CN104156817A - 一种电网综合评估体系智能生成系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电网综合评估体系智能生成系统及方法，本发明根据管理员设定的待选指标集，自动化生成调研问卷；通过Web技术将调研问卷发放给调研专家，并在专家填写完毕后通过Web技术收回；应用数据挖掘技术，对专家反馈的调研数据进行分析，从待选指标集中选定一系列的指标作为评估指标集；应用机器学习技术，对专家反馈的调研数据进行分析，通过计算确定在每个主题下各个指标的权重分布，确定在电网综合评估中各个主题所占的权重分布。本发明因为使用了基本Web技术以及前沿的数据挖掘技术和机器学习技术，具有高效、方便以及建立的电网评估体系更科学、合理的优点。

Description

一种电网综合评估体系智能生成系统及方法

技术领域

本发明涉及一种电网综合评估体系智能生成系统及方法，属于电力企业运行管理领域。

背景技术

电网企业是资产密集型企业，每年需要为已有的设备进行更换消缺或者对电网网架进行建设升级。由于电网企业已有的固定资产庞大，即使每年对小比例的固定资产进行改造升级也需大量的资金投入。但是，每年可供使用的改造升级的资金是有限。这就带来如何有效率的使用投资资金的问题。为使资金的使用有效率，就必须对电网进行评估，并进一步找出电网中的薄弱环节。因此，电网综合评估对于提高电网企业资金的利用率至关重要。

电力能源是一项非常重要能源，支撑着整个社会和经济的运行和发展。而电网作为发电站和客户之间关键的一环，其安全、可靠运行对整个电力系统、社会和经济的正常运行意义重大。因此，对于电网中的风险，应该及早识别，才能做好风险管理。为了识别电网中风险，也需要对电网进行评估。

从上述内容可以看出，无论是从提高电网企业资金利用率的角度，还是从电网风险管理的角度，都要求对电网的状态进行评估。在进行电网评估之前，首先需要建立科学合理的电网综合评估体系。目前，建立电网综合评估体系的方法多采用层次分析法。用层次分析法建立电网综合评估体系，需要完成两件事：1、指标的选取；2、指标权重的确定。当前，一般是通过开调研会和发放调研问卷，收集专家的意见，然后整理调研结果，来确定指标的选取；对于指标权重，多是根据其中几位专家的经验人为设定。用这种方法，一方面需要费时费力去组织调研会、邀请专家并收集专家意见；另一方面，确定指标权重时过于人为主观。

发明内容

本发明的目的在于克服当前的电网综合评估体系建立的缺陷，创造性利用数据挖掘技术和机器学习技术来智能化地生成电网综合评估体系，创造性地使用Web技术来发放和收集电网综合评估指标调研问卷。本发明是通过下列技术方案来实现的：

一种电网综合评估体系智能生成系统，包括：

账号权限管理组件，用于管理员为参与调研的业务专家分配账号并设置权限；

待选指标集管理组件，用于管理员管理待选择的电网综合评估指标集；

调研问卷管理组件，包括三个部分，分别是调研问卷自动生成、调研问卷发放以及调研问卷回收；

评估指标集智能选取组件，综合归档的所有调研问卷结果，应用数据挖掘技术，发现必需的指标、可选的指标，形成评估指标集；

评估指标权重智能计算组件，综合归档的所有调研问卷结果，应用机器学习技术，计算出在一个评估主题下，各个评估指标所占的权重，同时，也计算出在电网综合评估中，各个主题所占的权重。

前述的待选指标集管理组件中的电网综合评估指标集是管理员根据电网公司发布的可靠性文件，选择在电网综合评估中需要使用的指标构成的。

前述的调研问卷自动生成是指根据待选指标集自动化地生成调研问卷；所述调研问卷要求参与调研的业务专家，根据业务经验做两方面的评估：一是供电能力、电网结构和电网设备这三个主题在电网综合评估中的权重占比；二是评估每个主题下的每项指标在其对应的主题评估中的权重占比。

前述的调研问卷发放是指通过Web技术将生成的调研问卷推送到指定的业务专家。

前述的调研问卷回收是指通过Web技术将业务专家填好的调研问卷回收归档。

生成电网综合评估体系的方法，包括以下步骤：

（1）设定待选的指标集，并为参与调研的业务专家分配账号和设置权限；

（2）生成调研问卷，并通过Web技术将生成的调研问卷推送到指定的业务专家；

（3）参与调研的业务专家填写调研问卷；

（4）通过Web技术收回业务专家填写完毕的调研问卷并归档；

（5）根据所有业务专家填写的调研问卷结果数据，应用数据挖掘技术，从待选指标集中确定电网综合评估体系所需的指标，构成评估指标集；

（6）综合所有业务专家填写的调研问卷结果数据，应用机器学习技术，计算出供电能力、电网结构和电网设备三个主题下各个评估指标的权重；

（7）综合所有业务专家填写的调研问卷结果数据，应用机器学习技术，计算出在电网综合评估体系中，供电能力、电网结构和电网设备三个主题的权重；（8）根据数据挖掘技术和机器学习技术的结果，构成电网综合评估体系。

