电力景气指数的测算方法和系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种电力景气指数的测算方法和系统，电力景气指数的测算方法，包括以下步骤：根据时差相关分析法，在相应的统计数据库中筛选出与电力产业相关的电力指标数据；获取电力指标数据的灰色关联系数；并根据灰色关联系数，获取电力指标数据的独立信息系数；获取电力指标数据的熵值；并对熵值和独立信息系数进行数据标准化处理，得到标准熵值和标准独立信息系数；根据标准熵值和标准独立信息系数，得到电力指标数据的纯信息量；并根据纯信息量，获取电力指标数据的指标权重；根据指标权重，获取电力指标数据的电力景气指数；电力景气指数包括扩散指数和合成指数。本发明可以测算出重要电力指标合理准确的权重。
【专利说明】
电力景气指数的测算方法和系统
技术领域
[0001] 本发明涉及电力行业发展情况评价与预测技术领域，特别是涉及一种电力景气指 数测算方法和系统。
【背景技术】
[0002] 电力景气指数通常使用独立性权数来合成。目前关于评价指标权重的确定方法有 几十种，根据计算权重时原始数据来源以及计算过程的不同，这些方法大致可分为三大类： 一类为主观赋权法，一类为客观赋权法，一类为组合赋权法。其中，主观赋权法采取先定性 再赋权的方法，由专家根据经验进行主观判断而得到重要性排序，再根据排序和一定的公 式计算权重。客观赋权法则根据客观数据和理论研究指标之间的关系或指标与评价结果的 关系来进行赋权价。组合赋权法主要将主观赋权法和客观赋权法根据研究问题结合在一起 使用，从而充分利用各自的优点。但是，线性客观赋权评价法如熵权法、离散系数法、概率 权、复相关系数和CRITIC(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation) 等五种方法在提供指标数据波动信息和指标独立信息上存在诸多缺陷。
[0003] 发明人发现传统技术中至少存在如下问题:传统技术如熵权法、离散系数法两种 方法都只能提供统计指标数据波动信息，概率权提供的是统计指标超过最优指标的概率信 息，本质上也是数据自身的波动信息，复相关系数提供的是独立信息，CRITIC法虽然提供了 数据波动信息和指标重复信息，但是数据波动信息是用标准差表示的，属于绝对数，而且指 标冲突信息没有经过标准化处理，误差必然很大（即各个指标的标准差由于指标的单位不 同，难以比较）。一般的线性客观赋权评价法未能包含足够的指标数据信息，或者包含指标 数据信息的方法不合理，导致无法测算准确的电力景气指数，进而无法实际准确的预测电 力行业下一时期的总产值增速，影响对电力产业发电量以及用电量的规划，误差较大。
【发明内容】
[0004] 基于此，有必要针对传统技术由于未能包含足够的指标数据信息或者包含指标数 据信息的方法不合理导致的测算结果误差较大的问题，提供一种电力景气指数的测算方法 和系统。
[0005] 为了实现上述目的，本发明技术方案的实施例为：
[0006] -方面，提供了一种电力景气指数的测算方法，包括以下步骤：
[0007] 根据时差相关分析法，在相应的统计数据库中筛选出与电力产业相关的电力指标 数据；
[0008] 获取电力指标数据的灰色关联系数;并根据灰色关联系数，获取电力指标数据的 独立信息系数；
[0009] 获取电力指标数据的熵值;并对熵值和独立信息系数进行数据标准化处理，得到 标准熵值和标准独立信息系数；
[0010] 根据标准熵值和标准独立信息系数，得到电力指标数据的纯信息量;并根据纯信 息量，获取电力指标数据的指标权重；
[0011] 根据指标权重，获取电力指标数据的电力景气指数；电力景气指数包括扩散指数 和合成指数。
[0012] 另一方面，提供了一种电力景气指数的测算系统，包括：
[0013] 筛选数据单元，用于根据时差相关分析法，在相应的统计数据库中筛选出与电力 产业相关的电力指标数据；
[0014] 获取独立信息系数单元，用于获取电力指标数据的灰色关联系数;并根据灰色关 联系数，获取电力指标数据的独立信息系数；
