[发明专利]一种基于数据驱动的配电设备利用率评估的方法及系统

权利要求书

1.一种基于数据驱动的配电设备利用率评估的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、获取待评估配电网历史数据；

S2、基于待评估配电网历史数据进行设备利用率指标计算；

S3、数据处理及关键影响因素挖掘；

S4、将S3的关键影响因素向量特征图方阵作为深度卷积神经网络的输入，实现预测模型输入数据降维；将S2的三类设备利用率评估指标作为深度神经网络的输出变量，生成训练样本集和测试样本集；

S5、优化卷积神经网络模型超参数，在模型中通过调整CNN训练中的学习速率α优化预测模型性能，避免学习速率设置过小影响模型训练效率，过大给模型训练带来的不稳定性，训练卷积神经网络预测模型，得到优化后的预测模型；

S6、将目标年配电分区的关键要素取值输入S5所得模型，得到设备利用率指标预测值；

S7、建立多层次对标模式，进行配网分区在目标年份下的在役设备和退役设备预测结果横向对标和纵向对标相结合的多层次对标评价；

所述基于待评估配电网历史数据进行设备利用率指标计算包括了：

分别定义在役设备利用率、退役设备全寿命周期利用率指标，应用熵权法计算各配电分区在不同评估年份下的设备综合利用率指标；

所述分别定义在役设备利用率、退役设备全寿命周期利用率指标，应用熵权法计算各配电分区在不同评估年份下的设备综合利用率指标包括：

S21、计算在役设备利用率指标可定义为设备实际发出或输送电量与理论发出或传输电量的比值：

式(1)中，η_in为在役运行类设备利用率；E_in在役运行类设备在评估周期内的实际总电量；S_N为在役运行类设备总额定容量；T为给定的评估时间周期；Eⁱ为第i台在役运行设备在评估周期内的实际电量；为第i台在役运行设备额定容量；n_in为在役运行设备总数；

S22、计算退役设备全寿命周期利用率定义为寿命周期内设备实际与理论载流量的比值：

式(2)中，η_re为退役类设备全寿命周期利用率；E_re为退役类设备在全寿命期间内实际总电量值；T_d为退役类设备设计寿命；为第i台退役设备在全寿命周期内的实际电量；为第i台退役设备额定容量；n_re为退役设备总数；

S23、采用熵权法用于求取在给定统计周期内指定配电区域的设备综合利用率评价指标，具体步骤如下：

S230、计算各配电台区在役运行设备和退役设备在评估年份内的设备利用率指标取值；

S231、构建设备利用率评价指标矩阵：

D＝(d_ij)_bxm＝(D₁,D₂,...D_i，...D_m)         (3)

式(3)中，b为待评估配电区域的配电台区数量；m为评价设备类别的类别数，这里指在役设备和退役设备两类设备；D为由b×m个指标取值构造的指标矩阵；D_i为指标矩阵中第i类设备类型的设备利用率评价指标列向量，即b个配电台区的第i个评价指标组成的列向量；d_ij为第i个配电台区的第j个评价指标值；

S232、计算评价指标熵值，第j个评价指标熵值计算公式如(4)所示：

式(4)、式(5)中，k＝1/ln(b)，b为待评估配电区域的配电台区数量，d_ij为第i个配电台区的第j个评价指标值，即p_ij是第i个配电台区的第j个评价指标的得分相对于所有台区在该指标上得分的占比；

S233、计算评价指标熵权，第j个评价指标熵权的计算公式如(6)所示：

式(6)中，1-e_j为第j个评价指标的离散程度，b为待评估配电区域的配电台区数量，e_j为第j个评价指标熵值；

S234、计算配电设备利用率目标值，第i个配电台区在评估年份内的设备综合利用效率指标η_i计算如(7)所示：

式(7)中，b为待评估配电区域的配电台区数量，W_j为第j个评价指标熵权，p_ij是第i个配电台区的第j个评价指标的得分相对于所有台区在该指标上得分的占比。