基于三维空间的新型配电网关键技术时空适应性评估

doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.053

基于三维空间的新型配电网关键技术时空适应性评估

刘东铭¹, 曾庆彬¹, 张勇军^,¹, 张军¹, 樊玮², 刘宇²

1.华南理工大学电力学院,广州 510641

2.广东电网公司电力调度控制中心,广州 510600

Spatio-Temporal Adaptation Assessment of Key Technologies of New Distribution Network Based on 3D Space

LIU Dongming¹, ZENG Qingbin¹, ZHANG Yongjun^,¹, ZHANG Jun¹, FAN Wei², LIU Yu²

1. School of Electric Power Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China

2. Power Dispatching Control Center of Guangdong Power Grid Corporation, Guangzhou 510600, China

通讯作者: 张勇军,教授,博士生导师,电话(Tel.):020-87114825;E-mail:zhangjun@scut.edu.cn.

责任编辑: 王历历

收稿日期: 2023-02-14 修回日期: 2023-05-16 接受日期: 2023-06-14

基金资助:

国家自然科学基金项目(52177085)
南方电网公司科技项目(036000KK52222013(GDKJXM20222142))

Received: 2023-02-14 Revised: 2023-05-16 Accepted: 2023-06-14

作者简介 About authors

刘东铭(2000—),硕士生,从事智能配电网运行与分析研究.

摘要

在新型电力系统发展的背景下,针对配电网规划建设和配电网关键技术在实际应用时与所处时空的适应能力、应用缺陷难定量化等问题,分析新型配电网关键技术的建设条件,提出一种基于电网满足度、时空资源度、成效改善度的三维立体空间的技术时空适应性评估模型.采用连续区间有序加权平均算子对层次分析法主观赋权进行改进,引入标准间冲突性相关性法构建的主客观组合赋权方法,解决了单一赋权法具有偏向性的问题.利用模糊综合评价法确定各指标隶属度,进而得到新型配电网关键技术评价等级.算例结果表明,所提方法能够量化配电网关键技术与所处时空的契合程度和双向辨识关键技术对于不同时空的适应性以及不同时空对于技术应用的满足度,揭示配电网关键技术的薄弱环节,有助于提升配电网投资效率与效益,更好地服务经济社会高质量发展.

关键词： 时空资源度; 三维空间立体评价; 组合赋权; 薄弱项分析; 连续区间数据有序加权平均算子

Abstract

In the context of the development of new power systems, a three-dimensional spatio-temporal adaptation assessment model based on grid satisfaction, spatio-temporal resources, and effectiveness improvement is proposed to address the problems of distribution network planning and construction, the adaptability of key distribution network technologies to the space and time in which they are applied, and the difficulty of quantifying application defects. Subjective assignment in hierarchical analysis is improved using continuous interval ordered weighted average operator, and the problem of bias of the single assignment method is solved by the introduction of a subjective-objective combination assignment method constructed by the conflicting correlation among criteria method. The degree of affiliation of each indicator is determined using the fuzzy integrated evaluation method and the evaluation level is then obtained. The case studies show that the proposed method can quantify the degree of fit between the key technologies of the distribution network and the space-time, identify the adaptability of the key technologies to different space-times and the degree of satisfaction of the application of the technologies in different space-times, and reveal the weaknesses of the key technologies of the distribution network, which can help improve the efficiency and effectiveness of the investment in the distribution network and better serve the high-quality development of the economy and society.

Keywords： spatio-temporal resources; three dimensions space evaluation; combination of empowerment; analysis of weaknesses; continuous interval argument-ordered weighted averaging (C-OWA) operator

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本文引用格式

刘东铭, 曾庆彬, 张勇军, 张军, 樊玮, 刘宇. 基于三维空间的新型配电网关键技术时空适应性评估[J]. 上海交通大学学报, 2024, 58(10): 1489-1499 doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.053

LIU Dongming, ZENG Qingbin, ZHANG Yongjun, ZHANG Jun, FAN Wei, LIU Yu. Spatio-Temporal Adaptation Assessment of Key Technologies of New Distribution Network Based on 3D Space[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2024, 58(10): 1489-1499 doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.053

2021年,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出打好关键核心技术攻坚战,推动先进电力装备与技术创新发展.此后,国家印发的一系列文件中也再次强调加强关键核心技术研究,支持新型电力系统建设迭代发展.各种关键技术的应用场景或者示范工程越来越多,例如:数字孪生^[1]、小微传感^[2]等数字化新技术,配电网电缆的高精度状态感知技术^[3]、低压供电网络拓扑智能识别^[4⇓-6]等配电类新技术,冰蓄冷储能^[7]、电化学储能^[8]等储能类新技术,车网互动响应与大规模有序充电^[9-10]技术等用电类新技术.

