DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 5. 算例分析 采用IEEE-118节点系统进行仿真分析，将9个风电场分别接入40号、42号、46号、49号、66号、76号、77号、80号和116号节点上，风电出力累积分布函数均服从正态分布，期望值为100 MW，标准差为20 MW。 图2. 基于概率潮流的静态安全分析流程图 通过直流潮流法计算基于支路可用容量熵的预想事故排序指标 I i ，按照指标由大到小进行排序，得到预想事故一览表，排在前20位的计算结果如表1所示。 按表1的顺序进行交流概率潮流计算校验，所选用的静态安全概率评价指标 P R I i = ∑ k = 1 k ≠ i n P ( | p k i | > p k max ) ，其中 p k i 为开断支路 i 后，支路 k 的有功功率 [ 11 ] 。阈值设为0.001，即当 P R I i < 0.001 时，认为该事故不会引起系统过负荷。其中，阈值的设定基于系统结构以及系统状态的变化。经过大量实验数据的校验，将阈值设置为0.001时，据此阈值判断出的事故情况最符合实际系统发生事故时的情况。开断预想事故的静态安全概率评价指标计算结果如表2所示。 其中开断支路8-9、85-86、68-116时，交流概率潮流计算不收敛，说明在当前运行方式下，系统潮流严重畸形。所以支路8-9、85-86、68-116为关键支路，加强对其监测、控制和保护，使其运行在安全稳定的范围内。 选取其中开断后对系统影响较大的支路65-68进行分析，开断支路65-68时其他部分支路越限概率如表3所示。 结合具体的网络结构，对开断支路65-68引起系统潮流变化的原因进行详细分析，支路65-68附近的网络结构图如图3所示，且标注支路有功功率流向。以支路68-81和64-65为例，这两条支路有功功率在开断支路65-68前后累积分布曲线的变化情况分别如图4和图5所示。 Table 1 Schedule of contingency acciden 序号 开断支路 I i 1 8-9 0.8774 2 85-86 0.8534 3 68-116 0.6947 4 65-68 0.6587 5 12-117 0.4993 6 81-80 0.4516 7 8-5 0.4426 8 110-111 0.4109 9 30-17 0.3990 10 69-68 0.3702 11 38-37 0.3594 12 26-30 0.3561 13 89-90 0.3539 14 23-25 0.3205 15 100-101 0.2683 16 4-5 0.2484 17 38-65 0.2388 18 25-27 0.2290 19 90-91 0.2273 20 100-103 0.2111 表1. 预想事故一览表 Table 2 Evaluation index of the static security probabilit 开断支路 P R I 8-9 不收敛 85-86 不收敛 68-116 不收敛 65-68 2.1890 12-117 2.0789 81-80 1.1840 8-5 1.6232 110-111 1.1230 30-17 1.5812 69-68 1.7984 38-37 1.4889 26-30 1.3355 89-90 1.2302 23-25 1.2011 100-101 1.1444 4-5 1.0690 38-65 1.4938 25-27 1.2995 90-91 1.2554 100-103 1.5205 表2. 静态安全概率评价指标 Table 3 Limit violation probability of some line 支路 越限概率 68-81 63.9692% 80-81 4.0012% 68-116 2.0048% 64-65 37.6498% 65-66 1.0303% 38-65 9.0048% 19-20 10.9805% 34-43 5.4936% 49-54 3.0526% 56-59 15.0058% 60-62 22.5883% 24-70 2.8847% 70-75 10.3392% 96-97 2.1435% 32-113 3.0991% 表3. 其他部分支路越限概率 图3. 支路65-68附近网络结构图 图4. 支路65-68开断前后支路68-81有功功率累积分布曲线 图5. 支路65-68开断前后支路64-65有功功率累积分布曲线 由图4可知，支路65-68断开后，支路68-81的有功功率期望值增大，由0.8856 p.u.增加到1.0847 p.u.，该支路有功功率大于1 p.u.的概率(即越限概率)由30.9278%增加到63.9692%。这是因为支路65-68断开后，原本节点116上的负荷由来自支路65-68和68-81共同提供，现在仅由支路68-81独自承担。在这种情况下，为了保证系统安全可靠的运行，短期内可以通过切除节点116上的部分负荷来限制支路的越限情况，长期有效的方法可以是在节点116或节点68上增加发电机组，就近供电，为了降低该支路越限概率还可以增加支路传输容量。 由图5可知，支路65-68断开后，支路64-65的有功功率期望值减小，由1.4308 p.u.减小到1.1466 p.u.，该支路有功功率大于1.2 p.u.的概率(即越限概率)由68.2607%减小到37.6498%。这是因为支路65-68断开后，节点65和节点66上发电机输出功率和支路64-65上的有功功率不再流向支路 65-68，只通过支路38-65向外流出，对有功的需求降低，也可以通过增加支路传输容量来降低支路的越限概率。 根据预想事故一览表，继续进行交流概率潮流分析，发现当开断支路37-39时静态安全概率评价指标为0.0007，小于阈值0.001，即可认定系统未出现过负荷情况。连续开断支路45-46、17-31、46-47和76-118，系统的静态安全概率评价指标均小于阈值，因此对之后的14条支路不需要继续进行开断分析，这样减少了7.5269%的工作量。经计算，预想事故排序的时间为2.378 s，按照预想事故一览表中预想事故的顺序逐一验证到第172条支路所需时间为677.137 s，即本文所提出的电力系统静态安全分析时间为679.515 s，而对电力系统进行完整交流潮流分析所需时间为736.810 s，可以看出本文所提出基于概率潮流的电力系统静态安全分析方法可以节约大量的计算时间。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结束语 结合概率潮流计算，本文提出一种适用于分析大规模风电并网的静态安全分析方法。同时提出的基于支路可用容量熵的预想事故排序指标和基于多场景下的排序方法可以对预想事故快速排序，大大降低了静态安全分析的计算量。