基于復(fù)合權(quán)重的多指標場站級綜合性能評估

【摘要】通過建立數(shù)據(jù)標準化體系，借助大數(shù)據(jù)平臺對海量數(shù)據(jù)實施云計算，獲取PBA、MTBF、UTH、MTTR、度電維修成本等關(guān)鍵性指標。在此基礎(chǔ)上，對特定區(qū)域環(huán)境下的場站開展綜合評估能有效反應(yīng)其健康性狀況，為場站對標提供數(shù)據(jù)支撐。本文在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的前提下，結(jié)合多項KPI指標，將層次分析法與熵值法相結(jié)合，確定復(fù)合指標權(quán)重，降低專家在評估過程中主觀因素和熵值法對指標權(quán)重不敏感的影響，得出場站級的綜合評價得分。并重點針對評分較低場站進一步實施風電機組根因分析，進而轉(zhuǎn)變管理模式和運維思路?！娟P(guān)鍵詞】層次分析法熵值法綜合性評估KPI指標風力發(fā)電引言我國風電行業(yè)大規(guī)模發(fā)展已有約十多年時間，在快速增長的市場驅(qū)動下，風電投資者將主要精力放在了追求眼前市場及規(guī)模擴大上。隨著風力發(fā)電機組數(shù)量的增加，陸續(xù)暴露出關(guān)鍵部件早期故障、風機故障率高、故障持續(xù)時間長等問題[1]。在這種環(huán)境下，為提高風電機組運行質(zhì)量水平，減少運行故障，消除事故隱患，提升投資效益，促進風力發(fā)電技術(shù)進步和風電行業(yè)的健康、持續(xù)發(fā)展，眾多專家學(xué)者開始投身制定風電行業(yè)可靠性評價指標的體系建設(shè)中，《風力發(fā)電機組運行質(zhì)量綜合評價辦法》（試行）中的基本評價指標（發(fā)電性能、可利用率、可靠性、運維經(jīng)濟性）是在分析國內(nèi)外相關(guān)企業(yè)的風電機組運行質(zhì)量和可靠性評價指標的基礎(chǔ)上，結(jié)合全行業(yè)風電機組運行質(zhì)量綜合評價的特點，本著“面向問題、易于操作、橫向可比、結(jié)果有用”的原則選定[2]。通過建立數(shù)據(jù)標準化、狀態(tài)標準化、指標標準化體系，結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺的計算能力獲得相應(yīng)KPI指標，實現(xiàn)機組級別的單一指標橫向?qū)?。上篇論文通過層次分析法結(jié)合多指標對風電機組健康度進行了評估，但是該方法對指標的評判受主觀因素影響較大。實踐表明，場站健康度表現(xiàn)在可利用率、可靠性、發(fā)電性能、運維能力、運維經(jīng)濟性等方面，按照以往的時間可利用率TBA或能量可利用率PBA等單一指標開展評判，往往太過片面。本文將層次分析法與熵值法相結(jié)合，PBA、MTBF、UTH、MTTR、度電維修成本等多指標參與計算，一方面摒棄了層次分析法中專家主觀因素的影響，另一方面解決了熵值法對指標權(quán)重缺乏敏感性的影響，從而確定各項指標的復(fù)合權(quán)重，給出最合理的場站評價得分。1.綜合評價指標建立場站級綜合評價體系初期指標包括PBA、MTBF、UTH、MTTR、度電維修成本等指標，以上指標是基于投運時間較長、數(shù)據(jù)樣本較大的風電場為模型建立的。評價指標的數(shù)據(jù)來源基于風電場SCADA系統(tǒng)、運行維護記錄、經(jīng)營記錄、測風塔數(shù)據(jù)等，本文列舉的風機指標是通過原始數(shù)據(jù)標準化處理得到的準確數(shù)據(jù)。（1）PBA—能量可利用率：PBA=[實際發(fā)電量/（實際發(fā)電量+所有損失）]×100%（2）MTBF—平均無故障運行時間：MTBF=(統(tǒng)計周期內(nèi)小時數(shù)×機組數(shù)量-SCADA系統(tǒng)無連接時間-故障停機小時數(shù)）/總故障次（3）UTH—等效利用小時：UTH=統(tǒng)計周期內(nèi)發(fā)電量/裝機容量（4）MTTR—平均故障修復(fù)時間：MTTR=統(tǒng)計范圍內(nèi)故障造成的統(tǒng)計時間總和/故障次數(shù)（5）度電維修成本（O&MCOE）：O&MCOE=（年均運維成本+年均備件成本）/年均實際上網(wǎng)電量2.層次分析法評價體系風電機組的可靠性水平是反映機組性能的重要指標之一，以往通常采用機組的時間可利用率來評價機組的可靠性，這種單一評判方法很多時候無法準確反映機組的健康水平。指標權(quán)重是指標在評價過程中不同重要程度的反應(yīng)，是評估問題中指標相對重要程度的一種主觀評價和客觀反映的綜合度量。權(quán)重的賦值合理性與否，對評價結(jié)果的科學(xué)合理性起著至關(guān)重要的作用；若某一因素的權(quán)重發(fā)生變化，將會影響整個評判結(jié)果。因此，權(quán)重的賦值必須做到科學(xué)和客觀。而層次分析法AHP是對一些較為復(fù)雜的，較為模糊的問題作出決策的簡易方法，它特別適用于那些難以完全定量分析的問題。它是美國運籌學(xué)家于上世紀70年代初期提出的一種簡便、靈活而又實用的多準則決策方法。其基本原理大體上可分為下面四個步驟：