针对新型电力系统关键技术的发展,采用发、输、变、配、用的形式来分环节研究.当前,新技术建设规划面临诸多挑战:一方面,各类技术分散发展,缺乏统筹规划,应用时过于强调技术目标而忽视投资的回报率,与电网公司提出的精准投资政策背道而驰;另一方面,由于电网自身发展不平衡、区域资源不均衡等特性,关键技术规划面临区域间发展差异显著、统筹建设困难等问题,关键技术的规划建设不能直接照搬国内外已有的建设经验与路径,迫切需要探索出一条符合不同地区特点、差异化的规划方法^[11].因此,将新型配电网技术作为研究对象,分析研究新型配电网关键技术的精准投资,并且以科学、全面、合理评估某地区适合用何种配电网技术来推动发展或者某项技术在何地进行试点相对最优为研究目标,积极推动新型配电网关键技术的发展及应用,利用评价结果评判新型关键技术与不同地区在各方面的契合程度,提升电网规划投资效益.

目前对于配电网关键技术的研究往往只关注新技术的技术功能,缺少对新技术的时空适应性进行量化评价以保证精准投资的研究工作.如文献[12]中针对综合能源系统的特点对其进行技术性评价;文献[13]中提出从能效与技术两方面对城市配电网进行评价;文献[14]中在技术成熟度的角度研究不同技术发展场景下电力系统清洁低碳转型的经济可行性.关于新型配电网关键技术评价研究局限性具体体现为:

(1) 技术建设前置条件考虑不全面.现有的技术应用评价基本仅考虑技术自身的成熟度问题,大多评价指标只选取表征技术应用方案的运营水平类指标,而忽略技术所应用时空环境、网络实际基础是否具备对应的建设条件,评价角度单一、失真.

(2) 技术建设与电网效益之间的映射关系考虑不到位.现有技术评价指标体系虽较为全面,但缺乏技术建设后给予配电网所带来提升作用的前瞻性评估,导致评价未能体现技术建设的本质与目的,评价结果脱离实质.

(3) 技术应用区域差异性考虑不到位.现有技术应用评价未考虑不同时空下资源禀赋的差异,导致不同时间、空间下同一项技术的评价结果一致、评价结论失真等问题,无法体现技术在不同时空和地区的适用性差异,评价结果与实际客观情况存在偏差.

(4) 技术评价方法兼容性较低.现有的技术评价体系考虑的技术范畴单一,而现阶段关键技术发展种类繁多,当待评价技术种类不同时指标体系可能需要重构,评价方法将不再适用,评价范围较为局限,缺乏一种兼容性强、容错率高的评价体系.

针对以上不足,提出一种基于三维立体空间的新型配电网关键技术时空适应性评估模型.从技术角度建立一个较为全面的配电网技术评价指标体系,以技术建设的最终效果为导向,综合考虑技术建设所需要的电网条件、时空资源以及改进的成效;搭建三维空间立体评价模型直观反映多维度差异;引入连续区间数据有序加权平均算子(continuous interval argument-ordered weighted averaging, C-OWA)对传统的层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)主观赋权、标准间冲突性相关性(criteria importance though intercrieria correlation, CRITIC)客观赋权进行改进,利用梯度隶属度函数计算出三维得分,并在所建立的立体坐标中对关键技术进行评价分级;利用Kiviat图分析所研究配电网技术在该地区建设的薄弱环节及应用缺陷,讨论某时空可应用的最优技术.

