一种配电网成熟度评价方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种配电网成熟度评价方法，所述方法包括：确定评价对象对应的评价指标的权重系数；根据所述评价对象对应的评价指标的权重系数，确定评价对象的相对接近度；利用所述评价对象的相对接近度对评价对象的配电网成熟度进行评价；本发明专利技术提出的技术方案，利用配电网各指标与理想指标之间的整体相似接近度对各配电网成熟度进行客观地整体评价，是一种更为有效的综合评价方法。

【技术实现步骤摘要】
一种配电网成熟度评价方法及装置
本专利技术属于电网运行评估领域，具体涉及一种配电网成熟度评价方法及装置。
技术介绍
近年来，我国新型城镇化、农业现代化工作正在迅速推进开展，继而对供电可靠性高、电能清洁性好、电能质量高的配电网需求越来越大。我国配电网经过多年的建设和改造，其结构在不断完善、供电水平在不断提高，配电自动化和用电智能化不断发展。目前我国与发达国家相比，在电能质量和供电可靠性方面还有很大差距。《配电网建设改造行动计划(2015～2020年)》提出了加快建设现代配电网的计划，以安全可靠的电力供应和优质高效的供电服务保障经济社会发展，并给出了2020年供电可靠性、用户年均停电时间、电压合格率、110kV及以下线损率、高压配电网容载比、配电自动化覆盖率、配电通讯覆盖率、智能电表覆盖率等配电网建设指导目标。构建简洁规范的网架结构，保障安全可靠运行。应用节能环保设备，促进资源节约与环境友好。推进配电自动化和智能用电信息采集系统建设，实现配电网可观可控。满足新能源、分布式电源及电动汽车等多元化负荷发展需求，推动智能电网建设与互联网深度融合。2020年，借助构建可靠灵活的网架结构、成熟完备的自动化配置、科学规范的运维管理等方式，建成20个中心城市(区)内选取核心区域建设高可靠性示范区，使供电可靠率不低于99.999％，达到国际同类城市领先水平。目前，对现代配电网的评价从多个角度建立评价指标，多从技术合理性、安全性出发，并在此基础上运用现代科学的分析方法构建评价体系，多采用层次分析法、鱼骨图法、德尔非法等，主要反映配电网的运行水平和供电能力，缺乏整体性评价，对电网建设的直接指导性还不够强。建立一种能有效、客观地从整体评价现代电网成熟度，并同时反映各指标与对标指标相似程度的更为有效的综合评价方法对配电网进行评价排序是有很大参考价值的。
技术实现思路
本专利技术提供一种配电网成熟度评价方法及装置，其目的是对配电网评价指标进行客观动态赋权降低其主观因素的干扰，并在评价中反映配电网各评价对象指标与目标指标间相似度，同时整体地评价各地区配电网的成熟情况。本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：一种配电网成熟度评价方法，其改进之处在于，包括：确定评价对象对应的评价指标的权重系数；根据所述评价对象对应的评价指标的权重系数，确定评价对象的相对接近度；利用所述评价对象的相对接近度对评价对象的配电网成熟度进行评价。优选的，所述评价指标包括：供电可靠性、用户年均停电时间、电压合格率、110kV及以下线损率、配电自动化覆盖率、配电通讯覆盖率和智能电表覆盖率。优选的，所述确定评价对象对应的评价指标的权重系数，包括：确定评价对象对应的评价指标的评价矩阵；对所述评价矩阵进行同向化处理，获取所述评价矩阵的正向指标评价矩阵；对所述正向指标评价矩阵进行去量纲化处理，获取所述正向指标评价矩阵的标准矩阵；根据所述标准矩阵，确定评价对象对应的评价指标的权重系数。进一步的，所述确定评价对象对应的评价指标的评价矩阵，包括：按下式确定评价对象对应的评价指标的评价矩阵Y：Y＝(yij)m×n所述对所述评价矩阵进行同向化处理，获取所述评价矩阵的正向指标评价矩阵，包括：按下式将评价矩阵中的负向指标转换成正向指标：将评价矩阵中的正向指标与转换得到的正向指标构成评价矩阵的正向指标评价矩阵Y′＝(y′ij)m×n；所述对所述正向指标评价矩阵进行去量纲化处理，获取所述正向指标评价矩阵的标准矩阵，包括：按下式确定正向指标评价矩阵的标准矩阵Y″中的第i行第j列元素y″ij：则所述正向指标评价矩阵的标准矩阵为Y″＝(y″ij)m×n；其中，m为评价指标总数，n为评价对象总数，yij为第j个评价对象的第i个评价指标，i∈[1，m]，j∈[1，n]，k为同向化参数，Y(i，：)为所述评价矩阵Y的第i行向量，max(Y(i，：))为所述评价矩阵Y的第i行元素中的最大值。