技术领域
本发明属于电力服务领域，具体涉及一种基于多指标双边匹配的优质电力增值服务产品 决策方法。
背景技术
如何在提升多样化电能质量需求水平的同时保证用户的满意度最大是亟需解决的科学问 题。多元售电公司兴起，用户和售电公司具有了自主选择交易对象和产品的权利，优质电力 增值服务产品成为用户和售电公司的共同关注点。优质电力增值服务产品是指利用定制电力 技术能提高用户电能质量水平的集优质供电和优质供电服务于一体的产品，包括UPS，DVR， SVC等定制电力装置，优质电力增值服务产品作为售电侧放开背景下的必然产物。
现有针对优质电力投资决策的研究，主要有净现值法、投资回收期法、内部收益率法等 方法或者上述方法的优化组合进行分析。文献(Yuanqian Ma,Xianyong Xiao,YongHuang,Ying Wang,and Yi Zhang.The optimal selection of investment scheme forpremium power considering customer perception of utility[C].17
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供基于多指标双边匹配的优质电力增值服务产品决策方法， 用来解决具有指标期望的优质电力增值服务的用户需求与优质电力增值服务产品带来的售电 公司的优质电力增值服务水平的双边匹配问题。
为解决上述技术问题，本发明提供的基于多指标双边匹配的优质电力增值服务产品决策 方法，包括过程如下：
S01、建立用户评价指标体系和售电公司评价指标体系，并在上位机中输入数据采集获得 的用户评价指标体系的数据和售电公司评价指标体系的数据；
S02、计算用户C
S03、构建用户的损益矩阵和售电公司的损益矩阵，并分别进行归一化；
S04、构建双边匹配多目标优化模型并求解，获得用户和售电公司提供的优质电力增值服 务产品之间的匹配结果，并在上位机中显示。
作为本发明基于多指标双边匹配的优质电力增值服务产品决策方法的改进：
步骤S02中所述计算用户C
1)、当
2)、当
由式(1)和式(2)计算四个中间值：
当
3)、当
当
4)、当
当
其中，
然后计算用户C
1)、当
2)、当
3)、当
其中，y＝{0,1,2,…,y
(4)当
其中，
同样的，步骤S02中所述计算优质电力增值服务产品E
1)、当
2)、当
由下式(5)和式(6)计算四个中间值：
当
3)、当
当
4)、当
当
其中，
然后，计算优质电力增值服务产品E
1)、当
2)、当
3)、当
其中，y＝{0,1,2,…,y
(4)当
其中，
作为本发明基于多指标双边匹配的优质电力增值服务产品决策方法的进一步改进：
步骤S03中所述构建用户和售电公司的损益矩阵包括：
基于所述的用户C
1)、当
若
若
2)、当
若
若
基于所述的优质电力增值服务产品E
1)、当
若
若
2)、当
若
若
步骤S03中所述分别对用户和售电公司的损益矩阵进行归一化包括：
1)、归一化的用户的损益矩阵为：
2)、归一化的售电公司的损益矩阵为
作为本发明基于多指标双边匹配的优质电力增值服务产品决策方法的进一步改进：
步骤S04中所述构建双边匹配多目标优化模型并求解包括：
1)、构建用户的综合感知效用矩阵U＝[u
2)、基于用户综合感知效用矩阵U和售电公司综合感知效用矩阵
x
其中，n为优质电力增值服务产品数目，m为用户数目，M＝{1,2,…,m}，N＝{1,2,…n}， x
3)双边匹配优化模型的求解
采用线性加权法将双边匹配多目标优化模型转化为单目标优化模型进行求解，设ω
x
其中，令ω
作为本发明基于多指标双边匹配的优质电力增值服务产品决策方法的进一步改进：
步骤S01中所述用户评价指标体系，包括：
1)、净现值：
其中，T为优质电力增值服务产品的寿命周期，I
