以下步骤：[0055]s1、获取用于多站融合建设的各个站点的传统评价指标以及融合转型的传统评价指标，运用层次分析法建立层次结构模型，在层次结构模型中每层包括多个评价指标，每个评价指标对应一个传统评价指标；[0056]s2、构建判断矩阵，将层次结构模型中的评价指标两两对比，构建判断矩阵c；[0057]s3、调整判断矩阵c直至判断矩阵c的一致性符合预设置的要求；[0058]s4、求解判断矩阵c的权重，得到层次结构模型中各个评价指标的指标权重；[0059]s5、将层次结构模型中的各个评价指标进行状态划分，划分为量化型指标、描述型指标和可定性评价型指标三类；[0060]s6、运用灰色关联度分析法，确定灰色评估权矩阵，建立评价等级集合v＝{v1,v2,v3,v4}；[0061]s7、确定评价指标的状态隶属度，建立状态评估矩阵，得到各个评价指标的状态矩阵，采用模糊综合评价法进行模糊综合运算，得到反映多站融合的能效的量化的综合评价结果，基于量化的综合评价结果对多站融合建设进行改进。[0062]在步骤s1中，用于多站融合建设的站点包括智能变电站、储能电站、电动汽车充放电站、数据中心、5g基站和光伏电站中的一种或多种，获取这些站点的传统评价指标，获取融合转型的传统评价指标，运用层次分析法建立层次结构模型，建立的层次结构模型如图2所示，包括四层。[0063]第一层的评价指标为总能效指标；第一层的评价指标内包括第二层的评价指标，第二层的评价指标包括智能变电站评价指标、储能电站评价指标、电动汽车充放电站评价指标、数据中心评价指标、5g基站评价指标、光伏电站评价指标，以及融合转型的评价指标；[0064]如图3所示，第二层的评价指标内包括第三层的评价指标，第三层的评价指标中，智能变电站评价指标包括智能变电站设计指标、智能变电站设备指标、智能变电站调试指标和智能变电站运维指标；储能电站评价指标包括储能电站能效指标，储能电站设备运行状态指标、储能电站充放电能力指标和储能电站运维费用指标；电动汽车充放电站评价指标包括需求因素评价指标、电力因素评价指标、交通因素评价指标和规划因素评价指标；数据中心评价指标包括：场址与室外环境指标、能源利用指标，水资源利用指标和材料资源利用指标；5g基站评价指标包括网络宏观评估指标和网络性能指标；光伏电站评价指标包括运行性能指标、经济效益指标和环境效益指标；融合转型的评价指标包括终端设备租赁收益率、数据管理服务收益率、电动汽车用户充电满意度、充电线路建设成本、可再生能源消纳率、储能电站的ups替代率、变电站土地利用率和5g基站用电成本。[0065]第三层的评价指标内包括第四层的评价指标；第四层的评价指标包括：占地面积优化率、建筑面积优化率、建设周期缩减率、投资回收率、电气主接线优化率、二次组屏优化率、电缆耗量优化率、光缆耗量优化率、电气主接线故障概率降低幅度、电气主接线停电频次降低幅度、年停电的平均时间降低幅度、预制舱内噪音污染程度、预制舱耐火程度、预制舱材料回收率、dcb拒动故障率、dcb误动故障率、ect运行稳定性、站域保护控制系统功能集成度、主变压器强迫停运率、dcb强迫停运率、ect强迫停运率、主变压器非计划停运率、dcb非计划停运率、ect非计划停运率、主变压器可用系数、dcb可用系数、ect可用系数、电气二次安装周期缩减率、变电站二次系统调试周期缩减率、站域保护控制系统简易母线保护动作值实际误差与基准允许误差比、站域保护控制系统简易母线保护动作时间实际误差与基准允许误差比、站域保护控制系统低周低压减载频率值实际误差与基准允许误差比、站域保护控制系统低周低压减载电压值实际误差与基准允许误差比、ect输出绝对延时、变电站二次设备定检周期缩减率、dcb缺陷消除完成率、ect缺陷消除完成率、站域保护控制系统缺陷消除完成率、土地利用、室外环境、减少热岛、碳利用效率cue、电能利用效率pue、能源循环使用率erf、绿色能源利用率gec、制冷设备能耗、it设备负荷、水资源利用率wue、供水系统、非传统水源利用、电子器件循环使用率ede、建筑节材、固体废弃物处理、净现值、内部收益率、n‑1最大负荷损失率、系统平均停电频率、系统平均停电持续时间、平均线损、线路负载率、最大供电能力占比、单位容量土地占用面积、单位容量二氧化碳减排量、单位容量二氧化硫减排量、单位容量氮氧化物减排量、单位容量烟尘减排量、5g网络覆盖区域、用户感知、下行无线资源利用率、网络健康度、网络接入性、网络保持性、网络移动性、网络覆盖与干扰、网络负荷和网络空口性能。[0066]具体如下：[0067](1)占地面积优化率[0068][0069]占地面积优化率反映变电站占地面积的优化程度。以通用设计变电站围墙内占地面积为基准值，将变电站围墙内占地面积相对基准值的减少量占基准值的百分比作为占地面积优化率。占地面积优化率越大，变电站围墙内占地面积越小。通用设计围墙内占地面积(基准值)指变电站按照原有智能变电站通用设计方案进行设计时变电站围墙内的占地面积大小，不同变电站之间有所区别。