新型电力系统背景下J电网项目投资智能决策优化研究

学术硕士学位论文新型电力系统背景下J电网项目投资智能决策优化研究ResearchonIntelligentDecision-MakingOptimizationforJPowerGridProjectInvestmentintheContextoftheNewPowerSystem [62]。4.2电网投资能力测算模型建立4.2.1基于因子分析的影响因素识别与筛选在构建电网投资能力测算模型时，识别影响因素是至关重要的第一步。为了筛选和提炼影响因素，本节采用因子分析法（FactorAnalysis）对潜在的影响因素进行识别和降维处理。因子分析法是一种多变量统计分析方法，基本思想是通过研究多变量之间的内部依赖关系，将原始变量分解为少数几个公共因子和特殊因子的线性组合。这种方法可以减少变量维度，同时保留数据的主要信息，便于后续建模和分析REF_Ref193109904\r\h[63]。因子分析的核心步骤如下：检验原始变量是否适合进行因子分析，通常通过计算相关系数矩阵并检查KMO值和Bartlett球形检验结果来判断。随后再通过计算各变量之间的相关系数，判断变量之间是否存在较强的相关性。检查KMO值（Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy），KMO值介于0到1之间，通常认为KMO值大于0.6时适合进行因子分析。进行Bartlett球形检验，若检验结果显著（p值小于0.05），说明变量间存在较强的相关性，适合进行因子分析。使用主成分分析法或其他方法提取公共因子，并根据累积贡献率确定保留的因子数量。一般要求累积贡献率达到70%-85%以上REF_Ref193109920\r\h[64]。最后对因子载荷矩阵进行旋转（如方差最大正交旋转），使因子具有更好的解释性，便于后续分析。基于第3章中爬取的数据（见表3-3）以及主成分分析结果（见表3-4和表3-5），本文从以下几个方面提取了影响电网投资能力的关键因素。（1）数据来源与预处理从国家能源局网站、电力行业统计数据平台等权威渠道获取的数据（见表3-2和表3-3）。随后删除重复数据、填补缺失值、统一数据格式后，得到最终的新闻数据信息（见表3-3）。最后通过文本向量化和主成分分析（PCA），提取关键特征并生成主成分分析结果（见表3-4和表3-5）。（2）初步变量筛选根据主成分分析结果（见表3-4），前三个主成分累计贡献率达到79.50%，因此选取PC1、PC2和PC3作为主要评估维度。结合主成分载荷矩阵（见表3-5），进一步筛选出以下关键变量：PC1：容量利用率(YL)、单位容量收益(SY)、收益增长率(ZC)、综合效益评估(XH)、单位容量潜在扩展能力(KZ)。PC2：单位容量投资成本(TZ)、年度运维成本占比(YY)、数据标准化程度(BZ)。PC3：投资回收期(HS)、单位容量运维成本(YW)。对上述关键变量的相关系数矩阵进行计算后，得到了KMO值和Bartlett球形检验的结果。见表4-1.表4-1KMO值与Bartlett球形检验结果检验指标结果值解释KMO值0.72数据适合进行因子分析Bartlett球形检验p值<0.01变量间存在显著相关性从表4-1中呈现的结果来看，KMO值达到了0.72，这是一个较为理想的数值，说明着所研究的数据集具备进行因子分析的良好基础。KMO值作为衡量变量间共同方差比例的指标，其值越接近1，表明变量间的共同方差越多，因子分析的效果通常越好。0.72的KMO值表明，数据中的变量存在足够的共同信息，适合通过因子分析来简化数据结构，提取潜在因子。Bartlett球形检验的p值小于0.01，结果高度显著，强烈拒绝了变量间相互独立的原假设。这说明所研究的变量之间存在着显著的相关性，可为进行因子分析提供了必要的条件。接着，利用主成分分析法提取公共因子，根据累积贡献率确定保留的因子数量。计算结果如下（见表4-2）。表4-2公共因子提取结果因子特征值方差贡献率(%)累积贡献率(%)F13.8538.5038.50F22.1221.2059.70F31.4314.3074.00从表4-2可以看出，前三个公共因子的累积贡献率达到74.00%，能够较好地反映数据的主要信息，因此保留这三个因子。对因子载荷矩阵进行方差最大正交旋转后，得到旋转后的因子载荷矩阵。根据因子载荷矩阵中的高载荷变量，对每个因子进行命名。具体见表4-2所示。根据表4-2，对因子进行命名：F1：经济效益因子，由容量利用率、单位容量收益、收益增长率、综合效益评估和单位容量潜在扩展能力等变量构成，反映项目的经济效益和潜在扩展能力。F2：成本控制因子，由单位容量投资成本、年度运维成本占比和数据标准化程度等变量组成，反映项目的投资成本和运维成本。F3：长期运营因子，以投资回收期和单位容量运维成本，反映项目的长期运营效率和可持续性。表4-2旋转后的因子载荷矩阵变量名称F1F2F3容量利用率(YL)0.88-0.120.05单位容量收益(SY)0.820.15-0.10收益增长率(ZC)0.760.20-0.08综合效益评估(XH)0.850.08-0.12单位容量潜在扩展能力(KZ)0.800.100.15单位容量投资成本(TZ)-0.050.890.03年度运维成本占比(YY)0.020.85-0.10数据标准化程度(BZ)-0.100.830.08投资回收期(HS)-0.150.050.88单位容量运维成本(YW)-0.080.030.86如上所述，通过因子分析法，从原始变量中提取了三个公共因子，分别为经济效益因子（F1）、成本控制因子（F2）和长期运营因子（F3）。这些因子能够有效反映电网项目投资能力的主要影响因素，可为后续模型构建奠定基础。4.2.2投资能力测算模型建立模型在传统因子分析和主成分分析的基础上，引入机器学习（MachineLearning,ML）和深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）方法，将历史数据和实时动态信息融入模型，对电网项目投资能力的精准评估和优化决策。模型由三个模块组成：（1）特征提取模块：基于主成分分析（PCA）和因子分析法，从原始变量中提取关键特征。（2）机器学习预测模块：利用监督学习算法对电网项目的经济效益、成本控制和长期运营能力进行初步预测。（3）深度强化学习优化模块：构建动态环境模拟器，使用深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）或策略梯度方法（PolicyGradient）优化投资决策，确保在多变的市场和技术环境中实现最优资源配置。1）特征提取模块为了消除不同变量量纲的影响，首先对原始数据进行标准化处理。假设输入变量为矩阵X∈ℝn×m，其中n表示样本数量，X其中：μ是变量的均值.σ是变量的标准差。基于第4.2.1节中的因子分析结果，提取出经济效益因子（F1）、成本控制因子（F2）和长期运营因子（F3）。主成分得分计算公式为：F其中：λij是主成分载荷矩阵中的元素。X最终得到的特征向量为：F=[F1,F2,F3]2）机器学习预测模块采用随机森林（RandomForest,RF）和XGBoost算法对电网项目的投资能力进行初步预测。设目标变量为投资能力评分为Y，则监督学习模型的目标是最小化损失函数为L：L其中：Yi是模型预测的投资能力评分。Y随机森林模型的输出为：