2)、优质电力增值服务水平：PSL＝{A|AA|AAA}
其中，A代表优质电力增值服务水平为普通，AA代表中等，AAA代表优质；
3)、投资风险：IR＝[IR
其中，IR
4)、投资环境：IE＝
其中，u代表隶属于投资环境好的程度，v为非隶属度代表隶属于投资环境不好的程度， λ为犹豫度，λ＝1-u-v；
步骤S01中所述售电公司评价指标体系，包括：
1)、电能质量扰动严重程度：
其中，V
2)、年平均电压暂降次数：AVSF＝[AVSF
其中，AVSF
3)、收益：
其中，Z为用户支付的合同费用，I
4)、用户认知程度：CCD＝{VL|L|M|H|VH}
其中，VL，L，M，H和VH分别代表用户从最低到最高的5级认知程度；
步骤S01中所述数据采集为从用户母线接口处安装有电压暂降监测装置采集电压暂降扰 动数据，获得电压暂降幅值V
本发明的有益效果主要体现在：
1、本发明为多评价指标下的用户和售电公司满意度均最大的双边匹配的决策，从用户评 价产品以及售电公司评价用户的多角度特性分别建立用户和售电公司评价指标体系，避免了 评价指标的单一性和评价的单方面性，具有更高的准确性；
2、本发明基于用户和售电公司对各自评价指标下的匹配结果的感知不同，引入欣喜函数 和失望函数，提出一种具有指标期望的多指标双边匹配的优质电力增值服务产品决策方法， 从而对用户和售电公司的心理感知进行有效地刻画，提升用户和售电公司的满意程度。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。
图1为基于多指标双边匹配的优质电力增值服务产品决策方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行进一步描述，但本发明的保护范围并不仅限于此：
实施例1、基于多指标双边匹配的优质电力增值服务产品决策方法，包括：
S1、建立多指标双边匹配的优质电力增值服务产品决策体系
S1.1、指标定义
C＝{C
E＝{E
本实施例中各各评价指标属性分别用实数、区间数、语言变量和直觉模糊数表示，I
满足：I
I
满足：I
S1.2、用户评价指标体系
从用户角度建立评价优质电力增值服务产品的指标体系，包括净现值、优质电力增值服 务水平、投资风险和投资环境，根据各指标属性的不同，将其表示为实数、区间数、语言变 量和直觉模糊数，实际中，也可用其他方式表示，但不影响优质电力增值服务产品决策方法；
(1)净现值
净现值NPV(net present value)指用户对优质电力增值服务产品投资的未来现金流入量现 值与投资成本的差额，NPV越大，投资优质电力增值服务产品给用户带来的收益越大，用 户越愿意投资，净现值NPV的公式为：
其中，T为优质电力增值服务产品的寿命周期，I
(2)优质电力增值服务水平
优质电力增值服务产品对用户电压暂降影响的改善程度取决于其带来的优质电力增值服 务水平PSL(premium power service level)的高低，将优质电力增值服务水平划分为三个等级， 优质电力增值服务水平的等级越高，用户的投资越大，电压暂降的改善程度越大，优质电力 增值服务水平PSL的公式为：；
PSL＝{A|AA|AAA}
其中，A代表优质电力增值服务水平为普通，AA代表中等，AAA代表优质；
(3)投资风险
投资风险IR(investment risk)指用户投资优质电力增值服务产品时，由于政策变化、管 理措施失误等原因，可能遭受的收益受损甚至本金损失的可能性，投资风险越小，优质电力 增值服务产品给用户带来的收益越大，用户的支付意愿也越强；显然，用户的投资风险具有 不确定性，通常可获得该风险的一个上下限值，表示为区间数：
IR＝[IR
其中，IR
(4)投资环境
