一种项目投资的供电可靠性负效益评估方法及装置与流程

本发明涉及配电网供电可靠性领域，具体讲涉及一种项目投资的供电可靠性负效益评估方法及装置。

背景技术：

随着社会经济的不断发展与人民生活水平的逐渐提高，人们对供电质量和供电可靠性要求更高，投入资金越来越多，如何以最少的资源消耗，为用户提供安全、可靠和优质的电能，实现运营效益最大化是当前配电网生产管理的重点。而当前配电网中，由于对于配电网薄弱点及关键环节把握不准确，存在对设备投入的经济性难以评估等问题，从而造成投入与收益不平衡、部分用户过分投资、电网建设不均衡等现象，严重影响配电网全面发展，另外，由于项目的实施过程需要停电作业，在项目施工期间，将引起供电可靠性指标下降，即项目投入产生供电可靠性负效益，供电可靠性负效益是评估投资效益的一个重要方面，对其进行定量评估可以更加准确地评估配电网项目投资的成本经济效益。

实际电网建设与运行维护中，实际投资往往以项目为单位进行，不同类型的项目，对配电网可靠性指标的提升效果不同，项目实施过程中，施工造成的停电损失等程度也不同，因而，对于一定的投资，其可靠性效益也不同，为明确不同类型项目的可靠性成本效益，从而更好的指导项目投资，进而更有效地提高配电网的可靠性与经济性，需研究项目投资的供电可靠性成本效益评估方法，对于正效益，即项目投资对远期供电可靠性的提升效果，目前研究较多，而对于项目投资导致的施工期间供电可靠性指标下降往往被忽略。

为此，寻找一种项目投资的供电可靠性负效益评估方法，使得其更好的指导项目投资，更有效地提高配电网的可靠性与经济性，成为本领域技术人员迫切需要解决的问题。

技术实现要素：

为了解决现有技术中所存在的上述不足，本发明提供一种项目投资的供电可靠性负效益评估方法及装置。所述评估方法包括：

i、基于供电区域按年度统计项目投资总额；

ii、按年度统计设备异动信息，并计算配电网所述设备异动引起的供电可靠性指标的下降值；

iii、根据所述异动设备，计算设备建设投资总成本；

iv、设定偏差阈值，根据项目投资总额与设备建设投资总成本的估算值之差小于等于所述阈值的特点，基于神经网络训练出设备异动信息与项目投资总额具有相关性的供电可靠性负效益评估模型；

v、基于所述供电可靠性负效益评估模型，根据项目投资方案确定供电可靠性负效益。

优选的，匹配设备异动信息与配电网可靠性中的相同日期的设备投运时间字段与施工停电终止时间字段，计算所述步骤ii的供电可靠性指标的下降值。

优选的，所述步骤ii的供电可靠性指标包括：设备异动导致的总停电时户数和总缺供电量。

优选的，所述设备异动导致的总停电时户数按下式计算：

所述设备异动导致的总缺供电量mi按下式计算：

式中，m：因设备异动施工导致的停电次数；zij：每次停电时的停电用户数；rij：指每次停电的恢复供电时间；j∈(1,2,…,m)；i∈(1,2,3,…,n)，表示第几个样本；mij：每次停电的总缺供电量。

优选的，所述步骤i与所述供电可靠性相关的项目包括：大修项目、技改项目、基建项目、迁改项目和配电自动化项目。

优选的，所述步骤iii的配电网建设投资总成本包括：设备购置费和更换设备施工费；

所述设备购置费由异动设备的设备类型和设备型号计算得到。

优选的，所述步骤iv中偏差阈值为x％，其中x≤10。

优选的，所述步骤iv的供电可靠性负效益评估模型包括：将与供电可靠性相关的项目的投资金额作为输入，供电可靠性负效益作为输出构建供电可靠性负效益评估模型。

优选的，所述步骤v的投资方案包括：投资总额。

一种项目投资的供电可靠性负效益评估装置，包括：数据采集模块、输入模块、数据处理模块、可靠性负效益评估模块和输出模块；

所述数据采集模块用于采集配电网的设备异动信息；

所述输入模块用于将所述数据采集模块采集的数据传输至数据处理模块；

所述数据处理模块用于将所述设备异动信息进行分类，计算由设备异动导致的供电可靠性负效益和配电网建设投资总成本；

所述可靠性负效益评估模块将投资方案作为输入，供电可靠性负效益作为输出，采用神经网络训练出设备异动信息与投资方案具有相关性的特征建立投资方案的供电可靠性负效益评估模型；

所述输出模块输出通过所述供电可靠性负效益评估模型评估的项目预投资方案的可靠性负效益。

优选的，所述投资方案包括：投资总额。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

(1)本发明按区域分类，分别生成不同区域的评估模型，可实现不同供电区域不同可靠性水平配电网项目投资的差异化评估；

(2)本发明基于设备异动信息及工程建设预算标准、物资预算价格等已有的标准文件，估算配电网建设投资总成本，可较准确地估算对配电网供电可靠性产生影响的项目的投资金额，从而可实现投入金额对供电可靠性指标的量化影响分析；

(3)本发明采用数据融合方法对项目投资的供电可靠性效益进行评估，可避免复杂的解析建模，从而大大简化分析过程；

(4)本发明提出的利用各类项目实际投资总额与基于设备异动估算的投资基本一致的特征，生成项目投资的可靠性负效益定量评估模型的方法，可量化分析不同项目投资方案对配电网供电可靠性的影响，解决实际生产中项目投资与停电信息无法关联的问题，从而更好地指导配电网的投资建设。

