基于云模型綜合相似度的電力物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)綜合評(píng)價(jià)

陳連福, 鐘海旺, 譚振飛, 阮廣春

(清華大學(xué) 電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制和仿真國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;電機(jī)工程與應(yīng)用電子技術(shù)系,北京 100084)

隨著互聯(lián)時(shí)代的到來(lái),傳統(tǒng)電網(wǎng)在現(xiàn)代化信息技術(shù)加持下被信息化、數(shù)字化、現(xiàn)代化等手段賦能,逐步實(shí)現(xiàn)了電力生產(chǎn)、傳輸、儲(chǔ)存、交易、消費(fèi)等各環(huán)節(jié)的設(shè)備及人員的狀態(tài)感知、信息交互、節(jié)點(diǎn)互聯(lián)、數(shù)據(jù)共享和技術(shù)融合,電力物聯(lián)網(wǎng)(Power Internet of Things,PIoT)的發(fā)展格局初現(xiàn)端倪[1-2].PIoT是能源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的應(yīng)用載體,利用傳感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)、平臺(tái)支撐技術(shù)和人工智能等現(xiàn)代化信息技術(shù),實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)中的線路、設(shè)備及人員等不同節(jié)點(diǎn)的互聯(lián)與信息交互.PIoT技術(shù)的發(fā)展將有效推動(dòng)我國(guó)電力數(shù)字新基建、大幅提升電網(wǎng)的數(shù)字化和智能化水平,推動(dòng)電網(wǎng)加速向能源互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型升級(jí),助力構(gòu)建清潔低碳、安全高效的能源體系[3-5].

PIoT技術(shù)應(yīng)用的綜合評(píng)價(jià)是PIoT發(fā)展過(guò)程中的重要環(huán)節(jié).構(gòu)建科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和綜合評(píng)價(jià)模型,不僅能量化評(píng)價(jià)PIoT技術(shù)為傳統(tǒng)物理電網(wǎng)帶來(lái)的“技術(shù)紅利”,還能客觀反映高性能傳感器、物聯(lián)終端、自組網(wǎng)設(shè)備等不同設(shè)備與技術(shù)對(duì)PIoT的貢獻(xiàn)程度,為未來(lái)各項(xiàng)PIoT技術(shù)的應(yīng)用落地提供重要參考.

目前,對(duì)PIoT的電力大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、5G通信、安全風(fēng)險(xiǎn)、信任機(jī)制、建設(shè)成效評(píng)價(jià)等方面已有相關(guān)研究.文獻(xiàn)[6]中建立了PIoT安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,針對(duì)主、客觀賦權(quán)法的優(yōu)劣,結(jié)合改進(jìn)的層次分析和熵值法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行組合賦權(quán),以云計(jì)算理論為基礎(chǔ)構(gòu)建基于云模型的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型;文獻(xiàn)[7]中針對(duì)PIoT終端信任問(wèn)題,提出一種基于信息熵的信任評(píng)價(jià)方法;文獻(xiàn)[8]中研究了PIoT工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià),通過(guò)可自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的算法和開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量智能評(píng)價(jià)系統(tǒng),提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)效率;文獻(xiàn)[9]中針對(duì)PIoT中的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,研究了5G通信網(wǎng)的能量管理機(jī)制及兩者產(chǎn)能用能的協(xié)調(diào)互動(dòng),研究了5G通信與PIoT的融合;文獻(xiàn)[10]中論述了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷、暫態(tài)穩(wěn)定性分析、負(fù)荷及新能源功率預(yù)測(cè)、運(yùn)行調(diào)控等領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀,結(jié)合電力系統(tǒng)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)特點(diǎn)構(gòu)建了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用框架;文獻(xiàn)[11]中針對(duì)PIoT增值服務(wù)模式建立了電網(wǎng)增值服務(wù)的科學(xué)評(píng)價(jià)體系,為電網(wǎng)企業(yè)集中優(yōu)勢(shì)資源、科學(xué)規(guī)劃和有序推進(jìn)智能電網(wǎng)增值業(yè)務(wù)提供理論支撐;文獻(xiàn)[12]中構(gòu)建了PIoT建設(shè)成效的預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)模型,通過(guò)構(gòu)建智能算法預(yù)測(cè)模型對(duì)電力無(wú)線網(wǎng)建設(shè)周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,待周期結(jié)束后將真實(shí)值與預(yù)測(cè)值代入模型,分析了真實(shí)成效與預(yù)測(cè)成效產(chǎn)生差異的原因;文獻(xiàn)[13]中研究了機(jī)器學(xué)習(xí)在升級(jí)電力系統(tǒng)優(yōu)化工具方面的潛力,論述了綜合建模的方法,分析了機(jī)器學(xué)習(xí)方法和優(yōu)化模型之間的協(xié)調(diào).現(xiàn)有研究主要針對(duì)PIoT的數(shù)據(jù)[14-15]、政策[16]、風(fēng)險(xiǎn)[17]等單方面評(píng)價(jià)方法開(kāi)展研究,尚未有對(duì)PIoT的體系架構(gòu)、傳感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、平臺(tái)支撐技術(shù)、智能應(yīng)用以及綜合效益等多維度特征進(jìn)行綜合評(píng)價(jià).此外,現(xiàn)有研究對(duì)PIoT的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)技術(shù)特點(diǎn)考慮不夠充分,一定程度上限制了評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和全面性,且PIoT關(guān)鍵技術(shù)的綜合評(píng)價(jià)屬于單評(píng)價(jià)對(duì)象場(chǎng)景,傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法無(wú)法適用,需根據(jù)其指標(biāo)體系的特點(diǎn)構(gòu)建單評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)價(jià)模型.