投资环境IE(investment environment)指伴随着投资活动整个过程的各种周围境况和条件 的总和，包括自然要素、社会要素、经济要素、政治要素和法律要素等，投资环境越好，优 质电力增值服务产品越值得投资，给用户带来的收益越大；
对于用户来说，投资环境是不可完全控制的因素，通常情况下，只知道其隶属于好坏的 程度，投资环境IE采用保加利亚学者Atanassov提出的直觉模糊集：
IE＝
其中，u代表隶属于投资环境好的程度，v为非隶属度，代表隶属于投资环境不好的程度， λ为犹豫度，即：λ＝1-u-v，表示投资环境处于好与坏的中间状态的程度。
S1.3、售电公司评价指标体系
(1)电能质量扰动严重程度
电能质量扰动严重程度是售电公司评价用户遭受电能质量影响程度的重要指标，电能质 量越严重，用户遭受的损失越大，对优质电力增值服务产品的投资意愿越强烈；以受电压暂 降影响严重的用户为对象，采用标准IEEE 1564中定义的电压暂降严重程度VSS(voltage sag severity)作为售电公司评价指标：
其中，V
通常，设备对电压暂降的耐受能力呈明显的区间特性，如：代表性敏感设备个人计算机 的电压暂降幅值和持续时间的不确定区域为[0.3,0.9]，[20ms,400ms]，因此，可以利用区间 数表示电压暂降严重程度；
(2)收益
收益Benefit指售电公司为用户提供优质电力增值服务产品时获得的收益，用户为售电公 司带来的收益越大，售电公司对相应用户的偏好程度也越大，与用户的合作意愿也越强烈， 收益Benefit的定义为：
其中，Z为用户支付的合同费用，I
(3)年平均电压暂降次数
年平均电压暂降次数AVSF(average voltage sag frequency)指平均每年给用户造成损失的 电压暂降次数，是影响用户电压暂降损失大小的一个重要因素，由安装在用户母线接口处的 电压暂降监测装置记录数据和用户设备的电压暂降免疫力确定，年平均电压暂降次数越大， 用户对售电公司提供的优质电力增值服务产品需求越大，给售电公司带来的收益也越大，售 电公司的合作意愿也越强；
由于设备的电压暂降免疫力呈现明显的区间特性，因此，年平均电压暂降次数可由区间 数表示：
AVSF＝[AVSF
其中，AVSF
(4)用户认知程度
用户认知程度CCD(customer cognition degree)指用户对电压暂降和优质电力增值服务产 品的了解程度，将其分为五个等级，用户的认知程度越高，越能感知优质电力增值服务产品 带来的效用，售电公司越容易与其达成一致，合作意愿也越强，用户认知程度CCD定义为：
CCD＝{VL|L|M|H|VH}
其中，VL，L，M，H和VH分别代表用户由低到高的5级认知程度，分别为很低、较 低、一般、较高、很高。
S1.4、用户和售电公司损益矩阵构建
用户和售电公司对评价指标的期望与其真实值之间存在差异，对于效益型指标，当期望 水平低于真实值时，用户和售电公司感知到的是收益，反之，则感知到的是损失。对于成本 型指标，当期望水平高于真实值时，用户和售电公司感知到的是收益，反之，则感知到的是 损失；
S1.4.1、期望水平与真实水平的大小比较
1、用户C
1)、当
2)、当
由式(1)和式(2)计算四个中间值：
当
3)、当
当
4)、当
当
其中，
2、用户C
1)、当
2)、当
由下式(5)和式(6)计算四个中间值：
当
3)、当
当
4)、当
当
其中，
S1.4.2、期望水平与真实水平偏差计算
期望水平与真实水平的偏差程度可用期望水平与真实水平间的距离来刻画，距离越大， 偏差程度越大，用户和售电公司的感知越强烈；
1、用
1)、当
2)、当
3)、当
其中，y＝{0,1,2,…,y
(4)当
其中，
2、
1)、当
2)、当
3)、当
其中，y＝{0,1,2,…,y
(4)当
其中，
S1.4.3、指标
1、指标
基于S1.4.1评价指标期望水平与真实水平的大小比较和S1.4.2偏差程度计算结果，指标
