风电群输电规划评价指标体系和方法.pdf

风电群输电规划评价指标体系和方法肖帅1，张岩2，章德1，禹海峰1，李梦骄11. 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院，湖南 长沙 410004；2. 国网能源研究院有限公司，北京 102209摘 要内陆山地风电、湖区风电等风电群，具有风电分布范围广、单个风电容量小等特点。针对风电群的送出，首先，从经济性、安全性和适应性等方面，建立了一套适用于风电群输电规划的综合评价指标体系；然后，综合考虑评价指标的主客观权重，利用基于矩估计理论的最优组合赋权方法确定各指标的最优组合权值，并将灰色关联分析法和余弦排序法结合，提出改进的灰色关联分析法，用以更加准确合理地对各个方案进行优选；最后，利用所提出的评价指标体系和评价方法对湖南某山地风电群输电规划进行了研究。研究结果验证了所提出评价指标体系和评价方法的有效性和可行性。关键词风电群；输电规划；评价指标体系；矩估计理论；改进灰色关联分析中图分类号 TM715.3 文献标志码 A DOI 10.11930/j.issn.1004-9649.2017030820 引言风能因其环保节能、运行成本稳定、分布范围广泛等特点，正逐渐成为中国能源可持续发展战略的重要组成部分。内陆山地风电、湖区风电等风电群，具有风电分布范围广、单个风电容量小等特点。现在国内风电正处于一个高速发展期，大部分内陆风电即将陆续开发，而风电群输电规划研究是风电能够可靠送出和消纳的基础。因此，研究并建立一套全面系统的风电群输电规划综合评价指标和评价方法，对于科学规划风电送出具有重要的理论意义和实践指导作用。当前国内外对风电接入电网以及输电规划方案优选开展了广泛而深入的研究。文献[1-6]阐述了大规模风电接入对电网的影响，介绍了风电并网的影响因素，对于风电群输电规划评价指标的选择具有借鉴作用。文献[7-8]分别介绍了层次分析法和模糊优选在输电规划方案优选中的应用，这两种方法有效处理了综合决策中的不确定性和专家判断的模糊性。文献[9]基于熵权法客观确定权重，未考虑主观因素影响。文献[10]和文献[11]分别基于矩估计理论赋权和熵权法赋权的灰色关联分析优选方法，对特高压落点布局和输电网规划方案进行综合优选决策，对于风电群输电规划方案优选有一定的借鉴作用。文献[12]将余弦排序法应用到电力系统中，实现电网规划的优选决策。总体来看，国内外对于风电的研究主要集中在大规模风电接入对电力系统的影响，对于风电输电规划的评价指标和评价方法研究较少。本文首先建立了一套适用于风电群输电规划的评价指标体系，然后通过基于矩估计理论的最优组合赋权方法确定各评价指标的权值，并将灰色关联分析法和余弦排序法相结合，综合考虑“距离”与“角度”的信息，能更加准确地评价各个方案，并择优选取推荐方案，最后利用改进的灰色关联分析法，从经济性、安全性和适应性等方面对湖南某山地风电群输电规划方案进行了评价优选。1 风电群输电规划的评价指标体系1.1 经济性指标经济性指标主要反映不同规划方案建设成本和对电网网络损耗的改善程度，主要包括一次投资和电能损失费用2个二级指标。1.1.1 一次投资一次投资是指保证风电群送出所付出的一次性成本，主要包括风电场升压站及汇集线工程投资和风电送出系统配套工程投资。由于风电群的送出工程不是一次建成，而是按一定时序建设，需要将未来的投资折算成现值。收稿日期2017−03−27； 修回日期2019−08−01。第 52 卷 第 10 期中国电力Vol. 52, No. 102019 年 10 月ELECTRIC POWER Oct. 2019115CM n∑i1Mi1r0i 1（1）CM Mir0式中为一次投资折现值；为第i年的一次投资；为折现率。1.1.2 电能损失费用电能损失费用指标衡量电网运行有功功率损耗的成本，包括风电送出线路的有功功率损耗和除风电场送出线路以外网络的有功功率损耗。CO CWCS（2）CW N∑i1Wi1r0i 1 T CE（3）CS N∑i1S i1r0i 1 T CE（4）CO CWCSWiS i r0CE TN式中电能损失费用现值；为风电送出线路电能损失费用现值；为网络电能损失费用现值；为第i年风电送出线路有功功率损耗；为第i年网络有功功率损耗；为折现率；为单位电能损失费用；为电网运行时间；为风电群经济使用年限。1.2 安全性指标安全性指标反映风电群接入后，系统的潮流分布、母线节点电压水平以及电网在发生故障事故时能否保持稳定运行的能力。主要包括潮流分布指标、母线节点电压水平指标、N–1校核指标、电压稳定水平指标、暂态稳定校核指标、穿透功率极限指标等6个二级指标，其中前3个指标是基于潮流计算得到线路输送功率和节点电压等数据，后3个指标是基于暂态稳定计算得到负荷增长率、切机切负荷量、系统最大风电装机规模等数据。