1 关键技术时空适应性指标体系

考虑到新型配电网关键技术种类繁多、具有复杂性,为提升评价体系的容错率与兼容性,从关键技术的共性过程展开分析.大部分配电网关键技术从最初衍生到最终应用都须经历完整的建设过程,而建设周期包括技术建设前电网所具备的条件满足度、建设中的时空资源以及建设后改善的电网情况.技术建设前、中、后3个平行的阶段一起构成一个关键技术从基础规划到实施落地的全过程.

因此,第一个评价维度为新型配网技术建设所在时空的电网满足度,考虑配电侧和用电侧两方面的因素.电网满足度是指在新型配网技术待应用地区的电网建设现状及其属性特征是否充分满足该技术应用的基础条件,目前诸多新型电力技术的建设与应用需要应用目标地区拥有一定的电网建设基础,或对应用地的一些用电特征有一定要求.

第二个评价维度是新型配网技术建设所在区域的时空资源度.时空资源度是配电网关键技术建设所在地的多因素特征的综合与概括,囊括水资源、光照资源、社会资源等可能会对配电网的建设产生影响的潜在空间条件,通过多种指标体现不同空间的时空资源特点以及区别.人类活动对时空资源的依赖和影响逐渐受到重视,将技术应用场景的现有时空资源禀赋纳入评价体系,其中包括富含地域特征的自然资源以及具有人文基础的社会资源,可以更加因地制宜地应用相关配电网关键技术提升电网质量,最大化利用时空资源,节约人力物力实现配电网发展的精准投资.

第三个评价维度为成效改善度.新型配网技术建设所带来的成效改善度则用来前瞻性地衡量电力技术应用后给电网带来的变化和改善,通过改善目标引导技术选择,分别从灵活韧性、双碳响应、智能互联以及经济效益4个角度综合考虑.例如,双碳响应中的二氧化碳同比减排率指标,采用与去年减排同比减少作为评价指标之一,而非采用二氧化碳排放率,增强评价准确性;经济效益中的配电网缓建效益能力指标反映相关技术及其设备装置的成本收益情况,对减少配电网初始投资成本或延缓其改造升级的能力进行衡量.运用图1所示的鱼骨图分析法将3个维度进行细分.

图1

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图1 配电网关键技术评价维度鱼骨图分析

Fig.1 Fishbone diagram of evaluation dimension of key technologies in distribution network

根据上述分类建立相应的指标体系,其中电网满足度、时空资源度、成效改善度作为3项一级指标以及最终评价维度.将一级指标中的供用电侧、自然资源与社会资源等8项考虑角度纳入二级指标,并考虑配电网技术的特点.在此基础上对各二级指标进行细分,详细划分为27项三级指标.

汇总三级指标并筛选我国配电网建设政策以及示范工程的评价指标,同时梳理美国、欧洲电网收益评价相关体系^[15],分析各体系的优缺点,总结提炼出可靠性、安全性、环境效益、灵活性等各方面诸多具有代表性的评价指标,并且将它们分别纳入相应的一级、二级指标中.具体指标体系如图2所示.

图2

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图2 配电网关键技术的时空适应性评价指标

Fig.2 Spatio-temporal adaptation evaluation indexes of key technologies in distribution network

2 关键技术时空适应性评估模型

提出一种三维笛卡尔空间坐标系作为评价维度,按照所需评价结果的精确度将每一轴划分3~4个等级,得到27~64个评价结果,该三维空间评价模型不仅可以更为直观地反映待评价配网技术之间的多维度差异,便于剖析技术应用的薄弱点,而且可以根据评价对象需求扩大评价结果的等级类型,增加评价结果的差异性,改善现有评价方法由于扩大结果等级类型、原始数据差距较小导致评价结果失真的缺点,提高技术评价的客观实际性与准确性.目前科学家对四维空间的广泛解释大多在三维立体空间的基础上添加一个时间轴作为第四维,而所提三维空间模型从另一方面将时间维度纳入体系,以配网技术建设前中后三时期的建设周期作为三维度的内在特征;由于四维空间目前难以直观展现,所以所提三维立体空间评价模型是相对最佳的维度.

定义1 对于三个维度的一级评价指标λ,定义电网条件满足度为参量λ=X,时空资源度为参量λ=Y,电网改善能力为参量λ=Z.

