一种配网项目评估方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种配网项目评估方法、系统及存储介质，结合配网项目数据，利用相关评估方法依次对配网中待立项的项目进行评估，并计算出每种评估方法所得到的每个指标的加权赋值结果，构造所有项目的指标横纵信息矩阵[U,V]；基于[U,V]，计算出各项目指标之间的横纵差异度矩阵[C

【技术实现步骤摘要】
一种配网项目评估方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及电力系统
，具体涉及一种配网项目评估方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]配网处于电力系统的神经末梢，直接面向电力用户，具有设备规模大、异动频繁、运行方式多变等特点。随着居民生活与经济的快速发展，用户用电量也迅速增加，亟需开展配电网建设改造与升级的项目规划。配网的精准立项直接影响到电力系统的供电水平及业务效益，如何对所有配网的立项项目进行合理的评估是配网规划所面临的主要问题。
[0003]但是现有配网项目立项方法均缺乏对海量配网基础数据的合理利用，在许多指标或权重的设定上较依赖专家的主观经验，无法综合全面考虑配网项目立项影响因素，容易造成配网立项项目的弱迫切、低效益等问题，难以实现配网规划的精准立项。因此，亟需专利技术一种针对配网项目精准立项的评估方法，构建完善的评估系统，利用数字化及智能化技术提升配网规划的精益化水平。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种配网项目评估方法、系统及存储介质，有效解决现有方法评估结果主观性强的问题，提升配网立项项目评估准确性。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种配网项目评估方法，包括以下步骤：
[0006]S1、结合配网项目数据，利用相关评估方法依次对配网中待立项的项目进行评估，并计算出每种评估方法所得到的每个指标的加权赋值结果，构造所有项目的指标横纵信息矩阵[U,V]；
[0007]S2、基于所述指标横纵信息矩阵[U,V]，计算出各项目指标之间的横纵差异度矩阵 [C
H
,C
Z
]；
[0008]S3、根据指标之间的横纵差异度矩阵[C
H
,C
Z
]，结合差异驱动评估原则，对各评估方法在各指标上的权重进行重新赋权，得到每种评估方法在各指标上的权重值w
fi
；
[0009]S4、结合每种评估方法在各个指标上的权重，计算各立项项目对应的评分F，评估各立项项目的优先度。
[0010]上述步骤S1
‑
S4通过构造项目指标横纵信息矩阵，并利用泰尔指数分解法计算各项指标之间的横纵差异度矩阵，进而结合差异驱动原则实现各指标的重新赋权，最后根据所建立的融合群体智慧的配网项目精准立项评估方法计算立项项目的合理评分，有效解决了现有方法评估结果主观性强、迫切度弱、及精益度低等问题，提升配网立项项目的评估准确性。
[0011]步骤S1中，指标横纵信息矩阵[U,V]的表达式为：
[0012][0013]其中，Z表示最优指标集中所有指标的总数，矩阵U是横向信息矩阵，按照评估方法顺序排列，R
11
…
R
1Z
,R
21
…
R
2Z
,
…
,R
H1
…
R
HZ
依次为评估方法F1
‑
FH对应的所有指标的加权赋值，H表示相关评估方法的总数；信息矩阵V则是纵向信息矩阵，按照指标顺序排列，R
11
…
R
H1
,R
12
…
R
H2
,
…
,R
1Z
…
R
HZ
依次为所有指标所对应的H种方法的加权赋值；其中，最优指标集是指保留离差平方和结果S中不同类别之间相异度大于K1的指标后得到的指标集合，k表示聚类的类别，i、j表示每一个类别中所包含的指标，n表示每个类别中所包含的样本；K表示所有聚类类别的总数，M表示每一个类别中所包含的指标总数；S
k
为第k个类别对应的离差平方和；表示样本n中第i个指标与第j个指标之间的余弦夹角数值cosθ
ij
，表示该类别内所有样本指标i,j之间的余弦夹角均值；cosθ
ij
为指标i与指标j之间的余弦夹角，x
in
与x
jn
分别表示样本n上对应的指标i与j之间的数据，N为样本总数。
[0014]该步骤分别利用多种不同的单一评估方法对所有立项项目进行评估，并依次构造出指标横纵信息矩阵，通过方法之间以及指标之间的信息对比，以挖掘不同评估方法之间的差异性，实现指标数据信息的多角度分析，有效避免单一评估方法的片面性。
