張鵬，劉天琪，李興源，趙達(dá)維，唐建

（1.四川大學(xué)電氣信息學(xué)院，成都610065；2.廣西電力調(diào)度控制中心，南寧530000）

基于改進(jìn)二階段法的黑啟動(dòng)方案有效性評(píng)估

張鵬1，劉天琪1，李興源1，趙達(dá)維1，唐建2

（1.四川大學(xué)電氣信息學(xué)院，成都610065；2.廣西電力調(diào)度控制中心，南寧530000）

將黑啟動(dòng)方案對(duì)后續(xù)網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)影響的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)效率指標(biāo)納入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，提出一種基于改進(jìn)二階段法的黑啟動(dòng)方案評(píng)估模型來(lái)解決黑啟動(dòng)方案優(yōu)選問(wèn)題。先利用三角模糊數(shù)的模糊層次賦權(quán)法計(jì)算各待評(píng)價(jià)指標(biāo)的初始權(quán)重，再結(jié)合各個(gè)方案的差異和偏好后得到各個(gè)方案期望的指標(biāo)權(quán)重，在此基礎(chǔ)上借助最小二乘法建立評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的優(yōu)化模型，求出最終最合理的指標(biāo)權(quán)重；其次提出了一種指標(biāo)優(yōu)劣度權(quán)重的計(jì)算方法來(lái)得到待評(píng)估方案指標(biāo)的優(yōu)劣度矩陣；最后由指標(biāo)權(quán)重結(jié)合各個(gè)方案指標(biāo)的優(yōu)劣度計(jì)算方案的綜合效率值。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了所提模型的科學(xué)性和實(shí)用性。

黑啟動(dòng)；模糊層次；二階段法；優(yōu)化模型；優(yōu)劣度；權(quán)重；綜合評(píng)估

電力系統(tǒng)黑啟動(dòng)是系統(tǒng)發(fā)生全停電后系統(tǒng)恢復(fù)策略中非常重要的問(wèn)題，根據(jù)全停電后系統(tǒng)狀態(tài)，再結(jié)合某些黑啟動(dòng)決策支持系統(tǒng)，可能會(huì)有多個(gè)可行的黑啟動(dòng)方案。因此，對(duì)這些黑啟動(dòng)方案進(jìn)行優(yōu)選評(píng)價(jià)，可為現(xiàn)場(chǎng)調(diào)度提供科學(xué)可靠的決策依據(jù)，對(duì)于保證系統(tǒng)在大停電后的快速恢復(fù)具有重大意義[1]。

將黑啟動(dòng)單項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)看作多目標(biāo)決策的目標(biāo)后，黑啟動(dòng)方案的綜合評(píng)估就成為多目標(biāo)綜合評(píng)估問(wèn)題。目前，多目標(biāo)評(píng)估方法主要包括：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA（data envelopmentanalysis）[1-2]、層次分析法AHP（analytic hierarchy process）[3]、模糊數(shù)學(xué)法[4]、關(guān)聯(lián)矩陣法[5]RMA（relationalmatrix analysis）。DEA是對(duì)權(quán)重的精細(xì)選擇，可能會(huì)造成決策結(jié)果與現(xiàn)實(shí)相悖，且不能實(shí)現(xiàn)方案的全排序。AHP依靠評(píng)價(jià)者的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)來(lái)設(shè)定判斷矩陣元素；應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)是對(duì)指標(biāo)重要等級(jí)進(jìn)行一系列模糊等級(jí)化；RMA則是將評(píng)估要素對(duì)于被評(píng)估者的重要程度進(jìn)行區(qū)別對(duì)待，這3種方法都具有一定的主觀性與隨意性。有學(xué)者將上述方法兩兩組合使用[6-7]，以獲得更準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)結(jié)果，然而，這仍然無(wú)法降低評(píng)估者主觀性帶來(lái)的影響。目前，確定指標(biāo)權(quán)重有主、客和主客觀結(jié)合3種方法。主觀法根據(jù)主觀判斷決定權(quán)系數(shù)，客觀性差但解釋性強(qiáng)；客觀法多數(shù)情況下客觀性強(qiáng)，但有時(shí)得出的權(quán)重會(huì)與實(shí)際指標(biāo)的重要程度相反，且解釋性較差；文獻(xiàn)[8]將主觀權(quán)重與商權(quán)用一個(gè)有效性系數(shù)加權(quán)結(jié)合，但有效性系數(shù)的確定也具有主觀性。此外，在現(xiàn)有黑啟動(dòng)方案評(píng)估中，少有將方案對(duì)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的影響納入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。由于不同的黑啟動(dòng)方案對(duì)系統(tǒng)后續(xù)恢復(fù)的影響有差異[9]，將方案對(duì)網(wǎng)架重構(gòu)的影響計(jì)入評(píng)估過(guò)程是必要的。

