一種評估電網檢修方案的方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于計算機控制技術領域，特別是涉及一種評估電網檢修方案的方法。
【背景技術】
[0002] 電網是電力系統(tǒng)的實體網絡，是電網智能化的主要部分，其安全性與可靠性將會 直接影響電力傳輸?shù)姆€(wěn)定性。由于不同的地域條件、天氣情況、網絡拓撲和一些其他的因素 都會對電網運行產生不同的影響，因此需定期對電網進行檢修，以減小這些因素對電網運 行的影響。在對電網進行檢修前，必須做好充分的準備工作，制定完備的檢修方案，確保在 檢修期間，電網的各項業(yè)務不會受到影響。一個好的檢修方案會保證在檢修過程中，電網的 運行更為安全可靠。因此，在對電網進行檢修前，需要一套完備的檢修方案評估方法來對檢 修方案進行評估，以保證檢修方案的合理性，這將是檢修工作的一項必不可少的重要環(huán)節(jié)。 但目前存在的問題是評估指標混亂，并且評估方法不夠規(guī)范。

【發(fā)明內容】

[0003] 為了解決上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種評估電網檢修方案的方法。
[0004] 為了達到上述目的，本發(fā)明提供的評估電網檢修方案的方法包括按順序執(zhí)行的下 列步驟：
[0005] 步驟1)首先根據實際情況中的天氣情況、地理條件、電網拓撲、業(yè)務分布和人員 配備在內的因素確定影響電網檢修方案的各項指標；
[0006] 步驟2)采用主成分分析法從上述指標中提取出重要的m項指標作為關鍵指標，用 于對電網檢修方案進行評估；
[0007] 步驟3)利用上述關鍵指標建立決策樹模型，并對決策樹模型進行訓練；訓練所需 要的學習數(shù)據是將從事電力行業(yè)專家給出的實際情況因素轉化為具體量化指標獲得，然后 采用C4. 5決策樹模型定義學習數(shù)據中的各個變量，每個變量選取信息增益率最高者作為 當前選擇屬性，通過連續(xù)輸入大量學習數(shù)據反復執(zhí)行決策樹，最終獲得具有合理評估指標 的決策樹模型；在每次執(zhí)行決策樹模型后，采用后減枝方法，刪除對評估方案影響較小的指 標，以避免重復運算；
[0008] 步驟4)使用上述訓練完畢的決策樹模型對待評估的電網檢修方案進行評估，提 取待評估方案中的m項關鍵指標，輸入決策樹模型進行評估，當評估結果為不合理時，輸出 與該不合理節(jié)點最近的合理節(jié)點以供用戶參考。
[0009] 在步驟1)中，所述的指標包括：
[0010] 1. 1)檢修時的溫度：取值范圍為-20-50,數(shù)值代表溫度值，小于-20按-20取值， 大于50按50取值；該指標一般由天氣預報產生；
[0011] 1. 2)檢修時的濕度：取值范圍為0-100,數(shù)值代表濕度值；該指標一般由天氣預報 產生；
[0012] 1.3)檢修時的風力大小：取值范圍為0-12,0代表無風，12代表12級風及以上；該 指標一般由天氣預報產生；
[0013] 1.4)檢修時的下雨情況：取值范圍為0-4,0代表無雨，1代表小雨，2代表中雨，3 代表大到暴雨；該指標一般由天氣預報產生；
[0014] 1.5)檢修時的下雪情況：取值范圍為0-4,0代表無雪，1代表小雪，2代表中雪，3 代表大到暴雪；該指標一般由天氣預報產生；
[0015] 1. 6)檢修點的地理情況：取值范圍為0-2,0代表地勢平坦，1代表崎嶇丘陵，2代 表高山大河；
[0016] 1. 7)檢修開始時間：取值范圍為0-24,浮點數(shù)值，表示檢修開始的時間；
[0017] 1. 8)檢修預計持續(xù)時間：取值范圍為0-不限，浮點數(shù)值，以小時為單位，表示預計 檢修持續(xù)時間；
[0018] 1. 9)參與人員數(shù)量：取值范圍1-不限，表示參與檢修工作的人員數(shù)量；
[0019] 1. 10)參與人員平均工作年限：取值范圍0-40,浮點數(shù)值，表示參與檢修工作的人 員的平均工作年限；
[0020] 1. 11)參與人員和諧程度：取值范圍為0或者1 ;0代表參與檢修的人員關系不和 諧，1代表參與檢修人員關系和諧；
[0021] 1. 12)檢修點承載業(yè)務數(shù)量：取值范圍為0-不限，表示檢修點上承載的電網業(yè)務 數(shù)量；
[0022] 1. 13)檢修點承載業(yè)務平均重要度：賦值范圍為1-5,浮點數(shù)據，表示檢修點上承 載的電網業(yè)務的平均重要度；
[0023] 1. 14)是否為業(yè)務分配新的保護路徑：取值范圍為1或0,表示是否為檢修點上承 載的業(yè)務分配新的保護路徑；
[0024] 1. 15)是否將重要度大于m的業(yè)務分配到割邊、割點上：取值范圍為1或0,表示是 否將重要度大于m的業(yè)務分配到網絡拓撲上的割邊、割點上；
