一种适用于新能源大规模送出的成本评价模型

：
1.本发明涉及及电力系统经济性评估领域，主要涉及一种适用于新能源大规模送出的经济评价模型。

背景技术：

2.在评价工作中,评价指标体系的构建直接影响到评价工作的质量，想要建立一个科学的新能源大规模送出的经济评价体系,对电场运行后经济情况得出客观而有价值的评价结果,前提在于首先建立一个具有可靠性、可操作性、代表性完整而客观的指标体系，为了能够充分、全面、准确地说明风电场运行成本状况,在建立评价指标体系时,首先要考虑系统性原则。选取的指标应该相互独立又彼此相联,形成一个有机整体；其次，电力系统庞大而复杂，及到的指标多样而繁冗，电场运行后经济评价指标同样数目众多，延伸到了电场运行管理和财务表现的方方面面，在庞大的指标面前,要遵守简明科学原则，选取的指标不应过多过细，指标间不宜出现互相包含和相互重叠的情况，应做到指标体系既能够全面概括风电场运行后经济性又不会因为指标间的叠加造成评价结果的偏颇；再次，评价指标应严守可行，可比的原则，尽量选取日常运行管理和经营活动中能够直接测量统计或者通过计算得到的指标，尽量选取相对指标在以上各个原则的指导下,本文深入分析各指标各因素的层次内涵,比较和筛选各层次指标因素，探究各层次指标之间的相互关系，充分考虑电场运行特点，建立一套适合电场运行成本评价体系。

