CN111178670A - 基于反熵权法的短期低压配电网数据质量评价算法 - Google Patents

Abstract

本发明提供基于反熵权法的短期低压配电网数据质量评价算法，包括以下步骤：步骤一：从大数据平台ODPS抽取某一时间段内的设备数据、台区数据和用户数据；步骤二：计算准确度；步骤三：计算完整度；步骤四：计算及时度；步骤五：计算冗余度；步骤六：评价指标的权重，选用反熵权法对数据质量的评价指标赋予权重系数；步骤七：计算综合评分。能够反映数据质量的好坏，为数据建模提供可行性参考。

Description

基于反熵权法的短期低压配电网数据质量评价算法

技术领域

本发明涉及智能电网数据挖掘领域，具体涉及基于反熵权法的短期低压配 电网数据质量评价算法。

背景技术

近年来，国家电网公司深入研究以云计算、物联网、大数据和移动互联为 主题的“大云物移”营销基地的建设，开展了新技术应用顶层设计、平台建设、 试点验证以及部分的推广应用，为坚强智能电网建设以及公司经营者提供良好 支撑。如果继续用传统的技术手段是无法满足当前日剧膨胀的采集数据、用户 数据和设备数据，因而以大数据平台为支撑的新一代海量数据存储、分析介质 成为电网公司技术创新的关键点。例如，浙江省电力公司利用阿里云开放数据 处理服务(ODPS)搭建“浙电云”大数据开发平台用来存储并加速长短期运营 大数据分析过程。但是，由于智能电网采集设备采集的数据存在误差，因而需要建立一套客观的大数据平台的短期运营数据的评价体系来反映数据质量的好 坏，为数据建模提供可行性参考。

发明内容

为了解决现有技术中存在的某种或某些技术问题，本发明提供基于反熵权 法的短期低压配电网数据质量评价算法，能够反映数据质量的好坏，为数据建 模提供可行性参考。

为解决上述现有的技术问题，本发明采用如下方案：基于反熵权法的短期 低压配电网数据质量评价算法，包括以下步骤：

步骤一：从大数据平台ODPS抽取某一时间段内的设备数据、台区数据和 用户数据；

步骤二：计算准确度，公式如下：

式中，A_c为数据集的准确度；n_all为数据总量；n₀为数据集中准确度不合格的日 志条数；n_null为数据集中存在数据缺失现象的日志条数；n_r为数据集中存在数据 冗余现象的日志条数；

步骤三：计算完整度，公式如下：

式中，A_e为数据集的准确度；n_all为数据总量；n_null为数据集中存在数据缺失现象的日志条数；n_r为数据集中存在数据冗余现象的日志条数；

步骤四：计算及时度，公式如下：

其中，A_d为数据集的及时度；n_d为判别为不及时的日志条数；

步骤五：计算冗余度，公式如下：

其中，A_r为数据集的冗余度；

步骤六：评价指标的权重，选用反熵权法对数据质量的评价指标赋予权重 系数；

步骤七：计算综合评分。

作为优选，所述步骤六中选用反熵权法对数据质量的评价指标赋予权重系 数时，首先构建评价指标矩阵H_m×n，其中，m为日志条数，n为评价指标，信息 反熵

从而可以通过下式获得各个评价指标的权重系数：

其中，k_j为第j个评价指标的权重系数。

作为优选，所述步骤七中计算综合评分时，在得到准确度、完整度、及时 度和冗余度的评分以及权重系数以后，通过以下公式求得所抽取的短期运营数 据的质量综合评分：

式中，A_all为综合评分，A_all∈[0,100]；j＝1时，A_j＝A_c，即准确度；j＝2时，A_j＝A_e，即完整度；j＝3时，A_j＝A_d，即完整度；j＝4时，A_j＝A_r，即冗余度。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：

本发明提供基于反熵权法的短期低压配电网数据质量评价算法，能够反映 数据质量的好坏，为数据建模提供可行性参考。

具体实施方式

下面，结合具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不 相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形 成新的实施例。

本发明提供基于反熵权法的短期低压配电网数据质量评价算法，包括以下 步骤：

步骤一：从大数据平台ODPS抽取某一时间段内的设备数据、台区数据和 用户数据；

步骤二：计算准确度，公式如下：

式中，A_c为数据集的准确度；n_all为数据总量；n₀为数据集中准确度不合格的日 志条数；n_null为数据集中存在数据缺失现象的日志条数；n_r为数据集中存在数据 冗余现象的日志条数；