[0015] 标准化处理单元，用于获取电力指标数据的熵值;并对熵值和独立信息系数进行 数据标准化处理，得到标准熵值和标准独立信息系数；
[0016] 获取权重单元，用于根据标准熵值和标准独立信息系数，得到电力指标数据的纯 信息量;并根据纯信息量，获取电力指标数据的指标权重；
[0017] 测算单元，用于根据指标权重，获取电力指标数据的电力景气指数;电力景气指数 包括扩散指数和合成指数。
[0018] 上述技术方案具有如下有益效果：
[0019] 本发明电力景气指数的测算方法和系统，对独立信息数据波动赋权法（DIDF: Weight Giving Based on Data Independence and Data Fluctuation)进行改进，并应用 于测算电力景气指数的扩散指数与合成指数。独立信息数据波动赋权法吸取了现有线性客 观赋权法的优点，从数据能够提供的独立信息以及数据本身的变化程度角度进行评价，统 计指标提供的独立信息越大，权重越大，统计指标的数据波动程度越大，权重越大。因此将 改进后的此赋权方法应用于电力景气指数构建可以测算出重要电力指标合理准确的权重。 通过本发明能够得到合理的电力景气指数，进而对电力行业下一时期的总产值增速进行较 为准确的预测。
【附图说明】
[0020] 图1为本发明电力景气指数的测算方法实施例1的流程示意图；
[0021] 图2为本发明电力景气指数的测算方法一具体实施例中电力扩散指数的结果示意 图；
[0022]图3为本发明电力景气指数的测算方法一具体实施例中电力合成指数的结果示意 图；
[0023] 图4为本发明电力景气指数的测算系统实施例1的结构示意图。
【具体实施方式】
[0024] 为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中 给出了本发明的首选实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所 描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。 [0025]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的 技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具 体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语"及/或"包括一个或多个相 关的所列项目的任意的和所有的组合。
[0026] 本发明电力景气指数的测算方法实施例1:
[0027] 为了解决传统技术由于未能包含足够的指标数据信息或者包含指标数据信息的 方法不合理导致的测算结果误差较大的问题，本发明提供了一种电力景气指数的测算方法 实施例1，图1为本发明电力景气指数的测算方法实施例1的流程示意图；如图1所示，可以包 括以下步骤：
[0028] 步骤S110:根据时差相关分析法，在相应的统计数据库中筛选出与电力产业相关 的电力指标数据；
[0029]步骤S120:获取电力指标数据的灰色关联系数;并根据灰色关联系数，获取电力指 标数据的独立信息系数；
[0030] 步骤S130:获取电力指标数据的熵值;并对熵值和独立信息系数进行数据标准化 处理，得到标准熵值和标准独立信息系数；
[0031] 步骤S140:根据标准熵值和标准独立信息系数，得到电力指标数据的纯信息量;并 根据纯信息量，获取电力指标数据的指标权重；
[0032]步骤S150:根据指标权重，获取电力指标数据的电力景气指数;电力景气指数包括 扩散指数和合成指数。
