CN113112090A - 基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法 - Google Patents

基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法，包括以下步骤：S1，利用MIS‑PCA算法对从地理信息系统获取的空间信息数据进行筛选和降维；S2，以经MIS‑PCA算法处理过的信息为基础，建立基于空间数据挖掘技术的用地类型预测模型；S3，利用用地分类结果对空间负荷进行预测。本发明提出一种改进的综合互信息度主成分分析方法（MIS‑PCA），可有效提高降维后数据分类准确率与所选特征子集的有效性，同时能够得到更少的主成分维度,降低了特征维数,以便减少后端分类或识别的计算量；本发明将MIS‑PCA算法引入用地规则挖掘的过程中，通过对可能影响元胞用地类型决策的众多相关属性进行约简，简化用地决策过程，提高空间负荷预测效率。

Description

基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法
技术领域
本发明涉及电力系统规划技术领域，尤其涉及基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法。
背景技术
空间负荷预测(SLF)是指对供电区域内未来电力负荷的大小和位置的预测，作为电力系统退化的基础性工作之一，可以根据SLF的结果来确定供电设备应当配置的容量及其最佳位置，可提高电力系统建设的经济性、高效性、可靠性。
空间负荷预测方法中，用地仿真法通过分析土地利用的特性及发展规律，来预测土地的使用类型、地理分布和面积构成，结合智能算法获取土地负荷类型的转换规则，再结合整个预测区域的总量负荷预测结果与分类负荷密度预测结果即可完成预测工作，其核心在于挖掘土地负荷类型的转换规则。用地仿真法的优点在于其可以充分利用系统负荷预测结果，并在此基础上精细预测未来配电网负荷的空间分布。然而，目前在挖掘转换规则时通常会遇到以下难题：
1、空间数据种类繁多，选择何种数据用于建模能符合实际情况。
2、空间数据量较大，并且数据间可能存在一定重复信息，如何在减少数据量的同时保留关键信息。
3、转换规则即土地负荷预测模型，在建模过程中如何避免部分数据对结果的过度影响。
针对1、2问题，主成分分析法(PCA)是当前被广泛应用的特征选择方法，能够有效地摒除原始数据中的冗余信息，提取出方差贡献率大的主成分因子。但传统主成分分析法中的核心——相关性计算，仅能反映特征之间的线性关系，无法度量非线性关系。虽然可以在特征选择算法中引入互信息矩阵来代替协方差矩阵，评估特征之间的线性和非线性关系，但所选特征子集的有效性仍不够好。
基于上述情况而言，传统主成分分析法和传统用地仿真法不论是从精准度还是从简易度而言，都难以满足空间负荷预测的要求，因此有必要对传统方法进行改进。
发明内容
针对以上问题，本发明首先引入互信息、绝对互信息度和相对互信息度的思想，在绝对互信息度和相对互信息度的基础上给出综合互信息度；然后利用综合互信息度对从地理信息系统(GIS)获取的空间信息数据特征进行筛选，并对筛选出的属性矩阵利用PCA算法降维，从而保留描述土地利用的关键空间信息；最后建立土地类型预测模型，进行土地属性预测，以实现空间负荷的精细预测。
本发明通过下述技术方案实现：
基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法，包括以下步骤：
S1，利用MIS-PCA算法对从地理信息系统获取的空间信息数据进行筛选和降维；
S2，以经MIS-PCA算法处理过的信息为基础，建立基于空间数据挖掘技术的用地类型预测模型；
S3，利用用地分类结果对空间负荷进行预测。
进一步的，所述步骤S1具体包括：
S1.1，将数据集转换为矩阵，分别计算属性的互信息值、其余互信息、最大互信息值；
S1.2，根据互信息值，其余互信息和最大互信息值的相关关系计算得出绝对互信息度以及相对互信息度，并依据绝对互信息可信度和相对互信息可信度得出综合互信息度；
S1.3，利用综合互信息度对矩阵进行特征筛选；
S1.4，对筛选后的矩阵运用PCA算法完成特征降维，得出所选特征子集。
其中，采用以下公式计算互信息(MI)：
Figure BDA0003046562150000021
其中，i＝1,2,…,M，M为类别数；P(Ci)表示Ci类在总体样本数据中出现的频率；P(W)表示样本中包含特征属性W的概率；P(W|Ci)表示样本数据中包含特征属性W时属于Ci类的条件概率。当特征属性W独立于类别Ci时，它与该类的相关度为0，即互信息为0；P(W)越小，同时P(W|Ci)大时，特征属性W给类别Ci提供的信息量越大，则该特征越能表示该类；反之，则结果相反。