技术实现要素：

3.本发明目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种适用于新能源大规模送出的成本评价模型，着力解决了新能源大规模送出运行指标中的层次复杂和标准化缺乏的问题。
4.本发明是通过以下技术方案实现的：
5.一种适用于新能源大规模送出的成本评价模型，包括以下四个步骤：
6.s1：新能源大规模送出的运行成本评价指标体系建立；
7.运行成本评价指标包括发电损失比、机械可利用率、新能源弃率、电能损耗比、生产运行费、单位装机容量人员数六项指标，具体为：
8.发电损失比计算如下式：
[0009][0010]
t：一个统计周期；w：一个统计周期t内电场的发电量；pw：电场额定装机容量；
[0011]
机械可利用率计算如下式：
[0012][0013]
t
out
：一个统计周期t内机械计划和故障停运时间数；
[0014]
新能源弃率计算如下式：
[0015][0016]waw
：一个统计周期内的新能源损失电量；w：一个统计周期内新能源总发电量；
[0017]
电能损耗比计算如下式：
[0018][0019]
δ为电能损耗比；w
ol
：上网电量；
[0020]
生产运行费计算如下式：
[0021][0022]com
：一个统计周期内风电场总的可比运行维护费；w：一个统计周期内总发电量
[0023]
单位装机容量人员数计算如下式：
[0024][0025]np
：电场运行和管理人员总数；pw：电场额定装机容量；
[0026]
s2：指标的层次结构模型确定；
[0027]
各指标之间的关系，如表所示：
[0028]
表1指标的结构层次模型
[0029][0030]
s3：权重的求取；
[0031]
s31：构造判断矩阵a
(k)
；
[0032]
由m名专家构成，共有n个评价指标,判断矩阵是一个n阶的方阵，其含义是专家对于同一层次各指标之间相对重要性大小的判断的量化，矩阵元素a
ij
表示指标i相对于指标j的重要程度，取值为1-9的标度，取值越大则代表指标i相对于指标j越重要,标度的说明见表2，专家组成员独立地对指标进行考核,得到各自的判断矩阵，矩阵表示如下式：
[0033][0034]
上式中,k＝1,2,....m；
[0035]
s32：计算各判断矩阵的反对称矩阵；
[0036]
[0037]
s33：计算专家组判断矩阵的总体标准差；
[0038][0039]
б
ij
均小于1则表示专家统一度良好；
[0040]
s33：计算反对称阵的平均阵；
[0041][0042]
s34：构造最终的组判断矩阵；
[0043][0044]
s35：求w*的特征向量，归一化得权重分配；
[0045]
s4：模糊综合评价模型建立；
[0046]
s41：确定因素集；
[0047]
由所有影响评估对象的各因素所组成的一个普通的集合,即评判对象的因素集，用大写字母c来表示；
[0048]
c＝(c1，c2，...，cn)
[0049]
n表示评价指标的个数；
[0050]
s42：确定评判集；
[0051]
评判集是参与评价工作的专家对评价主体可能做出的所有评价结果，即评语，所组成的集合，用大写字母v来表示，v中元素的个数即表示评判等级的个数；
[0052]
v＝(v1，v2，...vm)
[0053]
实际应用中，m一般取5，即可分为五个等级：(优,良,中,差,劣),或者可以根据自身需要调整等级策略；
[0054]
s43：构造模糊关系矩阵r；
[0055]
对被评价对象在每一个评价因素上进行量化，确定被评价对象在不同评价指标中的表现，在模糊综合评价中，通过确定评价对象的单一因素对各个等级的隶属度来实现，即被评价对象在某评价指标中的表现对于各评语的隶属程度；
[0056][0057]rij
表示某被评价对象在第i个评价指标对于评语vj的隶属度，
[0058]
s44：确定评价指标的权向量w；
[0059]
利用层次分析法得到各个评价指标的权重，以表征各评价因素对于评价目标不同的重要性，得到评价指标的权向量w；
[0060]
s45：合成模糊综合评价模型确定矩阵；
[0061][0062]
矩阵s是一个向量，其意义是，在综合了n个评价因素的表现后被评价对象对于各等级评语的隶属度，最后根据最大隶属度原则得到最终的评语。
[0063]
本发明优点：
[0064]
本发明基于各指标对电场运行成本评价的影响和各指标之间的相互关系，得到技术运行指标，利用指标体系建立一个科学、有效、可行的评价方法，着力解决了新能源大规模送出运行指标中的层次复杂和标准化缺乏的问题。
附图说明：
[0065]
图1：运行成本评价模型建立流程图。
具体实施方式：
[0066]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0067]
下面结合附图1，描述本发明的一些实施例提供的一种适用于新能源大规模送出的成本评价模型，包括以下四个步骤：
[0068]
s1.建立新能源大规模送出的运行成本评价指标体系；
[0069]
s2.确定指标的层次结构模型；
[0070]
s3.利用改进的层次分析法对新能源大规模送出的各层次方面的问题赋予权重；
[0071]
s4.确定指标权重后，建立模糊综合评价模型并利用模糊综合评价方法进行评价。
[0072]
一种适用于新能源大规模送出的成本评价模型，其新能源大规模送出的运行成本评价指标体系建立特征为成本评价指标包括发电损失比、机械可利用率、新能源弃率、电能损耗比、生产运行费、单位装机容量人员数六项指标，具体为：
