本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种基于d-u空间混合多属性的风电场装机容量区间决策方法。
背景技术：
随着世界各国对环境保护的重视和能源可持续发展的需求，能源发展重心转向可再生能源，风电作为可再生能源的主要利用方式，其快速、规模化发展势不可挡。伴随而来的是弃风现象的频繁发生、电网运行不确定性以及电能质量下滑等问题。因此，大量研究从安全性角度、经济性角度和资源利用角度等评估电网接纳风电的能力。由于电网运行方式的变化、网架规划的扩展以及调度模式的变化，电网对风电接纳能力不断变化。这种变化直接影响到风电场装机容量的评估，是确定风电场装机容量的前提。另外，风资源是影响装机容量的另外一个至关重要的因素。无论是不确定性风电接纳水平还是具有较强随机性的风资源均使得风电场的装机容量优化变成一个复杂的、难以确定的优化问题。因此，在装机容量评估的过程中可能会出现几个待优化的装机容量区间供决策者选择。如何确定哪一个装机容量区间最优是本发明需要解决的问题。目前鲜有涉及到如何优选风电场装机容量区间的研究。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于d-u空间混合多属性的风电场装机容量区间决策方法，利用风电场发电社会效益、弃风率、电网线路传输安全裕度和缺电风险为指标，引入基于集对分析d-u空间的混合型多属性评价，确定风电场最优装机容量区间。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于d-u空间混合多属性的风电场装机容量区间决策方法，包括如下步骤：
步骤s1:获取待优选风电场装机容量区间以及该风电场待接入电网的运行参数和机组参数；
步骤s2:设定多属性决策指标：
步骤s3:建立待优选风电场装机容量区间的区间数属性矩阵；
步骤s4:将得到的区间数属性矩阵映射到d-u空间；
步骤s5:考虑到各个属性在决策过程中权重的不同,计算各个待决策装机容量区间方案的综合确定性测度和综合不确定测度；
步骤s6：根据得到的各个待决策装机容量区间方案的综合确定性测度和综合不确定测度，计算各个待决策风电场区间方案的联系数，并通过联系数的大小对各个区间方案的优劣性能进行排序。
进一步的，所述多属性决策指标包括：
(1)风电场的发电社会效益b：
b＝bs+be-cc-cm
其中：bs为风电场发电量收益；be为风电场的环境效益；cc为风电场的投资成本；cm为风电场的运行维护成本。
(2)风电场的弃风率d：
其中：
(3)风电场的缺电风险r：
其中：tf是一个随机模拟周期t内内风电出力向下变化速率大于系统旋转备用反应速率的总时长。
(4)电网线路传输安全裕度m
电力系统的线路传输安全裕度m定义为所有线路安全裕度的最小值。
m＝min{ml,t}(t＝1,2,…,tt；l＝1,2,...,l)。
进一步的，所述步骤s3具体为：
步骤s31:记p＝{p1，p2，…，pm}是包含m个待决策方案的集合，即m个待装机容量规划区间；a＝{a1，a2，…an}是n个属性的集合；方案pi对于属性aj的值记为
步骤s32:对属性矩阵cm×n进行规范化：
当属性j是成本型属性时：
当属性j是效益型属性时：
步骤s33:利用随机模拟法计算风电场装机容量区间对应的社会效益b、弃风率d、线路传输安全裕度m和缺电风险r，并通过规范化处理，得到属性矩阵：
其中，“1”表示装机容量在区间“1”取值的属性参数；“2”表示装机容量在区间“2”取值的属性参数；m表示装机容量在区间m取值的属性参数；“-”表示指标区间下限；“+”表示指标区间上限；
进一步的，所述步骤s4具体为：对于区间数
式中，aij、bij分别是联系数表示的方案i关于属性j的同一性和差异性。
进一步的，所述步骤s5具体为：通过下式计算各个待决策装机容量区间方案的综合确定性测度si,d和综合不确定测度si,u:
其中，ωj为指标j对测度的权重。
进一步的，所述步骤s6具体为：利用联系数进行决策必须明确两个联系数之间大小，对于任意两个联系数(x1＝s1,d+s1,ui；x2＝s2,d+s2,ui)，比较的规则有：
1)若s1,d＝s2,d，当s1,u＝s2,u时，称x1等于x2；
2)若s1,d＝s2,d，当s1,u＞s2,u时，称x1拟大于x2；
3)当s1,d＞s2,d时，称x1大于x2；若又有s1,d+s1,u＞s2,d+s2,u，则称x1显著大于x2；
如果xf显著大于xi(i＝1,2,...,m且i≠f)，则第f个决策方案是最好的。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