步骤三：计算完整度，由于智能电网数据采集装置或者通信装置出现故障 的现象无法避免，因此会出现数据出现“null”状态，即数据缺失现象，从而 影响数据集的完整度，公式如下：

式中，A_e为数据集的准确度；n_all为数据总量；n_null为数据集中存在数据缺失现象的日志条数；n_r为数据集中存在数据冗余现象的日志条数；

步骤四：计算及时度，智能电网的数据采集间隔一般为15分钟、30分钟和 60分钟，如果在这个过程之中出现以太网网络拥堵时则会影响数据回传的及时 性问题，因而需要对数据集的及时度进行评分，公式如下：

其中，A_d为数据集的及时度；n_d为判别为不及时的日志条数；

步骤五：计算冗余度，低压配电网的数据冗余造成的原因主要是同一数据 被多次回传，因而数据集的冗余度越低，数据质量越好，公式如下：

其中，A_r为数据集的冗余度；

步骤六：评价指标的权重，选用反熵权法对数据质量的评价指标赋予权重 系数，首先构建评价指标矩阵H_m×n，其中，m为日志条数，n为评价指标，信息 反熵

从而可以通过下式获得各个评价指标的权重系数：

其中，k_j为第j个评价指标的权重系数；

步骤七：计算综合评分，在得到准确度、完整度、及时度和冗余度的评分 以及权重系数以后，通过以下公式求得所抽取的短期运营数据的质量综合评分：

式中，A_all为综合评分，A_all∈[0,100]；j＝1时，A_j＝A_c，即准确度；j＝2时，A_j＝A_e，即完整度；j＝3时，A_j＝A_d，即完整度；j＝4时，A_j＝A_r，即冗余度。

对得分在(90,100]时，则数据质量为好；对得分在(70,90]时，则数据质量 为较好；对得分在(60,70]时，则数据质量为一般；对得分在(0,60]时，则数据 质量为差。在数据质量较好的情况，能够保证建模的可行性。

以国家电网地市公司某条10kV电压等级的中压线路及下属的1个低压台区 为例，对该线路及低压台区进行分析。该低压配电网的各数据存储情况如表1 所示：

表1电网短期某低压配电网短期数据质量表

能够反映数据质量的好坏，为数据建模提供可行性参考。

上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的 范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换 均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (3)

1.基于反熵权法的短期低压配电网数据质量评价算法，包括以下步骤：

步骤一：从大数据平台ODPS抽取某一时间段内的设备数据、台区数据和用户数据；

步骤二：计算准确度，公式如下：

式中，A_c为数据集的准确度；n_all为数据总量；n₀为数据集中准确度不合格的日志条数；n_null为数据集中存在数据缺失现象的日志条数；n_r为数据集中存在数据冗余现象的日志条数；

步骤三：计算完整度，公式如下：

式中，A_e为数据集的准确度；n_all为数据总量；n_null为数据集中存在数据缺失现象的日志条数；n_r为数据集中存在数据冗余现象的日志条数；

步骤四：计算及时度，公式如下：

其中，A_d为数据集的及时度；n_d为判别为不及时的日志条数；

步骤五：计算冗余度，公式如下：

其中，A_r为数据集的冗余度；

步骤六：评价指标的权重，选用反熵权法对数据质量的评价指标赋予权重系数；

步骤七：计算综合评分。

2.根据权利要求1所述的基于反熵权法的短期低压配电网数据质量评价算法，其特征在于：所述步骤六中选用反熵权法对数据质量的评价指标赋予权重系数时，首先构建评价指标矩阵H_m×n，其中，m为日志条数，n为评价指标，信息反熵

从而可以通过下式获得各个评价指标的权重系数：

其中，k_j为第j个评价指标的权重系数。

3.根据权利要求2所述的基于反熵权法的短期低压配电网数据质量评价算法，其特征在于：所述步骤七中计算综合评分时，在得到准确度、完整度、及时度和冗余度的评分以及权重系数以后，通过以下公式求得所抽取的短期运营数据的质量综合评分：

式中，A_all为综合评分，A_all∈[0,100]；j＝1时，A_j＝A_c，即准确度；j＝2时，A_j＝A_e，即完整度；j＝3时，A_j＝A_d，即完整度；j＝4时，A_j＝A_r，即冗余度。