[0073]
发电损失比计算如下式：
[0074][0075]
t：一个统计周期；w：一个统计周期t内电场的发电量；pw：电场额定装机容量；
[0076]
机械可利用率计算如下式：
[0077][0078]
t
out
：一个统计周期t内机械计划和故障停运时间数；
[0079]
新能源弃率计算如下式：
[0080]
[0081]waw
：一个统计周期内的新能源损失电量；w：一个统计周期内新能源总发电量；
[0082]
电能损耗比计算如下式：
[0083][0084]
δ为电能损耗比；w
ol
：上网电量；
[0085]
生产运行费计算如下式：
[0086][0087]com
：一个统计周期内风电场总的可比运行维护费；w：一个统计周期内总发电量
[0088]
单位装机容量人员数计算如下式：
[0089][0090]np
：电场运行和管理人员总数；pw：电场额定装机容量；
[0091]
3、根据权利要求1所述的一种适用于新能源大规模送出的成本评价模型，权重的求取特征为：
[0092]
s31：构造判断矩阵a
(k)
；
[0093]
由m名专家构成，共有n个评价指标,判断矩阵是一个n阶的方阵，其含义是专家对于同一层次各指标之间相对重要性大小的判断的量化，矩阵元素a
ij
表示指标i相对于指标j的重要程度，取值为1-9的标度，取值越大则代表指标i相对于指标j越重要,专家组成员独立地对指标进行考核,得到各自的判断矩阵，矩阵表示如下式：
[0094][0095]
上式中,k＝1,2,....m；
[0096]
s32：计算各判断矩阵的反对称矩阵；
[0097][0098]
s33：计算专家组判断矩阵的总体标准差；
[0099][0100]
б
ij
均小于1则表示专家统一度良好；
[0101]
s33：计算反对称阵的平均阵；
[0102][0103]
s34：构造最终的组判断矩阵；
[0104][0105]
s35：求w*的特征向量，归一化得权重分配。
[0106]
5、根据权利要求1所述的一种适用于新能源大规模送出的成本评价模型，模糊综合评价模型建立特征为：
[0107]
s41：确定因素集；
[0108]
由所有影响评估对象的各因素所组成的一个普通的集合,即评判对象的因素集，用大写字母c来表示；
[0109]
c＝(c1，c2，...，cn)
[0110]
n表示评价指标的个数；
[0111]
s42：确定评判集；
[0112]
评判集是参与评价工作的专家对评价主体可能做出的所有评价结果，即评语，所组成的集合，用大写字母v来表示，v中元素的个数即表示评判等级的个数；
[0113]
v＝(v1，v2，...，vm)
[0114]
实际应用中，m一般取5，即可分为五个等级：(优,良,中,差,劣),或者可以根据自身需要调整等级策略；
[0115]
s43：构造模糊关系矩阵r；
[0116]
对被评价对象在每一个评价因素上进行量化，确定被评价对象在不同评价指标中的表现，在模糊综合评价中，通过确定评价对象的单一因素对各个等级的隶属度来实现，即被评价对象在某评价指标中的表现对于各评语的隶属程度；
[0117][0118]rij
表示某被评价对象在第i个评价指标对于评语vj的隶属度，
[0119]
s44：确定评价指标的权向量w；
[0120]
利用层次分析法得到各个评价指标的权重，以表征各评价因素对于评价目标不同的重要性，得到评价指标的权向量w；
[0121]
s45：合成模糊综合评价模型确定矩阵；
[0122][0123]
矩阵s是一个向量，其意义是，在综合了n个评价因素的表现后被评价对象对于各等级评语的隶属度，最后根据最大隶属度原则得到最终的评语；
[0124]
以新能源大规模送出中风力发电为例，进行具体实施方法演示计算评价，风电场基本情况为工程规划装机200mw，一次建成,装机规模为单机容量1500kw的风力发电机组134台。
[0125]
s1-s2：新能源大规模送出的运行成本评价指标体系建立与指标的层次结构模型
[0126]
表2评价指标与层次结构模型
[0127]
[0128][0129]
s3：权重的求取；
[0130]
指标体系权重如表3所示：
[0131]
表3指标体系权重
[0132][0133]
s4：建立模糊综合评价模型并评价；
[0134]
在得到各个运行指标,并确定了各个运行指标的权重之后,对该风电场的技术运行指标进行模糊评价，采用评语集v＝(优,良,中,差)；
[0135]
s41：二级指标的模糊评价；
[0136]
评价人员对机械可利用率、新能源弃率两个指标，根据行业标准及运行管理经验对指标的等级作出判断并得到各指标的隶属度，如下表4所示：
[0137]
表4二级指标隶属度
[0138][0139]
模糊评价结果为：
[0140][0141]
s42：一级指标模糊评价；
[0142]
在得到二级指标的模糊评价向量之后，同理，对一级指标的隶属度进行求取，并进行模糊评价，如表5所示。
[0143]
表5一级指标隶属度
[0144][0145]
模糊评价结果为：
[0146][0147]
通过上述计算可知,库伦风电场一期工程在运行后经济评价中技术运行方面的指标属于(优,良,中,差)的模糊隶属度结果为(0.5037,0.4379,0.0585,0)，根据最大隶属度原则,该风电场运行后经济评价中的成本运行方面评价结果为优。

