一種符合低碳能源政策的智能配用電評價方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于智能電網(wǎng)評價技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種符合低碳能源政策的智能配用 電評價方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 電力行業(yè)作為碳排放的大戶，承擔(dān)著巨大的減排壓力和低碳化改革的壓力，同時 也是推動低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主力軍。為了響應(yīng)國家節(jié)能減排的號召，帶動整個電力行業(yè)向低 碳化的方向協(xié)調(diào)有序的發(fā)展，有必要建立一種低碳化的智能配用電評價方法。在智能電網(wǎng) 配電側(cè)，隨著風(fēng)機(jī)、光伏等分布式電源的廣泛接入，可再生能源在電力生產(chǎn)和消費(fèi)環(huán)節(jié)比例 逐漸升高，有力地推動了電網(wǎng)低碳化的進(jìn)程；在用戶側(cè)，智能電表可有效地進(jìn)行用電管理， 減少不必要的浪費(fèi)，因而，隨著智能電表的普及，以及電動汽車減排量比重的增多，用戶側(cè) 的低碳化程度也會隨之提高。故對智能電網(wǎng)配電側(cè)選取分布式電源接入量，用戶側(cè)選取電 動汽車減排量和智能電表普及率這三個指標(biāo)，可有效地體現(xiàn)智能電網(wǎng)配用電側(cè)的低碳化程 度，促進(jìn)智能電網(wǎng)配點側(cè)和用電側(cè)符合低碳化政策的需求。
[0003]目前眾多學(xué)者針對智能電網(wǎng)開展了評價指標(biāo)和評價方法的相關(guān)研究。然而，目前 的評價的研究和實踐主要集中于闡述如何對評價指標(biāo)進(jìn)行設(shè)計，在評價方法中鮮有體現(xiàn)各 種設(shè)計的指標(biāo)隨時間變化的特性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種符合低碳能源政策的智能配用電評價方法，旨在提出 一種符合低碳能源政策的動態(tài)評價方法來適應(yīng)智能配用電系統(tǒng)的發(fā)展過程，反映智能電網(wǎng) 配用電側(cè)的相關(guān)指標(biāo)發(fā)展水平，且體現(xiàn)在今后一定時間范圍內(nèi)各個指標(biāo)的發(fā)展規(guī)律，有利 于制定相關(guān)政策來推動智能配用電系統(tǒng)向低碳化方向發(fā)展。
[0005] 本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，一種符合低碳能源政策的智能配用電評價方法，通過該評 價方法和評價系統(tǒng)，反映智能配用電側(cè)相關(guān)指標(biāo)發(fā)展程度，體現(xiàn)一定時間后各指標(biāo)發(fā)展規(guī) 律，可為滲透促進(jìn)智能電網(wǎng)低碳化發(fā)展的相關(guān)技術(shù)和政策提供依據(jù)，響應(yīng)國家節(jié)能減排的 號召。所述符合低碳能源政策的智能配用電評價方法通過選取智能電網(wǎng)配電側(cè)和用電側(cè)若 干個體現(xiàn)低碳效益的評價指標(biāo)，運(yùn)用熵權(quán)法對指標(biāo)值確定指標(biāo)權(quán)重；然后采用支持向量機(jī) 法進(jìn)行動態(tài)預(yù)測分析；具體包括：
[0006] 步驟一，建立配用電指標(biāo)模型；
[0007] 步驟二，對建立的指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；
[0008] 步驟三，采用熵權(quán)法對指標(biāo)進(jìn)行評價；
[0009] 步驟四，采用支持向量機(jī)法對指標(biāo)進(jìn)行動態(tài)預(yù)測分析。
[0010] 進(jìn)一步，所述建立配用電指標(biāo)模型包括三個指標(biāo)模型：
[0011] 分布式電源接入量：包括風(fēng)機(jī)接入量和光伏接入量；