1.2.1 潮流分布指标潮流分布指标[10]反映风电群接入系统后，各电压等级线路上输送的潮流将发生变化，可能出现部分线路重载、过载的情况，威胁电网安全稳定运行。潮流分布指标通过计算各输电线路允许最大输送功率与实际输送潮流之差，来衡量线路的潮流输送裕度，指标值越大，说明电网既能满足线路热稳极限，又具有安全的运行裕度。PNL∑j1S jmax S jNL（5）S jmaxS jNL式中为第j条线路在一定条件下的允许最大输送功率；为第j条线路的实际输送功率；为统计的线路总条数。1.2.2 母线节点电压水平指标VBlimit母线节点电压水平指标反映风电群接入后母线节点电压是否存在越限及越限幅度。母线节点电压越限值为VBlimit Nb∑i1maxfVi Vmax;Vmin Vi;0g（6）Vi i Vmax VminNb式中为第个节点的电压；，分别为节点电压有效值的上、下限；为系统节点数。1.2.3 N–1校核指标N–1校核指标是指与风电送出相关的一条线路或一台主变故障时，为保障电网的静态稳定安全，风电群需要切除风机的功率，其主要考虑其他线路或主变能否将风电送出，通过计算N–1故障时风电群失去的功率来表征。PGLOSS ∑i2SVPG Sicos （7）SiPG SV式中为线路额定容量或主变最大上网容量；为风机有功出力；为线路或主变的功率因数角；为风电送出线路或主变的集合。1.2.4 电压稳定水平指标PL电压稳定性指标[13]包括静态电压稳定性指标和暂态电压稳定性指标。静态电压稳定性指标是寻找系统的电压崩溃点，通常考虑逐步增加负荷或传输功率，直到系统电压崩溃，使得电压崩溃的最小负荷水平为电压崩溃点。而系统当前运行负荷水平与到达电压崩溃点时的负荷水平的距离，称之为负荷裕度，本文以负荷增长量来表征静态电压稳定性指标，即有PL P0 （8）P0 式中为系统初始负荷；为负荷增长率。暂态电压稳定性指标是校核系统发生故障和风电场发生扰动对电压稳定性产生的影响。其中系统故障包括供电区域内部分线路和主变故障以及部分发电机组故障切机，风电场扰动包括风速变化的扰动以及风电场故障切机的扰动。1.2.5 暂态稳定校核指标暂态稳定校核指标是指电网故障时，为保障电网的暂态稳定安全采取的切机切负荷措施，包中国电力第 52 卷116括风电场故障时，引起的系统需要切除的负荷及系统故障时，需要风电群弃风的功率。其数学描述为PTS P1 P2（9）PTS P1P2式中为故障需切负荷或切机功率；为原稳定状态负荷值或风电场出力；为新稳定状态负荷值或风电场出力。1.2.6 穿透功率极限指标PP风电场穿透功率极限定义为在电网保持安全稳定运行且母线电压、线路输送潮流等电气量指标不越限时，区域电网能够承受的最大风电场装机规模与电网运行的最大负荷百分比[14-15]。即有PP PWPS100（10）PWPS式中为某区域电网能够承受的最大风电场装机；为电网运行的最大负荷。1.3 适应性指标1.3.1 区域电力需求指标区域电力需求指标反映区域电网电力供需平衡状况，体现风电接入后是否能实现风电的就地消纳。该指标通过对拟送电区域的电力电量平衡来确定，可分成通过新建升压站外送、通过已有公用变电站外送和就地消纳送入风电等情况。1.3.2 风电送出可靠性指标风电送出可靠性指标反映风电送出线路故障时对风电送出的影响，主要考虑风电送出线路的故障率及回路数。山地风电送出线路的故障率主要受所在地区覆冰的影响，故障率与覆冰厚度相关，可参考各地区覆冰情况加以分析。1.3.3 风电群实施难度指标风电群实施难度主要体现在升压站建设难度和风电送出线路架设难度两个方面。升压站选择受限于海拔高度以及场地规模，输电线路路径选择应尽量避开民房密集区等环境敏感目标。综合考虑风电群实施难度，尽量减少项目对地方规划及环境的影响，同时实施难度的增加对于风电群的投资也会相应增大。1.3.4 风电群过渡难度指标风电群过渡难易程度反映电网规划项目对风电群输电规划方案的影响，某些电网规划项目不能如期投产将使部分风电送出困难，甚至无法送出。电网规划项目对风电送出的影响可分成不影响风电送出、影响部分风电送出和影响全部风电送出3个等级。1.3.5 风电群发展适应性指标风电群发展适应性主要反映风电投产时序对输电规划的影响。风电群一般由多个业主开发，风电投产时序具有不确定性，某些风电场若不能如期投产将造成经济损失，可能导致推荐方案的改变，甚至导致某些风电无法送出。风电群投产时序对风电送出的影响可分成不影响风电送出、电网提前投资导致经济损失和影响风电送出3个等级。1.3.6 近区电网调度运行指标近区电网调度运行指标主要反映风电接入对电网调度运行的影响。常见影响近区电网调度运行的情况有一是风电“T”接电网主供线路，影响线路的可靠性；二是风电装机容量超过线路输送容量引起线路开环或母线联络开关打开；三是风电接入后影响近区电源和负荷转移由其他变电站供带。