CN114693054A - 水电站运行状态的确定方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提出一种水电站运行状态的确定方法、装置、设备及存储介质，涉及深度学习技术领域。具体方案为：获取待评价的水电站的基本运行参数、评价指标集及参考评价特征集；根据所述参考评价特征集中的每个参考评价特征以及所述基本运行参数，确定评价指标调整因子；将所述调整因子输入至预先构建的随机森林运营难度模型中，以获取难度系数；根据所述难度系数以及所述评价指标集，确定所述待评价的水电站对应的各个参考指标值；根据所述各个参考指标值，确定所述待评价的水电站的运行状态。由此，可以仅需收集与评价指标相关的实时数据，将实时数据输入构建的随机森林运营难度模型中，方便、快捷的对水电站运行状态进行科学、准确的评价。

Description

水电站运行状态的确定方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种水电站运行状态的确定方法、 装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

近年来，随着能源结构转型持续升级，中国可再生能源持续快速发展，截 至2019年底，我国常规水电装机达到3.26亿千瓦，在可再生能源总装机中占 比44.8％，占据主导地位。水电站运行状态与电站机组规格、地理位置、智能 化程度等息息相关，对水电站运行状态科学合理的考核结果，可为水电企业摸 底考核提供指导并有利于发现薄弱运行情况的水电站，进而便于对其进行补差。

相关技术中，可以将对水电站运行情况的研究转化为对水电站成本的研究， 然而企业目前实际运行中精细化水平不高，成本记录比较粗糙，如果水电站进 行整项考核工作，周期较长，需要花费大量时间和人力，实时性较差，因而如 何科学、可靠且方便地对水电站运行情况进行考察分析，是当前亟需解决的问 题。

发明内容

本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

本公开提供了一种水电站运行状态的确定方法、装置、系统以及存储介质。

根据本公开的第一方面，提供了一种水电站运行状态的确定方法，包括：

获取待评价的水电站的基本运行参数、评价指标集及参考评价特征集；

根据所述参考评价特征集中的每个参考评价特征以及所述基本运行参数， 确定评价指标调整因子；

将所述调整因子输入至预先构建的随机森林运营难度模型中，以获取难度 系数；

根据所述难度系数以及所述评价指标集，确定所述待评价的水电站对应的 各个参考指标值；

根据所述各个参考指标值，确定所述待评价的水电站的运行状态。

根据本公开的第二方面，提供了一种水电站运行状态的确定装置，包括：

第一获取模块，用于获取待评价的水电站的基本运行参数、评价指标集及 参考评价特征集；

第一确定模块，用于根据所述参考评价特征集中的每个参考评价特征以及 所述基本运行参数，确定评价指标调整因子；

第二获取模块，用于将所述调整因子输入至预先构建的随机森林运营难度 模型中，以获取难度系数；

第二确定模块，用于根据所述难度系数以及所述评价指标集，确定所述待 评价的水电站对应的各个参考指标值；

第三确定模块，用于根据所述各个参考指标值，确定所述待评价的水电站 的运行状态。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述 至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行所述第一方面中任一 项所述的方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可 读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行所述第一方面中任 一项所述的方法。

本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产 品中的指令处理器执行时，执行本公开第一方面实施例提出的方法。

本公开所提供的水电站运行状态的确定方法、装置、设备，至少存在以下 有益效果：

本公开实施例中，首先获取待评价的水电站的基本运行参数、评价指标集 及参考评价特征集，然后根据所述参考评价特征集中的每个参考评价特征以及 所述基本运行参数，确定评价指标调整因子，之后将所述调整因子输入至预先 构建的随机森林运营难度模型中，以获取难度系数，然后根据所述难度系数以 及所述评价指标集，确定所述待评价的水电站对应的各个参考指标值，最后根 据所述各个参考指标值，确定所述待评价的水电站的运行状态。由此，可以仅 需收集与评价指标相关的实时数据，将实时数据输入构建的随机森林运营难度 模型中，即可得到科学合理的考核结果，可为水电企业摸底考核、寻优补差提 供指导。

本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描 述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。