前述的步骤（6）和步骤（7）利用Salton提出的tf*idf权重算法计算权重。

      本发明的有益效果是：

本发明基于计算机网络技术、数据挖掘技术和机器学习技术，一方面通过Web技术向专家发放调研问卷和收集调研结果，另一方面利用前沿的机器学习方法对调研结果进行分析和自学习，智能地选取指标并确定指标和主题的权重分布，从而依托专家经验，创造性地建立科学合理的电网综合评价体系。

本发明与目前广泛使用的通过组织调研会开展调研并纯人工制定的电网综合评估体系建立方法相比，本发明因为使用了基本Web技术以及前沿的数据挖掘技术和机器学习技术，具有高效、方便以及建立的电网综合评估体系更科学、合理的优点，避免了传统方法过于主观的缺陷。本发明还提高了发放和收集调研问卷的效率，大大降低电网综合评估体系建立所需的工作量，并且可以向更多的专家收集业务经验，提高建立的电网综合评估体系的科学性和合理性。

附图说明

图1为本发明的电网综合评估体系智能生成系统结果示意图；

图2为本发明的电网综合评估体系生成流程图。

具体实施方式

现结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

本发明基于计算机网络技术、数据挖掘技术和机器学习技术，一方面通过Web技术向专家发放调研问卷和收集调研结果，另一方面利用前沿的机器学习方法对调研结果进行分析和自学习，智能地选取指标并确定指标和主题的权重分布，从而依托专家经验，创造性地建立科学合理的电网综合评价体系。

如图1所示，本发明的电网综合评估体系智能生成系统包括：

（1）账号权限管理组件

账号权限管理组件主要用于管理员为参与调研的业务专家分配账号并设置权限。之后，参与调研的业务专家就可以从网络上填写调研问卷，从而可以不受时间和地点限制参与业务调研。

（2）待选指标集管理组件

待选指标集管理组件主要用于管理员管理待选择的电网综合评估指标集，即待选指标集。管理员可以根据电网公司发布的可靠性等文件，选择一系列在电网综合评估中可能使用的指标，组成待选指标集。最后生成电网综合评估体系所使用的指标，将根据业务专家调研结果从该待选指标集中选出。

（3）调研问卷管理组件

调研问卷管理组件包括三个部分，分别是调研问卷自动生成、调研问卷发放以及调研问卷回收。调研问卷自动生成会根据待选指标集自动化地生成调研问卷。该调研问卷要求参与调研的业务专家，根据其业务经验，做两方面的评估：一是供电能力、电网结构和电网设备这三个主题在电网综合评估中的权重占比；二是对每个主题下的指标，评估每项指标在其对应的主题评估中的权重占比。调研问卷发放会将生成调研问卷通过Web技术推送到指定的业务专家。调研问卷回收会将业务专家填好的调研问卷通过Web技术回收归档。

（4）评估指标集智能选取组件

    评估指标集智能选取组件根据归档的所有调研问卷结果，应用数据挖掘技术，将电网各个关键环节的制约因素进行详细分析，综合配网规模、电网运维投入和电网运营效果等多个维度，基于配网各类数据发现必需的指标、可选的指标，形成评估指标集。

（5）评估指标权重智能计算组件

    评估指标权重智能计算组件综合归档的所有调研问卷结果，在电网大数据的基础上，通过组织和拟合参数，学习电网特征表示，应用机器学习技术，将组成出供电能力、电网结构和电网设备三个主题的评估指标称为特征，一个特征在某个主题中出现的频次越高，其作用越重要，当前主题下权重分配越高；一个特征在整个评估指标集出现的频次越高，其区分度越差，当前主题下权重分布越低。通过评估指标在主题下出现的频数（如在三个主题某个主题下，10个专家写了5个“可靠性指标” 那么“可靠性”出现的频数就是5次）和评估指标在整个评估指标集分布的情况，使用Salton提出的tf*idf权重算法，计算出在一个评估主题下，各个评估指标的权重分布，同时，也计算出在电网综合评估中，各个主题所占的权重分布。其中，评估指标在整个评估指标集分布的情况是根据idf算法中指标集样本数和词频比例求LOG算出来的。