從PIoT的相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)出發(fā),充分考慮PIoT建設(shè)、運(yùn)營(yíng)兩個(gè)階段的技術(shù)特點(diǎn)和綜合效益,本文提出了PIoT關(guān)鍵技術(shù)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并以云模型(Cloud Model)和逼近理想解排序(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)方法為基礎(chǔ),構(gòu)建基于云模型綜合相似度的評(píng)價(jià)模型.提出的評(píng)價(jià)模型以兼顧云模型形狀-距離的綜合相似度為度量,表征傳統(tǒng)TOPSIS法中的相對(duì)貼近度,兼顧了待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云、理想解綜合云和負(fù)理想解綜合云3個(gè)云模型之間的形狀相似度和距離相似度,客觀、全面地量化了PIoT關(guān)鍵技術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的優(yōu)劣程度.

1 PIoT技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)

PIoT的相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)是關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)量化評(píng)價(jià)的參照依據(jù).世界各國(guó)、地區(qū)的合作機(jī)構(gòu)及各國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織已在物聯(lián)網(wǎng)、傳感器技術(shù)及電力信息通信等領(lǐng)域開(kāi)展了大量的研究工作,形成了相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)體系.

眾多國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織開(kāi)展了物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)工作,其工作熱點(diǎn)主要集中在電子標(biāo)簽、機(jī)器類通信、傳感網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和泛在網(wǎng)等領(lǐng)域,并已發(fā)布了相應(yīng)的國(guó)家、國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)[18].傳感器技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)方面,輸電線路感知終端、用電側(cè)感知終端、監(jiān)測(cè)裝置、變電感知終端、高壓開(kāi)關(guān)、線纜等多種關(guān)鍵裝備已制定了技術(shù)規(guī)范.量測(cè)類標(biāo)準(zhǔn)方面,國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等正在不斷完善.智能家居方面已制定和出臺(tái)了多個(gè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),主要包括自動(dòng)控制設(shè)備通用技術(shù)要求、物聯(lián)網(wǎng)智能家居設(shè)備描述方法、智能家居設(shè)備與電網(wǎng)間信息交互接口等標(biāo)準(zhǔn)[19].電力信息通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)方面,國(guó)際電工委員會(huì)(International Electro-technical Commission,IEC)制定了ISO/IEC 26907《信息技術(shù)系統(tǒng)間通信和信息交換》系列、ISO/IEC 8208《信息技術(shù)系統(tǒng)間的電信和信息交換》系列、ISO/IEC 15423《信息技術(shù)自動(dòng)識(shí)別和數(shù)據(jù)采集技術(shù)》系列等逾百類相關(guān)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn).此外,《IoT 2020:智能安全的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)》白皮書闡釋了5G標(biāo)準(zhǔn)、下一代衛(wèi)星/裝置間通信傳輸層協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠升級(jí)至新連接標(biāo)準(zhǔn)能力的標(biāo)準(zhǔn),并被確立為未來(lái)信息通信領(lǐng)域重要的標(biāo)準(zhǔn)[20].

