基于熵权TOPSIS的机场进离场航线使用效率评估

2021.10科学技术创新基于熵权TOPSIS 的机场进离场航线使用效率评估
陈旭祎1闫龙2刘新浩3*王文义3时堃博3
（1、空军工程大学空管领航学院，陕西西安7100512、中部战区空军保障部，
北京1000053、中国人民解放军32145部队，河南新乡453000）
进离场航线是连接航空器航路与机场跑道的重要路线，也是航空管制部门提供空中交通管制服务的重要基础[1]。

进离场航线作
为一种重要的空域资源，有助于优化起降航班排序，
加速空中交通流量，减少航班延误，为航空器顺利完成起降提供足够的缓冲。

目前国内外对进离场航线的研究有很多，
如文献[2]针对平行跑道机场的进离场航线的设计和规划进行了研究；
文献[3]通过优化航路交叉点来提高进离场航线网络；
文献[4]从管制员容错的角度优化了进离场航线，并结合具体机场进行了验证。

但上述文献多侧重于优化进离场航线的角度进行研究，对进离场航线的使用效率评估相对较少。

现有的空域使用效率评估的研究[5-6]也多更加侧重于对空域本身使用效率的评估，且多以宏观的空域或者是大型民用机场的空域使用情况为研究对象。

随着航空技术的迅速发展，未来小型机场会实现快速发展，
为更加合理的促进空域的使用和管理，建立小型机场的进离场航线
至关重要。

为实现合理的划设和使用小型机场的进离场航线，本文以某通航机场为研究对象，结合专家确定的评估指标体系，
通过使用熵权TOPSIS 法，对其进离场航线的使用效率进行评估，
验证了该方法对于评估小型机场进离场航线使用效率的科学性和合理性，可以为小型机场划设和使用进离场航线提供一定的参考。

1机场进离场航线使用效率评估指标体系构建
通常情况下，影响小型机场进离场航线使用效率的因素主要包括三个方面“容量因素”、“规则因素”、“航管因素”、“机场因素”等
4个方面。

根据专家意见，
对上述4个因素进行细化扩展，得到8个具体的评价指标，因此机场进离场航线使用效率评估体系如图1所示。

其中，“容量因素”主要考虑航线所能容纳的最大航空器数量和单位时间内该航线的飞行架次。

该因素在一定程度上反映了航
线使用的繁忙程度，因此“容量因素”可以具体细分为“航线飞行架
次”、“航线飞机容量”等两个具体的评估指标，
它们均为正向指标，单位分别为“架次”、“架”。

“规则因素”主要为保证飞行安全的前提下，
设置的各种飞行间隔对航线使用效率的影响因素。

具体细分为“航线高度灵活使用
情况”、“航线安全使用情况”，分别从具体和宏观两个角度反应了航线使用的效率，均为正向指标。

“航管因素”主要是考虑航空管制员在进行飞行指挥和调配时所能侧面反映出的航线繁忙程度。

具体可以细分为“管制员工作负荷”、“管制员调配能力”等两个指标，管制员工作负荷越大，说明机
场航空业务越繁忙，管制员调配能力越强，
那么单位时间内，所能指挥的航空器就越多，
它们均为正向指标。

“机场因素”主要是考虑机场等客观因素对航线使用效率的影响。

具体细分为“机场起降排队情况”和“机场空域占用情况”等两
个指标，“机场起降排队情况”反映了准备起飞或者降落的航空器，正在或者准备使用某条航线的一种状态。

“机场空域占用情况”则
反应机场管制地带内的飞行活动情况，
机场管制拥挤，则会对航线的使用产生一定影响。

因此，二者均为逆向指标。

2基于熵权TOPSIS 的机场进离场航线使用效率评估模型基于熵权TOPSIS 的机场进离场航线使用效率评估模型的建模流程具体如下：
2.1确定初始评估矩阵
根据评估需要所采集的数据，
建立初始评估矩阵如下：（1）
其中，i=1，2，…n ，j=1，2，…，n 。

y ij 表示第i 个评估对象的第j 个
评估数据。

2.2将初始评估矩阵进行归一化处理
为使初始评估矩阵中的各评估数据具有可比性，需对初始评
估矩阵Y 的评估数据进行处理，即对逆向指标采取逆向化处理，使其成为正向性指标，然后对所有的正向化指标进行归一化处理，
使其成为量纲统一的矩阵。

经上述步骤处理后得到矩阵X 如下：
（2）
2.3基于熵权法确定权重
根据熵权法的定义，计算矩阵X 中各个评估指标的熵值E j ，公
摘要：为科学评估机场进离场航线的使用效率。

本文以某小型机场为研究对象，
建立起一套包含容量、规则、航管、机场等四方面因素在内的机场进离场航线使用效率评估指标体系，然后使用熵权TOPSIS 法进行建模，最后通过实验验证了该方法的科
学性和合理性。