算例表明该方法的有效性和工程实用价值，并结合网络拓扑，分析系统潮流变化情况，给出相应的改善措施。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 我国配电网及其自动化起步晚，早期的配电网络已基本形成，因而既面临着巨大机遇又面临着巨大的挑战。配网自动化是当前电力系统现代化发展的必然趋势，随着科技的发展，配网自动化展现出配电系统更高的智能化、自动化、信息化和互动化水平，本文重点阐述我国配网自动化建设的现状及未来发展趋势，为该领域从业者提供宏观参考。 关键词 :配电网建设，配网自动化，发展趋势 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 配电网及其自动化是指通过结合现代电子、通信工程、计算机与网络技术及电力设备，将正常及事故情况下配电网的检测、保护、控制、计量和供电部门的工作管理有机地融合在一起，改进供电质量，与用户建立更密切更负责的关系，从而实现最好的供电经济性，满足企业管理的有效性要求 [ 1 ] 。 我国在配电网的建设方面先后经历了早期投资不足、近期被动投资、当前主动投资三个阶段。根据国家“十二五”发展规划，国家电网和南方电网两大公司，均已将电网投资重点转移到了配电网上面，可见配电网建设正面临着有史以来难得的重大机遇 [ 2 ] ，但是中国配电网发展水平与国外发达国家相比，依然还是落后的。 在上个世纪末，我国处于改革开放初期，整个国家电网建设集中在电源而忽视了配电网的构建，使得中国城市电网设备陈旧、供电容量不足，此外电网结构不合理也带来供电可靠性差和电能质量低等一系列问题。 随着通信、计算机、自动化技术广泛应用于电网，并与传统的电力技术有机结合，大大提高了电网的自动化水平，配网自动化是必然的发展趋势。传感器技术和电网信息技术应用、系统状态分析和辅助决策，进一步加强了电网自愈能力。调度技术，自动化技术和成熟的开发柔性输电技术，可再生能源的开发和利用以及分布式电源，也为配电网络及其自动化提供了基本保证。通信网络技术和用户信息采集技术的改进，促进与电网的用户双向互动 [ 3 ] ，为智能电网打造了良好的基础。
system: [SYSTEM]

user: 2. 我国配电网及其自动化建设现状 由于我国配网自动化工作起步晚，相应的技术政策、标准等较少；同时由于配电网自动化涉及的范围广，点多量大，早期的配电网络已基本形成，只在原有配电网的基础上实施自动化改造难度大 [ 4 ] 。有些地区的供电局在配网自动化的建设规划方面以介绍系统为主，对具体工程、对一次设备的选择及有关技术要求上缺乏统筹规划，没能够与实际情况相结合，缺乏完善的统一管理模式。 我国通过实施配电网建设改造行动计划，有效加大配电网资金投入。2015~2020年，配电网的建设改造投资不低于2万亿元，其中2015年投资不低于3000亿元，“十三五”期间累计投资不低于1.7万亿元。预计到2020年，高压配电网变电容量达到21亿千伏安、线路长度达到101万公里，分别是2014年的1.5倍、1.4倍，中压公用配变容量达到11.5亿千伏安、线路长度达到404万公里，分别是2014年的1.4倍、1.3倍。 此外，智能电网作为未来的发展方向，良好的配电网自动化水平是重要的基础，我国配电网相比国外发达水平，依然有不少的进步空间。 2.1. 规划思路和落地 统筹规划是国外对国内优势最大的地方，也是关键所在。不仅是电网，国内很多地方的规划都存在制约太多、目光不够长远和不够全面等缺点 [ 5 ] 。就配电网络而言，没有一个统一的长远的网架、接线规划，其中南网和江浙一带稍好些，比如浙江电网的三双接线就体现了整体规划思路，如图1所示。 国外网架的理念和思路是值得学习。如图2所示是新加坡20 kV花瓣接线，此外还有法国的哑铃式接线，英国的网孔式接线，日本的中压配网整体多分段多联络接线，非常成熟。而国内目前的情况是发达一点的地方正在朝这些目标过渡，而且需要一段时间。 2.2. 停电时间 与发达国家相比，我国用户平均停电时间远比其余国家停电时间长，尽管东部沿海发达地区的停电时间较少，但通过对比图3图4即可以看出我国与发达国家的差距，即使北京上海这样的超级城市当前也是落后于发达国家，中西部地区的发展水平更加落后。 如果从整体来看，我国的配电水平可能很不乐观，从图4可以看出日本仅仅停电8分钟，而中国停电为400分钟，虽然日本国土很小，但是日本的配电水平要远远高于中国。 2.3. 配网自动化 国内主网由于早期整体规划长远，可靠性水平世界领先，但是国内在配网自动化处于起步阶段，从90年代前主要通过电话、完全人工的调度方式，发展到目前基本实现了自动化技术配电系统的三遥监控，部分配电网已实现故障自动隔离与恢复，调度中心采用了地理信息系统(GIS)和配电管理系统(DMS)，建立了配电调度的自动化系统。 [ 6 ] ，如图5所示为典型的配电网系统图。 国家电网公司于2009年制定了企业标准Q/GDW382-2009《配电自动化技术导则》，既是对配电自动化系统试点运行经验的总结，更标志了配电自动化建设工作已从试点阶段过渡到实用化建设、配电自动化研究成果工程应用的阶段。 2.4. 具有完备和使用的故障处理应用模块 [ 7 ] 早期由于测试手段，需要长期等待故障发生才能检验和完善故障处理功能，尽管随着配网自动化的 图1. 江浙三双线接法示意图 图2. 新加坡20 kV花瓣接线 图3. 2012年用户平均停电时间(分钟) 图4. 各国电力用户平均停电时间(分钟) 图5. 配电网系统图 快速发展，故障检测时效有所改进，但行业各相关企业的配电自动化产品的故障处理功能普遍仍然不够完善可靠。除此以外，我国配电网在设备条件、配网信息管理等目前与外国也同样有不小的差距。 在智能电网建设推动过程中，一批行业领军企业，例如珠海许继、积成电子、南瑞科技、北京四方、电研华源等基于陕西电力科学研究院研发的配电自动化故障处理性能测试平台，迅速改善了故障处理能力，实现了准确的故障定位和交互式或全自动故障隔离及健全区域快速回复供电，同时具有一定的容错性 [ 8 ] ，极大地推动了我国配网自动化建设的步伐。
system: [SYSTEM]