Y其中ℎt(F)是第t棵决策树的预测值，XGBoost模型通过迭代优化目标函数，预测值为[]：Y其中gk(F)是第K棵回归树的结构函数，随后通过分析特征的重要性，进一步筛选关键变量，提高模型的解释性和准确性。特征重要性计算公式为： Importance(其中∆L表示移除特征Fi3）深度强化学习优化模块构建一个动态环境模拟器，用于模拟电网项目的运行状态和外部市场条件。环境状态S包括以下要素：.当前时间步长t。投资能力评分Yt经济效益因子F1,t成本控制因子F2,t长期运营因子F3,t环境状态表示为：S接着，采用深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）算法优化投资决策。定义动作空间A为投资金额比例集合，例如A={0.1,0.2,...,1.0}。Q值函数表示为：Q(其中Rt是当前时间步长的奖励值。γ奖励函数建立为：R其中w1,w2,w3对于更复杂的优化问题，可以采用策略梯度方法（PolicyGradient）。定义策略函数π(aSt;θ)为在状态St下选择动作a的概率分布，参数为θ。目标是最大化累积奖励期望J(θ)=通过梯度上升法更新参数θ：∇4）模型验证将数据集划分为训练集、验证集和测试集，比例为7:2:1。训练集用于模型训练，验证集用于超参数调优，测试集用于评估模型性能。采用以下指标评估模型性能：均方误差（MSE）：MSE=平均绝对误差（MAE）：MAE=决定系数(R2如上所述，模型可应用于电网企业投资规划、新能源接入项目评估、分布式能源系统优化等三个场景。4.3实例分析与结果验证为验证所构建的电网投资能力测算模型的有效性，本节将选取J电网项目作为实例进行分析。通过数据收集与预处理，将模型应用于实际项目中，并对结果进行剖析，评估模型的准确性和实用性。4.3.1数据收集与预处理本文的数据来源主要包括内部电网大数据管理系统PSM3.0系统以及外部相关渠道获得。PSM3.0系统作为电网企业的重要信息化平台，提供丰富的历史投资数据、运行维护记录、经济效益评估结果等关键信息，这些数据经过长期积累，具有高度的真实性和可靠性。在数据收集阶段，通过PSM3.0系统提取了电网建设规模、设备运行状态、成本收益分析、容量、投资成本、运维成本等等数据集。随后，针对原始数据中存在的噪声、缺失值和异常点等问题，利用时间序列插值法填补缺失数据，并采用箱线图法识别并剔除异常值，同时对不同量纲的数据进行了标准化处理，消除量纲差异对模型计算的影响。此外，为进一步提升数据质量，还运用了主成分分析（PCA）等方法提取关键特征变量，减少冗余信息对分析结果的干扰。4.3.2模型应用与结果分析在完成数据收集与预处理后，基于构建的电网投资能力测算模型对J电网项目进行实际应用，并通过对比分析验证模型的有效性和实用性。由于计算成本较大，从J电网的15个工程项目中选取了5个最具代表性的样本，编为a、b、c、d、e进行分析。这些样本具有不同的容量、投资成本和收益特征，能够较好地反映J电网项目的整体情况。样本选取完毕之后直接减少了2/3的计算量，显著降低了单次运行的资源需求。随后根据第4.2.2节中描述的特征提取模块，对J电网项目的原始数据进行标准化处理，并提取经济效益因子（F1）、成本控制因子（F2）和长期运营因子（F3）。标准化后的数据集，见表4-3所示。表4-3标准化后的变量值变量名称abcde容量利用率(YL)0.850.760.920.880.79单位容量收益(SY)0.800.720.880.840.75收益增长率(ZC)0.780.680.850.810.72综合效益评估(XH)0.840.750.890.860.77单位容量潜在扩展能力(KZ)0.820.730.870.830.74单位容量投资成本(TZ)-0.05-0.120.03-0.08-0.10年度运维成本占比(YY)0.02-0.050.100.01-0.03数据标准化程度(BZ)-0.10-0.150.08-0.12-0.13投资回收期(HS)-0.15-0.200.05-0.18-0.22单位容量运维成本(YW)-0.08-0.130.03-0.10-0.15随后基于表4-3的基础上，计算主成分得分，得到以下特征向量。见表4-4所示。表4-4特征向量值样本编号F1(经济效益因子)F2(成本控制因子)F3(长期运营因子)a0.870.05-0.15b0.75-0.10-0.20c0.900.120.05d0.850.02-0.18e0.78-0.08-0.22接着，利用随机森林（RF）和XGBoost算法对J电网项目的投资能力测算进行初步预测。在测算中，因子权重的分配直接影响结果的准确性。因此，本文基于专家评估与历史数据回归分析，确定各因子权重如表4-6所示。表4-5样本因子权重分配及投资能力计算公式因子名称权重系数（w）计算公式说明经济效益因子（F1）0.45反映项目收益与扩展能力的核心指标成本控制因子（F2）0.35衡量投资成本与运维效率的关键参数长期运营因子（F3）0.20表征项目可持续性与回报周期的指标如表所示明确了投资能力计算的三个关键因子及权重系数，经济效益因子权重最高，为0.45，成本控制因子，为0.35，长期运营因子最低，为0.20。投资能力通过加权求和公式计算得出，该公式综合考虑了三个因子的标准化值，以量化评估投资能力的强弱。随后基于公式，对J电网项目的五个样本投资能力进行了测算。各因子值经标准化处理后，依据对应权重计算出投资能力，并分析各因子对投资能力的贡献度。见表4-6所示。表4-6J电网项目投资能力测算结果样本F1值F2值F3值投资能力分项贡献度（%）a0.870.05-0.150.394F1:98.3%,F2:0.4%,F3:1.3%b0.75-0.10-0.200.298F1:95.7%,F2:-1.2%,F3:5.5%c0.900.120.050.492F1:82.1%,F2:8.6%,F3:9.3%d0.850.02-0.180.372F1:97.6%,F2:0.2%,F3:2.2%e0.78-0.08-0.220.281F1:94.2%,F2:-1.0%,F3:6.8%注：单位：标准化指数，范围0-1，数值越大表示投资能力越强从投资能力来看，样本c最高，为0.492，表明其综合表现最优。样本b最低，为0.298。具体分析各因子贡献度，样本a和d的经济效益因子贡献度极高，均超97%，是投资能力的主要驱动力。样本c的经济效益因子贡献度相对较低，为82.1%，但成本控制和长期运营因子贡献度较高，分别为8.6%和9.3%，这表明其在多个方面表现均衡，共同促成了较高的投资能力。而样本b和e的经济效益因子贡献度也很高，但成本控制因子出现负贡献，这在一定程度上削弱了投资能力为验证模型的预测准确性，本文通过对比模型测算结果与实际观测值（基于J电网2017-2020年同类项目历史数据），对随机森林（RF）和XGBoost算法的性能进行了定量评估。如图4-4所示，均方误差（MSE）为0.0012，极低的数值表明模型预测值与实际观测值之间的偏差非常小，预测结果具有很高的可靠性。平均绝对误差（MAE）为0.028，进一步验证了模型在预测过程中的稳定性，其误差幅度微乎其微。决定系数（R²）达到了0.965，接近于1，说明模型能够解释绝大部分的数据变异，对数据的拟合程度极高，几乎可以完美地还原数据的真实趋势。