采用以下公式计算绝对互信息度MIA(W)：
Figure BDA0003046562150000022
Figure BDA0003046562150000031
其中，MaxMI表示每个特征属性与类别Ci之间的最大互信息值。
采用以下公式计算相对互信息度MIR(W)：
Figure BDA0003046562150000032
Figure BDA0003046562150000033
其中，LessMI(W)表示特征属性与其他类别之间的互信息值；LessMaxMI(W)表示特征属性与其他类别之间互信息的最大值；
采用以下公式计算综合互信息度MIS(W)：
MIS(W)＝MIA(W)+MIR(W)。
进一步的，所述步骤S2具体包括：
S2.1，将经MIS-PCA算法处理过的数据分为训练集和测试集；
S2.2，用训练集对BP神经网络进行训练，获得用地类型预测模型。
进一步的，所述步骤S3具体为：
S3.1,使用步骤S2获得的用地类型预测模型对土地进行分类，获得用地分类结果；
S3.2,根据用地分类结果、规划区内总负荷和各用地负荷密度计算出空间负荷预测结果。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明提出一种改进的综合互信息度主成分分析方法(MIS-PCA)：引入绝对互信息度和相对互信息度的思想，在绝对互信息度和相对互信息度的基础上给出综合互信息度，然后利用综合互信息度对数据特征进行筛选，最后对筛选出的属性矩阵利用PCA算法降维。此方法有效提高降维后数据分类准确率与所选特征子集的有效性，同时能够得到更少的主成分维度,降低了特征维数,以便减少后端分类或识别的计算量；
(2)本发明提出基于MIS-PCA的用地规则挖掘方法：将MIS-PCA算法引入用地规则挖掘的过程中，通过对可能影响元胞用地类型决策的众多相关属性进行约简，简化用地决策过程，提高空间负荷预测效率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施方式的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施方式的限定。
图1为本发明的程图；
图2为基于综合互信息度的主成分分析算法流程图。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。
本发明公开的空间负荷预测方法，是基于综合互信息度的主成分分析方法—MIS-PCA来进行预测的。
本发明引入综合互信息度的概念对传统主成分分析数据降维方法进行改造。该算法首先引入互信息、绝对互信息度和相对互信息度的思想，在绝对互信息度和相对互信息度的基础上给出综合互信息度。
其中，互信息(MI)采用公式(1)计算：
Figure BDA0003046562150000041
其中，i＝1,2,…,M，M为类别数；P(Ci)表示Ci类在总体样本数据中出现的频率；P(W)表示样本中包含特征属性W的概率；P(W|Ci)表示样本数据中包含特征属性W时属于Ci类的条件概率。当特征属性W独立于类别Ci时，它与该类的相关度为0，即互信息为0；P(W)越小，同时P(W|Ci)大时，特征属性W给类别Ci提供的信息量越大，则该特征越能表示该类；反之，则结果相反。
其中，绝对互信息度(MIA)采用公式(2)计算：
Figure BDA0003046562150000042
Figure BDA0003046562150000043
其中，MaxMI表示每个特征属性与类别Ci之间的最大互信息值。
相对互信息度的定义如(4)～(5)：
Figure BDA0003046562150000051
Figure BDA0003046562150000052
其中，LessMI(W)表示特征属性与其他类别之间的互信息值；LessMaxMI(W)表示特征属性与其他类别之间互信息的最大值。
综合互信息度采用公式(6)计算：
MIS(W)＝MIA(W)+MIR(W) (6)。
如图1所示，本发明公开的基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法，包括以下步骤：
S1，利用上述的MIS-PCA算法对从地理信息系统获取的空间信息数据进行筛选和降维。
土地仿真法需要大量的地理空间信息及电力信息，因此从电力GIS系统平台获取待预测区内反映每个元胞用地类型的基础数据指标和电力数据指标，本步骤利用MIS-PCA对元胞的空间信息进行处理，实现元胞属性简化与特征筛选，本步骤具体包括：
S1.1，将数据集转换为矩阵，分别计算属性的互信息值(MI)，其余互信息(LessMI)，最大互信息值(MaxMI)；
