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这篇文章的核心内容是关于规模化屋顶光伏(RTP)接入配电网的建设决策研究。以下是文章的主要要点：

1. 研究背景：在“双碳”目标的指引下，电力行业开始转型，新能源发电技术尤其是光伏发电受到关注。屋顶光伏作为光伏发电的主要类型，不仅减少污染，还能创造新的市场经济点。

2. RTP建设的相关者分析：RTP建设涉及电网公司、政府、用户和光伏企业等多方利益主体，需要考虑各方的利益需求。

3. 综合评价指标体系：文章从供电影响侧、环保侧、经济侧、市场侧四个角度构建了适用于屋顶光伏建设决策的综合评价指标体系。

4. 评价方法：采用层次分析-G1结合赋权法、改进CRITIC法确定指标的主、客观权重，并通过改进的最小偏差组合赋权模型确定指标综合权重。

5. TOPSIS法：使用优劣解距离法完成方案的评价与决策。

6. 算例分析：基于改进的IEEE 33节点网络设计不同的屋顶光伏接入方案算例，验证了所提方法的有效性。

7. 结论：提出的方法能有效体现各方案所得指标的优劣程度，并选择综合效益最优的方案进行建设。

为了复现仿真实验，我们需要遵循以下步骤，并以程序语言的形式表示。这里我们使用Python语言作为示例，因为Python具有强大的科学计算库和灵活性。

1. 定义评价指标体系：根据文章中的描述，我们需要定义评价指标体系，包括供电影响侧、环保侧、经济侧和市场侧的指标。

2. 数据预处理：对原始指标数据进行标准化处理，消除量纲的影响。

3. 计算指标权重：使用AHP-G1结合赋权法和改进CRITIC法计算指标的主、客观权重，然后通过改进的最小偏差组合赋权法确定指标的综合权重。

4. 构建TOPSIS模型：使用TOPSIS法计算各方案与最优解和最劣解之间的距离，并得出综合评价值。

5. 仿真实验：基于IEEE 33节点系统设计不同的RTP接入方案，应用上述方法进行评价和决策。

以下是以Python语言表示的仿真复现思路的伪代码：

import numpy as np
from scipy.stats import skew, kurtosis# 假设原始数据已经加载到DataFrame中
import pandas as pd
data = pd.read_csv('原始数据.csv')# 1. 数据标准化
def standardize_data(data):# 根据数据特性选择合适的标准化方法standardized_data = (data - data.mean()) / data.std()return standardized_data# 2. 计算指标权重
def calculate_weights(data,主观权重,客观权重):# 结合主观权重和客观权重计算综合权重综合权重 = 主观权重 * 客观权重return 综合权重# 3. TOPSIS评价模型
def topsis_method(data, weights):# 构建加权规范化矩阵加权规范化矩阵 = data.dot(weights)# 确定最优解和最劣解最优解 = 加权规范化矩阵.max(axis=0)最劣解 = 加权规范化矩阵.min(axis=0)# 计算距离Si_plus = np.sqrt(np.sum((加权规范化矩阵 - 最优解) ** 2, axis=1))Si_minus = np.sqrt(np.sum((加权规范化矩阵 + 最劣解) ** 2, axis=1))# 计算综合评价值综合评价值 = Si_minus / (Si_plus + Si_minus)return 综合评价值# 主程序
if __name__ == "__main__":# 数据标准化标准化数据 = standardize_data(data)# 假设已经通过AHP-G1和改进CRITIC法获得了指标权重主观权重 = np.array([...])  # 需要根据实际情况确定客观权重 = np.array([...])  # 需要根据实际情况确定综合权重 = calculate_weights(标准化数据, 主观权重, 客观权重)# TOPSIS评价评价结果 = topsis_method(标准化数据, 综合权重)# 输出评价结果print(评价结果)

请注意，上述代码是一个简化的伪代码示例，实际的程序实现会更加复杂。在实际编程中，需要根据具体的数学模型和算法来编写，并且需要实际的数据集来运行程序。此外，对于AHP-G1结合赋权法和改进CRITIC法的具体实现，需要根据相应的算法逻辑来编写函数。

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