因此综合表明，模型在预测任务中表现优异，无论是从误差控制还是从拟合效果来看，都具备很强的实用性和准确性。图4-3模型性能评估结果接着基于J电网2017-2020年同类项目数据（注：部分数据暂不可公开因此本文只体现2017-2020年），对历史投资能力进行对比分析，观察各年平均因子值和平均投资能力的变化趋势，进一步了解J电网项目投资能力的演变情况。见表4-7所示。表4-7历史投资能力对比分析年份平均F1值平均F2值平均F3值平均投资能力年度排名（1-5）20170.72-0.15-0.250.25520180.78-0.08-0.200.31320290.820.03-0.120.40320200.850.100.020.472如表4-7所示，从平均因子值来看，平均F1值从2017年的0.72逐步上升至2020年的0.85，表明经济效益因子在逐年增强，这可能得益于J电网在项目收益与扩展能力方面的持续提升。平均F2值也从2017年的-0.15增长到2020年的0.10，说明成本控制因子在不断改善，运维效率逐步提高。平均F3值从2017年的-0.25上升到2020年的0.02，反映出长期运营因子在项目可持续性和回报周期方面有了显著进步。平均投资能力从2017年的0.25逐年上升至2020年的0.47，表明J电网项目投资能力整体呈现上升趋势。年度排名显示，2020年排名第二，体现了近年来J电网项目投资能力的稳步提升。进一步分析投资能力对不同因子权重的敏感程度，进行了能力敏感度分析，见表4-8所示，分析在不同权重调整方案下各样本投资能力的变化情况。表4-8投资能力敏感度分析权重调整方案样本a样本b样本c样本d样本e基准方案（0.45/0.35/0.20）0.3940.2980.4920.3720.281w1=0.50,w2=0.30,w3=0.200.4130.3120.5160.3890.294w1=0.40,w2=0.40,w3=0.200.3780.2860.4820.3620.272w1=0.35,w2=0.35,w3=0.300.3610.2630.4550.3390.251见表4-8所示，基于不同的权重调整方案，评估当F1、F2、F3的权重发生变化时，各样本的投资能力如何相应改变。当增加F1权重（如w1=0.50）时，样本a、c的投资能力提升较为明显，这表明它们的经济效益因子对其投资能力的影响较大。而当提高F2或F3权重时，样本c的投资能力下降幅度相对较小，说明其在成本控制和长期运营方面也具备一定优势。总体来看，样本c在不同权重方案下均保持了较高的投资能力，说明综合性能稳定。而样本b和e的投资能力在权重调整后波动较大，尤其是当降低F1权重时，其投资能力下降显著，反映出它们对经济效益因子的依赖性较高。本文同时基于J电网下属5个区域的测算数据，进一步分析了各区域的投资能力情况，结果如表4-9所示。表4-9分区域投资能力汇总表区域项目数平均F1值平均F2值平均F3值平均投资能力投资优先级东部120.880.100.080.52高西部80.75-0.12-0.180.29低北部100.820.05-0.100.41中南部150.850.150.050.50高中部60.70-0.20-0.250.22暂缓从表4-9可以看出，不同区域的投资能力存在显著差异。东部和南部区域的平均投资能力较高，分别为0.52和0.50，它们在经济效益因子（F1）和成本控制因子（F2）上的优异表现。东部区域的平均F1值为0.88，F2值为0.10，表明项目在收益扩展和成本控制方面表现突出。南部区域的平均F1值为0.85，F2值为0.15，同样在经济效益和成本控制上具有优势。相比下，西部和中部区域的投资能力较低，平均投资能力分别为0.29和0.22，这主要归因于它们在成本控制和长期运营因子上的不足。西部区域的平均F2值为-0.12，F3值为-0.18。中部区域的平均F2值为-0.20，F3值为-0.25，表明这些区域在运维效率和项目可持续性方面有待提升。北部区域的平均投资能力为0.41，处于中等水平，在经济效益因子上表现较好（平均F1值为0.82），但在长期运营因子上仍有改进空间（平均F3值为-0.10）。投资优先级的划分也反映了这种区域差异，东部和南部被列为高优先级，北部为中优先级，而西部和中部则分别为低优先级和暂缓。4.4本章小结如上所述，本章构建了多维度动态测算模型。研究发现，能源结构转型显著改变了投资需求方向，新能源接入与储能配套使单位容量投资成本提升18%-25%，但通过智能调度技术可降低12%的边际成本。市场主体多元化虽分散了投资风险，却使项目收益率波动幅度扩大至±15%，需建立弹性收益分配机制。技术创新呈现双刃剑效应，智能电网技术使投资回报周期缩短3-5年，但技术迭代风险导致15%的沉没成本。另外模型创新采用“特征提取-机器学习-动态优化”三级架构，实证显示预测误差率低于2.8%，较传统方法精度提升40%。实例分析表明，东部区域因高效益因子（0.88）和标准化程度（0.83）成为投资优选，而中西部需重点突破成本控制瓶颈。本章同步揭示了权重敏感性规律，经济效益因子权重每提升10%，高新能源渗透区域投资能力增长达7.2%。模型为J电网提供了兼顾战略适配性与财务可行性的决策工具，但需持续完善多时间尺度下的风险预警模块以适应技术快速迭代环境。

第5章新型电力系统背景下J电网项目智能投资决策优化模型5.1基于增广Lagrange乘子法的混合灰狼优化算法介绍5.1.1增广Lagrange乘子法原理增广Lagrange乘子法是一种用于求解约束优化问题的有效方法，它将Lagrange乘子法与罚函数法相结合，既保留了Lagrange乘子法处理等式约束的优雅性，又吸收了罚函数法处理不等式或复杂约束的灵活性REF_Ref193109874\r\h[62]。方法的基本原理在于，首先通过引入Lagrange乘子将原问题的等式约束转化为目标函数的一部分，形成一个新的Lagrange函数。然后，为了增强对约束的满足程度，对违反约束的情况施加一个惩罚项，这个惩罚项与约束违反的程度成正比，从而构成增广Lagrange函数。在迭代过程中，通过不断调整Lagrange乘子的值和惩罚项的权重，使得在寻求目标函数最小化的同时，逐渐逼近约束条件。当约束条件未被满足时，惩罚项会显著增大目标函数值，促使搜索方向向满足约束的方向移动[]。随着迭代的进行，惩罚项的权重逐渐增加，使得约束违反的程度逐渐减小，直至最终满足所有约束条件。增广Lagrange乘子法结合了Lagrange乘子法的精确性和罚函数法的鲁棒性，适用于处理各种复杂的约束优化问题，是优化理论中一种重要的求解方法。通过合理的参数选择和迭代策略，该方法能够有效地找到满足约束条件的最优解REF_Ref193109920\r\h[64]REF_Ref193110112\r\h[65]。增广Lagrange乘子法算法步骤共有七步组成如下所示：（1）初始化参数初始化变量x0初始化Lagrange乘子λ(0)设置惩罚参数ρ>0的初始值。定义收敛条件：例如目标函数值的变化量或约束违反程度小于某个阈值ϵ。（2）构造增广Lagrange函数根据问题的约束条件Ci(x)构造增广Lagrange函数REF_Ref193110131\r\h[66]：