2 综合改进灰色关联分析和矩估计理论赋权的优选决策方法2.1 基于灰色关联分析法和余弦排序法的改进优选方法2.1.1 灰色关联分析法灰色关联分析法是比较方案序列向量与理想最优序列向量曲线几何形状的相似程度来选择最佳方案的方法，序列曲线几何形状越相似，则说明比较方案越接近最优方案[10]。n mxxijn m设有个待选方案，每个方案对应有项比较指标，首先对评价指标的数据进行无量纲处理，处理后的方案集对指标集的评价矩阵记为。xopt [xopt1;xopt2; ;xoptm]令为理想方案，若指标对应值越大越好，则理想方案应取各方案中的最大值；若指标对应值越小越好，则理想方案应取各方案中的最小值。xopt xi j ij与关于第个指标的关联系数为ij mini minjxoptj xij maxi maxjxoptj xijxoptj xij maxi maxjxoptj xij（11）第 10 期 肖帅等风电群输电规划评价指标体系和方法117式中为分辨系数，一般取0.5。2.1.2 余弦排序法余弦排序法[12]是通过方案序列向量与理想最优序列向量之间夹角（取锐角）的余弦值来判断两者的关联程度。列向量夹角越小，则夹角余弦值越大，说明关联度越大，方案越接近理想最优；反之亦然。xi fxi1;xi2; ;ximg mfai1;ai2; ;aimgxoptoaj xioaijfoa1;oa2; ;oamgfoai1;oai2; ;oaimg oaj oaijij ij将方案表示为一个维坐标系。选取空间某点作为公共起点，以理想方案对应的指标值作为终点，形成有向线段；以评价方案对应的指标值作为终点，形成有向线段。电网规划理想方案有向线段集为，电网规划评价方案有向线段集为，有向线段与的夹角为。由向量空间模型得夹角的余弦值为cos ij xijxoptjvt m∑j1x2ijvt m∑j1x2optj（12）2.1.3 改进的灰色关联分析法结合灰色关联分析法与余弦排序法提出了改进的灰色关联分析法。该方法综合“距离”与“角度”的信息，既能弥补灰色关联分析法距离相同的方案无法比较的不足，又能弥补余弦排序法角度相同的方案无法比较的不足。j基于改进的灰色关联分析法，第i个方案的第个指标的关联系数为ij ijcos ij（13）ij关联系数不仅能比较曲线之间的距离，而且能比较曲线之间的角度，两者结合能更好地比较两者之间的关联程度。i第个评价方案与理想方案的关联度为i m∑j1wj ij（14）wj j式中为指标对应的权重。比较各方案与理想方案在“距离”信息、“角度”信息的相似程度，进行优选排序，从待选方案中择优选取。2.2 基于矩估计理论的最优组合赋权基于矩估计法的最优组合赋权[16]将主观赋权方法与客观赋权方法相结合，既照顾到决策者的主观偏好，又做到决策的客观真实性。mW [1;2; ;m] pk pj jk假设个评价指标的组合权重组成为，再从主观权重集合中抽取个样本，从客观权重集合中抽取个样本。对于各评价指标对应的综合权重，需要使得与个主、客观权重的偏差小。基于上述分析，可得到组合权重优化模型为8minBp∑s1m∑j1gjs j2k p∑t1m∑j1gjt j2stm∑j1j 1; 0≤j≤1（15）j j gjs;gjts tj ; 式中为第个指标的组合权重值；分别为通过第种主观赋权方法和第种客观赋权方法对第个指标计算得到的赋权结果；分别为主观权重和客观权重的相对重要程度系数。jgjs gjt对于第个评价指标，计算指标的主观权重和客观权重的期望值为8Egjsp∑s1gjsp 1≤s≤pEgjtk p∑t1gjtk p 1≤t≤k p（16）基于矩估计理论的思想，对于第j个指标，其主观权重和客观权重的相对重要程度系数分别为8j EgjsEgjsEgjtj EgjtEgjsEgjt（17）mm对于个指标，视作从2个总体中分别取出个样本，同样按照矩估计理论的思想，主观权重和客观权重的相对重要程度系数分别为8m∑j1jm∑j1jm∑j1jm∑j1jmm∑j1jm∑j1jm∑j1jm∑j1jm（18）中国电力第 52 卷118利用拉格朗日函数法求解式（15），得到j m p∑s1gjs k p∑t1gjt m∑j1 p∑s1gjs k p∑t1gjtm[ p k p] 1m（19）2.3 风电群输电规划方案优选决策步骤通过上述分析，基于矩估计理论赋权和改进的灰色关联分析优选方法决策风电群输电规划优选方案的具体步骤如下（1）建立风电群输电规划的评价指标体系；（2）确定风电群输电规划待比选的方案；（3）计算待比选方案的评价指标值，由专家组成评判组，得到风电群输电规划评价的决策矩阵；（4）确定风电群输电规划评价指标的主观权重集和客观权重集；（5）主观和客观赋权方法相结合，确定风电群输电规划各评价指标的最优组合权重；（6）在已知风电群输电规划评价指标权重的基础上，基于改进的灰色关联分析优选方法进行方案优选；（7）推荐风电群输电规划最佳方案。