1)、当
若
若
2)、当
若
若
2、指标
指标
1)、当
若
若
2)、当
若
若
值得注意的是，若优质电力增值服务产品E
S1.4.4、归一化指标
为了消除不同评价指标因量纲不同对决策结果的影响，将指标
同样的，将指标
S1.4.5、用户和售电公司的感知效用矩阵
效用是对优质电力增值服务产品给用户和售电公司带来效益和满意程度的度量，与双方 的心理感知有关；一方面，若用户对优质电力增值服务产品的损益值大于零，或售电公司就 优质电力增值服务产品关于用户的损益值大于零，那么，双方对各自相应评价指标下的匹配 结果表现为欣喜；另一方面，若损益值小于零，那么，双方对各自相应评价指标下的匹配结 果表现为失望；显然，用户和售电公司的欣喜—失望感知与可能获得匹配结果的满意程度有 关；
引入欣喜函数和失望函数，分别如式(26)和式(27)，计算用户在某指标下对优质电力增值 服务产品的欣喜值或失望值，和售电公司在某指标下对用户的欣喜值或失望值：
H(x)＝1-β
D(x)＝α
其中，x为评价指标对应的损益值，即为归一化后在指标
在指标
在指标
进一步，综合考虑各评价指标的影响，构建用户的综合感知效用矩阵U＝[u
其中，
S1.4.6、双边匹配优化模型的构建
基于用户综合感知效用矩阵U和售电公司综合感知效用矩阵
x
其中，n为优质电力增值服务产品数目，m为用户数目，M＝{1,2,…,m}，N＝{1,2,…n}； 式(32a)和式(32b)为目标函数，表示尽可能使双边匹配结果中用户和售电公司的综合感知效用 最大化，式(32c)～式32(e)为约束条件，其中，式(32c)和式(32d)为双边匹配约束条件，式(32c) 表示每个优质电力增值服务产品至多与1个用户相匹配，式(32d)表示每个用户至多与1个优 质电力增值服务产品相匹配，式(32e)为用户和售电公司最低可接受水平约束条件，其目的是 确保相互匹配的双方主体，即：用户和售电公司可以达到双方的最低可接受水平。
S1.4.7、双边匹配优化模型的求解
拟采用线性加权法将双边匹配多目标优化模型转化为单目标优化模型进行求解，设ω
x
其中，在优质电力增值服务产品匹配决策中，为体现用户和售电公司的公平性，令ω
S2、数据采集
在用户母线接口处安装有电压暂降监测装置，依据该装置采集电压暂降扰动数据，获得 电压暂降幅值V
通过电话寻访、窗口询问、问卷调查等调查手段获取用户的经济损失、产品损失等数据， 进而获得S1.2和S1.3所述指标中的净现值NPV、优质电力增值服务水平PSL、投资风险IR、 投资环境IE、收益Benefit和用户认知程度CCD。
S3、基于多指标双边匹配的优质电力增值服务产品决策体系的决策过程，如图1所示：
将S2采集的数据在上位机中输入到S01建立的基于多指标双边匹配的优质电力增值服务 产品决策体系中，分别从用户对售电公司的评价和售电公司对用户评价的角度，建立用户评 价指标体系和售电公司评价指标体系；其次，考虑到用户和售电公司对评价指标的期望水平 与其真实水平间的差异性，构建用户和售电公司损益矩阵；再其次，考虑到双方对各自评价 指标下的匹配结果的感知不同，引入欣喜函数和失望函数，刻画双方感知效用，并以双方感 知效用均最大化为目标，构建双边匹配多目标优化模型，并求解，最后获得用户和售电公司 提供的优质电力增值服务产品之间的匹配结果，具体如下：
S3.1、用户对售电公司的评价
1)、构建用户对售电公司的评价指标体系并在上位机中输入S2数据采集获得的对应数据； 设置比较次数m，m为用户数目，设置计数指针i＝1；
2)、用户对评价指标的期望水平与真实水平间的差异性：
将用户C