进一步的，所述根据所述标准矩阵，确定评价对象对应的评价指标的权重系数，包括：按下式确定评价对象对应的第i个评价指标的权重系数wi：其中，按下式确定变异系数Vi：按下式确定指标标准差si：按下式确定指标均值上式中，i∈[1，m]，j∈[1，n]，m为评价指标总数，n为评价对象总数，y″ij为标准矩阵Y″中的第i行第j列元素。优选的，所述根据所述评价对象对应的评价指标的权重系数，确定评价对象的相对接近度，包括：根据所述评价对象对应的评价指标的权重系数，确定评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最优值列向量和最劣值列向量的距离；利用所述评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最优值列向量和最劣值列向量的距离，确定评价对象的相对接近度。进一步的，所述根据所述评价对象对应的评价指标的权重系数，确定评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最优值列向量和最劣值列向量的距离，包括：按下式确定加权数据矩阵Y″′中的第i行第j列元素Y″′ij：y″′ij＝wiy″ij则所述加权数据矩阵为Y″＝(y″′ij)m×n；按下式确定第j个评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最优值列向量的距离按下式确定第j个评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最劣值列向量的距离其中，y″ij为标准矩阵Y″中的第i行第j列元素，wi为评价对象对应的第i个评价指标的权重系数，i∈[1，m]，j∈[1，n]，m为评价指标总数，n为评价对象总数；为n个评价对象对应的第i个评价指标的加权数据中的最大值，为n个评价对象对应的第i个评价指标的加权数据中的最小值。进一步的，所述利用所述评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最优值列向量和最劣值列向量的距离，确定评价对象的相对接近度，包括：按下式确定第j个评价对象的相对接近度Cj：上式中，为第j个评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最劣值列向量的距离，为第j个评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最优值列向量的距离。优选的，所述评价对象的配电网成熟度与评价对象的相对接近度正相关。本专利技术还提供一种配电网成熟度评价装置，其改进之处在于，所述装置包括：第一确定单元，用于确定评价对象对应的评价指标的权重系数；第二确定单元，用于根据所述评价对象对应的评价指标的权重系数，确定评价对象的相对接近度；评价单元，用于利用所述评价对象的相对接近度对评价对象的配电网成熟度进行评价。优选的，所述评价指标包括：供电可靠性、用户年均停电时间、电压合格率、110kV及以下线损率、配电自动化覆盖率、配电通讯覆盖率和智能电表覆盖率。优选的，所述第一确定单元，包括：第一确定模块，用于确定评价对象对应的评价指标的评价矩阵；第一获取模块，用于对所述评价矩阵进行同向化处理，获取所述评价矩阵的正向指标评价矩阵；第二获取模块，用于对所述正向指标评价矩阵进行去量纲化处理，获取所述正向指标评价矩阵的标准矩阵；第二确定模块，用于根据所述标准矩阵，确定评价对象对应的评本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种配电网成熟度评价方法，其特征在于，所述方法包括：确定评价对象对应的评价指标的权重系数；根据所述评价对象对应的评价指标的权重系数，确定评价对象的相对接近度；利用所述评价对象的相对接近度对评价对象的配电网成熟度进行评价。

【技术特征摘要】
1.一种配电网成熟度评价方法，其特征在于，所述方法包括：确定评价对象对应的评价指标的权重系数；根据所述评价对象对应的评价指标的权重系数，确定评价对象的相对接近度；利用所述评价对象的相对接近度对评价对象的配电网成熟度进行评价。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评价指标包括：供电可靠性、用户年均停电时间、电压合格率、110kV及以下线损率、配电自动化覆盖率、配电通讯覆盖率和智能电表覆盖率。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定评价对象对应的评价指标的权重系数，包括：确定评价对象对应的评价指标的评价矩阵；对所述评价矩阵进行同向化处理，获取所述评价矩阵的正向指标评价矩阵；对所述正向指标评价矩阵进行去量纲化处理，获取所述正向指标评价矩阵的标准矩阵；根据所述标准矩阵，确定评价对象对应的评价指标的权重系数。