[0033] 具体而言，本发明中各实施例中各相应的统计数据库可以指包含电力行业主要生 产指标以及与电力行业相关的生产指标数据的统计数据库;本发明各实施例提到的电力指 标数据，可以指影响电力产业产能的相关指标，具体可以包括：国内生产总值，第二产业生 产总值，第三产业生产总值，房地产投资累计增长，房地产住宅投资累计增长，固定资产投 资完成额累计增长，工业增加值累计增长，居民消费价格分类指数，食品类居民消费价格指 数，水泥产量当月值，钢材产量当月值，工业生产者购进价格指数，工业生产者出厂价格指 数，房地产新开工施工面积累计增长，房地产竣工面积累计增长，农林牧渔业总产值累计 值，用电量。
[0034] 其中，依据灰色关联系数(即灰色关联度），可以衡量电力指标数据间的关联程度， 实现维护电力指标数据中的指标独立信息、波动信息以及冲突信息之间的组合;依据独立 信息系数能够标定电力指标数据的信息有效性;通过对熵值和独立信息系数进行标准化处 理，由于标准化能够适应冲突数据的波动性，因此可以降低测算结果的误差;而通过获取电 力指标数据的纯信息量，大大提高了电力指标数据包含的有效信息量，为降低测算误差提 供了保障。
[0035] 本发明对独立信息数据波动赋权法进行改进，并应用于测算电力景气指数的扩散 指数与合成指数。独立信息数据波动赋权法吸取了现有线性客观赋权法的优点，从数据能 够提供的独立信息以及数据本身的变化程度角度进行评价，统计指标提供的独立信息越 大，权重越大，统计指标的数据波动程度越大，权重越大。因此将改进后的此赋权方法应用 于电力景气指数构建可以测算出重要电力指标合理准确的权重。本发明能够得到合理准确 的电力景气指数，进而对电力行业下一时期的总产值增速进行较为准确的预测，而电力行 业的总产值增速直接影响到电力产业发电量以及用电量的规划，因此通过本发明可以大大 提高电力产业发电量以及用电量的规划的准确性。
[0036] 在一个具体的实施例中，步骤S130中获取电力指标数据的熵值的步骤可以基于以 下公式获取电力指标数据的熵值：
[0039]其中，Hi表示电力指标数据的熵值；i表示第i个电力指标数据且i = l，2, ? ? ?，n;n 表示电力指标数据的总个数;t表示季度且t = l，2,. . .，T;T表示总时间期数;Xit表示第i个 电力指标数据t季度的数值;flt表示第i个电力指标数据t季度标准化处理后的数值。
[0040] 具体而言，即采用时差相关分析对影响电力行业发展的指标进行筛选;并通过相 应的计算筛选出的各指标的熵值出。
[0041] 在一个具体的实施例中，在步骤S120中可以基于以下公式得到灰色关联系数：
[0046]其中，i表示第i个电力指标数据且i = l，2,. . .，n;n表示电力指标数据的总个数;t 表示季度且t=l，2,. . .，T;T表示总时间期数;X〇表示基准循环指标;Xi表示第i个电力指标 数据；Y (H)表示灰色关联系数。
[0047] 上述公式阐释了第i个电力指标数据与基准循环指标(在一个具体示例中，基准循 环指标可以为国内生产总值)之间灰色关联度的计算过程。
[0048] 具体而言，可以通过计算筛选出的各指标的灰色关联系数y (Xo，Xi)，进而可以基 于以下公式获取独立信息系数：
[0049] Di=l-y (Xo,Xi)
[0050] 其中，Di表示独立信息系数；Y (Xo，Xi)表示灰色关联系数。
[0051 ]在一个具体示例中，步骤S130中可以基于以下公式分别对熵值和独立信息系数进 行数据标准化处理，得到标准熵值和标准独立信息系数：
[0053]其中，f i表示标准熵值;D' i表示标准独立信息系数;maxHi表示熵值Vi的最大值； maxDi表示独立信息系数Di的最大值。
[0054]在一个具体示例中，步骤S140中可以基于以下公式得到电力指标数据的纯信息量 以及各电力指标数据的指标权重：
[0055] 1)根据标准熵值和标准独立信息系数得到各电力指标数据的纯信息量：
[0056] Ii = H/ i ? D7 i
[0057]其中，把康示标准熵值;D'康示标准独立信息系数山表示各电力指标数据的纯 信息量;i = l，2,. . .，n，i表示第i个电力指标数据；
[0058] 2)计算各电力指标数据纯信息量占总纯信息量的百分比，得到各电力指标数据的 指标权重：