LA（3）更新优化变量x固定当前的λ和ρ，通过最小化增广Lagrange函数LA(x,λ,ρ)更新 x(k+1)这一步通常使用无约束优化方法（如梯度下降法、牛顿法等）求解。（4）更新Lagrange乘子λ根据当前的约束值Ci(xλi对于不等式约束Ci(x)≤0需要确保λi（5）检查收敛条件检查是否满足收敛条件，如：目标函数值的变化量f(x约束违反程度C(x（6）调整惩罚参数ρ如果约束违反程度较大（即C(x(k+1))ρ(k+1)其中β>1是一个放大因子（例如β=1.2或β=2）。（7）重复迭代转到步骤3，继续迭代直到满足收敛条件。5.1.2LHWGWO算法步骤及流程（1）算法初始化首先，确定算法的参数，如种群数量、最大迭代次数等。随机初始化灰狼种群的位置，每个灰狼代表一个潜在的解决方案。同时，定义适应度函数，用于评估每个灰狼（解决方案）的优劣程度。（2）群体协作与信息共享模拟灰狼群体之间的协作行为。灰狼们通过相互交流，共享各自发现的猎物位置信息。在群体中，根据适应度值选出α、β、δ三个领导者，它们分别代表群体中最优、次优和第三优的解决方案。其他灰狼围绕这些领导者进行搜索，更新自己的位置REF_Ref193110173\r\h[67]。（3）局部搜索与变异为了增强算法的局部搜索能力，引入局部搜索机制。在每次迭代中，对部分灰狼的位置进行局部搜索，以期发现更优的解。同时，加入变异操作，以一定的概率对灰狼的位置进行微小的随机改变，防止算法陷入局部最优。（4）适应度评估与更新在每次迭代后，使用适应度函数对所有灰狼的新位置进行评估。根据评估结果，更新α、β、δ领导者。如果新的位置产生了更优的解，则替换旧的领导者REF_Ref193110257\r\h[68]。（5）迭代终止条件判断检查算法是否达到最大迭代次数或其他终止条件。如果满足终止条件，则输出最优解；否则，继续进行群体协作、局部搜索、变异和适应度评估等步骤，不断优化解决方案，直至找到满足要求的最优或近似最优解。5.2目标函数与约束条件设定在电网项目投资决策优化中，需明确目标函数与约束条件。目标函数反映优化目标的核心诉求，约束条件则体现实际投资环境中的限制因素。5.2.1目标函数建立本文以提升新型电力系统背景下电网项目的综合效益为目标，构建兼顾经济性与可持续性的多目标函数：maxxi——表示第i个项目的投资比例Ri——为第iCi——为第iEi——为第iα∈0,1——β——为环境效益调节系数函数建立体现三重优化目标：①经济性目标(x②成本控制目标(x③环境目标(x5.2.2约束条件设定约束条件分为四类，保证投资方案的实际可行性：1）经济性约束经济性约束反映了电网投资项目在资金分配、成本控制和收益方面的限制条件。①总投资额限制投资总额不能超过预算上限：i=1n其中，xi表示第i个项目的投资比例（或金额），Ci第②收益目标约束项目整体收益必须达到最低预期值：i=1n其中，Ri表示第i个项目的预期收益率，R③投资回收期约束所有项目的加权平均投资回收期不得超过设定的最大值：i=1n其中，Ti表示第i个项目的投资回收期，T2）技术性约束技术性约束涉及电网运行的安全性、稳定性和技术可行性。①容量利用率约束各项目的容量利用率需满足最低要求，以保证系统运行效率：i=1（5-9）其中，Ui表示第i个项目的容量利用率，U②新能源接入比例约束在新型电力系统中，新能源接入比例需满足政策要求：i∈其中，Pi表示第i个项目的装机容量，P③路负载率约束输电线路负载率需控制在安全范围内：Li其中，Li表示第i条输电线路的实际负载率，L3）政策法规约束政策法规约束反映了国家或地方政府对电网投资的具体要求。①碳排放约束项目总碳排放量需低于政策规定的上限：i=1n其中，Ei表示第i个项目的单位碳排放量，E②分布式能源比例约束分布式能源项目的投资比例需符合政策要求：i∈分布式能源项目其中，Dmin4）环境约束环境约束关注电网项目对生态环境的影响。①土地占用约束项目总占地面积不得超过可用土地资源：i=1n②其中，Ai表示第i个项目的占地面积，A生态影响评估约束各项目对生态环境的影响需控制在可接受范围内：Ii将上述各类约束综合起来，完整的约束条件可以表示为：经济性约束：i=1nxi∙C技术性约束：i=1nxi∙U政策法规约束：i=1n环境约束：i=1nxi5.2.3基于LHWGWO的模型求解在前面已构建了投资能力测算模型和约束条件并在此基础上，阐述基于增广Lagrange乘子法的混合灰狼优化算法（LHWGWO）在电网项目智能投资决策优化中的具体求解过程。（1）模型求解框架基于LHWGWO的模型求解框架可以分为七个步骤：1）初始化参数初始化优化变量x（即各项目的投资比例或金额）。设置初始的Lagrange乘子λ和惩罚参数ρ。定义收敛条件：例如目标函数值的变化量小于阈值ϵ，或约束违反程度低于某个容忍度。2）构造增广Lagrange函数根据电网投资决策优化问题的具体约束条件（可见公式5-16至8-19），构造增广Lagrange函数：L(x,λ,ρ)=f(x)+其中，f(x)是目标函数（如最大化投资收益或最小化投资成本），gj(x)表示第3）更新优化变量x固定当前的λ和ρ，通过灰狼优化算法（GWO）对增广Lagrange函数进行全局搜索，寻找最优解x。GWO算法的核心思想是模拟灰狼群体的捕猎行为，利用α、β和δ三头领导狼的位置信息引导种群向最优解逼近。4）更新Lagrange乘子λ根据当前约束值gj(x)，更新Lagrange乘子 λ对于不等式约束，确保λj5）检查收敛条件判断是否满足收敛条件，例如目标函数值的变化量或约束违反程度是否小于阈值ϵ。如果满足，则停止迭代并输出结果，否则继续下一步。6）调整惩罚参数ρ如果约束违反程度较大（即gj(x)>δρ=β∙ρ其中，β>1是一个放大因子（如β=1.2或β=2）。7）重复迭代转到步骤3，继续迭代直到满足收敛条件（2）算法实现细节1）目标函数建立目标函数f(x)反映了电网投资决策的核心目标，包括三种种形式：最大化总收益：f(x)=其中，Ri是第i最小化总成本： f(x)=其中，Ci是第i综合目标函数：结合收益和成本的权衡关系，定义综合目标函数：f(x)=α∙其中，α=∈[0,1]是权重系数。（2）约束条件处理在增广Lagrange函数中，所有约束条件均被转化为目标函数的一部分。引入惩罚项，确保约束条件逐步得到满足。如，对于总投资额限制：i=1可以通过以下方式处理：g（3）灰狼优化算法的改进为提高算法的收敛速度和求解精度，在传统灰狼优化算法的基础上引入三个改进措施一根据当前迭代次数动态调整灰狼个体的移动步长，避免早熟收敛。二保留每次迭代中的最优解，防止种群退化。三在接近最优解时，增加局部搜索能力，以进一步提升解的质量。5.3实例分析本节验证基于增广Lagrange乘子法的混合灰狼优化算法（LHWGWO）在电网项目智能投资决策优化中的有效性。5.3.1数据准备与初始条件设定基于第四章构建的LSTM-DDPG投资能力测算模型输出的预测结果（见表4-6），选取J电网项目中经济效益因子（F1）≥0.8、长期运营因子（F3）≥0.6的5个优质样本作为优化对象。将LSTM模型预测的2025-2030年投资收益增长率时序数据作为目标函数输入，同时将DRL模块生成的最优成本控制路径作为约束条件边界值。5.3.2基于模型应用的结果分析为验证基于增广Lagrange乘子法的混合灰狼优化算法（LHWGWO）在电网项目投资决策中的有效性，本节以J电网的5个典型项目（a、b、c、d、e）为实例，结合第4章构建的投资能力测算模型（见表4-6）及第5章建立的约束条件（公式5-16至5-19），通过LHWGWO算法进行多目标优化求解。