[發(fā)明專利]一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的配電設(shè)備利用率評(píng)估的方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011197595.6
• 申請(qǐng)日: 2020-10-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112488443B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李欣桐;梁朔;周楊珺;俞小勇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院
• 主分類號(hào): G06Q10/0639
• 分類號(hào): G06Q10/0639;G06Q50/06;G06N3/0464;G06N3/084
• 代理公司: 北京國(guó)帆知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11334
• 代理人: 李增朝

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的配電設(shè)備利用率評(píng)估的方法及系統(tǒng)，其方法包括：獲取待評(píng)估配電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)；基于待評(píng)估配電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備利用率指標(biāo)計(jì)算；數(shù)據(jù)處理及關(guān)鍵影響因素挖掘；將關(guān)鍵影響因素向量特征圖方陣作為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入；生成訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集；優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型超參數(shù)，訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，得到優(yōu)化后的預(yù)測(cè)模型；將目標(biāo)年配電分區(qū)的關(guān)鍵要素取值輸入模型，得到設(shè)備利用率指標(biāo)預(yù)測(cè)值；進(jìn)行配網(wǎng)分區(qū)在目標(biāo)年份下的在役設(shè)備和退役設(shè)備預(yù)測(cè)結(jié)果橫向?qū)?biāo)和縱向?qū)?biāo)相結(jié)合的多層次對(duì)標(biāo)評(píng)價(jià)。本發(fā)明實(shí)施例通實(shí)現(xiàn)不同自變量?jī)?yōu)化組合下配電網(wǎng)設(shè)備利用效率的多維度關(guān)聯(lián)分析。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的配電設(shè)備利用率評(píng)估的方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

利用全壽命周期管理理念分析配電網(wǎng)設(shè)備利用率現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，是提高配電設(shè)備利用率、優(yōu)化企業(yè)投資效益、適應(yīng)電力改革下新發(fā)展以及配網(wǎng)精益化管理發(fā)展的主流方向。配電設(shè)備在電網(wǎng)中占比高，覆蓋面積廣闊，且配電網(wǎng)負(fù)荷分布不均，運(yùn)維技術(shù)水平和設(shè)備質(zhì)量良莠不齊，導(dǎo)致配電設(shè)備運(yùn)行效率不高且分布不均的現(xiàn)象在電網(wǎng)中較為普遍。現(xiàn)有研究在配電網(wǎng)利用率預(yù)測(cè)模型上缺乏更為全面的多個(gè)維度影響因素挖掘和設(shè)備特性評(píng)估，缺乏大數(shù)據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)特征的理論支撐。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的配電設(shè)備利用率評(píng)估的方法及系統(tǒng)，從而克服了現(xiàn)有的配電設(shè)備運(yùn)行效率評(píng)估模型中影響因素缺乏多角度挖掘，無(wú)法全面反映電網(wǎng)側(cè)、負(fù)荷側(cè)和管理側(cè)多重維度下的配電設(shè)備利用率的缺點(diǎn)。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的配電設(shè)備利用率評(píng)估的方法，所述方法包括以下步驟：

S1、獲取待評(píng)估配電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)；

S2、基于待評(píng)估配電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備利用率指標(biāo)計(jì)算；

S3、數(shù)據(jù)處理及關(guān)鍵影響因素挖掘；

S4、將S3的關(guān)鍵影響因素向量特征圖方陣作為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型輸入數(shù)據(jù)降維；將S2的三類設(shè)備利用率評(píng)估指標(biāo)作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出變量，生成訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集；

S5、優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型超參數(shù)，在模型中通過(guò)調(diào)整CNN訓(xùn)練中的學(xué)習(xí)速率α優(yōu)化預(yù)測(cè)模型性能，避免學(xué)習(xí)速率設(shè)置過(guò)小影響模型訓(xùn)練效率，過(guò)大給模型訓(xùn)練帶來(lái)的不穩(wěn)定性，訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，得到優(yōu)化后的預(yù)測(cè)模型；

S6、將目標(biāo)年配電分區(qū)的關(guān)鍵要素取值輸入S5所得模型，得到設(shè)備利用率指標(biāo)預(yù)測(cè)值；

S7、建立多層次對(duì)標(biāo)模式，進(jìn)行配網(wǎng)分區(qū)在目標(biāo)年份下的在役設(shè)備和退役設(shè)備預(yù)測(cè)結(jié)果橫向?qū)?biāo)和縱向?qū)?biāo)相結(jié)合的多層次對(duì)標(biāo)評(píng)價(jià)。

所述待評(píng)估配電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)的來(lái)源涉及到各個(gè)配電分區(qū)的配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、以及設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)。

所述基于待評(píng)估配電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備利用率指標(biāo)計(jì)算鬧了：

分別定義在役設(shè)備利用率、退役設(shè)備全壽命周期利用率指標(biāo)，應(yīng)用熵權(quán)法計(jì)算各配電分區(qū)在不同評(píng)估年份下的設(shè)備綜合利用率指標(biāo)。

所述分別定義在役設(shè)備利用率、退役設(shè)備全壽命周期利用率指標(biāo)，應(yīng)用熵權(quán)法計(jì)算各配電分區(qū)在不同評(píng)估年份下的設(shè)備綜合利用率指標(biāo)包括：

S21、計(jì)算在役設(shè)備利用率指標(biāo)可定義為設(shè)備實(shí)際發(fā)出或輸送電量與理論發(fā)出或傳輸電量的比值；

S22、計(jì)算退役設(shè)備全壽命周期利用率定義為壽命周期內(nèi)設(shè)備實(shí)際與理論載流量的比值；

S23、采用熵權(quán)法用于求取在給定統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)指定配電區(qū)域的設(shè)備綜合利用率評(píng)價(jià)指標(biāo)。

所述采用熵權(quán)法用于求取在給定統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)指定配電區(qū)域的設(shè)備綜合利用率評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：