2．武汉大学电气工程学院，湖北武汉 430072）
引言
电网规划研究的目的是根据电源发展及负荷增长情况，合理地确定今后若干年的电网结构，使其安全可靠又经济合理．由于受国家政策调整、社会经济发展、人口变动及环境变化等因素的影响，电力系统的发展条件也在不断变化，规划期越长，条件、参数也就越难确定．影响电网规划的不确定性信息的描述和处理，一直是电网规划研究的突出难点．若不予很好的解决，就可能因为规划时所依据的条件、参数的变化使得当时制定出的所谓最优电网规划方案在实施后并不最优，或不经济、或电网结构不合理而诱发系统事故．因此，电网规划必须考虑不确定性信息的影响．
1 电网规划中的不确定性信息及其特点
目前电网规划工作中已发现并开始研究的不确定性信息主要有4种：随机性信息、模糊信息、灰色信息，以及未确知信息．
1 随机信息 人们最早接触到的不确定信息是随机信息，对随机信息的研究已经形成了概率论、数理统计、信息论等重要的学科，其发展非常成熟，且应用广泛．在电网规划中的随机性信息，有电气设备的故障、系统停电事故的发生，以及负荷水平出现的时间等．
2 模糊信息 由于事物的复杂性，其元素界限不分明，使其概念不能给出确定性的描述，不能给出确定的评价标准，这类信息成为模糊信息．在实际应用中，由于主观因素较重、数据资料不完整，难以进行准确预测等所引起的不确定性事件，就具有模糊性，它们所提供的信息则称为模糊信息．在电网规划的过程中，负荷预测工作常需要在历史负荷和影响其变化的相关环境因素数据不确定的条件下进行，因此，模糊数学成为重要的数学工具．
3 灰色信息 灰色信息是指由于事物的复杂性，信道上各种噪声的干扰以及接受系统能力的限制，使得人们只能获得事物的部分信息或信息量的大致范围，而不能获得全部因素或确切的信息．
4 未确知信息 未确知信息主要指由于决策者不能完全把握事物的真实状态和数量关系造成的纯主观的、认识上的不确定性，而事物本身可能既无随机性也无模糊性，只是一种主观的不确定性信息．
2 电网规划中不确定性信息的处理方法
近年来，对于电网规划中存在的大量不确定性信息的问题已经有了一定的研究成果，提出了很多描述和处理这些信息的理论和方法．本文将这些理论和方法进行了归纳和分析，并提出了针对不同类型的不确定性信息，根据其不同的性质和特点，应该采用不同的理论和不同的处理方法．
2．1 量化法
由于某些不确定因素对电网规划的影响往往可以通过某些经济变量数据的变化表示出来，其影响作用的大小也是可以比较的，因此可将这些不确定因素量化，再纳入负荷预测、电网规划优化的数学模型中，这是一种有效的处理不确定因素的方法．目前这方面的研究成果可归纳为以下3种方法．
1 比值法 当所需考虑的不确定因素对电网规划的影响作用程度由某一历史统计量反映出来时，可以利用该历史统计量相互之间的比值将不确定因素量化．例如，政治因素直接影响到工业生产中工人的劳动生产率，其影响还能进一步反映到工业用电负荷的变化上来，而劳动生产率可用人均产量来描述，因此，在进行预测时，可利用历史上的人均产量的比值来表示各时期的政治因素的影响，并将其量化．
2 估计比较法 如果没有合适的历史统计量，就无法采用比值法，此时可以采用估计比较法．例如，通过对市场进行调查、分析、对比，以及专家评估等，将某个比较平稳的时期定为基准期，设其不确定性因素的值为“1”，以此评估出其他时期的值．
3 层次分析法 利用如经济结构综合系数、家电参考指数、地区电力消费结构比较指数等量化指标来表征经济结构的调整、生活水平的变化、消费观念的变化，以及电力消费结构变化等不确定性信息，建立层次分析的多级递阶结构，利用逐步线性回归技术，处理后求出上述因素与用电负荷或是电网规划方案经济性的相关系数，形成多因素间重要程度的判断矩阵，最后求出研究期间各因素产生影响的综合重要度因子，并将这一量化因子以相关因素的方式加入预测模型，使电网规划中计及不确定性信息的影响成为可能．
2．2 模糊理论
模糊数学因其特有的分析计算，在处理不确定性信息方面具有独特的优势和长处，得到了广泛的应用．目前模糊集理论是用于处理各种主观因素较重和数据资料不完整等造成的不确定性信息最有效的方法之一．其核心在于以隶属函数描述事物间的从属、相关关系，对影响电网规划的不确定性信息做出客观的分析和推断．