定义2 对于某评价维度λ存在m个评价等级,即λ⊆{λ_d},d=1,2,…,m,其中m∈Z^*,且λ₁>λ₂>…>λ_m.各λ_d之间的差距由专家根据评价对象及指标单独定义.

以λ=X, Y, Z,m=3,λ_d之间均等分级为例,利用算例进行分析总结,即λ⊆{λ₁, λ₂, λ₃},其中λ₁、λ₂、λ₃分别代表优、良、差.将三维立体空间划分为27个分区,并分别定义为不契合型、较不契合型、契合型、较为契合型和完全契合型5个评价等级,等级划分如图3所示,划分依据及特征如表1所示.

图3

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图3 关键技术应用适应性评价等级划分

Fig.3 Classification of adaptability evaluation of key technologies

表1 关键技术时空适应性评价等级特征

Tab.1 Characteristics of spatio-temporal adaptation evaluation of key technologies

等级类型	主要特征	等级特征
不契合型	X、Y、Z三轴评价指标均为差,或其中仅有一轴为良	所评价的配电网关键技术完全不适合在该时空建设应用
较不契合型	X、Y、Z三轴评价指标中有两轴为良一轴为差,或有两轴为差一轴为优	所评价的配电网关键技术不适合在该时空建设应用
契合型	X、Y、Z三轴评价指标均为良,或三轴分别为优良差	所评价的配电网关键技术可以在该时空建设应用
较为契合型	X、Y、Z三轴评价指标中有两轴为良一轴为优,或有两轴为优一轴为差	所评价的配电网关键技术较为适合在该时空建设应用
完全契合型	X、Y、Z三轴评价指标均为优,或其中仅有一轴为良	所评价的配电网关键技术完全适合在该时空建设应用

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3 关键技术时空适应性评价算法

3.1 基于C-OWA算子改进的主客观综合赋权

在综合评价中,相关领域专家的意见对于评价结果具有重要参考意义,但是专家通过主观打分衡量指标重要性程度的过程中难免会因研究领域、专家数量、行业认可度等各因素的不同而出现主观臆断的误差,因此难以对专家打分进行综合且科学合理的量化.连续区间数据OWA算子基于有序加权平均算子进行改进,消除了专家打分的极值问题,削弱专家认知极端性,被广泛应用于神经网络、专家决策、市场研究等诸多领域.

基于C-OWA算子改进的主客观综合赋权步骤如下:

(1) 决策相关数据的获取与重排序.邀请相关领域的n位专家对新型配电网关键技术应用场景适应性评价三级指标C_i的相对重要程度使用如表2所示Santy1~9标度方法进行打分^[16⇓-18].得到初始决策数据a_ij,i=1, 2, …, n,j=1, 2, …, m,其中m为同一层次中评价指标的个数.将指标C_i的决策数据集{a₁, a₂, …, a_j}从0开始编号并依次按照由大到小的顺序重新排列,得到重集结的新数列{b_j},b₀≥b₁≥b₂≥…b_j≥…b_n_-1.

表2 Santy指标量化标度方法

Tab.2 Quantitative scaling method for Santy’s index

标度	含义
1	表示两个元素相比,具有同样的重要性
3	表示两个元素相比,前者比后者稍重要
5	表示两个元素相比,前者比后者明显重要
7	表示两个元素相比,前者比后者非常重要
9	表示两个元素相比,前者比后者极其重要
2,4,6,8	表示上述相邻判断的中间值
1~9的倒数	表示相应两因素交换次序比较的重要性

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(2) 基于组合数 $C_{n - 1}^{j}$ 进行新数列{b_j}加权向量的求解,其中 $\overset{n - 1}{\sum_{j = 0}}$ α_j₊₁=1,得到权重

(1)α_j₊₁=

\frac{C_{n - 1}^{j}}{\overset{n - 1}{\sum_{k = 0}} C_{n - 1}^{k}}

\frac{C_{n - 1}^{j}}{2^{n - 1}}

, j=0, 1, …, n-1

式中: $C_{n - 1}^{j}$ 为从n-1个决策数据中取出j个数据的组合数.