附图说明

本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中 将变得明显和容易理解，其中：

图1是本公开一实施例提出的水电站运行状态的确定方法的流程示意图；

图2是本公开又一实施例提出的水电站运行状态的确定方法的流程示意 图；

图3为本公开提供的一种水电站运行状态的确定装置的结构框图；

图4是用来实现本公开的水电站运行状态的确定方法的电子设备的框图。

具体实施方式

下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自 始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元 件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本公开，而不能 理解为对本公开的限制。相反，本公开的实施例包括落入所附加权利要求书的 精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。

其中，可以说明的是，本实施例的水电站运行状态的确定方法的执行主体 为水电站运行状态的确定装置，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装 置可以配置在计算机设备中，计算机设备可以包括但不限于终端、服务器端等， 下面将以水电站运行状态的确定装置作为执行主体来对本公开提出的水电站运 行状态的确定方法进行说明，以下简称为“该装置”。

图1是本公开一实施例提出的水电站运行状态的确定方法的流程示意图。

如图1所示，该水电站运行状态的确定方法，包括：

S101，获取待评价的水电站的基本运行参数、评价指标集及参考评价特征 集。

其中，参考评价特征集中的各个参考评价特征可以用于对水电站的运营状 态进行评价，其可以是多个维度的特征，比如机组特性、坝型特征、水位特征、 库容特征、劳动力特征、调节性能特征等等，在此不做限定。

需要说明的是，本公开中，可以选择一定数量的水电站作为待评价的水电 站，在一些具体的实现方式中，可以选择位于四川、重庆、广西、贵州等西南 区域的65座水电站的基本运行数据，在此不做限定。在获取了多个基本运行数 据之后，可以将其进行归一化处理，从而可以获取各个待评价的水电站的基本 运行参数。

可选的，还可以将基本运行参数按照一定的比例进行划分，比如按照7:3 的比例将基本运行参数分为训练集和测试集。

需要说明的是，评价指标集中包含了多个评价指标数据，用以从各个方向 分析水电站的运行状态。其中，评价指标数据可以为预设评价周期内的期末职 工总人数、上网电量、投入成本以及装机利用小时数，等等，在此不做限定。

其中，预设评价周期内的期末职工总人数可以对应劳动力密度评价指标， 上网电量可以对应上网电量密度评价指标，装机利用小时数可以对应利用小时 密度，投入成本可以对应衡量每运营难度系数电站/企业投入的总运营成本，以 了解企业整体成本投入水平，在此不做限定。

S102，根据参考评价特征集中的每个参考评价特征以及基本运行参数，确 定评价指标调整因子。

可选的，可以从基本运行参数中确定可用于描述参考评价特征集中的每个 参考评价特征的各个参考评价数据，然后将各个参考评价数据确定为评价指标 调整因子。

需要说明的是，参考评价数据可以为基本运行参数中用于形成每个参考评 价特征的数据。举例来说，若当前的参考评价特征为水位特征，其对应的参考 评价数据可以为正常水位、死水位、水位差等等，在此不做限定。

具体的，对于参考评价特征集中的机组特性、坝型特征、水位特征、库容 特征、劳动力特征、调节性能等等参考评价特征来说，可以将基本运行参数中 的装机容量、机组台数、正常水位、死水位、总库容、有效库容、坝高、坝长、 职工人数、平均单机容量、水位差、平均机组利用小时数、投产时长、坝面积、 调节性能等数据作为参考评价数据，也即这些特征数据是影响水电站运行状态 的影响因子，因而可以将各个参考评价数据确定为评价指标调整因子。

其中，评价指标调整因子可以为影响水电站运行状态的特征数据，也即评 价指标调整因子可以通过对水电站运行状态进行解构，从而可以从设备、材料、 技术、人工等分项对水电站的运营难度进行评价，进而能够对水电站的运营难 度进行量化，进行具体的研究。

S103，将调整因子输入至预先构建的随机森林运营难度模型中，以获取难 度系数。

可以理解的是，可以首先确定调整因子的个数以及对应的类别，然后对每 个调整因子的重要程度进行计算。

举例来说，若有M个调整因子的类别数量为k，可以基于Gini指数(GI) 来量化各个调整因子的重要性得分(importance mark，IM)。进而通过对调整 因子的辨识结果，可以提取出不同重要程度的影响因素，根据其与运营难度系 数内在关联情况，利用随机森林建立运营难度系数模型，为对标评价的实现奠 定基础。

