一种基于项目属性的配电网投入产出关联性分析方法与流程

本发明涉及配电网数据处理技术，具体的说，是涉及一种基于项目属性的配电网投入产出关联性分析方法。
背景技术：
：随着电力体制的改革，电力市场日益成熟，电网的综合效益也越来越多的受到人们的关注。针对已有的配电网投入产出评价指标体系，分析项目投资与产出指标提升之间的相关性，建立投入与产出之间的量化函数关系，实现配电网的精准投资与精益管理，促进企业和电网的可持续发展。配电网投入指标与产出指标间的关联关系十分复杂，实际配电网规划中的项目投资存在“一项多能”的情况，使得投入产出之间的对应关系难以达到明确和客观。在研究配电网投入产出关联关系时，不仅要对指标间相关与否进行分析，同时还要考虑投入产出之间的具体函数关系，量化不同投入指标的单位投资对产出指标的提升程度，为配电网投资金额的合理分配提供指导与借鉴。目前，关于配电网投入产出关联性分析的方法存在以下问题：(1)仅对投入产出指标进行定性的相关性分析，没有建立投入产出之间的具体函数关系，实现量化分析；(2)缺乏投入产出指标间的函数关系建立方法，部分数据分析方法无法考虑实际配电网背景下指标提升所受到的约束，使计算结果偏离实际。技术实现要素：本发明为了解决上述问题，提出了一种基于项目属性的配电网投入产出关联性分析方法，该方法基于项目属性得到投入指标与产出指标的相关性，并通过优化的方法建立投入产出间的函数关系，用于指导配电网投资的合理分配。为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：本发明公开了一种基于项目属性的配电网投入产出关联性分析方法，包括以下步骤：1)构建配电网投入产出评价指标体系；2)根据配电网物理特性，基于项目属性对配电网投入指标与产出指标的相关性进行分析，得到相关系数矩阵；3)以产出指标的实际值和预测值的偏差总和最小为目标，单位投资产出指标的最大、最小增长速率为约束，建立投入产出函数关系的数学模型；4)求解数学模型得到配电网投入指标与产出指标间的对应函数关系；5)比较各年产出指标实际值与预测值的偏差，验证所构建函数关系的合理性与准确性。进一步地，所述步骤(1)中，构建配电网投入产出评价指标体系的具体方法为：基于配电网实际工程背景，综合考虑配电网的供电质量、供电能力、网架结构和运行效率四个方面的影响，选取不同项目属性的投资作为投入指标，选取反映电网综合效益的关键指标作为产出指标，构成配电网投入产出评价指标体系。进一步地，所述步骤(2)中，基于项目属性对配电网投入指标与产出指标进行相关性分析的具体方法为：对于配电网投入指标与产出指标具有相关性的指标，根据各项目投资目的划分其属性，分析得到部分投入指标与产出指标的对应关系；对于配电网投入指标与产出指标的对应关系不明确的指标，基于配电网投入产出历史数据，采用灰色关联分析得到剩余投入指标与产出指标的对应关系。进一步地，所述步骤(2)中，计算投入产出指标间相关系数的具体方法为：采用灰色关联分析方法计算投入指标和产出指标间的相关系数，规定相关系数大于设定值的为强相关，并建立相关系数矩阵。进一步地，所述步骤(3)中，建立的投入产出函数关系的数学模型具体为：mins.t.ai≥amin,i＝2,4|ai|≤δ,i＝1,2...n其中，zj为第j年末某一产出指标实际值，为第j年末某一产出指标预测值；yj为第j年某一产出指标的实际变化值；ri为第i个投入指标与产出指标间的相关系数值；ai为第i个项目属性下单位投资对应的产出指标变化值；amin为单位投资部分指标提升下限值；δ为单位投资指标变化的上限值；p为投资年数，xij为第i个投入指标第j年的投资金额。进一步地，所述步骤(4)中，求解数学模型的具体方法为：基于配电网历史数据，采用通用数学软件gams对优化问题进行求解，以矩阵形式表征配电网投入产出间的具体函数关系。进一步地，所述步骤(5)中，比较各年产出指标实际值与预测值的偏差具体为：选取部分产出指标进行各年预测值与实际值的对比，计算产出指标的最大相对误差和最小相对误差，依据相对误差的大小来评判所建立函数关系的合理性与准确性。本发明有益效果：(1)本发明在配电网投入产出相关性分析的基础上，构建了产出指标与投入指标间的函数关系，实现了投资分配与指标提升之间的量化分析；(2)本发明在投入产出函数关系构建的过程中，建立了以指标偏差总和最小为目标的数学优化模型，考虑指标最小增长速率的约束，实现方法创新性的同时确保结果的合理性。