[发明专利]基于电力企业大数据技术的配电网差异特征诊断分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力企业数据诊断分析技术领域，特别是关于一种基于电力企业大数据技术的配电网差异特征诊断分析方法。

背景技术

配电网具有点多面广、直接面向用户、设备类型繁多等特点，其发展的差异特征十分明显。配电网的差异性不但会受到地区经济、社会、人口、环境等外部条件影响，而且也会受到电力企业在规划、建设、运行、营销以及财务、人资等领域的内部业务管理方面的影响。因此，客观地认识配电网发展的差异规律，把握外部条件和内部业务管理对配电网发展的推动作用，精确辨识配电网发展存在的薄弱环节，对指导配电网建设至关重要。

配电网所涉数据总量多、信息大、关系深，差异特征的诊断分析高度依赖数据资源，信息密度和技术手段对提高诊断分析质量具有决定性作用。电力系统大数据技术能够将配电网海量信息快速、有效整合，通过数据挖掘技术提炼形成基于数据联系的新认识，辅助开展电网发展的分析决策。合理运用电力系统大数据技术，能够更加准确、全面地预警薄弱问题，提升电网精准投资水平和企业发展质量。

传统的配电网差异特征的诊断分析大多基于指标分析，评价指标一般是源于专家讨论或经验认识，分析方法主要是对单个指标进行统计分析或应用综合评价进行打分判断，但对以下方面均考虑不够：(1)分析角度多从电网建设和运行入手，没有统筹考虑影响配电网发展的外部因素和辅助管理要素，导致诊断结论的全面性不足；(2)诊断指标囿于经验认识或主观判断，缺乏对相关数据内在关系的定量判断，导致诊断结论的客观性不足；(3)总是假定认为不同地区的配电网是可比的，忽略了导致发展差异的决定因素，导致诊断结论的公正性不足；(4)诊断对象的颗粒度没有深入到电力企业经营配电网的最小单位，多以省、市为单位研究，导致诊断结论的精细度不足。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于电力企业大数据技术的配电网差异特征诊断分析方法，整合了与配电网发展相关的外部影响因素和内部管理因素，通过对相关因素进行海量数据挖掘获取诊断分析评价指标，形成基于指标特征的配电网分析诊断结论，可以解决现有技术中存在的全面性、客观性、公正性和精细度不足等问题。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种基于电力企业大数据技术的配电网差异特征诊断分析方法，其特征在于包括以下步骤：1)信息融合：构造含电力企业业务内部管理数据和经济社会外部数据的配电网数据资源平台；2)指标提取：采用数据挖掘技术从配电网数据资源平台中提取配电网诊断的关键指标，构建诊断指标集；3)样本筛选：将得到的诊断指标集中的诊断指标作为诊断参数，对多个电力企业的电网发展状态作聚类合并，筛出所得簇对象内仅含孤立点的电力企业，其他簇作为种子样本；4)分类诊断：以种子样本的类中心作为诊断参数，采用系统聚类法对种子样本再作聚类合并，按所得分类系统图将种子样本聚合为有限个群，对有限个群进行分类诊断，得到各群的差异特点，也即配电网中不同电力企业的差异特征。

所述步骤1)中，构建的配电网数据资源平台包括经济社会、电网规模、电网经营和电网运行四大类数据。

所述经济社会类数据包括经济发展指标、土地资源指标、人口资源指标和用电客户指标；所述电网规模类数据包括变压器数量、线路条数和线路长度指标；所述电网经营类数据包括售电量、电力损耗、购售电费、电费管理、电网投入、供电质量、业扩报装、资产利润和人力资源指标；所述电网运行类数据包括安全水平、轻载运行、重载运行和高损运行指标。

所述步骤2)中，采用数据挖掘技术中的主成分分析技术分别对四类数据进行关键指标提取的方法包括以下步骤：①根据各样本数据中相关系数矩阵的特征多项式，计算得到各样本数据中相关系数矩阵的特征值；②根据得到的相关系数矩阵的特征值大小，确定各样本数据中的主成分个数；③计算步骤②中确定的各主成分指标中不同元素的载荷系数；④选取各主成分指标中载荷系数绝对值最大者为该主成分指标的关键指标；⑤将得到的各类样本数据中的所有关键指标作为诊断分析配电网差异特征的诊断指标集。

所述步骤②中，确定主成分个数的计算公式为：

式中，k为主成分指标个数，k_i为计数器，且当λ_i＞1时取1，否则取0；p为样本数据的指标个数；λ_i为第i个指标的特征值。

所述步骤③中，各主成分指标中不同元素的载荷系数的计算公式为：