一种基于组合权重的智能电网综合评估模型应用

《一种基于组合权重的智能电网综合评估模型应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、一种基于组合权重的智能电网综合评估模型应用焦丰顺肖健夫王若愚叶键民简浚杨占恺怖深圳供电局有限公司南方电网科学研究院有限责任公司摘要：为对智能电网进行更加合理的综合评估，构建了涵盖“发-输-变-配-用”各环节、且考虑经济、社会、环境三大综合效益的宏观和微观指标体系。各指标在评估过程中所占权重通过主客观相结合的方法确定，底层的微观指标按照效益的不同实现方式下的6种特定类别，分别采用合理的评分标准进行评分。最后，将所提模型及方法应用在某智能电网示范工程，验证了模型及方法的合理性和有效性，分析得出示范工程主要效益点和薄弱点。关键词：智能电网;指标体系;

2、评估模型;组合权重;作者简介：焦丰顺（1984—）,男，博士，工程师，研究方向为电网规划和能源互联网研究。Email:jiaofs_ceee@foxmail,com作者简介：肖健夫（1987—）,男，硕士，工程师，研究方向为电网规划研究。Email:xjf05@126.com作者简介：王若愚（1986—）,男，硕士，工程师，研究方向为电网规划研究。Emai1:wangruoyu@sz・csg・cn收稿日期：2017-06-24基金：深圳供电局有限公司科技资助项目（090000KK52150070）ApplicationofComprehensi

3、veEvaluationModeltoSmartGridBasedonCombinationWeightJIAOFengshunXIAOJianfuWANGRuoyuYEJianminJIANGanyangZHANKaiqiaoShenzhenPowerSupplyBureauCo.、Ltd;ElectriePowerResearchInstitute,ChinaSouthernPowerGrid;Abstract：Toimprovetherationalityofcomprehensiveevaluationonsmartgrid,asyst

4、emcomposedofmicroandmacroindexesisconstructedwiththeconsiderationofeconomic,socialandenvironmentalbenefits,whichcoversthewholeproccssofpowergencreition，transmission，transformation,distributionandconsumption.Theweightsofindexesarede-terminedbythecombinationofsubjectiveandobje

5、ctivemethods,andthemicroindexesinthelowerlayerarescoredwithreasonablestandardsaccordingtosixtypesunderdifferentrulesofrealizationforbenefits.Finally,therationalityemdcffectivcncssoftheproposedmodelandmethodareverifiedbytheirimplementationoncertainsmartgriddemon-strationproje

6、ct,andthemainpointsofbenefitandweaknessareobtainedbasedontheanalysisresult.Keyword：smartgrid;indexsystem;cvaluationmodel;combineitionweight;Received：2017-06-24近年来，能源安全和环境问题Fl益受到重视，可再生能源得到大力发展，在电网信息化、自动化及增强与用户互动的呼声下，微电网、主动配电网、能源互联网等智能电网技术再次受到业界的高度关注，成为世界各国竞相研究的热点领域，智能电网示范工程的建

7、设步伐也得以快速发展上41。然而，智能电网的发展是一项复杂的系统性工程，在全世界范围内依然处于起步阶段，其建设涉及发电、输电、变电、配电、用电和调度等众多环节，对我国经济、社会、环境的发展影响深远［5-6］。亟需构建一套科学、合理、全面的综合评估指标体系和方法，实现对智能配电网的分析评价，为智能电网的规划、建设和改造提供指导和帮助。2010年，美国能源部提出了美国智能电网综合评价指标体系框架，通过6项主要特性设计的评价指标来评估美国智能电网的发展程度，随后世界各国都相继开展了智能电网综合评价的相关研究与实践［7-9］o传统的智能电网综合效益评估

8、方法主要采用主观赋权法对各指标进行权重计算，且评估的指标集通常按层级（2飞层）分为宏观指标和微观指标［10-16］。主观赋权法包括层次分析法、专家调查