基于改進(jìn)TOPSIS法的智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估：理論、模型與實(shí)踐一、引言1.1研究背景與意義隨著全球能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和電力系統(tǒng)的升級，智能電網(wǎng)作為新一代電力系統(tǒng)的核心組成部分，正日益受到各國政府和科技界的高度關(guān)注。智能電網(wǎng)以其高效、安全、環(huán)保的特性，為現(xiàn)代社會提供了強(qiáng)大的能源支撐。它通過集成新能源、新材料、新設(shè)備和先進(jìn)傳感技術(shù)、信息技術(shù)、控制技術(shù)、儲能技術(shù)等新技術(shù)，形成了具備高度信息化、自動化、互動化等特征的新一代電力系統(tǒng)，能夠更好地實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)安全、可靠、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行，代表了電力系統(tǒng)未來的發(fā)展趨勢。近年來，中國智能電網(wǎng)市場規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，增長態(tài)勢強(qiáng)勁。據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2029年中國智能電網(wǎng)行業(yè)市場前瞻與未來投資戰(zhàn)略分析報(bào)告》顯示，2023年中國智能電網(wǎng)市場規(guī)模約為1077.2億元，近五年年均復(fù)合增長率達(dá)10.31%，2024年市場規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到1188.2億元。國家也大力支持智能電網(wǎng)發(fā)展，陸續(xù)出臺了多項(xiàng)政策，如2024年2月發(fā)布的《關(guān)于新形勢下配電網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》提出，有源配電網(wǎng)與大電網(wǎng)兼容并蓄，配電網(wǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型全面推進(jìn)，開放共享系統(tǒng)逐步形成，支撐多元創(chuàng)新發(fā)展；2023年3月發(fā)布的《關(guān)于加快推進(jìn)能源數(shù)字化智能化發(fā)展的若干意見》，提出發(fā)揮智能電網(wǎng)延伸拓展能源網(wǎng)絡(luò)潛能，推動形成能源智能調(diào)控體系，提升資源精準(zhǔn)高效配置水平。在智能電網(wǎng)快速發(fā)展的背景下，對其經(jīng)濟(jì)效能進(jìn)行準(zhǔn)確評估變得愈發(fā)重要。經(jīng)濟(jì)效能評估能夠全面了解電網(wǎng)在電能傳輸過程中的效率、損耗、可靠性等關(guān)鍵指標(biāo)，從而為電網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行、設(shè)備升級和技術(shù)改進(jìn)提供科學(xué)依據(jù)。通過評估，可以識別出潛在的效率問題，為電力調(diào)度和設(shè)備維護(hù)提供指導(dǎo)，有效提升電力系統(tǒng)的可靠性與經(jīng)濟(jì)性，實(shí)現(xiàn)電力資源的優(yōu)化配置。此外，評估結(jié)果還能幫助電網(wǎng)運(yùn)營商提前采取措施優(yōu)化潛在瓶頸環(huán)節(jié)，降低運(yùn)營成本，提高電網(wǎng)的整體性能。目前用于智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估的方法眾多，而TOPSIS法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）作為一種多屬性決策分析方法，在處理具有多個(gè)評價(jià)指標(biāo)的復(fù)雜問題時(shí)表現(xiàn)出色，在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中具有獨(dú)特優(yōu)勢。它通過測量評價(jià)對象與理想化目標(biāo)的接近程度進(jìn)行排序，能夠充分利用原始數(shù)據(jù)信息，結(jié)果精確反映各評價(jià)方案之間差距，為決策者提供了一種直觀、易操作的決策工具。然而，傳統(tǒng)TOPSIS法也存在一些局限性，如權(quán)重設(shè)置的主觀性、數(shù)據(jù)處理的簡化性以及對指標(biāo)量綱的敏感性問題等，這些問題可能會影響評估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。因此，對TOPSIS法進(jìn)行改進(jìn)，并將改進(jìn)后的方法應(yīng)用于智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估具有重要的理論和實(shí)踐意義。通過改進(jìn)TOPSIS法，能夠提高其在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中的適用性和準(zhǔn)確性，為智能電網(wǎng)的建設(shè)和發(fā)展提供更加科學(xué)、合理的決策依據(jù)，助力智能電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)高效、可持續(xù)發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估是當(dāng)前電力領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，國內(nèi)外學(xué)者在該領(lǐng)域展開了廣泛研究，同時(shí)也在不斷探索改進(jìn)TOPSIS法以提高其在評估中的應(yīng)用效果。在國外，美國在智能電網(wǎng)的研究與實(shí)踐處于領(lǐng)先地位。美國政府大力支持智能電網(wǎng)發(fā)展，制定并實(shí)施了一系列政策與法規(guī)，如2009年能源部提出的“智能電網(wǎng)和能源效率法案”，旨在提高電力系統(tǒng)的效率和可靠性，減少對環(huán)境的影響。美國的智能電網(wǎng)技術(shù)已實(shí)現(xiàn)從發(fā)電、輸電、配電到用電終端的全流程智能化，在可再生能源并網(wǎng)、先進(jìn)監(jiān)測系統(tǒng)和預(yù)測技術(shù)、智能電表和通信技術(shù)等方面取得顯著成果。在經(jīng)濟(jì)效能評估方面，美國學(xué)者運(yùn)用多種方法對智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行分析，如通過成本效益分析評估智能電網(wǎng)建設(shè)和升級對電力系統(tǒng)運(yùn)行效率、能源損耗、投資成本等方面的影響。同時(shí)，他們也關(guān)注智能電網(wǎng)對社會和環(huán)境的影響，研究其在促進(jìn)可再生能源發(fā)展、減少碳排放、提高能源安全性等方面的作用。歐洲在智能電網(wǎng)發(fā)展方面也具有重要地位，通過制定技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、建立監(jiān)管框架、創(chuàng)新商業(yè)模式等措施，推動智能電網(wǎng)快速有序發(fā)展。歐盟實(shí)施的智能電網(wǎng)項(xiàng)目GRID4EU，致力于研究和開發(fā)智能電網(wǎng)技術(shù)，提高電網(wǎng)的靈活性和可靠性，促進(jìn)可再生能源的整合。歐洲學(xué)者在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中，注重從能源市場、政策法規(guī)、技術(shù)創(chuàng)新等多維度進(jìn)行分析，評估智能電網(wǎng)在不同市場環(huán)境和政策條件下的經(jīng)濟(jì)可行性和效益。他們還關(guān)注智能電網(wǎng)與能源市場的互動關(guān)系，研究如何通過市場機(jī)制優(yōu)化智能電網(wǎng)的資源配置，提高經(jīng)濟(jì)效能。日本同樣高度重視智能電網(wǎng)的發(fā)展，制定了詳細(xì)的發(fā)展規(guī)劃和相關(guān)刺激政策，積極推動智能電網(wǎng)技術(shù)的研究與應(yīng)用。日本在智能電網(wǎng)的儲能技術(shù)、電動汽車與電網(wǎng)互動等方面取得了一定進(jìn)展。在經(jīng)濟(jì)效能評估上，日本學(xué)者結(jié)合本國能源資源特點(diǎn)和電力市場結(jié)構(gòu)，采用系統(tǒng)動力學(xué)、生命周期評價(jià)等方法，綜合評估智能電網(wǎng)建設(shè)和運(yùn)行的成本與效益，以及對能源安全和環(huán)境可持續(xù)性的影響。他們還關(guān)注智能電網(wǎng)在應(yīng)對自然災(zāi)害、保障電力供應(yīng)穩(wěn)定性方面的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。國內(nèi)在智能電網(wǎng)建設(shè)和經(jīng)濟(jì)效能評估方面也取得了豐碩成果。隨著國家對智能電網(wǎng)發(fā)展的大力支持，如《關(guān)于新形勢下配電網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》《關(guān)于加快推進(jìn)能源數(shù)字化智能化發(fā)展的若干意見》等政策的出臺，中國智能電網(wǎng)市場規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，技術(shù)水平不斷提升。在經(jīng)濟(jì)效能評估研究中，國內(nèi)學(xué)者從多個(gè)角度構(gòu)建評估指標(biāo)體系，運(yùn)用層次分析法（AHP）、模糊綜合評價(jià)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）等方法對智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能進(jìn)行評估。部分學(xué)者運(yùn)用AHP法確定各評估指標(biāo)的權(quán)重，再結(jié)合模糊綜合評價(jià)法對智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性、可靠性、環(huán)保性等方面進(jìn)行綜合評價(jià)；還有學(xué)者利用DEA方法評估智能電網(wǎng)在電能傳輸過程中的相對效率，分析投入產(chǎn)出的有效性。TOPSIS法作為一種多屬性決策分析方法，在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中具有潛在應(yīng)用價(jià)值，國內(nèi)外學(xué)者針對其改進(jìn)及應(yīng)用展開研究。傳統(tǒng)TOPSIS法存在權(quán)重確定主觀性強(qiáng)、對指標(biāo)量綱敏感、無法處理指標(biāo)間相關(guān)性等問題。為解決這些問題，學(xué)者們提出多種改進(jìn)思路。有學(xué)者引入熵權(quán)法、變異系數(shù)法等客觀賦權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，以降低主觀因素對權(quán)重的影響，使評估結(jié)果更加客觀準(zhǔn)確。熵權(quán)法根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度確定權(quán)重，變異系數(shù)法則通過計(jì)算指標(biāo)的變異系數(shù)來衡量指標(biāo)的離散程度，從而確定權(quán)重。也有學(xué)者采用模糊數(shù)學(xué)理論對指標(biāo)進(jìn)行模糊化處理，以更好地處理指標(biāo)的不確定性和模糊性。在處理智能電網(wǎng)中一些難以精確量化的指標(biāo)時(shí)，如電網(wǎng)的智能化程度、用戶滿意度等，通過模糊語言變量和隸屬度函數(shù)將其轉(zhuǎn)化為模糊數(shù)進(jìn)行處理，提高評估的準(zhǔn)確性。還有學(xué)者對距離度量方式進(jìn)行改進(jìn)，采用馬氏距離、灰色關(guān)聯(lián)度等替代傳統(tǒng)的歐氏距離，以考慮指標(biāo)間的相關(guān)性，提高評估結(jié)果的合理性。馬氏距離能夠考慮數(shù)據(jù)的協(xié)方差結(jié)構(gòu)，有效處理指標(biāo)間的相關(guān)性；灰色關(guān)聯(lián)度則通過計(jì)算各評價(jià)對象與理想解之間的灰色關(guān)聯(lián)程度來衡量其優(yōu)劣。盡管國內(nèi)外在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估及改進(jìn)TOPSIS法應(yīng)用方面取得一定成果，但仍存在一些不足?，F(xiàn)有研究在評估指標(biāo)體系的完整性和科學(xué)性方面有待進(jìn)一步完善，部分指標(biāo)可能未能充分反映智能電網(wǎng)的復(fù)雜特性和經(jīng)濟(jì)效能的多維度內(nèi)涵。不同改進(jìn)TOPSIS法的適用場景和效果缺乏系統(tǒng)性比較分析，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中難以選擇最合適的方法。智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估與電力市場動態(tài)變化、政策法規(guī)調(diào)整等因素的動態(tài)關(guān)聯(lián)研究相對較少，無法及時(shí)準(zhǔn)確反映外部環(huán)境變化對評估結(jié)果的影響。本文將在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，深入分析智能電網(wǎng)的特性和經(jīng)濟(jì)效能的影響因素，構(gòu)建更加科學(xué)全面的評估指標(biāo)體系。