[发明专利]一种大电网建设经济性评价方法在审

专利信息
申请号: 201310221074.3 申请日: 2013-06-05
公开(公告)号: CN104217369A 公开(公告)日: 2014-12-17
发明(设计)人: 刘开俊;韩丰;刘自发;李晖;王智冬;刘连光;郭会萌;赵万里;彭冬 申请(专利权)人: 国家电网公司;国网北京经济技术研究院;华北电力大学
主分类号: G06Q50/06 分类号: G06Q50/06
代理公司: 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 代理人: 汤东凤
地址: 100031 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 一种大电网建设经济型评价方法,所述方法建立了两级评价体系,选取了合适的评价指标,并利用模糊综合评价中的模糊语言将评价分为不同程度的评语,再应用模糊关系合成的原理,将不易定量的因素定量化,从多个因素对被评价对象进行综合评价。具体地来说,首先确定评价指标,然后分别计算指标的隶属度和权重,在将模糊评价矩阵与权重向量进行合成运算,最终得到模糊综合评价结果,将不易定量的评价结果定量化,评价结果简洁直观。该方法数学模型简单,计算简便,对多因素、多层次的复杂问题评价效果较好,适用于大电网建设经济性评价研究。
搜索关键词: 一种 电网 建设 经济 评价 方法
【主权项】:
一种大电网建设经济型评价方法,包括如下步骤:(1)建立评价体系,并根据评价体系计算指标值,其中所述评价体系包括分为两层:一级指标包括联网效益u1、社会效益u2、远期效益u3;其中联网效益u1的二级指标包括错峰效益u11、互济效益u12、备用效益u13,社会效益u2的二级指标包括供电效益u21、行业效益u22、环境效益u23,远期效益u3的二级指标包括运行效益u31、产值效益u32、城市效益u33,其中备用效益、供电效益、运行效益为正指标,错峰效益、互济效益、行业效益、环境效益、产值效益、城市效益为区间型指标;(2)利用模糊综合评价模型建立评价集,所述评价集分为五个等级,所述一级指标的评价集为V={v1,v2,v3,v4,v5}={很好,较好,一般,较差,很差}={100,80,60,40,20},所述二级指标的评价集为Vi={vi1,vi2,vi3,vi4,vi5}={很好,较好,一般,较差,很差}={100,80,60,40,20},i=1,2,3;(3)计算指标的隶属度,根据指标类型的不同,分别采用不同的梯形分布函数,其中:(a)正指标采用如下的升半梯形分布函数:<mrow><mi>r</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mn>0</mn><mi>x</mi><mo>=</mo><mo>[</mo><mo>-</mo><mo>&infin;</mo><mo>,</mo><mi>a</mi><mo>]</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mfrac><mrow><mi>d</mi><mo>-</mo><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>d</mi><mo>-</mo><mi>a</mi></mrow></mfrac><mi>x</mi><mo>=</mo><mo>[</mo><mi>a</mi><mo>,</mo><mi>d</mi><mo>]</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn><mi>x</mi><mo>=</mo><mo>[</mo><mi>d</mi><mo>,</mo><mo>+</mo><mo>&infin;</mo><mo>]</mo></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>其中,x为某一指标的值,a、d分别代表这一指标的上下界,即隶属阈值,(b)区间型指标采用如下的梯形分布函数,<mrow><mi>r</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mfrac><mrow><mi>x</mi><mo>-</mo><mi>a</mi></mrow><mrow><mi>b</mi><mo>-</mo><mi>a</mi></mrow></mfrac><mi>x</mi><mo>=</mo><mo>&lsqb;</mo><mi>a</mi><mo>,</mo><mi>b</mi><mo>&rsqb;</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn><mi>x</mi><mo>=</mo><mo>&lsqb;</mo><mi>b</mi><mo>,</mo><mi>c</mi><mo>&rsqb;</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mfrac><mrow><mi>d</mi><mo>-</mo><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>d</mi><mo>-</mo><mi>c</mi></mrow></mfrac><mi>x</mi><mo>=</mo><mo>&lsqb;</mo><mi>c</mi><mo>,</mo><mi>d</mi><mo>]</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn><mi>x</mi><mo>=</mo><mo>[</mo><mo>-</mo><mo>&infin;</mo><mo>,</mo><mi>a</mi><mo>]</mo><mo>&cup;</mo><mo>[</mo><mi>d</mi><mo>,</mo><mo>+</mo><mo>&infin;</mo><mo>]</mo></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>其中,x为某一指标的值,a、d分别代表这一指标的上下界,即隶属阈值,b、c为区间型指标的适度区间,对所述指标利用对应的梯形分布函数进行多次计算,其计算结果大于各级指标的概率为对应的隶属度;(4)计算指标权重:采用层次分析法确定各层级指标的权重,按照步骤(1)中确定的指标的层次结构,构造指标的判断矩阵,引入1‑9标度法,在各层元素中进行两两比较,构造出比较判断矩阵并进行判断矩阵的一致性检验,计算每个判断矩阵的权重向量和全体判断矩阵的合成权重向量,通过计算,得一级指标的权重A={a1,a2,a3},二级指标的权重Ai={aij},i=1,2,3;j=1,2,3,4;(5)一级模糊综合评判:先进行二级指标的综合评价,由模糊隶属度函数得二级指标uij的模糊评价矩阵Ri,由Ai求得ui的综合评价向量Bi,Bi=AiоRi,其中о为合成算子;(6)二级模糊综合评判:在一级模糊综合评判的基础上,由Bi可求得一级指标的模糊综合评价矩阵R,R=[B1,B2,B3]T,由A求得经济性的综合评价向量B,B=AоR,其中о为合成算子;(7)评价结果分析,由指标综合评价向量B和评价集V计算得到评价对象的综合得分S=B·V,最终从综合得分中得到评价对象的合理程度。
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