3 算例分析3.1 某县域风电群输电规划比选方案某县域风电群包括10个风电场，总装机容量600 MW，风电场位置分散，由不同风电业主开发。该县有一座220 kV变电站，主变容量2180 MV·A；小水电资源丰富，装机容量100 MW；规划年最大负荷为245 MW。考虑全部风电按70出力全部接入该县电网，则存在最大电力盈余380 MW，超过现有主变容量。但总体来看，风电群70以上的时间风电出力不超过30，风电群在大多数时间能够实现就地消纳。综合考虑各风电场地理位置、装机规模、出力特性以及区域内电网结构，拟定3个备选方案。方案一和方案二以110 kV电压等级接入，方案一全部风电就近接入县域内110 kV电网；方案二将100 MW风电通过1回110 kV线路送至相邻县域电网消纳。方案三将全部风电汇集至220 kV升压站，以220 kV电压等级接入电网。从经济性来看，方案一就近接入但需提前扩建220 kV主变，较方案二投资大，方案三需升压至220 kV，一次投资最大，但电能损失费用最小。从安全性来看，110 kV电压等级接入方案可实现就地消纳，潮流分布、电力需求、N–1校核等方面优于220 kV电压等级接入系统方案；反之，在穿越功率极限、电压稳定性等方面，220 kV电压等级接入系统方案更优。从适应性来看，110 kV电压等级接入系统方案送出可靠性更高、实施更为容易、发展适应性更好；220 kV电压等级接入系统方案则调度运行更为方便。3.2 某县域风电群输电规划方案优选采用本文提出的风电群输电规划的评价指标和评价方法对比选方案进行优选决策。基于BPA软件，进行了上述3个输电规划方案的计算分析模型建模，经济性和安全性指标计算结果如表1所示。计算各比选方案的评价指标值，由专家组成评判组，得到包括经济性、安全性和适应性各个指标的评价等级（见表2），并形成决策矩阵。3.2.1 最优组合权重计算本文选用层次分析法[7]和专家咨询法计算各评价指标的主观权重，计算结果分别为W1[0.095,0.091,0.062,0.071,0.075,0.066,0.087,0.079,0.083,0.058,0.083,0.054,0.050,0.046]；W2[0.097,0.093,0.086,0.080,0.076,0.070,0.074,0.070,0.086,0.060,0.058,表 1 各方案指标值Table 1 The index value of each scheme评价指标指标名称方案一方案二方案三一次投资一次投资折现值/万元13 500 12 000 15 000电能损失费用电能损失费用相对值/万元1 500 1 500 0潮流分布潮流分布/MW 114 110 85节点电压水平节点电压越限值/kV 0 0 0电压稳定性负荷增长率/ 39 41 75N–1校核风电群失去功率/MW 0 0 5暂态稳定校核切机切负荷量/MW 0 0 0穿越功率极限风电最大装机与系统负荷比值/ 18 18 30电力需求最大电力盈余/MW 380 310 −40过渡难度影响风电规模/MW 50 0 0第 10 期 肖帅等风电群输电规划评价指标体系和方法1190.054,0.050,0.046]。选用独立信息数据波动法[17]和熵权法[9]计算各评价指标的客观权重，计算结果分别为W3[0.117,0.060,0.077,0.000,0.088,0.077,0.000,0.088,0.076,0.074,0.069,0.075,0.075,0.123]；W4[0.089,0.033,0.094,0.033,0.033,0.094,0.033,0.033,0.094,0.094,0.094,0.094,0.094,0.089]。在上述基础上，综合考虑主客观权重，采用基于矩估计理论的赋权方法确定各个指标的最优组合权重为W[0.100,0.070,0.080,0.047,0.068,0.076,0.050, 0.068,0.085,0.071,0.076,0.069,0.067,0.075]。由结果可以看出，当基于主观评价方法和基于客观评价方法的权值不同时，基于矩估计理论的赋权方法能结合主、客观两种方法，给出综合评价权重，评价结果更加全面。3.2.2 改进灰色关联分析法关联度计算得出各评价指标的综合权重之后，分别通过灰色关联分析法、余弦排序法和改进灰色关联分析法对各备选方案进行比选，推荐最佳方案，表3显示了备选方案与最优方案的关联度。由表3所示的评价结果表明，方案二为最佳方案。综合来看，方案二的一次投资及电能损失费用最小，安全性和适应性均较好，说明了本文提出的方法的合理性。另外，利用基于矩估计理论赋权，考虑主观和客观因素影响，结合灰色关联分析法和余弦排序法的综合优选方法得到的最终优选结果，与单独运用余弦排序法、灰色关联分析法进行优选的结果相一致，但所提出方法的优选结果较其他2种方法区别度更大。