[0070](2)建筑面积优化率[0071][0072]建筑面积优化率反映变电站围墙内建筑面积的优化程度。以通用设计变电站围墙内建筑面积为基准值，取变电站围墙内建筑面积相对基准值的减少量占基准值的百分比为建筑面积优化率。建筑面积优化率越高，变电站围墙内建筑面积越小。通用设计围墙内建筑面积(基准值)指变电站按照原有智能变电站通用设计方案进行设计时变电站围墙内的建筑面积，不同变电站之间有所区别。[0073](3)建设周期缩减率[0074][0075]建设周期缩减率反映变电站建设周期的优化程度。选取一个建设周期基准值，将实际本工程的建设周期相对基准值的减少量占基准值的百分比作为建设周期缩减率。建设周期缩减率越大，则建设周期越短。建设周期取值从三通一平完成后开始计算，至电气调试完成为止。建设周期基准值即为变电站工程的参考建设周期，依据原有智能变电站工程建设经验预估得到。该基准值随变电站具体的规模不同而不同。[0076](4)投资回收率[0077][0078]变电站投资回收率反映变电站的经济效益情况。取变电站第一年运行的经济效益扣除变电站年运检费用后，结果占变电站静态总投资的百分比作为变电站的投资回报率。变电站第一年运行的经济效益按变电站容量与负载率、电价利润、变电站年运行时间三者相乘计算得到。变电站年运检费用包括停电检修损失和人工费用。变电站的投资回报率越高，则变电站的效益越好。上述数据可在变电站运行一年后，从调度运维处获得。[0079](5)电气主接线优化率[0080][0081]电气主接线优化率反映主接线间隔尺寸的优化程度。取一主接线线路间隔纵向尺寸基准值，将实际的主接线线路间隔的纵向尺寸相对基准值的减少量占基准值的百分比作为电气主接线的优化率。电气主接线的优化率越高，优化后线路间隔的纵向尺寸越小。线路间隔纵向尺寸定义为：道路中心线至围墙距离。线路间隔纵向尺寸与变电站和主接线的电压等级相关。[0082](6)二次组屏优化率[0083][0084]组屏优化率反映变电站屏柜数量的优化程度。选取通用设计变电站屏柜数量为基准值，将变电站屏柜数量相对基准值的减少量占基准值的百分比作为组屏的优化率。组屏的优化率越高，优化后变电站的屏柜数量越少。通用设计屏柜数(基准值)为变电站按原有智能变电站通用设计方案进行设计时站内二次屏柜的数量，该基准值与变电具体二次系统规模有关。[0085](7)电缆耗量优化率[0086][0087]节约变电站电缆耗量反映变电站电缆使用的优化情况。选取通用设计变电站二次电缆耗量为基准值，将变电站二次电缆耗量相对基准值的减少量占基准值的百分比作为电缆耗量优化率。电缆耗量优化率越高，优化后变电站的电缆耗量越小。通用设计二次电缆耗量(基准值)指变电站按照原有智能站通用设计方案进行设计时，其二次系统中电缆的使用量，该值与变电站具体的二次系统规模、布置情况等相关。[0088](8)光缆耗量优化率[0089][0090]节约变电站电缆耗量反映变电站电缆使用的优化情况。选取通用设计变电站二次电缆耗量为基准值，将变电站二次电缆耗量相对基准值的减少量占基准值的百分比作为电缆耗量优化率。电缆耗量优化率越高，优化后变电站的电缆耗量越小。通用设计二次光缆耗量(基准值)指变电站按照原有智能站通用设计方案进行设计时，其二次系统中光缆的使用量，该值与变电站具体的二次系统规模、布置情况等相关。[0091](9)电气主接线故障概率降低幅度[0092][0093]故障概率降低幅度反映变电站可靠性优化程度。选取常规断路器方案故障概率为基准值，将采用dcb方案的变电站故障概率相对基准值的减小量占基准值的百分比作为故障概率的降低幅度。故障概率降低幅度越大，变电站的可靠性较常规方案提升越多。故障概率指系统处于不可用的概率。常规断路器方案故障概率(基准值)指主接线使用常规断路器时，出现断路器拒动、误动等故障情况的概率，该基准值主要与变电站以及主接线的电压等级相关。[0094](10)电气主接线停电频次降低幅度[0095][0096]停电频次降低幅度反映变电站停电频次的优化程度。选取常规断路器方案停电频次为基准值，将采用dcb方案的变电站停电频次相对基准值的减少量占基准值的百分比作为停电频次的降低幅度。停电频次的降低幅度越大，优化后的方案停电的频次越少。停电频次指系统一年内发生停电故障的平均次数，次/年。常规断路器方案停电频次(基准值)指主接线使用常规断路器时，出现线路停电情况的概率，该基准值也与变电站以及主接线的电压等级相关。[0097](11)年停电的平均时间降低幅度[0098][0099]年停电的平均时间降低幅度反映变电站年停电的平均时间的优化程度。选取常规断路器方案年停电的平均时间作为基准值，将采用dcb方案的变电站年停电的平均时间相对基准值的减少量占基准值的百分比作为年停电的平均时间降低幅度。年停电的平均时间降低幅度越大，优化后的方案年停电的平均时间越少。