[0012] 其中，風(fēng)機(jī)接入量
，該式中，P為空氣密度，S為掃掠面積；Cp為功率 因數(shù)，V為風(fēng)速；
[0013] 光伏接入量
，式中，Pdc為 太陽能發(fā)電單元實際輸出的直流功率；Pstc為太陽能發(fā)電單元在標(biāo)準(zhǔn)測試條件下輸出的直 流功率；GSTe為在標(biāo)準(zhǔn)的測試條件下，太陽光輻射度，單位為W/m2;G A實際條件下的太陽光 輻射度；Tsrc為在標(biāo)準(zhǔn)的測試條件下，太陽能發(fā)電單元的溫度，通常取25°C;T。為電池板的實 際溫度；CT為功率溫度系數(shù)，由制作廠商提供；NOCT為太陽能發(fā)電單元在正常運(yùn)行條件下 的溫度，通常取20°C Jn為外界環(huán)境溫度；因而分布式電源接入量S 1= Pi1^Pdc;
[0014] 電動汽車減排量：電動汽車減排量S2= N?！?E?！?b。;式中N。表示電動汽車保有量， E。表示平均每輛電動汽車年用電量，b。表示電動汽車單位用電量的污染氣體減排量；
[0015] 智能電表普及率：智能電表普及率
^式中，Ini表示智能電表投資成本， 表示智能電表單位成本，乂表示供電戶數(shù)。
[0016] 進(jìn)一步，所述對建立的指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：
[0017] 通過無量綱化處理消除各指標(biāo)單位和數(shù)量級的差異，采用標(biāo)準(zhǔn)化方法、歸一法；最 終將Si、S2、S3三個指標(biāo)的數(shù)據(jù)形式統(tǒng)一，分別記為s i、s2、s3。
[0018] 進(jìn)一步，所述采用熵權(quán)法對指標(biāo)進(jìn)行評價具體包括：
[0019] 要對m年的的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，每年分析的數(shù)據(jù)包含指標(biāo)Sl、s2、S 3;
[0025] 式中，由于η表示矩陣S的列數(shù)，從而η = 3。
[0026] 進(jìn)一步，所述采用支持向量機(jī)法對指標(biāo)進(jìn)行動態(tài)預(yù)測分析具體包括：
[0027] 采用支持向量機(jī)法對指標(biāo)進(jìn)行動態(tài)預(yù)測，待回歸數(shù)據(jù)集為Z = IxiyJ，i = 1，2,…， n，XiG R "為η維輸入量，y ;為輸出量；
[0028] 首先構(gòu)造 SVM估計函數(shù)：/W = -W+h式中，咖)為輸入空間到高維特征空 間的非線性映射，W和b是系數(shù)，由下式
決定，其中 e
表示經(jīng)驗風(fēng)險，由ε不敏感損失函數(shù)來衡量，
表示正則化部分；
[0029] 其次求解參數(shù)因子w:引入拉格朗日因子〇1和α Λ構(gòu)造拉格朗日函 數(shù)
式中，α ;和a ^滿足條件a y a 〇，并 且αι>0, a ^彡0;原問題化為在約束條餌
求解最大二 次型
>其中核函數(shù) 幻^；)=勿由此計算出拉格朗曰因子α廊α Λ在通過公式
計算 出參數(shù)w ;
[0030] 然后估計參數(shù)因子b :采用庫恩-塔克條件，選擇出使預(yù)測誤差Sk= f (Xk)-^唯 一被確定的拉格朗日因子a JP α Λ通過式
[0031] 最后輸出指標(biāo)預(yù)測結(jié)果。
[0032] 本發(fā)明的另一目的在于提供一種符合低碳能源政策的智能配用電評價系統(tǒng)，所述 符合低碳能源政策的智能配用電評價系統(tǒng)包括：
[0033] 配用電指標(biāo)模塊，建立配用電指標(biāo)模型；
[0034] 預(yù)處理模塊，對建立的指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；
[0035] 評價模塊，采用熵權(quán)法對指標(biāo)進(jìn)行評價；
[0036] 分析模塊，采用支持向量機(jī)法對指標(biāo)進(jìn)行動態(tài)預(yù)測分析。
[0037] 進(jìn)一步，所述配用電指標(biāo)模塊進(jìn)一步包括：
[0038] 分布式電源接入量單元；
[0039] 電動汽車減排量單元；
[0040] 智能電表普及率單元。