user: 3. 配电网及其自动化存在问题 3.1. 城市配电网供电能力不足、输、配电容载 [ 8 ] 配电网络电源点建设落后于城市建设发展速度，城市规模和商业建立，电源点容量及电能输出受到限制，尤其是配电电线传输通道，改革开放以来，我国的城市建设速度飞快，负荷增长率高，但电力配套更新不及时，输电线半径小，线路长，瓶颈效应比较突出，出现卡脖子现象严重，电能容量满足却输不出去，往往而引起停电事故。出线通道影响与城市规划不相适应，有改用下电缆方式，施工及投资不允许，而采用架空导线环境，条件又受限；有采用绝缘导线，网络复杂较为普遍。 3.2. 保证供电质量 [ 9 ] 早期建设线路导线相对较细、年久失修，随着国民经济快速发展，高能耗设备越来越多，导致线损率很高，导线半径小且无功缺额较大，合线损损耗大，个别区配电网损耗达到30%，一般区l5%~20%，造成大量能源浪费和环境污染。 3.3. 功能设计的单一 应用配电自动化系统，提高供电可靠率，似乎成了功能设计的传统思路。然而据电力可靠性中心简报数据表明，现阶段影响供电可靠性的主要因素不是配电网的故障停电，75%以上的问题出于按照固有传统周期例检方式导致的人为预安排停电。因此，必须要提高供配电管理水平，当故障停电时间等于或大于预安排停电时，才会体现出这一功能的作用。 3.4. 设备选择中的盲目求新 电网设备的更新换代缺乏全局考虑，忽视自身薄弱的基础，在未实质性改变网架基础上，盲目追求局部设备的先进，结果新马拉旧车，无法取得预期的整体优化效果。 3.5. 系统结构设计中的顾此失彼 在配网自动化系统功能设计中缺乏统筹兼顾，导致出现控制端与主站功能不匹配、通信通道容量不足、一次网架设备不适应，把先进的配电自动化系统装在陈旧的配电网架上，其先进的控制效果难以实现。 3.6. 管理体制与管理机制中的传统弊端 地理信息系统(GIS)还是孤立的静态设备管理系统而不是动态的实时GIS，将数据采集与监视控制(SCADA)和地理信息统一起来 [ 10 ] 。配电自动化系统主要覆盖生产、营销两大专业，如果还强调垂直职能专业管理，没有条块结合分工协作的保证措施，再好的系统也举步维艰。同时，在系统功能设计中，还存在传统管理机制中的重系统轻客户、重技术轻管理、重形式轻实效的思维定式。配电自动化系统功能规范行业标准虽然已经颁布，但要解决各地配电自动化的不规范问题，仍需要一个过程。
system: [SYSTEM]

user: 4. 配电网及其自动化发展趋势 针对上一节讨论的当前配电网及其自动化建设过程中存在主要问题难点，作者总结了六个方面的技术发展趋势，重点解决上述问题，进一步推动我国配电网及其自动化系统的全面推广应用。 4.1. 配网自动化的综合型受控端 新型综合受控端是基于SCADA系统发展起来的，能够实现对信息与信号的全方位监控及处理，在调度中心通过对远方测量数据、状态数据采集，以及对远方设备进行控制与参数调节，实现远程监视与控制，当设备运行异常时，能够发出各种报警信号，这样能够有效减少受控端数量，简化系统规模，该种受控端不仅兼具传统终端的功能，也能够对整个系统的电压与潮流分布情况进行实时监测，此外，受控端也可以将信息传达至主控方，提升数据精确性 [ 11 ] 。 4.2. 配电线路通信技术 通信系统一直是配电网自动化的关键技术之一 [ 12 ] 。通信网实现现场终端单元和配电子站，以及配电子站和主站之间的通信，是配电自动化系统的关键组成。根据配电自动化的实际需求，结合配电网改造工程较多、网架变动频繁的现状，同时兼顾其他应用系统的建设，统一规划设计通信网络。未来的配电通信系统将采用专网，基于城市光纤网的IP通信技术，具有抗干扰能力强、误码率低、传递快速等优越性，作为为智能配电网自动化系统的前沿通信技术，此外，4G/5G无线通讯技术也将进一步得到发展推广。 4.3. 定制电力技术 定制电力技术是柔性配电系统的实际应用，它综合了智能电网技术、柔性送电技术、云计算技术等高新技术，主要用于控制两个方面，一是借助补偿设备控制问题负荷对共用电网的干扰水平，保证公共连接点的电能质量；二是借助网络重构型补偿设备控制问题电网对电压敏感型负荷的影响，为其提供稳定的电源，进一步提高供电可靠性和经济性 [ 13 ] 。该技术主要用于解决谐波问题、无功补偿以及电压暂态故障与中断，将其应用于中低压配网中，可以实现系统实时优化，满足高层次用户的需求，是未来的发展趋势。 4.4. 新型馈线自动化(FA)系统 传统FA系统是指正常运行时，远方实时监控馈线分段开关与联络开关的状态和馈线电压电流情况，并实现线路开关的远方分合闸操作以优化配网运行，而在故障时，获取故障信息并自动判别和隔离馈线故障区段及恢复非故障区域的供电。新型FA系统主要的思路是进一步实现分布式电源，针对不同负荷就地选择合适的电源，以减小线路传输的损耗，提高能量利用率。未来我国将要实现输配电系统分离，并在用户端设立电网提供者的信息，用户可以根据实时电价选择供电方，新型馈线自动化(FA)系统将得到进一步应用推广 [ 14 ] 。 4.5. 优化的系统配电网运行 配电网运行方式的优化是指对配电网中的各设备进行运行状态调整，适当改变配电网的运行方式，实现最优化运行，包括经济型、供电可靠性等，供电企业需要通过不断分析电网当前运行状态，提出最优潮流的运行方案，按照状态估计、潮流计算、最优潮流控制来对配电网运行状态进行优化，在保证供电能力和可靠性的同时提高系统运行经济性。随着科技与经济的飞速发展，人民生活水平不断提升，对电力的需求由满足需要向更高的可靠性、安全性以及经济性要求转变，因此如何实现配电网优化运行是未来的必然趋势。 4.6. 信息一体化的配电网络 信息一体化是未来社会的必然发展趋势，配电网不再是一个单独的系统，而是大电网的一个重要的组成。现有应用功能中，由于时标不同意造成的故障、自动化隔离重构后的时序紊乱、计算误差放大等问题无法避免，未来的配电网络要更多的考虑电力系统这个整体的重要信息，而不是单单关注配电网区域的信息。应用信息一体化的配电网系统将以各系统的一体化为切入点，实现各系统间的互联共同、信息数据共享共用，满足信息实时搜索机制，支持公共信息模型等国际电工信息传输标准，进而满足电力设备的二次网络安全方案，将是未来发展的重要方向之一 [ 15 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 实施培养自动化是改善配电系统供电安全、可靠、提高运行经济型及改善管理水平的重要手段，也是未来智能电网发展的必然趋势，根据现有配电网自身结构特点，通过本文分析，作者认为需要坚持五点原则，即规划整体性、一次设备可靠性、网架设计合理性、实施区域针对性和因地制宜性，从而建成完善的符合我国实际需求的配电自动化系统。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 小电流接地的配电系统故障选线技术是保证配电网安全可靠运行的重点。关于配电网选线技术研究主要集中于选线原理，且受配电系统网架结构、中性线接地方式、出线类型、负荷等因素影响，各方法均有局限性，目前缺乏对选线方法的综合评价的研究。本文针对三种不同选线方法，包括零序电流比幅法、谐波法和零序电流有功分量法，将每种选线方式的影响因素进行量化分析，定义了不同方法能够正确选线的可信度评价指标，并对其进行可信度等级划分，通过构造欧式距离量化指标评价体系，建立了综合评价指标，给出基于可信度评价的选线方式综合决策。最后，采用算例验证了该方法的可行性和实用性。 