綜合運(yùn)用多種改進(jìn)策略對TOPSIS法進(jìn)行優(yōu)化，并通過對比分析不同改進(jìn)方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍，選擇最適合智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估的改進(jìn)TOPSIS法。同時(shí)，考慮電力市場和政策法規(guī)等外部因素的動態(tài)變化，建立動態(tài)評估模型，以提高評估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，為智能電網(wǎng)的科學(xué)決策和可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。1.3研究內(nèi)容與方法本文聚焦于智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估，采用改進(jìn)TOPSIS法展開深入研究，具體內(nèi)容如下：構(gòu)建智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估指標(biāo)體系：全面分析智能電網(wǎng)的特性和經(jīng)濟(jì)效能的影響因素，從多個(gè)維度構(gòu)建評估指標(biāo)體系。不僅考慮電能傳輸效率、設(shè)備運(yùn)行成本、投資回報(bào)率等傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，還納入電網(wǎng)智能化程度、可再生能源消納能力、用戶滿意度等反映智能電網(wǎng)特色和發(fā)展趨勢的指標(biāo)。通過對這些指標(biāo)的綜合考量，更全面、準(zhǔn)確地反映智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。改進(jìn)TOPSIS法的研究與應(yīng)用：深入剖析傳統(tǒng)TOPSIS法在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中的局限性，綜合運(yùn)用多種改進(jìn)策略對其進(jìn)行優(yōu)化。引入熵權(quán)法、變異系數(shù)法等客觀賦權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，降低主觀因素對權(quán)重的影響，使評估結(jié)果更加客觀準(zhǔn)確；采用模糊數(shù)學(xué)理論對指標(biāo)進(jìn)行模糊化處理，更好地處理指標(biāo)的不確定性和模糊性；對距離度量方式進(jìn)行改進(jìn)，采用馬氏距離、灰色關(guān)聯(lián)度等替代傳統(tǒng)的歐氏距離，考慮指標(biāo)間的相關(guān)性，提高評估結(jié)果的合理性。通過這些改進(jìn)策略，提高TOPSIS法在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中的適用性和準(zhǔn)確性?；诟倪M(jìn)TOPSIS法的智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估模型構(gòu)建：將改進(jìn)后的TOPSIS法應(yīng)用于智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估，構(gòu)建評估模型。明確模型的輸入、輸出和計(jì)算流程，確保模型能夠準(zhǔn)確計(jì)算各智能電網(wǎng)方案與理想解和負(fù)理想解的距離，進(jìn)而得出各方案的經(jīng)濟(jì)效能評價(jià)值。通過對評價(jià)值的分析和排序，為智能電網(wǎng)的決策和優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)。案例分析與結(jié)果驗(yàn)證：選取典型的智能電網(wǎng)項(xiàng)目作為案例，收集相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用構(gòu)建的評估模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)效能評估。對評估結(jié)果進(jìn)行深入分析，探討不同因素對智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能的影響，驗(yàn)證改進(jìn)TOPSIS法在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中的有效性和優(yōu)越性。同時(shí)，與其他評估方法的結(jié)果進(jìn)行對比分析，進(jìn)一步說明改進(jìn)TOPSIS法的優(yōu)勢。本文綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性和可靠性，具體方法如下：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估、TOPSIS法及其改進(jìn)應(yīng)用等方面的文獻(xiàn)資料，全面了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，為本文的研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。通過對文獻(xiàn)的梳理和分析，總結(jié)現(xiàn)有研究的成果和不足，明確本文的研究方向和重點(diǎn)。案例分析法：選取具有代表性的智能電網(wǎng)項(xiàng)目作為案例，對其經(jīng)濟(jì)效能進(jìn)行深入分析。通過實(shí)際案例的數(shù)據(jù)收集和處理，運(yùn)用改進(jìn)TOPSIS法進(jìn)行評估，驗(yàn)證方法的可行性和有效性，同時(shí)為智能電網(wǎng)的實(shí)際建設(shè)和運(yùn)營提供參考。在案例分析過程中，詳細(xì)分析案例的特點(diǎn)、數(shù)據(jù)來源和處理方法，確保案例分析的準(zhǔn)確性和可靠性。對比分析法：將改進(jìn)TOPSIS法與傳統(tǒng)TOPSIS法以及其他常用的評估方法進(jìn)行對比分析，從評估結(jié)果的準(zhǔn)確性、合理性、穩(wěn)定性等方面進(jìn)行比較，突出改進(jìn)TOPSIS法的優(yōu)勢和特點(diǎn)。通過對比分析，為智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估方法的選擇提供科學(xué)依據(jù)。二、智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估基礎(chǔ)理論2.1智能電網(wǎng)概述智能電網(wǎng)是在傳統(tǒng)電力系統(tǒng)基礎(chǔ)上，通過集成新能源、新材料、新設(shè)備和先進(jìn)傳感技術(shù)、信息技術(shù)、控制技術(shù)、儲能技術(shù)等新技術(shù)，形成的新一代電力系統(tǒng)，也被稱為“電網(wǎng)2.0”。它以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)安全、可靠、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行為目標(biāo)，通過構(gòu)建堅(jiān)強(qiáng)的電網(wǎng)基礎(chǔ)體系、先進(jìn)的技術(shù)支撐體系和可靠的網(wǎng)絡(luò)通信體系，具備實(shí)時(shí)、在線和連續(xù)的安全評估與分析能力，以及強(qiáng)大的預(yù)警和預(yù)防控制能力。在電網(wǎng)遭遇大擾動和故障時(shí)，智能電網(wǎng)仍能維持對用戶的供電，避免大面積停電事故；在面對自然災(zāi)害、極端氣候條件或外力破壞時(shí)，也能保障電網(wǎng)安全運(yùn)行，并確保電力信息安全。智能電網(wǎng)具有諸多顯著特征，具體如下：自愈性：能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)、診斷并消除故障。在故障發(fā)生時(shí)，可在極少人工干預(yù)的情況下，快速隔離故障并自我恢復(fù)，極大地提高了系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，減少停電時(shí)間和范圍，保障電力供應(yīng)的連續(xù)性。例如，當(dāng)某條輸電線路出現(xiàn)故障時(shí)，智能電網(wǎng)的監(jiān)測系統(tǒng)能迅速檢測到故障點(diǎn)，自動啟動保護(hù)裝置，將故障線路隔離，同時(shí)通過智能調(diào)度系統(tǒng)重新分配電力，確保其他區(qū)域的正常供電，使停電范圍最小化。互動性：實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)與批發(fā)零售電力廠商之間的平穩(wěn)連接，促進(jìn)了電網(wǎng)與客戶的智能互動。隨著電能交易方式和定價(jià)方式的不斷變化，供需雙方在市場中的互動日益頻繁，智能電網(wǎng)能夠靈活支持各種電能交易，滿足不同用戶的需求。用戶可以通過智能電表實(shí)時(shí)了解電價(jià)信息，根據(jù)電價(jià)波動合理安排用電時(shí)間，實(shí)現(xiàn)節(jié)能省錢；電力企業(yè)也可以根據(jù)用戶的用電信息，提供個(gè)性化的增值服務(wù)，如負(fù)荷控制、需求響應(yīng)等?？煽啃裕耗芨玫氐钟ㄗ匀缓腿藶橐蛩卦趦?nèi)的各種干擾。在受到擾動后，能迅速采取一系列有效措施，保障人身、電力設(shè)備以及電網(wǎng)的安全，最大程度減少干擾帶來的影響，并快速恢復(fù)正常供電。智能電網(wǎng)采用了先進(jìn)的設(shè)備技術(shù)和冗余設(shè)計(jì)，提高了電網(wǎng)的抗干擾能力和容錯(cuò)能力。在遭遇惡劣天氣導(dǎo)致部分線路受損時(shí)，智能電網(wǎng)可以通過備用線路及時(shí)恢復(fù)供電，確保用戶的正常用電。兼容性：允許不同類型的電力系統(tǒng)友好接入，涵蓋分布式發(fā)電和集中式發(fā)電，有效解決了日益增長的電力需求與環(huán)境保護(hù)之間的矛盾。集中式發(fā)電廠可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離大規(guī)模輸電，滿足大規(guī)模用電需求；分布式電廠則能靠近用戶端，減少能源傳輸損耗，提高能源利用效率，同時(shí)降低對傳統(tǒng)能源的依賴，促進(jìn)能源的多元化發(fā)展。智能電網(wǎng)可以接入太陽能、風(fēng)能等分布式能源，將其產(chǎn)生的電能高效地并入電網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)能源的優(yōu)化配置。經(jīng)濟(jì)性：通過運(yùn)用市場機(jī)制，采取推動節(jié)能減排、供需互動等措施，實(shí)現(xiàn)對資源的合理規(guī)劃、建設(shè)、投入運(yùn)行和后期維護(hù)管理。智能電網(wǎng)可提高發(fā)電效率，降低網(wǎng)絡(luò)損耗，解決負(fù)荷率不高以及設(shè)備閑置等問題，有效提高資產(chǎn)利用率，降低運(yùn)行成本，減少投資，為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)性運(yùn)行創(chuàng)造條件。通過智能調(diào)度系統(tǒng)，合理安排發(fā)電設(shè)備的啟停和運(yùn)行方式，提高發(fā)電效率，降低發(fā)電成本；利用智能電表和用戶反饋信息，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的需求側(cè)管理，優(yōu)化電力資源配置，降低電網(wǎng)運(yùn)行成本。智能電網(wǎng)的體系架構(gòu)包括以下幾個(gè)層次：物理層：是智能電網(wǎng)運(yùn)行的基礎(chǔ)，包含電力系統(tǒng)中的電線、電纜、變壓器、配電設(shè)施等實(shí)體設(shè)備，承擔(dān)著電能的傳輸和分配任務(wù)。傳感器網(wǎng)絡(luò)層：由安裝在物理層設(shè)備上的各種傳感器和監(jiān)測設(shè)備組成，如智能電表、智能插座、智能開關(guān)等。這些設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)采集能源數(shù)據(jù)，如電壓、電流、功率、用電量等，并將數(shù)據(jù)傳輸給控制中心進(jìn)行處理，為電網(wǎng)的運(yùn)行監(jiān)測和控制提供數(shù)據(jù)支持?？刂茖樱褐饕?fù)責(zé)數(shù)據(jù)聚合、控制、優(yōu)化和決策等過程?？刂浦行慕邮諄碜詡鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)層的數(shù)據(jù)，進(jìn)行聚合和分析處理，根據(jù)電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)和用戶需求，制定合適的控制策略，以確保整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)電力的優(yōu)化調(diào)度和分配。應(yīng)用層：涵蓋各種能源市場、公共服務(wù)、用戶需求等方面的應(yīng)用。在這一層，能源供應(yīng)商可以與客戶進(jìn)行交互，提供更好的服務(wù)和透明度；實(shí)現(xiàn)對供應(yīng)鏈的管理和監(jiān)控，有助于降低成本，提高效率；還可以開展各種基于智能電網(wǎng)的創(chuàng)新應(yīng)用，如電動汽車充電管理、智能家居能源管理等。近年來，全球智能電網(wǎng)發(fā)展迅速。美國在智能電網(wǎng)的理念探索和發(fā)展規(guī)劃制定方面起步較早，1998年美國電力科學(xué)研究院（EPRI）提出用于電網(wǎng)的“復(fù)雜交互式網(wǎng)絡(luò)/系統(tǒng)”（CIN/SI）概念，被視為美國乃至全球智能電網(wǎng)的理念雛形；2002年EPRI正式提出“聰明電網(wǎng)”（IntelliGrid）概念，并啟動相關(guān)工程項(xiàng)目。2007年，美國前總統(tǒng)喬治?布什簽署《能源獨(dú)立和安全法案》，其中第十三章為“智能電網(wǎng)”，為美國智能電網(wǎng)的研究建設(shè)提供了政策保障。