PIoT各項(xiàng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)為PIoT關(guān)鍵技術(shù)綜合評(píng)價(jià)提供了評(píng)判依據(jù),物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)、傳感器技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、電力信息通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)為PIoT關(guān)鍵技術(shù)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建和指標(biāo)的量化評(píng)價(jià)提供重要參考[21-22].

2 PIoT關(guān)鍵技術(shù)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建原則

評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是由多個(gè)相互聯(lián)系又相對(duì)獨(dú)立的評(píng)價(jià)指標(biāo)按照一定層級(jí)結(jié)構(gòu)組成的有機(jī)整體.提出的PIoT關(guān)鍵技術(shù)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系充分考慮 PIoT 建設(shè)、運(yùn)營(yíng)的技術(shù)特點(diǎn)和綜合效益并遵循簡(jiǎn)明性、獨(dú)立性、代表性、差異性和可行性原則.

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系層級(jí)結(jié)構(gòu)

PIoT關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)體系為3層2級(jí)結(jié)構(gòu),如圖1所示.第1層為目標(biāo)層;第2層為主題指標(biāo)集層(1級(jí)指標(biāo)A,B,…,F);第3層為指標(biāo)子集層(2級(jí)指標(biāo)Am,Bq,…,Fp),是主題指標(biāo)集的指標(biāo)子集.其中,第2層包含體系架構(gòu)技術(shù)指標(biāo)、傳感器技術(shù)指標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)指標(biāo)、平臺(tái)支撐技術(shù)指標(biāo)、智能應(yīng)用技術(shù)指標(biāo)和綜合效益指標(biāo)6個(gè)主題指標(biāo)集.

圖1 指標(biāo)體系層級(jí)

2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

構(gòu)建的PIoT關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)體系由2級(jí)共34個(gè)指標(biāo)構(gòu)成,如圖2所示.

圖2 PIoT關(guān)鍵技術(shù)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.4 典型指標(biāo)說(shuō)明

2.4.1體系架構(gòu)技術(shù)類指標(biāo)集 體系架構(gòu)技術(shù)類指標(biāo)集是表征PIoT基礎(chǔ)架構(gòu)安全防護(hù)性能、協(xié)同防御能力、物理數(shù)字融合建模效果和邊緣計(jì)算能力的綜合性指標(biāo)集.其中,數(shù)據(jù)融合共享等級(jí)用于表征PIoT架構(gòu)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合共享程度;安全防護(hù)等級(jí)用于衡量PIoT的可信認(rèn)證、信任評(píng)估、態(tài)勢(shì)感知、協(xié)同防御等功能的安全等級(jí);全局協(xié)同防御等級(jí)用于衡量PIoT架構(gòu)各層級(jí)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)技術(shù)、數(shù)據(jù)安全技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)接入安全技術(shù)的協(xié)同聯(lián)動(dòng)、協(xié)同防御應(yīng)用效果;零信任安全等級(jí)指標(biāo)用于衡量PIoT零信任身份標(biāo)識(shí)及認(rèn)證技術(shù)對(duì)PIoT終端、用戶、應(yīng)用和流量的強(qiáng)認(rèn)證應(yīng)用效果;融合建模效果等級(jí)指標(biāo)用于衡量PIoT的設(shè)備運(yùn)行、系統(tǒng)控制、行為決策等融合建模業(yè)務(wù)的應(yīng)用效果;邊緣計(jì)算的算力等級(jí)指標(biāo)用于衡量PIoT對(duì)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)等信息就地處理的計(jì)算能力[23].