附图说明

图1为本发明的项目投资的供电可靠性负效益评估方法流程图；

图2为本发明的基于神经网络的供电可靠性负效益评估模型示意图。

具体实施方式

为了更好地理解本发明，下面结合说明书附图和实例对本发明的内容做进一步的说明。

如附图1所示，本发明针对配电网不同项目投入对配电网供电可靠性影响不同的问题，提出一种项目投资的供电可靠性负效益评估方法。具体包括以下步骤：

i、基于供电区域按年度统计项目投资总额

确定供电区域和分析年度，统计所述供电区域的分析年度内与所述供电可靠性相关的项目投资总额；

将配电网项目投资区域按照《配电网规划设计技术导则》(q/gdw1738‐2012)中关于供电分区划分标准的要求进行划分，选取a类区域、b类区域、c类区域、d类区域四类不同分别进行分析。

以某一类供电区域为分析对象，以年度为周期，统计某区域内与供电可靠性相关的项目投资总额，将项目进行分类，粗分为大修项目、技改项目、基建项目、迁改项目、配电自动化项目五大类，分别统计各类的投资金额，形成一个投资方案，a类区域的第i个投资方案样本记为：

ai＝[a1i,a2i,a3i,a4i,a5i](1)

其中，i∈(1,2,3,…,n)，a1i、a2i、a3i、a4i、a5i分别表示a类区域内某一供电区域某一年内大修项目、技改项目、基建项目、迁改项目、配电自动化项目的投资金额。

ii、按年度统计设备异动信息，并计算配电网所述设备异动引起的供电可靠性指标的下降值

对步骤1中投资方案ai，依据其所在区域及分析的年度，从pms2.0系统获取该供电区域该年度内配电网的设备异动信息，然后通过匹配pms2.0系统与电能质量在线监测系统中相同日期的“设备投运时间”字段与“施工停电终止时间”字段，将设备异动信息与配电网供电可靠性联系起来，统计分析年度内设备异动引起的缺供电量总量和停电时户数总量，从而得到因设备异动导致的停电数据信息。

以年度为分析周期，对于投资方案ai，因设备异动施工导致的停电次数m，每次停电时的停电用户数为zij，rij是指每次停电的恢复供电时间，每次停电的总缺供电量为mij。设备异动导致的总停电时户数zi为：

式中，j∈(1,2,l,m)。

设备异动导致的总缺供电量mi为：

m：因设备异动施工导致的停电次数；zij：每次停电时的停电用户数；rij：指每次停电的恢复供电时间；j∈(1,2,…,m)；i∈(1,2,3,…,n)，表示第几个样本；mij：每次停电的总缺供电量。

iii、根据所述异动设备，计算设备建设投资总成本

依据《20kv及以下配电网工程建设预算编制与计算标准》、《国网电力物资预算价格》文件规定，基于步骤2中统计的设备异动信息，通过异动设备的“设备类型”、“设备型号”，计算设备异动的建设投资成本，进而计算得到分析年度的配电网建设投资总成本。

配电网建设投资总成本由安装工程费、设备购置费、其他费用和动态费用构成，即1级分类分成安装工程费、设备购置费、其他费用和动态费用4大类，每类又细分为2级分类、3级分类、4级分类，逐级细化，各项费用内容与计算公式详见表1。

表1：配电网建设投资成本各项费用内容与计算公式详表

iv、设定偏差阈值，根据项目投资总额与设备建设投资总成本的估算值之差小于等于所述阈值的特点，基于神经网络训练出设备异动信息与项目投资总额具有相关性的供电可靠性负效益评估模型

利用分析年度内，通过设备异动计算而得的总投资与实际投资之间的差值在偏差阈值内的特征，将步骤i中各类项目投资金额与步骤iv中所得的总投资成本之间的差值在阈值内的投资方案作为一个样本，将多个区域、不同年份的数据形成投资方案多个样本，将投资方案即各类项目的投资金额作为输入，供电可靠性负效益作为输出，采用神经网络法训练出项目投资方案的供电可靠性负效益评估模型。

v、基于所述供电可靠性负效益评估模型，根据项目投资方案确定供电可靠性负效益

如图2所示基于神经网络的评估流程，将待评估的项目投资方案，即各类项目的投资金额输入步骤iv所得的供电可靠性负效益评估模型，计算不同投资方案下的供电可靠性负效益。

一种项目投资的供电可靠性负效益评估装置，包括：数据采集模块、输入模块、数据处理模块、可靠性负效益评估模块和输出模块；

数据采集模块用于采集配电网的设备异动信息；

输入模块用于将所述数据采集模块采集的数据传输至数据处理模块；

数据处理模块用于将设备异动信息进行分类，计算由设备异动导致的供电可靠性负效益和配电网建设投资总成本；

可靠性负效益评估模块将投资方案作为输入，供电可靠性负效益作为输出，采用神经网络训练出设备异动信息与投资方案具有相关性的特征建立投资方案的供电可靠性负效益评估模型；

输出模块输出通过所述供电可靠性负效益评估模型评估的项目预投资方案的可靠性负效益。

投资方案包括：投资总额。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。