具体的，可以计算不同影响因素的重要程度，并对结果降序排列，然后利 用随机森林方法求解得排序前八项的重要特征分别为装机容量、平均单机容量、 职工人数、坝长、坝面积、有效库容、总库容、机组台数。

在提取出主要影响因素后，随机森林回归计算步骤可以为，首先形成决策 树训练集：若原始数据集含n个样本，随机有放回地抽取n个训练样本形成抽 样数据集，用于形成决策树，然后随机选择决策树特征：若原始数据样本特征 维度的M，从中随机m个特征(m<M)，根据选中的m个特征对节点进行分裂， 不进行剪枝，其中分裂标准是最大基尼杂质减少(分类)或最大均方误差最小 化。按照上述步骤逐个构造树节点，直到达到停止条件，之后重复上述步骤形 成多个决策树构成森林，树的数量ntree由具体的情况决定。

随机森林参数包括决策树选择进行分裂的特征数m，以及树的数量ntree。 对于回归分析，每颗决策树通常随机选择m＝M/3个特征进行分裂，本公开中 ntree通过固定m进行搜寻，可以认为MSE最小时ntree取得最优值。

需要说明的是，随机森林运营难度模型可以是通过随机森林分类算法进行 构建的水电站运营难度系数模型，其可以为预先训练完成的模型，通过将调整 因子输入至预先构建的随机森林运营难度模型中，可以获取难度系数。

其中，该难度系数可以为水电站的运行难度系数。通过将各个调整因子输 入至模型中，可以使得最终生成的难度系数可以考虑到电站机组规格、地理位 置、智能化程度等等，更加准确和可靠。

可选的，该装置可以将各个调整因子输入至预先构建的随机森林运营难度 模型中，以获取综合难度系数，或者，将调整因子中的人工成本数据输入至预 先构建的随机森林运营难度模型中，以获取人员难度系数。

可以理解的是，人员难度系数是基于人工成本数据对水电站的运营难度的 影响确定的难度系数，综合难度系数是基于各个成本数据、影响因素对水电站 的运营难度的影响确定的难度系数。

S104，根据难度系数以及评价指标集，确定待评价的水电站对应的各个参 考指标值。

可选的，可以根据评价指标集中的各个评价指标以及当前的难度系数，确 定待评价的水电站对应的各个参考指标值。其中，待评价的水电站可以是多个。

举例来说，当前的评价指标集包含指标A、指标B、以及指标C，且难度系 数为OC,则可以计算指标A对应的参考指标值为A/OC,指标B对应的参考指标值 为B/OC,指标C对应的参考指标值为C/OC,在此不进行限定。

其中，评价指标集至少包括预设评价周期内的期末职工总人数、上网电量、 投入成本以及装机利用小时数，在此不做限定。

可选的，可以根据所述预设评价周期内的期末职工总人数以及人员难度系 数，确定第一参考指标值。

其中，第一参考指标值可以为劳动力参考指标，比如劳动力密度，计算公 式如下：

其中，S₁为劳动力密度，N为期末职工总人数，EC为人员难度系数。

可选的，可以根据所述预设评价周期内的投入成本以及综合难度系数，确 定第二参考指标值。

其中，第二参考指标值可以为投入成本参考指标，比如运营难度系数投入 成本，计算公式如下：

其中，S₂为评价周期内运营难度系数投入成本，C为评价周期内的总投入 成本，OC为运营难度系数，该第二参考指标值可衡量每运营难度系数电站/企 业投入的总运营成本，以了解企业整体成本投入水平。