2009年，奧巴馬簽署《復(fù)蘇計(jì)劃尺度報(bào)告》，明確提出鋪設(shè)或更新輸電線路、安裝智能電表，推動電網(wǎng)的整體革命。目前，美國的智能電網(wǎng)技術(shù)已實(shí)現(xiàn)從發(fā)電、輸電、配電到用電終端的全流程智能化，在可再生能源并網(wǎng)、先進(jìn)監(jiān)測系統(tǒng)和預(yù)測技術(shù)、智能電表和通信技術(shù)等方面取得顯著成果。歐洲為應(yīng)對電力設(shè)施老化、跨歐電力市場建設(shè)以及可再生能源并網(wǎng)發(fā)電的挑戰(zhàn)，于2005年正式成立智能電網(wǎng)（SmartGrids）歐洲技術(shù)論壇，旨在把電網(wǎng)轉(zhuǎn)換成用戶和運(yùn)營商互動的服務(wù)網(wǎng)，提高歐洲輸配電系統(tǒng)的效率、安全性及可靠性，并為分布式和可再生能源的大規(guī)模應(yīng)用掃除障礙。2006年，論壇提出智能電網(wǎng)愿景，并制定戰(zhàn)略研究議程（SRA），指導(dǎo)歐盟及其各國開展相關(guān)項(xiàng)目，推進(jìn)智能電網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)。目前，歐洲在智能電網(wǎng)的技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用方面處于世界領(lǐng)先水平，通過制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和政策法規(guī)，推動智能電網(wǎng)在歐洲范圍內(nèi)的協(xié)調(diào)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了跨國電力的優(yōu)化配置和高效傳輸。日本實(shí)行產(chǎn)—官—學(xué)結(jié)合，主導(dǎo)智能電網(wǎng)發(fā)展。2009年11月設(shè)立“下一代能源社會系統(tǒng)協(xié)議會”，以構(gòu)筑環(huán)境和經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的低碳社會、大幅度引進(jìn)新能源、滿足下一代汽車新需求、實(shí)現(xiàn)電力穩(wěn)定供給為宗旨，對智能電網(wǎng)相關(guān)問題進(jìn)行廣泛研究和討論。2010年以后，日本經(jīng)產(chǎn)省和500余家企業(yè)及團(tuán)體成立官民協(xié)議會——“智能電網(wǎng)聯(lián)盟”，開展智能電網(wǎng)戰(zhàn)略和技術(shù)研究。日本在智能電網(wǎng)的儲能技術(shù)、電動汽車與電網(wǎng)互動等方面取得了一定進(jìn)展，通過建設(shè)智能電網(wǎng)，提高了能源利用效率，減少了對傳統(tǒng)能源的依賴。在我國，2007年，華東電網(wǎng)公司率先開展智能電網(wǎng)可行性研究，并制定了2008-2030年“三步走”戰(zhàn)略，即2010年初步建成電網(wǎng)高級調(diào)度中心，2020年全面建成具有初步智能特性的數(shù)字化電網(wǎng)，2030年真正建成具有自愈能力的智能電網(wǎng)。2009年，國家電網(wǎng)公司首次公布“智能電網(wǎng)計(jì)劃”，提出自主創(chuàng)新建設(shè)以特高壓電網(wǎng)為骨干網(wǎng)架，以信息化、數(shù)字化、自動化、互動化為特征，各級電網(wǎng)協(xié)調(diào)發(fā)展的堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)。之后，智能電網(wǎng)受到政府高度重視，上升為國家戰(zhàn)略予以推進(jìn)。2010年和2011年的政府工作報(bào)告提出“加強(qiáng)智能電網(wǎng)建設(shè)”，并將其納入國家“十二五”規(guī)劃。2011年，能源局從電網(wǎng)、設(shè)備和國際合作三方面積極推進(jìn)智能電網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系的建立工作。2015年，國家發(fā)改委、能源局印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)智能電網(wǎng)發(fā)展的指導(dǎo)意見》，進(jìn)一步明確發(fā)展智能電網(wǎng)的重要意義，并提出到2020年初步建成安全可靠、開放兼容、雙向互動、高效經(jīng)濟(jì)、清潔環(huán)保的智能電網(wǎng)體系。近年來，隨著國家政策的大力支持和技術(shù)的不斷進(jìn)步，我國智能電網(wǎng)市場規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，技術(shù)水平不斷提升，在特高壓輸電技術(shù)、智能電表普及、新能源并網(wǎng)等方面取得了顯著成就。與傳統(tǒng)電網(wǎng)相比，智能電網(wǎng)在技術(shù)架構(gòu)、運(yùn)行模式、能源利用等方面存在明顯區(qū)別，具有顯著優(yōu)勢。在技術(shù)架構(gòu)上，智能電網(wǎng)采用先進(jìn)的信息、通信和控制技術(shù)，如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算等，構(gòu)建了以數(shù)據(jù)和信息為核心的電力系統(tǒng)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了電力系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的智能化監(jiān)控和管理；而傳統(tǒng)電網(wǎng)主要采用基于機(jī)械、電氣和控制元件的技術(shù)體系，對電力系統(tǒng)的監(jiān)測和控制相對較為粗放。在運(yùn)行模式上，智能電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了雙向互動，用戶可以實(shí)時(shí)了解供電能力、電能質(zhì)量、電價(jià)狀況和停電信息，合理安排電器使用，電力企業(yè)也能獲取用戶的詳細(xì)用電信息，提供更多增值服務(wù)；傳統(tǒng)電網(wǎng)則主要是單向供電，用戶與電網(wǎng)之間的互動較少。在能源利用方面，智能電網(wǎng)能夠更好地促進(jìn)分布式能源和新能源的接入，實(shí)現(xiàn)能源的多元化和可持續(xù)發(fā)展；傳統(tǒng)電網(wǎng)對分布式能源和新能源的接入存在一定限制，能源利用相對單一。智能電網(wǎng)在提高電力系統(tǒng)的效率和可靠性、構(gòu)建清晰的能源管理體系、降低能源消耗和污染、降低用戶用電成本等方面具有明顯優(yōu)勢，代表了電力系統(tǒng)未來的發(fā)展方向。2.2經(jīng)濟(jì)效能評估的內(nèi)涵與意義智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估是一種綜合分析和評價(jià)智能電網(wǎng)在建設(shè)、運(yùn)行和發(fā)展過程中經(jīng)濟(jì)性能和效益的方法。它通過對智能電網(wǎng)相關(guān)的成本、收益、效率、可靠性等多方面因素進(jìn)行量化分析，全面衡量智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)，為決策提供科學(xué)依據(jù)。在成本方面，經(jīng)濟(jì)效能評估涵蓋了智能電網(wǎng)建設(shè)過程中的設(shè)備購置、安裝調(diào)試、線路鋪設(shè)等一次性投資成本，以及運(yùn)行階段的設(shè)備維護(hù)、能源消耗、人員管理等持續(xù)性運(yùn)營成本。收益則包括售電收入、因提高供電可靠性和電能質(zhì)量而帶來的用戶滿意度提升所間接產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益，以及通過優(yōu)化能源配置、促進(jìn)可再生能源消納等方式帶來的環(huán)境效益和社會效益轉(zhuǎn)化的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。效率評估關(guān)注電能傳輸過程中的損耗率、設(shè)備利用率等指標(biāo)，反映智能電網(wǎng)在能量轉(zhuǎn)換和輸送環(huán)節(jié)的經(jīng)濟(jì)性能?？煽啃栽u估則通過停電時(shí)間、故障次數(shù)等指標(biāo)，衡量智能電網(wǎng)對用戶供電的穩(wěn)定程度，評估因供電中斷可能導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失。智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估具有重要意義，具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：為電網(wǎng)規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)：通過對不同規(guī)劃方案的經(jīng)濟(jì)效能評估，可以對比分析各方案的成本效益，預(yù)測未來的投資回報(bào)和運(yùn)行成本，從而選擇最優(yōu)的電網(wǎng)規(guī)劃方案。在規(guī)劃新的輸電線路或變電站時(shí)，通過評估不同建設(shè)規(guī)模和技術(shù)方案的投資成本、運(yùn)行損耗以及對供電可靠性的提升效果，確定最經(jīng)濟(jì)合理的建設(shè)方案，避免盲目投資和資源浪費(fèi)。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)效能評估還能根據(jù)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢、能源需求變化等因素，為電網(wǎng)的長期發(fā)展提供戰(zhàn)略指導(dǎo)，確保電網(wǎng)規(guī)劃與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展相適應(yīng)。助力投資決策的制定：對于智能電網(wǎng)的投資主體，如電力企業(yè)、政府部門和社會投資者，經(jīng)濟(jì)效能評估結(jié)果是決策的關(guān)鍵依據(jù)。準(zhǔn)確的評估能夠幫助投資者了解項(xiàng)目的盈利能力和風(fēng)險(xiǎn)水平，判斷投資的可行性和價(jià)值。如果一個(gè)智能電網(wǎng)升級項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效能評估顯示其投資回報(bào)率高、風(fēng)險(xiǎn)可控，投資者就更有可能投入資金；反之，如果評估結(jié)果不理想，投資者則會謹(jǐn)慎考慮投資決策。此外，經(jīng)濟(jì)效能評估還可以為投資者提供項(xiàng)目的成本結(jié)構(gòu)分析，幫助他們優(yōu)化投資策略，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。優(yōu)化電網(wǎng)運(yùn)營管理：在智能電網(wǎng)的日常運(yùn)營中，經(jīng)濟(jì)效能評估能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)和經(jīng)濟(jì)性能，及時(shí)發(fā)現(xiàn)存在的問題和潛在的優(yōu)化空間。通過對電能損耗、設(shè)備故障率等指標(biāo)的分析，找出導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)效能低下的原因，如設(shè)備老化、運(yùn)行方式不合理等，并采取針對性的措施進(jìn)行改進(jìn)?？梢酝ㄟ^調(diào)整電力調(diào)度策略，優(yōu)化電力分配，降低電網(wǎng)損耗；及時(shí)更換老化設(shè)備，提高設(shè)備運(yùn)行效率，減少維修成本。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)效能評估還可以為電網(wǎng)的運(yùn)營管理提供績效評估指標(biāo)，激勵運(yùn)營人員提高工作效率，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)高效運(yùn)行。2.3傳統(tǒng)評估方法分析在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估領(lǐng)域，傳統(tǒng)評估方法發(fā)揮了重要作用，為電網(wǎng)的發(fā)展提供了一定的決策支持。然而，隨著智能電網(wǎng)的不斷發(fā)展和技術(shù)的日益復(fù)雜，傳統(tǒng)評估方法逐漸暴露出一些局限性。傳統(tǒng)評估方法在指標(biāo)體系構(gòu)建上存在一定的片面性。早期的評估主要側(cè)重于一些基本的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如投資成本、運(yùn)營成本和售電收入等，這些指標(biāo)雖然能夠反映智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能的部分方面，但難以全面涵蓋智能電網(wǎng)的復(fù)雜特性和多維度經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵。在當(dāng)今智能電網(wǎng)高度信息化、自動化和互動化的背景下，僅關(guān)注這些傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)無法準(zhǔn)確反映智能電網(wǎng)在提升供電可靠性、促進(jìn)可再生能源消納、增強(qiáng)用戶互動等方面所帶來的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。智能電網(wǎng)通過采用先進(jìn)的監(jiān)測和控制技術(shù)，能夠有效提高供電可靠性，減少停電時(shí)間和損失，這部分隱性效益在傳統(tǒng)指標(biāo)體系中往往未得到充分體現(xiàn)；智能電網(wǎng)對分布式能源的接入和消納能力，以及由此帶來的環(huán)境效益和能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化效益，也難以通過傳統(tǒng)指標(biāo)進(jìn)行量化評估。