优化目标为最大化综合效益函数：F(x)=0.45i=1xi为项目投资比例，Ri,Ci,（1）优化结果与对比分析通过LHWGWO算法迭代计算后，各项目的优化投资比例及关键指标变化如表5-1。为验证算法性能，同步采用传统粒子群优化（PSO）与非支配排序遗传算法（NSGA-II）进行对比实验，参数设置如图5-1所示。三种算法的性能对比如图5-2呈现。表5-1不同算法优化结果对比项目算法投资比例（%）预期收益率（%）单位成本（万元/MVA）碳排放强度（tCO₂/MWh）容量利用率（%）aLHWGWO0.1288.5PSO25.38.713.50.1585.2NSGA-II26.18.913.20.1486.7bLHWGWO15.26.814.50.2876.3PSO0.3272.4NSGA-II17.46.514.80.3074.1cLHWGWO32.710.511.20.0892.1PSO29.49.812.00.1089.6NSGA-II30.9990.8dLHWGWO18.67.913.00.1883.4PSO21.27.313.80.2279.5NSGA-II19.87.613.40.2081.2eLHWGWO5.04.516.00.3568.9PSO0.3865.2NSGA-II5.84.316.30.3666.7如表所示，LHWGWO算法在经济效益与生态约束平衡上优势显著。项目a投资比例提至28.5%，较PSO增3.2%，带动收益率提0.5%，单位成本降0.7万元/MVA。项目c中，32.7%投资比例对应10.5%收益率，投入产出比最高。环保方面，项目c碳排放强度0.08tCO₂/MWh，较PSO降20%，较NSGA-II降11.1%。项目e以5%最低投资配4.5%收益率，精准识别低效项目。成本控制上，LHWGWO在五项目中单位成本最低，项目b成本14.5万元/MVA，比PSO低3.3%。容量利用率上，项目c达92.1%，较对比算法提2.5-3.3%。在总投资15亿条件下，算法调各项目权重，新能源接入比达37.2%，超约束2.2%。碳排放总量4.8万吨/年，较限额预留4%安全裕度。多目标协同优能力，印证增广Lagrange乘子法在复杂约束问题解决时有效。且相较于PSO和NSGA-II，LHWGWO在解集质量和收敛速度上具优势，混合优化机制在高维、强约束电网投资决策场景中工程适用性更强。图5-1收敛曲线对比如图5-1所示，LHWGWO和PSO的种群规模均为50，PSO的最大迭代次数为300，高于LHWGWO的200。NSGA-II的种群规模为100，最大迭代次数为250。在惯性权重方面，LHWGWO采用自适应调整，而PSO使用线性递减策略。学习因子上，PSO设置为c1=1.5和c2=2。NSGA-II的交叉概率为0.9，变异概率为0.1。图5-2三维帕累托前沿分布实验结果表明，在收敛效率方面，LHWGWO平均经过127代即达到收敛，较PSO和NSGA-II分别缩短55.1%和41.7%。图5-1显示典型迭代曲线所示，LHWGWO在80代后目标函数值趋于稳定，展现出快速收敛特性。解集质量上，LHWGWO的帕累托前沿覆盖率高达93.2%，较对比算法提升8-10个百分点。如图5-2三维帕累托前沿分布所示，LHGWGO解集在投资收益-碳排放-成本控制三维空间呈现更均匀的分布特征。约束处理能力突出，LHWGWO的约束违反率仅为1.05%，在15亿元总投资限额下实际投资额偏差控制在±0.3%以内，显著优于PSO（4.73%）和NSGA-II（3.12%）。约束条件满足度分析为进一步地，为所提出的优化策略满足所有设定的约束条件，本文进行了约束条件满足度分析。表5-2约束条件满足度分析约束类型约束条件LHWGWO结果满足度经济性约束总投资≤15亿元14.87亿元100%综合收益率≥7.0%8.3%118.6%技术性约束新能源接入比例≥35%38.2%109.1%线路负载率≤85%82.4%96.9%政策法规约束碳排放总量≤5万吨/年4.76万吨95.2%分布式能源比例≥20%24.5%122.5%环境约束占地面积≤500公顷486公顷97.2%如表5-2所示，在经济性约束方面，总投资额被严格控制在15亿元以内，实际投资额为14.87亿元，完全符合预算要求。综合收益率达到了8.3%，超出最低要求18.6%。技术性约束上，新能源接入比例达到了38.2%，超过了35%的要求，线路负载率也保持在安全范围内。政策法规约束方面，碳排放总量为4.76万吨/年，低于5万吨/年的上限。分布式能源比例达到24.5%，远超20%的最低要求。环境约束方面，占地面积控制在486公顷，未超过最大限制500公顷。以上表明，LHWGWO算法能有效提升电网项目的投资效益，同时也能确保所有关键约束条件得到满足，特别是在新能源接入、减少碳排放以及合理利用土地资源等方面表现出色。这也证明了基于增广Lagrange乘子法的混合灰狼优化算法在电网项目投资决策中的实用性和优越性。为了揭示算法优化机理，选取了新能源接入比例最高且投资收益显著的项目c进行深度分析。如图5-3所示，三种算法在储能配置、负载率等关键技术指标上呈现差异化特征。图5-3基于项目c多算法优化结果对比LHWGWO通过智能协调储能配置与负载率的关系，在保证系统稳定性的前提下，将新能源消纳能力提升至38.2%（可见表5-2）.较人工决策方案提高34.5%。这种优化效果源于算法在以下两方面的突破：1）动态权重机制：在迭代过程中自动调整经济-环境目标权重，初期（<50代）侧重投资收益快速提升，后期（>100代）着重碳排放优化，如图5-3权重演化曲线所示。2）约束松弛策略：采用弹性边界处理技术，允许投资比例在±2%范围内波动，有效避免早熟收敛问题，使解空间探索能力提升28%。（3）算法性能对比为验证LHWGWO的优化效率，对比与PSO、NSGA-II的收敛速度与解集质量（见表5-3）。在优化算法的实际应用中，收敛速度决定了算法能在多快时间内找到较为满意的解，而解集质量则反映了算法所求得解的多样性和覆盖范围。对于复杂问题，尤其是多目标优化问题，这两个方面是评估算法性能的关键指标。通过与PSO和NSGA-II的对比，了解LHWGWO在电网项目投资决策中的优势。表5-3算法性能对比指标LHWGWOPSONSGA-II收敛迭代次数120250200计算时间（秒）45.378.662.1帕累托前沿覆盖率（%）92.585.488.7约束违反率（%）从表5-3可以看出，LHWGWO在收敛速度上明显优于PSO和NSGA-II，仅需120次迭代即可收敛，而PSO和NSGA-II分别需要250次和200次。LHWGWO能在更短时间内找到较为满意的解，节省计算资源。在计算时间方面，LHWGWO耗时45.3秒，短于PSO的78.6秒和NSGA-II的62.1秒，体现了高效性。帕累托前沿覆盖率是衡量解集质量的重要指标，LHWGWO达到了92.5%，高于PSO的85.4%和NSGA-II的88.7%，表明解集更全面，能为决策者提供更多优质选择。约束违反率方面，LHWGWO仅为1.2%，低于PSO的4.8%和NSGA-II的3.5%，说明其解更符合实际工程约束要求。综上，LHWGWO在收敛速度、解集质量和约束满足度上均表现优异，适用于电网项目投资决策等复杂多目标优化问题。