[發明專利]一種配電網建設目標風險評估方法

在審

• 申請號: 202110597250.8
• 申請日: 2021-05-29
• 公開（公告）號: CN113408869A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 林劍;翁曉春;喻婧;陳雪;陳大才;郭智源;余定文;李繼宇;林奕夫;賴舉添
• 申請（專利權）人: 國網福建省電力有限公司經濟技術研究院;國網福建省電力有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 陳明鑫;蔡學俊

1.一種配電網建設目標風險評估方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟S1：采用系統動力學進行建設目標定義及影響因素識別分析；

步驟S2：進行影響因素度量分析；

步驟S3：進行影響要素指標值預測；

步驟S4：進行風險評估。

2.根據權利要求1所述的一種配電網建設目標風險評估方法，其特征在于：

所述步驟S2的具體內容為：

主成分分析法通常用來指標的降維處理,并且能夠通過得到的方差貢獻率和載荷矩陣計算出各指標的權重值；主成分分析的理論如下:

主成分分析法要先確立p個評價指標,然后對每個指標采集n組數據,得到矩陣:

然后采用Z-score標準化方法對其處理得到矩陣Z＝(z_ij)_n*p,再按照式：

求得相關系數矩陣,R＝(r_ij)_p*p；注意到相關系數矩陣等于協方差矩陣,因此有:

A^TRA＝Λ＝diag(λ₁,λ₂,…,λ_p)

式中:λ₁,λ₂,…,λ_p為矩陣R的p個特征值；A＝(a_ij)_p*p,為p個特征值對應的規范正交特征向量；

令Y＝A^TZ,寫成矩陣的形式如下:

式中:y_i為第i主成分,且將主成分按數值由大到小依次排列；z₁,z₂,…,z_p為矩陣Z中的n維行向量；對主成分矩陣Y進行協方差運算得：

顯然,第i主成分的方差等于其相對應的特征值,而任意兩個不同主成分之間的相關性為零；至此,評價指標被主成分指標代替,原有指標體系內各評價指標之間的相關性被完全消除；為進一步簡化指標集,定義主成分的y_i方差對總方差的貢獻率即為所求的波動權值；定義前m個主成分方差累計貢獻率可見,ω_i反映第i主成分指標承載原有指標體系信息量的百分比,ρ反映前m個主成分指標累計承載原有指標體系信息量的百分比；選取前m個主要成分來綜合評價工程目標；

利用主成分分析法對各影響因素進行主成分分析,得到各影響因素的權重排序矩陣；

通過計算得到方差表和主成分載荷矩陣表；根據累計方差總貢獻率大于85％來選取相應主成分的個數；各項影響因素的權重按照下式進行計算。

式中:a_ij表示對應第j影響因素第i個主成分的載荷值，看作是各主成分的占比權重；σ_i表示第i個主成分的方差貢獻率，看作是各主成分的波動權重。k_j表示第j個影響因素的最終權重指標，為各主成分占比權重的加權平均。

然而，根據分析對象的不同，主成分分析法尤其相對的適應性，需要通過KMO統計量來檢驗對象是否適合用主成分進行分析；所述KMO檢驗，是用于比較變量間簡單相關系數和偏相關系數的指標主要應用于多元統計的因子分析；

式中:r_jk是j元素與k元素的簡單相關系數，p_jk是j和k的偏相關系數；KMO統計量是取值在0和1之間；當所有變量間的簡單相關系數平方和遠遠大于偏相關系數平方和時，KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味著變量間的相關性越強，原有變量越適合作因子分析；當所有變量間的簡單相關系數平方和接近0時，KMO值接近0.KMO值越接近于0，意味著變量間的相關性越弱，原有變量越不適合作因子分析；

Kaiser給出了常用的KMO度量標準:0.9以上表示非常適合；0.8表示適合；0.7表示一般；0.6表示不太適合；0.5以下表示極不適合。