[发明专利]电网交叉补贴规模影响因子筛选方法

说明书

本发明公开了一种电网交叉补贴规模影响因子筛选方法。影响电网企业交叉补贴规模的因子存在复杂的结构特性，无法使用简单的数学模型或传统统计学方法进行优化。本发明采用的技术方案包括：1)由于影响交叉补贴规模的变量存在复杂的层级关系，应用层级树作为影响因子分组分类形式；2)每个终端节点包含一个影响因子；3)每个影响因子的计分以其上溯根节点的深度向量为依据；4)对于重叠的影响因子独立计分并优化；5)基于影响因子的计分向量，对弹性网络的估计公式进行校正；6)参数估计的交叉检验。本发明可对电网交叉补贴规模影响因子进行高效的筛选，以利于应用在交叉补贴规模预测和成本管控。

技术领域

本发明属于电网交叉补贴规模预测领域，具体地说是一种基于优化层级树-弹性网络的电网交叉补贴规模影响因子筛选方法。

背景技术

我国居民电价约为工业电价的90％以下，而世界上大多数国家居民电价高于工业电价，平均约为工业电价的1.5倍。而不合理的是，我国电价长期存在工商业用户补贴居民用电的补贴形式。随着我国电力体制改革的推进，首先影响到的必然是用电量大、电压等级高的工商业用户。由此带来的是来自工商业补贴来源的丢失，将造成电网企业较大的损失，这就要求尽快出台改革配套的交叉补贴的新机制。

通过对影响交叉补贴的各类动态子因素的研究，建立电价交叉补贴动态影响因素库。建立交叉补贴各影响因素的动态预测模型，识别输配电价改革不同阶段的关键影响因素是一件亟待解决的课题。然而，影响交叉补贴规模的因素众多，对于预测模型的准确度和推广度不利。选择合适的统计学变量筛选方法因此显得必需。

在很多领域的研究中，包括电力经济学在内，其所涉及的高维变量存在着等级从属关系。有着类似属性的变量往往会被同时选中或者同时移除。在筛选这类变量时，将这种关系考虑在内，而非将其作为相互独立、毫无关系的变量，对于提高预测模型准确性有着不可忽视的影响。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种基于优化层级树-弹性网络的电网交叉补贴规模影响因子筛选方法，其在弹性网络elastic net的基础上，根据变量属性关系，对于电网领域存在的重叠变量进行等级评分系统和参数估计的优化，以修正变量筛选的效率和准确度。

为此，本发明采用如下的技术方案：电网交叉补贴规模影响因子筛选方法，其包括步骤：

1)由于影响交叉补贴规模的变量存在复杂的层级关系，应用层级树作为影响因子分组分类形式；

2)每个终端节点包含一个影响因子；

3)每个影响因子的计分以其上溯根节点的深度向量为依据；

4)对于重叠的影响因子独立计分并优化；

5)基于影响因子的计分向量，对弹性网络的估计公式进行校正；

6)参数估计的交叉检验。

作为上述技术方案的补充，在构建的层级树中，对于任意一个的终端节点(第i个终端节点，对应着影响因子X_i)，其所对应的所有上溯分类序列的深度向量作为其在层级树中的位置信息，则第i个影响因子X_i的深度向量为定义一个二元向量为实数集合，使得对于l＝1，…，p-1(p为影响因子总数)，则二元向量V_i的第l个元素为：

在此基础上，对于任意X_i定义层级分数s_i：

此处τ和α均是符号为正的常数，这些分数s_i的上限为：