年停电的平均时间指系统一年中发生全所故障的期望平均停电持续时间，h/年。常规断路器方案年停电平均时间(基准值)随变电站以及主接线的电压等级不同而不同。[0100](12)预制舱内噪音污染程度[0101][0102]噪音污染程度反映预制舱设备内噪音对舱内人员的影响程度。选取65分贝为基准值，将预制舱内暖通设备开启后的分贝音量与基准值比值的百分比作为噪音的污染程度。噪音污染程度越大，噪音对舱内人员的影响越大。65分贝为标准要求的最大噪音污染值。[0103](13)预制舱耐火程度[0104][0105]预制舱的耐火性能反映预制舱设备的耐火能力。选取90分钟的耐火时长为基准值，将预制舱体耐火极限时长与基准值比值的百分比作为预制舱的耐火程度。预制舱的耐火程度越大，设备的耐火能力越强。90分钟的耐火时长是标准要求的最低值。[0106](14)预制舱材料回收率[0107][0108]预制舱材料回收率反映预制舱设备的环保性能。选取全站预制舱部件数量为基准值，将全站预制舱体可重复利用的部件数量与基准值比值的百分比作为预制舱材料回收率。预制舱材料回收率不大于1，其值越大，预制舱的环保性越好。[0109](15)dcb拒动故障率[0110][0111]dcb拒动率反映dcb拒动故障的可能性。取全站dcb年拒动次数与全站dcb年动作次数比值的百分比为dcb拒动率。dcb拒动率越大，dcb每次动作出现拒动故障的可能性越大。[0112](16)dcb误动故障率[0113][0114]dcb误动率反映dcb误动故障的可能性。取全站dcb年误动次数与dcb年动作次数比值的百分比为dcb误动率。dcb误动率越大，dcb出现误动故障的可能性越高。[0115](17)ect运行稳定性[0116][0117]ect运行稳定性反映ect的长期稳定运行能力。取全站ect年无故障最长连续运行时间与ect年运行时间比值的百分比作为ect运行稳定性。ect运行稳定性越大，ect保持长期稳定运行的能力越好。[0118](18)站域保护控制系统功能集成度[0119][0120]保护控制系统功能集成度反映站域保护控制系统的功能集成情况。取站域保护控制系统实际集成功能数量与站域保护控制系统应集成功能数量比值的百分比为保护控制系统功能集成度。应集成的功能包括：110kv线路冗余保护、110kv失灵保护、低压简易母线保护、低周低压减载、站域备自投、主变过载连切、母联/分段过流保护、加速主变低压侧过流保护。本次项目研究的指标计算过程中，站域保护控制系统应集成功能数量个数为8个。[0121](19)主变压器强迫停运率[0122][0123]主变压器强迫停运率定义为强迫停运小时占强迫停运小时与运行小时和的百分比。主变压器强迫停运率不大于100％，其值越大，则主变压器出现强迫停运的时间越长。[0124](20)dcb强迫停运率[0125][0126]dcb强迫停运率定义为强迫停运小时占强迫停运小时与运行小时和的百分比。dcb强迫停运率不大于100％，其值越大，则dcb出现强迫停运的时间越长。[0127](21)ect强迫停运率[0128][0129]ect强迫停运率定义为强迫停运小时占强迫停运小时与运行小时和的百分比。ect强迫停运率不大于100％，其值越大，则ect出现强迫停运的时间越长。[0130](22)主变压器非计划停运率[0131][0132]主变压器非计划停运率定义为非计划停运小时占非计划停运小时与运行小时和的百分比。主变压器非计划停运率不大于100％，其值越大，则主变压器非计划停运的时间越长。[0133](23)dcb非计划停运率[0134][0135]dcb非计划停运率定义为非计划停运小时占非计划停运小时与运行小时和的百分比。dcb非计划停运率不大于100％，其值越大，则dcb非计划停运的时间越长。[0136](24)ect非计划停运率[0137][0138]ect非计划停运率定义为非计划停运小时占非计划停运小时与运行小时和的百分比。ect非计划停运率不大于100％，其值越大，则ect非计划停运的时间越长。[0139](25)主变压器可用系数[0140][0141]主变压器可用系数定义为运行小时与备用小时和占统计期间小时的百分比。统计期间小时指该设备统计时间段的总小时数，包括运行小时，备用小时和不可用小时。[0142](26)dcb可用系数[0143][0144]dcb可用系数定义为运行小时与备用小时和占统计期间小时的百分比。统计期间小时指该设备统计时间段的总小时数，包括运行小时，备用小时和不可用小时。[0145](27)ect可用系数[0146][0147]ect可用系数定义为运行小时与备用小时和占统计期间小时的百分比。统计期间小时指该设备统计时间段的总小时数，包括运行小时，备用小时和不可用小时。[0148](28)电气二次安装周期缩减率[0149][0150]电气二次安装周期缩减率反映变电站电气二次安装工期的优化情况。