技术特征：

1.一种适用于新能源大规模送出的成本评价模型，其特征在于，包括以下四个步骤：s1.建立新能源大规模送出的运行成本评价指标体系；s2.确定指标的层次结构模型；s3.利用改进的层次分析法对新能源大规模送出的各层次方面的问题赋予权重；s4.确定指标权重后，建立模糊综合评价模型并利用模糊综合评价方法进行评价。2.根据权利要求1所述的一种适用于新能源大规模送出的成本评价模型，其新能源大规模送出的运行成本评价指标体系建立特征为成本评价指标包括发电损失比、机械可利用率、新能源弃率、电能损耗比、生产运行费、单位装机容量人员数六项指标，具体为：发电损失比计算如下式：t：一个统计周期；w：一个统计周期t内电场的发电量；p
w
：电场额定装机容量；机械可利用率计算如下式：t
out
：一个统计周期t内机械计划和故障停运时间数；新能源弃率计算如下式：w
aw
：一个统计周期内的新能源损失电量；w：一个统计周期内新能源总发电量；电能损耗比计算如下式：δ为电能损耗比；w
ol
：上网电量；生产运行费计算如下式：c
om
：一个统计周期内风电场总的可比运行维护费；w：一个统计周期内总发电量单位装机容量人员数计算如下式：n
p
：电场运行和管理人员总数；p
w
：电场额定装机容量。3.根据权利要求1所述的一种适用于新能源大规模送出的成本评价模型，权重的求取特征为：s31：构造判断矩阵a
(k)
；由m名专家构成，共有n个评价指标,判断矩阵是一个n阶的方阵，其含义是专家对于同一层次各指标之间相对重要性大小的判断的量化，矩阵元素a
ij
表示指标i相对于指标j的重要程度，取值为1-9的标度，取值越大则代表指标i相对于指标j越重要,专家组成员独立地
对指标进行考核,得到各自的判断矩阵，矩阵表示如下式：上式中,k＝1,2,....m；s32：计算各判断矩阵的反对称矩阵；s33：计算专家组判断矩阵的总体标准差；б
ij
均小于1则表示专家统一度良好；s33：计算反对称阵的平均阵；s34：构造最终的组判断矩阵；s35：求w
*
的特征向量，归一化得权重分配。4.根据权利要求1所述的一种适用于新能源大规模送出的成本评价模型，模糊综合评价模型建立特征为：s41：确定因素集；由所有影响评估对象的各因素所组成的一个普通的集合,即评判对象的因素集，用大写字母c来表示；c＝(c1，c2，...，c
n
)n表示评价指标的个数；s42：确定评判集；评判集是参与评价工作的专家对评价主体可能做出的所有评价结果，即评语，所组成的集合，用大写字母v来表示，v中元素的个数即表示评判等级的个数；v＝(v1，v2，...，v
m
)实际应用中，m一般取5，即可分为五个等级：(优,良,中,差,劣),或者可以根据自身需要调整等级策略；s43：构造模糊关系矩阵r；对被评价对象在每一个评价因素上进行量化，确定被评价对象在不同评价指标中的表现，在模糊综合评价中，通过确定评价对象的单一因素对各个等级的隶属度来实现，即被评价对象在某评价指标中的表现对于各评语的隶属程度；
r
ij
表示某被评价对象在第i个评价指标对于评语v
j
的隶属度，s44：确定评价指标的权向量w；利用层次分析法得到各个评价指标的权重，以表征各评价因素对于评价目标不同的重要性，得到评价指标的权向量w；s45：合成模糊综合评价模型确定矩阵；矩阵s是一个向量，其意义是，在综合了n个评价因素的表现后被评价对象对于各等级评语的隶属度，最后根据最大隶属度原则得到最终的评语。

技术总结

本发明公开了一种适用于新能源大规模送出的成本评价模型，第一步，建立新能源大规模送出的运行成本评价指标体系；第二步，确定指标的层次结构模型；第三步，利用改进的层次分析法对新能源大规模送出的各层次方面的问题赋予权重；第四步，确定指标权重后，建立模糊综合评价模型并利用模糊综合评价方法进行评价；本发明基于各指标对电场运行成本评价的影响和各指标之间的相互关系，得到技术运行指标，利用指标体系建立一个科学、有效、可行的评价方法，着力解决了新能源大规模送出运行指标中的层次复杂和标准化缺乏的问题。的层次复杂和标准化缺乏的问题。的层次复杂和标准化缺乏的问题。