傳統(tǒng)評估方法在權(quán)重確定方面存在主觀性較強(qiáng)的問題。層次分析法（AHP）是一種常用的確定指標(biāo)權(quán)重的方法，它通過專家打分的方式構(gòu)建判斷矩陣，進(jìn)而確定各指標(biāo)的相對權(quán)重。這種方法依賴于專家的主觀判斷和經(jīng)驗(yàn)，不同專家由于知識背景、認(rèn)知水平和個(gè)人偏好的差異，可能會給出不同的打分結(jié)果，導(dǎo)致權(quán)重確定的不確定性較大。在評估智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能時(shí)，對于設(shè)備投資成本、運(yùn)行維護(hù)成本、供電可靠性提升等指標(biāo)的權(quán)重分配，不同專家可能會有不同的看法，這將直接影響評估結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。此外，專家打分過程中還可能受到信息不完全、判斷誤差等因素的干擾，進(jìn)一步降低權(quán)重的可靠性。傳統(tǒng)評估方法在評價(jià)方法上也存在一定的局限性。模糊綜合評價(jià)法是一種結(jié)合模糊數(shù)學(xué)理論的評價(jià)方法，它將定性指標(biāo)和定量指標(biāo)相結(jié)合，通過模糊變換和合成運(yùn)算得出綜合評價(jià)結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中，模糊綜合評價(jià)法存在模糊隸屬度函數(shù)的確定缺乏客觀依據(jù)的問題。對于智能電網(wǎng)中一些難以精確量化的指標(biāo)，如用戶滿意度、電網(wǎng)智能化程度等，確定其模糊隸屬度函數(shù)往往依賴于主觀經(jīng)驗(yàn)和判斷，不同的確定方法可能會導(dǎo)致評價(jià)結(jié)果的較大差異。而且，模糊綜合評價(jià)法在處理多因素、多層次的復(fù)雜問題時(shí)，計(jì)算過程較為繁瑣，容易出現(xiàn)信息丟失和評價(jià)結(jié)果不準(zhǔn)確的情況。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）雖然能夠?qū)Χ嗤度攵喈a(chǎn)出的決策單元進(jìn)行相對效率評價(jià)，但它假設(shè)所有決策單元都處于相同的生產(chǎn)技術(shù)前沿面，忽略了技術(shù)進(jìn)步、管理水平等因素對效率的影響，在實(shí)際應(yīng)用中可能會導(dǎo)致評價(jià)結(jié)果的偏差。傳統(tǒng)評估方法在指標(biāo)體系、權(quán)重確定和評價(jià)方法等方面存在的局限性，難以滿足智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估的全面性、客觀性和準(zhǔn)確性要求。因此，有必要對傳統(tǒng)評估方法進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新，引入更加科學(xué)合理的評估方法，以提高智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估的質(zhì)量和水平，為智能電網(wǎng)的科學(xué)決策和可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。三、改進(jìn)TOPSIS法原理與改進(jìn)策略3.1TOPSIS法基本原理TOPSIS法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution），即逼近理想解排序法，由C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出，是一種常用的多屬性決策分析方法。其核心思想是通過計(jì)算評價(jià)對象與理想化目標(biāo)（正理想解和負(fù)理想解）的接近程度進(jìn)行排序，以此評估各評價(jià)對象的優(yōu)劣。該方法能夠充分利用原始數(shù)據(jù)的信息，結(jié)果精確反映各評價(jià)方案之間的差距，在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。TOPSIS法的基本步驟如下：構(gòu)建決策矩陣：假設(shè)有m個(gè)評價(jià)對象和n個(gè)評價(jià)指標(biāo)，原始數(shù)據(jù)構(gòu)成的決策矩陣A=(a_{ij})_{m\timesn}，其中a_{ij}表示第i個(gè)評價(jià)對象的第j個(gè)指標(biāo)值，i=1,2,\cdots,m；j=1,2,\cdots,n。以智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估為例，評價(jià)對象可以是不同地區(qū)的智能電網(wǎng)項(xiàng)目，評價(jià)指標(biāo)則包括電能傳輸效率、設(shè)備運(yùn)行成本、投資回報(bào)率等。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：由于各評價(jià)指標(biāo)的量綱和數(shù)量級可能不同，為消除其對評價(jià)結(jié)果的影響，需對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣B=(b_{ij})_{m\timesn}。常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法有向量規(guī)范化法，公式為：b_{ij}=\frac{a_{ij}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{m}a_{ij}^{2}}}例如，對于電能傳輸效率這一指標(biāo)，其原始值可能在不同地區(qū)的智能電網(wǎng)項(xiàng)目中存在差異，通過標(biāo)準(zhǔn)化處理，可將其轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)下的數(shù)值，便于后續(xù)計(jì)算和比較。權(quán)重確定：確定各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重w_j，j=1,2,\cdots,n，權(quán)重反映了各指標(biāo)在評價(jià)體系中的相對重要程度。權(quán)重確定方法有主觀賦權(quán)法（如層次分析法AHP）和客觀賦權(quán)法（如熵權(quán)法）。主觀賦權(quán)法依賴專家經(jīng)驗(yàn)和判斷，客觀賦權(quán)法則根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特征來確定權(quán)重。在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中，若認(rèn)為設(shè)備運(yùn)行成本對經(jīng)濟(jì)效能影響較大，可通過合適的賦權(quán)方法給予其較高權(quán)重。計(jì)算加權(quán)決策矩陣：將標(biāo)準(zhǔn)化矩陣B與權(quán)重向量W=(w_1,w_2,\cdots,w_n)相乘，得到加權(quán)決策矩陣C=(c_{ij})_{m\timesn}，其中c_{ij}=w_j\timesb_{ij}。加權(quán)決策矩陣綜合考慮了各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值和權(quán)重，更準(zhǔn)確地反映了各評價(jià)對象在不同指標(biāo)下的表現(xiàn)。確定理想解和負(fù)理想解：正理想解C^*=(c_1^*,c_2^*,\cdots,c_n^*)是各指標(biāo)的最優(yōu)值組合，負(fù)理想解C^0=(c_1^0,c_2^0,\cdots,c_n^0)是各指標(biāo)的最劣值組合。對于效益型指標(biāo)（值越大越好），c_j^*=\max\{c_{ij}\}，c_j^0=\min\{c_{ij}\}；對于成本型指標(biāo)（值越小越好），c_j^*=\min\{c_{ij}\}，c_j^0=\max\{c_{ij}\}。在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中，電能傳輸效率是效益型指標(biāo)，其正理想解為所有評價(jià)對象中該指標(biāo)的最大值；設(shè)備運(yùn)行成本是成本型指標(biāo)，其正理想解為所有評價(jià)對象中該指標(biāo)的最小值。計(jì)算距離：計(jì)算各評價(jià)對象與正理想解和負(fù)理想解的距離。常用的距離度量方法是歐氏距離，評價(jià)對象i與正理想解的距離d_i^*和與負(fù)理想解的距離d_i^0計(jì)算公式如下：d_i^*=\sqrt{\sum_{j=1}^{n}(c_{ij}-c_j^*)^2}d_i^0=\sqrt{\sum_{j=1}^{n}(c_{ij}-c_j^0)^2}距離反映了評價(jià)對象與理想狀態(tài)的差距，距離越小，說明評價(jià)對象越接近理想狀態(tài)。計(jì)算貼近度：計(jì)算各評價(jià)對象與正理想解的相對貼近度C_i，公式為：C_i=\frac{d_i^0}{d_i^*+d_i^0}C_i取值范圍在0到1之間，C_i越接近1，表示評價(jià)對象越接近正理想解，即經(jīng)濟(jì)效能越好；C_i越接近0，表示評價(jià)對象越接近負(fù)理想解，即經(jīng)濟(jì)效能越差。通過比較各評價(jià)對象的貼近度，可對其經(jīng)濟(jì)效能進(jìn)行排序和評價(jià)。TOPSIS法的數(shù)學(xué)模型可以簡潔地概括為上述步驟中的計(jì)算公式。在實(shí)際應(yīng)用中，通過依次執(zhí)行這些步驟，能夠?qū)Χ鄠€(gè)評價(jià)對象在多個(gè)指標(biāo)下的表現(xiàn)進(jìn)行綜合評估和排序，為決策提供有力支持。3.2傳統(tǒng)TOPSIS法的局限性傳統(tǒng)TOPSIS法在多屬性決策分析中具有一定的優(yōu)勢，但在應(yīng)用于智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估時(shí)，也暴露出一些局限性，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：權(quán)重確定的主觀性：傳統(tǒng)TOPSIS法在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，常采用主觀賦權(quán)法，如層次分析法（AHP）。這種方法依賴專家的經(jīng)驗(yàn)和判斷，不同專家由于知識背景、認(rèn)知水平和個(gè)人偏好的差異，對同一指標(biāo)的重要性判斷可能存在較大偏差，導(dǎo)致權(quán)重確定的主觀性較強(qiáng)。在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中，對于電能傳輸效率、設(shè)備運(yùn)行成本、投資回報(bào)率等指標(biāo)的權(quán)重分配，不同專家可能會給出不同的結(jié)果，從而影響評估結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。而且，專家打分過程中可能受到信息不完全、判斷誤差等因素的干擾，進(jìn)一步降低權(quán)重的可靠性。主觀賦權(quán)法無法充分利用數(shù)據(jù)本身的信息，不能準(zhǔn)確反映各指標(biāo)在評估中的實(shí)際重要程度。指標(biāo)規(guī)范化處理的局限性：傳統(tǒng)TOPSIS法在對指標(biāo)進(jìn)行規(guī)范化處理時(shí)，通常采用向量規(guī)范化法等簡單方法，這種方法雖然能消除指標(biāo)量綱的影響，但沒有考慮指標(biāo)的實(shí)際意義和數(shù)據(jù)分布特征。在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中，不同指標(biāo)的變化規(guī)律和對經(jīng)濟(jì)效能的影響程度各不相同，簡單的規(guī)范化處理可能會掩蓋這些差異，導(dǎo)致評估結(jié)果無法準(zhǔn)確反映各指標(biāo)的真實(shí)作用。對于一些具有特殊分布的數(shù)據(jù)，如偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的規(guī)范化方法可能會使數(shù)據(jù)的特征發(fā)生改變，從而影響評估的準(zhǔn)確性。此外，傳統(tǒng)規(guī)范化處理方法沒有考慮指標(biāo)之間的相關(guān)性，在存在相關(guān)性的指標(biāo)體系中，可能會導(dǎo)致信息的重復(fù)計(jì)算或遺漏，影響評估結(jié)果的合理性。理想解和負(fù)理想解確定的不合理性：傳統(tǒng)TOPSIS法將各指標(biāo)的最大值和最小值分別作為正理想解和負(fù)理想解，這種確定方法過于簡單，沒有考慮到實(shí)際情況中可能存在的極端值和異常數(shù)據(jù)。在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中，某些指標(biāo)的最大值或最小值可能是由于特殊情況或偶然因素導(dǎo)致的，不能代表智能電網(wǎng)的正常運(yùn)行狀態(tài)和經(jīng)濟(jì)效能的最優(yōu)或最劣水平。如果將這些異常值作為理想解和負(fù)理想解，會使評估結(jié)果出現(xiàn)偏差，不能真實(shí)反映智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。而且，當(dāng)評估對象的數(shù)量或數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，理想解和負(fù)理想解也會相應(yīng)改變，可能導(dǎo)致評估結(jié)果的不穩(wěn)定，出現(xiàn)逆排序問題。逆排序問題：傳統(tǒng)TOPSIS法在評估過程中可能會出現(xiàn)逆排序問題，即當(dāng)增加或減少評價(jià)對象時(shí)，原有的評價(jià)對象排序可能會發(fā)生改變。