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的限定。图1本发明提供的设计方案流程图；图2本发明提供的产出指标“线路重过载条数占比”各年实际值与预测值对比图；图3本发明提供的产出指标“主变轻载台数占比”各年实际值与预测值对比图；图4本发明提供的产出指标“用户年平均停电时间”各年实际值与预测值对比图。具体实施方式下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的说明。应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
技术领域：
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。下述实施例为本申请的一种典型的实施方式，如图所示，如图1所示，配电网投入产出关联性分析方法，包括以下步骤：(1)基于配电网实际工程背景，选取配电网投入产出评价指标体系；(2)根据配电网物理特性，基于项目属性，采用灰色关联分析法对配电网投入指标与产出指标间的相关性进行分析，得到相关系数矩阵；(3)建立投入产出函数关系的数学模型，目标函数为产出指标各年的实际值和预测值的偏差总和最小，上限约束为单位投资产出指标最大增长速率，下限约束为单位投资产出指标最小增长速率；(4)针对步骤(3)所建立的优化模型，基于配电网历史数据，采用通用数学软件gams对优化问题进行求解得到函数关系矩阵；(5)比较部分产出指标实际值和预测值的偏差，验证本发明所提配电网投入产出关联性分析方法的合理性和结果的准确性。其中，前述步骤(1)中，通过对配电网投资效益影响因素的深入分析，综合考虑配电网的供电质量、供电能力、网架结构和运行效率四个方面，选取关键产出指标7个；同时结合配电网实际工程背景，以不同项目属性的项目投资作为投入指标，选取关键投入指标7个。配电网电压等级取110kv，所建立配电网投入产出评价指标体系如表1所示。表1编号产出指标(％)编号项目投资分类(亿元)z1线路重过载条数占比x1满足新增负荷供电要求投资z2主变重过载台数占比x2解决设备重载、过载投资z3线路“n-1”条数通过率x3消除设备安全隐患投资z4主变“n-1”台数通过率x4网架结构加强投资z5线路轻载条数占比x5变电站配套送出投资z6主变轻载台数占比x6电源接入投资z7用户年平均停电时间x7加强与主网联系投资前述步骤(2)中，为得到普遍规律，选取某省配电网投入产出历史数据作为原始数据进行分析，历史数据为某省各地市产出指标数据的平均值，如表2所示。表2投入产出指标201020112012201320142015z16.025.284.824.093.282.73z29.7610.429.9110.697.794.96z386.5687.2790.388.7291.491.59z475.0478.5180.7378.8982.4984.29z523.3823.0022.8823.0325.7528.40z611.0812.9413.1615.3215.0319.12z78.417.606.235.385.065.79x1-33.7059.2356.3155.5429.60x2-2.504.377.003.081.14x3-0.430.160.990.140.42x4-2.936.458.486.604.14x5-1.995.493.764.042.28x6-0.000.000.000.190.38x7-0.260.270.000.350.00为表征不同项目属性的投资对产出指标提升或降低的影响，以前后两年数据差值衡量产出指标的变化，对产出指标数据作如下处理：yi(k)＝zi(k)-zi(k+1)式中，zi(k)为第k年末产出指标的数据值，yi(k)为第k年产出指标的变化值。根据配电网物理特性，通过对项目属性的分析，得到配电网投入指标与产出指标间的相关与否，x1与所有产出指标均相关，x2与产出指标y1和y2相关，x4与产出指标y3和y4相关，x5与产出指标y1，y3和y5相关。对于剩余投入产出对应关系不明确的情况，采用灰色关联分析法进行投入产出的相关系数计算。依次选取7个产出指标作为参考数列，选取投入指标x3、x6和x7的作为比较数列，则：y0＝(y0(k)|k＝1,2…p)xi＝(xi(k)|k＝1,2…p)式中，y0与xi分别为参考数列和第i个比较数列。