二階段法是一種基于最優(yōu)理論的評(píng)估方法，指標(biāo)權(quán)重的優(yōu)化模型既兼顧了對(duì)指標(biāo)的偏好，也減小了主觀隨意性，能有效修正單一賦權(quán)法，避免“賦權(quán)不公正”的出現(xiàn)，進(jìn)而使最終的指標(biāo)權(quán)重客觀、真實(shí)、有效[10]。本文在電網(wǎng)黑啟動(dòng)方案評(píng)估中引入改進(jìn)的二階段法，該方法借助模糊層次分析賦權(quán)法得到指標(biāo)的初始權(quán)重；其次，提出一種指標(biāo)優(yōu)劣度權(quán)重的計(jì)算方法，用待評(píng)估方案指標(biāo)的優(yōu)劣度矩陣替代指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣。最后由指標(biāo)權(quán)重結(jié)合各方案指標(biāo)優(yōu)劣度計(jì)算各個(gè)方案的綜合效率值并進(jìn)行排序。

1 黑啟動(dòng)方案的評(píng)估指標(biāo)和評(píng)估策略

1.1 確定黑啟動(dòng)方案評(píng)估指標(biāo)

黑啟動(dòng)過(guò)程中主要考慮的因素有啟動(dòng)路徑中電壓等級(jí)的轉(zhuǎn)變、恢復(fù)線路的長(zhǎng)度、路徑恢復(fù)需要的啟動(dòng)時(shí)間、被啟動(dòng)電源的優(yōu)先等級(jí)、被啟動(dòng)機(jī)組的容量和是否通過(guò)技術(shù)校驗(yàn)。有關(guān)這些方面的黑啟動(dòng)方案評(píng)估原則在文獻(xiàn)[3-4]中已有詳細(xì)闡述。本文主要闡述黑啟動(dòng)方案對(duì)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)后續(xù)恢復(fù)的影響以及怎樣獲取網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)效率值。

在初始黑啟動(dòng)階段完成后，全黑系統(tǒng)進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)階段，黑啟動(dòng)方案的不同導(dǎo)致對(duì)后續(xù)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)恢復(fù)程度的不同，直接關(guān)系到后續(xù)工作能否順利進(jìn)行，目前對(duì)黑啟動(dòng)方案的研究，只考慮了各方案在初始階段的表現(xiàn)，導(dǎo)致了評(píng)估指標(biāo)體系不完整，評(píng)估結(jié)果不夠準(zhǔn)確。為了完善指標(biāo)體系，提升評(píng)估準(zhǔn)度，把方案對(duì)網(wǎng)架重構(gòu)的影響計(jì)入評(píng)估過(guò)程是必要的，最后將網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)效率指標(biāo)從這種影響中提煉出來(lái)并納入到黑啟動(dòng)方案評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，可使黑啟動(dòng)方案的評(píng)估更加全面[9]。

