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國際電網(wǎng)評價(jià)關(guān)鍵指標(biāo)“一流水平”量化評估

2016-10-11 04:48:10黃俊輝顧文琦
關(guān)鍵詞:一流關(guān)鍵區(qū)間

王 旭,黃俊輝,談 健,韓 俊,顧文琦,韓 旭

(1.國網(wǎng)江蘇省電力公司,南京 210000;2.國網(wǎng)江蘇省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,南京 210000;3.華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,北京 102206)

國際電網(wǎng)評價(jià)關(guān)鍵指標(biāo)“一流水平”量化評估

王旭1,黃俊輝2,談健2,韓俊2,顧文琦3,韓旭3

(1.國網(wǎng)江蘇省電力公司,南京210000;2.國網(wǎng)江蘇省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,南京210000;3.華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,北京102206)

為了對電網(wǎng)評價(jià)關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行量化評估和確定國際電網(wǎng)“一流水平”區(qū)間,該文選取國際通用、可綜合反映電網(wǎng)整體發(fā)展與運(yùn)營管理水平的8項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo),構(gòu)建世界范圍內(nèi)的關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)庫;分別通過五分位法、最優(yōu)分割法以及K-means聚類法3種不同數(shù)據(jù)分析方法對每項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行量化評估,根據(jù)不同“一流水平”區(qū)間劃分結(jié)果,分析不同方法評估不同類型指標(biāo)的優(yōu)劣性,結(jié)合實(shí)際情況,確定每項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)的一流水平,為電網(wǎng)評估提供參考借鑒。

關(guān)鍵指標(biāo);數(shù)據(jù)庫;一流水平;量化評估

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和技術(shù)裝備的進(jìn)步,電網(wǎng)功能逐步體現(xiàn)豐富化、多樣化,社會(huì)對電網(wǎng)服務(wù)的要求也越來越高,不僅直接服務(wù)于用戶、發(fā)電商,與地方政府、監(jiān)管方關(guān)系密切,同時(shí)也需適應(yīng)能源資源環(huán)境變化、促進(jìn)生態(tài)環(huán)境優(yōu)化。

目前對標(biāo)管理大多只選取歐美少數(shù)幾個(gè)發(fā)達(dá)國家進(jìn)行綜合比較,樣本數(shù)據(jù)少,很多指標(biāo)難以代表國際先進(jìn)水平,對標(biāo)結(jié)果對電網(wǎng)運(yùn)營專業(yè)績效的提升意義不強(qiáng)。因此,選取國際通用電網(wǎng)評價(jià)關(guān)鍵指標(biāo)[1],在國際整體樣本庫的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)分級處理,量化評估的電網(wǎng)評價(jià)關(guān)鍵指標(biāo)“一流水平”區(qū)間將更具代表性和針對性,對各專業(yè)部門緊扣指標(biāo)開展診斷分析,制定指標(biāo)提升舉措更具現(xiàn)實(shí)意義。

縱觀其他領(lǐng)域,應(yīng)用數(shù)據(jù)分級的研究范圍和成果主要包括以下兩方面。一方面,聚類分析理論是目前數(shù)據(jù)分級研究和應(yīng)用的重點(diǎn),F(xiàn)isher[2]提出的最優(yōu)分割法作為有序數(shù)列分級方法之一,多被應(yīng)用于機(jī)床熱關(guān)鍵點(diǎn)分析[3]、河流流域汛期分期[4]等領(lǐng)域;MacQueen提出了K-means算法[5],總結(jié)了Cox[6]、Fisher[2]、Sebestyen[7]等的研究成果,給出了K-means算法的詳細(xì)步驟,并用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行了證明;Hartigan[8]對聚類算法進(jìn)行了系統(tǒng)的論述。另一方面,對于數(shù)據(jù)分級的指標(biāo)無量綱化處理,眾多學(xué)者提出了不同方法?,F(xiàn)實(shí)應(yīng)用中,定量型的指標(biāo)通常分為效益型、成本型、固定型、區(qū)間型和偏離型5類[9]。文獻(xiàn)[10]將線性比例變換方法和極差變換方法結(jié)]合,提出了新的指標(biāo)無量綱化處理方法。文獻(xiàn)[11]在此基礎(chǔ)上分析了指標(biāo)一致化與無量綱化對線性綜合評價(jià)結(jié)果的影響。文獻(xiàn)[12]分析發(fā)現(xiàn)采用極差變換法計(jì)算的數(shù)值要小于比例法,相對差值達(dá)64.44%。

