水电站决策模型组合赋权TOPSIS法应用研究

杨　义

(甘肃省靖远县水务局， 甘肃 靖远　730600)



水电站决策模型组合赋权TOPSIS法应用研究

杨义

(甘肃省靖远县水务局， 甘肃 靖远730600)

【摘要】本文针对水电站梯级规划方案的选择问题，采用组合赋权TOPSIS方法，构建水电站决策模型，建立水电站决策评估体系。应用实例表明：水电站决策模型对于优选水电站梯级规划方案具有较强的适用性。本研究可为水电站梯级规划方案的优选评估提供决策依据。

【关键词】水电站决策模型；组合赋权TOPSIS；水电站梯级规划

水电站梯级合理开发有益于提升水资源使用效率，缓解水资源各项利用之间的矛盾。同时，针对水电站梯级开发方案进行优选评估，可有效提高工程效益、节约水资源成本及减轻工程建设对环境的不利影响。水电站规划建设阶段为了客观评估工程建设成本与效益、生态影响以及电能规划合理性，决策部门通常采用逼近理想解法(TOPSIS法)的多指标决策方法，理性选择合理开发方案。上述方法主要优势是可准确反映水电站原始数据信息，但其评估集合仅考虑工程信息属性，未涵盖专家组对规划核心信息的关注，且评估结果与实际易产生偏差。鉴于此，本文采取基于传统组合赋权法与非线性主客观相结合的组合赋权TOPSIS法，构建水电站决策模型与指标评估体系，以期为水电站梯级开发方案的优选提供有益借鉴。

1组合赋权TOPSIS法

TOPSIS法通过假设所有工程信息拥有单调性效用属性，依据单个信息属性在全部方案中的最优解和最差解，确定方案理想与负理想解，决策阶段设全部方案为可能解，选择空间上与理想解具有最小欧氏距离和负理想解具有最大欧氏距离的方案作为最优方案。其选择的方案介于理想与负理想方案之间，其与前者的差距较小，与后者的差距较大。但仅采用TOPSIS法作为决策指标方法具有局限性，为了更好地构建水电站决策模型，通常由决策者提供工程重要信息属性基数，且这部分信息往往使用属性权重集方式表达，二者分别采用非线性主客观组合赋权法与传统的组合赋权法获取指标权重。两种方法既有相同也有差别，二者都将主客观的影响因素作为考虑范畴，但前种方法主要是主观赋权过程中将客观信息反映到其中，后种方法则将主观赋权重新组合。

1.1非线性主客观组合赋权法

经过指标选择，依据所选择的指标建立决策评估指标体系。首先，构建l行n列的初始矩阵Al×n=(yij)l×n，l代表待选择方案，n代表决策评估指标，其中矩阵中的评估指标经广泛征求专家组意见后，有序排列。通过下式对决策模型评估指标yij进行标准化处理：

(1)

决策矩阵中，第j个评估指标标准差值σj为

(2)

其中

计算评估指标标准差σj估算毗邻之间重要程度比值Q：

(3)

依据重要程度比值Qn确定原则层第j个指标对应的原则层权重Wj：

(4)

同理知总目标中第m个原则层对应的权重为W″，第j个指标对应的评估指标权重αj：

(5)

1.2传统组合赋权法

a.依据非线性主客观组合赋权法确定评估指标权重γj1，综合考虑专家组评估意见确定评估指标排列关系，同时制定出毗邻指标之间的赋值重要程度比值Qj，见表1。

表1　参考赋值

总目标指标层的评估指标权重γj1由式(4)和式(5)计算求得。

b.评估指标权重γj2可由非线性主客观组合赋权的离差法计算确定。依据非线性主客观组合赋权法计算得到的标准差值σj，确定目的层的标准差值权重γj2。假设组合系数μ=0.52，则：

(6)

(7)

其中，由此得到组合权重δj：

(8)

1.3计算过程与步骤

根据评估指标体系构建l行n列的初始矩阵Al×n=(yij)l×n，为了消除效益类评估指标的量纲，达到统一评估指标的目的，标准化初始矩阵中变量，建立标准化矩阵：

(9)

标准化矩阵为:

(10)

根据式(9)和式(10)建立的标准化矩阵，进一步构建加权矩阵C=(cij)l×n，cij=bijθj，其中非线性主客观组合赋权法和传统组合赋权法的θj值分别等于αj和δj。

基于以上计算，确定理想方案D1和负理想方案D2：

(11)

式中，Z1、Z2分别为效益类评估指标集和成本类评估指标集。

计算确定各自方案与理想方案D1、负理想方案D2的最小欧氏距离和最大欧氏距离L1、L2及理想接近度D3：

(12)

2工程运用实例

2.1工程简述

瓦岗河发源于大凉山脉中部北麓，干流河道长约27km，河流多年平均流量为3.49m3/s，河道落差约2598m，为美姑河流域右岸一级支流，流域面积为160km2。为了理性开发河段电能，规划修建梯级水电站，综合考虑流域水资源分布和施工条件，将河流划分为三段规划：主源段、普通段、河流汇口以下干流段。规划主源段修建三个梯级；普通段修建一个梯级；河流汇口以下干流段存在一处报废水电站，根据河段地质条件，提出一级、二级和四级开发水电站方案。一级开发方案：河流汇口处修建水电站，尾水位为598m，水电站发电利用落差为503m，水电站装机容量为1万kW，选定坝址位于河流汇口下游25m，坝体控制流域面积约为97.5km2，河段多年平均流量为2.16m3/s。二级开发方案：由于河流汇口存在支流补充，在一级开发方案水电站附近规划建设二级水电站，两级水电站可使用的落差为487m，水电站总装机容量为1.12万kW。四级开发方案：在报废处水电站的上游与下游分别布置与二级开发方案中相同的水电站，四级水电站可使用的落差为487m，水电站总装机容量为1.16万kW。