按不同电压等级选取一个电气二次安装工期基准值，将本工程电气二次安装工期相对基准值的减少量占基准值的百分比作为电气二次安装周期缩减率。电气二次安装周期缩减率越大，工程电气二次安装工期越小。安装工期基准值随变电站电压等级的不同而不同。[0151](29)变电站二次系统调试周期缩减率[0152][0153]变电站二次系统调试周期缩减率反映变电站二次系统调试工期的优化情况。按不同电压等级选取一个调试工期基准值，将本工程调试工期相对基准值的减少量占基准值的百分比作为变电站二次系统调试周期缩减率。变电站二次系统调试周期缩减率越大，工程二次系统的调试工期越小。二次系统调试工期基准值与电压等级相关，110kv变电站二次系统调试工期的基准值为70天，而220kv变电站二次系统调试工期的基准值为110天。[0154](30)站域保护控制系统简易母线保护动作值实际误差与基准允许误差比[0155][0156]动作值实际误差与基准允许误差比定义为实际设备的动作值误差与动作值允许误差基准的比值。动作值误差基准为≤5％，实际值与基准值的比值≤1为合格。[0157](31)站域保护控制系统简易母线保护动作时间实际误差与基准允许误差比[0158][0159]动作时间实际误差与基准允许误差比定义为设备的实际动作时间误差与动作时间允许误差基准的比值。动作时间允许误差基准为≤40ms，实际值与基准值的比值≤1为合格。[0160](32)站域保护控制系统低周低压减载频率值实际误差与基准允许误差比[0161][0162]频率动作值实际误差与基准允许误差比定义为设备的实际频率动作值误差与频率动作值允许误差基准的比值。频率动作值允许误差基准为≤0.01hz，实际值与基准值的比值≤1为合格。[0163](33)站域保护控制系统低周低压减载电压值实际误差与基准允许误差比[0164][0165]电压动作值实际误差与基准允许误差比定义为设备的实际电压动作值误差与电压动作值允许误差基准的比值。电压动作值允许误差基准为≤1％un，实际值与基准值的比值≤1为合格。[0166](34)ect输出绝对延时[0167][0168]ect输出绝对延时定义为实际设备的输出绝对延时与输出绝对延时基准的比值。输出绝对延时指ect的一次输入至合并单元输出的时延。输出绝对延时基准为≤2ms，实际值与基准值的比值≤1为合格。[0169](35)变电站二次设备定检周期缩减率[0170][0171]二次设备定检周期缩减率反映变电站二次设备定检周期的优化情况。选取一个二次设备年定检时长基准值，将本站二次设备年定检时长相对基准值的减少量占基准值的百分比作为二次设备定检周期缩减率。二次设备定检周期缩减率越大，本站二次设备年定检时长越短。[0172](36)dcb缺陷消除完成率[0173][0174]dcb消缺完成率反映dcb的缺陷消除情况，定义为已消除缺陷个数占可消除的缺陷个数的百分比。dcb消除完成率越高，dcb缺陷的消除情况越好。[0175](37)ect缺陷消除完成率[0176][0177]ect消缺完成率反映ect的缺陷消除情况，定义为已消除缺陷个数占可消除的缺陷个数的百分比。ect消除完成率越高，ect缺陷的消除情况越好。[0178](38)站域保护控制系统缺陷消除完成率[0179][0180]站域保护消缺完成率反映站域保护的缺陷消除情况，定义为已消除缺陷个数占可消除的缺陷个数的百分比。站域保护消除完成率越高，站域保护缺陷的消除情况越好。[0181](39)土地利用[0182]该指标使用容积率r进行评分：[0183][0184]其中r指建筑的容积率；sugc指建筑地上总建筑面积；sa指建筑总占地面积。[0185](40)室外环境[0186]共1分，按照以下标准分别给分并累加：1、建筑周围人行区域风速小于5m/s，室外风速放大系数小于2且没有旋涡区的，得0.5分；2、场地区域内噪音白天不高于50db，夜间不高于40db，得0.5分。[0187](41)减少热岛[0188]共1分，按照以下两个标准分别给分并累加：1、户外活动场地有乔木、建筑物等遮荫措施的面积达到20％；2、超过70％的路面和建筑屋面的太阳反射系数不小于0.4。[0189](42)碳利用效率cue[0190]碳利用效率(cue，carbonusageeffectiveness)是greengrid公布的一项指标，旨在衡量数据中心的碳排放量。cue值的计算方法为数据中心总的二氧化碳放量除以it设备用电量。可定义为：cue＝全部设备用电量产生的二氧化碳的总量/it设备用电量。[0191](43)电能利用效率pue[0192]电能利用效率(pue，powerusageefficiency)是由绿色网格组织提出的目前最被广泛接受的能效指标，根据gartner的研究分析报告，截止2015年，已经有80％的新建数据中心接受了这一能效评估指标。powerusageeffectiveness，是评价数据中心能源效率的指标，是数据中心消耗的所有能源与it负载消耗的能源的比值。