本发明考虑风电场的发电社会效益、弃风率、电网线路传输安全裕度和缺电风险指标，引入基于集对分析d-u空间的混合型多属性评价待确定风电场最佳装机容量区间，既兼顾风电场接入的经济性也考虑安全性。
附图说明
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步说明。
本发明提供一种基于d-u空间混合多属性的风电场装机容量区间决策方法，包括以下步骤
步骤s1：获取待优选风电场装机容量区间，获取风电场待接入电网的运行参数和机组参数；
步骤s2：选择多属性决策指标，以风电场发电社会效益b、弃风率d、电网线路传输安全裕度m和缺电风险r为属性指标。
(1)风电场一年的发电社会效益b：
b＝bs+be-cc-cm
其中：bs为风电场发电量收益；be为风电场的环境效益；cc为风电场的投资成本；cm为风电场的运行维护成本。
(2)风电场一年的弃风率d：
其中：
(3)风电场一年的缺电风险r定义如下：
其中：tf是一个随机模拟周期t(一年)内内风电出力向下变化速率大于系统旋转备用反应速率的总时长。
(4)电网线路传输安全裕度m
电力系统中，线路的安全裕度是线路上剩余的有功功率传输容量。
电力系统的线路传输安全裕度m定义为所有线路在一年内安全裕度的最小值。
m＝min{ml,t}(t＝1,2,…,tt；l＝1,2,...,l)
步骤s3：建立待优选风电场装机容量区间的区间数属性矩阵
(1)区间属性矩阵。记p＝{p1，p2，…，pm}是包含m个待决策方案的集合，即m个待装机容量规划区间；a＝{a1，a2，…an}是n个属性的集合；方案pi对于属性aj的值记为
(2)区间属性矩阵规范化。为了消除量纲不同对结果造成的影响，对属性矩阵cm×n进行规范化。
当属性j是成本型属性时：
当属性j是效益型属性时：
(3)建立风电场待决策区间属性矩阵。利用随机模拟法计算风电场装机容量区间对应的社会效益b、弃风率d、线路传输安全裕度m和缺电风险r，并通过规范化处理，得到属性矩阵：
其中，“1”表示装机容量在区间“1”取值的属性参数；“2”表示装机容量在区间“2”取值的属性参数；m表示装机容量在区间m取值的属性参数；“-”表示指标区间下限；“+”表示指标区间上限；
步骤s4：将区间数映射到d-u空间；
区间数
式中，aij、bij分别是联系数表示的方案i关于属性j的同一性和差异性。
步骤s5：考虑到各个属性在决策过程中权重的不同，通过以下两式计算各个待决策装机容量区间方案的综合确定性测度si,d和综合不确定测度si,u。
其中，ωj为指标j对测度的权重。
步骤s6：计算各个待决策风电场区间方案的联系数xi＝si,d+si,ui(xi为第i个决策方案的联系数)，并通过联系数xi的大小对各个区间方案的优劣性能进行排序，xi最大的为最终的风电场装机容量决策区间。
利用联系数进行决策必须明确两个联系数之间大小，对于任意两个联系数(x1＝s1,d+s1,ui；x2＝s2,d+s2,ui)，比较的规则有：
1)若s1,d＝s2,d，当s1,u＝s2,u时，称x1等于x2；
2)若s1,d＝s2,d，当s1,u＞s2,u时，称x1拟大于x2；
3)当s1,d＞s2,d时，称x1大于x2；若又有s1,d+s1,u＞s2,d+s2,u，则称x1显著大于x2。
如果xf显著大于xi(i＝1,2,...,m且i≠f)，则第f个决策方案是最好的。
实施例1：
以ieee30节点系统为例，风电机组的寿命为20年；系统内可调度常规发电机组的运行参数见表1；项目使用资金报酬率(折旧率)取10％；风电场的售电电价为0.5￥/(kw·h)，环境效益折合为0.0926￥/(kw·h)，所有的置信水平取0.9，优化结果见表2。对于风电场的装机容量区间[99,154]]mw(区间1)和[85,99]mw(区间2)。
表1ieee30节点系统可调度常规机组参数
利用随机模拟法计算风电场装机容量对应的社会效益、弃风率、线路传输安全裕度和缺电风险，得到属性矩阵：
由于弃风率和缺电风险是成本型属性，而风电场发电社会效益和线路传输安全裕度是效益型属性，进行规范化处理后，上述属性矩阵为：
对于各个决策属性的重要性程度进行考量，赋予权重，有ω＝{0.6，0.2，0.1，0.1}。则有风电场装机容量区间1对应的x1＝0.469+0.125i，风电场装机容量区间2对应的x2＝0.94+0.552i。
可以看到装机容量区间2的综合评价结果显著大于装机容量在区间1的综合评价结果，故选择方案2为最优的装机容量区间。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。