[发明专利]一种区域电网智能化水平的预测方法

摘要

本发明公开了一种区域电网智能化水平的预测方法，包括构建区域电网智能化水平评估体系，每个一级指标下设3至5个二级指标，每个二级指标下设2至5个三级指标；将各级指标存储于一指标数据库；运用极值化处理方法对三级指标进行归一化处理；对一级指标、二级指标和归一化后的三级指标采用序关系‑变异系数法确定权重，然后对各级指标进行评估，从而得到区域电网智能化水平得分；基于评估结果采用Logistic模型对下一阶段区域电网智能化水平进行预测；或利用已有的典型地区的评估结果，辅之以待评估区域的一些基本信息，采用偏最小二乘回归法实现空间外推的预测；本发明能有效避免评估的单一性与片面性，对于宏观把握电网信息具有一定的意义。

主权项

一种区域电网智能化水平的预测方法，其特征在于，步骤如下：步骤一、构建区域电网智能化水平评估体系，该区域电网智能化水平评估体系由安全可靠、经济高效、透明开放、清洁环保、友好互动构成，所述安全可靠、经济高效、透明开放、清洁环保、友好互动均为一级指标；每个一级指标下设3至5个二级指标，每个二级指标下设2至5个三级指标，建立一包括上述所有各级指标的指标数据库；步骤二、运用极值化处理方法，对指标数据库中的三级指标进行归一化处理；步骤三、对一级指标、二级指标和步骤二归一化后的三级指标采用序关系‑变异系数法进行权重确定；步骤四：利用下述公式对经过步骤三权重确定后的三级指标进行综合评估，从而得到三级指标的得分：$f=\underset{i=1}{\Σ}{x}_i^{*}{\mathrm{\ω}}_i---\left(1\right)$公式(1)中，表示三级指标的第i个指标归一化后的数据，ω_i表示三级指标的第i个指标的权重；以此类推，利用上述公式层层向上依次对经过步骤三权重确定后的二级指标和一级指标进行综合评估，在此过程中，公式(1)中的分别用二级指标、一级指标的第i个指标归一化后的数据来替换，ω_i分别用二级指标、一级指标的第i个指标的权重来替换；从而得到区域电网智能化水平的得分；步骤五、对区域电网智能化水平的得分进行时间外推或空间外推，时间外推是指基于评估结果采用Logistic模型对下一阶段区域电网智能化水平进行预测；空间外推是指利用已有的典型地区的评估结果，辅之以待评估区域的基本信息，采用偏最小二乘回归法实现空间外推的预测；时间外推步骤如下：Logistic预测模型的一阶微分方程为：$\frac{dF}{dt}=bF(1-F)---\left(2\right)$$F=\frac{y\left(t\right)}{y_m}---\left(3\right)$式(2)和式(3)中，y(t)为t时刻评估指标值；y_m为评估指标最大值；F为某一时刻评估指标值与最大值之比；b为一常数；基于分离变量法求解式(3)，得：$F\left(t\right)=\frac{1}{1+a\exp (-bt)}---\left(4\right)$$T_{max}=\frac{In\left(a\right)}{b}---\left(5\right)$式(4)和式(5)中，a为常数；T_max为评估指标增长最快时间点；利用非线性最小二乘法求解Logistic模型的参数，目标函数为：$\begin{array}{cc}\min & \underset{t=1}{\overset{N}{\Σ}}{\[Y\left(t\right)-y\left(t\right)\]}^2\end{array}---\left(6\right)$式中，Y(t)为指标预测值，y(t)为指标实际值，从而得到某区域电网已知年份的下一年的区域电网智能化水平预测值；空间外推步骤如下：采用偏最小二乘回归分析方法：假设现有m个自变量P＝{p₁,p₂,…,p_m}和n个因变量Q＝{q₁,q₂,…,q_n}，获得k组样本点后，从自变量P和因变量Q中提取主成分t₁和u₁，其中，t₁是p₁,p₂,…,p_m的线性组合)和u₁(u₁是q₁,q₂,…,q_n的线性组合)，主成分t₁和u₁方差最大，如式(7)所示：M(t₁)→max,M(u₁)→max        (7)式(7)中，M(t₁)，M(u₁)分别表示t₁和u₁的方差；从自变量P和因变量Q中提取主成分t₁和u₁在t₁过程中，主成分t₁和u₁之间的相关系数r(t₁,u₁)保持最大，即：r(t₁,u₁)→max     (8)提取第1个主成分t₁后，分别实施P与Q对t₁的回归分析，若模型精度满足预设要求，则计算停止；否则，重复上述的提取过程，直到能够满足精度要求；若最终共得到了p个主成分，分别记为t₁,t₂,…,t_p，那么因变量Q对自变量P的对应关系则转化成，为了因变量Q对p个提取得到的主成分的回归分析方程；以下述九个待评估区域的基本信息作为自变量P，以区域电网智能化水平作为因变量Q，进行偏最小二乘回归分析；从而得到待评估区域的同年份的区域电网智能化水平值；