一种调度控制系统不完整数据参数的估计方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机领域，特别是指一种调度控制系统不完整数据参数的估计方法 和装置。
【背景技术】
[0002] 电力调度控制系统实现对实时运行的电力系统进行数据采集、监视、控制和安全 分析功能，是电力调度最重要的系统。但是调度控制系统采集的数据中普遍存在数据缺失 的问题，比如SCADA、WAMS系统采集现场数据的缺失问题。因此对缺失数据的准确的填补， 获得高质量的数据，就显得尤为重要。在缺失数据填补方法中，多重填补法占据重要的地 位。多重填补法通过填充方法得到多个完整的数据集进行数据分析，并将结果综合分析产 生推断，反映了缺失数据带来的不确定性和增加了估计的效率。
[0003] 但是MultipleImputation(简称MI，多重填补）中也存在技术挑战，即如何进行 有效的填补。目前，缺失值是从联合后验分布中抽取，但对于多变量数据以及非线性关系等 情况要实现这一点也是不易的。比如，在MI中常用到ExceptionMaximization(简称EM， 最大期望算法）算法进行整体数据参数（比如均值和方差矩阵）估计，之后又提出了ECM 算法、ECME算法等，但这些算法容易陷入局部最优解，并且迭代速度较慢。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明的目的在于提出一种调度控制系统不完整数据参数的估计方法 和装置，能够估计不完整数据参数，得到准确的数据参数，从而获得缺失数据的估计值。
[0005] 基于上述目的本发明提供的调度控制系统不完整数据参数的估计方法，包括步 骤：
[0006] 确定需要估计的数据参数；
[0007] 根据确立的数据参数，建立估计模型；
[0008] 根据估计模型利用混沌映射确定数据参数的初始值；
[0009] 根据确定的初始值和估计模型，对数据参数按照进化规则做进化操作，直到迭代 进化得到最优估计值。
[0010] 可选地，所述确定需要估计的数据参数是对调度控制系统进行数据采集，然后将 采集的数据通过对数似然函数得到待估计参数。
[0011] 进一步地，所述对调度控制系统进行数据采集包括假设调度控制系统采集的数据 为数据集Y，Y有K个属性，属性值可看作K个随机变量Xi，X2，…，Χκ，并且满足K维正态分 布；数据集Υ中含有缺失数据，记Υ= (Υ^，Υ_)，为无缺失值的数据集合，Υ_为有数据 缺失的数据集合；通过完整的数据集中每一列的数据得到相应随机变量Xi，X2，…，\的 上下界，并记作[mini,maxj(i= 1，2,…，K) 0
[0012] 进一步地，所述将采集的数据通过对数似然函数得到待估计参数是待估计参数以 包含参数的对数似然函数作为目标函数：设待估计参数Θ为数据的均值μ和协方差矩阵 Σ，记作θ= (μ,Σ);含有待估计参数Θ的对数似然函数如下：
[0013]
[0014] 其中，μ= (μμ2,…，μκ)为均值向量，表示各变量的均值；Σ= (σd为变 量（XdX2,…，Χκ)的协方差矩阵；Xi表示数据记录i(i= 1，2,…，η)对应变量的向量，η为 数据记录的个数。
[0015] 进一步地，所述根据确立的数据参数建立估计模型是根据对数似然函数极大化原 贝1J，可将原问题转化为带约束条件的单目标优化问题；其约束条件模型如下：
[0016]
[0017]
[0018] 进一步地，所述根据估计模型利用混沌映射确定数据参数的初始值是按照下式 logistic映射方程，得到一组混纯随机数，记作y2,…，yn;
[0019]yn+i=vyn(l-yn)n= 1, 2,···, °°
[0020] 其中，其中71在（0，1)内随机取0.5以外的值，v在区间（0,4]内取值；
[0021 ] 然后，按K个数为一组，将混沌随机数yi，y2，…，yn分为m组，记为（yn，…，y1K)，… ，（ymi，…，ymii);根据参数约束条件min#μAmax;，i= 1，2,…，K，将m组混纯随机数按 照下式映射到参数空间，生成参数；
[0022] Hji=y^X(maXi-mirii) +mini,i= 1, ···,K；j= 1, ···,m