S1.2，根据MI、LessMI和MaxMI的相关关系计算得出绝对互信息度以及相对互信息度，并依据绝对互信息可信度和相对互信息可信度得出综合互信息度；
S1.3，利用综合互信息度对矩阵进行特征筛选；
S1.4，对筛选后的矩阵运用PCA算法完成特征降维，得出所选特征子集。
S2，以经MIS-PCA算法处理过的信息为基础，建立基于空间数据挖掘技术的用地类型预测模型。
为摆脱对主观经验的依赖、精准高效地对未知地区进行用地类型判定，本步骤将空间数据挖掘技术用于用地类型挖掘，使用空间数据和空间分类技术建立用地类型评价因子与用地类型评价结果映射关系，从而达到对未知地区进行用地类型判定地目的，本步骤具体包括：
S2.1，将经MIS-PCA算法处理过的数据分为训练集和测试集；
S2.2，用训练集对BP神经网络进行训练，获得用地类型预测模型。
S3，利用用地分类结果对空间负荷进行预测，具体为：
S3.1，使用步骤S2获得的用地类型预测模型对土地进行分类，算出元胞用地属性；
S3.1，根据S3.1获得的用地分类结果，并结合规划区内总负荷和各用地负荷密度计算出空间负荷预测结果。
本发明能有效高降维后空间信息数据的分类准确率与所选特征子集的有效性，且进一步提高了预测结果的准确度。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1，利用MIS-PCA算法对从地理信息系统获取的空间信息数据进行筛选和降维；
S2，以经MIS-PCA算法处理过的信息为基础，建立基于空间数据挖掘技术的用地类型预测模型；
S3，利用用地分类结果对空间负荷进行预测。
2.根据权利要求1所述的基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：
S1.1，将空间信息数据集转换为矩阵，分别计算属性的互信息值、其余互信息、最大互信息值；
S1.2，根据互信息值，其余互信息和最大互信息值的相关关系计算得出绝对互信息度以及相对互信息度，并依据绝对互信息可信度和相对互信息可信度得出综合互信息度；
S1.3，利用综合互信息度对矩阵进行特征筛选；
S1.4，对筛选后的矩阵运用PCA算法完成特征降维，得出所选特征子集。
3.根据权利要求2所述的基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法，其特征在于：
采用以下公式计算互信息(MI)：
Figure FDA0003046562140000011
其中，i＝1,2,…,M，M为类别数；P(Ci)表示Ci类在总体样本数据中出现的频率；P(W)表示样本中包含特征属性W的概率；P(W|Ci)表示样本数据中包含特征属性W时属于Ci类的条件概率。当特征属性W独立于类别Ci时，它与该类的相关度为0，即互信息为0；P(W)越小，同时P(W|Ci)大时，特征属性W给类别Ci提供的信息量越大，则该特征越能表示该类；反之，则结果相反。
采用以下公式计算绝对互信息度MIA(W)：
Figure FDA0003046562140000012
Figure FDA0003046562140000021
其中，MaxMI表示每个特征属性与类别Ci之间的最大互信息值。
4.根据权利要求3所述的基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法，其特征在于：采用以下公式计算相对互信息度MIR(W)：
Figure FDA0003046562140000022
Figure FDA0003046562140000023
其中，LessMI(W)表示特征属性与其他类别之间的互信息值；LessMaxMI(W)表示特征属性与其他类别之间互信息的最大值。
5.根据权利要求4所述的基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法，其特征在于：采用以下公式计算综合互信息度MIS(W)：
MIS(W)＝MIA(W)+MIR(W)。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括：
S2.1，将经MIS-PCA算法处理过的数据分为训练集和测试集；
S2.2，用训练集对人工神经网络进行训练，获得用地类型预测模型。
7.根据权利要求1的基于综合互信息度的主成分分析的空间负荷预测方法，其特征在于：所述步骤S3具体为：
S3.1,使用步骤S2获得的用地类型预测模型对土地进行分类，获得用地分类结果；
S3.2,根据用地分类结果、规划区内总负荷和各用地负荷密度计算出空间负荷预测结果。
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