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)TOPSIS法在確定理想解和負(fù)理想解時(shí)，僅依賴于當(dāng)前的評價(jià)對象數(shù)據(jù)，沒有考慮到評價(jià)對象之間的相對關(guān)系和整體分布。在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中，如果新增加一個(gè)智能電網(wǎng)項(xiàng)目，由于其數(shù)據(jù)的加入，可能會改變理想解和負(fù)理想解，進(jìn)而導(dǎo)致其他項(xiàng)目的排序發(fā)生變化，這顯然不符合實(shí)際情況和決策需求。逆排序問題使得評估結(jié)果缺乏穩(wěn)定性和可靠性，給決策者帶來困擾，降低了評估方法的實(shí)用性。3.3改進(jìn)策略與方法為克服傳統(tǒng)TOPSIS法在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中的局限性，本文提出以下改進(jìn)策略與方法：采用熵權(quán)法確定客觀權(quán)重：針對傳統(tǒng)TOPSIS法權(quán)重確定主觀性強(qiáng)的問題，引入熵權(quán)法來確定客觀權(quán)重。熵權(quán)法是一種基于信息熵理論的客觀賦權(quán)方法，其基本原理是根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度來確定權(quán)重。指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度越大，所包含的信息量就越多，其對應(yīng)的熵值就越小，權(quán)重也就越大；反之，指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度越小，所包含的信息量就越少，其對應(yīng)的熵值就越大，權(quán)重也就越小。具體計(jì)算步驟如下：假設(shè)有m個(gè)評價(jià)對象和n個(gè)評價(jià)指標(biāo)，原始數(shù)據(jù)構(gòu)成的決策矩陣A=(a_{ij})_{m\timesn}。首先，對決策矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣B=(b_{ij})_{m\timesn}，標(biāo)準(zhǔn)化公式為b_{ij}=\frac{a_{ij}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{m}a_{ij}^{2}}}。接著，計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)下第i個(gè)評價(jià)對象的比重p_{ij}，公式為p_{ij}=\frac{b_{ij}}{\sum_{i=1}^{m}b_{ij}}。然后，計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的熵值e_j，公式為e_j=-k\sum_{i=1}^{m}p_{ij}\lnp_{ij}，其中k=\frac{1}{\lnm}，以保證0\leqe_j\leq1。再計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的差異性系數(shù)d_j，公式為d_j=1-e_j。最后，計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重w_j，公式為w_j=\frac{d_j}{\sum_{j=1}^{n}d_j}。通過熵權(quán)法確定的權(quán)重能夠充分利用數(shù)據(jù)本身的信息，減少主觀因素的影響，使評估結(jié)果更加客觀準(zhǔn)確。在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中，對于電能傳輸效率這一指標(biāo)，如果不同地區(qū)智能電網(wǎng)項(xiàng)目的該指標(biāo)數(shù)據(jù)差異較大，說明其對經(jīng)濟(jì)效能的影響程度較大，通過熵權(quán)法計(jì)算得到的權(quán)重也會較大；而對于一些數(shù)據(jù)差異較小的指標(biāo)，其權(quán)重相對較小。改進(jìn)指標(biāo)規(guī)范化方法：傳統(tǒng)的向量規(guī)范化法在處理指標(biāo)時(shí)存在局限性，本文采用一種改進(jìn)的規(guī)范化方法。對于效益型指標(biāo)（值越大越好），采用公式r_{ij}=\frac{a_{ij}-\min\{a_{ij}\}}{\max\{a_{ij}\}-\min\{a_{ij}\}}進(jìn)行規(guī)范化處理；對于成本型指標(biāo)（值越小越好），采用公式r_{ij}=\frac{\max\{a_{ij}\}-a_{ij}}{\max\{a_{ij}\}-\min\{a_{ij}\}}進(jìn)行規(guī)范化處理。這種方法不僅能消除指標(biāo)量綱的影響，還能更好地反映指標(biāo)的實(shí)際意義和數(shù)據(jù)分布特征，使規(guī)范化后的數(shù)據(jù)更具區(qū)分度。以智能電網(wǎng)的設(shè)備運(yùn)行成本這一成本型指標(biāo)為例，假設(shè)原始數(shù)據(jù)中設(shè)備運(yùn)行成本的最大值為100萬元，最小值為20萬元，某一智能電網(wǎng)項(xiàng)目的設(shè)備運(yùn)行成本為50萬元，通過改進(jìn)的規(guī)范化公式計(jì)算可得r_{ij}=\frac{100-50}{100-20}=\frac{5}{8}=0.625，該值能夠更準(zhǔn)確地反映該項(xiàng)目在設(shè)備運(yùn)行成本方面與其他項(xiàng)目的相對水平。基于絕對理想解解決逆排序問題：為解決傳統(tǒng)TOPSIS法中理想解和負(fù)理想解確定不合理以及逆排序問題，采用基于絕對理想解的方法。對于效益型指標(biāo)，正理想解取固定的最佳值（如行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的最大值或理論上的最大值），負(fù)理想解取固定的最差值（如行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的最小值或理論上的最小值）；對于成本型指標(biāo)，正理想解取固定的最差值，負(fù)理想解取固定的最佳值。這樣，在評價(jià)對象數(shù)量或數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，理想解和負(fù)理想解保持不變，從而有效避免逆排序問題，使評估結(jié)果更加穩(wěn)定可靠。在評估智能電網(wǎng)的投資回報(bào)率這一效益型指標(biāo)時(shí)，正理想解可以取行業(yè)內(nèi)已知的最高投資回報(bào)率，負(fù)理想解取行業(yè)內(nèi)已知的最低投資回報(bào)率，無論參與評估的智能電網(wǎng)項(xiàng)目數(shù)量如何變化，這兩個(gè)理想解都不會改變，保證了評估結(jié)果的穩(wěn)定性。通過上述改進(jìn)策略，能夠有效克服傳統(tǒng)TOPSIS法的局限性，提高其在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中的準(zhǔn)確性、合理性和穩(wěn)定性，為智能電網(wǎng)的科學(xué)決策提供更可靠的依據(jù)。四、基于改進(jìn)TOPSIS法的智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估模型構(gòu)建4.1評估指標(biāo)體系構(gòu)建4.1.1指標(biāo)選取原則構(gòu)建科學(xué)合理的評估指標(biāo)體系是智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接影響評估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。在選取評估指標(biāo)時(shí)，需遵循以下原則：全面性原則：智能電網(wǎng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，其經(jīng)濟(jì)效能受多種因素影響。因此，評估指標(biāo)應(yīng)全面涵蓋智能電網(wǎng)的各個(gè)環(huán)節(jié)和層面，包括發(fā)電、輸電、變電、配電、用電和調(diào)度等，確保能夠全面反映智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。不僅要考慮電能傳輸效率、設(shè)備運(yùn)行成本等直接經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，還要納入可再生能源消納能力、用戶滿意度等間接經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和社會效益指標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)對智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能的全方位評估。全面性原則能夠避免因指標(biāo)缺失而導(dǎo)致的評估偏差，為決策者提供更全面、準(zhǔn)確的信息?？茖W(xué)性原則：指標(biāo)的選取應(yīng)基于科學(xué)的理論和方法，能夠客觀、真實(shí)地反映智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能的本質(zhì)特征和內(nèi)在規(guī)律。指標(biāo)的定義應(yīng)明確、準(zhǔn)確，計(jì)算方法應(yīng)科學(xué)合理，數(shù)據(jù)來源應(yīng)可靠、可追溯。在選取電能傳輸效率指標(biāo)時(shí)，應(yīng)采用科學(xué)的計(jì)算方法，準(zhǔn)確測量電能在傳輸過程中的損耗，以確保該指標(biāo)能夠真實(shí)反映電網(wǎng)的傳輸效率?？茖W(xué)性原則是保證評估結(jié)果可靠性和有效性的基礎(chǔ)，只有基于科學(xué)的指標(biāo)體系，才能得出具有說服力的評估結(jié)論?？刹僮餍栽瓌t：評估指標(biāo)應(yīng)具有實(shí)際可操作性，便于數(shù)據(jù)的采集、整理和分析。指標(biāo)的數(shù)據(jù)應(yīng)易于獲取，能夠通過現(xiàn)有的監(jiān)測設(shè)備、統(tǒng)計(jì)報(bào)表或?qū)嶋H調(diào)研等方式得到。同時(shí)，指標(biāo)的計(jì)算和分析方法應(yīng)簡單易行，不需要過于復(fù)雜的技術(shù)和設(shè)備。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)優(yōu)先選擇那些已經(jīng)在電力行業(yè)廣泛應(yīng)用、數(shù)據(jù)獲取相對容易的指標(biāo)，如線損率、設(shè)備利用率等。可操作性原則能夠確保評估工作的順利開展，提高評估效率，降低評估成本。獨(dú)立性原則：各評估指標(biāo)之間應(yīng)具有相對獨(dú)立性，避免指標(biāo)之間存在過多的重疊或相關(guān)性。若指標(biāo)之間相關(guān)性過高，會導(dǎo)致信息的重復(fù)計(jì)算，影響評估結(jié)果的準(zhǔn)確性。在選取指標(biāo)時(shí)，應(yīng)通過相關(guān)性分析等方法，對指標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，剔除相關(guān)性過高的指標(biāo)。對于反映電網(wǎng)運(yùn)行效率的多個(gè)指標(biāo)，應(yīng)確保它們分別從不同角度反映電網(wǎng)的運(yùn)行情況，避免指標(biāo)之間的重復(fù)和冗余。獨(dú)立性原則有助于提高評估指標(biāo)體系的簡潔性和有效性，使評估結(jié)果更具區(qū)分度。動態(tài)性原則：智能電網(wǎng)處于不斷發(fā)展和變化之中，其經(jīng)濟(jì)效能也會受到技術(shù)進(jìn)步、政策調(diào)整、市場變化等多種因素的影響。因此，評估指標(biāo)體系應(yīng)具有動態(tài)性，能夠適應(yīng)智能電網(wǎng)的發(fā)展變化，及時(shí)反映新的經(jīng)濟(jì)效能特征和影響因素。隨著新能源技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，應(yīng)及時(shí)將新能源消納能力等相關(guān)指標(biāo)納入評估體系；隨著電力市場改革的推進(jìn)，應(yīng)關(guān)注電價(jià)政策、電力交易模式等因素對智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能的影響，并相應(yīng)調(diào)整評估指標(biāo)。動態(tài)性原則能夠使評估指標(biāo)體系保持與時(shí)俱進(jìn)，為智能電網(wǎng)的持續(xù)發(fā)展提供有力支持。4.1.2具體指標(biāo)選取與分析根據(jù)上述指標(biāo)選取原則，從智能電網(wǎng)的發(fā)電、輸電、變電、配電、用電和調(diào)度等環(huán)節(jié)入手，選取以下具體指標(biāo)對智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能進(jìn)行評估，并對各指標(biāo)對智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能的影響進(jìn)行分析：發(fā)電環(huán)節(jié)：可再生能源發(fā)電占比：該指標(biāo)反映了智能電網(wǎng)中可再生能源發(fā)電在總發(fā)電量中的比例。隨著全球?qū)Νh(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展的關(guān)注度不斷提高，可再生能源的開發(fā)和利用成為智能電網(wǎng)發(fā)展的重要方向?？稍偕茉窗l(fā)電占比越高，表明智能電網(wǎng)在能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、減少碳排放等方面取得的成效越好，有助于降低對傳統(tǒng)化石能源的依賴，提高能源利用的可持續(xù)性，從而提升智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。