因此，本文所提出的方法有效可行，较其他2种方法有一定优势。4 结语（1）建立了一套适用于风电群输电规划的评价指标体系，该指标体系从经济性、安全性以及适应性等方面对风电群输电规划方案进行全面评价。（2）将灰色关联分析法和余弦排序法结合，提出了改进的灰色关联分析法，该方法综合考虑“距离”与“角度”的信息，能更加准确地评价各个方案。（3）将上述成果应用于湖南某山地风电群输电规划方案选择中，运用结果证明了所提出评价指标体系和评价方法在实际工程中有效、可行。本文的研究成果对科学规划风电送出有较强的理论和实践指导作用，具有一定的工程应用价值。参考文献田书欣, 程浩忠, 曾平良, 等. 大型集群风电接入输电系统规划研究综述[J]. 中国电机工程学报, 2014, 3410 1566–1574.TIAN Shuxin, CHENG Haozhong, ZENG Pingliang, et al. Review oftransmission planning for integrating large clusters of wind power[J].Proceedings of the CSEE, 2014, 3410 1566–1574.[1]雷亚洲. 与风电并网相关的研究课题[J]. 电力系统自动化, 2003,278 84–89.LEI Yazhou. Studies on wind farm integration into power system[J].Automation of Electric Power Systems, 2003, 278 84–89.[2]迟永宁, 刘燕华, 王伟胜, 等. 风电接入对电力系统的影响[J]. 电网[3]表 2 各方案评价等级Table 2 The uation grade of each scheme评价指标权重变量方案一方案二方案三一次投资ω1 3 4 2电能损失费用ω2 3 3 4潮流分布ω3 3 3 2节点电压水平ω4 3 3 3电压稳定性ω5 2 2 3N−1校核ω6 3 3 2暂态稳定校核ω7 3 3 3穿越功率极限ω8 2 2 3电力需求ω9 3 3 2送出可靠性ω10 3 3 2实施难度ω11 3 3 2过渡难度ω12 2 3 3发展适应性ω13 3 3 2调度运行ω14 1 2 3表 3 备选方案与最优方案的关联度Table 3 Correlation degree between alternative optionsand optimal scheme方法方案一方案二方案三灰色关联分析法0.708 8 0.776 1 0.646 7余弦排序法0.070 3 0.072 2 0.068 6改进灰色关联分析法0.052 6 0.058 9 0.047 6中国电力第 52 卷120技术, 2007, 313 77–81.CHI Yongning, LIU Yanhua, WANG Weisheng, et al. Study onimpact of wind power integration on power system[J]. Power SystemTechnology, 2007, 313 77–81.孙荣富, 张涛, 梁吉. 电网接纳风电能力的评估及应用[J]. 电力系统自动化, 2011, 354 70–76.SUN Rongfu, ZHANG Tao, LIANG Ji. uation and application ofwind power integration capacity in power grid[J]. Automation ofElectric Power Systems, 2011, 354 70–76.[4]肖白, 杨林, 穆钢, 等. 大规模风电集中接入的输电网扩展规划平台研发[J]. 中国电力, 2015, 482 117–121.XIAO Bai, YANG Lin, MU Gang, et al. Research and developmentof transmission network expansion planning plat withcentralized integration of large scale wind power[J]. Electric Power,2015, 482 117–121.[5]付兵彬, 万小花, 熊小伏, 等. 基于风速时间周期特征的风电并网系统风险评估方法[J]. 电力系统保护与控制, 2018, 4619 43–49.FU Bingbin, WAN Xiaohua, XIONG Xiaofu, et al. Risk assessmentof wind power integrated system based on time-periodiccharacteristics of wind speed[J]. Power System Protection andControl, 2018, 4619 43–49.