2.2组合赋权TOPSIS法工程运用

2.2.1评估指标选择

将决策评估指标体系划分为层与级，不同的层与级表达的决策模型内涵不同，将评估体系设置为原则层、目的层、评估指标层。流域综合开发效益归为目的层，需依据的影响因子内容包括经济效益影响Y1、生态影响Y2、库区淹没影响Y3与土地占用影响Y4。建立的水电站决策模型指标评估体系见表2，根据工程实例，初始矩阵为A3×16=(yij)3×16。

表2　水电站决策模型的指标评估体系以及属性值

2.2.2确定评估指标属性值

项目方案设计与审查研究阶段，通过广泛征求专家组意见，制定出各原则层和评估指标层与原则层之间有序关系。依据方案布置，表2反映出了原则层定量指标之间序列关系及评估指标属性值。

2.2.3计算评估指标权重

a.非线性主客观组合赋权模型。依据非线性主客观组合赋权原理，可计算出评估指标对总目的层的权重αj，见表3。

表3　非线性主客观组合赋权权重

续表

b.传统组合赋权模型。依据传统组合赋权原理，可计算出评估指标对总目的层的权重δj，见表4。

表4　传统组合赋权权重

2.2.4决策方案分析

利用传统组合赋权法与非线性主客观赋权法取得的评估指标权重αj、δj构建初始矩阵Al×n=(yij)l×n，确定理想方案D1和负理想方案D2，最终确定各自方案与理想方案D1、负理想方案D2的最小欧氏距离和最大欧氏距离L1、L2及理想接近度D3，见表5。

表5　TOPSIS法各方案计算成果

由表5可知，非线性主客观赋权法理想接近度计算结果表明：二级开发方案为最优，一级开发方案次之，四级开发方案最差；传统组合赋权法理想接近度计算结果表明：二级开发方案为最优，四级开发方案次之，一级开发方案最差。虽然两种计算方案对一级开发方案和四级开发方案的理想接近程度不同，对二者的评估结果也不同，但是综合考虑二者计算结果，工程以采取二级开发方案为最优，其在流域天然落差的电能开发效率最高，生态环境影响最小，投资效益也最低，符合工程的实际要求。

3结语

本文通过选定水电站梯级开发工程规划中重要评估指标，采纳专家组意见对各指标进行科学排序，进而构建水电站决策模型与评估指标体系。所构建的水电站决策模型及评估体系分别基于非线性主客观赋权法与传统组合赋权法原理，推求不同方案的理想接近度，从而优选出最终工程实施方案，同时可避免传统TOPSIS法在工程实际应用中所产生的偏差。基于非线性主客观赋权法与传统组合赋权法的理想接近度推求实例显示，工程采取二级开发方案能够达到实际工程要求的一致性。因此，在水电站梯级规划方案评估中，基于组合赋权TOPSIS法的水电站决策模型具有较强的适用性与可操作性。

参考文献

[1]李立平,刘攀,张志强,等.基于遗传规划的水电站群优化调度规则研究[J].中国农村水利水电,2013(2):134-137，140.

[2]孙德怀.九宫梯级水电站调度智能化改造实践[J].中国水能及电气化,2013(1):77-79.

[3]徐建新,樊华,胡笑涛.熵权与改进TOPSIS结合模型在地下水资源承载力评价中的应用[J].中国农村水利水电,2012(2):30-33，37.

[4]杨佳栋,周政民.滦河梯级橡胶坝群建设水电站探讨[J].中国水能及电气化,2013(7):20-22，4.

[5]熊新宇,赵峰,苏利军,等.某大型水电站工程土石方平衡与调配规划[J].人民长江,2011(16):41-43，60.

[6]延凤茹.承德县滦河梯级水电站规划及效益分析[J].中国水能及电气化,2010(10):49-52.

[7]张振东,潘妮,梁川.基于改进TOPSIS的长江黄河源区生态脆弱性评价[J].人民长江,2009(16):81-84.

[8]隋欣,吴赛男,靳甜甜,等.乌江梯级水电站联合优化调度效果分析——以应对20081106洪水为例[J].中国水能及电气化,2011(12):4-10.

Research on the application of hydropower station decision-making model combination empowerment TOPSIS method

YANG Yi

(GansuJingyuanCountyWaterAuthority,Jingyuan730600,China)

Abstract:In the paper, combination empowerment TOPSIS method is adopted for constructing hydropower station decision-making model and establishing hydropower station decision-making assessment system aiming at the selection problem of hydropower station cascade planning scheme. Application examples show that hydropower station decision-making model has stronger applicability for the optimization of hydropower station cascade planning scheme. The study can provide decision-making basis for the optimization assessment of hydropower station cascade planning scheme.

Key words:hydropower station decision-making model; combination empowerment TOPSIS; hydropower station cascade planning

DOI:10.16617/j.cnki.11-5543/TK.2016.05.018

中图分类号：TV72

文献标识码：A

文章编号：1673-8241(2016)05- 0061- 06

科学研究及工程设计