[0193]pue＝数据中心总能耗/it设备能耗，其中数据中心总能耗包括it设备能耗和制冷、配电等系统的能耗，其值大于1，越接近1表明非it设备耗能越少，即能效水平越好。[0194]pue的具体计算公式如下所示：[0195][0196]其中pt表示数据中心整个场址的总能耗，pit表示it设备的功耗。由于it设备的功耗是被包括在场址的总功耗之中的，因而必然有pue≥1。[0197](44)能源循环使用率erf[0198]能源循环使用率(erf，energyreusefactor)是标识被回收和导出以便计算在数据中心之外使用的能源量的指标。数据中心总有余热，这是由于内部设备电能转换成热能的过程中产生的。这些余热可以根据当地的情况以不同的方式再利用，比如供暖办公室的热需求和预热水等。可定义为：erf＝能量循环使用量/数据中心用能总量。[0199](45)绿色能源利用率gec[0200]绿色能源利用率(gec，greenenergycoefficient)是一种量化设施能源中来自绿色能源和可再生能源比例的指标。gec计算为数据中心消耗的绿色能源除以数据中心消耗的总能源。它是一种评估数据中心能源结构的方法，可定义为：gec＝绿色能源使用量/数据中心用能总量。[0201](46)制冷设备能耗[0202]制冷设备的能效特征主要按空调系统的能效比eer进行考量，按照以下规则给分：1、空调按照其制冷量和冷源类型分类，能达到《公共建筑节能设计标准》gb50189‑2015中最低指标eermin的得3分；2、空调的能效比eer在最低能效比eermin的基础上每提升0.5％额外再加1分，当提升达到或超过5％的额外加10分。[0203](47)it设备负荷[0204]it设备，尤其是cpu即使没有负载仍然会消耗很大一部分电能，因而对于it设备而言，对于it设备而言，提高其能源使用效率的最优途径是合理配置使得其获得尽量高的cpu使用率。本部分总分3分，按照以下标准进行评分：1、若数据中心的运营者未检测cpu的月平均使用率，则本部分得分直接为0；2、若数据中心对cpu的月平均使用率和峰值等均有检测，得1分，再按照cpu的月平均使用率进行额外加分。[0205](48)水资源利用率wue[0206]水资源利用率(wue，waterusageeffectiveness)是greengrid引入的一个度量指标，用于处理数据中心的用水情况。水资源主要用于数据中心设施的冷却、加湿、与设备相关的发电和能源生产等。水资源利用率是年度用水量与it设备和服务器消耗的能源的比率，可定义为：wue＝年度水使用量/it设备用电量。[0207](49)供水系统[0208]本指标共2分，按照以下两个标准分别给分并将结果进行累加：1、使用密闭性良好的设备、阀门，并且运行过程中能提供用水计量情况和网管漏损检测和整改报告的，得1分；2、给水系统无超压流出现象，即用水点水压不高于0.20mpa且不低于需求的最低水压，则得1分。[0209](50)非传统水源利用[0210]本指标总共1分，按照非传统水资源利用率ru给分：1、当ru≥10％时，得0.5分；2、当ru≥30％时，得1分。非传统水源利用率的计算公式为：[0211][0212]其中wu表示非传统水资源的使用量，wt表示场址用水总量。[0213](51)电子器件循环使用率ede[0214]电子器件循环使用率(ede，electronicsdisposalefficiency)是一种用来评估以环保方式处理的电子器件所占百分比的指标。可定义为：ede＝可循环使用it设备重量/it设备总重量。[0215](52)建筑节材[0216]本部分总分1分，按照以下两个标准分别给分后再进行累加：1、优化建筑形体，建筑形体避免出现扭转不规则、凹凸不规则、楼板局部不连续、侧向刚度不规则、楼层承载力突变等不规则，得0.5分；2、建筑的土建与装修一体化设计，得0.5分。[0217](53)固体废弃物处理[0218]本部分工5分，主要考查对基础建筑元素所产生的废弃物和对机械、电子垃圾的处理。本部分按照以下两个标准分别评分然后累加：1、对于建筑基本元素，由于场址维护或者更新产生的固体废弃物，若至少将其中的70％从填埋和焚烧处理中转移到其他更环保的处理途径中去，得1分；2、对于机械和电子垃圾，以更加对环境负责的态度去进行处理，这部分总分工4分。[0219](54)净现值[0220][0221]式中：ci为现金流入量；co为现金流出量；(ci‑co)t为第t年的净现金流量；t为现金流量发生的年份；n为项目生命周期；r为折现率。[0222](55)内部收益率[0223][0224]式中：r1为所取的较低折现率；r2为所取的较高折现率；npv(r1)为r1的净现值；npv(r2)为r2的净现值，其值一般为负值。[0225](56)n‑1最大负荷损失率[0226][0227]式中：δpmax为配电系统发生n‑1故障后，最大负荷损失值；pmax为配电系统正常运行条件下的最大负荷。