一种适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法，解决了目前在机组群联合优化调度的应用中，该类科学决策方法还没有任何研究的技术问题。本发明专利技术实施例方法包括：对电力系统优化调度决策相关联的多个目标函数，通过多目标优化算法求解多目标优化调度的帕累托解集，得到全部候选解；对包括有候选解的候选解集合的属性进行置信度评价计算；根据置信度评价通过多层次结构及证据推理算法获取到候选解的总置信度；对总置信度进行效用分析确定最终调度解。

【技术实现步骤摘要】
一种适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法
本专利技术涉及电力系统优化调度领域，尤其涉及一种适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法。
技术介绍
电力系统优化调度，通常需要考虑多个目标，如发电成本、系统网损、电压稳定指数、电压偏差等指标，其实质是多目标优化问题。而且这些多目标通常相互冲突，如发电成本和电压稳定指数，因此不可能存在唯一的最优解使得这些目标同时达到最优。通过优化电力系统的多个目标得到的是一个集合，称为帕累托调度解集，且每个解之间不能相互支配。但是在实际的电力运行调度中，只能实施唯一的调度解，这就要求运行人员从帕累托调度解集中挑选唯一的而且合适的解作为最终调度方案。目前为止，常规多目标优化方法是通过加权方法将多目标转化为单一目标，电力系统科研人员多用这种方法，如何选择权系数是长期以来带有疑惑和争议的问题。然而，在可行解域中如何选择一个面对用户需求判断的最优解是一个复杂系统科学决策问题。由多目标随机优化产生的最优可行解需要科学的决策系统以决定最终的优化方案。传统的电力系统科研工作者常采用专家系统和基于规则的决策方法，然而这种方法需要完整的先验知识，不具有数学计算的功能，仅依据先验知识作判断，难以做出基于科学计算的决策。这种决策评估系统应考虑对实际问题的概念、属性和特征等数字和非数字量进行综合的科学计算，以做出科学的决策。在科学决策的应用过程中，需要考虑机组群联合优化调度过程中的先验知识，如政策、规章制度、条例和运行限制等信息，并对这些信息进行科学分析计算，以最终得出科学的决策。目前，在证据推理决策理论前沿科学家的参与下，将对多属性的证据推理方法进行研究，将不同类型决策信息的等价转换、基于效用和规则等价的信息转换等理论用于多目标高维随机优化可行解域中最优解确定的决策方法在小系统上得到了成功的应用。在证据推理的应用过程中，根据先验知识，并对这些信息进行科学计算，以做出科学决策，最终得出科学的结论。这种决策具有透明性、反推性、可量化性和非数据量处理的便利性。然而，在机组群联合优化调度的应用中，该类科学决策方法还没有任何研究。
技术实现思路
本专利技术实施例提供的一种适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法，解决了目前在机组群联合优化调度的应用中，该类科学决策方法还没有任何研究的技术问题。本专利技术实施例提供的一种适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法，包括：对电力系统优化调度决策相关联的多个目标函数，通过多目标优化算法求解多目标优化调度的帕累托解集，得到全部候选解；对包括有所述候选解的候选解集合的属性进行置信度评价计算；根据所述置信度评价通过多层次结构及证据推理算法获取到所述候选解的总置信度；对所述总置信度进行效用分析确定最终调度解。可选地，对包括有所述候选解的候选解集合的属性进行置信度评价计算具体包括：根据预置评价指标集合和预置评价等级集合，及通过多目标优化求得的所述候选解集合获取到置信度向量。可选地，所述预置评价指标集合为E＝{e1,e2,…,ei,…,eL}。可选地，所述预置评价等级集合为H＝{H1,H2,…,Hn,…,HN}。可选地，所述候选解集合为A＝{a1,a2,…,aj,…,aM}。可选地，所述置信度向量为S(ei(aj))＝{(Hn,βn,i(aj)),n＝1,…,N；i＝1,…,L；j＝1,…,M}。可选地，根据所述置信度评价通过多层次结构及证据推理算法获取到所述候选解的总置信度具体包括：根据所述置信度向量的所述置信度得到基本可信度mn,i＝ωiβn,i和不确定的基本可信度通过所述证据推理算法得到的总的基本可信度为根据所述总的基本可信度得到候选方案在评价等级集合上的所述置信度向量为根据所述置信度向量计算出所述总置信度{Hn}:和{H}:其中，βn(y)表示方案y在第n个评价等级上的总置信度，而βH(y)为决策者无法评定方案y的总不确定性置信度。可选地，对所述总置信度进行效用分析确定最终调度解具体包括：利用效用分析将所述总置信度的向量映射为效用值根据所述效用值计算最大效用值最小效用值和平均效用值根据所述平均效用值确定最终调度解。