确定多能互补新能源发电系统运营风险的方法及评估系统技术方案

本发明专利技术公开了确定多能互补新能源发电系统运营风险的方法及评估系统。其中，确定新能源发电系统运营风险的方法包括步骤：基于运营风险指标之间的关联度及各待评价对象的运营风险指标，确定表征运营风险的第一评价向量，其中运营风险指标用于指示多能互补新能源发电系统的运营风险；基于运营风险指标所对应的评价等级，生成第三矩阵；结合第一评价向量和第三矩阵，生成第二评价向量，以便于根据第二评价向量来确定多能互补新能源发电系统的运营风险。本发明专利技术一并公开了执行上述方法的计算设备。

The method and evaluation system for determining the operational risk of the multi energy complementary new energy generation system

【技术实现步骤摘要】
确定多能互补新能源发电系统运营风险的方法及评估系统
本专利技术涉及能源电力
，更具体地，涉及确定多能互补新能源发电系统运营风险的方法。
技术介绍
随着能源投资力度的加大，减排形势日益严峻，关于新能源发电的研究成为世界各国研究的热点。面对日益严峻的资源环境和能源安全态势，新能源发电项目投资的兴起无疑具有重要意义。但是，如此众多的项目投资，如何确保其质量。并且，在追求投资收益最大化的同时，如何降低和规避运营风险，也是极其重要的课题。因此，需要一种能够有效确定多能互补新能源发电系统运营风险的方案。
技术实现思路
为此，本专利技术提供了确定多能互补新能源发电系统运营风险的方法及评估系统，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。根据本专利技术的一个方面，提供了一种确定多能互补新能源发电系统运营风险的方法，包括步骤：基于运营风险指标之间的关联度及各待评价对象的运营风险指标，确定表征运营风险的第一评价向量，其中运营风险指标用于指示多能互补新能源发电系统的运营风险；基于运营风险指标所对应的评价等级，生成第三矩阵；结合第一评价向量和第三矩阵，生成第二评价向量，以便于根据第二评价向量来确定多能互补新能源发电系统的运营风险。根据本专利技术的又一方面，提供了一种多能互补新能源发电系统运营风险的评估系统，包括：指标存储单元，适于存储指示多能互补新能源发电系统的运营风险的运营风险指标；运营风险确定单元，适于基于所存储的指标，执行如上所述的方法，来计算指示多能互补新能源发电系统的运营风险的第二评价向量；运营风险评价单元，适于基于第二评价向量，对多能互补新能源发电系统的运营风险进行评价分析。根据本专利技术的再一方面，提供了一种计算设备，包括：一个或多个处理器；和存储器；一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序包括用于执行如上所述方法中的任一方法的指令。根据本专利技术的再一方面，提供了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，一个或多个程序包括指令，指令当计算设备执行时，使得计算设备执行如上所述的方法中的任一方法。综上，根据本专利技术的方案，针对多能互补新能源发电系统的运营风险问题展开研究，在充分挖掘该发电系统的运营风险因素的基础上，建立了多能互补新能源发电系统运营风险指标体系。同时，在充分考虑各评价指标特性的基础上，结合运营风险指标之间的关联度、运营风险指标与评价等级之间的隶属度等，确定出多能互补新能源发电系统的运营风险。附图说明为了实现上述以及相关目的，本文结合下面的描述和附图来描述某些说明性方面，这些方面指示了可以实践本文所公开的原理的各种方式，并且所有方面及其等效方面旨在落入所要求保护的主题的范围内。通过结合附图阅读下面的详细描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。遍及本公开，相同的附图标记通常指代相同的部件或元素。图1示出了根据本专利技术一个实施例的计算设备100的构造示意图；图2示出了根据本专利技术一个实施例的确定多能互补新能源发电系统运营风险的方法200的流程图；图3示出了根据本专利技术一个实施例的多能互补新能源发电系统运营风险的评估系统300的结构图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。图1是示例计算设备100的框图。在基本的配置102中，计算设备100典型地包括系统存储器106和一个或者多个处理器104。存储器总线108可以用于在处理器104和系统存储器106之间的通信。取决于期望的配置，处理器104可以是任何类型的处理器，包括但不限于：微处理器(μP)、微控制器(μC)、数字信息处理器(DSP)或者它们的任何组合。处理器104可以包括诸如一级高速缓存110和二级高速缓存112之类的一个或者多个级别的高速缓存、处理器核心114和寄存器116。示例的处理器核心114可以包括运算逻辑单元(ALU)、浮点数单元(FPU)、数字信号处理核心(DSP核心)或者它们的任何组合。示例的存储器控制器118可以与处理器104一起使用，或者在一些实现中，存储器控制器118可以是处理器104的一个内部部分。取决于期望的配置，系统存储器106可以是任意类型的存储器，包括但不限于：易失性存储器(诸如RAM)、非易失性存储器(诸如ROM、闪存等)或者它们的任何组合。系统存储器106可以包括操作系统120、一个或者多个应用122以及程序数据124。在一些实施方式中，应用122可以布置为在操作系统上利用程序数据124进行操作。在一些实施例中，计算设备100被配置为执行确定多能互补新能源发电系统运营风险的方法200，程序数据124中就包含了用于执行上述方法的指令。计算设备100还可以包括有助于从各种接口设备(例如，输出设备142、外设接口144和通信设备146)到基本配置102经由总线/接口控制器130的通信的接口总线140。示例的输出设备142包括图形处理单元148和音频处理单元150。它们可以被配置为有助于经由一个或者多个A/V端口152与诸如显示器或者扬声器之类的各种外部设备进行通信。示例外设接口144可以包括串行接口控制器154和并行接口控制器156，它们可以被配置为有助于经由一个或者多个I/O端口158和诸如输入设备(例如，键盘、鼠标、笔、语音输入设备、图像输入设备)或者其他外设(例如打印机、扫描仪等)之类的外部设备进行通信。示例的通信设备146可以包括网络控制器160，其可以被布置为便于经由一个或者多个通信端口164与一个或者多个其他计算设备162通过网络通信链路的通信。网络通信链路可以是通信介质的一个示例。通信介质通常可以体现为在诸如载波或者其他传输机制之类的调制数据信号中的计算机可读指令、数据结构、程序模块，并且可以包括任何信息递送介质。“调制数据信号”可以是这样的信号，它的数据集中的一个或者多个或者它的改变可以在信号中编码信息的方式进行。作为非限制性的示例，通信介质可以包括诸如有线网络或者专线网络之类的有线介质，以及诸如声音、射频(RF)、微波、红外(IR)或者其它无线介质在内的各种无线介质。这里使用的术语计算机可读介质可以包括存储介质和通信介质二者。在一些实施例中，计算机可读介质中存储一个或多个程序，这一个或多个程序中包括执行某些方法的指令。计算设备100可以实现为小尺寸便携(或者移动)电子设备的一部分，这些电子设备可以是诸如蜂窝电话、数码照相机、个人数字助理(PDA)、个人媒体播放器设备、无线网络浏览设备、个人头戴设备、应用专用设备、或者可以包括上面任何功能的混合设备。计算设备100还可以实现为包括桌面计算机和笔记本计算机配置的个人计算机。以下将结合图2，详细介绍根据本专利技术一个实施例的确定多能互补新能源发电本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种确定多能互补新能源发电系统运营风险的方法，所述方法适于在计算设备中执行，所述方法包括步骤：/n基于运营风险指标之间的关联度及各待评价对象的运营风险指标，确定表征运营风险的第一评价向量，其中所述运营风险指标用于指示多能互补新能源发电系统的运营风险；/n基于所述运营风险指标所对应的评价等级，生成第三矩阵；/n结合第一评价向量和第三矩阵，生成第二评价向量，以便于根据所述第二评价向量来确定多能互补新能源发电系统的运营风险。/n