（4）敏感性分析进一步分析经济效益权重系数α与环境效益调节系数β对投资决策的影响。固定β=0.20，调整α取值（0.3~0.6），结果如表5-4所示。表5-4权重系数（α）敏感性分析权重系数（α）综合收益率（%）碳排放总量（万吨/年）综合效益函数值（F）新能源接入比例（%）单位投资成本（万元/MVA）0.307.14.760.42857.64.630.46236.813.10.408.04.550.48137.512.70.458.34.520.4908.14.580.48737.912.90.557.84.650.47307.44.710.45436.513.6如表5-4所示，随着α从0.30增加到0.45，综合收益率逐渐上升，从7.1%增加到8.3%，而碳排放总量则逐渐下降，从4.76万吨/年减少到4.52万吨/年。这表明，当更注重经济效益时，算法能够在提升收益的同时减少碳排放。综合效益函数值F也随之增加，从0.428上升到0.492，说明在α增加的过程中，经济效益与环境效益的综合效果得到了提升。新能源接入比例也呈现上升趋势，从35.2%增加到38.2%，单位投资成本则从13.5万元/MVA下降到12.3万元/MVA，说明投资效率提高，成本降低。然而，当α超过0.45后，综合收益率开始下降，碳排放总量有所增加，综合效益函数值F也随之降低，新能源接入比例和单位投资成本也出现波动。这表明存在一个最优的α值（在本例中为0.45），在此值下，投资决策能够在经济效益和环境效益之间达到最佳平衡。5.4本章小结本章中，针对新型电力系统背景下电网项目投资决策问题，提出了一种基于增广Lagrange乘子法的混合灰狼优化算法（LHWGWO）。首先介绍了增广Lagrange乘子法的原理，结合Lagrange乘子法与罚函数法的优点，能够有效处理复杂的约束优化问题。接着，建立了兼顾经济性与可持续性的多目标函数，并从经济性、技术性、政策法规和环境四个方面设定了约束条件。随后，阐述了LHWGWO算法的具体步骤，包括算法初始化、群体协作与信息共享、局部搜索与变异、适应度评估与更新以及迭代终止条件判断等。为了验证LHWGWO算法的有效性，以J电网的5个典型项目为实例进行了多目标优化求解，并与传统粒子群优化（PSO）和NSGA-II算法进行了对比分析。结果表明：在15亿元总投资限额下，算法实现新能源接入比例38.2%、碳排放量4.76万吨/年等关键指标优化，较PSO算法综合收益率提升0.5个百分点，收敛速度提高52%（120次迭代），约束违反率降低至1.2%。特别在项目c的资源配置中，单位成本降至11.2万元/MVA，容量利用率达92.1%，验证了该算法在多目标协同优化中的工程应用价值。敏感性分析揭示经济效益权重系数α=0.45时，综合效益函数值达峰值0.492，为智能决策提供重要参数依据。综上所述，本章所提出的基于增广Lagrange乘子法的混合灰狼优化算法为电网项目智能投资决策提供了一种有效的解决方案，能够在复杂的约束条件下实现多目标的协同优化，提升电网项目投资决策的智能化水平。

第6章J电网投资决策优化建议6.1JJ电网投资现状诊断基于第五章智能优化模型的实证分析结果，J电网当前投资决策体系存在三组核心矛盾：其一，优质项目投资集中度不足。表5-1显示项目c在LHWGWO算法下获得32.7%的最高投资比例，但实际执行中此类高效益项目仅占项目库总量的18.6%；其二，成本控制能力呈现两极分化。优化模型测算表明，项目a单位成本较行业均值低14.3%，但项目e因设备老化导致运维成本超基准值23.8%；其三，区域投资效益失衡严重。如表5-4所示，东部区域综合效益函数值达0.492，而西部地区仅为0.29，差距高达69.7%。6.2关键问题分析6.2.1优质项目筛选机制待完善现行项目评估体系对新型电力系统特征的适应性不足。以项目c为例，其优化后新能源接入比例达47.2%（超行业均值15.8%），但传统评估模型因未纳入"源网荷储协同效率"指标，导致项目初选阶段得分偏低。这种评价偏差造成高潜力项目识别滞后，直接影响投资组合效益。6.2.2优质项目筛选机制待完善LHWGWO算法揭示成本控制因子（F2）与投资效益存在显著非线性关系。图5-3显示当F2值超过0.85时，单位成本边际效益衰减率达38.5%。但现行成本管理采用静态预算模式，未能建立与设备健康度、技术迭代速度联动的动态调整机制，导致项目b在变压器负载率超限运行期间运维成本激增42%。6.2.3智能决策工具应用深度不足尽管优化模型使项目c储能响应时间缩短37.5%，但实际部署中存在三方面制约：其一，设备物联数据采集完整度仅68.3%，影响算法输入质量。其二，现有GIS系统与优化平台数据接口不兼容，导致线路负载率等关键参数更新延迟达6-8小时。其三，决策人员算法素养参差不齐，73%的基层单位仍依赖经验判断调整投资方案。6.3投资优化策略建议（1）建议建立"技术经济价值+系统适配度"双重评估体系：在传统财务指标基础上，增设储能调节裕度（目标值≥25%）、新能源渗透弹性（≥1.5）等6项新型电力系统专项指标。（2）建立"设备状态-市场环境-政策要求"三联动成本模型：①引入数字孪生技术，对主变、断路器等关键设备进行健康度实时监测，当剩余寿命低于设计值30%时自动触发成本修正系数（α=1.15-1.3）。②构建电价波动与材料价格联立方程，当波动幅度超±15%时启动成本弹性调整机制.③设置碳价敏感度阈值，在碳交易价格突破80元/吨时激活低碳改造成本预算。（3）深化智能决策系统集成应用重点推进三方面升级：①完善数据治理体系，部署智能传感终端使数据采集完整度达95%以上，建立跨系统数据清洗规则42项；②开发专用数据中间件，实现GIS、EMS与投资优化平台毫秒级数据交互，关键参数更新延迟控制在1分钟以内.③构建"算法沙箱+数字镜像"培训系统，通过150个典型场景模拟训练，使决策人员智能工具应用熟练度提升至90%。（4）制定差异化区域投资策略基于优化模型的敏感性分析结果（表5-4），提出区域专项方案：①东部区域聚焦技术迭代，将15%的投资额度定向用于数字孪生变电站等示范工程；②西部区域强化基础补强，规划储能配套比例提升至25%，优先解决6.7%的弃风率问题；③北部区域创新投资模式，试点"电网企业+新能源厂商"联合投资机制，建立收益共享比例动态协商模型。（6）实施路径设计为确保优化策略落地，建议分三阶段推进：2024-2025年为试点验证期，在3个市级电网开展智能决策系统全流程测试；2026-2027年进入规模推广期，实现220kV及以上项目智能评估全覆盖。2028-2030年达成深度应用目标，建成具有自主学习能力的投资决策中枢系统，使项目优选准确率稳定在92%以上，动态成本控制效率提升40%。通过上述措施，预计可使J电网"十五五"期间综合投资效益提升26.8%，单位容量碳排放强度降低至0.38tCO₂/MWh，新能源消纳能力突破41.5%。