关键词 :配电网，选线技术，综合决策，可信度评价指标 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着国内配电系统的进一步发展，配电网络结构日趋复杂，其特征在于，配电网10 kV母线出线逐渐增多，故障零序电流分布日趋复杂，故障种类繁多。发生故障时能快速、准确的选出故障线路的选线方法是配电网安全可靠运行的重要保障 [ 1 ] [ 2 ] 。 目前，配电网常用的选线方法包括：零序电流幅值比较法、五次谐波法、零序电流有功分量法、首半波法等。理论上，以上各选线方法均能准确选择出故障线路，但在实际运行中，每种选线方法的效果受到了不同因素的影响。基于故障信号稳态分量的选线方法，如零序电流比幅法、零序功率法、零序电流有功分量法等选线方法受线路长度、不平衡电流、流经接地消弧线圈的电感电流等因素影响较大；基于故障分量暂态特征量进行选线的方法，如首半波法、小波分析法等，受到故障发生时刻、过渡电阻、电力电子设备等因素影响较大；基于神经网络、模糊理论和粗糙集理论等基于信息融合技术的故障选线方法复杂，实现难度大，实际效果如何尚待验证 [ 3 ] 。 显然，对于实际的小电流接地系统，其配电网结构、出线类型、负荷情况等因素将对不同的选线方法产生不同程度的影响 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。由于目前缺乏对选线方法的综合评价的研究，使得配电网的安全可靠运行受到威胁 [ 2 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。为针对配电网不同运行方式选择出可信度较高的故障选线方法，本文提出一种配电网故障选线方式综合评价方法，针对三种常用选线方法，包括零序电流比幅法、谐波法和零序电流有功分量法，分别针对其各自的影响因素进行量化分析，定义了其选线可信度指标，定量分析了不同选线方法正确选线的可信度，并对可信度进行分级评价，通过构造欧式距离量化指标评价体系，建立了综合评价指标，给出基于可信度评价的选线方式综合决策，为选线方式的选择作出参考。最后，PSCAD/EMTDC软件中针对具体网络进行仿真，对具体算例中不同选线方式给出可信度评价，为选线方式的选择给出参考。
system: [SYSTEM]

user: 2. 选线可信度指标 由于每种选线方式所采用的故障特征量不尽相同，其绝对大小、量纲等因素不统一，无法在某种特定评价体系下对不同选线方式的故障特征量进行直接综合评价。因此，对选线方式的故障特征量进行一定数学处理，使之既处于同一可比区间，又可反应各自选线方式的故障特征。为定量表征不同选线方法故障特征量的可信度，将各选线方法的特征量进行可信度量化分析，旨在给出不同工况下故障特征量与选线特征量的契合程度，给出该种选线方法针对特定故障条件的适应性判据。 2.1. 零序电流幅值比较法 在中性点不接地系统的配电系统中，发生单相故障时，流过故障线路的零序电流其数值等于全系统非故障元件的对地电容电流之和，即故障线路上的零序电流最大，且故障线路的零序电流方向与所有非故障线路零序电流方向相反。通过零序电流的幅值和相位的比较可以找出故障线路 [ 2 ] [ 11 ] 。但是，该方法具有一定的局限性，首先由于中性点经消弧线圈接地系统中消弧线圈对零序电流的补偿作用，使得该方法不适用于谐振接地电网，而且受到电流互感器不平衡电流、线路长短、系统运行方式及过渡电阻大小的影响较大 [ 12 ] [ 13 ] 。 含有k条出线的配电系统示意图如图1所示，当第j条出线发生单相故障时，流过每一条出线的零序电流为I 0_i 。采用零序电流比幅法的选线装置所选出的线路的零序电流为 I 0 _ j = max ( I 0 _ i ， i = 0 ~ k ) (1) 定义采用零序电流比幅法的选线可信度指标LSCI_1 (Line Selection Credibility Index)用 γ 1 表示： γ 1 = I 0 _ j − I 0 _ a v g I 0 _ j × 100 % (2) 其中： I 0 _ a v g = ∑ i = 1 k I 0 _ i k (3) 采用零序电流比幅法的选线准确度指标LSCI_1可表征故障线路零序电流幅值相较非故障线路的明显程度，该指标值越大，说明采用零序电流比幅法所选出的故障线路越准确。 2.2. 谐波法 故障发生后系统中会有大量谐波，以五次谐波居多，不论是中性点不接地还是谐振接地系统，该方法都适用。其主要故障特征量与零序电流比幅法类似，即故障线路的五次谐波零序电流幅值大于任何正常线路，同时其相位关系与正常线路相反。但在工程实际中，由于五次谐波数值较小，且实际电网正常运行情况下可能就有谐波源存在，会对选线判据造成干扰。从而影响正确选线 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 14 ] 。 由于五次谐波法影响因素之一为电网正常运行时的五次谐波，所以定义其故障选线可信度指标LSCI_2用 γ 2 表示： γ 2 = I ′ 0 ( 5 ) − I ( 5 ) I ′ 0 ( 5 ) × 100 % (4) 图1. 配电系统故障示意图 其中， I ′ 0 ( 5 ) 为故障发生后系统的五次零序电流， I ( 5 ) 为故障发生前系统的五次谐波电流，故障选线可信度指标LSCI_2可表征故障时零序电流五次谐波含量相较于正常运行时系统的明显程度，其值越大，说明采用五次谐波法选线准确度越高。 2.3. 零序电流有功分量方向法 配电系统存在对地电导，故障电流中含有有功分量。非故障线路中经消弧线圈产生的有功分量方向相同且都经过故障点返回。在小电流接地的配电系统中，流过故障线路的零序电流可分两部分：中性点电阻器产生的有功电流，其相位与零序电压差180度，以及非故障线路零序电流之和，相位滞后于零序电压90度；而流过非故障线路的零序电流只有由本线路的电容电流，相位超前零序电压90度。，因此，可以利用故障线路有功分量比非故障线路有功分量大且方向相反的特点选出故障线路 [ 2 ] [ 5 ] [ 15 ] 。 针对零序电流有功分量法，定义其故障选线可信度指标LSCI_3用 γ 3 表示： γ 3 = cos ( ∠ θ 0 + π ) (5) 其中， θ 0 是零序电流相对故障时零序电压的相角。故障选线可信度指标LSCI_3表征故障情况下线路中零序电流有功分量明显程度，其值越大，零序电流中有功分量含量越高，该线路为故障线路的可信度越高。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于欧式距离综合评价模型 对各选线方式所对应的可信度指标进行综合评价，进而选择出最优选线方式，拟采用基于欧式距离的综合评价模型来评价选线方式的可信度指标。 