[0015]步骤S2中，利用公式分别计算指标横纵信息矩阵[U,V]，构造对应的指标横纵差异度矩阵[C
H
,C
Z
]；利用指标横向信息矩阵U计算出指标横向差异度矩阵C
H
，C
H
为H行的列向量(矩阵C
H
的行数与矩阵U的行数一致)；利用指标纵向信息矩阵V计算出指标纵向差异度矩阵C
Z
，C
Z
为Z行的列向量(矩阵C
Z
的行数与矩阵V的行数一致)；R
gl
表示第g组内组员l的元素，当计算C
H
时，R
gl
对应矩阵U第g行第l列元素，当计算C
Z
时，R
gl
对应矩阵V第g行第l列元素；其中，l表示组员l，C
g
表示第g组的差异度数值；T
W
表示组内差异值；R
g
表示第g组内的组员数值总和；R表示所有组的数值总和；M
g
表示第g组内的组员总数；G表示所有分组的总组数；
[0016]本专利技术步骤S2通过计算各指标横纵两个维度的差异度矩阵，合理的体现出指标之间的差异性，同时也反映了不同评估方法之间的指标认知信息，能够克服现有评估方法无法合理利用不同指标、不同层次上认知差异性的缺点，为项目评估打下夯实基础。步骤S3
中，每种评估方法在各指标上的权重值w
fi
的计算公式为：
[0017][0018]其中，w
fi
表示评估方法f在指标i上的权重；R
fi
表示评估方法f在指标i上的赋值；表示指标i纵向差异度的数值，表示评估方法f内指标差异度的数值，表示纵向差异度均值，δ表示差异度阈值系数。
[0019]该步骤结合上述所得指标横纵差异度矩阵，依据指标差异性驱动原则实现指标差异性赋权，不仅能够结合所评估项目的具体信息具体赋权，更能体现指标之间的差异性，同时也能更好地反映不同方法之间特有的指标认知信息，实现多种评估方法的群体智慧融合。
[0020]步骤S4中，评分F的计算公式为：其中，H表示相关评估方法的总数；Z表示最优指标集中所有指标的总数；w
fi
表示评估方法f在指标i上的权重；R
fi
表示方法f在指标z上的加权赋值。
[0021]该步骤建立了一种融合群体智慧的配网项目精准本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配网项目评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、结合配网项目数据，利用相关评估方法依次对配网中待立项的项目进行评估，并计算出每种评估方法所得到的每个指标的加权赋值结果，构造所有项目的指标横纵信息矩阵[U,V]，其中U表示指标横向信息矩阵，V表示指标纵向信息矩阵；S2、基于所述指标横纵信息矩阵[U,V]，计算出各项目指标之间的横纵差异度矩阵[C
H
,C
Z
]，其中C
H
表示指标之间的横向差异度矩阵，C
Z
表示指标之间的纵向差异度矩阵；S3、根据指标之间的横纵差异度矩阵[C
H
,C
Z
]，结合差异驱动评估原则，对各评估方法在各指标上的权重进行重新赋权，得到每种评估方法在各指标上的权重值w
fi
；S4、结合每种评估方法在各个指标上的权重，计算各立项项目对应的评分F，评估各立项项目的优先度。2.根据权利要求1所述的配网项目评估方法，其特征在于，步骤S1中，指标横纵信息矩阵[U,V]的表达式为：其中，Z表示最优指标集中所有指标的总数，矩阵U是横向信息矩阵，按照评估方法顺序排列，R
11
…
R
1Z
,R
21
…
R
2Z
,
…
,R
H1
…
R
HZ
依次为评估方法F1
‑
FH对应的所有指标的加权赋值，H表示相关评估方法的总数；信息矩阵V则是纵向信息矩阵，按照指标顺序排列，R
11
…
R
H1
,R
12
…
R
H2
,
…
,R
1Z
…
R
HZ
依次为所有指标所对应的H种方法的加权赋值；其中，最优指标集是指保留离差平方和结果S中不同类别之间相异度大于K1的指标后得到的指标集合，k表示聚类的类别，i、j表示每一个类别中所包含的指标，n表示每个类别中所包含的样本；K表示所有聚类类别的总数，M表示每一个类别中所包含的指标总数，N为样本总数；S
k
为第k个类别对应的离差平方和；表示样本n中第i个指标与第j个指标之间的余弦夹角cosθ
ij
数值，表示第k个类别内所有样本指标i,j之间的余弦夹角均值。3.根据权利要求1所述的配网项目评估方法，其特征在于，步骤S2中，利用公式结合指标横纵信息矩阵[U,V]，分别计算出对应的指标横...

【专利技术属性】
技术研发人员：戚沁雅，刘绚，安义，于宗超，蒙天骐，范瑞祥，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：