可选的，可以根据所述预设评价周期内的上网电量以及综合难度系数，确 定第三参考指标值。

其中，第三参考指标值可以为上网电量参考指标，比如上网电量密度，计 算公式如下：

其中，S₃为上网电量密度，其值为电站评价周期内上网电量E_market与运营难 度系数OC的比值。

可选的，可以根据所述预设评价周期内的装机利用小时数以及综合难度系 数，确定第四参考指标值。

其中，第四参考指标值可以为装机利用小时参考指标，比如利用小时密度， 计算公式如下：

式中，S₄为利用小时密度，其值为电站评价周期内装机利用小时数t_generate与 运营难度系数OC的比值，该第四参考指标值可以反映电站装机影响下的单位能 效水平。

需要说明的是，可以将所有待评价的水电站的参考指标值归一化至[0,1] 区间，在此不做限定。

S105，根据各个参考指标值，确定待评价的水电站的运行状态。

其中，在确定了每个待评价的水电站对应的参考指标值之后，可以根据各 个参考指标值，确定待评价的水电站的运行等级、运行评分、运行状态，在此 不进行限定。

作为一种可能实现的方式，可以根据各个参考指标值，确定每个所述参考 指标值对应的多个参考评价区间，然后根据各个所述待评价的水电站对应的各 个所述参考指标值，确定每个所述参考指标值对应的评价权重，进而根据所述 参考评价区间以及每个所述待评价的水电站对应的各个所述参考指标值，确定 每个所述参考指标值与各个参考评价区间的关联度，以及每个所述参考指标值 所属的目标参考评价区间，最后根据每个所述参考指标值对应的评价权重以及 与各个所述参考评价区间的关联度，确定每个所述待评价的水电站的运行状态。

本公开实施例中，首先获取待评价的水电站的基本运行参数、评价指标集 及参考评价特征集，然后根据所述参考评价特征集中的每个参考评价特征以及 所述基本运行参数，确定评价指标调整因子，之后将所述调整因子输入至预先 构建的随机森林运营难度模型中，以获取难度系数，然后根据所述难度系数以 及所述评价指标集，确定所述待评价的水电站对应的各个参考指标值，最后根 据所述各个参考指标值，确定所述待评价的水电站的运行状态。由此，可以仅 需收集与评价指标相关的实时数据，将实时数据输入构建的随机森林运营难度 模型中，即可得到科学合理的考核结果，可为水电企业摸底考核、寻优补差提 供指导。

图2是本公开又一实施例提出的水电站运行状态的确定方法的流程示意 图。

如图2所示，该水电站运行状态的确定方法，包括：

S201，获取待评价的水电站的基本运行参数、评价指标集及参考评价特征 集。

S202，根据所述参考评价特征集中的每个参考评价特征以及所述基本运行 参数，确定评价指标调整因子。

S203，将所述调整因子输入至预先构建的随机森林运营难度模型中，以获 取难度系数。

S204，根据难度系数以及评价指标集，确定待评价的水电站对应的各个参 考指标值。

需要说明的是，S201、S202、S203、S204的具体实现方式可以参照上述实 施例，在此不做赘述。

S205，根据各个参考指标值，确定每个参考指标值对应的多个参考评价区 间。

需要说明的是，在确定了各个参考指标值之后，可以将根据各个待评价的 水电站的参考指标值，将各个参考指标值进行排序，然后进行等级划分，比如 可以将每个参考指标值划分为差、较差、合格、较优、优5个等级，也即分别 以排序前20％，40％，60％，80％的指标值作为等级划分节点，从而将参考指标值 划分为多个参考评价区间。

其中，参考评价区间可以为经典域。

举例来说，在收集了各个待评价的水电站的劳动力参考指标的指标值之后， 可以对其进行划分，将参考指标值在经典域[0,0.62)的劳动力参考指标可以确 定为“差”等级，参考评价区间在[0.62,0.69)的劳动力参考指标可以确定为 “较差”等级，参考评价区间在[0.69,0.76)的劳动力参考指标可以确定为“合 格”等级，参考评价区间在[0.76,0.92)的劳动力参考指标可以确定为“较优” 等级，参考评价区间在[0.92,1]的劳动力参考指标可以确定为“优”等级，在 此不做限定。