2.4.2傳感器技術(shù)類指標(biāo)集 傳感器技術(shù)類指標(biāo)集是用于表征PIoT中所部署傳感器的綜合性能.其中,高頻局部放電傳感器、超聲波局部放電傳感器是局部放電檢測(cè)系統(tǒng)的核心部件,其檢測(cè)靈敏度直接決定檢測(cè)系統(tǒng)的整體性能.微機(jī)電系統(tǒng)(Micro Electro Mechanical Systems,MEMS)傳感器是采用微電子和微機(jī)械加工技術(shù)制造得到的新型傳感器,具有體積小、質(zhì)量輕、成本低、功耗低、可靠性高、適于批量化生產(chǎn)、易于集成和實(shí)現(xiàn)智能化的特點(diǎn),其檢測(cè)靈敏度對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的整體性能十分重要.運(yùn)行變壓器油中溶解微量乙炔氣體含量能有效反映變壓器內(nèi)部的過(guò)熱與放電故障,多參量光學(xué)傳感器檢測(cè)是實(shí)現(xiàn)變壓器在線監(jiān)測(cè)的有效手段,其乙炔檢測(cè)下限值反映傳感器的檢測(cè)靈敏度[24].

2.4.3網(wǎng)絡(luò)技術(shù)類指標(biāo)集 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)類指標(biāo)集是表征PIoT中物聯(lián)終端信息采集、分析、處理、傳輸能力和PIoT異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)空間智能化、網(wǎng)絡(luò)融合性能的綜合性指標(biāo)集[25].其中,多參量物聯(lián)終端功耗指標(biāo)用于衡量PIoT中物聯(lián)終端運(yùn)行功耗水平;多參量物聯(lián)終端信息采集量級(jí)衡量物聯(lián)網(wǎng)終端對(duì)電氣量、環(huán)境量和狀態(tài)量的采集綜合能力;多參量物聯(lián)終端自動(dòng)化水平表征物聯(lián)網(wǎng)終端對(duì)感知設(shè)備實(shí)現(xiàn)自動(dòng)鏈接、自動(dòng)注冊(cè)及自動(dòng)配置的“即插即用”的應(yīng)用效果;多參量物聯(lián)終端數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)延反映物聯(lián)網(wǎng)終端對(duì)所采集數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)和處理能力;超多跳自組網(wǎng)具有自組織、自愈合等特點(diǎn),其支持的寬帶業(yè)務(wù)傳輸數(shù)量、自組網(wǎng)支持節(jié)點(diǎn)數(shù)量是表征超多跳自組網(wǎng)自組織能力的重要參數(shù)[26].

2.4.4平臺(tái)支撐技術(shù)類指標(biāo)集 平臺(tái)支撐技術(shù)類指標(biāo)集是表征PIoT平臺(tái)對(duì)海量異構(gòu)終端接入與管控能力的綜合性指標(biāo)集[27-28].數(shù)據(jù)立方是一種用于數(shù)據(jù)分析與索引的技術(shù)架構(gòu),針對(duì)大數(shù)據(jù)的處理器可以對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行任意多關(guān)鍵字實(shí)時(shí)索引.其中,數(shù)據(jù)立方體數(shù)組聚集量級(jí)用于表征PIoT平臺(tái)對(duì)多路數(shù)組的高性能存儲(chǔ)與處理能力.電力圖計(jì)算分析服務(wù)是基于圖數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)的PIoT節(jié)點(diǎn)并行處理技術(shù),其組件支持的電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量用于表征電力圖計(jì)算分析服務(wù)能力[29].

2.4.5智能應(yīng)用指標(biāo)集 智能應(yīng)用指標(biāo)集是表征PIoT運(yùn)營(yíng)階段的電力業(yè)務(wù)場(chǎng)景智能應(yīng)用的綜合性指標(biāo)集.其中,典型電力設(shè)備故障診斷率指PIoT中輸電、變電、保護(hù)和配電等環(huán)節(jié)典型電力設(shè)備的故障診斷準(zhǔn)確率;萬(wàn)級(jí)計(jì)算節(jié)點(diǎn)調(diào)度策略計(jì)算時(shí)間用于衡量PIoT中源網(wǎng)荷儲(chǔ)自主智能調(diào)控技術(shù)在萬(wàn)級(jí)計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)模下的調(diào)度策略計(jì)算時(shí)間,表征調(diào)度策略的執(zhí)行效果;電網(wǎng)在線安全穩(wěn)定主動(dòng)分析響應(yīng)時(shí)間表征PIoT的安全穩(wěn)定主動(dòng)分析能力;綜合能源增值服務(wù)數(shù)量用于衡量PIoT綜合能源多元服務(wù)的應(yīng)用規(guī)模[30].用戶數(shù)據(jù)挖掘與增值互動(dòng)應(yīng)用交易決策節(jié)點(diǎn)量級(jí)用于衡量PIoT用戶數(shù)據(jù)挖掘與增值互動(dòng)的應(yīng)用規(guī)模.