[0228](57)系统平均停电频率[0229][0230]式中：ni为用户i总持续停电次数。[0231](58)系统平均停电持续时间[0232][0233]式中：n为用户数量；ti为用户i持续停电时间。[0234](59)平均线损率[0235][0236]式中：δpi为线路i的功率损耗；n为配电系统线路数量(包括变压器等值线路)。[0237](60)线路负载率[0238][0239]式中：n为某条线路一年内负载率采样点数量，一般取8760；βli为某条线路在采样点i的负载率；为某条线路一年内负载率均值。[0240](61)最大供电能力占比[0241]ηtsc＝(atsc/amsc)×100％[0242]式中：amsc为全联络供电能力，一定供电区域内配电网所有主变两两互联，即系统达到全联络且联络容量足够大时的最大供电能力。[0243](62)单位容量土地占用面积[0244][0245]式中：a为储能系统占用土地面积；en为储能系统额定容量。[0246](63)单位容量二氧化碳减排量[0247][0248][0249]式中：为储能系统代替火电机组进行调峰、促进新能源消纳时，其生命周期内减少的二氧化碳排放量；en为储能系统额定容量；为二氧化碳排放系数，2017年全国单位火电发电量二氧化碳排放量为0.844kg/kwh；syear为储能系统生命周期内替代常规火电机组的调峰、促进新能源消纳电量。[0250](64)单位容量二氧化硫减排量[0251][0252][0253]式中：为储能系统代替火电机组进行调峰、促进新能源消纳时，储能系统生命周期内减少的二氧化硫排放量；en为储能系统额定容量；为二氧化硫排放系数，2017年全国单位火电发电量二氧化硫排放量为0.00026kg/kwh；syear为储能系统生命周期内替代常规火电机组的调峰、促进新能源消纳电量。[0254](65)单位容量氮氧化物减排量[0255][0256][0257]式中：为储能系统代替火电机组进行调峰、促进新能源消纳时，储能系统生命周期内减少的氮氧化物排放量；en为储能系统额定容量；为氮氧化物排放系数，2017年全国单位火电发电量氮氧化物排放量0.00025kg/kwh；syear为储能系统生命周期内替代常规火电机组的调峰、促进新能源消纳电量。[0258](66)单位容量烟尘减排量[0259][0260]δw烟尘＝λ烟尘syear[0261]式中：δw烟尘烟尘为储能系统代替火电机组进行调峰、促进新能源消纳时，储能系统生命周期内减少的烟尘排放量；en为储能系统额定容量；λ烟尘为烟尘排放系数，2017年全国单位火电发电量烟尘排放量0.00006kg/kwh；syear为储能系统生命周期内替代常规火电机组的调峰、促进新能源消纳电量。[0262](67)5g网络覆盖区域[0263]传统网络覆盖的评价方法，主要依托mr数据中rsrp弱覆盖占比，但该评价方式有2个缺点：一是mr数据只有当用户有该制式网络信号时才可采集，无覆盖区域数据无法采集，尤其在建网初期无覆盖区域较多，用mr数据评估网络覆盖并不是明智的选择；二是目前mr数据的采集格式、采集方式等都还在探索阶段，并没有形成规范。因此，本技术提出通过用户的5g网络使用时长占比评5g网络的整体覆盖情况，即当5g用户进入网络产生业务时，有多大概率业务真正使用5g网络。rrc连接平均数表征一段时间网络的用户平均数，且为周期采样，因此rrc连接平均数与采样周期相乘，即可得到网络中用户的使用网络时长。该数据使用counter即可获得，同时无论在有5g覆盖区域还是无5g覆盖区域，均能统计相关指标，可以准确地反映5g网络覆盖的实际情况。5g网络使用时长占比的计算公式如下：[0264][0265]式中：rrc连接平均数—第i个4g小区处于en‑dc状态的nsa终端的rrc连接平均数；rrc连接平均数4g,j—第j个4g小区nsa终端的rrc连接平均数；t—采样周期。用户现在做volte业务时，若处于双连接状态，上行功率减半。因此很多厂家在用户打volte电话时，自动断开5g小区连接。这种情况，不属于覆盖导致的用户业务态不在5g网络，因此，在上述指标统计时，需剔除volte业务产生的连接时长。[0266](68)用户感知[0267]考虑nsa网络下，主要业务为embb业务，用户感知仍以下行速率为导向。[0268][0269]式中：thri,j—第i个5g小区发送给第j个用户的下行用户面rlc层流量；—第i个5g小区发送给第j个用户下行传输最后一个slot中数据量；ti,j—第i个5g小区发送给第j个用户的下行rlc层数据传输时间；—第i个5g小区发送给第j个用户每次下行传输最后一个slot时间的累计值。[0270]与4g网络不同，nsa网络下用户面数据在pdcp进行split，因此在进行流量计算时，多使用rlc层作为评价依据。