[0060] 其中，11表示指标权重；h表示各电力指标数据的纯信息量。
[0061] 在得到各电力指标数据的权重1之后，可以将其应用在电力景气指数的扩散指数 和合成指数的计算中。
[0062] 在一个具体的实施例中，在步骤S150中可以基于以下公式得到扩散指数：
[0064] 其中，DIt表示扩散指数表示所选指标的指标权重;表示扩张指标的指标 权重;t表示季度;i表示第i个电力指标数据。
[0065] 具体而言，扩散指数法是在对各个电力指标波动测定的基础上，计算每个时点（即 最小的时间点，此处即季度)上的扩散指数，从而得到扩散指数的动态序列，以此为依据来 测算未来的电力产业产能的需求的方法。具体计算中，各个时点的扩散指数用扩张指标数 加权之后占所选指标数加权后得分的比例来表示。其中，若某指标时刻的值大于前一时刻 的值，称该指标为扩张指标，记为"1"个扩张指标;若等于前一时刻的值，则记为"〇 . 5"个扩 张指标;若小于前一时刻的值，则记为个扩张指标。
[0066] 扩散指数以指数化的形式反映了电力产业变动上升或者下降的方向及其转折点。 根据扩散指数绘制的变动曲线，能够非常直观地描绘电力产业的运行状态(可以反映用电 量与各统计值之前的关系以及用电供求关系）。
[0067] 合成指数在某种意义上可以反映变化趋势的强弱。可以通过以下计算方法来获取 合成指数：
[0068] 1)计算指标的对称变化率
[0069] 对称变化率不同于时间序列直接变化率，用两个时期的变化量除以两个时期的平 均值，而不是除以初始时期的值，从而使得正的变化与负的变化具有对称的形式。
[0070] 指标Y^(t)为第j指标组的第i个指标在t时期的数值，j = l，2,3分别表示先行、一 致、滞后指标组，i = l，...，kj表示组内指标的序号，kj是第j指标组的指标个数。
[0071 ] 可以通过以下公式计算Yij (t)的对称变化率Cij(t):
[0073] 当构成指标Y^(t)中有零或负值时，或者是比率序列时，(^(t)等于Y^(t)的一阶 差分：
[0074] Cij(t)=Yij(t)-Yij(t_l) ;t = 2,3，...，n
[0075] 2)计算标准化平均变化率
[0076] 为了避免变动幅度大的指标在合成指数中占据支配地位，对各指标的对称标化率 进行标准化，使其平均绝对值等于1。
[0077] 第一步，可以基于以下公式计算标准化因子Aij:
[0079]第二步，可以基于以下公式，利用来对C^(t)进行标准化计算，得到标准化变化 率Sij(t):
[0081 ] 3)计算指标组的标准化平均变化率
[0082]第一步，可以基于以下公式，计算先行、一致、滞后指标组的平均变化率心(t):
[0084] 其中，是第j组第i个指标的纯信息量，可以基于本发明中的纯信息量公式得到。
[0085] 第二步，计算指数标准化因子匕，具体公式如下：
[0087]第三步，计算标准化平均变化率％ (t )，具体公式如下：
[0089]在上述计算中，用一致指标序列的平均变化率的振幅调整先行指标序列和滞后指 标序列的平均变化率，其目的在于把三个指数当作一个协调一致的体系来应用。
[0090] 4)计算合成指数Ij(t);
[0091 ]计算初始合成指数的具体公式如下：
[0092] Ij(l) = l〇〇
[0094] 至此，先行、一致、滞后指标组的扩散指数和合成指数均已生成。
[0095] 为了进一步阐述本发明的技术方案，特以广东省的电力指标数据为例，采用季度 数据，以2005年第1季度到2015年第4季度为数据，预测2016年第1季度的电力行业发展状 况，说明本发明的技术方案实现流程：
[0096] (1)采用时差相关分析对影响电力行业发展的指标进行筛选；
[0097] (2)计算筛选出的各指标的熵值H1;
[0098] (3)计算筛选出的各指标的灰色关联系数y (X^XO,并根据01=1_丫（X^XO，得到 Di，Di为第i个指标的独立信息系数；