[0025] 1. 16)去除檢修點后增加的割邊數(shù)量：取值范圍為0-不限，表示去除檢修點后，網 絡拓撲增加的割邊數(shù)量；
[0026] 1. 17)去除檢修點后增加的割點數(shù)量：取值范圍為0-不限，表示去除檢修點后，網 絡拓撲增加的割點數(shù)量。
[0027] 在步驟2)中，所述的采用主成分分析法從上述指標中提取出重要的m項指標作為 關鍵指標的方法包括按順序執(zhí)行的下列步驟；
[0028] 步驟2. 1)指標數(shù)值歸一化：首先對各項指標的數(shù)值進行歸一化處理；
[0029] 步驟2. 2)計算各項指標數(shù)值平均值：之后計算各項指標對應數(shù)值的平均值：
[0031] 其中p為維數(shù)；
[0032] 步驟2. 3)計算協(xié)方差矩陣：隨后計算協(xié)方差矩陣，其中P為維數(shù)；
[0034] 步驟2. 4)計算矩陣特征值及特征向量：之后求出協(xié)方差矩陣的特征值λ i及對應 的特征向量a1;E的前m個較大的特征值λ λ 2彡…彡λ "彡〇就是前m個主成分對 應的方差，對應的單位特征向量就是主成分h上的載荷系數(shù)，則原變量的第i個主成分Fi 為：
[0036] 主成分的信息貢獻率用來反映信息量的大小，為：
[0038] 最終要選擇幾個主成分，即FI, F2…Fm中m的確定是通過方差累積貢獻率G(m)來 確定，為：
[0040] 當累積貢獻率大于用戶輸入閾值K時，就認為足夠反映原始變量的信息，對應的m 即為抽取的前m個主成分即m項指標；
[0041] 步驟2. 5)輸出主成分：即待評估方案若合理，輸出符合檢修條件的m項指標；若 評估結果為不合理，輸出與待評估方案中最接近的合理的m項指標。
[0042] 本發(fā)明提供的評估電網檢修方案的方法的效果：首先建立評估電網檢修方案的指 標體系，之后對該指標體系進行主成分分析，提取出關鍵指標，最后通過關鍵指標建立決策 樹模型，并利用模型對電網檢修方案進行合理評估。本發(fā)明方法能夠減少評估中的比較次 數(shù)，簡化評估過程，有利于建立檢修方案知識庫。
【附圖說明】
[0043] 圖1為本發(fā)明提供的評估電網檢修方案的方法流程圖。
[0044] 圖2為本發(fā)明提供的評估電網檢修方案的方法中所采用的降維方法流程圖。
【具體實施方式】
[0045] 下面結合附圖和具體實施例對本發(fā)明提供的評估電網檢修方案的方法進行詳細 說明。
[0046] 本發(fā)明提出的評估電網檢修方案的方法是：根據天氣情況、地理條件、電網拓撲、 業(yè)務分布、人員配備等因素建立一套完備的電網檢修方案的指標體系；根據提出的指標體 系和已有的檢修方案評估結果，提出關鍵指標；根據關鍵指標建立模型，并通過已有的檢修 方案評估結果進行學習，最終給出評估方法。
[0047] 如圖1所示，本發(fā)明提供的評估電網檢修方案的方法包括按順序執(zhí)行的下列步 驟：
[0048] 步驟1)首先根據實際情況中的天氣情況、地理條件、電網拓撲、業(yè)務分布和人員 配備在內的因素確定影響電網檢修方案的各項指標；
[0049] 步驟2)采用主成分分析法從上述指標中提取出重要的m項指標作為關鍵指標，用 于對電網檢修方案進行評估；
[0050] 由于步驟1)中確定的指標過于龐大繁瑣，但有些指標在評估電網檢修方案時并 不重要，因此需要對上述指標進行降維；
[0051] 步驟3)利用上述關鍵指標建立決策樹模型，并對決策樹模型進行訓練；訓練所需 要的學習數(shù)據是將從事電力行業(yè)專家給出的實際情況因素轉化為具體量化指標獲得，然后 采用C4. 5決策樹模型定義學習數(shù)據中的各個變量，每個變量選取信息增益率最高者作為 當前選擇屬性，通過連續(xù)輸入大量學習數(shù)據反復執(zhí)行決策樹，最終獲得具有合理評估指標 的決策樹模型；在每次執(zhí)行決策樹模型后，采用后減枝方法，刪除對評估方案影響較小的指 標，以避免重復運算；
[0052] 步驟4)使用上述訓練完畢的決策樹模型對待評估的電網檢修方案進行評估，提 取待評估方案中的m項關鍵指標，輸入決策樹模型進行評估，當評估結果為不合理時，輸出 與該不合理節(jié)點最近的合理節(jié)點以供用戶參考。
[0053] 在步驟1)中，所述的指標包括：
[0054] 1. 1)檢修時的溫度：取值范圍為-20-50,數(shù)值代表溫度值，小于-20按-20取值， 大于50按50取值。該指標一般由天氣預報產生；
[0055] 1. 2)檢修時的濕度：取值范圍為0-100,數(shù)值代表濕度值。該指標一般由天氣預報 產生；
[0056] 1.3)檢修時的風力大?。喝≈捣秶鸀?-12,0代表無風，12代表12級風及以上。 該指標一般由天氣預報