基于生产函数的智能电网技术先进性评估研究

This proposal will investigate the scientific method for quantitatively evaluating technological level and economic benefits of smart grids based on production function approach.Since the smart grid construction requaires a long-term process development, involving huge investment, inherent uncertainty and great amount of data and information, the production function model should be established to accommodate these the attributes of smart grid development. The least square method and ridge regression will be employed to achieve the estimation of parameter in the complex data environment, to overcome the difficulty of collecting sample data to perform the reliable and precise estimation. In developing the production function model,the diversified data pre-processing technique, combined with principle component analysis, is proposed to reduce the complexity of evaluation work. To quantitatively reflect the influence of random factors on smart grid development,the stochastic assessment model of technological advancement considering the uncertainties is proposed. To take into account of the temporal factor on the effect of technology development, the time delayed production function model is developed, so that the time-lag effect of technological progress due to the change of input variables can be effectively considered. The research of this project can lay theoretical foundation to the quatitative evaluation of smart grid development,and can also be helpful for decision-making in planning and construction of sustainable smart grid development.

基于经济管理学中的生产函数理论，研究并建立智能电网技术先进性评估模型，对智能电网的技术发展水平及经济效益进行量化评估。由于智能电网建设过程中面临周期长、投资大、不确定因素多、数据量大等特点，本课题提出了适应智能电网发展特性的生产函数评估模型。采用适合复杂数据环境的最小二乘法与岭回归法对生产函数模型进行参数估计，解决样本数据难以实现可靠精确估计的问题；针对多样化、大规模的指标数据环境，结合主成分分析法，提出数据预处理技术，将多维复杂数据转化为生产函数模型需要的关键经济量；研究考虑不确定因素的技术先进性的随机评估模型，从量化角度分析随机因素对智能电网生产过程的影响；在生产函数评估模型中计及时滞因素，建立时滞生产函数评估模型，评价智能电网投入要素变化引起的技术进步时滞效应。本课题的开展能够为智能电网技术评价提供理论支撑，为智能电网建设和可持续发展提供决策依据。

智能电网的发展建设，对于提高电力行业生产效率，保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义。课题提出了具有自适应辨识能力的生产函数参数估计方法。针对数据样本规模及分布特性直接影响参数估计结果的问题，研究了具有较小误差的参数估计方法，充分利用线性回归法和非线性回归法对不同数据类型的处理性能，最大限度地提高计算精度，具有较高的数值稳定性和实际应用效果。提出并实现了适应生产函数评估模型有效应用的数据预处理技术。突破了智能电网中大量的不同类型统计数据存在规模较大、部分失真等难题，在确保信息完整的情况下，通过主成分分析法的运用，实现原始数据的有效降维，以满足生产函数的适用性条件。建立了考虑不确定因素的智能电网技术先进性评估模型，鲁棒性强，由确定性模型向随机性模型发展，是对传统的智能电网评估理念的突破。结合生产函数理论与动态经济模式控制系统建了立智能电网时滞技术先进性评估模型，从量化角度反映投入要素时滞因素对技术进步与产出经济量的影响效果，为智能电网的规划指导提供一定的参考。