一种基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法与流程

本申请涉及能源供应，尤其涉及一种基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法。

背景技术：

1、能源的持续可靠供应是保障国民经济快速发展的重要支撑，但因气候变化、地缘政治、外部经济环境变化较大、能源价格剧烈波动、供需形势复杂多变等极易造成能源供需不平衡，将对社会经济和民生产生重大影响，所以对能源供需平衡影响进行分析具有重要意义。

2、目前，通常仅采用面板数据的线性关系或过往经验简单分析能源供需平衡影响，而能源供需平衡的影响结果往往由多因素共同决定，所以当前影响分析方法无法保证识别分析结果的准确性。

技术实现思路

1、本申请提供了一种基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，以解决当前能源供需平衡影响分析结果存在准确度低的技术问题。

2、为了解决上述技术问题，第一方面，本申请提供了一种基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，包括：

3、获取能源供需数据，能源供需数据包括多种供应数据和多种需求数据；

4、利用灰色关联度分析算法，根据能源供需数据，计算每种能源供需数据与能源供需平衡结果之间的关联度，得到关联度排序结果；

5、提取关联度排序结果中目标关联度对应的目标能源供需数据，并将目标能源供需数据作为影响能源供需平衡的条件变量；

6、利用模糊集定性比较分析算法，计算每种条件变量的重要度，得到重要度排序结果；

7、对比关联度排序结果和重要度排序结果，并利用满足预设一致性条件的目标条件变量组合，对目标能源进行供需平衡影响分析。

8、作为优选，利用灰色关联度分析算法，根据能源供需数据，计算每种能源供需数据与能源供需平衡结果之间的关联度，得到关联度排序结果，包括：

9、对能源供需数据进行归一化处理；

10、利用预设的关联系数计算公式，根据归一化后的能源供需数据，计算每种能源供需数据在不同时间段与能源供需平衡结果之间的关联系数；

11、利用预设的关联度计算公式，根据不同时间段对应的关联系数，计算每种能源供需数据对应的关联度，得到关联度排序结果。

12、作为优选，关联系数计算公式为：

13、

14、其中，ξi(k)为第i个能源供需数据在时间段k的关联系数，y(k)为能源供需平衡结果，xi(k)为在时间段k的第i个能源供需数据，ρ为分辨系数。

15、作为优选，关联度计算公式为：

16、

17、其中，ri为第i个能源供需数据对应的关联度，ξi(k)为第i个能源供需数据在时间段k的关联系数。

18、作为优选，利用模糊集定性比较分析算法，计算每种条件变量的重要度，得到重要度排序结果，包括：

19、基于预设模糊集，对每种条件变量进行编码，得到编码表，编码表包括多种条件变量的编码值；

20、利用预设分析软件，根据编码表，计算多种条件变量组合的重要度；

21、根据多种条件变量组合的重要度，分析每种条件变量的重要度，得到重要度排序结果。

22、作为优选，利用预设分析软件，根据编码表，计算多种条件变量组合的重要度，包括：

23、利用预设分析软件，将编码表中的连续编码值转换为集合从属值，并根据集合从属值，构建真值表；

24、根据真值表，计算多种条件变量组合的重要度。

25、作为优选，对比关联度排序结果和重要度排序结果，并利用满足预设一致性条件的目标条件变量组合，对目标能源进行供需平衡影响分析，包括：

26、对比关联度排序结果与重要度排序结果之间的一致性；

27、从满足预设一致性条件的重要度排序结果中，确定影响能源供需平衡的多个目标条件变量；

28、将多个目标条件变量作为目标条件变量组合，对目标能源进行供需平衡影响分析。

29、第二方面，本申请还提供一种能源供需平衡分析装置，包括：

30、获取模块，用于获取能源供需数据，能源供需数据包括多种供应数据和多种需求数据；

31、第一计算模块，用于利用灰色关联度分析算法，根据能源供需数据，计算每种能源供需数据与能源供需平衡结果之间的关联度，得到关联度排序结果；

32、提取模块，用于提取关联度排序结果中目标关联度对应的目标能源供需数据，并将目标能源供需数据作为影响能源供需平衡的条件变量；

33、第二计算模块，用于利用模糊集定性比较分析算法，计算每种条件变量的重要度，得到重要度排序结果；

