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电力建设 ›› 2021, Vol. 42 ›› Issue (3): 126-134.doi: 10.12204/j.issn.1000-7229.2021.03.015

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基于改进TOPSIS的新能源大数据服务项目评价研究

陈人杰1, 李华取1, 彭晓涛1, 杨军1, 董旭柱1, 刘首文2, 李祥杰3   

  1. 1.武汉大学电气与自动化学院,武汉市 430072
    2.国网湖北省电力有限公司,武汉市 430077
    3.国网内蒙古东部电力有限公司,呼和浩特市 010010
  • 收稿日期:2020-07-27 出版日期:2021-03-01 发布日期:2021-03-17
  • 通讯作者: 彭晓涛
  • 作者简介:陈人杰(1997) ,男,硕士研究生,主要研究方向为新能源发电与并网的控制与优化|李华取(1996) ,男,硕士研究生,主要研究方向为新能源并网的控制与优化|杨军(1977),男,工学博士,教授,主要研究方向为电力系统运行与控制、电动汽车、人工智能与电网调度、继电保护、综合能源等|董旭柱(1970) ,男,工学博士,教授,主要研究方向为信息通信、工业物联网、大数据和人工智能技术与智能电网的融合研究与应用、新型电工传感技术和新材料在电力系统的应用研究等|刘首文(1968),男,博士,工程师,主要从事分布式电源、微电网和主动配电网规划、运行与控制研究工作|李祥杰(1979),女,工学硕士,高级工程师,主要从事变电运维管理、调度控制研究工作。
  • 基金资助:
    国家电网有限公司科技项目“综合能源服务项目技术经济性评价与商业模式研究”(5400-201999499A-0-0-00)

Study on Evaluation Method for New Energy Big Data Service Project Applying Improved TOPSIS

CHEN Renjie1, LI Huaqu1, PENG Xiaotao1, YANG Jun1, DONG Xuzhu1, LIU Shouwen2, LI Xiangjie3   

  1. 1. School of Electrical and Automation, Wuhan University, Wuhan 430072, China
    2. State Grid Hubei Electric Power Co., Ltd., Wuhan 430077, China
    3. State Grid East InnerMongolia Electric Power Co., Ltd., Hohhot 010010, China
  • Received:2020-07-27 Online:2021-03-01 Published:2021-03-17
  • Contact: PENG Xiaotao
  • Supported by:
    State Grid Corporation of China Research Program(5400-201999499A-0-0-00)

摘要:

利用综合评价对日益发展的新能源大数据服务平台进行科学量化分析,对推动与完善数据服务运营的建设具有重要作用。文章从新能源大数据服务的目的和需求出发,围绕其经济、技术、环境和社会服务4个方面构建运营效益的综合评价指标体系,利用最小鉴别信息原理研究了基于改进层次分析法和熵权法的主客观组合赋权法。同时,针对决策者面对收益与损失时在价值判断上存在不同主观倾向的问题,从考虑投资者有限理性与风险回避评估出发,利用前景理论对TOPSIS法进行改进,进一步提出用于最优新能源大数据服务项目排序的综合评价方法。最后,利用仿真验证了所提出的综合效益评价方法的有效性。

关键词: 新能源大数据服务, 综合评价, 组合赋权, 前景理论, TOPSIS

Abstract:

The use of comprehensive evaluation for scientific and quantitative analysis of the growing new energy big data service (NEBDS) platform plays an important role in promoting and improving the construction of data service operation. At first, considering the purpose and demand of NEBDS, the comprehensive index system for evaluating the operational efficiency of NEBDS is constructed from the four aspects, i.e., economy, technology, environmental benefits and social services. At the same time, the combination of subjective and objective weight method based on improved analytic hierarchy process and entropy is also studied by application of the principle of minimum discriminatory information. Secondly, in view of the fact that decision-makers have different subjective tendencies in value judgment when facing gains and losses, starting from assessing both the limited rationality and risk avoidance of investors, the comprehensive evaluation method for ranking the optimal new energy big data service projects is proposed by using the prospect theory to improve the TOPSIS method. Finally, the effectiveness of the proposed comprehensive benefit evaluation method is verified by simulation.

Key words: new energy big data service, comprehensive evaluation, combination weighting, prospect theory, TOPSIS

中图分类号: