李怀政

（国网重庆市电力公司 市区供电分公司，重庆 400015）

基于熵权法的多场景下输电网规划方案综合决策

李怀政

（国网重庆市电力公司 市区供电分公司，重庆 400015）

将熵权法与TOPSIS法结合，综合评价基于多场景的输电网规划方法得出的一系列规划方案，从而客观科学地在众多备选方案中得到一个最为合理的综合决策方案，通过算例分析证明了方法的合理性和有效性。

输电网规划；综合决策；熵权法；TOPSIS法；多场景

输电网规划方案决策一般是指确定在何时、何地投建何种类型的线路及其回路数，以达到规划周期内所需要的输电能力，在满足各项技术指标的前提下使系统的费用最小的方案［1］。随着社会的发展，电网建设的脚步也在加快，产生了多种多样的输电网规划方法，多场景概率法便是其中一种。对于多场景下得出的多种方案，哪种更适合所有场景，这需要应用合理的综合决策方法，有效地评价各个方案的优劣，尽可能地避免产生不必要的经济损失、安全风险等，得到最为合理的综合决策。

目前对输电网规划综合决策方案的研究尚不成熟，常用到的方法有模糊评价法和层次分析法，但这两种方法都存在局限性，即专家赋权，使指标权重不可避免地受到专家的主观制约。本文将熵权法和TOPSIS法相结合，对基于多场景概率法得到的输电网规划方案进行综合决策，根据TOPSIS法进行客观科学的计算，得到更加客观真实的决策。

1 方案综合决策方法

1.1 熵权法

1.2 熵权TOPSIS法

2 综合决策方法

多场景下的输电网规划方法可以得到只适合于对应场景的n个最优方案，但实际情况却是所有可能的场景的集合，因此最终方案需要对各个最优方案综合分析后来确定。

应了解电网运行对电网结构的要求，针对输电网规划所得的方案建立科学、合理、完善的评价指标体系。除常规的评价指标，如经济性、可靠性之外，还可计及网络可承受的负荷扰动水平、发生事故后的电网调度能力等。就评价指标而言，如网损、投资费用、短路容量等是定量的，而装置的复杂程度及对外界的影响等则是定性的。对于定性指标，可通过隶属度函数等手段将其转化为定量指标，采用熵权法确定各个评价指标的熵值。确定各个指标的熵值后，对评价指标值进行标准化和归一化整理。

评价指标的性质并非一致,不可直接进行比较,所以评价前须统一指标类型，一般可将评价指标分为效益型、成本型、区间型三种类型［3］。对于效益型指标，其评价值越大越好,而成本型与之相反。对于输电网规划方案，其评价指标如建设和运行费用等，大多属于成本型。此外,评价值在某一区间内达到最优的指标属于区间型,如线路负载率，其值大,则线路出现过负荷的可能性增大；其值小,则线路的利用率降低，浪费资源，因此其最优值在某一区间内。而当期望区间是某一数值时,其为点值型指标。

此外，考虑各指标量纲不同及数量级上相差悬殊，对评价结果有所影响,须对评价指标进行标准化处理。本文采用式（2）对成本型指标值进行标准化处理。之后按照1.2节中的步骤（3）至（8）进行计算分析。

3 算例分析

本文根据文献［4］得到的多场景下输电网规划的结果，采用本文方法进行综合决策。将目标函数期望值作为评价指标，希望其越小越好，因此为成本型。表1所示为各场景下各规划方案的期望值，方案X6与X7期望值相同，视为同一方案。

表1 各场景下各方案期望值

由式（2）对表中评价指标进行标准化处理，进而由式（3）、式（4）计算出各指标熵权=（0.005 1，0.280 8，0.276 5，0.237 4，0.200 2）；得到加权后的评价指标矩阵Y：

由Y得理想解与负理想解分别为：

由式（6）、式（7）计算出待选方案指标值向量到理想解和负理想解的距离分别为

由式（8）计算各待选方案的相对贴近度可得

根据所得数据分析可知方案X4为最优方案，次优方案为X6（X7），第三为方案X5，而方案X1的评价结果最差。由表1中的数据不难看出，方案X4虽在场景5下罚值略大，但考虑到场景5发生的概率仅为10%，其影响较小，且方案X4在其余4个场景中都有较好的期望值，建线方案合理，可以作为综合最优方案。方案X6和X7的相对贴近度只与最优方案差0.000 2，其在各个场景下的期望值都较好，虽比X4要多建设一条输电线路，但不失为最优方案之选。方案X5的相对贴近度与最优方案相差0.000 6，其期望值在场景1到4下均大于方案X4，在场景5下期望值较小，但其结果偏于保守。

根据以上分析可知相对贴近度相差不大的几个方案各有其优缺点，设计者可以根据指定地区的特点和需要来选取最适合的方案，使其在实际的环境中发挥最佳适应能力。

4 结论

考虑多场景的输电网规划可以得到一系列适应于对应场景的最优方案，但每个方案并不是对于任意场景都具有最佳适应性。本文将熵权法与TOPSIS法结合，将其应用于多场景下输电网规划方案的综合决策，并结合实际算例详细阐明该方法的具体步骤。计算结果证明其在一定程度上弥补了多场景概率法的不足，且计算过程直观简单，易于理解，决策结果合理可信。

［1］ 程浩忠.电力系统规划［M］.北京：中国电力出版社，2008：111-115.

［2］ 聂宏展，吕盼，乔怡，等.基于熵权法的输电网规划方案模糊综合评价［J］.电网技术，2009（11）：60-64.

［3］ 吕盼，乔怡，葛丽婷.基于熵权TOPSIS法的输电网规划综合决策［M］.北京：华北电力大学学报，2010（4）：24 -28.

［4］ 高赐威，程浩忠，王旭.考虑场景发生概率的柔性约束电网规划模型［J］.中国电机工程学报，2004（11）：34-38.

［5］ 李昱龙.输电网规划方案综合评价方法研究与应用 ［D］.北京：华北电力大学，2012.

Comprehensive Decision-making of the Transmission Network Planning Under A Study on the Comprehensive Decision-making of the Planning Schemes for the Transmission Network Under Multi-scenarios Based on the Entropy Weight Method

LI Huai-zheng
（Urban Power Supply Branch of Chongqing Electric Power Corporation of SGCC，Chongqing 400015，China）

By combining the entropy weight method with the TOPSIS，this article introduces the choice of the soundest scheme of the comprehensive decision-making among several alternatives based on the comprehensive assessment of the planning schemes for the transmission network under multi-scenarios，which has been proved rational and valid through analyses of numerical examples．

planning of the transmission network；comprehensive decision-making；entropy weight method；TOPSIS；multiscenarios

TM715

A

1008-8032（2015）06-0035-03

2015-09-17

李怀政（1979-），工程师，主要从事线路运维检修管理工作。