本文首先根據(jù)國際先進(jìn)電網(wǎng)評價(jià)體系構(gòu)建情況選取8項(xiàng)電網(wǎng)評價(jià)關(guān)鍵指標(biāo),并將指標(biāo)分為正向型、逆向型與適中型,采用極差變換法來進(jìn)行指標(biāo)無量綱化處理并分別選用最優(yōu)分割法、五分位法以及K-Means法進(jìn)行量化評估,分析不同方法評估不同類型指標(biāo)的優(yōu)劣性,結(jié)合實(shí)際情況,確定每項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)的“一流水平”。

1 電網(wǎng)評價(jià)關(guān)鍵指標(biāo)的選取

通過調(diào)研比較和實(shí)施效果評估,較有代表性的電網(wǎng)評價(jià)體系包括歐盟供電質(zhì)量評價(jià)體系、美國GMI評價(jià)體系、韓國可持續(xù)經(jīng)營管理體系等。對國際先進(jìn)電網(wǎng)評價(jià)體系的指標(biāo)構(gòu)建層次梳理及統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),各國在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、發(fā)電裝機(jī)、電源結(jié)構(gòu)等方面情況各不相同,但評價(jià)體系構(gòu)建主要包含“不限電、少停電、用好電”3個(gè)維度,相關(guān)維度的釋義與指標(biāo)劃分如圖1所示。“不限電”是一流電網(wǎng)供應(yīng)最基本的要求,即電力資源充裕,網(wǎng)架結(jié)構(gòu)堅(jiān)強(qiáng),運(yùn)行安全穩(wěn)定;“少停電”是對一流電網(wǎng)可靠性、經(jīng)濟(jì)運(yùn)營的主要目標(biāo),要求優(yōu)化電網(wǎng)結(jié)構(gòu)、科學(xué)調(diào)度和運(yùn)維,提高供電的可靠性;“用好電”是電力公司乃至整個(gè)電力行業(yè)真正的社會(huì)責(zé)任,需要支持新能源發(fā)展,及時(shí)完成清潔能源入網(wǎng)項(xiàng)目規(guī)劃及建設(shè)工作,提升電網(wǎng)對清潔能源的接納能力。

綜上所述,本文從“不限電”、“少停電”、“用好電”3個(gè)維度出發(fā),選取國際通用、社會(huì)公眾關(guān)注度較高、較為宏觀和綜合反映電網(wǎng)整體發(fā)展與運(yùn)營管理水平、目標(biāo)導(dǎo)向性較強(qiáng)的8項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)作為量化評估對象。同時(shí)根據(jù)指標(biāo)特性,將8項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)分為正向型(指標(biāo)越大越好)、適中型(指標(biāo)在某個(gè)區(qū)間內(nèi)最優(yōu))和逆向型(指標(biāo)越小越好)。

圖1 關(guān)鍵指標(biāo)體系詮釋Fig.1 Interpretation diagram of key indicators system

2 評估方法概述

本文應(yīng)用五分位法、最優(yōu)分割法以及K-means聚類法分別對8項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行量化評估。

2.1基于五分位法的關(guān)鍵指標(biāo)“一流水平”量化評估

首先以極差變換法對指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理,然后在指標(biāo)樣本充足的情況下(10個(gè)以上),符合正態(tài)分布的,取五分級中的最優(yōu)段分級值作為“一流水平”的基準(zhǔn),5段區(qū)間分界點(diǎn)分別為為指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差)。

五分位法計(jì)算流程如圖2所示。

進(jìn)而進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn),如表1所示,A、B、C、D 和E段分別為前文中的5個(gè)區(qū)間。

不符合正態(tài)分布的指標(biāo),依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的樣本分位比例按16%、37%、63%、84%分別設(shè)置4個(gè)分位數(shù),以排列在前16%內(nèi)樣本的值作為“一流水平”基準(zhǔn)。