文獻(xiàn)[11]將系統(tǒng)停電損失結(jié)合發(fā)電容量恢復(fù)后，通過(guò)最短路徑法與交叉粒子群算法對(duì)不同黑啟動(dòng)方案下網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)過(guò)程中的機(jī)組出力和負(fù)荷恢復(fù)進(jìn)行優(yōu)化求解。目標(biāo)函數(shù)為重構(gòu)過(guò)程單位時(shí)間機(jī)組發(fā)電量最大和負(fù)荷停電損失最小?；诖耍趩?dòng)方案的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)效率應(yīng)盡量高。

針對(duì)以上原則，本文選取的黑啟動(dòng)評(píng)價(jià)指標(biāo)集合由電壓轉(zhuǎn)換次數(shù)G1、線路長(zhǎng)度G2、被啟動(dòng)電源后邊負(fù)荷的重要等級(jí)G3、啟動(dòng)時(shí)間G4、被啟動(dòng)機(jī)組容量G5、技術(shù)校驗(yàn)優(yōu)劣G6、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)效率G7，七項(xiàng)指標(biāo)組成。

1.2 評(píng)估策略

具體的評(píng)估策略如圖1所示。

圖1 黑啟動(dòng)綜合評(píng)估策略Fig.1 Comprehensiveevaluation strategy for black-start

2 基于改進(jìn)二階段法的黑啟動(dòng)方案評(píng)估模型

假設(shè)有n個(gè)通過(guò)技術(shù)校驗(yàn)的待評(píng)估的黑啟動(dòng)方案，其中每個(gè)方案對(duì)應(yīng)有m個(gè)待評(píng)估指標(biāo)屬性，組成了方案集合S={Si}（i=1，2，…，n），待評(píng)估指標(biāo)集合G={Gj}（j=1，2，…，m）。第i個(gè)黑啟動(dòng)方案的第j指標(biāo)的屬性值表示為cij（j=1，2，…，m）。構(gòu)成初始決策矩陣C={cij}n×m。改進(jìn)二階段法的具體評(píng)估過(guò)程如下。

2.1 決策矩陣標(biāo)準(zhǔn)化

評(píng)價(jià)方案的評(píng)價(jià)指標(biāo)有成本型和效益型兩種，成本型指標(biāo)越小越好，效益型指標(biāo)越大越好。根據(jù)黑啟動(dòng)基本原則結(jié)合相關(guān)規(guī)程，電壓轉(zhuǎn)換次數(shù)要盡可能少，恢復(fù)路徑長(zhǎng)度要盡量短，啟動(dòng)時(shí)間要盡量短，被啟動(dòng)電源或負(fù)荷等級(jí)要盡量高（1級(jí)為最高等級(jí)），所以這4項(xiàng)指標(biāo)為成本型指標(biāo)。被啟動(dòng)機(jī)組容量要盡量大，技術(shù)校驗(yàn)優(yōu)劣值要盡量大，網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)效率值要盡量高，所以這3項(xiàng)指標(biāo)為效益型指標(biāo)?；诖?，對(duì)初始決策矩陣C進(jìn)行如下標(biāo)準(zhǔn)化處理。

對(duì)于效益型指標(biāo)：

對(duì)于成本型指標(biāo)：

式中：cij為第i個(gè)黑啟動(dòng)方案的第j指標(biāo)的屬性值，Ej=max{cij|1≤i≤n}為效益型指標(biāo)列的最大值；ej=min{cij|1≤i≤n}為成本型指標(biāo)列的最小值；rij為各指標(biāo)規(guī)范化后的值，構(gòu)成標(biāo)準(zhǔn)化矩陣R= {rij}n×m。

由于電壓轉(zhuǎn)換次數(shù)這項(xiàng)指標(biāo)可能出現(xiàn)指標(biāo)屬性值為零的情況，故對(duì)于此項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理為

2.2 一階段賦權(quán)