基于欧式距离的综合评价的基本思想是将指标在三维空间中对应的点距离理想指标的距离来评价指标的信度，根据被评价对象本身存在的形态或类属上的亦此亦彼性，从数量上对其所属给以刻画和描述，在电力系统中已有所应用。 基于可信度指标暨欧式距离的选线方式综合决策模型，其具体步骤为：首先基于选线可信度指标构造出三维置信空间；再根据各选线方式可信度的极大值与可接受下限值在置信空间中形成立体可信空间与不可信空间。发生故障时根据故障特征量形成选线可信度坐标，计算可信度坐标与每一种选线方式在置信空间中的置信极值点的欧式几何距离，选取与可信度坐标欧式几何距离最小的置信极值点所对应的选线方式为最优选线方式。 由以上选线可信度指标可知，LSCI_1、LSCI_2、LSCI_3均为越大越优型指标，且位于[0，1]的范围内，可将指标与欧氏距离相结合确定整体模糊满足度，在置信空间内衡量各指标可信度与理想可信度是否足够接近。 选线可信度坐标可表示为： U γ = ( γ 1 ， γ 2 ， γ 3 ) (6) 用 γ n + ， γ n − ( n = 1 ， 2 ， 3 ) 分别表示零序电流比幅法、谐波法、零序电流有功分量法对应指标理想值与可接受下限。当指标达到理想值时，表示该选线方式可满足可信度要求，能够正确选线，当指标跌落至可接受下限之下时，表示该选线方式无法满足可信度要求。根据大量仿真经验与实际工程数据，本文中 γ n + ， γ n − 取值如表1所示。 由于LSCI_1、LSCI_2、LSCI_3均为越大越优型指标，且位于[0，1]的范围内，可在三维空间中确定一个立体置信空间。同时由三种不同选线方式确定的三个置信下限构成不可信空间，为完全包含于置信空间内的一个长方体。如图2所示。 当选线可信度坐标 U γ 位于不可信空间内，三种选线方法均不可采用；当选线可信度坐标 U γ 位于置信空间与不可信空间之间时，求取并比较选线可信度坐标与置信极值点的欧式距离所对应的选线方式来实现正确选线，即用欧氏距离衡量各指标与置信目标是否足够接近。 Table 1 Route selection method credibility index acceptable lower limi 零序电流比幅法 谐波法 零序电流有功分量法 指标理想值 γ 1 + = 0.1 γ 2 + = 1 γ 3 + = 1 可接受下限值 γ 1 − = 0.01 γ 2 − = 0.3 γ 3 − = 0.35 表1. 选线方式可信度指标可接受下限 图2. 选线方式置信空间 定义一种选线方式的置信极值点(Confidence Extreme Point) CEP为在三维坐标上得的投影分别为 γ n + 和另外两种方法的可接受下限的点，例如零序电流比幅法的置信极值点为： C E P 1 = ( γ 1 + ， γ 2 − ， γ 3 − ) (7) 1) 针对指标LSCI_1，计算其与置信极值点欧式几何距离为： L 1 = ( γ 1 − γ 1 + ) 2 + ( γ 2 − γ 2 − ) 2 + ( γ 3 − γ 3 − ) 2 (8) 2) 针对指标LSCI_2，计算其与置信极值点的欧式几何距离为： L 2 = ( γ 1 − γ 1 − ) 2 + ( γ 2 − γ 2 + ) 2 + ( γ 3 − γ 3 − ) 2 (9) 3) 针对指标LSCI_3，计算其与置信目标的欧式几何距离为： L 3 = ( γ 1 − γ 1 − ) 2 + ( γ 2 − γ 2 − ) 2 + ( γ 3 − γ 3 + ) 2 (10) 求取 min ( L 1 ， L 2 ， L 3 ) ，即选线可信度坐标与对应选线方法置信极值点欧式距离最小的为最优选线方式。 该综合决策方法不仅考虑了现有选线方式面临的不足，从可信度的角度对不同选线方式进行分析，给出能综合反应各选线方式故障特征量显著程度的判定指标，即选线方式可信度，结合欧式几何距离的定义，构造出选线方式决策的置信空间，给出了基于可信度评价的选线方式综合决策模型。
system: [SYSTEM]

user: 4. 算例 图3为某110 kV变电站10 kV段的简化主接线图，表2为线路原始参数。利用PSCAD/ EMTP仿真软件搭建变电站模型，求取其在一条出线发生单相金属性故障的情况下的选线可信度指标，得到选线可信度坐标，求取坐标与每种选线方式置信点之间的欧式几何距离，选出最优的选线方式。 当易高线末端发生单相金属性接地故障时，首先仿真得出各条出线的零序电流、五次谐波电流以及零序有功电流相对零序电压的相位角，将结果统计如表3所示。 图3. 某110 kV变电站一次系统图 Table 2 10 kV line raw dat 线路名称 线路型号 线路长度 电缆(km) 架空线(km) 易高线 电缆型号：易和I回、 易扎线电缆型号为 YJV22-300/10 kV， 其余线路为 YJV22240/10 kV 架空线型号： JKLYJ-120/10 kV 2.0 8.9 易和I回 3.2 6.8 易扎线 5.3 7.6 易开线 0.12 18.6 易林I回 2.3 16.7 易牵线 0 1.75 表2. 10 kV线路原始数据 Table 3 Simulation results statistics tabl 线路名称 零序电流(kA) 五次谐波(kA) 有功分量夹角(˚) 易高线 0.35 0.015 −136˚ 易和I回 0.106 0.0012 90˚ 易扎线 0.0071 0.0009 90˚ 易开线 0.07 0.0008 90˚ 易林I回 0.007 0.0011 90˚ 易牵线 0.012 0.0013 90˚ 表3. 仿真结果统计表 Table 4 Line selection method index result 指标 计算结果 γ 1 0.05 γ 2 0.85 γ 3 0.71 L 1 0.66 L 2 0.39 L 3 0.62 表4. 选线方式指标计算结果 根据以上仿真结果，分别计算LSCI_1、LSCI_2、LSCI_3指标及其与置信极值点欧式几何距离，结果如表4所示。 显然， min ( L 1 ， L 2 ， L 3 ) 为指标LSCI_2与置信极值点的欧式几何距离，所以，应采用谐波法选线准确度最高。由于目前针对配电网选线综合决策尚无其他决策方式，无法对比分析本文所采用的决策方式的可靠性，但本方法可以从理论上对小电流接地配电系统选线决策做出参考，弥补现有研究领域的空白。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文对比了三种常用的小电流接地配电系统故障选线方法，分析了其影响因素与使用范围，根据分析结果定义了每种选线方式的选线可信度指标以表征在配电系统中采用该选线方式能够正确选出故障线路的可信程度。