2.4.6綜合效益指標(biāo)集 綜合效益指標(biāo)集是衡量PIoT運(yùn)營(yíng)階段對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行和社會(huì)效益貢獻(xiàn)的綜合性指標(biāo)集.其中,萬(wàn)級(jí)節(jié)點(diǎn)互聯(lián)比例指PIoT中實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)信息聯(lián)通、數(shù)據(jù)交互以及掛載設(shè)備可調(diào)、可控的節(jié)點(diǎn)數(shù)量占比,用以表征PIoT項(xiàng)目中電力系統(tǒng)各個(gè)環(huán)節(jié)萬(wàn)物互聯(lián)的程度;人機(jī)交互設(shè)備比例指PIoT中實(shí)現(xiàn)人機(jī)信息交互的設(shè)備占比,用以表征PIoT項(xiàng)目中電力系統(tǒng)設(shè)備的智能化程度;平臺(tái)業(yè)務(wù)平均處理時(shí)間指PIoT項(xiàng)目中信息平臺(tái)對(duì)電力業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)獲取、處理及提供數(shù)據(jù)服務(wù)等全業(yè)務(wù)流程的平均處理時(shí)間,用以衡量PIoT信息高效處理的程度;設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)在線率指PIoT中實(shí)現(xiàn)設(shè)備同時(shí)在線監(jiān)測(cè)、查詢的設(shè)備數(shù)量占比,用以表征PIoT狀態(tài)全面感知的數(shù)字化程度.減排率多指CO2減排率[31],即與傳統(tǒng)系統(tǒng)相比,PIoT工程范圍內(nèi)綜合能源在輸出相同冷熱電量時(shí)對(duì)應(yīng)的CO2減排量與傳統(tǒng)化石能源供應(yīng)系統(tǒng)CO2排放量的比值,即

(1)

式中:εR為減排率;Eml為統(tǒng)計(jì)期內(nèi)傳統(tǒng)系統(tǒng)污染物理論排放量;ΔE為統(tǒng)計(jì)期內(nèi)PIoT工程范圍內(nèi)綜合智慧能源在輸出相同冷熱電量時(shí)對(duì)應(yīng)的 CO2減排量.

3 基于云模型綜合相似度的評(píng)價(jià)模型

針對(duì)PIoT單評(píng)價(jià)對(duì)象場(chǎng)景的特點(diǎn),提出了基于云模型綜合相似度的評(píng)價(jià)模型,該評(píng)價(jià)模型以云模型和傳統(tǒng)TOPSIS法為基礎(chǔ),通過(guò)云模型進(jìn)行組合賦權(quán)、合理構(gòu)建單評(píng)價(jià)對(duì)象決策矩陣,并結(jié)合兼顧云模型形狀-距離的綜合相似度對(duì)傳統(tǒng)TOPSIS模型進(jìn)行改造.首先,所提出的基于云模型綜合相似度的評(píng)價(jià)模型能為PIoT關(guān)鍵技術(shù)評(píng)價(jià)場(chǎng)景提供多種主觀、客觀賦權(quán),合理的決策指標(biāo)組合賦權(quán)方式彌補(bǔ)了單一賦權(quán)帶來(lái)的不足,有利于PIoT關(guān)鍵技術(shù)在復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景下的評(píng)價(jià);其次,通過(guò)科學(xué)的構(gòu)建單評(píng)價(jià)對(duì)象的決策矩陣,使得傳統(tǒng)TOPSIS法克服了面對(duì)單評(píng)價(jià)對(duì)象場(chǎng)景的不足;最后,提出的評(píng)價(jià)模型以兼顧云模型形狀-距離的綜合相似度為度量,用以表征TOPSIS法中的相對(duì)貼近度,兼顧了待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云、理想解綜合云和負(fù)理想解綜合云3個(gè)云模型之間的形狀相似度和距離相似度,能全面反映PIoT關(guān)鍵技術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的優(yōu)劣程度.