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定评价对象对应的评价指标的评价矩阵，包括：按下式确定评价对象对应的评价指标的评价矩阵Y：Y＝(yij)m×n所述对所述评价矩阵进行同向化处理，获取所述评价矩阵的正向指标评价矩阵，包括：按下式将评价矩阵中的负向指标转换成正向指标：将评价矩阵中的正向指标与转换得到的正向指标构成评价矩阵的正向指标评价矩阵Y′＝(y′ij)m×n；所述对所述正向指标评价矩阵进行去量纲化处理，获取所述正向指标评价矩阵的标准矩阵，包括：按下式确定正向指标评价矩阵的标准矩阵Y″中的第i行第j列元素y″ij：则所述正向指标评价矩阵的标准矩阵为Y″＝(y″ij)m×n；其中，m为评价指标总数，n为评价对象总数，yij为第j个评价对象的第i个评价指标，i∈[1，m]，j∈[1，n]，k为同向化参数，Y(i，：)为所述评价矩阵Y的第i行向量，max(Y(i，：))为所述评价矩阵Y的第i行元素中的最大值。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述标准矩阵，确定评价对象对应的评价指标的权重系数，包括：按下式确定评价对象对应的第i个评价指标的权重系数wi：其中，按下式确定变异系数Vi：按下式确定指标标准差si：按下式确定指标均值上式中，i∈[1，m]，j∈[1，n]，m为评价指标总数，n为评价对象总数，y″ij为标准矩阵Y″中的第i行第j列元素。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述评价对象对应的评价指标的权重系数，确定评价对象的相对接近度，包括：根据所述评价对象对应的评价指标的权重系数，确定评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最优值列向量和最劣值列向量的距离；利用所述评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最优值列向量和最劣值列向量的距离，确定评价对象的相对接近度。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述评价对象对应的评价指标的权重系数，确定评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最优值列向量和最劣值列向量的距离，包括：按下式确定加权数据矩阵Y″′中的第i行第j列元素y″′ij：y″′ij＝wiy″ij则所述加权数据矩阵为Y″′＝(y″′ij)m×n；按下式确定第j个评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最优值列向量的距离按下式确定第j个评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最劣值列向量的距离其中，y″ij为标准矩阵Y″中的第i行第j列元素，wi为评价对象对应的第i个评价指标的权重系数，i∈[1，m]，j∈[1，n]，m为评价指标总数，n为评价对象总数；为n个评价对象对应的第i个评价指标的加权数据中的最大值，为n个评价对象对应的第i个评价指标的加权数据中的最小值。8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用所述评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最优值列向量和最劣值列向量的距离，确定评价对象的相对接近度，包括：按下式确定第j个评价对象的相对接近度Cj：上式中，为第j个评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最劣值列向量的距离，为第j个评价对象对应的评价指标的加权数据列向量与n个评价对象对应的评价指标中的加权数据最优值列向量的距离。9...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄泽华，张文朝，田春筝，王利利，梁海平，李鹏，陈晓云，潘艳，贾淋茗，张冰，蒋小亮，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网河南省电力公司经济技术研究院，中电普瑞电力工程有限公司，南京南瑞集团公司，
类型：发明
国别省市：北京,11