指标体系的因子载荷矩阵可将指标1至指标5归为一类，指标6至指标9归为另一类，由此 可知，前5个指标反映智能电网发电侧的建设水平，后4个指标则反映出智能电网输配电侧 的建设情况。同样地，根据第2主成分因子载荷可将指标10至指标13划为一类，反映智能 电网用电侧的建设水平。
[0118] 结合表3中的评价函数值，可以得出：智能电网发输配电侧的建设水平排序：电网 1>电网2>电网3>电网4>电网5 ;智能电网用电侧建设水平排序为：电网3>电网4>电网 1>电网2>电网5。
[0119] 根据各个主成分下电网的具体得分排名可知，电网2要在总得分（总排名）上迎 头赶上，应在智能电网用电侧加大投入，电网4应在智能电网的发电侧继续加大投入力度， 电网5则应在智能电网的发电侧和用电侧均加大投入力度。
[0120] 最终，根据评价指标的分类结果，考虑指标所属大类的实际意义，对原始评价指标 体系进行分层设计如图2所示。
[0121] 具体的分层后的评价指标体系为：
[0122] (1)智能电网发电侧：发电侧清洁电源利用率、单位发电量一氧化碳排放量、间歇 性电源新增调峰容量率、分布式电源接入率、风电及光电接入能力；
[0123] (2)智能电网输配电侧：电网综合网损下降率、电网储能利用率、动态增容装置髓 盖率、特高压线路输电占有率；
[0124] (3)智能电网用电侧：插入式电动汽车低谷充电率、电动汽车需求侧管理参与率、 可控负荷比例、智能电表普及率。
[0125] 需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包 括并不限于【具体实施方式】中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案 得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。
【主权项】
1. 一种基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评价方法，其特征在于：包括以下步 骤： 步骤1、建立或选用普遍认可的智能电网建设综合评价指标体系； 步骤2、对评价对象关于评价指标体系中的各个指标原始数据进行标准化处理，得出各 个指标数据的正态标准化数值； 步骤3、对正态标准化处理后的指标数据进行PCA可行性检验，若通过检验，则依据标 准化后的指标数据构建相关系数矩阵并求解该矩阵的特征值和特征向量，根据特征向量， 生成主成分表达式；若检验结果不可行，则返回步骤1重新建立智能电网建设综合评价指 标体系； 步骤4、判断各个主成分之间是否已去除相关性，若已去除，则计算各个主成分方差贡 献率和累积方差贡献率并根据累积方差贡献率确定主成分个数；若尚未去除，则返回步骤 2重新计算各个指标数据的正态标准化数值； 步骤5、构造主成分综合评价指标函数，给出各个主成分以及综合评价结果； 步骤6、依据主成分因子负载矩阵，对智能电网综合评价指标进行聚类分析。2. 根据权利要求1所述的一种基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评价方法，其 特征在于：所述步骤1的具体评价指标包括：发电侧清洁电源利用率、单位发电量一氧化碳 排放量、间歇性电源新增调峰容量率、分布式电源接入率、风电及光电接入能力；电网综合 网损下降率、电网储能利用率、动态增容装置髓盖率、特高压线路输电占有率；插入式电动 汽车低谷充电率、电动汽车需求侧管理参与率、可控负荷比例、智能电表普及率。3. 根据权利要求1所述的一种基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评价方法，其 特征在于：所述步骤2的具体方法为：上述表达式中，xlk为标准化化数据，4:为原始数据，?为原始数据的均值，< 为原始数 据的方差。4. 根据权利要求1所述的一种基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评价方法，其 特征在于：所述步骤3的具体步骤包括： (1) 对正态标准化处理后的指标数据进行PCA可行性检验； (2) 依据正态标准化后的指标数据构建相关系数矩阵R;上述表达式中，R为相关系数矩阵，rn，r21.