2.2基于最優(yōu)分割法的關(guān)鍵指標(biāo)“一流水平”量化

評估

最優(yōu)分割法通過級間指標(biāo)誤差最小化來盡可能合理劃分級內(nèi)指標(biāo),主要圍繞指標(biāo)間的距離展開,該方法的具體計(jì)算過程如圖3所示。在確定不同級數(shù)的區(qū)間后,最優(yōu)分割法以損失函數(shù)來確定具體的指標(biāo)劃分級數(shù)。損失函數(shù)為

表1 正態(tài)分布檢驗(yàn)表Tab.1 Normality Test table

式中:it表示第t個(gè)級的第一個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù);it+1-1表示第t+1個(gè)級的第1個(gè)數(shù)據(jù)的前一個(gè)數(shù)據(jù);也就是第t個(gè)級的最后一個(gè)數(shù)據(jù);D(it,it+1-1)表示第t個(gè)去區(qū)間的級內(nèi)損失;L[b(n,k)]表示將n個(gè)數(shù)據(jù)分為k個(gè)級別后的級內(nèi)損失之和。

此時(shí)可作L[b(n,k)]隨k變化的趨勢圖,觀察相應(yīng)的拐點(diǎn),此拐點(diǎn)則是在n已知的情形下使得L[b(n,k)]最小化的k值。

圖3 最優(yōu)分割法計(jì)算流程Fig.3 Flow chart of optimum partition method

2.3基于K-Means聚類法的關(guān)鍵指標(biāo)“一流水平”量化評估模型

K-means法是典型的基于距離的聚類算法,采用距離作為相似性的評價(jià)指標(biāo),即認(rèn)為兩個(gè)對象的距離越近,其相似度就越大。

具體步驟如圖4所示。

圖4 K-Means法計(jì)算流程Fig.4 Flow chart of K-Means method

選取歐氏距離確定每個(gè)指標(biāo)與質(zhì)心間的距離,由于電網(wǎng)評價(jià)指標(biāo)均為一維指標(biāo),因此距離為兩者之間差的絕對值,相關(guān)定義為

式中:xi為第i個(gè)指標(biāo);yj為第 j個(gè)質(zhì)心;M為指標(biāo)個(gè)數(shù);K為質(zhì)心個(gè)數(shù)。

3 算例分析

3.1樣本數(shù)據(jù)

如表2所示,根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的最近年份可取原則,基于8項(xiàng)電網(wǎng)評價(jià)關(guān)鍵指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)庫覆蓋世界各洲的33個(gè)國家,具有全面性和代表性。

3.2算例結(jié)果展示

應(yīng)用五分位法計(jì)算時(shí),對數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)分布性檢驗(yàn)后決定其劃分依據(jù);最優(yōu)分割法計(jì)算過程中需要通過損失函數(shù)圖的拐點(diǎn)來確定最優(yōu)分級數(shù),從而選擇最優(yōu)分級數(shù)下的一流區(qū)間作為該方法的最終計(jì)算結(jié)果;為了方便進(jìn)行比較,K-Means法的分級數(shù)均定義為5級。其流程如圖4所示。

在選用以上3種方法進(jìn)行量化評估后,通過進(jìn)一步分析研究,在確定最終“一流水平”量化評估區(qū)間過程中考慮以下情形。

(1)由于最優(yōu)分割法在計(jì)算過程中重點(diǎn)考慮了指標(biāo)級間距離,因此在進(jìn)行一流區(qū)間量化的過程中會(huì)受到樣本中偏離均值較大的數(shù)據(jù)干擾,出現(xiàn)一流區(qū)間范圍過大的現(xiàn)象,例如系統(tǒng)平均停電時(shí)間與系統(tǒng)平均停電次數(shù)中的南非、巴西等國的數(shù)據(jù)。而五分位法相對可以較好地避免上述情形。因此,五分位法相對適合量化數(shù)據(jù)分布散亂、數(shù)值差距明顯的指標(biāo)。

(2)K-Means法在劃分一流區(qū)間的過程中,采用質(zhì)心聚類的思想,處理適中型指標(biāo)時(shí),一定程度上均衡了指標(biāo)數(shù)值與分布狀態(tài)對分類所造成的影響,因此得出的“一流水平”量化區(qū)間相對于另兩種方法相對更精確。