[6]肖峻, 王成山, 周敏. 基于区间层次分析法的城市电网规划综合评价决策[J]. 中国电机工程学报, 2004, 244 50–57.XIAO Jun, WANG Chengshan, ZHOU Min. An IAHP-basedMADM in urban power system planning[J]. Proceedings ofthe CSEE, 2004, 244 50–57.[7]代仕勇, 彭晓涛, 王丹, 等. 基于模糊优选的特高压输电方式综合评价方法[J]. 高电压技术, 2012, 3812 3316–3322.DAI Shiyong, PENG Xiaotao, WANG Dan, et al. Comprehensiveuation of ultra-high voltage transmission modes based onfuzzy optimization[J]. High Voltage Engineering, 2012, 38123316–3322.[8]聂宏展, 吕盼, 乔怡, 等. 基于熵权法的输电网规划方案模糊综合评价[J]. 电网技术, 2009, 3311 60–64.NIE Hongzhan, LÜ Pan, QIAO Yi, et al. Comprehensive fuzzyuation for transmission network planning scheme based onentropy weight [J]. Power System Technology, 2009, 331160–64.[9]沈阳武, 彭晓涛, 毛荀, 等. 特高压落点规划的评价指标体系和方法[J]. 电网技术, 2012, 3612 44–53.SHEN Yangwu, PENG Xiaotao, MAO Xun, et al. Comprehensiveuation inds framework and uation on location[10]layout of UHV substations[J]. Power System Technology, 2012,3612 44–53.罗毅, 李昱龙. 基于熵权法和灰色关联分析法的输电网规划方案综合决策[J]. 电网技术, 2013, 371 77–81.LUO Yi, LI Yulong. Comprehensive decision-making oftransmission network planning based on entropy weight and greyrelational analysis[J]. Power System Technology, 2013, 371 77–81.[11]苏浩益, 李如琦. 智能电网条件下的多目标输电网规划[J]. 中国电机工程学报, 2012, 3234 30–35.SU Haoyi, LI Ruqi. A novel for multi-objective transmissionnetwork planning under smart grid condition[J]. Proceedings of theCSEE, 2012, 3234 30–35.[12]文学鸿, 袁越, 鞠平. 静态电压稳定负荷裕度分析方法比较[J]. 电力自动化设备, 2008, 285 59–62.WEN Xuehong, YUAN Yue, JU Ping. Comparison between CPF andPDIP for voltage stability margin uation[J]. Electric PowerAutomation Equipment, 2008, 285 59–62.[13]李凤婷, 晁勤, 童菲, 等. 风电系统容量的优化配置探讨[J]. 电力自动化设备, 2007, 276 36–38.LI Fengting, CHAO Qin, TONG Fei, et al. Discussion onconfiguration optimization of wind power capacity[J]. Electric PowerAutomation Equipment, 2007, 276 36–38.[14]汤雪松, 殷明慧, 邹云. 考虑风速相关性的风电穿透功率极限的改进计算[J]. 电网技术, 2015, 392 421–425.TANG Xuesong, YIN Minghui, ZOU Yun. An improved tocalculate wind power penetration limit considering wind speedcorrelation[J]. Power System Technology, 2015, 392 421–425.