[发明专利]一种基于因子回归分析的配电网诊断指标分类方法

说明书

本发明公开了一种基于因子回归分析的配电网诊断指标分类方法，包括以下步骤：运用层次分析法将选取的配电网指标分为目标层、主要指标层、子指标层；对现状诊断指标样本数据进行因子分析得到现状诊断指标的公共因子；进行多元回归分析，进行共线性分析，删除冗余指标。本发明所提方法能够快速、准确地找出影响配电网诊断分析的关键性指标，并能够实现配电网关键性指标的分类，有助于提高诊断分析效率和准确度。

技术领域

本发明涉及配电网规划技术领域，尤其是一种基于因子回归分析的配电网诊断指标分类方法。

背景技术

在配电网现状诊断评估的过程中，可以收集到与评估相关的大量指标数据与直接运行数据。这些数据中包含着大量的信息，能够全面的反映各种指标对于现状电网评估的作用，但可以看出，大多数情况下，得到的指标类型复杂，相互之间存在一定的相关性，对评估工作的贡献程度也不尽相同。并且，一些评估对象不同的指标实际并没有体现影响配电网现状诊断的不同因素，而是配电网现状影响因素在不同方面的表现。因此，直接运用这些收集到的指标会影响评估模型的精度，忽略了数据挖掘与处理的重要性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于因子回归分析的配电网诊断指标分类方法，能够快速、准确地实现配电网指标的分类，有助于配电网诊断分析人员开展诊断分析工作。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

本发明提供了一种基于因子回归分析的配电网诊断指标分类方法，包括以下步骤：

运用层次分析法将选取的配电网指标分为目标层、主要指标层、子指标层；

对现状诊断指标样本数据进行因子分析得到现状诊断指标的公共因子；

进行多元回归分析，进行共线性分析，删除冗余指标。

进一步地，所述运用层次分析法将选取的配电网指标分为目标层、主要指标层、子指标层步骤之前，还包括指标归一化处理步骤：

配电网现状诊断评估的样本个数为q，指标个数为m，设效益型与成本型指标的集合为V₁和V₂，第i个样本的第j个指标值的Max-Min归一化结果为：

其中，x_ij和x_ij′分别为同趋势化前后的指标值；为指标映射归一化所能达到的最大值，为指标映射归一化所能达到的最小值，一般情况下

进一步地，所述指标归一化处理步骤之后，还包括：得到配电网诊断评估同趋势化的指标值后，在进行因子分析前，需再计算标准化的指标值x_ij″：

进一步地，所述运用层次分析法将选取的配电网指标分为目标层、主要指标层、子指标层，具体包括：

所述目标层为配电网现状诊断评估指标体系；所述主要指标层包括供电质量、电网结构、装备水平和供电能力；所述子指标层包括三相不平衡台区占比、电压合格率、电压越限用户占比、用户年平均停电次数、用户年平均停电时间、单线或单变占比、主变N-1台数通过率、线路N-1条数通过率、配电线路联络率、可转移负荷占比、供电半径、线路年限超过20年占比、主变年限超过20年占比、标准化配变占比、配电自动化覆盖率、智能电表覆盖率、智能巡检覆盖率、变电容载比、主变过载台数占比、线路过载条数占比、户均配变容量。

进一步地，所述对现状诊断指标样本数据进行因子分析得到现状诊断指标的公共因子，具体包括：

对标准化处理后的m个指标q个样本的标准化数据进行统计量检验计算；

计算样本相关矩阵R及其特征值，并进行降序排序；

选择使得累计方差贡献率大于第一设定值的前k个指标；