[0023] 得到参数均值（μn, ···,μ1K), ···, (μη1, ···,μηΚ)，将均值填充求方差得到参数 θ2，…，θη;则参数Θ。，Θ:，θ2，…，θη可组成参数群，将其代入目标函数f(9)，进行 验证，得到每个参数的适应情况。
[0024] 进一步地，所述根据确定的初始值和估计模型对数据参数按照进化规则做进化操 作包括：首先根据遗传算法中的进化思想，保留目标函数值较高的参数，淘汰目标函数值较 低的参数，对部分参数进化，并且保持参数的数量不变；然后保留下来的参数个体进行交 叉、变异操作。
[0025] 进一步地，所述的交叉的操作进化过程为：设P。为交叉概率，参数种群中含有m个 参数个体，从参数种群中选取mDP。个染色体进行交叉操作；假设Θθ2，…，θη表示参 数种群的父代，将其随机选择两个参数θΘ，组成交叉对，记作（θΘ卩，i，je(1，2,… ，m)且i乒j;
[0026] 所述变异的操作进化过程为：设Θ1是某代参数种群中的一个个体，其中均值为 (μη，···，μ?Κ)，μ# [minpmax』；在（1，2，···，Κ)中随机选择r，按下式进行变异，贝lj变异 后的均值为（μn，…，μ'y…，μlK)，可得到变异后的参数Θ/ ;
[0027]
[0028] 式中，为产生均匀分布的随机函数，产生一个随机数；
ne[0，1]为一个随机数，g为变异最大代数，g为当前变异代数， β是决定非一致性程度的参数。
[0029] 进一步地，所述的直到迭代进化得到最优估计值是判断是否满足迭代终止条件， 若满足则终止迭代，得到最优估计值；若不满足，则继续根据确定的初始值和估计模型对数 据参数按照进化规则做进化操作；
[0030] 其中，迭代终止条件为最优目标函数值连续1次不变或者变化范围小于值α，即 ?，其中fT为迭代循环了i次后最优参数对应的目标函数值；1取值为为10-20，α取值范围为[10 5, 10 3]。
[0031] 另外，本发明还提出了一种调度控制系统不完整数据参数的估计装置，包括：
[0032] 数据预处理单元，用于确定需要估计的数据参数；
[0033] 模型建立单元，用于根据确立的数据参数，建立估计模型；
[0034] 初始值获取单元，用于根据估计模型利用混沌映射确定数据参数的初始值；
[0035] 迭代单元，用于根据确定的初始值和估计模型，对数据参数按照进化规则做进化 操作，直到迭代进化得到最优估计值。
[0036] 从上面所述可以看出，本发明提供的调度控制系统不完整数据参数的估计方法和 装置，通过确定需要估计的数据参数；根据确立的数据参数，建立估计模型；根据估计模型 利用混沌映射确定数据参数的初始值；根据确定的初始值和估计模型，对数据参数按照进 化规则做进化操作，直到迭代进化得到最优估计值。从而，所述调度控制系统不完整数据参 数的估计方法和装置可以获得准确地不完整数据集的参数，大幅度加快数据迭代的速度。
【附图说明】
[0037]图1为本发明实施例中调度控制系统不完整数据参数的估计方法的流程示意图；
[0038]图2为本发明另一实施例中调度控制系统不完整数据参数的估计方法的流程示 意图；
[0039]图3为本发明实施例中调度控制系统不完整数据参数的估计装置的结构示意图；
[0040] 图4为ΕΜ算法与本发明估计参数过程的示意图。
【具体实施方式】
[0041] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照 附图，对本发明进一步详细说明。
[0042] 在本发明的一个实施例中，根据图1中所示的调度控制系统不完整数据参数的估 计方法的流程示意图，所述调度控制系统不完整数据参数的估计方法包括：
[0043] 步骤101，确定需要估计的数据参数。
[0044] 较佳地，所述的数据参数以包含参数的对数似然函数作为目标函数。
[0045] 步骤102,根据确立的数据参数，建立估计模型。
[0046] 在实施例中，通过已有样本数据获得参数的相应约束条件，由目标函数和约束条 件共同构成估计模型。
[0047] 步骤103,根据估计模型利用混沌映射确定数据参数的初始值。
[0048] 优选地，初始值的确定可以根据约束条件首次给出一组在约束条件内均匀分布的 参数，然后求每个参数相对应的目标函数值。
[0049] 步骤104,根据确定的初始值和估计模型，对数据参数按照进化规则做进化操作， 直到迭代