[发明专利]一种智能电网运营指标筛选方法

说明书

本发明公开了一种智能电网运营指标筛选方法，涉及智能电网运营监控指标的筛选技术领域，包括：S1，建立电网运营指标重要性分析模型，将运营指标按重要性从大到小排序；S2，对排序后的运营指标从低到高进行筛选，构建若干个候选指标集；S3，通过构建筛选结果定量分析指标对若干个候选指标集计算筛选结果分析指标；S4，根据候选指标集的筛选结果分析指标并结合用户的需求得到最优指标集，本发明所提出的指标筛选方法在精简指标的同时，保留了指标体系的信息量，降低了指标冗余度，有利于对电网公司实际运营水平的分析与评估。

技术领域

本发明涉及智能电网运营监控指标的筛选技术领域，具体为一种智能电网运营指标筛选方法。

背景技术

数量庞大的智能电网运营指标不利于对电网公司实际运营水平的分析与评估。研究一种能够快速、有效地选择出物理意义较为明确、冗余程度较低且符合传统主观认知的电网运营关键指标的筛选方法对电网公式运营管理具有十分重要的意义。

现有研究主要通过定性分析或定量分析对评价指标进行筛选。定性分析是通过主观赋权方法如层次分析法等，对评价指标进行重要性分析排序，进一步筛选指标。该方法主观性较强，且不适用于指标数量较多的情况。定量分析是对单个指标所含信息量和指标之间的关联性进行量化分析排序，进一步筛选指标。例如有文献以互信息量与相关系数作为特征有效性和关联性指标，为特征量的选取提供了可靠依据，有文献基于该方法采用特征优选策略提取负荷曲线的最佳特征集。有学者将指标所含的信息量和指标冗余度视为目标函数，将筛选过程转化为优化求解过程。

随着人工智能技术发展，大量方法应用于电网运行、用户用电行为等方面的特征分析与提取。有文献提出了一种适用于多视图特征选择的自适应协同相似性学习，但是未提出适应于电网运营指标筛选的方法和模型。由于电网运营评价指标类别、数量较多，运营指标筛选成为实际中经常遇见而无法回避的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种智能电网运营指标筛选方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种智能电网运营指标筛选方法，包括以下步骤：

S1，建立电网运营指标重要性分析模型，将运营指标按重要性从大到小排序；

S2，对排序后的运营指标从低到高进行筛选，构建若干个候选指标集；

S3，通过构建筛选结果定量分析指标对若干个候选指标集计算筛选结果分析指标；

S4，根据候选指标集的筛选结果分析指标并结合用户的需求得到最优指标集。

优选的，所述S1包括以下子步骤：

S1.1，建立基于自适应协同相似性学习方法的优化模型；

S1.2,对步骤S1.2中的自适应协同相似性学习优化模型求解；

S1.3，求解后对运营指标重要性计算与排序

优选的，所述建立基于自适应协同相似性学习方法的优化模型包括以下内容：电网运营指标的原始数据计量单位、等级都不统一，为方便数据分析，需要将原始数据进行归一化处理，具体方法如下：

式中，x′_ij为第i个指标第j个原始数据，x′_i,max和x′_i,min分别为第i个指标原始数据能达到的最大值和最小值。