一种基于自适应AHP算法的分布式资源多维评估方法与流程

本发明属于配电网分布式资源评估，具体涉及一种基于自适应ahp算法的分布式资源多维评估方法。

背景技术：

1、随着可再生能源和分布式能源资源的不断增加，配电网的运行方式变得更加复杂，这引发了对新型电力系统分析和管理方法的迫切需求。为了确保配电网的可靠性和经济性，需要有效地评估分布式资源在配电网中的运行特性。然而，现有的评价体系往往难以全面反映分布式资源的多维运行情况。在这一背景下，为了确保电力系统的电压稳定性、功率质量、经济性等问题，对配电网分布式资源的多维运行特性评价成为一项迫切需要解决的问题。

2、当前对于分布式资源的评估相对不足，虽然可以用于分布式资源的评估，但它们往往是单一维度的，无法全面考虑多种因素的综合影响。这对于电力系统运营商和规划者来说是一个重要问题，因为他们需要确保分布式资源的高效运行以满足不断增长的电力需求，同时保持电力系统的稳定性和可靠性。

3、与分布式能源资源相关的多维运行特性评价一直是一个复杂的问题。目前的方法主要集中在单一性能参数的评估上，缺乏一个综合性的体系来综合考虑多个关键参数。这使得电力系统运营者难以全面了解分布式资源对系统的影响，并采取相应的措施来提高系统的鲁棒性和效率。因此，需要一种新的评价体系，能够同时考虑安全性、灵活性和经济性等多维度参数，以更好地理解和优化分布式资源在配电网中的运行特性，从而推动电力系统的可持续发展。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种基于自适应ahp算法的分布式资源多维评估方法，以能多维度分析分布式资源对系统的影响，从而更好地理解和优化分布式资源在配电网中的运行特性，推动电力系统的可持续发展。

2、本发明的目的是这样实现的：一种基于自适应ahp算法的分布式资源多维评估方法，它包括以下步骤：

3、步骤1、采集含分布式资源的配电网数据；

4、步骤2、利用sdae算法对采集到的不同参数的需评估数据进行降噪处理；

5、步骤3、确定配电网分布式资源多维评估指标；

6、步骤4、建立关于配电网安全性、经济性、灵活性评估多维评估体系，利用自适应ahp算法求解各指标权重。

7、进一步的，所述步骤1包括：

8、步骤1.1、采集含分布式资源的配电网当天需评估数据：ure,k为k节点的实际电压；ploss为线路损耗功率；pgre为的新能源发电量；pgrid为的配电网总发电量；pload为的负荷数据；θk为k节点的功率因数；

9、步骤1.2、采集含分布式资源的配电网需评估数据前一天历史数据：ure,k,h为前一天k节点的实际电压；ploss,h为前一天路损耗功率；pgre,h为前一天的新能源发电量；pgrid,h为前一天的配电网总发电量；pload,h为前一天的负荷数据；θk,h为前一天k节点的功率因数。

10、进一步的，所述步骤2包括：

11、步骤2.1、将历史数据中添加白噪声干扰得到序列

12、

13、式(1)中，t是需评估数据的时间长度；

14、步骤2.2、对增加噪声的电压数据进行编码，得到电压隐藏特征

15、步骤2.3、对电压隐藏特征进行解码，得到

16、步骤2.4、利用式(2)计算重构误差，并以重构误差为损失函数利用梯度下降法更新模型中的权重：

17、

18、式(1)中n表示电压数据序列长度；

19、步骤2.5、在步骤2.2中提取的隐藏特征中随机将部分值映射为0，表示为

20、步骤2.6、以式(3)作为损失函数，利用步骤2.2-2.4训练第二个编码器-解码器模型，并更新模型中权重：

21、

22、式中，是第二个编码器-解码器模型输出向量，n是隐藏特征向量序列长度；

23、步骤2.7、将需评估的电压数据ure,k依次输入两个编码器-解码器模型最终得到降噪后数据ure,k,b；

24、步骤2.8、利用步骤2.1-2.7依次求出ploss,l、pgre、pload、pgrid、θk,h的降噪序列ploss,b、pgre,b、pload,b、pgre,b、pgrid,b。

25、进一步的，所述步骤3包括：

26、步骤3.1、利用式(4)建立负荷节点电压平均偏移率：

27、

28、式中，为负荷点t时刻的额定电压；

29、步骤3.2、利用式(5)建立节点电压合格率：

30、

31、式中，nu是电压合格节点的数量，当节点电压满足时，认为该节点电压合格，是t时间段内k节点的基准电压值，eu为允许的误差值；

32、步骤3.3、利用式(6)建立线路平均线损率：

33、

34、式中，为线路在t时刻的损耗功率，为分布式资源在t时刻的总发电量；

35、步骤3.4、利用式(7)建立功率因数合格率：

36、

37、式中，是功率因数合格节点的数量，当功率因数满足θt,k＜θ0认为该节点电压合格，认为功率因数合格，θt,k为t时刻第k个节点功率因数；

38、步骤3.5、利用式(8)建立净负荷波动率：

39、

40、步骤3.6、利用式(9)建立新能源发电比例；

41、

42、进一步的，所述步骤4包括：

43、步骤4.1、建立ahp层次结构；

44、步骤4.1.1、确定最高层指标：安全性评价指标、经济性评价指标、灵活性评价指标；

45、步骤4.1.2、确定下层指标：荷节点电压平均偏移率、节点电压合格率；线路平均线损率、功率因数合格率；净负荷波动率、新能源发电比例；

46、步骤4.2、根据指标之间的重要程度两两比较生成判断矩阵a；

47、步骤4.3、利用式(10)-式(12)计算原判断矩阵a的拟优一致阵a*：

48、

49、

50、

51、式中，aik是原判断矩阵a中第i行第k列的元素，n为指标数量，此时取6；

52、步骤4.4、根据步骤4.3中生成的拟优一致阵a*并求其最大征值，求出a的特征向量

53、

54、步骤4.4、确定最高层指标相对重要性的权值分别为，

55、

56、步骤4.5、利用式(13)求出最后配电网安全性指标、经济性指标、灵活性指标：

57、

58、

59、

60、本发明的有益效果：

61、1、本发明针对评估数据往往含有不同类型噪声信号的问题，采用sdae算法自动修复评估数据中的重构奇异点、缺失值，且在辨识出异常数据时过滤了干扰数据，有效抑制了局部评估数据异常对分布式资源多维评估的影响。

62、2、本发明针对分布式资源的评估无法全面考虑多种因素综合影响的问题，建立了综合性的多维体系来考虑多个关键参数，充分分析了分布式资源对系统的影响，避免了单一维度对配电网分布式资源评估的不足。

63、3、本发明针对采用ahp算法时对判断矩阵反复调整引起的盲从性问题，采用自适应层次分析法确实权值，最大程度上保留原始矩阵的信息，在满足一次性检验的同时，优化了主观判断上的不一致性，有效避免了构建指标间判断矩阵时的主观盲从性问题。