【技术特征摘要】
1.一种确定多能互补新能源发电系统运营风险的方法，所述方法适于在计算设备中执行，所述方法包括步骤：
基于运营风险指标之间的关联度及各待评价对象的运营风险指标，确定表征运营风险的第一评价向量，其中所述运营风险指标用于指示多能互补新能源发电系统的运营风险；
基于所述运营风险指标所对应的评价等级，生成第三矩阵；
结合第一评价向量和第三矩阵，生成第二评价向量，以便于根据所述第二评价向量来确定多能互补新能源发电系统的运营风险。


2.如权利要求1所述的方法，其中，所述基于运营风险指标之间的关联度及各待评价对象的运营风险指标，确定表征运营风险的第一评价向量的步骤包括：
基于两个运营风险指标之间的关联度，构建第一矩阵；
计算所述第一矩阵的第一权重；
根据各待评价对象的运营风险指标，构建第二矩阵；
计算所述第二矩阵的第二权重；以及
结合所述第一权重和所述第二权重，计算出第一评价向量。


3.如权利要求2所述的方法，其中，所述基于两个运营风险指标之间的关联度，构建第一矩阵的步骤还包括：
计算所述第一矩阵的一致性比例；
若所述一致性比例不小于阈值，则对所述第一矩阵进行修正。


4.如权利要求2或3所述的方法，其中，所述计算第一矩阵的第一权重的步骤包括：
计算第一矩阵的最大特征向量；
对所述最大特征向量进行归一化处理，得到第一权重。


5.如权利要求2-4中任一项所述的方法，其中，所述计算第二矩阵的第二权重的步骤包括：
利用熵权法，计算第二矩阵中各运...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏鹏，祁万年，吕成渊，刘英新，甘嘉田，
申请(专利权)人：青海格尔木鲁能新能源有限公司，华北电力大学，国网青海省电力公司电力科学研究院，都城伟业集团有限公司，国网青海省电力公司，
类型：发明
国别省市：青海;63