另，该指标值得关注的点在于：不仅包含尾包slot的时长，还应包含初次传输即传完的数据包的slot时长。[0271](69)下行无线资源利用率[0272]4g网络采用下行prb利用率评估网络的使用情况，但对于5g网络，除了时域和频域资源，还有空域资源。目前，厂家下行支持空分16流或24流，上行支持空分8流或12流，如果再单纯采用prb利用率评估网络的使用情况，会有失偏颇。因此，本技术使用下行无线资源利用率评估5g网络的使用情况。[0273][0274]式中：—第i个小区在第j层占用的prb个数；—第i个小区每层可用的prb个数；layeri—第i个小区配置的层数。[0275](70)网络健康度[0276]网络健康度用小区可用性指标进行评估，具体指标定义如下：指标定义：统计时段内，5g小区在服时长与统计时长的比值。其中，节能时长按照在服时长统计。[0277]可定义为：网络健康度＝小区可用性。[0278](71)网络接入性[0279]网络接入性用5gnsa添加成功率指标进行评估，具体指标定义如下：指标定义：统计时段内，4g锚点小区辅站(sgnb)添加成功次数与辅站(sgnb)添加请求次数之比。[0280]可定义为：网络接入性＝5gnsa添加成功率。[0281](72)网络保持性[0282]网络保持性使用辅站(sgnb)异常释放率和覆盖原因触发的sgnb释放比率2个指标进行评估，具体指标定义如下：辅站(sgnb)异常释放率指标定义：统计时段内，sgnb异常释放次数与请求sgnb释放次数之比。覆盖原因触发的sgnb释放比率指标定义：统计时段内，统计5g覆盖原因触发的sgnb正常释放次数与请求sgnb释放次数之比。[0283]可定义为：网络保持性＝辅站(sgnb)异常释放率 覆盖原因触发的sgnb释放比率[0284](73)网络移动性[0285]网络移动性使用sgnb变更成功率指标进行评估，具体指标定义如下：指标定义：统计时段内，辅站(sgnb)变更成功次数与辅站(sgnb)变更请求次数之比，包括站内修改和站间变更。[0286]可定义为：网络移动性＝sgnb变更成功率[0287](74)网络覆盖与干扰[0288]网络覆盖与干扰使用cqi优良率和上行每prb干扰平均噪声2个指标进行评估，具体指标定义如下：cqi优良率指标定义：统计时段内，gnb小区内ue上报的“4‑bitcqitable表下ue上报的cqi”大于等于10的次数与“4‑bitcqitable2表下ue上报的cqi”大于等于7的次数数量之和在整个cqi上报数量中的比例。上行每prb干扰平均噪声指标定义：统计时段内，gnb小区上行每prb带宽内检测到的噪声干扰强度平均值。[0289]可定义为：网络覆盖与干扰＝cqi优良率×α1 上行每pr干扰平均噪声×(1‑α1)。[0290]其中，α1为权重。[0291](75)网络负荷[0292]网络负荷使用下行无线资源率指标进行评估。[0293]可定义为：网络负荷＝下行无线资源利用率。[0294](76)网络空口性能[0295]网络空口性能使用下行平均rank和下行mcs优良率2个指标进行评估，具体指标定义如下：下行平均rank指标定义：统计时段内，gnb小区下行传输使用的rank平均值。下行mcs优良率指标定义：统计时段内，gnb小区mcsindextable1forpdsch表中mcs大于等于17的rb个数与mcsindextable2forpdsch表中mcs大于等于11的rb个数之和与小区下行prb占用总数比例。[0296]可定义为：网络空口性能＝(下行平均rank/下行最大rank)×α2 下行mcs优良率×(1‑α2)。[0297]其中，α2为权重。[0298]步骤s1中，运用层次分析法建立层次结构模型后，在步骤s2中，采用1‑9比例标度法，将层次结构模型中每层的评价指标两两对比，获取专家知识库，基于专家知识库确定各个评价指标的重要程度，基于各个评价指标的重要程度建立判断矩阵c：[0299][0300]其中，n的值为层次结构模型中评价指标的数量，cij为第i个评价指标与第j个评价指标的重要程度对比值。[0301]步骤s3中，计算判断矩阵c的一致性比例cr：[0302][0303]其中，ci表示判断矩阵c的最大特征值λmax偏离判断矩阵c的阶数n的相对误差，ri表示同阶平均随机一致性指标。[0304]一致性比例cr越小，判断矩阵c的一致性程度就越高。通常情况下，对于大于等于3阶的判断矩阵，当判断矩阵c的一致性比例cr≤0.1时，判断矩阵c的一致性符合预设置的要求，否则，表明判断矩阵偏离一致性的程度过大，需要对其进行适当的调整，对判断矩阵c进行调整，重新计算判断矩阵c的一致性比例，直至判断矩阵c的一致性符合预设置的要求。[0305]当判断矩阵满足一致性校验条件后，判断矩阵最大特征根所对应的特征向量即为指标的权重值。若矩阵阶数较大，则借助matlab等软件确定特征向量；若求出的权重值与实际情况仍有较大出入，就需要相关专家进行讨论并统一意见，确定最终的权重值。