从几何角度看，关联程度实际上是参考数列与比较数列曲线形状的相似程度，用曲线间的差值大小作为关联度的衡量标准，并得到两级最大差与最小差：δi(k)＝|y0(k)-xi(k)|式中，δi(k)为曲线差值，δ(max)与δ(min)分别为两级最大差与最小差。关联系数可表达为：式中，γ0i(k)为两指标间的关联系数；ρ＝0.5，为分辨系数。比较数列与参考数列的关联程度是由p个关联系数反映的，关联信息分散，为便于从整体上进行比较，采用平均值定义两个指标间的关联程度：选取不同的产出指标作为参考数列，可以得到投入与各产出指标间的相关系数，并规定γ0i≥0.75时，两个指标间具有强相关性；γ0i＜0.75时，两个指标间相关性较弱而不考虑其影响。在相关系数矩阵中，具有相关性的投入指标和产出指标对应矩阵中元素值记为1，不具有相关性的投入指标和产出指标对应矩阵中元素值记为0，计算得到相关系数矩阵如下：式中，rij为第i个产出指标与第j个投入指标间的相关系数；m和n分别为产出指标数和投入指标数。前述步骤(3)，采用某省某一地市实际配电网数据进行分析，原始数据如表3所示。表3投入产出指标201020112012201320142015z17.376.975.885.594.003.18z25.764.795.193.093.513.33z395.9094.5794.8596.5096.6795.54z493.5392.4694.1595.6894.7496.67z538.5238.7638.9734.9736.0036.30z616.5515.0713.6413.5811.1110.55z73.202.982.792.602.432.31x1-2.432.402.252.353.22x2-0.002.50.972.50.54x3-0.000.000.000.000.00x4-0.000.000.110.000.05x5-0.60.50.82.50.05x6-0.000.000.000.000.00x7-0.000.000.000.000.00为体现配电网产出指标的增长速率随投资增加而放缓这一普遍规律，对投入指标数据作对数变换并用于模型的分析和求解。以产出指标各年实际值和预测值偏差总和最小为目标，以单位投资指标最大、最小增长速率为约束，建立某一产出指标与各投入指标的函数关系优化模型：mins.t.ai≥amin,i＝2,4|ai|≤δ,i＝1,2...n式中，zj为第j年末某一产出指标实际值，为第j年末某一产出指标预测值；yj为第j年某一产出指标的实际变化值；ri为第i个投入指标与产出指标间的相关系数值；ai为第i个项目属性下单位投资对应的产出指标变化值；amin＝0.02，为单位投资部分指标提升下限值；δ＝10％为单位投资指标变化的上限值；p＝5为投资年数，xij为第i个投入指标第j年的投资金额。前述步骤(4)，对于步骤(3)中所建立的优化模型可归结为带有不等式约束的非线性规划问题，通过求解优化模型，得到配电网投入产出函数关系矩阵如下：式中，a为投入产出函数关系矩阵；aij为第i个产出指标与第j个投入指标的对应系数值。实际配电网投入指标x3、x6和x7的各年投资均为0，对应于矩阵a中的第3、6和7列元素值为0，因此投入产出函数关系矩阵可简化为：矩阵a所对应的投入指标为x1、x2、x4和x5。针对某一产出指标，其与投入指标的函数关系式可表达为：式中，yi为第i个产出指标变化值，aij为第i个产出指标与第j个投入指标的对应系数值。为证明本发明所提出的配电网投入产出关联性分析方法的合理性与结果的准确性，对配电网产出指标的实际值和预测值进行对比，并根据相对误差的大小评判方法是否合理。选取部分产出指标对配电网投入产出相关性分析结果的合理性与准确性进行验证，某地市配电网2011年至2015年线路重过载条数占比，主变轻载台数占比和用户年平均停电时间的实际值与预测值对比分别如图2、图3和图4所示。图中表明，采用配电网投入产出函数计算得到的各年产出指标预测值与实际值基本一致，指标变化趋势基本吻合。产出指标线路重过载条数占比，主变轻载台数占比和用户年平均停电时间的最大相对误差分别为6.8％、8.7％和6.5％；最小相对误差分别为0.02％、0.05％和0.1％。产出指标的相对误差均在允许范围内，证明了本发明的合理性以及计算结果的准确性。上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。当前第1页12