[发明专利]基于马斯洛理论的县域电网发展需求层次划分方法在审

专利信息
申请号: 201510756955.4 申请日: 2015-11-09
公开(公告)号: CN105262085A 公开(公告)日: 2016-01-20
发明(设计)人: 郭勇;田春筝;王璟;李秋燕;王利利;李科;杨卓;全少理;李鹏;李锰;孙义豪;田方媛;张华一;杨婉;文福拴 申请(专利权)人: 国家电网公司;国网河南省电力公司经济技术研究院;浙江大学
主分类号: H02J3/00 分类号: H02J3/00;G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 代理人: 张真真
地址: 100031 *** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 马斯 理论 电网 发展 需求 层次 划分 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于电力系统分析领域,具体涉及一种基于马斯洛理论的县域电网发展需求层次划分方法。

背景技术

县域电网作为电网重要组成部分,直接面向电力用户,是保障电力“配得下、用得上”的关键环节,县域电网投资建设越来越受到电网公司高度重视。由于各县域地区经济发展水平和用电量需求的差异,各县域电网存在发展状况不平衡等问题。国内外现有研究成果主要是针对对单个电网进行现状评价和投资效益评价等内容,但少有站在上级电网公司角度宏观分析县域电网差异化发展水平的内容。因此基于上述情况,研究一种便于确定县域电网未来发展目标和投资重点的合理划分县域电网发展需求层次的划分方法尤为重要。

发明内容

针对上述现有技术中的不足,本发明的目的是提供一种能科学合理地将县域电网发展需求进行划分,为县域电网的发展目标的制定提供依据的基于马斯洛理论的县域电网发展需求层次划分方法。

为实现上述技术目的,本发明所采用的技术手段如下:

一种基于马斯洛理论的县域电网发展需求层次划分方法,步骤如下:

步骤S1,根据马斯洛理论构建县域电网的需求指标体系;

步骤S2,获取指标体系对应的二级需求指标值;

步骤S3,将步骤S2中的二级需求指标值处理获取归一化的一级需求指标值;

步骤S4,用步骤S3得到的归一化的一级需求指标值构建行向量,并以行向量作为表征县域电网发展需求的样本,对样本采用K均值聚类算法进行聚类分析;

步骤S5,根据步骤S4的计算结果,对县域电网的需求进行分析。

在步骤S1中,所述需求指标体系包括一级需求指标和二级需求指标,一级需求指标根据马斯洛理论构建,由下而上依次为基础供电需求、可靠优质需求、经济高效需求、环保协调需求和智能交互需求;体现基础供电需求的二级需求指标包括容载比、电量总缺口、线变老旧率和符合增长率;体现可靠优质需求的二级需求指标包括线路N-1通过率、主变N-1通过率、供电率RS-3、综合电压合格率和线变重载率;体现经济高效需求的二级需求指标包括综合线损率、系统设备利用效率、线路绝缘化率和最大利用小时数;体现环保协调需求的二级需求指标包括清洁能源发电占比、中压线路联络率、线变容量配比和可转移负荷占比;体现智能交互需求的二级需求指标包括智能电表比例、电力客户服务系统和配电自动化覆盖率。

在步骤S3中,具体步骤如下:

S3.1,数据预处理;

对各一级需求指标下的二级需求指标值Vij采用极大极小值法进行归一化处理,公式如下:

Vij=Vij-VijminVijmax-Vijmin---(1);]]>

其中,i=1,2,…,5,j=1,2,…,k,其中k表示第i个一级需求指标下的二级需求指标个数,Vijmin、Vijmax分别表示所有县域该二级需求指标值Vij的最大值和最小值;

S3.2,计算归一化后的二级需求指标值的变异系数Bij

变异系数Bij计算公式如下:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国家电网公司;国网河南省电力公司经济技术研究院;浙江大学,未经国家电网公司;国网河南省电力公司经济技术研究院;浙江大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510756955.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top