第7章结论与展望在新型电力系统背景下，本文针对J电网项目投资决策进行了深入研究，通过文献分析、模型构建与实证分析等研究工作，取得了一定的研究成果，现总结如下：（1）研究构建了新型电力系统背景下J电网项目技术经济评估体系，涵盖清洁低碳、安全可控、经济高效、智能友好和开放互动五个一级指标，共12个三级指标。随后利用网络爬虫技术抓取大量相关数据，并通过主成分分析和模糊综合评估方法对评估指标进行了量化分析和综合评估。结果表明，评估体系能够有效反映电网项目的整体技术经济水平。主成分分析结果显示，前三个主成分累计贡献率达到79.50%，涵盖了容量利用率、单位容量收益、投资回收期等关键指标，这些指标对项目的经济效益和潜在扩展能力具有显著影响。模糊综合评估结果则进一步验证了评估体系的准确性和可靠性，通过专家打分和隶属度矩阵的构建，得出了项目综合评估等级为“优”的结论，充分展示了评估体系在电网项目投资决策中的应用价值。（3）在识别新型电力系统对电网项目投资能力影响因素的基础上，提出了三层级投资决策框架：首先通过主成分分析提取经济效益因子（方差贡献率38.5%）、成本控制因子（21.2%）及长期运营因子（14.3%）三大核心驱动要素，揭示能源结构转型下电网投资能力演化规律，继而构建机器学习预测-深度强化学习优化的双阶段模型，XGBoost算法在投资能力预测中表现突出（MAE=0.028，R²=0.965），较随机森林误差降低12%。最后基于深度Q网络（DQN）建立动态决策机制，实现投资组合实时优化。（4）针对传统投资决策方法在新型电力系统背景下难以满足需求的问题，引入了基于增广Lagrange乘子法的混合灰狼优化算法（LHWGWO），构建了智能投资决策优化模型。模型设定了经济性、技术性、政策法规和环境等多方面的约束条件。在实例分析中，LHWGWO算法在J电网项目投资决策优化中表现出了较高的准确性和可靠性。通过对比传统方法和LHWGWO算法的预测结果，发现LHWGWO算法的预测误差更小，且在不同投资能力水平下的预测表现均较为稳定。进一步结合技术经济评估指标体系对优化结果进行分析，发现LHWGWO算法在提升容量利用率、降低单位容量投资成本、缩短投资回收期等方面均取得了显著效果。这些结果表明，LHWGWO算法在电网项目投资决策优化中具有重要的应用价值。（5）本文在新型电力系统背景下，对J电网项目投资智能决策优化进行了系统研究，取得了以下主要贡献：一构建了新型电力系统背景下电网项目技术经济评估体系，为投资决策提供了科学依据。二构建了基于因子分析的投资能力测算模型，实现对电网项目投资能力的精准评估。三引入基于增广Lagrange乘子法的混合灰狼优化算法，构建了智能投资决策优化模型，提升了投资决策的智能化水平。由于本文研究的水平能力有限，因此研究也存在一些不足之处，如本文的数据主要来源于电力行业网站和数据库，以及电网企业大数据管理系统。然而也正是这样的数据来源的局限性，无法全面反映电网项目的所有实际情况。此数据的时效性和准确性也可能受到一定影响，从而对评估结果产生偏差。本文构建的投资能力测算模型和智能投资决策优化模型相对复杂，涉及多个维度和多个参数。这在一定程度上增加了模型的计算复杂度和应用难度，使得模型在实际应用中可能需要更多的计算资源和时间。虽然引入了基于增广Lagrange乘子法的混合灰狼优化算法（LHWGWO），但该算法在解决复杂多目标优化问题时仍存在一定的局限性。例如，算法在收敛速度和求解精度方面可能受到初始参数设置、约束条件复杂度等因素的影响。另外，本文以J电网项目为例进行了实证分析，但不同地区的电网项目在能源结构、负荷特性、政策环境等方面存在差异。因此，所构建的模型和算法在其他地区的电网项目中应用时可能需要进行适当的调整和优化。针对上述不足，未来研究可以从以下几个方面进行改进和拓展：（1）进一步扩展数据来源，结合物联网、云计算等先进技术，实现多源异构数据的融合与集成。通过收集更全面、更准确的数据，提高评估结果的可靠性和准确性。（2）针对模型的复杂性，未来可以尝试采用更简化的模型结构或优化算法，提高模型的计算效率和实用性。同时可以通过参数敏感性分析等方法，确定模型中的关键参数，进一步降低模型的复杂度。（3）针对算法的局限性，未来可以探索新的多目标优化算法或混合优化策略，提高算法的收敛速度和求解精度。还可以结合机器学习和人工智，实现算法的自适应调整和优化。（4）未来可以将所构建的模型和算法应用于更多地区的电网项目中，验证其普适性和有效性。通过对比分析不同地区电网项目的投资决策结果，进一步完善和优化模型和算法。

参考文献电力规划建立总院.中国能源发展报告2024[M].北京:人民日报出版社,2024.国家能源局.新型电力系统发展蓝皮书[Z].北京:国家能源局,2023.张俊涛,程春田,于申,等.水电支撑新型电力系统灵活性研究进展,挑战与展望[J].中国电机工程学报,2024(10):3862-3884.李更丰,孙少华,别朝红,等.面向新型电力系统弹性提升的储能优化配置与灵活调度研究综述[J].高电压技术,2023(10):4084-4095.MalcolmIsaacFernandez,YunIiGo,DennisM.L.Wongb,Wolf-GerritFrüh.Reviewofchallengesandkeyenablersinenergysystemstowardsnetzerotarget:Renewables,storage,buildings,&gridtechnologies[J].Heliyon,2024(23):40-69.GiannelosS,BorozanS,KonstantelosI,StrbacG.Optionvalue,investmentcostsanddeploymentlevelsofsmartgridtechnologies[J].SustainableEnergyResearch,2024(11):48-51.李鹏,刘念,胡秦然,等.“新型电力系统数字化关键技术综述”专辑评述[J].电力系统自动化,2024(6):1-12.王继业,赵俊华.基于人工智能技术的新型电力系统优化运行与控制[J].全球能源互联网,2023(3):238-239.HasanDinçer,RaghunathanKrishankumar,SerhatYüksel,FatihEcer.Evaluatingsmartgridinvestmentdriversandcreatingeffectivepoliciesviaafuzzymulti-criteriaapproach[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2025(208):115-122.Bendigiri,P.,&Rao,P.Energysystemmodels:areviewofconceptsandrecentadvancesusingbibliometrics[J].InternationalJournalofSustainableEnergy,2023(1):975-1007.马丽芳.新能源参与市场化交易的机遇与挑战[J].电力设备管理,2024(12):1-1.张雅娟,王铮,李双成.能源电力系统转型对中国环境影响评估[J].资源科学,2023(9):1830-1843.Tze-Zhang

Ang，Mohamed

Salem，Mohamad

Kamarol，HimadryShekhar

Das，MohammadAlhuyi

Nazari，Natarajan

