基于遗传算法兼顾电量效益的供电企业成本优化方法技术

本发明专利技术提供了一种基于遗传算法兼顾电量效益的供电企业成本优化方法，其特征在于，获取待优化供电区域内存在的行业类型及其对应的用电量历史数据和GDP产值历史数据；分别计算各行业类型的单位电量效益历史值；采用最小二乘法进行拟合以获得待优化年度各行业类型的单位电量预测效益；建立成本优化模型；采用遗传算法对成本优化模型进行求解，获得待优化年度供电企业对各行业类型的资源分配比例；按照待优化年度供电企业对各行业类型的资源分配比例将年度投入资源总量向各行业类型进行资源分配。在供电企业年度投入资源总量确定的情况下，结合单位电量效益，进行资源分配比例求解；有助于运营成本科学管理，大幅提升综合效益，优化资源配置。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及供电企业运营成本优化
，更具体地说，涉及一种基于遗传算法兼顾电量效益的供电企业成本优化方法。
技术介绍
在电力改革与节能减排的背景下，供电企业更加需要重视市场化的经济效益，实现企业自身的运营成本的优化。目前供电企业核算效益的方法主要是根据与用户性质相关的分类电价(如大宗工业、非工业、普通工业、商业、居民、农业等几大类)，结合各大行业用电量进行供售电量效益核算，这种投资模式很难适应电力改革与节能减排的发展需求。其次，供电企业同样存在企业运营成本的约束，其主要包含企业经济投入、设备投入、各类人员(管理人员、技术人员、营销人员)的投入情况等。在有限的年度可投入资源下，如若继续按照传统的效益核算机制进行资源分配，将难以实现供电企业运营成本的最优化分配。传统的运营成本优化分配工作已无法适应供电企业未来的发展，进一步打破传统僵化的资源分配模式，探索更合理、更有效的运营成本优化方法意义重大。供电企业应该根据其运行规律和供电区域内各行业年度的用电量及其GDP产值等数据分析各行业的单位电量效益，即从各行业用户供电所带来的经济效益出发，明确对该地区经济发展其支撑作用的行业，兼顾单位电量效益来制定适宜的成本考核方案与资源投入计划有助于保证对该地区支柱产业的供电保证与优质服务，从而实现区域有限可投入资源的最优分配与综合协调运用。在供电企业运营成本分析的工作当中，需要围绕市场发展变化的特点，结合供电区域内的行业用电规律、行业单位电量效益规律，有必要注重采用“精细化”以及“动态化”的前提条件来降低生产消耗，形成有效、科学的区域资源最优化分配方案。其中，“精细化”侧重于对行业进行细分，根据各行业的用电量与用电规律等信息来优化资源投入，优化运营成本；而“动态化”则要求企业的运营成本优化分配工作，应根据不同的时间维度进行动态调整，以求适应电力市场以及经济形势的变化需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种基于遗传算法兼顾电量效益、有助于运营成本科学管理、大幅提升综合效益、优化资源配置的供电企业成本优化方法。为了达到上述目的，本专利技术通过下述技术方案予以实现：一种基于遗传算法兼顾电量效益的供电企业成本优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1步，获取待优化供电区域内存在的行业类型，并获取各行业类型对应的用电量历史数据和GDP产值历史数据；S2步，根据各行业类型对应的用电量历史数据和GDP产值历史数据，分别计算各行业类型的单位电量效益历史值；S3步，采用最小二乘法对各行业类型的单位电量效益历史值进行拟合，分别形成各行业类型的单位电量效益随时间变化的趋势函数；S4步，根据各行业类型的单位电量效益随时间变化的趋势函数得到待优化年度各行业类型的单位电量预测效益；以待优化年度供电企业最大资源分配经济效益为目标函数，以待优化年度供电企业对各行业类型的资源分配比例为决策变量，以待优化年度各行业类型的单位电量预测效益和区域经济限定的各行业类型计划发展比例为约束条件建立成本优化模型；S5步，采用遗传算法对成本优化模型进行求解，获得待优化年度供电企业对各行业类型的资源分配比例；按照待优化年度供电企业对各行业类型的资源分配比例将年度投入资源总量向各行业类型进行资源分配，以优化供电企业运营成本。