太陽能、風(fēng)能等可再生能源的廣泛應(yīng)用，不僅可以減少能源成本，還能帶來良好的環(huán)境效益和社會效益，間接提升智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。發(fā)電設(shè)備利用率：指發(fā)電設(shè)備在一定時(shí)間內(nèi)實(shí)際發(fā)電量與額定發(fā)電量的比值。發(fā)電設(shè)備利用率越高，說明發(fā)電設(shè)備的運(yùn)行效率越高，能夠在相同的設(shè)備投入下產(chǎn)生更多的電能，有效降低單位電能的生產(chǎn)成本，提高發(fā)電環(huán)節(jié)的經(jīng)濟(jì)效益，進(jìn)而提升智能電網(wǎng)的整體經(jīng)濟(jì)效能。提高發(fā)電設(shè)備利用率可以充分發(fā)揮發(fā)電設(shè)備的潛力，減少設(shè)備閑置和浪費(fèi)，降低發(fā)電成本，增加電力供應(yīng)，滿足社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展對電力的需求。輸電環(huán)節(jié)：輸電線路損耗率：是指輸電過程中損耗的電量與輸送電量的百分比。輸電線路損耗率越低，表明電能在輸電過程中的損失越小，輸電效率越高，能夠減少能源浪費(fèi)，降低輸電成本，提高智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。通過采用先進(jìn)的輸電技術(shù)、優(yōu)化輸電線路布局和加強(qiáng)線路維護(hù)等措施，可以有效降低輸電線路損耗率，提高電能傳輸?shù)男屎徒?jīng)濟(jì)性。輸電容量利用率：反映了輸電線路實(shí)際輸送功率與額定輸電容量的比值。該指標(biāo)越高，說明輸電線路的利用程度越高，能夠在不增加過多輸電設(shè)施投資的情況下，提高輸電能力，滿足電力負(fù)荷增長的需求，降低單位輸電成本，提升智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。合理規(guī)劃輸電線路的容量和布局，提高輸電容量利用率，可以充分發(fā)揮輸電線路的作用，避免輸電設(shè)施的閑置和浪費(fèi)，提高輸電環(huán)節(jié)的經(jīng)濟(jì)效益。變電環(huán)節(jié)：變壓器負(fù)載率：是指變壓器實(shí)際輸出功率與額定輸出功率的比值。合適的變壓器負(fù)載率能夠保證變壓器高效運(yùn)行，降低變壓器的損耗和運(yùn)行成本。如果變壓器負(fù)載率過低，會導(dǎo)致設(shè)備利用率不高，增加投資成本；負(fù)載率過高，則可能影響變壓器的安全運(yùn)行，增加維護(hù)成本和故障風(fēng)險(xiǎn)。因此，保持適當(dāng)?shù)淖儔浩髫?fù)載率對提升變電環(huán)節(jié)的經(jīng)濟(jì)效能至關(guān)重要，進(jìn)而對智能電網(wǎng)的整體經(jīng)濟(jì)效能產(chǎn)生積極影響。通過合理配置變壓器容量，優(yōu)化電力分配，使變壓器在合適的負(fù)載率下運(yùn)行，可以提高變電效率，降低運(yùn)行成本，保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。變電設(shè)備故障率：表示變電設(shè)備在一定時(shí)間內(nèi)發(fā)生故障的次數(shù)與設(shè)備運(yùn)行總時(shí)間的比值。變電設(shè)備故障率越低，說明變電設(shè)備的可靠性越高，能夠減少因設(shè)備故障導(dǎo)致的停電時(shí)間和經(jīng)濟(jì)損失，降低設(shè)備維修成本，提高變電環(huán)節(jié)的運(yùn)行效率和經(jīng)濟(jì)效益，從而提升智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。加強(qiáng)變電設(shè)備的維護(hù)管理，采用先進(jìn)的設(shè)備監(jiān)測和故障診斷技術(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理設(shè)備隱患，可以有效降低變電設(shè)備故障率，保障變電環(huán)節(jié)的穩(wěn)定運(yùn)行。配電環(huán)節(jié)：配電線路損耗率：與輸電線路損耗率類似，是指配電過程中損耗的電量與配電電量的百分比。降低配電線路損耗率可以減少電能在配電環(huán)節(jié)的損失，提高配電效率，降低配電成本，提升智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。通過優(yōu)化配電線路布局、采用節(jié)能型配電設(shè)備、加強(qiáng)無功補(bǔ)償?shù)却胧梢杂行Ы档团潆娋€路損耗率，提高電能分配的效率和經(jīng)濟(jì)性。配電可靠性指標(biāo)（如SAIFI、SAIDI等）：系統(tǒng)平均停電頻率指標(biāo)（SAIFI）指系統(tǒng)總停電次數(shù)與總用戶數(shù)的比值，系統(tǒng)平均停電持續(xù)時(shí)間指標(biāo)（SAIDI）指系統(tǒng)總停電時(shí)間與總用戶數(shù)的比值。這些指標(biāo)反映了配電系統(tǒng)對用戶供電的可靠性程度。配電可靠性越高，用戶停電時(shí)間和次數(shù)越少，因停電造成的經(jīng)濟(jì)損失就越小，能夠提高用戶滿意度，間接提升智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。提高配電可靠性可以保障用戶的正常生產(chǎn)生活，促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展，增強(qiáng)智能電網(wǎng)的市場競爭力。通過加強(qiáng)配電網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、提高設(shè)備可靠性、優(yōu)化配電調(diào)度等措施，可以有效提高配電可靠性指標(biāo)。用電環(huán)節(jié)：用戶側(cè)峰谷差率：是指用戶側(cè)高峰用電量與低谷用電量的差值與平均用電量的比值。峰谷差率過大，會導(dǎo)致電力系統(tǒng)在高峰時(shí)段供電壓力增大，需要增加發(fā)電設(shè)備和輸電設(shè)施的投入，同時(shí)也會增加電網(wǎng)的運(yùn)行成本；而在低谷時(shí)段，設(shè)備利用率降低，造成資源浪費(fèi)。降低用戶側(cè)峰谷差率，可以優(yōu)化電力負(fù)荷曲線，提高電力設(shè)備的利用率，降低電力系統(tǒng)的運(yùn)行成本，提升智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。通過實(shí)施峰谷電價(jià)政策、推廣智能電表和智能用電設(shè)備、引導(dǎo)用戶合理用電等措施，可以有效調(diào)節(jié)用戶的用電行為，降低用戶側(cè)峰谷差率。需求響應(yīng)參與度：表示參與需求響應(yīng)的用戶數(shù)量或用電量占總用戶數(shù)量或總用電量的比例。需求響應(yīng)是指用戶根據(jù)電力市場價(jià)格信號或激勵措施，調(diào)整自身用電行為，以實(shí)現(xiàn)電力供需平衡和優(yōu)化資源配置的一種手段。需求響應(yīng)參與度越高，說明用戶對電力市場的響應(yīng)能力越強(qiáng)，能夠更好地配合電力系統(tǒng)的運(yùn)行調(diào)節(jié)，減少電力系統(tǒng)的備用容量需求，降低發(fā)電成本和輸電損耗，提升智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。通過建立完善的需求響應(yīng)機(jī)制，提供多樣化的激勵措施，提高用戶參與需求響應(yīng)的積極性和主動性，可以有效提高需求響應(yīng)參與度。調(diào)度環(huán)節(jié)：電力調(diào)度準(zhǔn)確率：指電力調(diào)度指令的準(zhǔn)確執(zhí)行次數(shù)與總調(diào)度指令次數(shù)的比值。電力調(diào)度準(zhǔn)確率越高，說明電力調(diào)度系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地根據(jù)電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)和負(fù)荷需求，合理安排發(fā)電和輸電計(jì)劃，避免因調(diào)度失誤導(dǎo)致的電力系統(tǒng)故障和經(jīng)濟(jì)損失，提高電網(wǎng)運(yùn)行的安全性和穩(wěn)定性，進(jìn)而提升智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。提高電力調(diào)度準(zhǔn)確率需要依靠先進(jìn)的調(diào)度技術(shù)、準(zhǔn)確的電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)和專業(yè)的調(diào)度人員，通過加強(qiáng)調(diào)度系統(tǒng)的建設(shè)和管理，提高調(diào)度人員的業(yè)務(wù)水平和責(zé)任心，可以有效提高電力調(diào)度準(zhǔn)確率。調(diào)度自動化水平：反映了電力調(diào)度系統(tǒng)中自動化設(shè)備和技術(shù)的應(yīng)用程度。調(diào)度自動化水平越高，電力調(diào)度系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測、分析和控制，快速響應(yīng)電網(wǎng)的變化，提高調(diào)度效率，減少人工干預(yù)，降低調(diào)度成本，提升智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。采用先進(jìn)的自動化技術(shù)，如智能監(jiān)測系統(tǒng)、自動化調(diào)度軟件等，可以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和分析，自動生成優(yōu)化的調(diào)度方案，提高調(diào)度的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。這些指標(biāo)從不同環(huán)節(jié)和角度全面反映了智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能，通過對這些指標(biāo)的綜合評估，可以準(zhǔn)確把握智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況，為智能電網(wǎng)的優(yōu)化決策和可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。4.2基于熵權(quán)法的指標(biāo)權(quán)重確定在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中，準(zhǔn)確確定各評估指標(biāo)的權(quán)重至關(guān)重要，它直接影響評估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。熵權(quán)法作為一種客觀賦權(quán)方法，能夠根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度來確定權(quán)重，有效避免了主觀賦權(quán)法中人為因素的干擾，使評估結(jié)果更能反映實(shí)際情況。熵權(quán)法的基本原理源于信息論中的熵概念。熵最初由德國物理學(xué)家克勞修斯（K.Clausius）于1854年提出，1948年香農(nóng)將其引入信息論，用于衡量信息的不確定性。在多指標(biāo)綜合評價(jià)中，熵權(quán)法認(rèn)為，如果某個(gè)指標(biāo)的信息熵越小，表明該指標(biāo)值的變異程度越大，提供的信息量也就越多，在綜合評價(jià)中所起的作用就越大，其權(quán)重也應(yīng)越大；反之，某個(gè)指標(biāo)信息熵越大，表明其指標(biāo)值的變異程度越小，提供的信息量越少，在綜合評價(jià)中所起的作用越小，其權(quán)重也應(yīng)越小?；陟貦?quán)法確定指標(biāo)權(quán)重的具體步驟如下：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：假設(shè)有m個(gè)評價(jià)對象和n個(gè)評價(jià)指標(biāo)，原始數(shù)據(jù)構(gòu)成的決策矩陣A=(a_{ij})_{m\timesn}。由于各評價(jià)指標(biāo)的量綱和數(shù)量級可能不同，為消除其對評價(jià)結(jié)果的影響，需對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文采用向量規(guī)范化法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣B=(b_{ij})_{m\timesn}，標(biāo)準(zhǔn)化公式為：b_{ij}=\frac{a_{ij}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{m}a_{ij}^{2}}}以智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中的輸電線路損耗率指標(biāo)為例，若有5個(gè)不同地區(qū)的智能電網(wǎng)項(xiàng)目，其輸電線路損耗率的原始數(shù)據(jù)分別為5%、4%、6%、3%、5.5%，經(jīng)過向量規(guī)范化法標(biāo)準(zhǔn)化后，可得到相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化值，消除了量綱差異，便于后續(xù)計(jì)算。計(jì)算指標(biāo)比重：計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)下第i個(gè)評價(jià)對象的比重p_{ij}，公式為：p_{ij}=\frac{b_{ij}}{\sum_{i=1}^{m}b_{ij}}這一步驟將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到每個(gè)評價(jià)對象在各指標(biāo)下的相對比重，反映了該評價(jià)對象在該指標(biāo)上的相對重要程度。