CN112766629A - 一种基于深度学习下的电网投资风险评估方法 - Google Patents

一种基于深度学习下的电网投资风险评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于配电网投资建设技术领域，公开一种基于深度学习下的电网投资风险评估方法，包括以下步骤：仿真前的以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标的需安排投资计划的区域配电网本身数据，与仿真后的以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标的需安排投资计划的区域配电网本身数据之间分别进行对应对比，获取风险预测和评估；对混合所有型电网投资风险及可行性进行的事前有效评估，提升对混合所有行电网投资风险评估的评估准确性；基于仿真结果与投资评估及风险度量分析，为区域电网提供电网投资决策的管理策略。

Description

一种基于深度学习下的电网投资风险评估方法
技术领域
本发明属于配电网投资建设技术领域，具体涉及一种基于深度学习下的电网投资风险评估方法。
背景技术
当前，我国电网建设重心已逐渐转移到配电网。《配电网建设改造行动计划(2015-2020年)》提出，近年配电网建设改造投资不低于2万亿元。随着社会需求发展，配电网规划发展面临一系列新的挑战：①分布式能源、电动汽车等可控设备接入，导致配电网运行场景多样化，致使规划中不确定性与复杂程度增加；②配电网投资目标多元化，不再局限于只满足负荷增长，提高用电可靠性、增强弹性运行能力、充分消纳清洁能源等也成为重要目标；③社会资本参与增量配电网投资、建设与运营。电网企业不再是配电网投资的单一主体，与社会资本将在投资效益与运营效率上形成竞争；④投资的科学性和合理性在电网有效资产的形成起关键作用。同时，实现电网企业未来发展目标必须要提升投资精准化管控水平，实现精准投资和科学决策。当前，配电网仍亟需大量改造、扩容、新建，以适应电力工业发展新态势，满足日益增长的高品质用能需求。
不同于对一条或几条馈线进行规划设计，配电网投资往往以中长期为周期，以体系化工程项目群体为对象，具有发展建设规模大、涉及因素众多、单体效益难以量化、项目描述结构性差异大等难点，实际中也缺乏指导配电网精准投资与项目优选的方法，难以辅助电网管控投资风险。因此，需深入研究适合配电网发展特点的精准投资分析理论，量化项目优选依据，引入考虑风险管控的投资组合体系，提升配电网发展投资决策效益。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于深度学习下的电网投资风险评估方法，解决了背景技术所提出的技术问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于深度学习下的电网投资风险评估方法，包括以下步骤：
采集需安排投资计划的区域配电网本身数据，并建立需安排投资计划的区域配电网本身数据模型；
以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标对需安排投资计划的区域配电网历史数据进行分析；
以社会责任、国民经济效益和企业效益三个维度构建对需安排投资计划的区域配电网历史数据进行分析，分别获取社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子；
对需安排投资计划的区域配电网本身数据模型进行仿真，分别对社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行调节，观测需安排投资计划的区域配电网历史数据模型变化；
变化的需安排投资计划的区域配电网本身数据重新以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标；
仿真前的以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标的需安排投资计划的区域配电网本身数据，与仿真后的以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标的需安排投资计划的区域配电网本身数据之间分别进行对应对比；
获取基于以社会责任、国民经济效益和企业效益三个维度变化下的，需安排投资计划的区域配电网的以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性的分别变化，根据以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别变化，进行风险预测和评估。
进一步地，获取互联网大数据下的所述区域已有投资的配电网数据；
以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标对已有投资的配电网数据进行分析；
分别获取基于社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行变化下的，已有投资的配电网数据以以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标下的影响强度；
将已有投资的配电网数据的影响强度，输送至对需安排投资计划的区域配电网本身数据模型进行仿真的仿真数据中，通过深度学习法对分别对社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行调节，观测需安排投资计划的区域配电网历史数据模型变化进行优化，使得需安排投资计划的区域配电网历史数据模型变化更准确。
进一步地，获取互联网大数据下的与所述区域相邻的区域下的已有投资的配电网数据；
以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标对相邻的区域下的已有投资的配电网数据进行分析；
分别获取基于社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行变化下的，已有投资的配电网数据以以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标下的影响强度；
对相邻的区域下的已有投资的配电网数据与所述区域已有投资的配电网数据的差异化进行对比，获取由于区域差异化，导致的基于社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行变化下的，已有投资的配电网数据以以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标下的影响强度的影响；
将对相邻的区域下的已有投资的配电网数据与所述区域已有投资的配电网数据的差异化进行对比进行储存，对进行风险预测和评估形成参考。
进一步地，获取所述区域的典型电网投资案例，并进行以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标对所述区域的典型电网投资案例进行分析；
分别获取基于社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行变化下的，所述区域的典型电网投资案例以以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标下的影响强度；
得到所述电网投资中的典型投资风险来源。
进一步地，所述区域配电网数据包括：配电网设备运行信息、本次投资预算金额、申报项目汇集、用电负荷增长信息、亟待解决问题五大类，并对配电网申报项目进行编号。
本发明的有益效果：
实现结合区域信息的电网投资决策模型设计，完善电网企业投资决策流程；
对混合所有型电网投资风险及可行性进行的事前有效评估，提升对混合所有行电网投资风险评估的评估准确性；
基于仿真结果与投资评估及风险度量分析，为区域电网提供电网投资决策的管理策略。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
一种基于深度学习下的电网投资风险评估方法，包括以下步骤：
采集需安排投资计划的区域配电网本身数据，并建立需安排投资计划的区域配电网本身数据模型；
以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标对需安排投资计划的区域配电网历史数据进行分析；
以社会责任、国民经济效益和企业效益三个维度构建对需安排投资计划的区域配电网历史数据进行分析，分别获取社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子；
对需安排投资计划的区域配电网本身数据模型进行仿真，分别对社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行调节，观测需安排投资计划的区域配电网历史数据模型变化；
变化的需安排投资计划的区域配电网本身数据重新以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标；
仿真前的以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标的需安排投资计划的区域配电网本身数据，与仿真后的以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标的需安排投资计划的区域配电网本身数据之间分别进行对应对比；
获取基于以社会责任、国民经济效益和企业效益三个维度变化下的，需安排投资计划的区域配电网的以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性的分别变化，根据以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别变化，进行风险预测和评估。
获取互联网大数据下的所述区域已有投资的配电网数据；
以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标对已有投资的配电网数据进行分析；
分别获取基于社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行变化下的，已有投资的配电网数据以以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标下的影响强度；
将已有投资的配电网数据的影响强度，输送至对需安排投资计划的区域配电网本身数据模型进行仿真的仿真数据中，通过深度学习法对分别对社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行调节，观测需安排投资计划的区域配电网历史数据模型变化进行优化，使得需安排投资计划的区域配电网历史数据模型变化更准确。
获取互联网大数据下的与所述区域相邻的区域下的已有投资的配电网数据；
以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标对相邻的区域下的已有投资的配电网数据进行分析；
分别获取基于社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行变化下的，已有投资的配电网数据以以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标下的影响强度；
对相邻的区域下的已有投资的配电网数据与所述区域已有投资的配电网数据的差异化进行对比，获取由于区域差异化，导致的基于社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行变化下的，已有投资的配电网数据以以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标下的影响强度的影响；
将对相邻的区域下的已有投资的配电网数据与所述区域已有投资的配电网数据的差异化进行对比进行储存，对进行风险预测和评估形成参考。
获取所述区域的典型电网投资案例，并进行以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标对所述区域的典型电网投资案例进行分析；
分别获取基于社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行变化下的，所述区域的典型电网投资案例以以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标下的影响强度；
得到所述电网投资中的典型投资风险来源。
所述区域配电网数据包括：配电网设备运行信息、本次投资预算金额、申报项目汇集、用电负荷增长信息、亟待解决问题五大类，并对配电网申报项目进行编号。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (5)