需要说明的是，待评价的水电站对应的每个参考指标值都对应有参考评价 区间。

S206，基于熵权法，根据各个待评价的水电站对应的各个参考指标值，确 定每个参考指标值对应的评价权重。

需要说明的是，在确定每个参考指标值对应的评价权重时，可以根据熵权 法确定，也即基于信息熵的赋权法。可以理解的是，通过选择熵权法确立每个 参考指标值对应的评价权重，可以便于了解数据的客观信息，其中，熵权法的 核心是信息熵，可以用于解决信息量化问题。

具体的，可以首先构建m个评价指标，n个评价单元的评价对象原始矩阵 X＝(x_ij)_mn，对其进行标准化处理得到X'＝(x′_ij)_mn。

其中，评价指标的个数m也即对应着参考指标的数量，n个评价单元也即 为n个待评价的水电站。其中，(x_ij)_mn也即由m个评价指标，n个评价单元构成 的评价对象原始矩阵X的第i个评价指标，第j个评价单元，也即第i行，第 j列的元素。在确定了评价对象原始矩阵X之后，可以对其进行标准化处理， 进而得到X'＝(x′_ij)_mn，如下：

进一步地，构建概率矩阵P＝P(x′_ij)_mn

其中，

进一步地，计算指标i的信息熵H(X_i):

最后，计算指标i的权重W_i:

由此，可以根据各个待评价的水电站对应的各个参考指标值，为每个类型 的参考指标值确定对应的评价权重。

S207，根据参考评价区间以及每个待评价的水电站对应的各个参考指标值， 确定每个参考指标值与各个参考评价区间的关联度，以及每个参考指标值所属 的目标参考评价区间。

其中，关联度也即参考评价值与每个参考评价区间关联的程度。

可选的，可以通过关联度函数，确定每个参考指标值与各个参考评价区间 的关联度。

需要说明的是，关联度函数与距的定义有关，举例来说，可以将关于第i个 评价指标第o个评价等级的经典域为v_oti＝<a_oti,b_oti>，节域为v_pi＝<a_pi,b_pi>，ρ(x,X₀) 和ρ(x,X)分别为点x与区间v_oti和v_pi的距，D(x,X₀,X)为点x与区间v_oti和v_pi的位 值，计算方法如下:

D(x,X₀,X)＝ρ(x,X)-ρ(x,X₀)

关联度函数基于模糊综合评价中的隶属度函数拓展了点到区间的距离，提 出距的定义，待评价物元中第i个指标x_i对于评价等级o的关联度为K_o(x_i)，关联 度函数形式多样，需要根据指标具体情况具体分析，从而选择适合某项指标特 性的关联度函数。

以区间端点为最优关联：

其中，ρ(x_i,x₀,X_o)为侧距，该距在点x₀处达到最大值。

此种关联函数可以根据x₀的取值，在区间任意点取得最大值，若x₀取在端 点a_oti或b_oti，此时关联函数

则在两端取得最大值。

举例来说，如上表所示，其中，S₁₁为第一个水电站的第一个参考指标值， S₂₁为第一个水电站的第二个参考指标值，S₃₁为第一个水电站的第三个参考指 标值，S₄₁为第一个水电站的第四个参考指标值。在参考指标S₁₁也即0.729对 应的各个关联度中，由于0.56最大，因而属于合格，也即其对应的目标参考评 价区间为合格。

需要说明的是，上述举例仅为本公开的一种示意性说明，对本公开不作为 限定。

S208，根据每个参考指标值对应的评价权重以及与各个参考评价区间的关 联度，确定每个待评价的水电站的运行状态。

具体的，可以根据每个参考指标值对应的评价权重以及与各个参考评价区 间的关联度，确定综合关联度和综合隶属等级。

举例来说，结合上述表格数据为例，任一待评价的水电站对应等级为差的 各个关联度来说，-0.211x0.28-0.364x0.39-0.081x0.26-0.219x0.344＝-0.36。

也即，-0.36为该等级下的综合关联度。

通过比较各个等级下的综合关联度，可以将综合关联度最高的等级作为综 合隶属等级，在此不做限定。

需要说明的是，上述举例仅为本公开的一种示意性说明，对本公开不作为 限定。

可选的，在确定了每个待评价的水电站的运行状态之后，可以根据每个待 评价的水电站的每个参考指标值所属的目标参考评价区间，确定每个参考指标 值隶属的等级，之后根据每个参考指标值隶属的等级以及参考指标值对应的评 价权重，确定每个待评价的水电站的指导运行状态。

