风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法、智能选址方法技术

本发明专利技术涉及一种风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法、智能选址方法。本发明专利技术适用于风电场宏观选址技术领域。本发明专利技术要解决的技术问题是：提供一种风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法、智能选址方法。本发明专利技术所采用的技术方案是：一种风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法，其特征在于：随机生成若干坐标点，获取各坐标点下各风电场宏观选址指标因子的适宜性指标，以及对应的建设适宜性等级；构建训练样本集，训练样本集中各训练样本与各坐标点对应，每个训练样本分别对应一条路径，路径上各节点对应相应的适宜性指标，该路径终点对应相应坐标点下的建设适宜性等级；基于训练样本集，运用改进的Ant

【技术实现步骤摘要】
风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法、智能选址方法


[0001]本专利技术涉及一种风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法、智能选址方法。适用于风电场宏观选址


技术介绍

[0002]风能是一种投资周期短、资源丰富、投资效益佳的绿色能源，对于能源与环境问题的缓解起到至关重要的作用。作为风电开发前期的基础性工作，风电场宏观选址不仅关系到投资企业的经济效益，而且对当地风电产业以及区域经济的可持续发展都具有重要的意义。
[0003]现有的技术常针对单一的评价指标进行研究，如风能资源、地形条件、交通状况等。有的研究风电场宏观选址需考虑的因素，如风能资源、地形条件及土地利用等，但并未采用任何方法对选址方案进行评估决策。有的学者利用层次分析法或改进的层次分析法来进行风电场宏观选址研究，但各指标的重要性强弱常依赖于专家意见，导致选址结果因主观性较强而存在争议。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法、智能选址方法。
[0005]本专利技术所采用的技术方案是：一种风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法，其特征在于：
[0006]随机生成若干坐标点，获取各坐标点下各风电场宏观选址指标因子的适宜性指标，以及各坐标点对应的由专家给出的建设适宜性等级；
[0007]构建训练样本集，训练样本集中各训练样本与各坐标点一一对应，每个训练样本分别对应一条路径，路径上各节点分别对应相应坐标点下各风电场宏观选址指标因子的适宜性指标，该路径终点对应相应坐标点下的建设适宜性等级；
[0008]基于训练样本集，运用改进的Ant
‑
Miner算法挖掘得到风电场宏观选址适宜性划分规则。
[0009]对挖掘得到的风电场宏观选址适宜性划分规则进行优化，包括：
[0010]通过将规则前项中风电场宏观选址指标因子的节点逐点进行移除，计算移除后的规则质量，并与移除前的规则比较，保留规则质量较高的规则；
[0011]重复上述操作，直至规则中仅剩一个指标因子节点或移除任一节点都无法提高分类规则的规则质量为止。
[0012]所述规则质量Q采用如下公式：
[0013][0014]式中，Q表示规则质量，TP表示训练样本集中与分类规则的规则前项(指上一次循环得到并保留的规则集)和规则后项(本次循环得到并保留的规则集)完全一致的样本个数；FP表示训练样本集中与分类规则的规则前项一致但规则后项不一致的样本个数；FN表示训练样本集中与分类规则的规则前项不一致但规则后项一致的样本个数；TN表示训练样本集中与分类规则的规则前项和规则后项完全不一致的样本个数。
[0015]采用基于密度和样本数的启发式函数构建方法对Ant
‑
Miner算法进行改进优化，如下式所示
[0016][0017]式中，η
ij
为Ant
‑
Miner算法启发式函数；majority_class(Tij)表示在满足与Tij类相符的实例中占有最多类型的实例数目；Trainingset表示训练集中的样本总数。
[0018]包括：
[0019](1)信息素的初始化，对所有选址适宜性因子节点给予相同的信息素浓度：
[0020][0021]式中，a表示选址适宜性因子的总个数，bi表示选址适宜性因子取值的总个数，t表示算法流程的循环序号；
[0022](2)模拟蚂蚁走过节点释放信息素与信息素挥发的更新，通过以下公式来表达：
[0023][0024]式中，ρ表示信息素的挥发速率，用来对信息素的挥发速度进行控制；Q是分类规则的质量，t是算法流程的循环序号。
[0025](3)模拟蚂蚁未走过节点信息素挥发的更新，通过模拟信息素的挥发来表达：
[0026][0027]式中，a表示选址适宜性因子的总个数，bi表示选址适宜性因子IndexFactor
i
取值的总数目，t是算法流程的循环序号。
[0028]所述风电场宏观选址指标因子包括风速、风功能密度、起伏度、坡度、土地利用、交通条件和地质情况。
[0029]一种风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘装置，其特征在于，包括：