以模糊集合论中的梯形模糊数和负荷预测值为例，用模糊预测法预测一个电网某年最高负荷时可能会得出这样的结果：最高负荷L可能出现在L1与L4之间，也有可能在L2与L3之间．负荷的这种不确定性可以用图1所示的梯形模糊数（L1，L2，L3，L4）表示，其隶属函数为
模糊负荷中心值为μL（x）＝1．0截集的平均值（L2＋L3）／2，其可能性分布可用其隶属函数描述．其他如发电机出力、设备故障率、网络状态概率，以及一些经济参数等的模糊性都可用类似方法予以描述和处理．近年来，模糊理论在电网规划领域内得到了广泛的应用，可分为以下两个方面：
1 模糊电力负荷预测 模糊理论在电力负荷预测领域中的应用，主要表现在以模糊理论为计算工具对已有的负荷预测模型进行改进，如模糊时间序列模型，模糊线性回归模型，模糊指数平滑模型等，或是将模糊理论与其他理论交叉结合，如模糊神经网络模型，模糊遗传算法等，但目前这些算法多应用于短期负荷预测，能否将其应用于中长期负荷预测中是一个值得探讨的问题．
2 模糊规划 最优化技术，即在许多不同的方案中选择一个最优方案．数学规划是最优化技术中最重要最基本的方法，电网规划中需要应用线性规划，其目的是在有限的资源条件下获得最大的经济效益．但普通的线性规划一般无法计及不确定性信息的影响．模糊线性规划则应用模糊集合论中的模糊数描述和处理电网规划优化模型的目标和约束条件的灵活性，让不确定性问题得到最优解．
2．3 灰色系统方法
在灰色系统理论的研究中，将各类系统分为白色、黑色和灰色系统．“灰”是指信息部分已知，部分未知，或者说信息不完全．比如，对于电力负荷而言，对其影响的供电机组、电网容量、生产能力、大用户情况等信息是已知的，但是影响负荷的其他很多因素，像天气情况、行政与管理政策的变化、地区经济活动等是难以确切知道的．
灰色系统理论认为任何随机过程都是在一定幅值范围、一定时区内变化的灰色量，在处理技术上，灰色过程是通过原始数据的整理来寻找数的规律．目前处理不确定性信息大多采用灰色预测模型GM（1，1），即只有一个变量、一阶的GM模型．
灰色系统理论具有所需原始数据少，计算量低，计算时间短等优势．但是，灰色方法主要是通过对历史数据的累加和累减来寻找规律性，过于简单和粗糙；同时该方法的动态建模模型与指数模型相似，缺乏严格的数学理论支持．为此，现在许多研究工作着重于灰色方法的改进，主要有：改造原始数列，包括指数加权法、滑动平均法、加政策因子处理法等；改进模型，包括残差灰色模型、灰色校正模型等；改进技术方法，包括灰色递阶负荷预测法、组合模型法、等唯信息递补预测法、灰色模型群建模法等．
目前灰色系统理论在电网规划中的应用大致可分为以下两类：
1 灰色预测 灰色预测是用灰色模型GM（1，1）、GM（1，n）进行的定量预测．如进行电力负荷预测时，使用此类方法．
2 灰色决策 灰色决策是指其规划模型都是按灰色模型得到的，使得规划模型具有了动态意义，不因条件变化而失效．所以，应用灰色理论处理电网规划中的不确定性信息，建立灰色电网规划模型，可得到适用于未来可靠的、经济的电网规划模型．
2．4 证据理论
证据理论（EvidentialTheory）是指美国学者A·P·Dempster提出的不确定性推理方法．它将基于二值逻辑的经典概率论推广至更一般的情形．即：将对命题的概率推断基础建立在结论的幂集上，而不是结论本身；把对命题的推断转化为对集合的运算，基于从客观问题中获取的知识（即证据），用分布于：［0，1］区间上的数值构造出对命题为真的信任程度，简称信度（DegreeofBelief）．该理论根据经验和证据给出某一辨识框架上的基本概率指派函数（BPA），该函数是表示不确定性认识的一种方式，同时，利用Dempster合成法则，可组合由各独立证据支持的BPA，得到合成的BPA，这也是证据理论进行不确定知识归纳和推理的方法．
证据理论是解决负荷预测和电网扩展规划中不确定性信息问题的理想方法．在负荷预测的过程中，证据理论把每种因素对负荷的影响当作一个独立的证据，然后利用Dempster法则，组合得到各因素对负荷的综合影响．在考虑负荷本身的规律和可以[1][2]下一页