其中，指导运行状态为更进一步的可以表征待评价的水电站的运行状态， 也即一种更为精确的得分值，可以用于供对标管理分析使用。

举例来说，第一参考指标值对应的权重为0.211，等级为3，第二参考指标 值对应的权重为0.434，等级为4，第一参考指标值对应的权重为0.015，等级 为2，第四参考指标值对应的权重为0.219，等级为3，则可以计算最终改进后 的运行状态为较优，评分为3.28。

也即0.211x3+0.434x4+0.015x2+0.219x3＝3.28。

其中，3.28也即为较优等级。

本公开实施例中，首先获取待评价的水电站的基本运行参数、评价指标集 及参考评价特征集，然后根据参考评价特征集中的每个参考评价特征以及基本 运行参数，确定评价指标调整因子，之后将调整因子输入至预先构建的随机森 林运营难度模型中，以获取难度系数，然后根据难度系数以及评价指标集，确 定待评价的水电站对应的各个参考指标值，根据各个参考指标值，确定每个参 考指标值对应的多个参考评价区间，之后基于熵权法，根据各个待评价的水电 站对应的各个参考指标值，确定每个参考指标值对应的评价权重，根据参考评 价区间以及每个待评价的水电站对应的各个参考指标值，确定每个参考指标值 与各个参考评价区间的关联度，以及每个参考指标值所属的目标参考评价区间， 最后根据每个参考指标值对应的评价权重以及与各个参考评价区间的关联度， 确定每个待评价的水电站的运行状态。由此，可以通过构建完成的随机森林运 营难度模型确定难度系数，以及进一步地计算设备、材料、技术、人工的分项 难度系数，使评价结果更具有问题指向性，更有利于实现对标管理分析差距、 改进优化的目的，通过熵权法、可拓学法以及关联度函数，从而可以对水电站 的运行状态进行准确、科学的评价，成本较低且实时快捷。

如图3所示，该水电站运行状态的确定装置300包括：第一获取模块310， 第一确定模块320、第二获取模块330，第二确定模块340、第三确定模块350。

第一获取模块，用于获取待评价的水电站的基本运行参数、评价指标集及 参考评价特征集；

第一确定模块，用于根据所述参考评价特征集中的每个参考评价特征以及 所述基本运行参数，确定评价指标调整因子；

第二获取模块，用于将所述调整因子输入至预先构建的随机森林运营难度 模型中，以获取难度系数；

第二确定模块，用于根据所述难度系数以及所述评价指标集，确定所述待 评价的水电站对应的各个参考指标值；

第三确定模块，用于根据所述各个参考指标值，确定所述待评价的水电站 的运行状态。

可选的，所述第一确定模块，具体用于：

从所述基本运行参数中确定可用于描述参考评价特征集中的每个参考评价 特征的各个参考评价数据；

将所述各个参考评价数据确定为评价指标调整因子。

可选的，所述难度系数包括综合难度系数和人员难度系数，所述第二获取 模块，具体用于：

将各个所述调整因子输入至预先构建的随机森林运营难度模型中，以获取 所述综合难度系数；

以及，

将所述调整因子中的人工成本数据输入至预先构建的随机森林运营难度模 型中，以获取所述人员难度系数。

可选的，所述难度系数包含综合难度系数和人员难度系数，所述第二确定 模块，具体用于：

其中，所述评价指标集至少包括预设评价周期内的期末职工总人数、上网 电量、投入成本以及装机利用小时数；

根据所述预设评价周期内的期末职工总人数以及人员难度系数，确定第一 参考指标值；

根据所述预设评价周期内的投入成本以及综合难度系数，确定第三参考指 标值；

根据所述预设评价周期内的上网电量以及综合难度系数，确定第二参考指 标值；

根据所述预设评价周期内的装机利用小时数以及综合难度系数，确定第四 参考指标值。

可选的，所述第三确定模块，包括：

第一确定单元，用于根据所述各个参考指标值，确定每个所述参考指标值 对应的多个参考评价区间；

第二确定单元，用于基于熵权法，根据各个所述待评价的水电站对应的各 个所述参考指标值，确定每个所述参考指标值对应的评价权重；

第三确定单元，用于根据所述参考评价区间以及每个所述待评价的水电站 对应的各个所述参考指标值，确定每个所述参考指标值与各个参考评价区间的 关联度，以及每个所述参考指标值所属的目标参考评价区间；