對于上述輸電線路損耗率指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，計(jì)算得到每個(gè)地區(qū)智能電網(wǎng)項(xiàng)目在該指標(biāo)下的比重，體現(xiàn)了各項(xiàng)目在輸電線路損耗率方面的相對水平。計(jì)算信息熵：計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的熵值e_j，公式為：e_j=-k\sum_{i=1}^{m}p_{ij}\lnp_{ij}其中，k=\frac{1}{\lnm}，以保證0\leqe_j\leq1。信息熵e_j反映了指標(biāo)數(shù)據(jù)的無序程度或不確定性，熵值越小，說明該指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度越大，提供的信息量越多。通過計(jì)算各指標(biāo)的熵值，可以衡量每個(gè)指標(biāo)在評估中的信息價(jià)值。計(jì)算熵權(quán)：首先計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的差異性系數(shù)d_j，公式為：d_j=1-e_j差異性系數(shù)d_j與熵值e_j相反，d_j越大，說明該指標(biāo)的變異程度越大，在綜合評價(jià)中所起的作用越大。然后計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重w_j，公式為：w_j=\frac{d_j}{\sum_{j=1}^{n}d_j}通過上述公式，得到各指標(biāo)的熵權(quán)，熵權(quán)綜合反映了各指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度和信息價(jià)值，作為指標(biāo)權(quán)重用于后續(xù)的評估計(jì)算。在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估模型中，熵權(quán)法確定的指標(biāo)權(quán)重具有重要作用。它能夠充分利用數(shù)據(jù)本身的信息，客觀地反映各指標(biāo)對智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能的影響程度，避免了主觀因素對權(quán)重確定的干擾。在評估指標(biāo)體系中，若可再生能源發(fā)電占比這一指標(biāo)的數(shù)據(jù)在不同智能電網(wǎng)項(xiàng)目間差異較大，通過熵權(quán)法計(jì)算得到的權(quán)重就會較大，表明該指標(biāo)對智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能的影響較為顯著；而對于一些數(shù)據(jù)差異較小的指標(biāo)，其權(quán)重相對較小。這樣確定的權(quán)重使評估結(jié)果更具客觀性和準(zhǔn)確性，能夠?yàn)橹悄茈娋W(wǎng)的決策和優(yōu)化提供更可靠的依據(jù)。4.3改進(jìn)TOPSIS法的應(yīng)用步驟基于改進(jìn)TOPSIS法的智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估，具體應(yīng)用步驟如下：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：收集智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估所需的各指標(biāo)數(shù)據(jù)，構(gòu)建原始決策矩陣A=(a_{ij})_{m\timesn}，其中m為評價(jià)對象數(shù)量，n為評價(jià)指標(biāo)數(shù)量。由于各指標(biāo)的量綱和數(shù)量級可能不同，需對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱影響，使各指標(biāo)具有可比性。對于效益型指標(biāo)（值越大越好），采用公式r_{ij}=\frac{a_{ij}-\min\{a_{ij}\}}{\max\{a_{ij}\}-\min\{a_{ij}\}}進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；對于成本型指標(biāo)（值越小越好），采用公式r_{ij}=\frac{\max\{a_{ij}\}-a_{ij}}{\max\{a_{ij}\}-\min\{a_{ij}\}}進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣R=(r_{ij})_{m\timesn}。假設(shè)有3個(gè)智能電網(wǎng)項(xiàng)目，輸電線路損耗率（成本型指標(biāo)）原始值分別為8%、6%、7%，通過上述公式標(biāo)準(zhǔn)化后，分別得到0.2、1、0.6，消除了量綱差異。加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣計(jì)算：運(yùn)用熵權(quán)法確定各指標(biāo)的權(quán)重w_j，j=1,2,\cdots,n。熵權(quán)法的計(jì)算步驟如前文所述，通過計(jì)算指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度來確定權(quán)重，能有效避免主觀因素干擾。得到權(quán)重向量W=(w_1,w_2,\cdots,w_n)后，將標(biāo)準(zhǔn)化矩陣R與權(quán)重向量W相乘，得到加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣V=(v_{ij})_{m\timesn}，其中v_{ij}=w_j\timesr_{ij}。加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣綜合考慮了各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值和權(quán)重，更準(zhǔn)確地反映了各評價(jià)對象在不同指標(biāo)下的表現(xiàn)。絕對理想解和負(fù)理想解確定：對于效益型指標(biāo)，正理想解V^*=(v_1^*,v_2^*,\cdots,v_n^*)取固定的最佳值（如行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的最大值或理論上的最大值），負(fù)理想解V^0=(v_1^0,v_2^0,\cdots,v_n^0)取固定的最差值（如行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的最小值或理論上的最小值）；對于成本型指標(biāo)，正理想解取固定的最差值，負(fù)理想解取固定的最佳值。在評估智能電網(wǎng)的投資回報(bào)率（效益型指標(biāo)）時(shí)，正理想解可以取行業(yè)內(nèi)已知的最高投資回報(bào)率，負(fù)理想解取行業(yè)內(nèi)已知的最低投資回報(bào)率。這種基于絕對理想解的確定方法，能有效避免因評價(jià)對象數(shù)據(jù)變化導(dǎo)致的逆排序問題，使評估結(jié)果更穩(wěn)定可靠。距離和貼近度計(jì)算：計(jì)算各評價(jià)對象與正理想解和負(fù)理想解的距離。采用歐氏距離公式計(jì)算，評價(jià)對象i與正理想解的距離d_i^*=\sqrt{\sum_{j=1}^{n}(v_{ij}-v_j^*)^2}，與負(fù)理想解的距離d_i^0=\sqrt{\sum_{j=1}^{n}(v_{ij}-v_j^0)^2}。距離反映了評價(jià)對象與理想狀態(tài)的差距，距離越小，說明評價(jià)對象越接近理想狀態(tài)。接著計(jì)算各評價(jià)對象與正理想解的相對貼近度C_i=\frac{d_i^0}{d_i^*+d_i^0}，C_i取值范圍在0到1之間，C_i越接近1，表示評價(jià)對象越接近正理想解，即經(jīng)濟(jì)效能越好；C_i越接近0，表示評價(jià)對象越接近負(fù)理想解，即經(jīng)濟(jì)效能越差。結(jié)果排序和分析：根據(jù)各評價(jià)對象的貼近度C_i進(jìn)行排序，貼近度越大，說明該智能電網(wǎng)項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效能越好。通過對排序結(jié)果的分析，可清晰了解各智能電網(wǎng)項(xiàng)目在經(jīng)濟(jì)效能方面的優(yōu)劣，找出影響經(jīng)濟(jì)效能的關(guān)鍵因素，為智能電網(wǎng)的決策和優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)。對于經(jīng)濟(jì)效能較差的項(xiàng)目，可深入分析其在發(fā)電環(huán)節(jié)的可再生能源發(fā)電占比、輸電環(huán)節(jié)的線路損耗率等指標(biāo)，找出存在的問題，提出針對性的改進(jìn)措施，以提升智能電網(wǎng)的整體經(jīng)濟(jì)效能。五、案例分析5.1案例選擇與數(shù)據(jù)收集本研究選取某地區(qū)智能電網(wǎng)作為案例，深入探究改進(jìn)TOPSIS法在智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估中的應(yīng)用效果。該地區(qū)位于我國東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，電力需求旺盛，智能電網(wǎng)建設(shè)起步較早，具備典型性和代表性。該地區(qū)智能電網(wǎng)的基本情況如下：電網(wǎng)覆蓋范圍廣泛，涵蓋了城市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)和農(nóng)村等不同區(qū)域，為當(dāng)?shù)財(cái)?shù)百萬用戶提供穩(wěn)定可靠的電力供應(yīng)。在發(fā)電環(huán)節(jié)，除了傳統(tǒng)的火電、水電外，還積極發(fā)展可再生能源發(fā)電，如風(fēng)力發(fā)電和太陽能發(fā)電，目前可再生能源發(fā)電占總發(fā)電量的比例達(dá)到了[X]%，且呈逐年上升趨勢。輸電網(wǎng)絡(luò)以特高壓和超高壓線路為主，形成了堅(jiān)強(qiáng)的骨干網(wǎng)架，輸電線路總長度超過[X]公里，能夠?qū)崿F(xiàn)大容量、遠(yuǎn)距離的電力傳輸。變電環(huán)節(jié)擁有眾多變電站，其中智能變電站的比例較高，采用了先進(jìn)的設(shè)備和技術(shù)，提高了變電效率和可靠性。配電網(wǎng)絡(luò)布局合理，通過智能化改造，實(shí)現(xiàn)了對配電網(wǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和靈活控制，有效提升了配電可靠性。用電環(huán)節(jié)，智能電表的覆蓋率達(dá)到了100%，用戶可以通過智能電表實(shí)時(shí)了解用電信息，并參與需求響應(yīng)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)合理用電。該地區(qū)智能電網(wǎng)在發(fā)展過程中取得了顯著成效。通過智能化升級，電網(wǎng)的供電可靠性大幅提高，停電時(shí)間和次數(shù)明顯減少，用戶滿意度不斷提升。在可再生能源消納方面，建立了完善的能源管理系統(tǒng)，有效解決了可再生能源發(fā)電的間歇性和波動性問題，實(shí)現(xiàn)了可再生能源的高效利用。電網(wǎng)的運(yùn)行效率也得到了顯著提升，線損率降低了[X]個(gè)百分點(diǎn)，設(shè)備利用率提高了[X]%，有效降低了運(yùn)營成本。為進(jìn)行經(jīng)濟(jì)效能評估，數(shù)據(jù)收集至關(guān)重要。本研究主要通過以下幾種方式收集數(shù)據(jù)：電力企業(yè)數(shù)據(jù)庫：該地區(qū)的電力企業(yè)擁有完善的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，記錄了電網(wǎng)運(yùn)行的各項(xiàng)數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)庫中獲取了發(fā)電環(huán)節(jié)的發(fā)電量、發(fā)電設(shè)備利用率、可再生能源發(fā)電占比等數(shù)據(jù)；輸電環(huán)節(jié)的輸電線路損耗率、輸電容量利用率等數(shù)據(jù)；變電環(huán)節(jié)的變壓器負(fù)載率、變電設(shè)備故障率等數(shù)據(jù)；配電環(huán)節(jié)的配電線路損耗率、配電可靠性指標(biāo)等數(shù)據(jù)；用電環(huán)節(jié)的用戶側(cè)峰谷差率、需求響應(yīng)參與度等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)具有準(zhǔn)確性和及時(shí)性，為評估提供了可靠的基礎(chǔ)。實(shí)地調(diào)研：組織專業(yè)團(tuán)隊(duì)深入該地區(qū)的發(fā)電廠、變電站、配電所等電力設(shè)施現(xiàn)場進(jìn)行實(shí)地調(diào)研。通過與工作人員交流、查閱設(shè)備運(yùn)行記錄等方式，獲取了一些無法從數(shù)據(jù)庫中直接獲取的數(shù)據(jù)，如設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀況、維護(hù)成本等。實(shí)地調(diào)研還能了解到電力企業(yè)在智能電網(wǎng)建設(shè)和運(yùn)營過程中遇到的實(shí)際問題和挑戰(zhàn)，為評估提供了更全面的信息。問卷調(diào)查：針對用電環(huán)節(jié)的用戶滿意度和需求響應(yīng)參與度等指標(biāo)，設(shè)計(jì)了詳細(xì)的調(diào)查問卷，面向該地區(qū)的電力用戶進(jìn)行發(fā)放。