一种多维度区域电网低碳规划评估方法与流程

1.本发明属于新型电力系统设计与规划领域，具体涉及一种多维度区域电网低碳规划评估方法。
技术背景
2.双碳战略下，区域电网低碳规划建设不仅涉及多层面影响因素的现状分析，还需要评估区域电网现状与目标的差距，并准确找到有效减碳的关键影响因素，是复杂的系统决策问题。
3.目前，围绕电网低碳规划建设的多种影响因素，建立低碳发展综合评估指标体系，采用的评估分析方法大多是层次分析法(analytic hierarchy process，ahp)、熵权法，ahp通过专家判断指标间的相对重要程度分层次赋值，熵权法根据指标值的差异程度确定权重。优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution，topsis)可以分析减碳决策方案的优劣，同时对比不同评估对象与最优解、最劣解间的距离。灰靶模型将指标集经测度变换后得到统一量纲的欧氏空间，选择理想情景作为靶心，可以将不同评估对象与靶心进行比较。
4.传统单靶心模式仅考虑正向理想情景，量化结果仅能体现评估对象与靶心的单一趋向性，易造成评估信息缺失；且在多区域电网低碳规划分析时，基于欧式距离的靶心距同等对待每一维度指标，无法计及资源禀赋差异，存在评估结果缺乏针对性的问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的是针对上述现有技术的不足，利用topsis设计正负最理想方案的思想改进灰靶模型，提出一种多维度区域电网低碳规划评估方法，量化评估各区域低碳发展潜力，为低碳发展的规划设计提供科学依据。
6.为实现上述发明目的，本发明采用下述技术方案。
7.一种多维度区域电网低碳规划评估方法，该方法包括以下步骤：
8.(1)分析区域内的电源侧、网络侧和负荷侧的对于区域低碳发展的各项关键要素，构建电网低碳规划多维评估指标集；
9.(2)构建包含所有待评估区域的低碳规划建设评估空间矩阵as；
10.(3)导入区域的实际指标数据到步骤(2)的低碳规划建设评估空间矩阵as中，建立具有正负靶心的改进灰靶模型；
11.(4)利用改进熵权法-ahp组合赋权法计算各维度指标的禀赋系数ω；
12.(5)利用禀赋系数ω计算区域的低碳规划建设多维度评估指标的加权正、负靶心距d
i
、d
i-；
13.(6)计算得到区域的相对靶心度ci，通过相对靶心度的量化值判断区域与目标情景的接近程度，根据量化结果提出区域电网的低碳规划建设路径。
14.本发明多维度区域电网低碳规划评估方法与现有技术相比，具有如下有益效果：
将区域低碳发展的多指标、多目标纳入多维度灰靶空间，设计正负最理想方案作为靶心；进一步，考虑区域资源禀赋的差异性，通过禀赋系数修正靶心距。本发明方法克服了传统单靶心模式仅考虑正向理想场景和无法计及资源禀赋差异的缺点，提取区域低碳发展的关键因素，为区域电网减碳的规划建设提供理论依据。
附图说明
15.图1为本发明多维度区域电网低碳规划评估方法的流程图。
具体实施方式
16.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
17.如图1所示，本发明实施例提供一种多维度区域电网低碳规划评估方法，包括以下步骤：
18.步骤一：分析区域内的电源侧、网络侧和负荷侧的对于区域低碳发展的各项关键要素，构建电网低碳规划多维评估指标集i＝[i1,i2,
…
,in]。该指标集中的指标数值由电网公司根据区域电网实际运行情况搜集汇总而来。
[0019]
表1电网低碳规划多维评估指标集
[0020]
[0021][0022]
步骤二：构建包含所有待评估区域的低碳规划建设评估空间矩阵as，如下所示；
[0023][0024]
上式中，第i行代表区域si在评估空间中的状态向量ai＝[a
i1
,a
i2
,
…
,a
in
]。m是待评估区域的个数，n是低碳规划多维评估指标集中的指标个数。
[0025]
步骤三：导入区域的多维低碳发展评估指标集中对应的指标数据到低碳规划建设评估空间矩阵as中去，建立具有正负靶心的改进灰靶模型b＝[(bs)
t
,(b

)
t
,(b-)
t
]
t
，具体建立过程如下：
[0026]
(1)设计正理想方案，作为灰靶模型的正靶心，得到正靶心向量a

＝[a
1
,a
2
,
…
,a
n
]，即区域si的正向目标情景；设计负理想方案，作为灰靶模型的负靶心，得到负靶心向量a-＝[a
1-,a
2-,
…
,a
n-]，即区域si的反向参照情景。
[0027]
(2)对as进行灰靶变换得到bs，公式如下所示。同时，对正靶心向量a

、负靶心向量a-进行变换，得到标准正靶心向量b

＝[1,1,
…
,1]与标准负靶心向量b-＝[0,0,
…
,0]，从而建立灰靶模型b＝[(bs)
t
,(b

)
t
,(b-)
t
]
t
。
[0028][0029]
其中，q＝max{|a
j -a
j-|}，ψb、ψ c
、ψf分别代表成本型、收益型以及固定型指标集。成本型指标的数值越小则越接近正向目标场景，收益型指标的数值越大则越接近正向目标场景，固定型指标的数值趋于某个最优值则越接近正向目标场景。
[0030]
步骤四：利用改进熵权法-ahp组合赋权法计算各维度评估指标的禀赋系数ω，具体计算过程如下：
[0031]
(1)计算客观权重l。通过改进熵权法计算第j项指标的客观权重，计算过程如下所
示
[0032][0033]
对所有指标分别按照上式计算，得到客观权重l＝[λj]
t
。
[0034]
(2)利用ahp求得主观权重u＝[μj]
t
。
[0035]
(3)综合考虑主客观权重，采用线性加权组合法求取组合权重向量，即禀赋系数w＝[ωj]
t
，如下所示
[0036]
ωj＝δμj (1-δ)λj[0037]
其中，ωj的取值范围为[0,1]；δ的取值基于最后决策者对主观判断和客观结果的偏好，若偏好主观判断，则0.5《δ《1；若偏好客观结果，则0《δ《0.5。
[0038]
步骤五：基于禀赋系数ω和步骤二所建立改进灰靶模型计算区域的加权正靶心距d
i
，与加权负靶心距d
i-。
[0039][0040]
步骤六：计算得到区域的相对靶心度ci，如下式所示。
[0041][0042]ci
取值范围为[0,1]，越接近1表明区域具有越高的低碳潜力。
[0043]
通过相对靶心度的量化值判断区域与目标情景的接近程度，根据量化结果提出区域电网的低碳规划建设路径。
[0044]
本发明未详细阐述的部分属于本领域公知技术。
[0045]
应当说明的是，以上包含的本发明实例内容说明，是为了详解释本发明的技术特征。在不脱离本发明的前提下，所作出的若干改进和修饰也受本发明的保护，因此本发明的保护范围应当以本技术的权利要求所界定的内容为标准。