[0099] (4)将熵值Hi和独立信息系数Di标准化，即使用Hi和Di分别除以所有Hi和Di中最大 的值：
[0101] 得到Hi和Di，即标准化后的熵值和独立信息系数，然后计算各指标的纯信息量Ii = Hi;
[0102] (5)计算各指标纯信息量占总纯信息量的百分比，得到各指标的指标权重：
[0104] (6)使用各个指标的权重I计算各个时期的电力景气扩散指数和合成指数。
[0105] 以广东省为例，具体得到的指标权重的结果可以如表1所示：
[0106] 表1广东省各指标权重 国内生产总值 0.00055752 第二产业生产总值 0.03345413 第三产业生产总值 0.00596458 房地产投资_累计增长(％) 0.04166442 房地产住宅?史资_累计增长(％) 0.00055644 固定资产投资完袅额_累计增长(％) 0.16219576 工业增加值-累计增^(%) 0.04100453 居民消费价不各分类指数(上年同月=100) 0.17613331
[0107] 食品类居民消费价格指数(上年同月=100) 0.25043261 水泥产量_当月值(万吨） 0.11730434 钢材产量_当月值(万吨） 0.04710957 工业生产i?购进价格指数(上年同月=100) 0.07329483 工业生产者出厂价格指数(上年同月=100) 0.00105882 房地产新开工施工面积_累计增长(％) 0.03475172 房地产竣工面积_累计增长(％) 0.00566507 农林牧渔业总产^直_累计值(亿元) 0.00049261 用电量 0,00835975
[0108]应用上述本发明的电力景气指数测算方法得到的指标计算广东省2005到2015电 力扩散指数，得到如图2所示的结果；图2为本发明电力景气指数的测算方法一具体实施例 中电力扩散指数的结果示意图；
[0109] 从图2可知，广东省2005到2015电力产业呈现扩张的趋势，也就是除了2010年左右 呈现重大转折以外，其它时间段广东省电力产业都是处于较为繁荣的阶段，特别是在2005 年与2012年广东省电力产业有产能过剩的倾向。所以后续分析时可以将广东省的电力产业 以2010年为界进行比较分析，并为电力景气指数的分析提供参考。
[0110]应用上述本发明的电力景气指数测算方法，使用先行，一致与滞后指标进行各自 宏观电力合成指数的计算，得到如图3的结果；图3为本发明电力景气指数的测算方法一具 体实施例中电力合成指数的结果示意图；
[0111]从图3中可以发现，与扩散指数的结论相似，2009年到2010年先行与一致指数都有 一定程度的下降，不同在于滞后指数未能发现显著变化。
[0112]本发明电力景气指数的测算系统实施例1:
[0113] 基于上述电力景气指数的测算方法的技术方案，同时为了解决传统技术由于未能 包含足够的指标数据信息或者包含指标数据信息的方法不合理导致的测算结果误差较大 的问题，本发明还提供了一种电力景气指数的测算系统实施例1;图4为本发明电力景气指 数的测算系统实施例1的结构示意图，如图4所示，可以包括：
[0114] 筛选数据单元410,用于根据时差相关分析法，在相应的统计数据库中筛选出与电 力产业相关的电力指标数据；
[0115] 获取独立信息系数单元420,用于获取电力指标数据的灰色关联系数;并根据灰色 关联系数，获取电力指标数据的独立信息系数；
[0116]标准化处理单元430,用于获取电力指标数据的熵值;并对熵值和独立信息系数进 行数据标准化处理，得到标准熵值和标准独立信息系数；
[0117]获取权重单元440,用于根据标准熵值和标准独立信息系数，得到电力指标数据的 纯信息量;并根据纯信息量，获取电力指标数据的指标权重；
[0118]测算单元450,用于根据指标权重，获取电力指标数据的电力景气指数；电力景气 指数包括扩散指数和合成指数。
[0119] 在一个具体的实施例中，标准化处理单元430可以包括：
[0120] 获取熵值模块432,用于基于以下公式获取电力指标数据的熵值：