3.1 基于云模型的組合權(quán)重確定

評(píng)價(jià)模型中的主觀賦權(quán)方法種類數(shù)量記作a1,客觀賦權(quán)方法種類數(shù)量記作a2,構(gòu)建權(quán)重矩陣:

(2)

式中:a為組合權(quán)重的總數(shù)量,a1+a2=a;n為待評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)量;Wi為第i種賦權(quán)方式計(jì)算下的權(quán)重矩陣,i=1,2,…,a;wi,j為第i種賦權(quán)方式計(jì)算下的第j個(gè)待評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,i=1,2,…,a,j=1,2,…,n.

基于權(quán)重矩陣計(jì)算生成各指標(biāo)的正態(tài)云組合權(quán)重CW=(Ex,En,He),計(jì)算方式如下:

(3)

(4)

(5)

(6)

3.2 改進(jìn)型逼近理想解排序模型的構(gòu)建

在我國(guó)PIoT建設(shè)的最初階段,PIoT關(guān)鍵技術(shù)綜合評(píng)價(jià)的場(chǎng)景大多僅含有單一評(píng)價(jià)對(duì)象,傳統(tǒng)TOPSIS法無(wú)法實(shí)現(xiàn)PIoT關(guān)鍵技術(shù)評(píng)價(jià)方案的客觀評(píng)價(jià).提出一種改進(jìn)型的TOPSIS法,通過(guò)科學(xué)構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)決策矩陣,克服傳統(tǒng)TOPSIS法面對(duì)單評(píng)價(jià)對(duì)象場(chǎng)景的不足.所提出的改進(jìn)型的TOPSIS法根據(jù)國(guó)內(nèi)外物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)、電力信息通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、傳感器技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、電網(wǎng)互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)、智能電網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)、可再生能源標(biāo)準(zhǔn)、PIoT標(biāo)準(zhǔn)體系架構(gòu)等相關(guān)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),或?qū)＜易稍兎ù_定指標(biāo)決策矩陣的最優(yōu)向量和合格向量,實(shí)現(xiàn)對(duì)PIoT關(guān)鍵技術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的對(duì)標(biāo)決策.

(1) 構(gòu)建決策矩陣.針對(duì)PIoT單評(píng)價(jià)對(duì)象場(chǎng)景的特點(diǎn),對(duì)傳統(tǒng)的TOPSIS法進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建含有PIoT實(shí)際指標(biāo)向量A1、最優(yōu)指標(biāo)向量A2和合格指標(biāo)向量A3共3個(gè)向量的3×n階決策矩陣:

(7)

式中:A2和A3基于PIoT相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)或Delphi專家咨詢法確定.

(2) 數(shù)據(jù)歸一化.構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)歸一化矩陣Y3×n(yij),對(duì)于極大型評(píng)價(jià)指標(biāo)其每個(gè)元素表示為

(8)

式中:i=1,2,3;j=1,2,…,n.

對(duì)于極小型評(píng)價(jià)指標(biāo)其每個(gè)元素表示為

(9)

式中:i=1,2,3;j=1,2,…,n.

構(gòu)造理想解和負(fù)理想解,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)歸一化矩陣可得出理想解向量Y+=[y21y22…y2n],負(fù)理想解向量Y-=[y31y32…y3n].

構(gòu)造理想解綜合云,基于理想解向量Y+對(duì)n個(gè)指標(biāo)的正態(tài)云組合權(quán)重CW=(Ex,En,He)進(jìn)行聚合,得到理想解綜合云:

(10)

構(gòu)造負(fù)理想解綜合云,基于負(fù)理想解向量Y-對(duì)n個(gè)指標(biāo)的正態(tài)云組合權(quán)重CW=(Ex,En,He)進(jìn)行聚合,得到負(fù)理想解綜合云:

(11)

構(gòu)造待評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合云,基于歸一化待評(píng)價(jià)指標(biāo)向量[y11y12…y1n]對(duì)n個(gè)指標(biāo)的正態(tài)云組合權(quán)重CW=(Ex,En,He)進(jìn)行聚合,得到待評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合云:

(12)

3.3 兼顧云模型形狀-距離綜合相似度的相對(duì)貼近度

云模型的相似度有形狀相似度和距離相似度兩個(gè)維度的度量.形狀相似度反映云模型之間不確定度的相似程度,距離相似度反映云模型之間的距離遠(yuǎn)近程度[32].相對(duì)貼近度是TOPSIS模型中表征評(píng)價(jià)對(duì)象優(yōu)劣的依據(jù),基于云模型的形狀相似度和距離相似度構(gòu)建了TOPSIS模型的相對(duì)貼近度.