同时建立了基于欧式几何距离的故障选线方式综合评价模型，通过定义选线方法对应的置信极值点与选线可信度坐标，建立了选线方式置信空间，通过评估在置信空间中选线可信度坐标与置信极值点的几何距离确定了最合理的选线方式，最后，根据具体算例计算了具体选线可信度指标，确定了具体网架中最合理的选线方法。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文提出稀疏主成分分析的两阶段法，即先求解主成分，然后添加 l 1 正则化项得到稀疏载荷，并利用坐标下降法求解模型。方法简单易操作。另外，本文还提出了一种可以确定两阶段模型中惩罚参数的算法，通过选取合适的惩罚参数，可以使稀疏主成分方差和主成分相关性等性能指标取得折衷。 关键词 :降维，稀疏主成分分析，最小迭代收缩阈值和选择算子，坐标下降法 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 多数情况下多指标问题中不同的指标之间有一定的相关性。指标较多加上指标之间的相关性，势必增加了问题分析的复杂性。主成分分析(Principal Component Analysis， PCA)就是一种通过降维技术把多个变量简化为少数几个互不相关的主成分的统计分析方法，主成分是原始变量的线性组合，同时能最大程度上保留原始数据的信息(信息含量用方差表示)。 由于主成分是原始变量的线性组合，并且主成分载荷元素通常非零 [ 1 ] ，因此很难对单个主成分做出解释。稀疏主成分分析(Sparse Principal Component Analysis， SPCA)就是为了解决这一缺陷而提出的方法，通过增加主成分载荷中零元素个数，使得主成分可以用最少且最有代表性的变量的线性组合来表示。 为了得到稀疏主成分，研究者们做了很多尝试。Cadima等 [ 1 ] 利用硬阈值法，将主成分载荷中绝对值小于给定阈值的元素截断为0，提高了主成分的可解释性，但是这种方法给出的主成分容易识别错误的原始变量。Hausman [ 2 ] 将载荷的取值固定在离散集中，例如{-1，0，1}，但是该方法得到的载荷稀疏性并不理想，并且稀疏主成分的方差大大减小。2003年I.T.Jolliffe [ 3 ] 受LASSO [ 4 ] 的启发，直接将 l 1 范数约束引入到主成分模型当中，得到的SCoTLASS算法，该算法是第一个基于优化的稀疏PCA算法，但是该算法得到的主成分方差并不理想。在此之后又陆续出现了利用 l 0 范数作为约束和 l 0 范数、 l 1 范数作为惩罚项的稀疏PCA模型及算法。 本文提出稀疏主成分分析的两阶段法，第一阶段得到主成分，第二阶段为了得到稀疏主成分，利用LASSO [ 4 ] 问题可以使得回归系数自动缩减为0的特点，将稀疏主成分求解表述为LASSO问题，并用坐标下降法CD [ 5 ] [ 6 ] 求解该模型，方法简单易操作。此外，本文给出了一种有效确定惩罚参数的方法，利用该算法可以得到合适的惩罚参数，使得主成分各性能指标取得折衷。 下面列出本文中常用的符号术语。 符号 ℝ n × p 表示 n × p 维实数空间， S n × p 表示 n × p 阶实对称矩阵。 sign ( ⋅ ) 表示符号算子。加粗小写字母表示一个向量，下标表示其分量，向量 v 的第 j 个分量用 v j 表示，同样地，加粗大写字母表示一个矩阵，矩阵 V 的第 j 个列向量用 v j 表示。符号 ‖ v ‖ 1 = ∑ j | v j | 表示向量 v 的 l 1 范数。符号 v + = max ( v ， 0 ) 。符号 S λ ( v ) = sign ( v ) ( | v | − λ ) + 表示 v 的软阈值算子。符号 ‖ X ‖ F = tr ( X T X ) ，其中 tr ( · ) 表示矩阵的迹。 I k 表示 k 阶单位矩阵。数据矩阵用 X ∈ ℝ n × p 表示，已中心化(列均值为0)，样本协方差矩阵 Σ = X T X n − 1 ∈ S p × p ，其中 p 表示变量个数， n 表示样本数量。
system: [SYSTEM]

user: 3. 数值结果 本节将通过三组实验数据验证两阶段法的有效性和可行性，为了观察两阶段法(Two-stage method for Sparse PCA， TSPCA)得到的主成分不相关性和载荷非正交性，将TSPCA数值结果与SPCA [ 7 ] 和ALSPCA [ 8 ] 进行对比，为了观察TSPCA得到的主成分可解释方差，将TSPCA算法结果与GPower [ 9 ] 进行对比，其中SPCA算法代码由本文作者编写，GPower和ALSPCA算法代码则分别下载自作者主页 1 。实验数据集包括Pitprop数据集，结肠癌基因数据集，20新闻组数据集。所有数值实验均在处理器为因特尔四核2.60Hz的计算机上运行，所需代码利用Matlab2012b软件编写。 实验性能指标选择稀疏度，载荷非正交性 [ 8 ] ，稀疏主成分相关性 [ 8 ] 及PEV [ 7 ] 、计算时间，其中计算时间用来测试TSPCA算法处理大规模稀疏PCA问题的效率，均以秒为单位；稀疏度指的是稀疏载荷中零元素个数(当元素绝对值小于0.001时，即看作是零)。最大迭代次数控制为1000，更新率阈值取作1e-4，初始点 v 0 取主成分载荷，惩罚参数 λ 均利用算法1进行选取。 3.1. Pitprop数据 本节利用Jeffers [ 10 ] 1967年引进的Pitprop数据测试TSPCA算法表现，它是主成分存在解释困难最为经典的数据集。Pitprop数据包含180个样本，13个变量，即 n = 180 ， p = 13 ，且前6个主成分载荷中没 图1. Pitprop数据：前6个稀疏主成分稀疏度随可解释方差百分比变化图 有零元素，因此本实验只提取前6个稀疏主成分。基于该数据，运行各稀疏PCA算法。根据算法1，TSPCA惩罚参数 λ 如2.4节所述。表1是Pitprop数据下PCA与各稀疏PCA算法的性能指标。 从表1比较发现，当载荷稀疏度相同，TSPCA算法的PEV均高于除GPower以外的其他算法；在主成分相关性和载荷正交性方面，除了ALSPCA算法和SPCA算法之外，TSPCA算法得到的稀疏主成分相关性最小；从计算时间的角度，TSPCA所用时间均比其他算法更短，综合来看，TSPCA算法有一定的竞争力。 以下两组实验是观察TSPCA解决大规模稀疏PCA问题的表现。 3.2. 结肠癌基因数据 结肠癌基因表达数据集 [ 11 ] 是大规模高维低样本数据，包含62个样本(22个正常组织样本和40个癌变组织样本)和2000个基因表达变量，即 n = 62 ， p = 2000 。由于前3个主成分的PEV大于60%，因此本节抽取结肠癌基因数据前3个主成分。先将数据矩阵中心化。基于该数据，运行各稀疏PCA算法。利用算法2，TSPCA算法前3个惩罚参数均取 λ = 0.5 ， 0.4 ， 0.5 。