3)、计数指针i增加1并与比较次数m比较大小，如果i 4)、构建用户损益矩阵 基于步骤2)的结果构建指标 5)、将归一化的用户的损益矩阵 S3.2、售电公司对用户的评价 1)、构建售电公司对用户的评价指标体系并输入S2数据采集获得的对应数据；设置比较 次数n，n为优质电力增值服务产品数目，设置计数指针j＝1； 2)、售电公司对评价指标的期望水平与真实水平间的差异性 将优质电力增值服务产品E 3)、计数指针j增加1并与比较次数n比较大小，如果j 4)、构建售电公司损益矩阵 基于步骤2)的结果构建指标 5)、将归一化后的售电公司损益矩阵 S3.3、将S3.1用户对售电公司评价获得的综合感知效用矩阵U＝[u 然后求解，获得用户和售电公司提供的优质电力增值服务产品之间的最优匹配结果，并 在上位机中显示，供用户和售电公司分析决策。 实验1： 对我国粤西地区某工业园区内的三家大型电子工业用户C＝{C 1、数据采集 该工业园区内的用户对电压暂降非常的敏感，用户C1～C3的母线接口处装有电压暂降监 测装置，记录并统计该装置在2013～2019年之间所有的电压暂降次数；其中，用户C1～C3遭 受的总电压暂降次数和受到影响并造成损失的电压暂降次数如表1： 表1：2013～2019用户C1～C3遭受的总电压暂降次数和受影响的次数
假设售电公司根据园区内各用户受电压暂降影响程度，推出的优质电力增值服务产品为 E＝{E 表2售电公司推出的优质电力增值服务产品
基于用户2013～2019年遭受电压暂降的实际情况，用户C1～C3给出评价优质电力增值服 务产品的指标 表3指标
售电公司推出的产品针对用户评价指标 表4产品E
售电公司就优质电力增值服务产品E1～E4给出评价用户的指标 表5指标
各用户针对售电公司评价指标 表6用户Ci针对指标
2、用户和售电公司损益矩阵构建 根据式(1)～式(26)，在评价指标
同理，在评价指标
可见，针对同一评价指标，同一用户对不同优质电力增值服务产品的感知收益和损失不 同，售电公司就同一优质电力增值服务产品对不同用户的感知收益和损失也存在差异，针对 评价指标优质电力增值服务水平PSL和用户认知程度CCD，有损益值为0的情况，表示用户 或售电公司对评价指标的期望水平正好和其真实水平相等。 3、用户和售电公司感知效用矩阵构建 考虑用户对各评价指标下可能匹配结果的失望—欣喜感知，根据式(27)～式(29)，构建在 指标
同理，考虑售电公司对各评价指标下可能匹配结果的失望—欣喜感知，根据式(27)、式(28) 和式(30)，构建在指标
考虑到用户和售电公司对各评价指标的关注程度的差异，取用户评价指标集I
由上述计算结果可知，用户或售电公司对可能匹配结果的满意程度受其欣喜和失望心理 感知的影响，益损值越大，优质电力增值服务产品给用户和售电公司带来的收益越大，欣喜 感知越强烈，感知效用越大；反之，益损值越小，甚至为负时，用户或售电公司感知到的是 损失，失望感知更强烈，感知效用也越小。 4、双边匹配优化模型的求解与实证分析 基于构建的用户和售电公司的综合感知效用矩阵，且考虑用户和售电公司在优质电力增 值服务产品决策过程中的公平性，依据式(33a)～式(33f)和式(34a)～式(34e)，利用线性加权法将 双边匹配的多目标优化模型转化为单目标优化模型如下：
x 利用MATLAB进行求解，得最优匹配结果：
由上述最优解可知，用户C1与优质电力增值服务产品E3相匹配，用户C2与E2相匹配， 用户C3与E1相匹配，最大综合感知效用为 最后，还需要注意的是，以上列举的仅是本发明的若干个具体实施例。显然，本发明不 限于以上实施例，还可以有许多变形。本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导 出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。
机译： 基于多尺度深卷积网络的铝氧化铝综合生产指标决策方法
机译： 基于多尺度深卷积网络的铝氧化铝综合生产指标决策方法
机译： 基于多尺度深卷积网络的综合氧化铝生产指标的决策方法
