[发明专利]一种基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评价方法

说明书

技术领域

本发明属于智能电网技术领域，特别涉及一种基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评价方法。

背景技术

智能电网为未来电网的发展指明了方向，科学准确地评价智能电网总体发展建设水平、衡量不同区域电网智能化的差异化程度势在必行。

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)和聚类分析(ClusterAnalysis)是现代多元统计分析学科中处理多变量、高维度系统最方便快捷的方法之一。主成分分析是一种把系统中的多个变量(指标)转化为几个综合指标的统计分析方法，聚类分析是一种根据研究对象特征对研究对象进行分类的多元分析技术。上述两种方法已广泛应用于电力系统负荷预测、同调机群识别和输电网规划方案决策等众多研究方向。

目前，针对于智能电网建设评价方法的研究主要集中于运用动态综合评价法嫡权法和生产函数法等评价方法对智能电网整体进行评估，但是运用主成分分析与聚类分析相结合的方法对智能电网建设阶段进行综合评估的研究还是略显不足。另外，现阶段对智能电网的研究主要集中在以“智能电网”为基础的的其他领域(诸如效益等)的评价上，对智能电网的建设阶段的研究较少。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理、计算过程简易且计算结果可靠性高的基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评价方法。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评价方法，包括以下步骤：

步骤1、建立或选用普遍认可的智能电网建设综合评价指标体系；

步骤2、对评价对象关于评价指标体系中的各个指标原始数据进行标准化处理，得出各个指标数据的正态标准化数值；

步骤3、对正态标准化处理后的指标数据进行PCA可行性检验，若通过检验，则依据标准化后的指标数据构建相关系数矩阵并求解该矩阵的特征值和特征向量，根据特征向量，生成主成分表达式；若检验结果不可行，则返回步骤1重新建立智能电网建设综合评价指标体系；

步骤4、判断各个主成分之间是否已去除相关性，若已去除，则计算各个主成分方差贡献率和累积方差贡献率并根据累积方差贡献率确定主成分个数；若尚未去除，则返回步骤2重新计算各个指标数据的正态标准化数值；

步骤5、构造主成分综合评价指标函数，给出各个主成分以及综合评价结果；

步骤6、依据主成分因子负载矩阵，对智能电网综合评价指标进行聚类分析。

而且，所述步骤1的具体评价指标包括：发电侧清洁电源利用率、单位发电量一氧化碳排放量、间歇性电源新增调峰容量率、分布式电源接入率、风电及光电接入能力；电网综合网损下降率、电网储能利用率、动态增容装置髓盖率、特高压线路输电占有率；插入式电动汽车低谷充电率、电动汽车需求侧管理参与率、可控负荷比例、智能电表普及率。

而且，所述步骤2的具体方法为：

根据公式i＝1,2；k＝1,2,…,n计算各个指标的正态标准化数值，