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图1 两阶段核心骨干网架优化策略的框架Fig. 1 Architecture of the two-stage core backbone network optimization strategy
2.1 基于熵权-理想解法的节点重要度评价
2.1.1 节点重要度评价指标
高比例可再生能源电力系统的电源节点包括风电场节点、光伏电站节点以及常规机组节点(含水电机组节点和火电机组节点)等。核心骨干网架优化的关键就是对节点进行重要度评价和排序,并尽量选择相对重要度较大的节点加入到核心骨干网架中。由于不同类型的节点具有不同的拓扑特性和运行参数,因此应根据不同的节点类型,分别选择相应的重要度评价指标计算其相对重要度。本文采用的节点重要度评价指标如表1所示。各指标的定义及计算方法见附录A。
根据以上评价指标,对各类节点分别进行相对重要度评估,再将评估结果用于两阶段核心骨干网架优化。需要指出的是,由于水电机组具有良好的调峰调频性能,并且其能够作为电力系统大停电后的主要黑启动电源,因此,在核心骨干网架中应保留所有的水电机组。
表1 采用的节点重要度评价指标Tab. 1 Utilized node importance evaluation indexes
2.1.2 基于熵权-理想解法的节点重要度评价
目前,进行节点重要性评估常用的方法主要有层次分析法[1,25],熵权法[16]、理想解法[26-27]和模糊综合评价法[28-29]等。
层次分析法把待评估对象作为一个系统,按照分层、比较判断、综合的思维方式进行评估决策。层次分析法较依赖主观判断,其结果侧重于定性分析,难以给出令人信服的定量分析结果。此外,当待评估的指标过多时,数据统计量较大,各个指标的权重也难以精确确定。
熵权法能客观、有效地反映各指标的差异程度和重要水平。熵权法的基本思路是根据指标的信息量多少和不确定程度大小来确定其权重。指标提供的信息量越多,不确定性程度就越小,熵也就越小,从而该指标在综合评价中的权重越大;反之,则熵就越大,权重也就越小。
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