层次分析法在电力行业决策问题中的应用.doc

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1、层次分析法在电力行业决策问题中的应用[摘要]层次分析法利用判断矩阵将各种定性影响因素量化后,再结合定量信息对问题综合决策。该文简单介绍了层次分析法决策理论的原理、特点及其改进。针对近些年层次分析法在电力行业决策中的初步应用,对其在电力系统中的研究工作和应用现状进行综述。指出层次分析法在电力系统规划等几个方面有较好的应用前景。[关键词]层次分析法；电力系统；判断矩阵1引言传统的决策方法如马尔可夫决策法、模糊数学决策法等仅利用影响待决策问题的量化信息求解,对于决策中各种理想和假设条件,论证分析说明,各种实施的建议[1]等定性因素则忽略不计,决策方案在实际应用中难以令人满

2、意。层次分析法AHP(TheAnalyticHierarchyProcess)利用判断矩阵将各种定性影响因素量化后,再结合定量信息对问题综合决策,一经提出即成为各行业研究的热点。现今已在能源矿业、资源环境、建筑业、金融经济等领域成功地得到应用。电力行业中的决策问题,很多受到内部特性和经济发展、环境资源、政策导向等外部条件的影响。AHP凭借其能够较好地解决多准则、多目标问题,对定性定量影响因素综合处理,且方法简单、科学等的优势,于上世纪80年代被引入电力行业,在发电技术优化选择、工程项目评估、厂站选址、电源规划、负荷预测等方面成为研究的热点。近几年,随着电力市场化改革

3、的推进和厂网分开的实现,AHP已经在市场环境下的发输电公司考核评估、行业用户满意度评估等方面表现出广阔的应用前景。2层次分析法理论概述2.1AHP的含义层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,简称AHP)是美国运筹学家、匹兹堡大学T.L.Saaty教授在20世纪70年代初期提出的，AHP是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。它的特点是把复杂问题中的各种因素通过划分为相互联系的有序层次，使之条理化，根据对一定客观现实的主观判断结构（主要是两两比较）把专家意见和分析者的客观判断结果直接而有效地结合起来，将一层次元素两两比

4、较的重要性进行定量描述。而后，利用数学方法计算反映每一层次元素的相对重要性次序的权值，通过所有层次之间的总排序计算所有元素的相对权重并进行排序。该方法自1982年被介绍到我国以来，以其定性分析与定量分析相结合地处理各种决策因素的特点，以及其系统灵活简洁的优点，迅速地在我国社会经济各个领域内，如能源系统分析、城市规划、经济管理、科研评价等，得到了广泛的重视和应用。2.2AHP的建模原理AHP是美国学者T.L.Saaty在1977年提出的一种定性与定量相结合的决策分析方法。它将影响问题的定性的、主观的因素通过判断矩阵进行量化,再结合定量信息进行综合决策,为受定性因素影响

5、较多的问题提供科学的决策依据。AHP的求解过程如下。1、将复杂的问题层次化,形成由目标层、准则层、指标层和方案层组成的递阶层次结构,如图所示。其中目标层为一个元素,是问题的最终目的;将影响问题决策的几个大方面作为准则层;指标层是准则层的细化,其中的元素均隶属于准则层中的一个或多个元素;方案层是待选的各个方案。图　递阶层次结构图2、采用“1-9标度法”形成判断矩阵,如表所示。判断矩阵的实质是一个主观评判的过程,通过专家对某一层次中的所有元素,以所属的上一层次中的某元素为准则进行两两比较,确定哪一个重要和重要的程度。表1-9标度法说明相对重要程度ai,j定义解释1同等重

6、要目标i和j同样重要3略微重要目标i比j略微重要5相当重要目标i比j重要7明显重要目标i比j明显重要9绝对重要目标i比j绝对重要2,4,6,8介于两相邻重要程度间上述两相邻判断的中值倒数标度的相反数i与j的比较判断为aij则j与i的比较判断为1/aij3、检验判断矩阵的一致性。如果比较的因素较多,形成的判断矩阵不易达到一致性要求,不符合一致性的判断矩阵会导致错误的决策结果。因此,要对判断矩阵的一致性进行检验。4、通过逐层计算,得到方案层对目标层的权重,比重最大的一个即为待选方案中的最优方案。3层次分析法在电力系统中的研究现状电力系统的发、输、配电等环节均存在方案优选

7、、体系评估、可行性判断等问题,需要引入决策方法作为辅助决策手段。上世纪90年代,层次分析法在电力系统中的应用初见端倪。3.1在发电侧的应用3.1.1发电技术中的优化综合评判层次分析法在发电方式选择和机组组合两个方面均取得了可喜的研究成果。尤其对机组组合问题的探讨为我国电力市场化后的发电计划编制提供了借鉴。发电方式随着能源动力的发展逐渐多样化。但每种技术均不能综合兼顾经济、环保、社会等多方效益。传统的仅从经济角度考虑某种发电技术在特定环境下的优越性是有失偏颇的。采用层析分析法考虑投资成本回收、环保及资源利用、能源结构改善等各项影响指标,对发电方式进行综合效益评估,