表2是结肠癌基因数据下PCA与各稀疏PCA算法的性能指标。 从表2可以看出，TSPCA算法所得的载荷在保持高稀疏度的情况下，虽然主成分PEV低于其他算法，但是TSPCA算法需要更少的计算时间，并且在非正交性和相关性方面表现也优于除ALSPCA以外的其他算法，验证了本文两种算法在解决高维稀疏PCA问题的简单有效。 3.3. 20新闻组数据 本节所用的20新闻组数据，记录了100个单词出现在16，242篇新闻报导的频次，即 n = 16242 ， p = 100 。所有的新闻报导均从全球最大的电子布告栏系统Usenet上取得。该数据下载自 http://blog.csdn.net/imstudying/article/details/77876159#OLE_LINK2。 基于该数据，运行各稀疏PCA算法，并抽取前两个稀疏主成分载荷的数据结果进行对比。对于 Table 1 Six sparse PCs of pitprop data: test index of sparse PCA algorithm 算法 稀疏度 PEV(%) 非正交性 相关性 PCA 0 86.90 0 0 TSPCA 60 79 1.00 0.39 ALSPCA 60 79.42 0 0.30 GPower 60 79.74 17.88 0.91 SPCA 60 75.82 0.86 0.40 表1. Pitprop数据前6个稀疏主成分：各稀疏PCA算法的性能指标 Table 2 Three sparse PCs of colon cancer data: Test index of sparse PCA algorithm 算法 稀疏度 PEV(%) 非正交性 相关性 计算时间(s) PCA 0 58.35 0 0.09 - TSPCA 5377 49.35 5.36 0.40 0.3415 ALSPCA 5252 48.94 0.03 0 1.0000 GPower 5218 49.35 23.19 0.69 6.8507 SPCA 5370 48.88 22.88 0.49 5.4494 表2. 结肠癌基因数据前3个稀疏主成分：各稀疏PCA算法的性能指标 Table 3 Two sparse PCs of 20 news group data: test index of sparse PCA algorithm 算法 稀疏度 PEV(%) 非正交性 相关性 计算时间(s) PCA 0 10.69 0 0 -- TSPCA 160 8.11 1.15 0.20 0.6704 ALSPCA 160 8.48 0 0.10 35.6041 GPower 160 8.26 20.76 0.49 27.4600 SPCA 160 8.39 0.17 0.15 2.9733 表3. 结肠癌基因数据前3个稀疏主成分：各稀疏PCA算法的性能指标 TSPCA算法，利用算法2取惩罚参数 λ = 0.104 ，   0.187 。表3为20新闻组数据下PCA和各稀疏PCA算法的性能指标。 从表3可以看出，TSPCA算法所得的载荷PEV虽然略低于其他算法，但是在非正交性和正交性的表现要优于GPower算法；就计算时间而言，TSPCA算法用时最短，进一步验证了本文算法在解决大规模稀疏PCA问题方面的有效性。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文首次提出稀疏PCA的两阶段法，并利用坐标下降法求解该模型，其次还提出一种可以选取最佳惩罚参数的方法。模型简单易懂，算法易于实现，同时两阶段法每次迭代的计算复杂度关于样本个数 n 和变量维数 p 都是线性的，因此可以有效求解大规模稀疏PCA问题，同时惩罚参数选取算法可以有效选取惩罚参数，使得载荷稀疏度和稀疏主成分可解释方差等指标取得折衷。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文阐述了高校重点实验室运行效率分析的重要性，在数据包络分析法(DEA)和成本效益分析的理论基础上，构建A省44家高校重点实验室运行效率指标评价体系。应用DEAP2.1软件中面向投入的VRS模型计算A省这44家实验室的效率，并对数据进行分析。结果表明其中11家实验室为DEA有效，规模效率、技术效率最佳。对非DEA有效实验室进行投入产出调整，有33家实验室中研究人员总人数、三年实到全部经费、实验用房面积、仪器设备原值方面均有冗余。该研究成果有助于今后高校重点实验室规范运行和科学管理。 关键词 :数据包络分析法(DEA)，成本效益分析，运行效率指标评价体系 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 高校重点实验室作为出成果、出人才的重要基地，促进了基础和应用基础的研究，为解决社会发展中的重大科学技术问题打下良好的基础，也为培养新型人才、科技成果的转化和对外科技合作提供了条件 [ 1 ] 。省级高校重点实验室建设和运行经费投入的主渠道是省财政专项拨款，为使高校重点实验室不断保持研究活力，保证财政投入效应发挥最大化作用，有必要对高校重点实验室运行效率进行评价，为高校重点实验室的规范管理提供科学、合理的依据。从国内外关于基础研究创新平台的评估和科技投入、产出效率等方面的研究情况看，有以下三个问题值得我们注意。1) 从研究对象和内容来看，国外对基础研究创新平台的评价起步早，制度较为健全，评价指标体系能充分切合基础研究工作的特性。国内方面目前对基础研究创新平台的评价研究更多的还局限于对以往成绩或绝对存量的考察，较少考虑投入因素 [ 2 ] 。2) 在指标选取和评价方法选择角度；相关文献研究涉及的基础研究创新平台国家重点实验室评估指标在标准上存在较大的模糊空间，多数研究都建立了“一揽子”的输入指标和输出指标，评价体系层次不清、主次不分，随意性较大，评价结果特别容易受到个别指标的影响，导致评价结果精确度差 [ 3 ] 。3) 有些评估要素很难量化，人为等影响因素过多，可操作性不强 [ 4 ] ，甚至有些还需要进行指标的无量纲转换，增加了评估过程的复杂性 [ 5 ] 。 如何更好地对基础研究创新平台运行效率评价，本文首先在认识高校重点实验室运行效率评价的内涵的基础上，从成本效益分析原理基础上进行评价指标的筛选。最后，运用经典效率评价方法DEA对A省44家重点实验室进行实证研究。
system: [SYSTEM]