第四确定单元，用于根据每个所述参考指标值对应的评价权重以及与各个 所述参考评价区间的关联度，确定每个所述待评价的水电站的运行状态。

可选的，所述第四确定单元，还用于：

根据每个所述待评价的水电站的每个所述参考指标值所属的目标参考评价 区间，确定每个所述参考指标值隶属的等级；

根据每个所述参考指标值隶属的等级以及所述参考指标值对应的评价权 重，确定每个所述待评价的水电站的指导运行状态。

本公开实施例中，首先获取待评价的水电站的基本运行参数、评价指标集 及参考评价特征集，然后根据所述参考评价特征集中的每个参考评价特征以及 所述基本运行参数，确定评价指标调整因子，之后将所述调整因子输入至预先 构建的随机森林运营难度模型中，以获取难度系数，然后根据所述难度系数以 及所述评价指标集，确定所述待评价的水电站对应的各个参考指标值，最后根 据所述各个参考指标值，确定所述待评价的水电站的运行状态。由此，可以仅 需收集与评价指标相关的实时数据，将实时数据输入构建的随机森林运营难度 模型中，即可得到科学合理的考核结果，可为水电企业摸底考核、寻优补差提 供指导。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介 质和一种计算机程序产品。

图4示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备400的示意性 框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台 式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、 和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个 人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本 文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不 意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图4所示，设备400包括计算单元401，其可以根据存储在只读存储 器(ROM)402中的计算机程序或者从存储单元408加载到随机访问存储器 (RAM)403中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 403 中，还可存储设备400操作所需的各种程序和数据。计算单元401、ROM 402 以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至 总线404。

设备400中的多个部件连接至I/O接口405，包括：输入单元406，例 如键盘、鼠标等；输出单元407，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储 单元408，例如磁盘、光盘等；以及通信单元409，例如网卡、调制解调器、 无线通信收发机等。通信单元409允许设备400通过诸如因特网的计算机网 络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元401可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组 件。计算单元401的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处 理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习 模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、 控制器、微控制器等。计算单元401执行上文所描述的各个方法和处理，例 如水电站运行状态的确定方法。例如，在一些实施例中，水电站运行状态的 确定方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例 如存储单元408。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 402和/或通信单元409而被载入和/或安装到设备400上。当计算机程序加 载到RAM 403并由计算单元401执行时，可以执行上文描述的水电站运行状 态的确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元401 可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行水电站 运行状态的确定方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系 统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专 用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、 计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可 以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可 在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处 理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装 置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储 系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任 何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可 编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执 行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在 机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且 部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或 存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结 合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介 质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红 外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可 读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算 机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程 只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器 (CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术， 该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管) 或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者 轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它 种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是 任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户 的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如， 作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、 或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的 用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述 的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或 者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数 据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括： 局域网(LAN)、广域网(WAN)、互联网和区块链网络。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并 且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客 户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以 是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主 机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"， 或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可 以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删 除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行 也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结 果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人 员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子 组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进 等，应包含在本公开保护范围之内。

Claims (15)

1.一种水电站运行状态的确定方法，其特征在于，包括：

获取待评价的水电站的基本运行参数、评价指标集及参考评价特征集；

根据所述参考评价特征集中的每个参考评价特征以及所述基本运行参数，确定评价指标调整因子；

将所述调整因子输入至预先构建的随机森林运营难度模型中，以获取难度系数；

根据所述难度系数以及所述评价指标集，确定所述待评价的水电站对应的各个参考指标值；

根据所述各个参考指标值，确定所述待评价的水电站的运行状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考评价特征集中的每个参考评价特征以及所述基本运行参数，确定评价指标调整因子，包括：