2.2.1 基于模糊層次分析法的主觀權(quán)重的確定

由于專家在確定比較判斷矩陣時(shí)存在主觀判斷性，針對(duì)這種不確定因素，利用三角模糊數(shù)[12]（模糊數(shù)越大越重要）形成比較判斷矩陣，由矩陣計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重并取得排序。

判斷矩陣中的每3個(gè)模糊數(shù)表示各種待評(píng)價(jià)指標(biāo)針對(duì)黑啟動(dòng)的相對(duì)重要性。指標(biāo)集合為G= {G1，G2，…，Gm}。bjk=[ljk，zjk，pjk]代表專家認(rèn)為的指標(biāo)j相比于指標(biāo)k重要程度的三角模糊數(shù)判斷，左右兩個(gè)模糊數(shù)ljk，pjk為專家判斷的模糊程度，pjk-ljk越小表示該專家判斷的模糊度越低，反之越高。由兩兩指標(biāo)比較而得的三角模糊數(shù)構(gòu)成了最后的模糊判斷矩陣B=（bjk）m×m。

根據(jù)模糊矩陣B計(jì)算可得指標(biāo)j相比于其他待評(píng)估指標(biāo)的模糊相對(duì)權(quán)重向量為

得到指標(biāo)的模糊相對(duì)權(quán)重向量以后，將其中的3個(gè)三角模糊數(shù)明晰化，得到指標(biāo)的主觀權(quán)重并排序。本文按文獻(xiàn)[13-14]確定Qj（lj，zj，pj）對(duì)應(yīng)的主觀權(quán)重為

式中，xj為指標(biāo)j的權(quán)重，j∈（1，m）。

2.2.2 各方案期望的指標(biāo)權(quán)重的確定

根據(jù)各個(gè)待評(píng)估方案在指標(biāo)屬性值上的差異以及對(duì)某些指標(biāo)的偏好不同，可計(jì)算每個(gè)待評(píng)估黑啟動(dòng)方案所期望的指標(biāo)權(quán)重。由于已得到指標(biāo)的初始權(quán)重為x（jj=1，2，…，m），則第i個(gè)待評(píng)估方案Si的第j個(gè)期望的指標(biāo)權(quán)重計(jì)算式為

分析式（6）可知，那些在綜合決策值中所占比例較大的指標(biāo)能獲得更高的指標(biāo)權(quán)重，所以，不同黑啟動(dòng)方案的決策者都希望作用較大的那些指標(biāo)分得更大的權(quán)重，反之就獲得更小的權(quán)重，即按照這種方法得到黑啟動(dòng)方案Si期望的指標(biāo)權(quán)重向量

2.3 二階段賦權(quán)

將方案期望的指標(biāo)權(quán)重與指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣相加權(quán)得方案Si的綜合效率值為

如果存在最終指標(biāo)權(quán)重wj（j=1，2，…，m），可以使得所有待評(píng)估黑啟動(dòng)方案的綜合效率值有最小的偏差，根據(jù)最小二乘法建立評(píng)估指標(biāo)權(quán)重計(jì)算的優(yōu)化模型[10]為

對(duì)于式（8），利用拉格朗日函數(shù)法求解，能得到最終精確解W=[w1，w2，…，wm]，組成該向量的系數(shù)就是所求待評(píng)估指標(biāo)的最終指標(biāo)權(quán)重。