[0041 ] 進(jìn)一步，所述評價模塊進(jìn)一步包括：
[0042] 矩陣單元，形成標(biāo)準(zhǔn)化矩陣；
[0043] 概率單元，求影響因子出現(xiàn)的概率；
[0044] 影響因子輸出單元，求各個影響因子輸出的熵；
[0045] 影響因子熵權(quán)單元，求出第j個影響因子的熵權(quán)。
[0046] 進(jìn)一步，所述分析模塊進(jìn)一步包括：
[0047] 函數(shù)單元，構(gòu)造 SVM估計函數(shù)；
[0048] 求解單元，求解參數(shù)因子；
[0049] 輸出單元，輸出指標(biāo)預(yù)測結(jié)果。
[0050] 本發(fā)明提供的符合低碳能源政策的智能配用電評價方法，通過對智能電網(wǎng)配用電 側(cè)在節(jié)能減排方面取得的效益而提出一種符合低碳能源政策的動態(tài)評價方法來適應(yīng)智能 配用電系統(tǒng)的發(fā)展過程，一方面可以反映智能電網(wǎng)配用電側(cè)的相關(guān)指標(biāo)的發(fā)展水平，另一 個方面可以研究在今后一定時間范圍內(nèi)各個指標(biāo)的發(fā)展規(guī)律，有利于制定相關(guān)政策來推動 智能配用電系統(tǒng)向低碳化方向發(fā)展。
【附圖說明】
[0051] 圖1是本發(fā)明實施例提供的符合低碳能源政策的智能配用電評價方法流程圖。
[0052] 圖2是本發(fā)明實施例提供的符合低碳能源政策的智能配用電評價方法實施例的 流程圖。
【具體實施方式】
[0053] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合實施例，對本發(fā)明 進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于 限定本發(fā)明。
[0054] 本發(fā)明通過選取智能電網(wǎng)配電側(cè)和用電側(cè)若干個體現(xiàn)低碳效益的評價指標(biāo)，運(yùn)用 熵權(quán)法對上述指標(biāo)值確定指標(biāo)權(quán)重，避免主觀因素的影響；然后采用支持向量機(jī)（SVM)法 進(jìn)行動態(tài)預(yù)測分析。
[0055] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的應(yīng)用原理作詳細(xì)的描述。
[0056] 如圖1所示，本發(fā)明實施例的符合低碳能源政策的智能配用電評價方法包括以下 步驟：
[0057] SlOl :建立配用電指標(biāo)模型；
[0058] S102 :對建立的指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；
[0059] S103 :采用熵權(quán)法對指標(biāo)進(jìn)行評價；
[0060] S104 :采用SVM法對指標(biāo)進(jìn)行動態(tài)預(yù)測分析。
[0061] 在步驟SlOl中，配用電指標(biāo)評價模型包括三個指標(biāo)模型：
[0062] (1)分布式電源接入量：包括風(fēng)機(jī)接入量和光伏接入量。
[0063] (2)電動汽車減排量。
[0064] (3)智能電表普及率。
[0065] 在步驟S102中，對以上三個指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，統(tǒng)一各指標(biāo)的數(shù)據(jù)形式：通過 一致化處理統(tǒng)一各指標(biāo)的優(yōu)化取值方向，可采用求差、求倒數(shù)等方法；通過無量綱化處理消 除各指標(biāo)單位和數(shù)量級的差異，可采用標(biāo)準(zhǔn)化方法、歸一法。最終將三個指標(biāo)的數(shù)據(jù)形式統(tǒng) 〇
[0066] 在步驟S103中米用煙權(quán)法對各指標(biāo)進(jìn)彳丁評價：
[0067] (1)形成標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。
[0068] (2)求影響因子出現(xiàn)的概率。
[0069] (3)求各個影響因子輸出的熵
[0070] (4