2)基于目標(biāo)規(guī)劃模型的黑啟動(dòng)方案綜合評(píng)價(jià)方法

在對(duì)黑啟動(dòng)決策各指標(biāo)的區(qū)間屬性值做了規(guī)范化處理后，下一步就要確定帶區(qū)間數(shù)的黑啟動(dòng)方案的綜合評(píng)價(jià)值。為此,就需要確定各個(gè)指標(biāo)屬性的權(quán)重。在傳統(tǒng)的黑啟動(dòng)方案決策中，權(quán)重一般由專家直接給出，這具有很強(qiáng)的主觀性和不確定性。此外，已有文獻(xiàn)提出采用熵權(quán)法確定權(quán)重，但這種方法無法利用專家的啟發(fā)式經(jīng)驗(yàn)或知識(shí)，而這對(duì)黑啟動(dòng)決策非常重要。在此背景下，本文提出利用專家給出的區(qū)間數(shù)形式的權(quán)重，構(gòu)建線性目標(biāo)規(guī)劃模型求解理想權(quán)重向量，以求得更加合理的黑啟動(dòng)決策方案。

3)基于風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度因子的黑啟動(dòng)方案排序方法

采用上述方法求得的黑啟動(dòng)方案綜合評(píng)價(jià)值為區(qū)間數(shù)，且不同評(píng)價(jià)值對(duì)應(yīng)的區(qū)間可能存在相互交叉的情況，這樣就無法采用常規(guī)的比較方法對(duì)多個(gè)候選方案進(jìn)行排序，而需要采用針對(duì)區(qū)間數(shù)的排序方法。這里采用基于風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度因子的方法對(duì)包含區(qū)間值的黑啟動(dòng)方案進(jìn)行排序，其能夠處理系統(tǒng)運(yùn)行人員或電力專家的主觀意愿(即愿意承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度)，更符合實(shí)際黑啟動(dòng)決策的需要。

求解步驟

綜上所述,對(duì)屬性值和權(quán)重用區(qū)間值的黑啟動(dòng)方案評(píng)價(jià)的總體步驟如下:

1)利用自動(dòng)搜索算法與仿真計(jì)算確定黑啟動(dòng)決策的候選方案集。

2)由相關(guān)專家確定適合評(píng)估所研究系統(tǒng)的黑啟動(dòng)方案的評(píng)價(jià)指標(biāo)集，并給出與各指標(biāo)相關(guān)的、用區(qū)間數(shù)表示的權(quán)重。

3)根據(jù)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況給出用區(qū)間數(shù)表示的黑啟動(dòng)決策矩陣。

4)基于誤差傳遞理論對(duì)區(qū)間數(shù)黑啟動(dòng)決策矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理，得到規(guī)范化后的黑啟動(dòng)決策矩陣。

5)構(gòu)建線性目標(biāo)規(guī)劃模型，將規(guī)范化后的黑啟動(dòng)決策矩陣和區(qū)間數(shù)指標(biāo)權(quán)重向量代入該模型，求取理想權(quán)重向量。

6)利用理想權(quán)重向量和規(guī)范化后的黑啟動(dòng)決策矩陣計(jì)算各個(gè)黑啟動(dòng)方案的綜合評(píng)價(jià)值。

7)由系統(tǒng)運(yùn)行人員或相關(guān)專家給出或協(xié)商給出黑啟動(dòng)決策的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度因子。

8)求解各黑啟動(dòng)方案的區(qū)間數(shù)映射函數(shù)。

9)計(jì)算各個(gè)候選黑啟動(dòng)方案的排序值，最后得到各個(gè)方案的評(píng)價(jià)結(jié)果和排序。算例

以廣東電網(wǎng)某部分系統(tǒng)為例來說明所提方法的可行性。經(jīng)過分析與計(jì)算,篩選出可行黑啟動(dòng)候選方案共21個(gè);選取的評(píng)價(jià)指標(biāo)集包括待啟動(dòng)機(jī)組的額定容量、待啟動(dòng)機(jī)組所處狀態(tài)、待啟動(dòng)機(jī)組爬坡速率、啟動(dòng)所需電能、啟動(dòng)路徑上變電站個(gè)數(shù)。其中,機(jī)組所處狀態(tài)為定性指標(biāo),需要對(duì)其進(jìn)行標(biāo)度化處理。以數(shù)字{1,3,5,7,9}表示機(jī)組的{極冷態(tài),冷態(tài),溫態(tài),熱態(tài),極熱態(tài)};黑啟動(dòng)決策專家根據(jù)其知識(shí)背景和實(shí)際運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)給予的這幾種狀態(tài)的區(qū)間值分別為:[0.18,0.22],[0.27,0.33],[0.09,0.11],[0.13,0.17],[0.225,0.275]。

首先基于系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況給出區(qū)間數(shù)決策矩陣,進(jìn)而求出各區(qū)間中值和極限誤差,然后基于誤差傳遞理論,對(duì)決策矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理。在上述五個(gè)指標(biāo)中,前三個(gè)為效益型指標(biāo),后兩個(gè)為成本型指標(biāo),對(duì)這兩類指標(biāo)分別代入對(duì)應(yīng)的公式求解，可得到規(guī)范化的區(qū)間中值矩陣和極限誤差矩陣，進(jìn)而求得規(guī)范化的決策矩陣。然后，構(gòu)建所提出的線性目標(biāo)規(guī)劃模型從區(qū)間數(shù)權(quán)重中求解理想權(quán)重向量，調(diào)用MATLAB優(yōu)化工具箱可求得理想權(quán)重向量為[0.18,0.33,0.11,0.155,0.225]T，并應(yīng)用該權(quán)重向量計(jì)算得到各個(gè)黑啟動(dòng)方案最終的綜合評(píng)價(jià)區(qū)間值。考慮到黑啟動(dòng)決策時(shí)對(duì)方案的可靠性要求較高,而且希望以最優(yōu)最快的方式恢復(fù)供電,決策專家一般不愿意承擔(dān)較高風(fēng)險(xiǎn),因此可以將其歸類于保守型決策者;給定風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度因子ε為:-0.5≤ε<0。同時(shí)，為對(duì)比ε的不同取值對(duì)最終排序結(jié)果的影響，分別取ε為-0.5、-0.3和-0.1，得出其排序結(jié)果如表1所示。可以看出，ε的不同取值對(duì)排序結(jié)果的總體影響不大。這是由于不同候選方案的綜合評(píng)價(jià)值之間的交叉不明顯所致。

為進(jìn)一步說明基于區(qū)間數(shù)的決策方法的可靠性和有效性，還選取了目前得到廣泛應(yīng)用的基于傳統(tǒng)主觀權(quán)重的決策方法、基于熵權(quán)法的決策方法、基于vague集理論的決策方法與本文方法在同一環(huán)境下進(jìn)行對(duì)比分析，對(duì)比分析結(jié)果如表2所示。可以看出各種方法的排序結(jié)果雖然不完全相同，但總體趨勢(shì)相同。方案18、12、14和13相對(duì)較優(yōu)，而方案21、1、19和7則相對(duì)較差。基于傳統(tǒng)主觀權(quán)重的決策方法過于依賴專家經(jīng)驗(yàn);基于熵權(quán)法的決策方法完全依賴客觀數(shù)據(jù)，無法利用專家的啟發(fā)式經(jīng)驗(yàn)或知識(shí);基于vague集理論的方法考慮了評(píng)