2.4 待評(píng)估黑啟動(dòng)方案同項(xiàng)指標(biāo)優(yōu)劣度計(jì)算方法

已知S={Si}（i=1，2，…，n）為待評(píng)估方案集合，每一個(gè)待評(píng)估的方案中，都包含相同的指標(biāo)體系G={Gj}（j=1，2，…，m），各個(gè)待評(píng)估方案針對(duì)同一指標(biāo)Gm，都有各自指標(biāo)實(shí)際屬性值，根據(jù)所有待評(píng)估方案的該項(xiàng)指標(biāo)值，可以找到一個(gè)相對(duì)最優(yōu)和一個(gè)相對(duì)最劣的指標(biāo)值，由實(shí)際的指標(biāo)值與最優(yōu)指標(biāo)值或者最劣指標(biāo)值的差可以得到該方案該項(xiàng)指標(biāo)的得分，然后根據(jù)所有待評(píng)估方案的同一指標(biāo)的打分來(lái)構(gòu)造同一指標(biāo)的相對(duì)優(yōu)劣度計(jì)算矩陣，最后由矩陣計(jì)算得出不同方案同一指標(biāo)的優(yōu)劣度權(quán)重。由于這里的指標(biāo)得分是根據(jù)每個(gè)方案相應(yīng)指標(biāo)的實(shí)際值計(jì)算得來(lái)，所以在構(gòu)造優(yōu)劣度計(jì)算矩陣的時(shí)候就避免了傳統(tǒng)AHP判斷矩陣設(shè)定矩陣元素的主觀性和隨意性。此外由矩陣計(jì)算出來(lái)的指標(biāo)優(yōu)劣度所組成的方案指標(biāo)優(yōu)劣度集合更能體現(xiàn)各方案指標(biāo)的差異度，使最終得到的方案的綜合效率值更具區(qū)分性，便于決策者更明晰的決策。具體步驟如下。

1）根據(jù)不同方案同一項(xiàng)指標(biāo)的實(shí)際屬性值計(jì)算各個(gè)方案各項(xiàng)指標(biāo)的分?jǐn)?shù)。

成本型指標(biāo)：

式中：Cij表示方案i指標(biāo)j的指標(biāo)得分?jǐn)?shù)值；cmaxj和cminj分別表示所有方案中指標(biāo)j的最大值和最小值。η∈（1，8），具體數(shù)值由該項(xiàng)指標(biāo)的重要程度和最優(yōu)值優(yōu)于最劣值的程度共同決定后設(shè)置。

2）根據(jù)不同方案同一項(xiàng)指標(biāo)的分?jǐn)?shù)構(gòu)造不同方案同一項(xiàng)指標(biāo)的優(yōu)劣度權(quán)重的計(jì)算矩陣P。

令：

式中，Chkj表示方案h和方案k同一指標(biāo)j之間的分?jǐn)?shù)差。

當(dāng)Chkj≥0時(shí)有

當(dāng)Chkj＜0時(shí)有

由式（12）和式（13）計(jì)算出來(lái)的值，組成計(jì)算矩陣P的元素。

2.5 方案綜合效率的計(jì)算及排序

綜合加權(quán)上文計(jì)算出的最終指標(biāo)權(quán)重和最終各個(gè)待評(píng)估黑啟動(dòng)方案的指標(biāo)優(yōu)劣度權(quán)重，可以計(jì)算各個(gè)待評(píng)估黑啟動(dòng)方案的綜合效率值為

傳統(tǒng)二階段法對(duì)于綜合效率的計(jì)算式為

傳統(tǒng)二階段法和改進(jìn)二階段法對(duì)于綜合效率值相近方案的效率差異度計(jì)算式為

再對(duì)Fi進(jìn)行排序，方案綜合效率值越高，表示該方案越優(yōu)，反之越劣，調(diào)度人員可根據(jù)方案優(yōu)劣排序選擇最合理的黑啟動(dòng)方案。

3 算例分析

為了驗(yàn)證本文方法的實(shí)用性和有效性，選取文獻(xiàn)[6]中通過(guò)技術(shù)校驗(yàn)并參與評(píng)估的6套方案（方案1、2、3、4、6、7），具體的路徑描述在文獻(xiàn)[6]表3的評(píng)估列表中有詳細(xì)記錄。其各項(xiàng)指標(biāo)G1~G7的統(tǒng)計(jì)值如表1所示。

表1 參與評(píng)估的方案指標(biāo)值Tab.1 Index valuesof black-startp lans for assessment

按照本文所提評(píng)估策略，首先根據(jù)式（1）~式（3）形成標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣R為