(3) 利用求出的加权向量α_j₊₁依次对决策数据赋予加权,得出评价指标C_i的绝对权重

(2)ω_c=

\overset{n}{\sum_{j = 1}}

α_jb_j, α _j∈[0,1], j∈[1, n]

(4) 利用C-OWA算子所得专家评分权重对AHP法的权重 ${\tilde{μ}}_{j}$ 进行优化修正,得到综合主观权重 ${\tilde{ω}}_{j}$ ,归一化后的综合主观权重记作U_j.表示为

(3)

{\tilde{ω}}_{j}

=ω_c

{\tilde{μ}}_{j}

(4)$ U_{j}=\frac{\widetilde{\omega}_{j}}{\sum_{j=1}^{n} \widetilde{\omega}_{j}}$

(5) CRITIC法客观赋权.CRITIC赋权基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重.考虑指标变异性大小的同时兼顾指标之间的相关性,并非数字越大就说明越重要,而是完全根据数据自身的客观属性进行科学评价^[19-20].利用CRITIC法得到第j个指标的客观权重J_j.

3.2 基于拉格朗日乘子法的综合权重

主观权重为U_j,客观权重为J_j,组合权重为ω_j.依据最小鉴别信息原理^[21],应使组合权重ω_j与U_j、J_j尽可能接近,为此建立目标函数:

(5)$ \min F=\sum_{j=1}^{m} \omega_{j} \ln \frac{\omega_{j}}{U_{j}}+\sum_{j=1}^{m} \omega_{j} \ln \frac{\omega_{j}}{J_{j}}$

(6)$ \text { s. t. } \sum_{j=1}^{m} \omega_{j}=1, \quad \omega_{j}>0$

采用拉格朗日乘子法求得最小值,计算最终的综合权重:

(7)ω_j=

\frac{\sqrt{U_{j} J_{j}}}{\overset{m}{\sum_{j = 1}} \sqrt{U_{j} J_{j}}}

3.3 评价指标的隶属度计算

利用基于模糊综合评级法(fuzzy comprehensive evaluation, FCE)的隶属度函数计算各评价指标在不同应用时空下的隶属度,根据模糊数学的隶属度理论将评价指标量化,具有结果明确、系统性强的优势^[22⇓-24].本研究采用多级模糊评价的方法,对电网条件满足度、时空资源度、电网改善能力三维评价指标下的三级指标分别进行隶属度计算,并结合2.1节中所得综合权重进行打分.

模型的因素集U_ij为各三级评价指标,由第1节可知i为第i个二级评价指标,j为隶属于二级评价指标的第j个三级指标.

模型的评价集V={V_i},i=1,2,3,其中V₁=30代表优,V₂=20代表良,V₃=10代表差.各指标的标准值可以作为区分指标好坏的一个重要分界线,各三级指标的经典域如表3所示.

表3 三级指标的经典域

Tab.3 Classical domain of each three-level indicator

评价指标	指标类型	分类等级
评价指标	指标类型	3级(优)	2级(良)	1级(差)
A11	逆向型	[0,400)	[400,600]	(600,+∞)
A12/%	正向型	(90,100]	[80,90]	(-∞,80)
A13/%	逆向型	[0,5)	[5,7]	(7,+∞)
A14/%	正向型	(50,+∞)	[35,50]	(-∞,35)
A15/%	逆向型	[0,10)	[10,25]	(25,+∞)
A21	正向型	(15,+∞)	[6,15]	(-∞,6)
A22/%	逆向型	[0,10)	[10,20]	(20,+∞)
B11	正向型	(6000,+∞)	[5000,6000]	(-∞,5000)
B12	区间型	(10,20)	[0,10]∪[20,25]	(-∞,10)∪(25,+∞)
B13	区间型	(6.5,11)	[3.2,6.5]∪[11,23]	(-∞,3.2)∪(23,+∞)
B14/%	正向型	(60,100]	[30,60]	(-∞,30)
B15/%	正向型	(70,100]	[40,70]	(-∞,40)
B21	正向型	(3,+∞)	[2.2~3]	(-∞,2.2)
B22/%	正向型	(40,+∞)	[20,40]	(-∞,20)
B23	正向型	(80,+∞)	[40~80]	(-∞,40)
B24	正向型	(1000,+∞)	[300~1000]	(-∞,300)
C11/%	正向型	(90,100]	[70,90]	(-∞,70)
C12	逆向型	[0,0.8)	[0.8,3]	(3,+∞)
C13/%	正向型	[98,100]	[96,98.5]	(-∞,96)
C21/%	正向型	(98,100]	[96.5,98]	(-∞,96.5)
C22/%	正向型	(60,+∞)	[30,60]	(-∞,30)
C23/%	正向型	(30,+∞)	[20,30]	(-∞,20)
C24/%	正向型	(10,+∞)	[0,10]	(-∞,0)
C31/%	正向型	(99,100]	[97,99]	(-∞,97)
C32/%	正向型	(85,100]	[60,85]	(-∞,60)
C41/%	正向型	(90,100]	[70,90]	(-∞,70)
C42/%	正向型	(50,100]	[15,50]	(-∞,15)