本专利技术成本优化方法，适用于针对供电企业的年度运营成本优化调配问题，在供电企业年度投入资源总量确定的情况下，考虑了各行业类型用电量大小和各行业类型对GDP贡献程度，即行业类型的单位电量效益这一重要指标。同时，采用最小二乘法拟合单位电量效益随时间变化的趋势，结合供电企业对待优化区域各行业类型的投入产出比，采用遗传算法进行供电企业资源分配比例的求解，最终实现供电企业的运营成本优化。供电企业运营成本优化是提高企业发展竞争力的重要措施要求，兼顾各行业类型的单位电量效益，能够考虑供电企业资源的投入产出比，实现供电企业的运营成本优化。进一步的方案是，所述S1步中，获取各行业类型对应的用电量历史数据和GDP产值历史数据是指，获取行业类型i过往t年的用电量Pik和GDP产值Gik；其中，i＝(1,2,…)；k为过往年数，k＝(1,2,…,t)。所述S2步中，分别计算各行业类型的单位电量效益历史值是指，分别计算行业类型i过往t年的单位电量效益Eik：Eik=GikPik.]]>所述S3步中，采用最小二乘法对各行业类型的单位电量效益历史值进行拟合是指，在设定函数类Φ中，求解fi(k)，使fi(k)与数据点{(k，Eik)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于遗传算法兼顾电量效益的供电企业成本优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1步，获取待优化供电区域内存在的行业类型，并获取各行业类型对应的用电量历史数据和GDP产值历史数据；S2步，根据各行业类型对应的用电量历史数据和GDP产值历史数据，分别计算各行业类型的单位电量效益历史值；S3步，采用最小二乘法对各行业类型的单位电量效益历史值进行拟合，分别形成各行业类型的单位电量效益随时间变化的趋势函数；S4步，根据各行业类型的单位电量效益随时间变化的趋势函数得到待优化年度各行业类型的单位电量预测效益；以待优化年度供电企业最大资源分配经济效益为目标函数，以待优化年度供电企业对各行业类型的资源分配比例为决策变量，以待优化年度各行业类型的单位电量预测效益和区域经济限定的各行业类型计划发展比例为约束条件建立成本优化模型；S5步，采用遗传算法对成本优化模型进行求解，获得待优化年度供电企业对各行业类型的资源分配比例；按照待优化年度供电企业对各行业类型的资源分配比例将年度投入资源总量向各行业类型进行资源分配，以优化供电企业运营成本。

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法兼顾电量效益的供电企业成本优化方法，其特征在于，包括如下
步骤：
S1步，获取待优化供电区域内存在的行业类型，并获取各行业类型对应的用电量历史
数据和GDP产值历史数据；
S2步，根据各行业类型对应的用电量历史数据和GDP产值历史数据，分别计算各行业类
型的单位电量效益历史值；
S3步，采用最小二乘法对各行业类型的单位电量效益历史值进行拟合，分别形成各行
业类型的单位电量效益随时间变化的趋势函数；
S4步，根据各行业类型的单位电量效益随时间变化的趋势函数得到待优化年度各行业
类型的单位电量预测效益；以待优化年度供电企业最大资源分配经济效益为目标函数，以
待优化年度供电企业对各行业类型的资源分配比例为决策变量，以待优化年度各行业类型
的单位电量预测效益和区域经济限定的各行业类型计划发展比例为约束条件建立成本优
化模型；
S5步，采用遗传算法对成本优化模型进行求解，获得待优化年度供电企业对各行业类
型的资源分配比例；...

【专利技术属性】
技术研发人员：安晓华，欧阳森，郜幔幔，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44