[15]沈阳武, 彭晓涛, 施通勤, 等. 基于最优组合权重的电能质量灰色综合评价方法[J]. 电力系统自动化, 2012, 3610 67–73.SHEN Yangwu, PENG Xiaotao, SHI Tongqin, et al. A greycomprehensive uation of power quality based on optimalcombination weight[J]. Automation of Electric Power Systems, 2012,3610 67–73.[16]俞立平, 潘云涛, 武夷山. 一种新的客观赋权科技评价方法独立信息数据波动赋权法DIDF[J]. 软科学, 2010, 2411 32–37.YU Liping, PAN Yuntao, WU Yishan. A new objective weighting of sci-tech uation[J]. Soft Science, 2010, 2411 32–37.[17]作者简介肖帅1988，男，硕士，工程师，从事电网规划和能源电力研究，E-mail ；张岩1990，男，博士，高级工程师，从事能源电力研究，E-mail ；第 10 期 肖帅等风电群输电规划评价指标体系和方法121章德1986，男，博士，高级工程师，从事电网规划研究，E-mail ；禹海峰1986，男，硕士，高级工程师，从事电网规划研究，E-mail ；李梦骄1988，男，硕士，工程师，从事电网规划研究，E-mail 。（责任编辑 李博）Comprehensive uation Inds Framework and uation forTransmission Planning of Wind Power ClusterXIAO Shuai1, ZHANG Yan2, ZHANG De1, YU Haifeng1, LI Mengjiao11. Economic 2. State Grid Energy Research Institute Co., Ltd., Beijing 102209, ChinaAbstract Wind power cluster, such as inland mountain wind power and lake wind power, has the characteristics of wide-rangedistribution and low power capacity of single wind farm. A comprehensive uation inds framework is established fortransmission planning of wind power cluster based on economy, security and adaptability of power grid. And then, with acomprehensive consideration of subjective weights and the objective weights, the moment estimation theory-based optimalcombination weighting is used to determine the optimal combination weight of each index, and an improved gray relationalanalysis is proposed through combination of gray correlation analysis and cosine sorting , to uate each schememore accurately and reasonably. At last, the proposed uation inds framework and uation are applied to the windpower cluster transmission planning in Hunan Province, which has verified their effectiveness and feasibility.Keywords wind power cluster; transmission planning; uation index framework; moment estimation theory; improved grayrelational analysis上接第30页A Symmet