[0306]步骤s5中，由于各评价因素反映的特征不同，其状态的划分标准也不一样。有些指标因素有具体的数据；有些指标只能通过语言来描述，其各个状态的划分也没有明确的界限；而另外一些指标因素只有正常和非正常两种状态，因此将多站融合综合评价体系中的评价因素分为量化型、描述型和可定性评价型三类。[0307]步骤s6中，评价等级集合v中的四个字母对应四个评价等级，v1为优秀；v2为良好；v3为中等；v4为较差，根据评价等级集合构造四个评估灰类并建立灰数集合θ＝{θ1,θ2,θ3,θ4}，建立四类归一化白化权函数：[0308]构造第一灰类，取灰数为θ1∈[0,v1,∞)，建立白化权函数：[0309][0310]构造第二灰类，取灰数为θ2∈[0,v2,2v2]，建立白化权函数：[0311][0312]构造第三灰类，取灰数为θ3∈[0,v3,2v3]，建立白化权函数：[0313][0314]构造第四灰类，取灰数为θ4∈[0,v4,1]，建立白化权函数：[0315][0316]基于白化权函数，分别计算f1(x)、f2(x)、f3(x)、f4(x)对应的灰色评估系数，对于评价指标uij，则评价指标uij的总灰色评估系数的计算公式为：[0317][0318][0319]其中，bij为评价指标uij的无量纲化处理结果；[0320]再基于总灰色评估系数得到评价指标uij的灰色评估权值，建立灰色评估矩阵。[0321]步骤s7中，分别为每一个评价指标引入一个四维的状态隶属度向量，评价指标k的隶属度向量为：wk＝(wk1,wk2,wk3,wk4)，建立状态评估矩阵w：[0322][0323]其中，wn1对应的状态为优秀，取值范围为[0,1]，wn2对应的状态为良好，取值范围为[0,1]，wn3对应的状态为中等，取值范围为[0,1]，wn4对应的状态为较差，取值范围为[0,1]；[0324]采用模糊综合评价法进行模糊综合运算，得到反映多站融合的能效的量化的综合评价结果，基于量化的综合评价结果对多站融合建设进行改进。[0325]本实施例中，综合考虑了储能电站、数据中心、电动汽车充放电站、5g基站等站点的评价指标模型，建立面向多站融合转型的综合评价指标体系。其中包括各个站点的电气设备性能指标、系统运行状态指标、经济与社会效益量化指标及可靠性评价指标等。采用层析分析法与模糊综合评价法相结合的方法，确定各级指标的权重比例与状态隶属度，得到各层级的指标权重体系：[0326]1)二级指标[0327][0328]2)智能变电站综合评价指标体系[0329][0330]3)储能电站综合评价指标体系[0331][0332]4)电动汽车充放电站综合评价指标体系[0333][0334]5)数据中心综合评价指标体系[0335][0336]6)5g基站站综合评价指标体系[0337][0338]7)多站融合转型评价指标[0339][0340][0341]将上述的评价方法分别应用到两站融合和三站融合的典型场景下，可以得到如下的功能定位：[0342]“变电站 储能站”是两站融合的典型场景。电网通过变电站向储能站提供电力，储能电站主要为电网提供快速功率缓冲、有功或无功补偿、平滑电网电压的波动、调峰调频等辅助服务功能。其二级权重指标为：[0343][0344]两站融合模式下，多站融合转型评价指标应包括充电线路节约成本、变电站土地利用率、终端设备租赁收益率。因此其三级评价指标如下：[0345][0346]三站融合场景在两站合一的基础上融合了数据中心，即“变电站 储能站 数据中心站”。依托变电站贴近用户、广泛覆盖、电力保障等优势，三站融合就近满足用户电力、算力、存储、连接等服务需求，为电网数字化提供实现物理世界和数字世界连接的it基础设施资源。其二级评价指标如下：[0347][0348]三站融合模式下，转型评价指标应包括充电线路节约成本、变电站土地利用率、终端设备租赁收益率、数据管理服务收益率、储能电站的ups替代率。因此给出三级评价指标：[0349][0350]与现有技术相比，本技术所针对的目标对象为多站融合转型的综合能源系统，并建立了多站融合转型的综合评价方法，充分考虑储能电站、数据中心、电动汽车充放电站、5g基站等站点以及融合转型评价指标，采用层析分析法与模糊综合评价法相结合的方法，通过灰色关联度分析法确定灰色评估权矩阵，再用模糊评价法对多站融合转型的综合系统能效进行综合评估，对得到的能效评估结果进行分析并给出建议，反馈给专家，指导设备优化、升级和改造。[0351]以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本
技术领域：
：中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。当前第1页12当前第1页12
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