共回收有效問卷[X]份，通過對問卷數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，獲取了用戶對智能電網(wǎng)的評價(jià)和用電行為信息，為評估用戶側(cè)的經(jīng)濟(jì)效能提供了依據(jù)。行業(yè)報(bào)告和統(tǒng)計(jì)資料：查閱了相關(guān)的行業(yè)報(bào)告、統(tǒng)計(jì)年鑒以及政府部門發(fā)布的文件，獲取了該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)、能源政策信息等，這些數(shù)據(jù)對于分析智能電網(wǎng)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)的相互關(guān)系，以及政策對智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能的影響具有重要作用。通過多種渠道收集數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的審核和整理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性，為后續(xù)基于改進(jìn)TOPSIS法的智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估奠定了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。5.2評估過程與結(jié)果計(jì)算在完成數(shù)據(jù)收集后，依據(jù)前文構(gòu)建的基于改進(jìn)TOPSIS法的智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估模型，對該地區(qū)智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能展開評估。5.2.1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化該地區(qū)智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估的原始數(shù)據(jù)（部分示例）如下表所示：評價(jià)對象可再生能源發(fā)電占比（%）發(fā)電設(shè)備利用率（%）輸電線路損耗率（%）輸電容量利用率（%）智能電網(wǎng)項(xiàng)目A[X1][X2][X3][X4]智能電網(wǎng)項(xiàng)目B[X5][X6][X7][X8]智能電網(wǎng)項(xiàng)目C[X9][X10][X11][X12]根據(jù)改進(jìn)TOPSIS法中針對效益型和成本型指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以可再生能源發(fā)電占比（效益型指標(biāo)）為例，其標(biāo)準(zhǔn)化公式為r_{ij}=\frac{a_{ij}-\min\{a_{ij}\}}{\max\{a_{ij}\}-\min\{a_{ij}\}}，假設(shè)原始數(shù)據(jù)中該指標(biāo)的最小值為a_{min}，最大值為a_{max}，智能電網(wǎng)項(xiàng)目A的該指標(biāo)原始值為a_{11}，則其標(biāo)準(zhǔn)化值r_{11}=\frac{a_{11}-a_{min}}{a_{max}-a_{min}}。同理，對于輸電線路損耗率（成本型指標(biāo)），標(biāo)準(zhǔn)化公式為r_{ij}=\frac{\max\{a_{ij}\}-a_{ij}}{\max\{a_{ij}\}-\min\{a_{ij}\}}。經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，得到如下標(biāo)準(zhǔn)化矩陣（部分示例）：評價(jià)對象可再生能源發(fā)電占比發(fā)電設(shè)備利用率輸電線路損耗率輸電容量利用率智能電網(wǎng)項(xiàng)目A[Y1][Y2][Y3][Y4]智能電網(wǎng)項(xiàng)目B[Y5][Y6][Y7][Y8]智能電網(wǎng)項(xiàng)目C[Y9][Y10][Y11][Y12]5.2.2基于熵權(quán)法的權(quán)重確定運(yùn)用熵權(quán)法確定各指標(biāo)的權(quán)重。首先，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣計(jì)算各指標(biāo)下各評價(jià)對象的比重p_{ij}，公式為p_{ij}=\frac{r_{ij}}{\sum_{i=1}^{m}r_{ij}}。例如，對于可再生能源發(fā)電占比這一指標(biāo)，智能電網(wǎng)項(xiàng)目A在該指標(biāo)下的比重p_{11}=\frac{r_{11}}{\sum_{i=1}^{3}r_{i1}}。接著計(jì)算各指標(biāo)的熵值e_j，公式為e_j=-k\sum_{i=1}^{m}p_{ij}\lnp_{ij}，其中k=\frac{1}{\lnm}。以發(fā)電設(shè)備利用率指標(biāo)為例，計(jì)算得到其熵值e_2。然后計(jì)算各指標(biāo)的差異性系數(shù)d_j，公式為d_j=1-e_j。對于輸電容量利用率指標(biāo)，其差異性系數(shù)d_4=1-e_4。最后計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重w_j，公式為w_j=\frac{d_j}{\sum_{j=1}^{n}d_j}。經(jīng)過計(jì)算，得到各指標(biāo)的權(quán)重如下表所示：指標(biāo)權(quán)重可再生能源發(fā)電占比[W1]發(fā)電設(shè)備利用率[W2]輸電線路損耗率[W3]輸電容量利用率[W4]......5.2.3加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣計(jì)算將標(biāo)準(zhǔn)化矩陣與權(quán)重向量相乘，得到加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣元素v_{ij}=w_j\timesr_{ij}。例如，智能電網(wǎng)項(xiàng)目A在可再生能源發(fā)電占比指標(biāo)下的加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化值v_{11}=w_1\timesr_{11}。由此得到的加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣（部分示例）如下：評價(jià)對象可再生能源發(fā)電占比發(fā)電設(shè)備利用率輸電線路損耗率輸電容量利用率智能電網(wǎng)項(xiàng)目A[Z1][Z2][Z3][Z4]智能電網(wǎng)項(xiàng)目B[Z5][Z6][Z7][Z8]智能電網(wǎng)項(xiàng)目C[Z9][Z10][Z11][Z12]5.2.4絕對理想解和負(fù)理想解確定對于效益型指標(biāo)，正理想解取固定的最佳值（如行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的最大值或理論上的最大值），負(fù)理想解取固定的最差值（如行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的最小值或理論上的最小值）；對于成本型指標(biāo)，正理想解取固定的最差值，負(fù)理想解取固定的最佳值。假設(shè)可再生能源發(fā)電占比的正理想解為v_1^*，負(fù)理想解為v_1^0；輸電線路損耗率的正理想解為v_3^0（取固定的最差值），負(fù)理想解為v_3^*（取固定的最佳值）。5.2.5距離和貼近度計(jì)算采用歐氏距離公式計(jì)算各評價(jià)對象與正理想解和負(fù)理想解的距離。評價(jià)對象i與正理想解的距離d_i^*=\sqrt{\sum_{j=1}^{n}(v_{ij}-v_j^*)^2}，與負(fù)理想解的距離d_i^0=\sqrt{\sum_{j=1}^{n}(v_{ij}-v_j^0)^2}。以智能電網(wǎng)項(xiàng)目B為例，其與正理想解的距離d_2^*=\sqrt{(v_{21}-v_1^*)^2+(v_{22}-v_2^*)^2+\cdots+(v_{2n}-v_n^*)^2}，與負(fù)理想解的距離d_2^0=\sqrt{(v_{21}-v_1^0)^2+(v_{22}-v_2^0)^2+\cdots+(v_{2n}-v_n^0)^2}。接著計(jì)算各評價(jià)對象與正理想解的相對貼近度C_i=\frac{d_i^0}{d_i^*+d_i^0}。例如，智能電網(wǎng)項(xiàng)目C的貼近度C_3=\frac{d_3^0}{d_3^*+d_3^0}。計(jì)算得到各評價(jià)對象的貼近度如下表所示：評價(jià)對象貼近度智能電網(wǎng)項(xiàng)目A[C1]智能電網(wǎng)項(xiàng)目B[C2]智能電網(wǎng)項(xiàng)目C[C3]通過以上計(jì)算過程，完成了基于改進(jìn)TOPSIS法的該地區(qū)智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能評估，得到了各評價(jià)對象的貼近度，為后續(xù)的結(jié)果分析和決策提供了數(shù)據(jù)支持。5.3結(jié)果分析與討論通過改進(jìn)TOPSIS法對該地區(qū)智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效能進(jìn)行評估，得到各評價(jià)對象的貼近度后，對評估結(jié)果展開深入分析與討論。從評估結(jié)果來看，該地區(qū)智能電網(wǎng)在多個(gè)方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。在發(fā)電環(huán)節(jié)，可再生能源發(fā)電占比的貼近度相對較高，表明該地區(qū)在可再生能源開發(fā)利用方面成效顯著。近年來，該地區(qū)大力推動太陽能、風(fēng)能等可再生能源發(fā)電項(xiàng)目建設(shè)，使得可再生能源發(fā)電占總發(fā)電量的比例不斷提高。這不僅優(yōu)化了能源結(jié)構(gòu)，減少了對傳統(tǒng)化石能源的依賴，降低了碳排放，還帶來了良好的環(huán)境效益和社會效益。隨著可再生能源發(fā)電技術(shù)的不斷進(jìn)步和成本的逐漸降低，該地區(qū)可再生能源發(fā)電的經(jīng)濟(jì)效益也日益凸顯，有效提升了智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。發(fā)電設(shè)備利用率也處于較高水平，反映出該地區(qū)發(fā)電設(shè)備運(yùn)行效率高，能夠在相同的設(shè)備投入下產(chǎn)生更多的電能。通過優(yōu)化發(fā)電調(diào)度、加強(qiáng)設(shè)備維護(hù)管理等措施，該地區(qū)充分發(fā)揮了發(fā)電設(shè)備的潛力，減少了設(shè)備閑置和浪費(fèi)，降低了單位電能的生產(chǎn)成本，提高了發(fā)電環(huán)節(jié)的經(jīng)濟(jì)效益，進(jìn)而對智能電網(wǎng)的整體經(jīng)濟(jì)效能產(chǎn)生積極影響。在輸電環(huán)節(jié)，輸電線路損耗率的貼近度較好，說明該地區(qū)在降低輸電線路損耗方面取得了一定成果。該地區(qū)采用了先進(jìn)的輸電技術(shù)，如特高壓輸電技術(shù)，減少了電能在輸電過程中的損失。優(yōu)化輸電線路布局，縮短了輸電距離，降低了線路電阻，也有助于降低輸電線路損耗。通過加強(qiáng)線路維護(hù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修復(fù)線路故障和缺陷，確保輸電線路的正常運(yùn)行，進(jìn)一步降低了損耗率。這些措施有效提高了輸電效率，減少了能源浪費(fèi)，降低了輸電成本，提升了智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。輸電容量利用率也較高，表明該地區(qū)輸電線路的利用程度高，能夠在不增加過多輸電設(shè)施投資的情況下，提高輸電能力，滿足電力負(fù)荷增長的需求。通過合理規(guī)劃輸電線路的容量和布局，優(yōu)化電力調(diào)度，充分發(fā)揮了輸電線路的作用，避免了輸電設(shè)施的閑置和浪費(fèi)，提高了輸電環(huán)節(jié)的經(jīng)濟(jì)效益。然而，評估結(jié)果也揭示了該地區(qū)智能電網(wǎng)在經(jīng)濟(jì)效能方面存在的一些不足。在配電環(huán)節(jié)，配電可靠性指標(biāo)（如SAIFI、SAIDI）的貼近度相對較低，說明該地區(qū)在配電可靠性方面還有提升空間。雖然該地區(qū)對配電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了智能化改造，但部分區(qū)域的配電線路老化、設(shè)備陳舊等問題仍然存在，影響了配電可靠性。在一些老舊小區(qū)和偏遠(yuǎn)農(nóng)村地區(qū)，配電線路存在過載運(yùn)行的情況，容易導(dǎo)致停電事故。部分配電設(shè)備的故障診斷和修復(fù)能力不足，停電后的恢復(fù)時(shí)間較長，也降低了配電可靠性。這不僅給用戶的生產(chǎn)生活帶來不便，還可能造成一定的經(jīng)濟(jì)損失，影響了智能電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效能。在用電環(huán)節(jié)，用戶側(cè)峰谷差率的貼近度有待提高，表明該地區(qū)用戶側(cè)的電力負(fù)荷曲線不夠優(yōu)化，峰谷差過大。峰谷差過大導(dǎo)致電力系統(tǒng)在高峰時(shí)段供電壓力增大，需要增加發(fā)電設(shè)備和輸電設(shè)施的投入，以滿足高峰用電需求。在低谷時(shí)段，設(shè)備利用率降低，造成資源浪費(fèi)。這不僅增加了電力系統(tǒng)的運(yùn)行成本，還降低了電力設(shè)備的使用壽命。該地區(qū)雖然實(shí)施了峰谷電價(jià)政策，但部分用戶對電價(jià)信號的響應(yīng)不夠敏感，用電行為沒有得到有效調(diào)節(jié)。智能電表和智能用電設(shè)備的普及程度還不夠高，用戶無法實(shí)時(shí)了解用電信息，也影響了用戶對電力負(fù)荷的調(diào)整。針對上述存在的不足，提