1.一种基于深度学习下的电网投资风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集需安排投资计划的区域配电网本身数据，并建立需安排投资计划的区域配电网本身数据模型；
以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标对需安排投资计划的区域配电网历史数据进行分析；
以社会责任、国民经济效益和企业效益三个维度构建对需安排投资计划的区域配电网历史数据进行分析，分别获取社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子；
对需安排投资计划的区域配电网本身数据模型进行仿真，分别对社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行调节，观测需安排投资计划的区域配电网历史数据模型变化；
变化的需安排投资计划的区域配电网本身数据重新以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标；
仿真前的以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标的需安排投资计划的区域配电网本身数据，与仿真后的以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标的需安排投资计划的区域配电网本身数据之间分别进行对应对比；
获取基于以社会责任、国民经济效益和企业效益三个维度变化下的，需安排投资计划的区域配电网的以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性的分别变化，根据以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别变化，进行风险预测和评估。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习下的电网投资风险评估方法，其特征在于，获取互联网大数据下的所述区域已有投资的配电网数据；
以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标对已有投资的配电网数据进行分析；
分别获取基于社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行变化下的，已有投资的配电网数据以以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标下的影响强度；
将已有投资的配电网数据的影响强度，输送至对需安排投资计划的区域配电网本身数据模型进行仿真的仿真数据中，通过深度学习法对分别对社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行调节，观测需安排投资计划的区域配电网历史数据模型变化进行优化，使得需安排投资计划的区域配电网历史数据模型变化更准确。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习下的电网投资风险评估方法，其特征在于，获取互联网大数据下的与所述区域相邻的区域下的已有投资的配电网数据；
以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标对相邻的区域下的已有投资的配电网数据进行分析；
分别获取基于社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行变化下的，已有投资的配电网数据以以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标下的影响强度；
对相邻的区域下的已有投资的配电网数据与所述区域已有投资的配电网数据的差异化进行对比，获取由于区域差异化，导致的基于社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行变化下的，已有投资的配电网数据以以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标下的影响强度的影响；
将对相邻的区域下的已有投资的配电网数据与所述区域已有投资的配电网数据的差异化进行对比进行储存，对进行风险预测和评估形成参考。
4.根据权利要求3所述的基于深度学习下的电网投资风险评估方法，其特征在于，获取所述区域的典型电网投资案例，并进行以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标对所述区域的典型电网投资案例进行分析；
分别获取基于社会责任影响因子、国民经济效益因子和企业效益因子进行变化下的，所述区域的典型电网投资案例以以网架坚强程度、供电安全与质量、运行经济与高效、供电协调性分别作为评判指标下的影响强度；
得到所述电网投资中的典型投资风险来源。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习下的电网投资风险评估方法，其特征在于，所述区域配电网数据包括：配电网设备运行信息、本次投资预算金额、申报项目汇集、用电负荷增长信息、亟待解决问题五大类，并对配电网申报项目进行编号。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102930482A (zh) * 2012-11-30 2013-02-13 河北省电力公司电力科学研究院 一种县域配电网投资效果评估方法
CN109636157A (zh) * 2018-11-30 2019-04-16 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 一种新型配电网投资效益分析方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102930482A (zh) * 2012-11-30 2013-02-13 河北省电力公司电力科学研究院 一种县域配电网投资效果评估方法
CN109636157A (zh) * 2018-11-30 2019-04-16 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 一种新型配电网投资效益分析方法

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