初始值。
[0091] 迭代单元304,能够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。较佳地，迭代单元304对数据参数进行迭代进化， 当满足终止条件时，终止迭代，得到最优估计值。
[0092] 需要说明的是，所述调度控制系统不完整数据参数的估计装置各单元的执行步骤 已在上面估计方法的各种实施例中进行了详细的说明，在此不做重复论述。
[0093] 值得说明的是，为了验证本发明所提出方法的可行性和有效性，采用Matlab和 SAS软件进行仿真研究。本发明中用到从SCADA系统采集到的某变电站的符合正态分布的 电力的数据，该数据有8个属性。选取的数据为完整数据，分别用不同的填补算法对数据进 行填充，比较不同算法间的填充结果。
[0094] 为了验证本发明算法的性能，将其参数估计过程与基于EM算法估计参数的过程 进行了仿真比较。其中，在本发明的参数估计过程中，将参数群规模定为100,交叉概率P。 =〇. 8,变异概率P"= 0. 06。通过两种算法分别估计缺失数据的均值和协方差矩阵，其中 均值情况如表1所示。通过每个属性所对应的均值可以发现，与EM算法相比，本发明估计 的均值更接近于实际值，更准确。
[0095] 表1实际数据平均值与填补后的数据平均值
[0096]
[0097] 另外，EM算法和本发明迭代过程如图4所示。由图可知，EM算法在计算目标函数 最优解过程中产生了局部最优解，并且迭代的速度缓慢，共迭代了 198次，而且每代与前一 代之间目标函数值变化比较小。而本发明在计算目标函数值时，较容易跳出局部最优解，可 以获得全局最优的参数；而且在迭代过程中，存在跳变的可能，大大加快了迭代的速度，本 发明算法的迭代次数为131次。
[0098] 因此，相对于EM算法估计参数，本发明以参数验证方法结合遗传算法中的进化思 想，扩大了参数Θ估计的范围，在求解数据参数问题中，容易跳出局部收敛情况得到全局 最优解，并且具有更好的收敛性和收敛速度。
[0099] 综上所述，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，创造 性地提出了直接将有效参数值代入参数估计函数通过参数进化的方法对不完整数据集进 行参数估计；并且，将在约束条件的全局范围内产生一组随机参数作为初始参数，然后利用 带有精英保留策略的遗传算法进行最优参数的求解；还有，调度控制数据的分布主要为正 态分布，在估计数据参数时，本发明将数据的对数似然函数作为估计模型，其中均值和方 差矩阵作为参数，通过产生一组全局的参数来寻找较优的参数，从而估计的参数与实际值 非常相近，估计的缺失数据能够接近真实值，大大提高了参数的准确性；而且，具有更好的 收敛性和收敛速度；与此同时，获取最优参数估计值的速度更快；最后，整个所述的调度控 制系统不完整数据参数的估计方法和装置简便、紧凑，易于实现。
[0100] 所属领域的普通技术人员应当理解：以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并 不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均 应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种调度控制系统不完整数据参数的估计方法，其特征在于，包括步骤： 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浊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。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，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。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，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,…，而，并且满足K维正态分布；数据集Y中含有缺失数据，记Y=化bs，YmJ，Y"bs为 无缺失值的数据集合，Ymu为有数据缺失的数据集合；通过完整的数据集Y中每一列的数 据得到相应随机变量Xi,Xz,…，Xk的上下界，并记作虹ini,maxj(i= 1，2,…，K)。4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，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W包含参数的对数似然函数作为目标函数：设待估计参数0 为数据的均值y和协方差矩阵X，记作0 = (ii，X);含有待估计参数0的对数似然函 数如下：其中，y=Ui,ii2,…，为均值向量，表示各变量的均值；S= (0。）为变量 化，乂2,'''，Xk)的协方差矩阵；Xi表示数据记录i(i= 1，2,-",n)对应变量的向量，n为数 据记录的个数。5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，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则，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：6. 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据估计模型利用混浊映射确定数 据参数的初始值是按照下式logistic映射方程，得到一组混浊随机数，记作yi，72,…，y。； Yn+l=vyn(I-Yn)n= 1, 2, ???, °° 其中，其中yi在（0,1)内随机取0. 5W外的值，V在区间化4]内取值； 然后，按K个数为一组，将混浊随机数yi，72,…，y。分为m组，记为（y……，yj，… ，bmi，…，y"iK);根据参数约束条件Jimaxi,i= 1，2,…，K，将m组混浊随机数按 照下式映射到参数空间，生成参数； yJi=yJiX(maXi-mini)+mini,i= 1, ???,K；j= 1,---,m 得到参数均值（y11，…，WlK)，…，Uml，…，^mK)，将均值填充求方差得到参数 0 1，02,…，0m;则参数0。，0 1，02,…，0m可组成参数群，将其代入目标函数f(0)，进行 验证，得到每个参数的适应情况。7. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，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。8. 根据权利要求7所述的方法，其特征在于，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m□P。个染色体进行交叉操作； 假设0 1，0 2,…，0m表示参数种群的父代，将其随机选择两个参数0 1，0，组成交叉对，记 作（目i，目.j)，i，jE(1, 2,…，m)且i声j; 所述变异的操作进化过程为：设0 1是某代参数种群中的一个个体，其中均值为 虹in.j，maxj];在（1，2，"'，K)中随机选择r，按下式进行变异，则变异 后的均值为…，y'U，…，yj，可得到变异后的参数0 ' 1;式中，的为产生均匀分布的随机函数，产生一个随机数；nG[0,1]为一个随机数，G为变异最大代数，g为当前变异 代数，P是决定非一致性程度的参数。9. 根据权利要求7所述的方法，其特征在于，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； 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a，即 ./T-./三I<a，其中f?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，a取值范围为[10 5, 10 3]。10. -种调度控制系统不完整数据参数的估计装置，其特征在于，包括： 数据预处理单元，用于确定需要估计的数据参数； 模型建立单元，用于根据确立的数据参数，建立估计模型； 初始值获取单元，用于根据估计模型利用混浊映射确定数据参数的初始值； 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。
【专利摘要】本发明公开了一种调度控制系统不完整数据参数的估计方法和装置，包括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。因此，本发明所述的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。
【IPC分类】G05B13/04
【公开号】CN105372989
【申请号】CN201510526163
【发明人】陈文刚, 郜方, 郭晓军, 王一蓉, 邓伟, 吴润泽, 王艳茹, 范军丽, 王瑞杰, 唐良瑞
【申请人】国网山西省电力公司晋城供电公司, 国家电网公司, 北京国电通网络技术有限公司, 华北电力大学
【公开日】2016年3月2日
【申请日】2015年8月25日