基于SE-DEA模型的扩展黑启动方案恢复相对效率研究
王大江1，顾雪平1，贾京华2
【摘 要】摘要：针对扩展黑启动方案的恢复相对效率研究，提出了一种基于超效率数据包络分析模型的评估方法。首先，介绍了数据包络分析模型基本理论；然后，根据扩展黑启动同时启动多台机组形成规模更大系统的具体实际，构建了涵盖恢复时间、机组恢复效果、网络结构性能等反映恢复过程中多要素的评估指标，在此基础上以超效率数据包络分析模型评估其相对效率。以实际电网的扩展黑启动方案作为分析算例，计算结果验证了所提出的基于超效率数据包络分析模型评估方法能够对扩展黑启动方案恢复相对效率做出客观有效的评价。 【期刊名称】电力自动化设备 【年(卷),期】2015(035)002 【总页数】6
【关键词】停电；黑启动；扩展黑启动；效率；评估；数据包络分析；评估指标
修回日期：2014-12-18
基金项目：国家自然科学基金资助项目（51277076）；高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20110036110007）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（13XS23）
Project supported by the National Natural Science Foundation ofChina （51277076），Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education（20110036110007） and the Fundamental Research Funds for the Central Universities（13XS23）
0 引言
大停电后快速有序的恢复是减小停电损失的有效措施，在现代电力系统规模日益扩大、结构越来越坚强，已经进入以智能化为主要特征的第三代电网的背景下[1]，各种故障仍有可能发生，自然灾害亦是电网安全稳定运行面临的威胁，灾难性事故仍无法完全避免，近期发生的多起大停电事故及其恢复过程再次提供了实例[2-3]。大停电后的恢复过程是一个复杂的控制决策问题，根据恢复过程中不同时期的任务，通常分为黑启动、网架重构和负荷恢复3个阶段，黑启动阶段是恢复的初始阶段，是后续恢复的基础和前提。
国外学者从20世纪80年代开始对恢复问题进行研究，随后国内外众多学者对黑启动问题进行了深入研究，取得了卓有成效的成果，主要包括黑启动方案制定的原则及框架[4-7]、黑启动阶段相关技术问题仿真分析[8-12]、黑启动方案优化及评估决策[13-15]；国内多数电网公司根据各自电网结构和电源分布特点制定了相应的黑启动预案及进行了部分实际黑启动试验[16-20]；文献[21]首次提出了以黑启动电源同时启动多个被启动机组的扩展黑启动恢复策略，突破了常规启动策略启动1台机组的思路限制；文献[22]进一步对考虑后续恢复影响的扩展黑启动方案进行优化决策。在黑启动阶段同时启动多台机组可为后续恢复提供更大功率支持，加快恢复进程，为大停电后的恢复提供了一种新思路，对扩展黑启动方案恢复效率评估具有重要意义，能够为优选综合效率高的恢复方案提供科学依据。
数据包络分析DEA（Data Envelopment Analysis）是一种重要的非参数生产单元相对效率测度方法，由于具有评估结果客观等众多优点而得到较广泛应用[23-26]，现有的研究中多数采用数据包络分析的基本模型，局限性是无法对有
效的决策单元进一步排序。为克服该不足，专家进行了有益的改进[27-29]，文献[27-28]将数据包络分析与层次分析法相结合，充分发挥了2种方法的优点，但文献[27]在构造判断矩阵时受专家主观偏好因素制约，评估准则权重客观性相对不足，影响方案最终排序结果；文献[28]由数据包络分析计算结果构造的判断矩阵会出现元素全为1的情况而无法对方案排序；文献[29]引入最优与最差2个虚拟方案，建立改进后的数据包络分析模型，但采用改进后模型计算出的公共权重受约束条件中非阿基米德无穷小量ε取值的影响，会得出不同的排序结果。
本文提出了基于改进后的超效率数据包络分析SE-DEA（Super Efficiency DEA）模型的扩展黑启动方案恢复相对效率评估方法，首先构建了反映其恢复过程中多种要素的输入、输出指标，在此基础上采用超效率数据包络分析模型对扩展黑启动方案相对效率进行测度，最后河北南网实际电网的应用验证了所提指标的合理性和方法的有效性。
1 数据包络分析模型原理
1.1 CCR模型
数据包络分析模型是由著名运筹学家Charnes、Copper、Rhodes等在1978年提出的一种重要的效率评价方法[30]，将工程效率的概念推广到多输入多输出系统的相对效率评价中，评价依据决策单元实际的输入和输出，避免了主观因素的影响，采用数学规划原理评估决策单元的相对效率，随后得到迅速发展和广泛应用。
第一个重要的数据包络分析模型是CCR（Charnes-Copper-Rhodes）模型，假设有n个决策单元，每个决策单元Dj有m项输入和s项输出，即Xj和Yj，
基于SE-DEA模型的扩展黑启动方案恢复相对效率研究
