[发明专利]一种基于模糊聚类的售电侧市场化改革进度评估方法

权利要求书

1.一种基于模糊聚类的售电侧市场化改革进度评估方法，其特征在于，包括：

首先，根据国内外电改历史经验，客观可靠地选择能全面评估售电侧改革进展的各项指标，收集其实际统计数据，并结合区间赋值和专家打分法，将指标数据量化；

其次，在充分研究我国电改历程和国外成熟电改经验基础上，根据我国当下售电市场改革的内在逻辑和改革方向，结合国外各阶段特点和我国改革试点情况，将售电侧改革过渡期分为三个阶段；

最后，用模糊C均值聚类算法进行售电侧改革过渡期进度评估，聚类分两次，第一次聚类确定n个市场的阶段所属，第二次聚类确定在具体某一阶段中的等级划分，两次聚类均按模糊C均值聚类算法基本步骤进行，用Matlab软件仿真运行，最终得到各阶段的分类结果。

2.根据权利要求1所述的售电侧市场化改革进度评估方法，其特征在于，包括以下具体步骤：

步骤1)，建立售电侧市场化改革进度评估指标体系

从售电市场基础设施建设、售电市场机制建设、售电侧市场化程度、售电市场增值服务以及电力用户反馈5个方面建立评估指标体系，分出多个指标；

步骤2)，划分指标量化等级标准和设定指标权重

以实际统计数据为基础，进行评估指标的量化，根据已有的电力市场化改革标准进行评价打分，给出量化等级评分标准；将售电侧市场化改革进展部分指标按5个等级进行评分，即V＝{v₁,v₂,v₃,v₄}＝{很好，较好，一般，不好，较差}；为了明确各项指标在评估指标体系中所具有的不同的重要程度，分别赋予各项指标以不同的权重数；

步骤3)，确定分类对象及样本数据标准化

每个样本点都有m项指标x₁，x_k…，x_m，得观测数据：

x_ij，i＝1,...,n；j＝1,...,m；

其均值为

x‾j=1nΣi=1nxij,j=1,...,m;]]>

标准差为

sj=1n-1Σi=1n(xij-x‾j)2,j=1,...,m;]]>

Matlab采用标准化变换将数据规格化，使不同量纲、不同取值范围和数量级的指标数据统一；

对特性指标矩阵的第j列分别计算均值和标准差s_j，然后作变换：

xij′=xij-x‾jsj,i=1,...,n;j=1,...,m;]]>

步骤4)，建立模糊聚类算法流程

初始化：给定聚类类别数c，2≤c≤n，n即是数据个数，取模糊加权指数m＝2，设定迭代停止阈值ε，初始化聚类原型模式V；

步骤一：计算或更新划分矩阵U

对于如果d_ik＞0，则有

uik=(Σj=1c(dikdjk)2m-1)-1]]>

如果使d_ik＝0，则有u_ik＝1；

d_ik表示第i类中样本指标x_k到聚类中心V_i的距离，d_jk表示第j类中样本指标x_k到聚类中心V_i的距离；

步骤二：更新矩阵V

Vi=Σk=1n(uik)m·xkΣk=1n(uik)m,]]>

上式中，x_k为第k项样本指标，(u_ik)^m为权重；

步骤三：计算目标函数J(U,V)，如果J(U,V)<ε，则算法停止并输出划分矩阵U和矩阵V，否则重复步骤一、步骤二；

步骤5)，将售电侧改革过渡期划分为三个阶段；

步骤6)，建立进度评估模型

在两次聚类中选取好样本点数n的值和预定类别数目c的值，因售电侧市场化改革分为三个阶段，故c＝3，指标数为36；指标值由各省市实际数据并结合专家打分确定，用a1-a36共36组列向量表示；同时选加权指数m＝2，初始聚类中心选取时令参数δ＝0.7，γ^a＝γ^b＝1.8；

根据步骤4)的算法流程，用Matlab软件运行得到最终的聚类中心和隶属度值，以确定阶段分类；

步骤7)，仿真结果实际验证。

3.根据权利要求2所述的售电侧市场化改革进度评估方法，其特征在于，步骤4)中，目标函数J(U,V)的公式为：

J(U,V)=Σk=1nΣi=1c(uik)m(dik)2,]]>

其中，U＝[u_ik]c×n为模糊隶属矩阵，u_ik为样本指标x_k对第i类样本隶属度，V_i是第i类样本的聚类中心，m∈[1，∞]是加权指数；J(U，V)表示各类别中样本到聚类中心的加权距离平方和，即类别内加权平均误差和，权重(u_ik)^m是样本指标x_k对第i类隶属度的m次方，聚类问题转化为求min(J(U，V))的非线性规划，经优化迭代求解后，得出近似最优解U，V；用模糊C均值聚类算法求解满足上式中的J(U，V)为最小时的分类结果。