[0123]其中，i表示第i个电力指标数据且i = l，2, ? ? ?，n;n表示电力指标数据的总个数;t 表示季度且丨二^^^^汀表示总时间期数^^表示第丨个电力指标数据丨季度的数值汀^ 表示第i个电力指标数据t季度标准化处理后的数值。
[0124] 在一个具体的实施例中，获取独立信息系数单元420可以包括：
[0125] 获取灰色关联系数模块422,用于基于以下公式得到灰色关联系数：
[0130]其中，i表示第i个电力指标数据且i = l，2,. . .，n;n表示电力指标数据的总个数;t 表示季度且t=l，2,. . .，T;T表示总时间期数;X〇表示基准循环指标;Xi表示第i个电力指标 数据；Y (H)表示灰色关联系数。
[0131] 在一个具体的实施例中，获取独立信息系数单元420可以包括：
[0132] 处理模块424,用于基于以下公式获取独立信息系数：
[0133] Di=l-y (Xo,Xi)
[0134] 其中，Di表示独立信息系数；Y (Xo，Xi)表示灰色关联系数。
[0135] 在一个具体的实施例中，测算单元450可以基于以下公式得到扩散指数：
[0137] 其中，DIt表示扩散指数表示所选指标的指标权重;wfl表示扩张指标的指标 权重;t表示季度;i表示第i个电力指标数据。
[0138] 本发明电力景气指数的测算系统的各实施例，对独立信息数据波动赋权法进行改 进，并应用于测算电力景气指数的扩散指数与合成指数。独立信息数据波动赋权法吸取了 现有线性客观赋权法的优点，从数据能够提供的独立信息以及数据本身的变化程度角度进 行评价，统计指标提供的独立信息越大，权重越大，统计指标的数据波动程度越大，权重越 大。因此将改进后的此赋权方法应用于电力景气指数构建可以测算出重要电力指标合理准 确的权重。通过本发明能够得到合理的电力景气指数，进而对电力行业下一时期的总产值 增速进行较为准确的预测。
[0139] 以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实 施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存 在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0140]以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并 不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来 说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护 范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
【主权项】
1. 一种电力景气指数的测算方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据时差相关分析法，在相应的统计数据库中筛选出与电力产业相关的电力指标数 据； 获取所述电力指标数据的灰色关联系数;并根据所述灰色关联系数，获取所述电力指 标数据的独立信息系数； 获取所述电力指标数据的熵值;并对所述熵值和所述独立信息系数进行数据标准化处 理，得到标准熵值和标准独立信息系数； 根据所述标准熵值和所述标准独立信息系数，得到所述电力指标数据的纯信息量;并 根据所述纯信息量，获取所述电力指标数据的指标权重； 根据所述指标权重，获取所述电力指标数据的电力景气指数;所述电力景气指数包括 扩散指数和合成指数。2. 根据权利要求1所述的电力景气指数的测算方法，其特征在于，在获取所述电力指标 数据的熵值的步骤中，基于以下公式获取所述电力指标数据的熵值：其中，Hi表示所述电力指标数据的熵值;i表示第i个所述电力指标数据且i = l，2,...， n;n表示所述电力指标数据的总个数;t表示季度且t = l，2,. . .