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模型的隶属度函数选用经典的梯型隶属度计算公式,正向指标为

(8)r_ij=

\{\begin{array}{l} 0, & x \leq a_{j + 1} 或 x \geq a_{j - 1} \\ \frac{x - a_{j + 1}}{a_{j} - a_{j + 1}}, & a_{j + 1} < x \leq a_{j - 1} \\ 1, & a_{j} < x < a_{j - 1} \end{array}

逆向指标为

(9)r_ij=

\{\begin{array}{l} 1, & a_{j - 1} < x \leq a_{j} \\ \frac{x - a_{j + 1}}{a_{j} - a_{j + 1}}, & a_{j + 1} < x \leq a_{j - 1} \\ 0, & x \leq a_{j - 1} 或 x \geq a_{j + 1} \end{array}

式中:a₁, a₂, …, a_j₊₁为隶属函数的分段参数,根据图2中不同的评价指标进行设置;x为各指标的实际值;r_ij为各指标隶属度的计算结果.根据隶属度函数可求得模糊评价集矩阵R_j=[r_j₁r_j₂r_j₃],通过3.1节中的综合权重ω_j,可以得到最终评价结果:

(10)B=V_i(ω_jR_j)^T

电力技术场景适应性评价算法的总体流程如图4所示.

图4

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图4 配电网关键技术时空适应性评价流程

Fig.4 Evaluation process of spatio-temporal adaptation of key technologies in distribution network

4 算例分析

4.1 算例1

首先,分析一项新型配电网关键技术对于不同时空的适应性,并以新型配电网关键技术——智能分布式馈线自动化技术为例.该技术能通过各配电终端之间相互感知解决故障定位、隔离等问题,可以快速对停电区域自主恢复供电.但由于该技术的建设条件颇为苛刻,目前对于该技术的规划方法研究也较为欠缺,所以应用所提电网关键技术时空适应性评价体系分别对南方的A、B、C、D、E 5个地区进行适应性评价,选取一个相对最优的应用地区.

以调查问卷的形式收集各领域多位专家的意见与经验,对各三级指标进行评价打分后,利用基于C-OWA算子改进的AHP法和CRITIC法分别得到主客观权重,然后利用拉格朗日乘子法得到综合权重,如表4所示.

表4 指标权重计算结果

Tab.4 Index weight

指标	C-OWA
A11	0.6625	0.2509	0.1662	0.0274	0.0821
A12	0.8000	0.4072	0.3258	0.0351	0.1302
A13	0.4938	0.1208	0.0597	0.0342	0.0550
A14	0.3250	0.0546	0.0177	0.0326	0.0292
A15	0.3312	0.0643	0.0213	0.0326	0.0321
A21	0.2687	0.0407	0.0109	0.0289	0.0216
A22	0.3688	0.0615	0.0227	0.0555	0.0432
B11	0	0.0364	0	0.0548	0
B12	0.0688	0.0628	0.0043	0.0438	0.0167
B13	0	0.0364	0	0.0647	0
B14	0	0.0364	0	0.0631	0
B15	0.8688	0.4904	0.4261	0.0317	0.1415
B21	0.1250	0.0891	0.0111	0.0265	0.0209
B22	0.0313	0.0698	0.0022	0.0279	0.0095
B23	0	0.0379	0	0.0594	0
B24	0.2000	0.1408	0.0282	0.0295	0.0351
C11	0.8938	0.2674	0.2390	0.0324	0.1071
C12	0.8938	0.2674	0.2390	0.0303	0.1036
C13	0.0688	0.0335	0.0023	0.0298	0.0101
C21	0	0.0215	0	0.0268	0
C22	0	0.0215	0	0.0614	0
C23	0	0.0215	0	0.0462	0
C24	0	0.0215	0	0.0291	0
C31	0.7750	0.1811	0.1404	0.0305	0.0796
C32	0.7000	0.1152	0.0806	0.0325	0.0623
C41	0.1688	0.0494	0.0083	0.0333	0.0202
C42	0.2000	0.1408	0.0282	0.0295	0.0351

