發(fā)布時(shí)間：2018-11-05 20:54

【摘要】：面對(duì)眾多規(guī)劃方案,專(zhuān)家和決策者的主觀評(píng)價(jià)缺乏客觀依據(jù),傳統(tǒng)技術(shù)經(jīng)濟(jì)最優(yōu)不夠全面,亟需研究能夠有效處理多準(zhǔn)則約束的綜合評(píng)價(jià)理論,而傳統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)理論在指標(biāo)體系、評(píng)價(jià)方法、指標(biāo)權(quán)重、模糊處理以及模型求解等方面存在不足,本文基于此進(jìn)行了深入探究,概括如下:首先,本文在研究工作中,考慮輸電網(wǎng)規(guī)劃工作的實(shí)際特點(diǎn),結(jié)合項(xiàng)目背景,以廣東電網(wǎng)《電網(wǎng)規(guī)劃指標(biāo)體系研究報(bào)告》為基礎(chǔ),搭建一套合適的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,該體系含6個(gè)戰(zhàn)略層指標(biāo)、16個(gè)目標(biāo)層指標(biāo)和60個(gè)操作層指標(biāo),在此基礎(chǔ)上詳細(xì)分析各底層指標(biāo)的意義、計(jì)算方法、所需數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)判據(jù)和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)等。其次,本文闡述了現(xiàn)有主、客觀權(quán)重求取方法的優(yōu)缺點(diǎn),結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計(jì)和線性空間,通過(guò)在超空間構(gòu)建優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,基于組合權(quán)重向量與原有主、客觀權(quán)重向量偏差最小的思想提出一套新的組合權(quán)重求取方法,該方法能有效融合專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)信息,實(shí)現(xiàn)指標(biāo)合理賦權(quán),并用“平均貼近度”檢驗(yàn)組合權(quán)重向量的合理性。然后,考慮到規(guī)劃方案存在層次性和模糊性,本文提出多層級(jí)組合模糊綜合評(píng)價(jià)方法:構(gòu)建“模糊關(guān)系矩陣”到“決策數(shù)據(jù)矩陣”的轉(zhuǎn)換規(guī)則,實(shí)現(xiàn)合理賦權(quán);基于組合模糊隸屬度子集和各單一模糊隸屬度子集偏差最小思想構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣;考慮最大隸屬度原則有效度,通過(guò)加權(quán)算術(shù)平均型合成算子,實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的合理分析。再是,本文對(duì)粒子群算法(IM_PSO)做了改進(jìn),并以此求解組合權(quán)重和組合模糊隸屬度子集的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。本文通過(guò)提出新的自適應(yīng)慣性權(quán)重、線性變化學(xué)習(xí)因子、鄰近粒子信息、混沌差分初始化以及高斯變異算子,使改進(jìn)粒子群算法(IM_PSO),無(wú)論是尋優(yōu)精度,還是跳出局部極值,抑或算法穩(wěn)定性,均有大幅度的性能提升。最后,本文通過(guò)對(duì)某省級(jí)三個(gè)輸電網(wǎng)規(guī)劃方案的實(shí)證研究,證明本文所提算法是合理有效的,并對(duì)全文工作進(jìn)行總結(jié)和展望。
[Abstract]:In the face of many planning schemes, the subjective evaluation of experts and decision makers is lack of objective basis, the traditional technical and economic optimization is not comprehensive enough, so it is urgent to study the comprehensive evaluation theory which can deal with multi-criteria constraints effectively. However, the traditional comprehensive evaluation theory has shortcomings in index system, evaluation method, index weight, fuzzy processing and model solving. Based on this, this paper makes a deep exploration, which is summarized as follows: first, in the research work, Considering the actual characteristics of transmission network planning and combining with project background, a suitable comprehensive evaluation index system is set up on the basis of Guangdong Power Grid "Research report on Power Network Planning Index system". The system consists of 6 strategic layer indexes. On the basis of 16 target layer indexes and 60 operational layer indexes, the significance, calculation method, needed data, evaluation criteria and scoring criteria of each underlying index are analyzed in detail. Secondly, this paper describes the advantages and disadvantages of the existing subjective and objective weight calculation methods, combined with mathematical statistics and linear space, through the construction of an optimal mathematical model in hyperspace, based on the combination of weight vector and the original main, The idea of minimum deviation of objective weight vector is put forward in this paper. This method can effectively combine expert experience and data information, realize reasonable weight of index, and test the rationality of combination weight vector with "average closeness degree". Then, considering the hierarchy and fuzziness of the planning scheme, this paper puts forward a multi-level combined fuzzy comprehensive evaluation method: constructing the conversion rule from "fuzzy relation matrix" to "decision data matrix" to realize reasonable weight; The fuzzy relation matrix is constructed based on the idea of minimum deviation between the combined fuzzy membership subset and the single fuzzy membership subset, and considering the validity of the maximum membership principle, the reasonable analysis of the evaluation results is realized through the weighted arithmetic average type composition operator. Secondly, the particle swarm optimization algorithm (IM_PSO) is improved to solve the optimal mathematical model of combination weight and combined fuzzy membership subset. In this paper, a new adaptive inertial weight, linear variable learning factor, adjacent particle information, chaotic differential initialization and Gao Si mutation operator are proposed to improve the particle swarm optimization (IM_PSO) accuracy. Still jump out of the local extremum, or the stability of the algorithm, there is a significant improvement in performance. Finally, this paper proves that the proposed algorithm is reasonable and effective through the empirical study of three provincial transmission network planning schemes, and summarizes and prospects the full text of the work.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TM715

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本文編號(hào)：2313427