(3)對于系統(tǒng)供缺電量(ENS)指標(biāo),五分位法量化的一流區(qū)間內(nèi)的國家為瑞典、捷克、匈牙利,K-Means法量化的一流區(qū)間國家是瑞典、捷克、匈牙利語葡萄牙和波蘭,而葡萄牙與捷克之間的歐式距離較大,則選取五分位法作為一流區(qū)間量化評估方法較為合理。

(4)對于清潔能源占比指標(biāo),最優(yōu)分割法與KMeans法量化區(qū)間范圍較為接近,考慮到挪威和巴西國情相同,均是水電發(fā)展較為突出且遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出其他國家,因此認(rèn)為最優(yōu)分割法量化結(jié)果較為合理。

最終,綜合考慮3種不同量化方法的優(yōu)劣性、不同分級區(qū)間的數(shù)值差距以及各國的實(shí)際情況,確定8項(xiàng)電網(wǎng)評級關(guān)鍵指標(biāo)的國際“一流水平”區(qū)間及對應(yīng)國家如表3所示。

表2 各國電網(wǎng)關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)Tab.2 key indicator data of each state grid

表3 關(guān)鍵指標(biāo)一流水平區(qū)間及相應(yīng)的國家Tab.3‘World-Class’of key indicators and corresponding countries

4 結(jié)語

本文選取了8項(xiàng)電網(wǎng)評價(jià)關(guān)鍵指標(biāo),并分別采用五分位法、最優(yōu)分割法和K-Means法對其進(jìn)行“一流水平”量化評估,通過比較分析3種方法的適合情形,針對8項(xiàng)指標(biāo)分別確定了相對合理量化方法。對比評估結(jié)果及各國電網(wǎng)運(yùn)營現(xiàn)狀,本文量化評估的“一流水平”區(qū)間符合國際現(xiàn)實(shí)情況,具有一定代表意義,可作為有關(guān)部門借鑒提升的依據(jù)。另外,由于各國電網(wǎng)運(yùn)行績效影響因素較多,僅通過關(guān)鍵指標(biāo)量化比較很難客觀地體現(xiàn)各國的實(shí)際差距。結(jié)合電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行背景,針對每項(xiàng)指標(biāo)提出特定的評估和考核方法還有待進(jìn)一步研究。

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Quantitative Assessment on the'World-Class'of the Key Indicators of Grid Evaluation

WANG Xu1,HUANG Junhui2,TAN Jan2,HAN jun2,GU Wenqi3,HAN Xu3
(1.State Grid Jiangsu Power Company,Nanjing 210000,China;2.State Grid Jiangsu Economic Research Institute,Nanjing 210000,China;3.College of Economics and Management,North China Electric Power University,Beijing 102206,China)

In order to do the quantitative assessment on the key indicators of grid evaluation and determine the‘worldclass’of the international power grid,this paper selects 8 key indicators which are internationally accepted and can comprehensively reflect the overall development and operation of the grid.Furthermore,this paper does the quantitative assessment on each key indicator by quintile method,optimal segmentation method and K-means clustering method in order to draw the appropriate“world-class”section.On this basis,this paper analyzes the advantages and disadvantag?es of assessing different types of indicators by different methods and determines the top level of each key indicator to a reference for the grid assessment with the combination of the actual situation.

key indicators;databases;world-class;quantitative assessment

TM71

A

1003-8930(2016)02-0082-05

10.3969/j.issn.1003-8930.2016.02.013

王旭(1972—),男,碩士,高級工程師,主要從事電網(wǎng)規(guī)劃及相關(guān)管理工作,xu.wang@js.sgcc.com.cn

黃俊輝(1965—),男,本科,高級工程師,主要從事電網(wǎng)規(guī)劃及相關(guān)管理工作,huangjh@js.sgcc.com.cn

談?。?973—),男,碩士,高級工程師,主要從事負(fù)荷預(yù)測、能源經(jīng)濟(jì)方面的研究工作;tanjian@js.sgcc.com.cn

2015-08-06;

2015-09-17

省級公司“世界一流電網(wǎng)”建設(shè)評估與決策優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用研究(國網(wǎng)科技項(xiàng)目)(GHJS1500008)

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