[0030]第一模块，用于随机生成若干坐标点，获取各坐标点下各风电场宏观选址指标因
子的适宜性指标，以及各坐标点对应的由专家给出的建设适宜性等级；
[0031]第二模块，用于构建训练样本集，训练样本集中各训练样本与各坐标点一一对应，每个训练样本分别对应一条路径，路径上各节点分别对应相应坐标点下各风电场宏观选址指标因子的适宜性指标，该路径终点对应相应坐标点下的建设适宜性等级；
[0032]第三模块，用于基于训练样本集，运用改进的Ant
‑
Miner算法挖掘得到风电场宏观选址适宜性划分规则。
[0033]一种风电场宏观智能选址方法，其特征在于：
[0034]在待选址区域内随机生成若干坐标点，获取各坐标点下各风电场宏观选址指标因子的适宜性指标；
[0035]将各坐标点下各风电场宏观选址指标因子的适宜性指标代入权利要求1～4任意一项所述风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法挖掘得到的选址适宜性划分规则得到各坐标点的建设适宜性等级；
[0036]基于待选址区域内各坐标点的建设适宜性等级，确定该待选址区域的风电场建设区块。
[0037]一种风电场宏观智能选址装置，其特征在于，包括：
[0038]模块Ⅰ，用于在待选址区域内随机生成若干坐标点，获取各坐标点下各风电场宏观选址指标因子的适宜性指标；
[0039]模块Ⅱ，用于将各坐标点下各风电场宏观选址指标因子的适宜性指标代入所述风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法挖掘得到的选址适宜性划分规则得到各坐标点的建设适宜性等级；
[0040]模块Ⅲ，用于基于待选址区域内各坐标点的建设适宜性等级，确定该待选址区域的风电场建设区块。
[0041]一种存储介质，其上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现所述挖掘方法的步骤或所述智能选址方法的步骤。
[0042]一种规则挖掘设备，具有存储器和处理器，存储器上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现所述挖掘方法的步骤。
[0043]一种智能选址设备，具有存储器和处理器，存储器上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现所述智能选址方法的步骤。
[0044]本专利技术的有益效果是：本专利技术利用各坐标点下各风电场宏观选址指标因子的适宜性指标和建设适宜性等级构建样本路径，运用改进的Ant
‑
Miner算法从样本中挖掘风电场宏观选址适宜性划分规则，充分利用客观的数据信息，弥补现有风电场宏观选址方法对各影响因素权重的确定主观性强等问题，在此基础上，找到风电场宏观选址的最佳方案本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法，其特征在于：随机生成若干坐标点，获取各坐标点下各风电场宏观选址指标因子的适宜性指标，以及各坐标点对应的由专家给出的建设适宜性等级；构建训练样本集，训练样本集中各训练样本与各坐标点一一对应，每个训练样本分别对应一条路径，路径上各节点分别对应相应坐标点下各风电场宏观选址指标因子的适宜性指标，该路径终点对应相应坐标点下的建设适宜性等级；基于训练样本集，运用Ant
‑
Miner算法挖掘得到风电场宏观选址适宜性划分规则。2.根据权利要求1所述的风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法，其特征在于，对挖掘得到的风电场宏观选址适宜性划分规则进行优化，包括：通过将规则前项中风电场宏观选址指标因子的节点逐点进行移除，计算移除后的规则质量，并与移除前的规则比较，保留规则质量较高的规则；重复上述操作，直至规则中仅剩一个指标因子节点或移除任一节点都无法提高分类规则的规则质量为止。3.根据权利要求2所述的风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法，其特征在于，所述规则质量Q采用如下公式：式中，Q表示规则质量，TP表示训练样本集中与分类规则的规则前项和规则后项完全一致的样本个数；FP表示训练样本集中与分类规则的规则前项一致但规则后项不一致的样本个数；FN表示训练样本集中与分类规则的规则前项不一致但规则后项一致的样本个数；TN表示训练样本集中与分类规则的规则前项和规则后项完全不一致的样本个数。4.根据权利要求1所述的风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法，其特征在于：采用基于密度和样本数的启发式函数构建方法对Ant
‑
Miner算法进行改进优化，如下式所示式中，η
ij
为Ant
‑
Miner算法启发式函数；majority_class(Tij)表示在满足与Tij类相符的实例中占有最多类型的实例数目；Trainingset表示训练集中的样本总数。5.根据权利要求1所述的风电场宏观选址适宜性划分规则挖掘方法，其特征在于，包括：(1)信息素的初始化，对所有选址适宜性因子节点给予相同的信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：史涵，陈海涛，高红旗，叶燕萍，徐景涛，郑淑倩，周弈，
申请(专利权)人：浙江华东测绘与工程安全技术有限公司，
类型：发明
国别省市：