34、分析模块，用于对比关联度排序结果和重要度排序结果，并利用满足预设一致性条件的目标条件变量组合，对目标能源进行供需平衡影响分析。

35、第三方面，本申请还提供一种计算机设备，包括处理器和存储器，存储器用于存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法。

36、第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法。

37、与现有技术相比，本申请至少具备以下有益效果：

38、通过获取能源供需数据，能源供需数据包括多种供应数据和多种需求数据；利用灰色关联度分析算法，根据能源供需数据，计算每种能源供需数据与能源供需平衡结果之间的关联度，得到关联度排序结果；提取关联度排序结果中目标关联度对应的目标能源供需数据，并将目标能源供需数据作为影响能源供需平衡的条件变量；利用模糊集定性比较分析算法，计算每种条件变量的重要度，得到重要度排序结果；对比关联度排序结果和重要度排序结果，并利用满足预设一致性条件的目标条件变量组合，对目标能源进行供需平衡影响分析。实现对影响能源供需平衡的相关数据进行灰色关联度分析，衡量能源供应侧和需求侧因素间的关联程度，得到相关性高的特征数据，再模糊集定性比较分析算法检验灰色关联度分析结果的稳健性。使用灰色关联度分析算法可以有效弥补模糊集定性比较分析算法的不足，从定量角度分析前因变量是结果必要条件的程度值，因此，融合灰色关联度分析算法和模糊集定性比较分析算法，促使分析结果更具说服力与科学性，能够对能源供需平衡的多个因素共同作用的影响机理进行辨识并验证，使影响能源供需平衡各个影响因素之间的关系更加明确，从而可以有针对性的进行调整能源供需计划，保障能源的安全供应。

技术特征：

1.一种基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，其特征在于，所述利用灰色关联度分析算法，根据所述能源供需数据，计算每种所述能源供需数据与能源供需平衡结果之间的关联度，得到关联度排序结果，包括：

3.如权利要求2所述的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，其特征在于，所述关联系数计算公式为：

4.如权利要求2所述的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，其特征在于，所述关联度计算公式为：

5.如权利要求1所述的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，其特征在于，所述利用模糊集定性比较分析算法，计算每种所述条件变量的重要度，得到重要度排序结果，包括：

6.如权利要求5所述的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，其特征在于，所述利用预设分析软件，根据所述编码表，计算多种条件变量组合的重要度，包括：

7.如权利要求1所述的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，其特征在于，所述对比所述关联度排序结果和所述重要度排序结果，并利用满足预设一致性条件的目标条件变量组合，对目标能源进行供需平衡影响分析，包括：

8.一种能源供需平衡分析装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法。

技术总结
本申请公开了一种基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，通过获取能源供需数据，利用灰色关联度分析算法，根据能源供需数据，计算每种能源供需数据与能源供需平衡结果之间的关联度，得到关联度排序结果；提取关联度排序结果中目标关联度对应的目标能源供需数据，并将目标能源供需数据作为影响能源供需平衡的条件变量；利用模糊集定性比较分析算法，计算每种条件变量的重要度，得到重要度排序结果；对比关联度排序结果和重要度排序结果，并利用满足预设一致性条件的目标条件变量组合，对目标能源进行供需平衡影响分析。实现使用灰色关联度分析算法有效弥补模糊集定性比较分析算法的不足，使得分析结果更具说服力与科学性。

技术研发人员：龚贤夫,彭勃,李耀东,陈深,肖建华,廖晖,黄玉萍
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11