user: 2. 高校重点实验室运行效率评价指标体系的构建 2.1. 评价体系指标的选择 按照成本效益分析的原则，在选择评价指标时必然要考虑与绩效相关的政府投入成本和衡量高校重点实验室对政府资源的使用效率。从系统的角度来看，政府对重点实验室科研活动的投入包括有形投入和无形投入 [ 6 ] 。有形投入主要是人力、财力、物力和管理，具体来讲，人力投入，以具有较高专业技能的科研人员为主，财力投入则包括科学研究杂费，包括调研费、资料费、复印和打印费、咨询费、差旅费、上机费、成果鉴定费、会务费等，物力投入，包括科学研究材料费，如进行科学研究时用到的药品、水电、原材料费用，以及其他低值的易耗品等；用于科学研究活动的固定资产折旧费及维修费。无效的投入就是管理投入，主要包括政策上的扶持和优惠，但由于此项投入难以量化，不作为指标选择的依据。从产出效益来讲，高校重点实验室产出效益形式多种多样，包括科技直接产出、经济效益、社会效益。 2.2. 投入指标的筛选 指标体系的初选方法主要有分析法、综合法、交叉法等多种方法 [ 7 ] 。在对国家重点实验室运行效率评价指标的选择方面，除参照科技部最新颁布的国家重点实验室评估指标，结合国内影响比较大的学者开展的相关研究 [ 8 ] ，作者还通过实地调查、专家访谈等形式，根据国家重点实验室建设目标和评价意义，结合指标制定的原则，对指标进行了优化和修正 [ 9 ] 。 最终，我们确定了4个输入变量指标，即固定科研人员数量、三年实际到账经费、实验室总面积和实验室设备原值作为输入指标。具体分析如表1所示。 2.3. 产出指标的筛选 对产出指标，首先从直接产出、经济效益和社会效益三方面初选了9个指标，然后按照投入指标筛选的方式对产出指标的重要性请专家进行打分确定，最后筛选出的产出指标。确定的产出指标分别为发表论文数量、通过鉴定或验收的科研项目(项)、获得专利(项)、成果转让获得横向课题(项)、开放课题数。具体分析如表2所示。 Table 1 The key laboratory operation efficiency evaluation index screenin 指标 类型 投入指标 专家 打分 均值 专家 打分 标准差 综合意见说明 人力 高职人员占固定人员比例 2.40 1.25 不能表示实验室人力资源投入总体情况 固定科研人员数量 3.87 0.81 反映人力资源投入的总体情况 中青年(35~49岁)人才占固定人员比例 2.40 1.20 不能表示实验室人力资源投入总体情况 博士学历人员占固定人员比例 2.40 1.14 不能表示实验室人力资源投入总体情况 学术带头人 2.67 1.07 标准不能统一，不具有代表性 流动人员人数 1.93 0.93 在室时间普遍较短，难以统计 流动人员来源单位数量 2.53 1.31 尚未很好的整合不同单位资源，不具有代表性 财力 三年实到全部经费 4.00 0.97 可反映资金投入，包括了政府经费、 横向科研经费等，因此选取 依托单位投入经费 2.93 1.65 各依托单位投入所占比例小，不具有代表性 物力 实验用房面积 3.73 0.93 由于实验室与学科类型关联，建议选择 仪器设备原值 4.00 0.89 反映投入的固定设备价值，选取 管理 依托单位的支持 1.87 1.15 投入的主要因素， 但是可以体现在人力、场地等指标中 实验室内部规章制度建设 1.93 1.18 规章制度， 不同学校不同学科差别较大，不具有可比性 团队协作激励措施 2.60 0.88 不同学校环境，激励措施难以比较 表1. 高校重点实验室运行效率评价投入指标筛选 Table 2 The key laboratory operation efficiency evaluation output index screenin 指标类型 产出指标 专家 打分 均值 专家 打分 标准差 综合意见说明 直接产出 发表论文(篇) 4.00 0.82 反映重点实验室科技产出的贡献 培养的硕士、博士以及博士后数量 2.47 1.41 不同重点实验室拥有的点不尽相同，不具有共性 通过鉴定或验收的科研项目(项) 3.87 0.81 所有重点实验室都有成果鉴定， 该指标可以反映全部重点实验室的共性特点 国家、省部级获奖成果 2.67 1.53 可由优秀中青年数量概括体现 经济效益 技术转让额 2.07 1.06 从事纯基础研究的实验室没有此项， 不能反映共性特点 获得专利(项) 3.87 0.62 反映实验室获取知识产权专科 成果转让获得横向课题(项) 4.13 0.72 反映重点实验室研究成果的实践意义 社会效益 主办国内外学术交流活动数量 2.87 1.82 不同类型的重点实验室开展学术交流活动的层次 或频率不一致，不具有可比性 开放课题数 3.53 0.96 开放课题反映开放度，具有社会效益 表2. 高校重点实验室运行效率评价产出指标筛选
system: [SYSTEM]

user: 3. 评价方法的确定 3.1. DEA方法的特点 实际上“效率”或“相对有效性”的概念也是指产出与投入之比，不过是加权意义之下的产出投入比。DEA作为一种效率评价工具，不断得到完善并在实际工作中被广泛运用，DEA特别适用于具有多输入多输出的复杂系统 [ 10 ] ，这主要体现在以下几点： 1) DEA以决策单元各输入输出的权重为变量，从最有利于决策单元的角度进行评价，从而避免了确定各指标在优先意义下的权重； 2) 假定每个输入都关联到一个或者多个输出，而且输出输入之间确实存在某种关系，使用DEA方法则不必确定这种关系的显示表达式； 3) DEA最突出的优点是无需任何权重假设，每一输入输出的权重不是根据评价者的主观认定，而是由决策单元的实际数据求得的最优权重。因此，DEA方法排除了很多主观因素，具有很强的客观性。 3.2. DEA效率评价的三个维度内涵 3.2.1. 基础概念 1) 生产前沿面：实际上是指由观察到的决策单元的输入数据和输出数据的包络面的有效部分，这也是称谓“数据包络分析”的原因所在。决策单元为DEA有效，也即相应于生产可能集而言，以投入最小、产出最大为目标的Pareto最优。因此，生产前沿面即为Pareto面(Pareto最优点构成的面)。 2) 技术有效：输出相对输入而言已达最大，即该决策单元位于生产函数的曲线上。(其实这就是前面一直提到的相对有效性，注意，技术有效于纯技术有效是不同的，有文献指出，技术效率等于纯技术效率与规模效率的乘积)。 3) 规模有效：指投入量既不偏大，也不过小，是介于规模收入收益由递增到递减之间的状态，即处于规模收益不变的状态。 3.2.2. 三个维度-技术效率、技术纯效率和规模效率的关系 C2R模型假定DMU的规模收益不变，将用C2R模型求解的效率值称为技术效率(TE)，也可以称DEA效率。TE是测度当规模报酬不变时，DMU与生产前沿面的距离； BC2模型假定DMU的规模收益是变化的，将用BC2模型求解的效率值称为纯技术效率(PTE)。PTE是测度当规模报酬可变时，DMU与生产前沿面的距离。 根据乘法原理，从综合技术效率中剔除掉纯技术效率的影响，即为规模效率(SE)。SE是测度当规模报酬可变时的生产前沿面与规模报酬不变时的生产前沿面的距离。 即SE = TE/PTE，可以求出规模效率SE。