(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111592813.0 (22)申请日 2021.12.23 (71)申请人 广东电网有限责任公司 地址 510600 广东省广州市越秀区东 风东 路757号 (72)发明人 高志华　杜文新　呼士召　韩天博　 李猛　刘树楷　 (74)专利代理 机构 北京思睿峰知识产权代理有 限公司 1 1396 代理人 谢建云　赵爱军 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种新型电力系统背景下电网企业的评估 方法 (57)摘要 本发明公开了一种新型电力系统背景下电 网企业的评估方法， 包括： 基于预先构建的电网 企业评估指标体系， 获取待评估企业的评估指标 基础数据； 采用集值统计 法对评估指标基础数据 进行估值化处理， 得到评估指标的属性值； 基于 评估指标的属性值， 使用属性层次模 型法计算评 估指标的权重值； 基于评估指标的权重值， 采用 灰色关联度 ‑理想点法求解待评估企业的评估指 标与理想指标之间的相对接近度， 以便基于相对 接近度得到评估结果。 本方案综合考虑了电源 侧、 电网侧、 负荷侧等多个维度的评估指标， 通过 对评估指标体系赋权和求解每个评估指标和理 想指标之间的贴近程度， 提升评价结果的合理性 有效性， 使得电网企业评估指标更好的适应新型 电力系统发展的要求。 权利要求书4页 说明书17页 附图7页 CN 114282806 A 2022.04.05 CN 114282806 A 1.一种新型电力系统背景下电网企业的评估方法， 适于在计算设备中执行， 其中， 所述 方法包括： 基于预先构建的电网企业评估指标体系， 获取待评估企业的评估指标基础数据， 其中， 所述电网企业评估指标体系包括维度层、 过程指标、 过程指标 组和关键指标， 所述过程指标 为所述维度层的细化指标， 所述过程指标组为所述过程指标的细化指标， 所述关键指标为 所述过程指标 的筛选指标， 所述待评估企业的评估指标为关键指标， 所述关键指标至少包 括新能源区内外利用情况、 新能源综合利用率、 新能源装机比例、 新能源电量占比、 系统频 率支撑能力、 系统备用率、 输电线路重载水平、 电力不 足概率、 新能源调峰贡献率、 可再生能 源利用率、 分布式风光渗透率、 弃风弃光率、 厂网协调装置应用规模、 新型输电技术应用比 例、 智能变电站容 量比、 用电信息系统采集 率； 采用集值统计法对所述评估指标基础数据进行估值 化处理， 得到评估指标的属性 值； 基于所述评估指标的属性 值， 使用属性层次模型法计算评估指标的权 重值； 基于所述评估指标的权重值， 采用灰色关联度 ‑理想点法求解待评估企业的评估指标 与理想指标之间的相对接近度， 以便基于相对接近度对待评估企业进行排序得到评估结 果。 2.如权利要求1所述的方法， 其中， 所述采用集值统计法对所述评估指标基础数据进行 估值化处理， 得到评估指标的属性 值的步骤 包括： 设置专家对评估指标的评分区间； 基于所述评分区间计算评估指标的专 家评分； 对所述专 家评分的可信度进行检验， 得到各评价指标的评分结果； 以及 对所述评分结果进行归一化处理， 将评分结果统一映射到[0,1]区间上， 得到评估指标 的属性值。 3.如权利要求2所述的方法， 其中， 通过 下述公式计算评估指标的专 家评分： 通过下述公式计算专 家评分的可信度： 式中， ηl为第l个评估指标专家评分的可信度， gl,k为第k位专家对第l个评估指标的评 分， 表示第k位专家对第l个评估指 标的认可度的评分下限， 第k位专家对第l个评估 指标的认可度的评分上限， K为专 家总数， δ 为评分区间的区间估计误差 。 4.如权利要求1所述的方法， 其中， 所述基于所述评估指标的属性值， 使用属性层次模 型法计算评估指标的权 重值的步骤 包括： 确定所述评估指标体系中关键指标与过程指标的关联关系以及维度层和过程指标的 隶属关系；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114282806 A 2基于所述关联关系和隶属关系， 建立层次递阶结构， 将所述评估指标体系划分为目标 层、 准则层和方案层； 构造目标层与准则层、 准则层与方案层的判断矩阵； 计算所述判断矩阵的特 征值和特 征向量， 得到 评估指标的权 重值； 以及 对所述评估指标进行权 重敏感性分析， 以确定 评价指标的重要性。 5.如权利要求4所述的方法， 其中， 所述确定所述评估指标体系中关键指标与过程指标 的关联关系以及维度层和过程指标的隶属关系的步骤 包括： 构建过程指标与关键指标之间的相关系数矩阵: 式中， Y为相关系数矩阵， Yii为对角子矩阵， 当i≠j时， Yij为非对角子矩阵1≤i,j≤a,a 表示评估指标体系中维度层数 目， m表示过程指标数量， n表示关键指标数量， M(i)表示第i 个维度层所 隶属的过程指标 数量， N(i)表示第i个维度层所 隶属的关键指标 数量； 计算所述相关系数矩阵中各项子矩阵的关联度： 其中， yij表示过程指标元素与关键指标元素间的关联系数， 若有关联， 则yij＝1， 若无关 联， 则yij＝0； 基于各项子矩阵的关联度计算目标函数， 将目标函数值最大的隶属关系确定为维度层 与过程指标的隶属关系， 所述目标函数为： 式中， sum[Yii]、 sum[Yij]分别表示关联矩阵中对角子矩阵的关联度和非对角子矩阵的 关联度。 6.如权利要求4所述的方法， 其中， 所述基于所述评估指标的权重值， 采用灰色关联度 ‑ 理想点法求解待评估企业的评估指标与理想指标之 间的相对接近度， 以便基于相对接近度 对待评估企业进行排序得到 评估结果的步骤 包括： 构建评估指标的属性决策矩阵， 并对所述属性决策矩阵归一 化处理得到标准 化矩阵； 将所述评估指标的权重值与 所述标准化矩阵中的对应的属性值加权相乘， 得到加权矩 阵； 基于所述加权矩阵确定 评估指标的正理想解和负理想解； 计算评价指标到正理想解的欧氏空间距离、 评价指标到负理想解的欧氏空间距离； 计算评价指标与正理想解的灰色关联度和接近度、 评价指标与负理想解的灰色关联度权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114282806 A 3