从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：本专利技术实施例提供的一种适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法，包括：对电力系统优化调度决策相关联的多个目标函数，通过多目标优化算法求解多目标优化调度的帕累托解集，得到全部候选解；对包括有候选解的候选解集合的属性进行置信度评价计算；根据置信度评价通过多层次结构及证据推理算法获取到候选解的总置信度；对总置信度进行效用分析确定最终调度解。本实施例中，通过电力系统优化调度决策相关联的多个目标函数，通过评估框架主要分为两大部分即多目标优化和证据决策。多目标优化主要是根据多个调度目标，首先进行优先度分析选出相对“重要”的指标，进而对其进行多目标优化得到帕累托解集，以作为候选解供调度员决策。证据决策主要是采用证据推理来融合决策者(调度员)针对候选解在各个调度目标(属性)上的置信度(确定性证据)。与此同时推理过程也考虑了调度员认知的不确定性(不确定性证据)，实现了确定和不确定的证据的有效融合，为决策提供科学依据从而选择合理的调度方案。证据决策这一过程主要包括三个步骤，即多属性分析，多证据推理和效用评估。多属性分析是指针对每个候选解，在不同的目标中进行多评价等级的置信度分析，这些置信度即作为确定性证据，同时考虑调度员认知的不确定性，即不完整的置信度作为不确定性证据；多证据推理是将这些不同的证据进行融合推理，以进行综合评估，得到每个候选解在不同评价等级上的置信度分布；效用评估利用效用函数将置信度分布转化为相应的单个效用值以直观选择出最优的调度方案，解决了目前在机组群联合优化调度的应用中，该类科学决策方法还没有任何研究的技术问题。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法的一个实施例的流程示意图；图2为多层次结构的证据推理的示意图；图3为优化发电成本和电压稳定指数得到的帕累托解集示意图；图4为融合多目标信息后的候选集置信度分布示意图；图5为候选解集对应的平均、最小和最大的效用值示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供的一种适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法，解决了目前在机组群联合优化调度的应用中，该类科学决策方法还没有任何研究的技术问题。为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，本专利技术实施例提供的一种适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法的一个实施例包括：101、对电力系统优化调度决策相关联的多个目标函数，通过多目标优化算法求解多目标优化调本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法，其特征在于，包括：对电力系统优化调度决策相关联的多个目标函数，通过多目标优化算法求解多目标优化调度的帕累托解集，得到全部候选解；对包括有所述候选解的候选解集合的属性进行置信度评价计算；根据所述置信度评价通过多层次结构及证据推理算法获取到所述候选解的总置信度；对所述总置信度进行效用分析确定最终调度解。

【技术特征摘要】
1.一种适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法，其特征在于，包括：对电力系统优化调度决策相关联的多个目标函数，通过多目标优化算法求解多目标优化调度的帕累托解集，得到全部候选解；对包括有所述候选解的候选解集合的属性进行置信度评价计算；根据所述置信度评价通过多层次结构及证据推理算法获取到所述候选解的总置信度；对所述总置信度进行效用分析确定最终调度解。2.根据权利要求1所述的适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法，其特征在于，对包括有所述候选解的候选解集合的属性进行置信度评价计算具体包括：根据预置评价指标集合和预置评价等级集合，及通过多目标优化求得的所述候选解集合获取到置信度向量。3.根据权利要求2所述的适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法，其特征在于，所述预置评价指标集合为E＝{e1,e2,…,ei,…,eL}。4.根据权利要求3所述的适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法，其特征在于，所述预置评价等级集合为H＝{H1,H2,…,Hn,…,HN}。5.根据权利要求4所述的适合于电力系统多目标优化调度决策的评估方法，其特征在于，所述候选解集合为A＝{a1,a...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾博川，唐升卫，黄缙华，李书杰，黄曙，尤毅，刘菲，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44