（1）建立遞階層次結(jié)構(gòu)模型；

（2）構(gòu)造出各層次中的所有判斷矩陣；

（3）層次單排序及一致性檢驗；

（4）層次總排序及一致性檢驗。3.熵值法評價體系在信息論中，熵是對不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不確定性越大，熵也越大。根據(jù)熵的特性，可通過計算熵值來判斷某事件的隨機性及無序程度，也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響（權(quán)重）越大[6]。（1）指標歸一化由于正向指標和負向指標數(shù)值代表的含義不同（正向指標數(shù)值越高越好，負向指標數(shù)值越低越好）。因此，對于高低指標用不同的算法進行數(shù)據(jù)標準化處理。其具體方法如下:正向指標：負向指標：指標量綱標準化(0,1)區(qū)間：（2）指標熵值設(shè)有組待評狀態(tài)，個評價指標的系統(tǒng)，原始評價指標矩陣Y=，對于某個指標的信息熵值為：如果，則定義第項指標的信息效用值為：第項指標的熵值為：可得熵值矩陣為：。4.復(fù)合權(quán)重分析法實現(xiàn)選擇張家口壩上區(qū)域所屬5個場站，考慮現(xiàn)場運維實際情況，這里將層次分析法和熵值分析法相結(jié)合，相關(guān)指標見表1：4.1標準化處理基礎(chǔ)指標數(shù)據(jù)中PBA、MTBF、UTH均屬于正向指標，數(shù)據(jù)越大越好；MTTR、度電維修成本屬于負向指標，數(shù)據(jù)越小越好。按照下述計算模型對數(shù)據(jù)進行量綱標準化處理。按照指標歸一化公式，將表格數(shù)據(jù)歸一化成5×5矩陣形式，再指標量綱標準化為（0,1）區(qū)間的矩陣Y：4.2層次分析法計算（1）根據(jù)三位專家的打分矩陣構(gòu)造判斷矩陣，參照表2對上述五項指標進行定性化重要性比較，構(gòu)造得到5×5判斷矩陣A。（2）指標權(quán)重分配計算要想得到最終的指標權(quán)重值，判斷矩陣A需要滿足兩個條件：是否為正互反矩陣和一致性矩陣。正互反矩陣定義：若矩陣滿足（i）（ii）則稱之為正互反矩陣。明顯判斷矩陣A屬于正互反矩陣。一致性矩陣定義：，i,j,k=1,2……,n。一致性矩陣可以按照如下方式進行判斷：（i）計算一致性指標CI當CI=0時，判斷矩陣具有完全一致性；反之，CI越大，判斷矩陣的一致性就越差。（ii）查找相應(yīng)的平均隨機一致性指標RI，如下表4所示：（iii）計算一致性比例CR當CR<0.10時，認為判斷矩陣的一致性是可以接受的。一致性矩陣可以算出不同因素的比例，即一致性矩陣的最大特征值對應(yīng)的特征向量。即：若A的最大特征值對應(yīng)的特征向量為，則有：這里的W即為指標權(quán)重，然后在進行歸一化處理即可得到最終的權(quán)重值[7]。經(jīng)過MATLAB編程計算得到最終的一致性比例CR=0.0585<0.10，所以滿足一致性矩陣的要求。繼而求得最終的指標權(quán)重WE=[0.613,0.145,0.012,0.133,0.0985]。4.3熵值分析法計算按照4.1對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行標準歸一化處理，得到標準矩陣Y；然后按照公式（4）計算各指標的熵值矩陣H：按照公式（5）（6）計算各項熵值矩陣WH：4.4復(fù)合分析法計算健康度評分按照層次分析法和熵值法分別計算四項指標的權(quán)重矩陣，構(gòu)造復(fù)合權(quán)重計算公式得到最終指標權(quán)重：層次分析法權(quán)重矩陣：熵值分析法權(quán)重矩陣：復(fù)合權(quán)重構(gòu)造：其中：設(shè)備健康度評價需要將指標量綱標準化矩陣和最終的指標權(quán)重進行乘積運算，得到最終的設(shè)備健康度分值。即5.結(jié)論分析通過上表5可以看出，綜合評價得分最低的場站為C風場，A風場和E風場屬于同一梯隊，相對較好；B風場和D風場屬于綜合評價最好的場站。與現(xiàn)場核實后，發(fā)現(xiàn)C風場屬于并網(wǎng)時間最早的場站，并且2019年實施多項技改工作，停機時長相對較多。而B和D屬于近兩年并網(wǎng)場