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利用现有数据,根据表3所示的各三级指标经典域计算得到各指标隶属度,进而得到表5所示的A~E五地区分别在X(技术建设前的电网所具备条件)、Y(建设中的时空资源)、Z(建设后所改善的电网情况)3个维度的得分情况.

表5 A~E五地区基于时空适应性评价的结果

Tab.5 Results of spatio-temporal based adaptability evaluation in areas A—E

地区	X	Y	Z	评价等级
A	14.80	30.00	22.16	完全契合型
B	30.00	26.70	21.89	完全契合型
C	19.05	17.72	18.47	契合型
D	14.32	5.59	14.89	较不契合型
E	4.86	2.56	9.06	不契合型

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4.2 结果分析

智能分布式馈线自动化技术^[25]是一种控制型自愈技术,它基于对等通信网络的分布式配电自动化方案可以实现更加智能的故障定位、隔离和毫秒级自愈.A~E五地区的评价结果在三维空间立体评价模型中的分布如图5所示.结果表明,A、B两地区属于完全契合型,C地区属于契合型,D地区属于较不契合型,E地区属于不契合型.

图5

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图5 A~E五地区评价结果在三维空间立体评价模型中的分布

Fig.5 Distribution of evaluation results of areas A—E in three-dimensional spatial evaluation model

A、B两地区发展相对领先,但在时空资源度上存在各自的地域特点.A的地质结构可开发度高,适合进行光纤电缆的铺设,投资费用小.但是A地的电网技术较差,相比于B地,典型接线率较低,供电半径与综合线损率也相对偏高.而智能分布式馈线自动化技术对于典型接线率、供电半径等电网基础要求较高.因此在A、B两地区评分等级均为完全契合型的情况下,B地区更适合应用智能分布式馈线自动化技术,而A地应优先利用资金改善典型接线率、线损率等,再考虑试点新技术.C地区各维度指标相对均衡但不突出,因此可以作为此技术的潜在发展应用地区,可考虑将资金优先用于提升该地区电网整体水平,再重新利用评价模型研判最适合该地区的新型技术.考虑到技术建设空间的时空资源因素,D、E两地区目前均不适合发展智能分布式馈线自动化技术.D地区主要由于地质结构可开发度低,该因素不可逆转,所以不适合建设该项关键技术.而E地区因为户均配变容量低、人口密度小等原因,现阶段与该技术契合度低,如果后期随着社会与电网发展,增设配电变压器、人口密度增长,那么可以重新评判E地区对于该技术的时空适应性.

4.3 算例2

在新型电力系统关键技术的建设过程中,一方面要注重服务“双碳”,以解决清洁能源日益增加的消纳压力;另一方面,由于电网规划建设面临区域间发展差异显著、统筹建设困难、投资相对收紧等各项挑战,所以合理布局与规划也是建设中的重要课题.分析不同新型配电网关键技术对于不同时空下的时空适应性评价,选取同容量的分布式光伏技术、小水电微网技术、分布式风电技术3种新型配电网关键技术为例,分别对上述算例1中的C地区、D地区进行技术时空适应性评价.

以调查问卷的形式收集各领域多位专家的相关意见与经验,并对历史建设数据进行统计,分别根据3项配电网关键技术对各项评价指标进行重要性排序.与算例1同理,通过主客观赋权后得到综合权重,进而利用隶属度函数求得最后得分,结果如表6所示.