结果表明，该方法能够较好的为机场规划和合理使用进离场航线提供借鉴和参考。

关键词：进离场航线；使用效率；熵权法；TOPSIS 法
中图分类号：V21文献标识码：A 文章编号：2096-4390(2021)
10-0067-03图1机场进离场航线使用效率评估体系
11
12121
2221
2m m ij m n n n nm y y y y y y Y y y y y
L L L L L L L 1112
1212221
2
n n ij m n m m mn x x x x x x X x x x x
L L L L L L L 67--
科学技术创新2021.10
式如下：
（3）计算各个评估指标中所含信息的冗余度F j ，公式如下：（4）根据求得的冗余度，计算各评估指标的熵权权重ωj ，公式如下：（5）
2.4构造加权评估矩阵
根据（3）中求得的熵权权值ω，对矩阵X 进行加权，
得到加权评估矩阵H 如下：
（6）
2.5确定正负理想解
根据加权评估矩阵H 中的数据，计算正理想解H +和负理想解H -，即评估指标中的最优方案和最劣方案。

公式如下:
（7）
（8）2.6确定相对接近度
计算评估对象与正负理想解的接近程度，即各评估对象与最优方案和最劣方案的距离L +i 和L -i ，公式如下：
（9）（10）2.7确定重要程度
计算各评估对象与最优方案的接近程度K i ，公式如下：
（11）
然后，按接近程度的大小对评价对象进行排序，若K i 越接近1，则重要程度越高，反之则重要程度越低。

3实例分析3.1评估对象
以某通航机场A 为研究对象，其进离场航线位置如图2所示。

图2某通航机场进离场航线示意图由图可知，机场A 为本次评估所采集数据的通航机场，机场B 为某民航机场。

为合理评估机场A 的四条进离场航线“Alpha 、Beta 、Charlie 、Delta ”的使用效率。

对容易获取的评估指标x 1，x 2采集每日平均飞行等相关数据，并对不易直接获取的数据x 2，x 3，x 4，x 5，x 6，x 7，x 8进行百分制打分。

3.2原始数据的采样根据3.1节中的数据采集方法，得到初始评估数据表如下：表1机场A 进离场航线初始数据表
由表1即可构造初始评估矩阵，根据式（2）-（5），对初始评估矩阵进行归一化处理，并计算熵权权重，其结果如表2所示：
表2评估指标熵权权重
根据式（6）-（8），对归一化后的矩阵进行加权处理，
并计算正负理想解，其结果如表3所示：
表3评估指标正负理想解
由式（9）-（11）可得机场A 各进离场航线的重要程度，
如表4所示：
表4熵权TOPSIS 计算结果
3.3结果分析
从排序情况来看。

通过表4的数据可知，进场航线“Beta ”的使
用效率最高，离场航线“Delta ”和进场航线“Charlie ”的使用效率依次
降低，离场航线“Alpha ”的使用效率最低。

通过与该机场 11ln ln m
j ij ij i E x x m 1j j F E 1
j
j n
j
j F F
111212112122221122
()()ij m n j ij m n n n n n m m n mn H h x x x x x x x x x x
L L L L L L L 12(max ,max ,max )i i im H h h h L 12(min ,min ,min )
i i im H h h h L
i
L
i L i
i i
i
L
K L
L
指标
Alpha Beta Charlie Delta x 1
13
21 5 30 x 2 20 17 8 14 x 3 95 75 85 95 x 4 90 95 95 90 x 5 80 90 75 95 x 6 85 90 80 90 x 7 40 50 30 40 x 8 50
45
30
30
指标 熵值 权重 x 1 0.746 0.117 x 2 0.783 0.100 x 3 0.777 0.103 x 4 0.540 0.213 x 5 0.725 0.127 x 6 0.777 0.103 x 7 0.770 0.106 x 8
0.716
0.131
指标 正理想解H + 负理想解H - x 1 0.118 0.001 x 2 0.101 0.001 x 3 0.104 0.001 x 4 0.215 0.002 x 5 0.128 0.001 x 6 0.104 0.001 x 7 0.107 0.001 x 8
0.132
0.001
航线 L+ L- K 排序 Alpha 0.288 0.169 0.369 4 Beta 0.187 0.278 0.598 1 Charlie 0.231 0.276 0.545 3 Delta 0.225
0.271
0.547
2
（转下页）
68--
2021.10科学技术创新实际航线使用情况进行对比，发现结果相符，
证明评估指标体系和评估方法是科学合理的。

从重要程度来看。

虽然，四条进离场航线的使用效率排序不同，但从重要程度上来看，航线“Beta ”、“Charlie ”、“Delta ”的重要程
度是比较接近的，而航线“Alpha ”的重要程度最低，可以看出，该机场在实际运营中，“Beta ”、“Charlie ”、“Delta ”等三条航线使用较为频
繁，“Alpha ”航线使用较少，因此在后续工作中，
可考虑重点在于保障“Beta ”、“Charlie ”、“Delta ”等三条航线的飞行，
实现资源优化合理配置。