正態(tài)云模型的形狀相似度是對(duì)其不確定度的相似情況的度量,兩朵云的不確定度越接近則形狀相似度越大.當(dāng)兩朵云的熵值差距越大時(shí),其形狀相似度則越小.兩朵云的形狀相似度[33]表示為

Sims(Ci,Cj)=

(13)

且云模型的形狀相似度滿足0≤Sims(Ci,Cj)≤1.

距離相似度是對(duì)兩個(gè)云模型距離的遠(yuǎn)近程度的度量.兩個(gè)云模型的期望之間的距離記為d=|Exi-Exj|;兩朵云的熵分別為Eni、Enj,則θ=d/[3(Eni+Enj)]為期望之間的相對(duì)距離;兩朵云熵的比值記為Eni/Enj=k.

兩朵云的期望曲線的重疊面積為S(d),則兩朵云的距離相似度表示為

(14)

式中:S(0)為d=0時(shí)的重疊面積,滿足0≤Simd(Ci,Cj)≤1.兩朵云的距離相似度是關(guān)于θ的函數(shù),且函數(shù)Simd(θ)的對(duì)應(yīng)關(guān)系由兩朵云熵的比值k決定,當(dāng)k一定時(shí),θ和函數(shù)Simd的對(duì)應(yīng)關(guān)系一定.θ0=3|Eni-Enj|/[3(Eni+Enj)]為函數(shù)Simd(θ)的一個(gè)拐點(diǎn).文獻(xiàn)[32]中對(duì)θ和函數(shù)Simd的關(guān)系進(jìn)行了高斯曲線擬合,滿足曲線形式為

(15)

擬合的相關(guān)參數(shù)結(jié)果詳見(jiàn)附錄表A1,則兩朵云的距離相似度表示為

表A1 高斯曲線擬合

Simd(Ci,Cj)=Simd(θ)=

(16)

式中:a′、b、c為系數(shù).

提出用待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云分別與理想解綜合云、負(fù)理想解綜合云的形狀-距離綜合相似度來(lái)構(gòu)建TOPSIS模型相對(duì)的貼近度,相對(duì)貼近度r綜合考慮了待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云、理想解綜合云和負(fù)理想解綜合云3個(gè)云模型之間的形狀相似度和距離相似度,能夠全面反映PIoT關(guān)鍵技術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的優(yōu)劣程度.所構(gòu)建的相對(duì)貼近度滿足0

(17)

式中:Simd(C,C+)為待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云與理想解綜合云的距離相似度;Sims(C,C+)為待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云與理想解綜合云的形狀相似度;Simd(C,C-)為待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云與負(fù)理想解綜合云的距離相似度;Sims(C,C-)為待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云與負(fù)理想解綜合云的形狀相似度.

3.4 評(píng)價(jià)模型計(jì)算流程

圖3 計(jì)算流程圖

4 算例分析

以我國(guó)天津市在建的某PIoT示范工程項(xiàng)目為例,對(duì)所提評(píng)價(jià)方法進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證.根據(jù)相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和專家經(jīng)驗(yàn),假定PIoT關(guān)鍵技術(shù)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各2級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的具體參數(shù)如表1所示,將應(yīng)用提出的基于云模型綜合相似度的評(píng)價(jià)模型對(duì)其進(jìn)行全面評(píng)價(jià).