表6 3项关键技术对C、D地区的时空适应性评价结果

Tab.6 Evaluation results of spatio-temporal adaptability of three key technologies to areas C, D

地区	配网关键技术	X	Y	Z	评价等级
C	I.分布式光伏	12.72	21.73	23.84	完全契合型
	II.小水电微网	10.48	7.58	30.00	契合型
	III.分布式风电	17.97	10.53	24.82	较为契合型
D	I.分布式光伏	9.96	30.00	18.56	契合型
	II.小水电微网	7.42	2.16	25.22	较不契合型
	III.分布式风电	19.70	2.67	17.97	较不契合型

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4.4 结果分析

C地区为南方某二线城市的城区.由评价得分结果可知,分布式光伏技术对C地区的时空适应性相对最优,因为C地区年光照辐射量较高,且作为城镇化农村地区屋顶可利用面积大,适合布设光伏发电板.虽然建设小水电微网可能对C地区电网的整体改善与提升较为明显,但由于考虑到C地区的电网条件现状以及时空资源度无法完全达到小水电微网的建设条件,所以建设成本高、效益差.C地区的年平均风速较高,负荷密度适中,因此分布式风电技术也可以在C地区作为试点技术应用.

D地区为南方某农村区域.农村地区虽然光照辐射量非常充足,但是电网建设基础较差,供电可靠性与电能质量较低.因此,分布式光伏发电技术对于D地区仅作为备选项技术,应先应用一些较为基础、成熟的技术来提高供电可靠性;小水电微网技术、分布式风电技术同样也不适宜在D地区试点.

3项新型配电网关键技术对于C、D两地区的评价结果在三维空间立体评价模型中的分布及薄弱项分析的Kiviat图如图6所示.由于分布式风电技术的建设受到年平均风速约束较大,C、D两地区年平均风速较小,所以该技术在C、D地区建设受限.对于C地区,在资金有限的情况下,应优先建设分布式光伏发电技术以达到精准投资的效果;在资金充沛的情况下,可以在建设光伏发电的同时,对风电技术进行试点建设.对于D地区,在资金有限的情况下,应寻求建设与该地区的时空资源度较为契合的其他成熟技术;在资金充沛的情况下,应优先围绕电网基础条件的改进与建设发展,更有利于后续相关电网关键技术的应用.

图6

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图6 评价示例薄弱项分析

Fig.6 Weakness analysis of evaluation example

5 结论

建立了三维立体空间的新型配电网关键技术时空适应性评价模型,对新型配电网关键技术的时空适应性进行研究.结合算例分析得到以下结论:

(1) 提出以新型配电网关键技术的时空适应性作为评价对象,分析了新型配电网关键技术的建设条件,定性、定量地对新型配电网技术进行全方位评价以保证精准投资.

(2) 提出将电网关键技术建设所需要的时空资源禀赋差异纳入评价体系,结合电网所具备条件及改善能力,创新性地建立了一种三维立体的空间综合评价体系.该新型配电网关键技术时空适应性评估模型具有双向评价特性,不仅可以基于某项配电网关键技术对各地区进行时空适应性的横向评价,还可以基于某地区对多项配电网关键技术进行时空适应性的纵向评价.

(3) 提出引入C-OWA算子对传统的AHP主观赋权法进行改进,消除了专家打分的极值问题与偏向性,在改变原始评价数据的前提下对大跨度、分散的主观评价结果进行均衡处理,与客观赋权结合得到综合权重,使得在处理不同等级的指标时能凸显指标间的独立性.

(4) 薄弱项可基于量化所得的评分进行分析,并以Kiviat图的形式清晰呈现.薄弱项的分析结果不仅可以对关键技术的应用与否起到参考作用,还可以为关键技术的后续改良与发展做出指导.

本文仅以智能分布式馈线自动化技术、分布式光伏等新型配电网技术为例进行分析,未来研究可考虑分析交直流柔性互联技术、电动汽车有序管理技术、分布式电源就地高效控制技术等其他新型配电网的源网荷侧技术.

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

刘云鹏, 刘一瑾, 刘刚, 等.

电力变压器智能运维的数字孪生体构想

[J]. 中国电机工程学报, 2023, 43(22): 8636-8652.