[發(fā)明專(zhuān)利]一種大規(guī)模儲(chǔ)能多屬性決策選型方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010928619.4
• 申請(qǐng)日: 2020-09-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112132424A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱天曈;張松巖;張倩茅;馮喜春;劉昱良;王穎;齊曉光;劉芮;孫鵬飛;韓璟琳;邵華;苗世洪
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)河北省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;國(guó)家電網(wǎng)有限公司;華中科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/06
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/06;G06Q50/06;G06F17/16
• 代理公司: 華中科技大學(xué)專(zhuān)利中心 42201
• 代理人: 李智

1.一種大規(guī)模儲(chǔ)能多屬性決策選型方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、根據(jù)當(dāng)前儲(chǔ)能應(yīng)用場(chǎng)景下需求的儲(chǔ)能特征量，采用區(qū)間二型模糊層次分析法得到各儲(chǔ)能特征的第一權(quán)重；其中，區(qū)間二型模糊層次分析法為結(jié)合了區(qū)間二型模糊集量化方式的層次分析法；

S2、根據(jù)各儲(chǔ)能類(lèi)型的實(shí)際儲(chǔ)能特征量，采用熵權(quán)法，求出各儲(chǔ)能特征的第二權(quán)重；

S3、根據(jù)所得第一權(quán)重和第二權(quán)重，基于最小熵原理求出各儲(chǔ)能特征的綜合權(quán)重；

S4、基于各儲(chǔ)能類(lèi)型的實(shí)際儲(chǔ)能特征量和所得各儲(chǔ)能特征量的綜合權(quán)重，采用基于區(qū)間二型模糊集的TOPSIS法對(duì)各儲(chǔ)能類(lèi)型進(jìn)行排序和優(yōu)選，得到適用于當(dāng)前儲(chǔ)能應(yīng)用場(chǎng)景的最優(yōu)儲(chǔ)能類(lèi)型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大規(guī)模儲(chǔ)能多屬性決策選型方法，其特征在于，所述儲(chǔ)能特征包括：運(yùn)行安全度、容量、循環(huán)效率、響應(yīng)時(shí)間、月自放電率、循環(huán)壽命、持續(xù)放電時(shí)間、生態(tài)資源破壞程度、環(huán)境污染程度、運(yùn)維成本、功率成本和容量成本。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大規(guī)模儲(chǔ)能多屬性決策選型方法，其特征在于，所述儲(chǔ)能類(lèi)型包括：壓縮空氣儲(chǔ)能、抽水蓄能、鋰離子電池儲(chǔ)能、液流電池儲(chǔ)能、鉛酸電池儲(chǔ)能和鈉硫電池儲(chǔ)能。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大規(guī)模儲(chǔ)能多屬性決策選型方法，其特征在于，所述S1包括以下步驟：

S11、根據(jù)當(dāng)前儲(chǔ)能應(yīng)用場(chǎng)景下需求的儲(chǔ)能特征量，對(duì)各儲(chǔ)能特征的重要性進(jìn)行兩兩比較，并結(jié)合區(qū)間二型模糊集量化方式，構(gòu)建區(qū)間二型模糊判斷矩陣

S12、對(duì)所得區(qū)間二型模糊判斷矩陣進(jìn)行去模糊化處理后，進(jìn)行一致性校驗(yàn)；

S13、判斷矩陣是否具有一致性，若是，則轉(zhuǎn)至步驟S14；否則，對(duì)矩陣進(jìn)行修正，轉(zhuǎn)至步驟S12；

S14、基于矩陣計(jì)算各儲(chǔ)能特征的模糊幾何平均值后對(duì)其進(jìn)行歸一化，得到各儲(chǔ)能特征的第一權(quán)重。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的大規(guī)模儲(chǔ)能多屬性決策選型方法，其特征在于，所述區(qū)間二型模糊判斷矩陣為：

其中，為區(qū)間二型模糊集，表示第i個(gè)儲(chǔ)能特征相對(duì)第j個(gè)儲(chǔ)能特征的重要程度，n為上述儲(chǔ)能特征的個(gè)數(shù)，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,n，且：

其中，和分別為區(qū)間二型模糊集的上隸屬度參考點(diǎn)，和分別為區(qū)間二型模糊集的下隸屬度參考點(diǎn)，和分別為的上隸屬度和下隸屬度，和分別為和的上隸屬度值，和分別為和的下隸屬度值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的大規(guī)模儲(chǔ)能多屬性決策選型方法，其特征在于，所述對(duì)所得區(qū)間二型模糊判斷矩陣進(jìn)行去模糊化處理得到C^D，其中，為C^D中的元素，具體為：

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的大規(guī)模儲(chǔ)能多屬性決策選型方法，其特征在于，第j個(gè)儲(chǔ)能特征的第一權(quán)重為：

其中，為第j個(gè)儲(chǔ)能特征的模糊幾何平均值，具體為：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大規(guī)模儲(chǔ)能多屬性決策選型方法，其特征在于，所述S2包括以下步驟：

S21、根據(jù)各儲(chǔ)能類(lèi)型的實(shí)際儲(chǔ)能特征量，并結(jié)合區(qū)間二型模糊集量化方式，建立原始數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)矩陣后，進(jìn)行歸一化得到標(biāo)準(zhǔn)矩陣P＝(p_kj)_m×n；其中，p_kj為第k個(gè)儲(chǔ)能類(lèi)型所對(duì)應(yīng)的第j個(gè)儲(chǔ)能特征的權(quán)重，k＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n，m為儲(chǔ)能類(lèi)型的個(gè)數(shù)，n為儲(chǔ)能特征的個(gè)數(shù)；

S22、基于所得標(biāo)準(zhǔn)矩陣，計(jì)算各儲(chǔ)能特征的信息熵值；其中，第j個(gè)儲(chǔ)能特征的信息熵值為

S23、根據(jù)所得各儲(chǔ)能特征的信息熵值，計(jì)算各儲(chǔ)能特征的信息熵冗余度，并對(duì)其歸一化，得到各儲(chǔ)能特征的第二權(quán)重。

9.根據(jù)權(quán)利要求1-8任意一項(xiàng)所述的大規(guī)模儲(chǔ)能多屬性決策選型方法，其特征在于，第j個(gè)儲(chǔ)能特征的綜合權(quán)重為：

其中，為第j個(gè)儲(chǔ)能特征的第二權(quán)重，為第j個(gè)儲(chǔ)能特征的第一權(quán)重，n為儲(chǔ)能特征的個(gè)數(shù)。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，其中，在所述計(jì)算機(jī)程序被處理器運(yùn)行時(shí)控制所述存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行權(quán)利要求1-9任意一項(xiàng)所述的大規(guī)模儲(chǔ)能多屬性決策選型方法。