为相关系数，X为已标准化的样本数 据矩阵，？为矩阵X的转置矩阵，η为评价对象个数； (3)求解该相关系数矩阵的特征值和特征向量，根据该矩阵的特征向量，生成主成分表 达式； ① 求解该相关系数矩阵R的特征值； 根据相关系数矩阵R的对角即IR-λ11 = 0,求解相关系数 矩阵R的特征值； 上述表达式中，λ为特征值，同时也是相应主成分的方差，I为单位矩阵，γη，γ21，~ ，γρρ为相关系数； ② 根据如下公式求解该相关系数矩阵R的特征向量；上述表达式中，L为特征向量矩阵，ln, 121，…，lpp为特征向量矩阵中的具体数值，LuL2,L3,、为特征向量矩阵中的行向量； ③ 根据相关系数矩阵的特征向量，建立第i主成分71表达式； Yi=L!x;y2=L2x... ;yp=Lpx 上述表达式中，yi为第i个主成分，i的取值为1，2,…，p; LL2，…，Lp为相关系数矩阵R的特征向量矩阵中的行向量，x为已标准化的样本数据 矩阵。5. 根据权利要求1所述的一种基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评价方法，其 特征在于：所述步骤4的具体步骤包括： (1) 判断各个主成分之间是否已去除相关性； (2) 计算各个主成分方差贡献率和累积方差贡献率并根据累积方差贡献率确定主成分 个数； ①根据公式ωι=λyp，求解出各个主成分方差贡献率； 上述表达式中，ωι为第i主成分的方差贡献率，λi为第i个主成分的方差，p为所有 主成分方差的总和； 其中，P的计算公式为P=λλ2+…λp;上述表达式中，Ρ为前q个主成分的累积方差贡献率，λs为第S个主成分的方差，ρ为所有主成分方差的总和； ③以累积方差贡献率85%为界，确定主成分个数。6. 根据权利要求1所述的一种基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评价方法，其 特征在于：所述步骤5的具体方法为： 构造综合主成分评价指标函数f=wiyi+c〇2y2+…+c〇qyq，给出各个主成分以及综合评 价结果； 上述表达式中，f为主成分综合评价函数，ωi为第i个主成分的方差贡献率，yi为第i个主成分的表达式，i的取值为1，2···，q。7.根据权利要求1所述的一种基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评价方法，其 特征在于：所述步骤6的具体步骤为： (1) 建立被考察电网的主成分因子负载矩阵，定义主成分y,和原变量Xi的相关系数为上述表达式中，Θi为主成分对原变量Xi的总贡献率，αμ为因子负荷量表示第j个主 成分y_j对原变量Xi的贡献程度；λ」为第j个主成分的方差，1μ为第j个主成分表达式上 第i个原有变量的系数； (2) 依据IC0V (匕，Z])I彡0. 5的聚类判别标准对智能电网综合评价指标进行聚类分析， 对原有的评价指标进行分类。
【专利摘要】本发明涉及一种基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评价方法，其技术特点是：包括以下步骤：步骤1、建立或选用普遍认可的智能电网建设综合评价指标体系；步骤2、对指标数据进行标准化处理；步骤3、建立指标数据相关系数矩阵并求解该矩阵的特征值和特征向量，生成主成分表达式；步骤4、计算主成分方差贡献率和累积方差贡献率，确定主成分个数；步骤5、构造综合主成分评价指标函数，给出智能电网发展建设水平的综合评价结果；步骤6、建立主成分因子负载矩阵，对智能电网综合评价指标进行聚类分析。本发明采用主成分分析与聚类分析相结合的方法对智能电网建设评价指标体系进行简化并重构，对落后地区的智能电网建设提供建议。
【IPC分类】G06Q50/06
【公开号】CN105303468
【申请号】CN201510811485
【发明人】蒋菱, 于建成, 黄仁乐, 刘鹏, 李洪涛, 王莉芳, 项添春, 李国栋, 纪明, 苏靖宇, 李子衿
【申请人】国网天津市电力公司, 国家电网公司
【公开日】2016年2月3日
【申请日】2015年11月20日