表1 PIoT關(guān)鍵技術(shù)方案指標(biāo)

表A2 各指標(biāo)的主客觀賦權(quán)值

表2 各指標(biāo)正態(tài)云組合權(quán)重

分別基于理想解向量、負(fù)理想解向量和歸一化待評(píng)價(jià)指標(biāo)向量對(duì)n個(gè)指標(biāo)的正態(tài)云組合權(quán)重CW=(Ex,En,He)進(jìn)行聚合,得到理想解綜合云、負(fù)理想解綜合云和待評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合云.進(jìn)而,分別計(jì)算上述3個(gè)綜合云模型之間的形狀相似度和距離相似度,得到該P(yáng)IoT工程關(guān)鍵技術(shù)綜合評(píng)價(jià)的貼近度r=0.811 8.理想解綜合云、負(fù)理想解綜合云和待評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合云圖如圖4所示.可知,理想解綜合云的熵比負(fù)理想解的熵大,云滴的離散程度大,理想解綜合云的形狀比負(fù)理想解綜合云的形狀更寬.從云形狀角度,待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合的形狀與理想解綜合云的形狀更接近;從云距離角度,待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云與理想解綜合云的期望曲線具有一個(gè)交點(diǎn),待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云與理想解綜合云的距離更接近.待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云的形狀與理想解綜合云的形狀相似度較高,且與理想解綜合云的距離遠(yuǎn)大于與負(fù)理想解綜合云的距離,證明待評(píng)價(jià)指標(biāo)與理想解的有較高的貼近度.

圖4 PIoT關(guān)鍵技術(shù)綜合云圖

算例分析表明,提出的基于云模型綜合相似度的評(píng)價(jià)模型,能夠?qū)IoT關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)方案進(jìn)行主、客觀權(quán)重多種組合賦權(quán),保證了綜合評(píng)價(jià)的客觀性和公平性;并通過(guò)分析計(jì)算理想解綜合云、負(fù)理想解綜合云和待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云的形狀相似度和距離相似度,能夠客觀、全面量化待評(píng)價(jià)指標(biāo)與理想解的貼近程度;綜合評(píng)價(jià)過(guò)程科學(xué)、客觀,該模型的評(píng)價(jià)結(jié)果可視化程度較高,利于PIoT關(guān)鍵技術(shù)綜合評(píng)價(jià)的工程實(shí)踐.

5 結(jié)語(yǔ)

基于PIoT建設(shè)階段的體系架構(gòu)技術(shù)、傳感器技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、平臺(tái)支撐技術(shù)和運(yùn)營(yíng)階段的智能應(yīng)用以及綜合效益6個(gè)維度構(gòu)建了PIoT關(guān)鍵技術(shù)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系.根據(jù)PIoT關(guān)鍵技術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及單評(píng)價(jià)對(duì)象場(chǎng)景的特征,提出基于云模型綜合相似度的評(píng)價(jià)模型,該模型能夠?yàn)镻IoT關(guān)鍵技術(shù)評(píng)價(jià)場(chǎng)景提供多種主觀、客觀賦權(quán),彌補(bǔ)了單一賦權(quán)的不足,通過(guò)科學(xué)構(gòu)建單評(píng)價(jià)對(duì)象的決策矩陣克服了傳統(tǒng)TOPSIS法面對(duì)單評(píng)價(jià)對(duì)象場(chǎng)景的不足.所提出的評(píng)價(jià)模型以兼顧云模型形狀-距離的綜合相似度為度量,用以表征TOPSIS法中的相對(duì)貼近度,兼顧了待評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云、理想解綜合云和負(fù)理想解綜合云3個(gè)云模型之間的形狀相似度和距離相似度,能全面地刻畫出PIoT關(guān)鍵技術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)與理想解的貼近程度,實(shí)現(xiàn)了單評(píng)價(jià)對(duì)象的精準(zhǔn)評(píng)價(jià).算例分析表明,所提評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的二級(jí)34個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),通過(guò)基于云模型綜合相似度評(píng)價(jià)模型的計(jì)算,可以對(duì)PIoT關(guān)鍵技術(shù)建設(shè)和運(yùn)營(yíng)階段的綜合效果進(jìn)行科學(xué)合理的量化分析和可視化展示,將為PIoT的應(yīng)用和實(shí)施提供評(píng)價(jià)方法的參考與指導(dǎo).

附錄見(jiàn)本刊網(wǎng)絡(luò)版(xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467-58-01-0019.shtml)