如图2所示，本发明生成电网综合评估体系的方法，包括以下步骤：

（1）设定待选的指标集，并为参与调研的业务专家分配账号和设置权限。

（2）生成调研问卷，并通过Web技术将生成的调研问卷推送到指定的业务专家；调研问卷将电网综合评估体系分为供电能力、电网结构和电网设备三个主题，然后将待选指标集中的各指标划分到所属的各主题下。然后业务专家根据业务经验给出供电能力、电网结构和电网设备这三个主题下的各评估指标所占的权重。

（3）参与调研的业务专家填写调研问卷；业务专家填写调研问卷是指业务专家根据业务经验给出供电能力、电网结构和电网设备这三个主题下的各评估指标所占的权重。

（4）通过Web技术收回业务专家填写完毕的调研问卷并归档。

（5）根据所有业务专家填写的调研问卷结果数据，应用数据挖掘技术，从待选指标集中确定电网综合评估体系所需的指标，构成评估指标集。

（6）综合所有业务专家填写的调研问卷结果数据，应用机器学习技术，计算出供电能力、电网结构和电网设备三个主题下各个评估指标的权重分布。

（7）综合所有业务专家填写的调研问卷结果数据，应用机器学习技术，计算出在电网综合评估体系中，供电能力、电网结构和电网设备三个主题的权重分布。

（8）根据数据挖掘技术和机器学习技术的结果，生成电网综合评估体系。该评估体系包括：供电能力、电网结构和电网设备三个主题的权重分布，三个主题下各包含哪些评估指标，以及每个主题下的各评估指标所占的权重。

本发明中通过Web技术向业务专家发放和收回电网综合评估体系调研问卷，因此无须专门安排调研会，节省了人力和物力。

以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (7)

1.一种电网综合评估体系智能生成系统，其特征在于，包括：

账号权限管理组件，用于管理员为参与调研的业务专家分配账号并设置权限；

待选指标集管理组件，用于管理员管理待选择的电网综合评估指标集；

调研问卷管理组件，包括三个部分，分别是调研问卷自动生成、调研问卷发放以及调研问卷回收；

评估指标集智能选取组件，综合归档的所有调研问卷结果，应用数据挖掘技术，发现必需的指标、可选的指标，形成评估指标集；

评估指标权重智能计算组件，综合归档的所有调研问卷结果，应用机器学习技术，计算出在一个评估主题下，各个评估指标所占的权重，同时，也计算出在电网综合评估中，各个主题所占的权重。

2.根据权利要求1所述的一种电网综合评估体系智能生成系统，其特征在于，所述待选指标集管理组件中的电网综合评估指标集是管理员根据电网公司发布的可靠性文件，选择在电网综合评估中需要使用的指标构成的。

3.根据权利要求1所述的一种电网综合评估体系智能生成系统，其特征在于，所述调研问卷自动生成是指根据待选指标集自动化地生成调研问卷；所述调研问卷要求参与调研的业务专家，根据业务经验做两方面的评估：一是供电能力、电网结构和电网设备这三个主题在电网综合评估中的权重占比；二是评估每个主题下的每项指标在其对应的主题评估中的权重占比。

4.根据权利要求1所述的一种电网综合评估体系智能生成系统，其特征在于，所述调研问卷发放是指通过Web技术将生成的调研问卷推送到指定的业务专家。

5.根据权利要求1所述的一种电网综合评估体系智能生成系统，其特征在于，所述调研问卷回收是指通过Web技术将业务专家填好的调研问卷回收归档。

6.利用权利要求1至5中任意一项所述的电网综合评估体系智能生成系统生成电网综合评估体系的方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）设定待选的指标集，并为参与调研的业务专家分配账号和设置权限；

（2）生成调研问卷，并通过Web技术将生成的调研问卷推送到指定的业务专家；

（3）参与调研的业务专家填写调研问卷；

（4）通过Web技术收回业务专家填写完毕的调研问卷并归档；

（5）根据所有业务专家填写的调研问卷结果数据，应用数据挖掘技术，从待选指标集中确定电网综合评估体系所需的指标，构成评估指标集；

（6）综合所有业务专家填写的调研问卷结果数据，应用机器学习技术，计算出供电能力、电网结构和电网设备三个主题下各个评估指标的权重；

（7）综合所有业务专家填写的调研问卷结果数据，应用机器学习技术，计算出在电网综合评估体系中，供电能力、电网结构和电网设备三个主题的权重；（8）根据数据挖掘技术和机器学习技术的结果，构成电网综合评估体系。

7.利用权利要求6所述的生成电网综合评估体系的方法，其特征在于，所述步骤（6）和步骤（7）利用Salton提出的tf*idf权重算法计算权重。