，T;T表示总时间期数;Xit表 示第i个电力指标数据t季度的数值;flt表示第i个电力指标数据t季度标准化处理后的数 值。3. 根据权利要求1所述的电力景气指数的测算方法，其特征在于，在获取所述电力指标 数据的灰色关联系数的步骤中，基于以下公式得到所述灰色关联系数：其中，i表示第i个所述电力指标数据且i = l，2,. . .，n;n表示所述电力指标数据的总个 数;t表示季度且t = l，2,...，T;T表示总时间期数;Xo表示基准循环指标;X1表示第i个电力 指标数据；γ (X^X1)表示灰色关联系数。4. 根据权利要求3所述的电力景气指数的测算方法，其特征在于，在根据所述灰色关联 系数，获取所述电力指标数据的独立信息系数的步骤中，基于以下公式获取所述独立信息 系数： Di = l-y (Xo,Xi) 其中，D1表示所述独立信息系数；γ (Χο,ΧΟ表示灰色关联系数。5. 根据权利要求1至4任意一项所述的电力景气指数的测算方法，其特征在于，在根据 所述指标权重，获取所述电力指标数据的电力景气指数的步骤中，基于以下公式得到所述 扩散指数：其中，DIt表示所述扩散指数;W1表示所述所选指标的指标权重;wf;:i表示所述扩张指 标的指标权重;t表示季度;i表示第i个电力指标数据。6. -种电力景气指数的测算系统，其特征在于，包括： 筛选数据单元，用于根据时差相关分析法，在相应的统计数据库中筛选出与电力产业 相关的电力指标数据； 获取独立信息系数单元，用于获取所述电力指标数据的灰色关联系数;并根据所述灰 色关联系数，获取所述电力指标数据的独立信息系数； 标准化处理单元，用于获取所述电力指标数据的熵值;并对所述熵值和所述独立信息 系数进行数据标准化处理，得到标准熵值和标准独立信息系数； 获取权重单元，用于根据所述标准熵值和所述标准独立信息系数，得到所述电力指标 数据的纯信息量;并根据所述纯信息量，获取所述电力指标数据的指标权重； 测算单元，用于根据所述指标权重，获取所述电力指标数据的电力景气指数;所述电力 景气指数包括扩散指数和合成指数。7. 根据权利要求6所述的电力景气指数的测算系统，其特征在于，所述标准化处理单元 包括： 获取熵值模块，用于基于以下公式获取所述电力指标数据的熵值：其中，i表示第i个所述电力指标数据且i = l，2,. . .，n;n表示所述电力指标数据的总个 数;t表示季度且t = l，2, . . .，T;T表示总时间期数;Xlt表示第i个电力指标数据t季度的数 值;flt表示第i个电力指标数据t季度标准化处理后的数值。8. 根据权利要求6所述的电力景气指数的测算系统，其特征在于，所述获取独立信息系 数单元包括： 获取灰色关联系数模块，用于基于以下公式得到所述灰色关联系数：其中，i表示第i个所述电力指标数据且i = l，2,. . .，n;n表示所述电力指标数据的总个 数;t表示季度且t = l，2,...，T;T表示总时间期数;Xo表示基准循环指标;X1表示第i个电力 指标数据；γ (X^X1)表示灰色关联系数。9. 根据权利要求8所述的电力景气指数的测算系统，其特征在于，所述获取独立信息系 数单元包括： 处理模块，用于基于以下公式获取所述独立信息系数： Di = l-y (Xo,Xi) 其中，D1表示所述独立信息系数；γ (Χο,ΧΟ表示灰色关联系数。10. 根据权利要求6至9任意一项所述的电力景气指数的测算系统，其特征在于，所述测 算单元基于以下公式得到所述扩散指数：其中，DIt表示所述扩散指数;W1表示所述所选指标的指标权重;Wf $表示所述扩张指 标的指标权重;t表示季度;i表示第i个电力指标数据。
【文档编号】G06Q10/06GK105930982SQ201610313260
【公开日】2016年9月7日
【申请日】2016年5月11日
【发明人】冷媛, 陈政, 傅蔷, 宋艺航, 蒙文川, 张翔, 席云华, 王玲
【申请人】中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心, 南方电网科学研究院有限责任公司