聘請(qǐng)3位專家，由專家給出模糊比較判斷矩陣，根據(jù)3個(gè)專家的權(quán)重，將3個(gè)模糊比較判斷矩陣合成一個(gè)矩陣。由式（4）和式（5）計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的專家主觀權(quán)重，結(jié)果如表2所示。

表2 各指標(biāo)的主觀權(quán)重Tab.2 Subjectiveweightsof each index

由初始主觀權(quán)重結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化矩陣R，按照式（6）計(jì)算各待評(píng)估黑啟動(dòng)方案的期望指標(biāo)權(quán)重，結(jié)果如表3所示。

表3 各待評(píng)估方案期望的指標(biāo)權(quán)重Tab.3 Expected index weightsof black-start plans for assessment

結(jié)合指標(biāo)主觀權(quán)重和各方案期望的指標(biāo)權(quán)重，由指標(biāo)權(quán)重優(yōu)化模型，得到最終的指標(biāo)權(quán)重結(jié)果如表4所示。

表4 各指標(biāo)的最終權(quán)重Tab.4 Final index weights

分析各個(gè)待評(píng)估黑啟動(dòng)方案的實(shí)際指標(biāo)屬性值，根據(jù)第2.4節(jié)所提方法構(gòu)造計(jì)算矩陣P，由矩陣P計(jì)算各方案每項(xiàng)指標(biāo)的優(yōu)劣度權(quán)重。本文通過(guò)分析各項(xiàng)指標(biāo)，式（9）和式（10）中的值統(tǒng)一取為3。計(jì)算結(jié)果如表5所示。

表5 各方案指標(biāo)的優(yōu)劣度權(quán)重Tab.5 Excellent-inferior index weightsof black-start plans

由指標(biāo)的最終權(quán)重和各方案指標(biāo)的優(yōu)劣度權(quán)重，根據(jù)式（15）和式（16）分別用改進(jìn)和傳統(tǒng)的二階段法計(jì)算方案的綜合效率值，另外附加模糊層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、層次化數(shù)據(jù)包絡(luò)法針對(duì)該算例的計(jì)算結(jié)果，如表6所示。

表6 待評(píng)估方案的綜合效率值Tab.6 Overallefficiency valuesof black-start plans for assessment

由綜合效率評(píng)估值可知，本文方法最終確定的排序是S2＞S1＞S3＞S4＞S6＞S5。對(duì)比其他幾種評(píng)估方法，首先，改進(jìn)二階段法也能使效率指數(shù)都為1的方案得到更深入的比較，且與模糊層析分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、層次化數(shù)據(jù)包絡(luò)法評(píng)估結(jié)果基本一致，驗(yàn)證了其正確性和有效性；其次二階段法賦權(quán)相比其他賦權(quán)法更客觀、真實(shí)、有效，能得到更合理的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)而得到更真實(shí)的評(píng)估結(jié)果；最后，對(duì)比這幾種評(píng)估方法，最有效的兩個(gè)方案都是方案2和方案1，分析數(shù)據(jù)可知，這兩個(gè)方案無(wú)論是初期表現(xiàn)還是后續(xù)恢復(fù)效果都是非常優(yōu)秀的，本文添加了重構(gòu)效率指標(biāo)后，能更加全面評(píng)估方案的優(yōu)劣，也為完善黑啟動(dòng)方案評(píng)估指標(biāo)體系提供了一個(gè)有效的手段。

此外，分析兩組綜合效率很接近方案的效率百分差。由式（17）用傳統(tǒng)的二階段法計(jì)算得到方案4和方案6的差異度為3.17%，而用改進(jìn)二階段法計(jì)算的差異度為10.40%；傳統(tǒng)二階段法計(jì)算方案1和方案2的差異度為7.55%，而用改進(jìn)二階段法計(jì)算的差異度為8.48%。比較可得，改進(jìn)的二階段法比傳統(tǒng)二階段法在待評(píng)估方案優(yōu)劣非常相近的時(shí)候，得出的評(píng)估結(jié)果更具有區(qū)分性，能更好地幫助決策者果斷且準(zhǔn)確地做出決策。