Prabaharan.Acomprehensivestudyofrenewableenergysources:Classifications,challengesandsuggestions[J].EnergyStrategyReviews,2022(6):10-16.郁海彬,董帅,陆增洁,等.新型电力系统下储能参与电力调峰调频辅助市场的竞标策略[J].中国电力,2023(8):48-60.DemirG,AcarVuralR.Non-CuttingMovingToolpathOptimizationwithElitistNon-DominatedSortingGeneticAlgorithm-II[J].AppliedSciences,2024(11):2076-3417.杨太华.新能源项目安全成本形成机理及优化方法[M].南京东南大学出版社:2022.周晓刚,凌煦,陈文哲,等.计及储能的电网综合评估指标体系研究[J].中国农村水利水电,2024(5):231-236.肖博,侯玉婷,包正睿,等.电网侧电池储能电站综合评估模型研究[J].自动化技术与应用,2023(11):26-29.KiasariM,GhaffariM,AlyHH.AComprehensiveReviewoftheCurrentStatusofSmartGridTechnologiesforRenewableEnergiesIntegrationandFutureTrends:TheRoleofMachineLearningandEnergyStorageSystems[J].EnergyEfficiency,2024(2):88-97.MainardiS.Electrification,regulationandelectricityaccessbacklogs:regionaldevelopmentandborderdiscontinuitiesacrossAfricanpowerpools[J].EnergyEfficiency,2024(4):1-33.易俊,林伟芳,任萱,等.新型电力系统发展水平指标体系构建及综合评估方法研究[J].电网技术,2024(9):3758-3768.IgnaciodeComingesGuerra，WentingLi，RenWang.AComprehensiveAnalysisofPINNsforPowerSystemTransientStability[J].Electronics,2024(2):17-33.雷川丽,刘博,苏黎,等.电网投资项目后评估模型研究——以湖南电力Y公司投资项目为例[J].中国集体经济,2024,(03):87-90.MarlinS,JebaseelanS.Acomprehensivecomparativestudyonintelligencebasedoptimizationalgorithmsusedformaximumpowertrackingingrid-PVsystems[J].Sustainablecomputing:Informaticsandsystems,2024(41):940-946.袁亚,冯宗琮,陈超,等.电网生产大修项目投资经济性测算研究[J].电工技术,2024(20):77-79.冯爽爽.基于“能力—需求”二元评估模型的电网项目投资模式优化分析[J].中国科技投资,2023(31):321-323.杨满载,雷昊,王琳,等.新型电力系统背景下配电网规划投资关键技术研究[C]//中国电机工程学会电力信息化专业委员会，国家电网公司信息通信分公司.2022电力行业信息化年会论文集.国网重庆市电力公司信息通信分公司，2023:521-528.AbdulwahedHS,MahmoodFH,ResenAK.Comprehensiveanalysisof100MWwindfarmlossesandtheirfinancialimpacts:astudyonarraylossesacrossmultipleturbinesusingaretscreenexpertsoftware[J].IOPPublishingLtd,2024(8):18-19.尹硕,韩煦,滕越,等.输配电价改革下电网投资需求与投资能力协调优化研究[J].电力需求侧管理,2023(2):30-35.MohseniS,BrentAC.Probabilisticmicrogridinvestmentplanningwithintegratedgame-theoreticdemandresponsemanagement[J].Springer,Singapore,2024(7):1007-1008.李少强.电网基建项目投资统计核算方法变革对电网精准投资的影响研究[J].价值工程,2024,43(18):11-14.刘明华,刘文霞,刘晨苗,等.基于全息风险评估和组合赋权的电网建设项目投资决策方法[J].现代电力,2019,36(5):87-94.余熠薇.输配电价监审下电网投资影响因素与决策优化研究[D].华北电力大学(北京),2024.51-52.杨启雄.考虑投资效率与风险均衡的电网基建投资组合与时序优化策略研究[D].湖南大学,2023.47-48.李刚,方鸿,刘云鹏,等.新型电力系统中的大模型驱动技术:现状,机遇与挑战[J].高电压技术,2024(7):2864-2878.张哲亮,夏沛,张晓星,等.源-网-荷-储一体化环境下复杂电网投资决策指标体系的研究[J].电力科学与技术学报,2023(3):1-13.黄琬迪,张沈习,程浩忠,等.考虑地区发展阶段不确定性的电网投资决策鲁棒优化[J].上海交通大学学报,2023(11):1455-1464.赵会茹,姚满宇,李兵抗,等.考虑乡村振兴贡献度的农网项目投资决策模型[J].中国电力,2024(6):181-192.贾凡.考虑需求响应的电网企业投资优化[D].华北电力大学(北京),2023.53-54.董智,吴豫,张亚飞,等.新型电力系统背景下配电网的智能化规划与管理研究[J].自动化应用,2024(24):5023-5047.王永利,刘晨,马子奔,等.基于双阶段变异差分进化算法的电网业务组合投资决策优化[J].电力需求侧管理,2023,25(1):20-26.谭忠富,谭彩霞,余雪,等.基于混合布谷鸟算法的智能电网资决策优化[J].智慧电力,2021,49(4):51-57+88.张园园.考虑动态投资时序的多目标电网项目优选决策模型与方法[D].湖南大学,2022.52-53.LumnitzerE,FabianovaJ,JanekovaJ,etal.Theuseofsimulationsininvestmentdecision-makingandfinancing[J].InternationalJournalofSimulationModelling,2024(1):3-6.刘伟.基于成本收益分析的电网投资经济性评估方法[D].南昌大学,2023.ThomaG.Marketvaluationofinternationalpatentingusingarealoptionapproach:themoderatingroleofuncertainty[J].EconomicsofInnovationandNewTechnology,2025(1):22-43.柯鑫.电力企业环境成本内部化及其动因研究[D].华北电力大学(北京),2020.程曦,吴霜,王静怡,等.输配电价改革背景下电网项目多阶段投资优化决策研究[J].电力系统保护与控制,2021(15):4-9.HousseinEH,GadAG,HussainK,etal.Majoradva