从机场发展的角度来看。

通过分析可知，
该机场北部航线使用较多，因为北部地形相对开阔，没有民航航线较少，
对该机场进离场航线影响程度较少。

南部航线虽然最长，
但其地形狭窄，左侧由山脉，东侧有城市，南侧还有民航机场B ，都对南部航线产生了非常大的影响。

因此在该机场的未来发展中，可考虑在北部多设进离场
航线，以分担现有航线过于繁忙的压力，
同时可对南部航线进行一些调整，减少其受限空间，提高使用效率，
更好的促进本机场航空业务的发展。

4结论
本文通过构建了机场进离场航线评估指标体系及熵权TOPSIS 数学模型，对某小型机场的进离场航线使用效率进行了评
估，有利于该机场在未来发展中合理规划和使用进离场航线，
同时熵权TOPSIS 法相对客观，可以避免主观定性评估的不足。

能够为其它机场的进离场航线使用效率的评估提供一个借鉴和参考。

参考文献
[1]王冬星.中小机场传统与PBN 程序进离场航线融合优化研究[D].中国民用航空飞行学院,2020.
[2]Man L,Daniel D,Pierre M.Conflict-free arrival and departure trajectory planning for parallel runway with advanced point-merge system[J].Transportation Research Part C:Emerging Technologies,2018(95):207-227.
[3]张庆.基于航路交叉点冲突的成都新机场航路优化研究[D].中国民用航空飞行学院,2017.
[4]杨建.阿克苏机场进离港分离方案阐述及分析[J].科技创新导报,2019,16(06):170-171.
[5]王萍,俞文军,张兆宁.基于主成分分析和灰色关联度的空域利用率[J].航空计算技术,2012(3):63-67.
[6]李印凤,胡明华,谢华,彭瑛.基于可拓多层次状态分类的终端区利用率评价[J].系统工程与电子技术,2013,35(12):2533-2539.
作者简介：陈旭祎（1989，3-），女，汉族，籍贯：
吉林长春，学位：硕士，职称：助理工程师，研究方向：领航筹划。

通讯作者：刘新浩（1984，10-），男，汉族，籍贯：山东阳谷，
学位：硕士，职称：工程师，研究方向：
航空管制。

基于新能源供热的风电消纳优化研究
刘景霞李安萍
（内蒙古科技大学信息工程学院，内蒙古包头014010）
中国“三北”地区是弃风量最大的地区，同时也是我们研究
攻克的难点，其中内蒙古地区具有丰富的风力资源，
但是目前内蒙古地区以热电机组为主，并且在冬季供暖期，
热电机组存在“以热定电”的局限性，会大幅增加风电并网的可调性，
风力发电本身具有季节性和不确定性这些因素，
使得风电消纳的问题存在。

如果风电大发为了维护电网的平衡就只能采用弃风的
手段。

为了解决这些问题政府出了很多政策，
鼓励用新能源电力供热取代传统的供热，并且采用蓄能技术储蓄弃风降低弃风率。

文献[1]提出以风电、蓄热式电锅炉联合构成供热系统并且结合热负荷用户的需求建立优化模型。

文献[2]加入蓄热式电锅炉进行供热，调节电网降低弃风率。

文献[3]提出把蓄能装置加入含有风电的电网中提升电力系统的调节能力和风电的消纳能力。

结合上述材料本文以蓄热式电锅炉为基础的风电场就地消纳。

本文以提高弃风利用率和降低经济成本为评估条件，建立
以最小运行成本最大消纳功率为目标函数进行优化，
并对比传统模式进行仿真求解。

1蓄热式电锅炉加入新能源供暖
蓄热式电锅炉目前分为固体蓄热式电锅炉和水箱蓄热式电锅炉，其工作的原理分别是以水能蓄热和蓄热砖蓄热。

相比
起水箱蓄热式电锅炉固体蓄热式电锅炉具有占地面积小、
蓄热更稳定的优点，本文采用固体蓄热式电锅炉。

由电能转换为热能储存在蓄热砖中，在热负荷用户需求时把储存的热能释放，具体的系统结构图如图1所示。

2蓄热式电锅炉优化模型
本文以实现最低运行成本消纳最大弃风量为最终目的，
综合考虑各种约束条件建立优化模型。

2.1建立数学模型摘要：经过近几年国家的调节与控制，我国弃风最为严重的“三北”地区的弃风率也下降到5%以下，当前提高弃风消纳利
用率和降低弃风消纳的成本是我们当下研究的主题。

以粒子群算法为基础建立最大弃风消纳和最小成本为目标函数，
基于蓄热式电锅炉的优化模型并对其进行仿真求解。

关键词：弃风消纳；粒子群算法；
蓄热式电锅炉中图分类号：TM614文献标识码：A 文章编号：2096-4390(2021)10-0069-03（转下页）
69--。