4 結(jié)語(yǔ)

將黑啟動(dòng)方案對(duì)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)后續(xù)恢復(fù)影響的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)效率指標(biāo)納入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，提出一種基于改進(jìn)二階段法的黑啟動(dòng)方案評(píng)估模型，首先，網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)效率指標(biāo)的納入使得指標(biāo)體系更加完善豐富；其次應(yīng)用三角模糊數(shù)的模糊層次分析法本身就考慮了主觀判斷的模糊性，再結(jié)合各個(gè)方案的差異和偏好信息后利用最小二乘法建立指標(biāo)權(quán)重的優(yōu)化模型，求出的最終指標(biāo)權(quán)重就更為客觀、科學(xué)，更有說(shuō)服力；最后利用各待評(píng)估方案中各同項(xiàng)指標(biāo)的差異性，構(gòu)造指標(biāo)相對(duì)優(yōu)劣度計(jì)算矩陣，得到指標(biāo)優(yōu)劣度。由各個(gè)方案指標(biāo)優(yōu)劣度結(jié)合指標(biāo)權(quán)重計(jì)算綜合效率的方法使方案評(píng)估結(jié)果更準(zhǔn)確，更具有區(qū)分性。應(yīng)用實(shí)例驗(yàn)證了所提模型的有效性和實(shí)用性。

[1]劉艷，顧雪平，張丹（Liu Yan，Gu Xueping，Zhang Dan）．基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型的電力系統(tǒng)黑啟動(dòng)方案相對(duì)有效性評(píng)估（Dataenvelopmentanalysisbased relativeeffectivenessassessmentof power system black-startplans）[J]．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)（Proceedingsof the CSEE），2006，26（5）：32-37，94.

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Assessmentof Black-start Plans Based on Improved Two-stageMethod

ZHANGPeng1，LIU Tianqi1，LIXingyuan1，ZHAODawei1，TANG Jian2
（1.Schoolof Electrical Engineering and Information，Sichuan University，Chengdu 610065，China；2.GuangxiPower Dispatching and ControlCenter，Nanning 530000，China）

Putting the network-reconfiguration efficiency indexwhich isbased on the influencesofblack-startplans on the following network-reconfiguration，amodelbased on improved two-stagemethod forblack-startplansassessment is proposed to solve the issuesofoptimalselection ofblack-startplans.Firstly，thispaperapplies triangular fuzzy analytic hierarchy process to confirm initial index weights，then combineswith difference and preference information ofblackstart plans，calculates the expected index weights of each plans，on this basis，this paper uses the least squares method，and establishes the optimizationmodel of index weight to determine the final and reasonable index weights. Secondly，amethod is proposed for calculating index′s excellentand inferior correlation to structure confirm matrix of black-start plans.Finally，this paper combines index weightswith index′s excellentand inferior correlation to obtain the overallefficiency values ofblack-startplans for assessment.Example demonstrates the scientific and practicability of the proposedmodel.

black-start；fuzzy analytic hierarchy process；two-stagemethod；optimizationmodel；excellentand inferior correlation；weight；synthetic evaluation

TM614；TM74

A

1003-8930（2015）04-0073-06

10.3969/j.issn.1003-8930.2015.04.013

張鵬（1989—），男，通信作者，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析計(jì)算及穩(wěn)定。Email：zhangpeng1305@126.com

2014-04-11；

2014-10-30

廣西電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目（GDD20121207045 12H1377）

劉天琪（1962—），女，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析計(jì)算與穩(wěn)定控制、高壓直流輸電和調(diào)度自動(dòng)化。Email：tqliu@sohu.com

李興源（1945—），男，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析、穩(wěn)定和控制。Email：Xingyuanli@netease.com