从所述基本运行参数中确定可用于描述参考评价特征集中的每个参考评价特征的各个参考评价数据；

将所述各个参考评价数据确定为评价指标调整因子。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述难度系数包括综合难度系数和人员难度系数，所述将所述调整因子输入至预先构建的随机森林运营难度模型中，以获取难度系数，包括：

将各个所述调整因子输入至预先构建的随机森林运营难度模型中，以获取所述综合难度系数；

以及，

将所述调整因子中的人工成本数据输入至预先构建的随机森林运营难度模型中，以获取所述人员难度系数。

4.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，所述难度系数包含综合难度系数和人员难度系数，所述根据所述难度系数以及所述评价指标集，确定所述待评价的水电站对应的各个参考指标值，包括：

其中，所述评价指标集至少包括预设评价周期内的期末职工总人数、上网电量、投入成本以及装机利用小时数；

根据所述预设评价周期内的期末职工总人数以及人员难度系数，确定第一参考指标值；

根据所述预设评价周期内的投入成本以及综合难度系数，确定第二参考指标值；

根据所述预设评价周期内的上网电量以及综合难度系数，确定第三参考指标值；

根据所述预设评价周期内的装机利用小时数以及综合难度系数，确定第四参考指标值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个参考指标值，确定所述待评价的水电站的运行状态，包括：

根据所述各个参考指标值，确定每个所述参考指标值对应的多个参考评价区间；

基于熵权法，根据各个所述待评价的水电站对应的各个所述参考指标值，确定每个所述参考指标值对应的评价权重；

根据所述参考评价区间以及每个所述待评价的水电站对应的各个所述参考指标值，确定每个所述参考指标值与各个参考评价区间的关联度，以及每个所述参考指标值所属的目标参考评价区间；

根据每个所述参考指标值对应的评价权重以及与各个所述参考评价区间的关联度，确定每个所述待评价的水电站的运行状态。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述确定每个所述待评价的水电站的运行状态之后，还包括：

根据每个所述待评价的水电站的每个所述参考指标值所属的目标参考评价区间，确定每个所述参考指标值隶属的等级；

根据每个所述参考指标值隶属的等级以及所述参考指标值对应的评价权重，确定每个所述待评价的水电站的指导运行状态。

7.一种水电站运行状态的确定装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待评价的水电站的基本运行参数、评价指标集及参考评价特征集；

第一确定模块，用于根据所述参考评价特征集中的每个参考评价特征以及所述基本运行参数，确定评价指标调整因子；

第二获取模块，用于将所述调整因子输入至预先构建的随机森林运营难度模型中，以获取难度系数；

第二确定模块，用于根据所述难度系数以及所述评价指标集，确定所述待评价的水电站对应的各个参考指标值；

第三确定模块，用于根据所述各个参考指标值，确定所述待评价的水电站的运行状态。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于：

从所述基本运行参数中确定可用于描述参考评价特征集中的每个参考评价特征的各个参考评价数据；

将所述各个参考评价数据确定为评价指标调整因子。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述难度系数包括综合难度系数和人员难度系数，所述第二获取模块，具体用于：

将各个所述调整因子输入至预先构建的随机森林运营难度模型中，以获取所述综合难度系数；

以及，

将所述调整因子中的人工成本数据输入至预先构建的随机森林运营难度模型中，以获取所述人员难度系数。

10.根据权利要求7-9中任一所述的装置，其特征在于，所述难度系数包含综合难度系数和人员难度系数，所述第二确定模块，具体用于：

其中，所述评价指标集至少包括预设评价周期内的期末职工总人数、上网电量、投入成本以及装机利用小时数；

根据所述预设评价周期内的期末职工总人数以及人员难度系数，确定第一参考指标值；

根据所述预设评价周期内的投入成本以及综合难度系数，确定第三参考指标值；

根据所述预设评价周期内的上网电量以及综合难度系数，确定第二参考指标值；

根据所述预设评价周期内的装机利用小时数以及综合难度系数，确定第四参考指标值。

11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第三确定模块，包括：

第一确定单元，用于根据所述各个参考指标值，确定每个所述参考指标值对应的多个参考评价区间；

第二确定单元，用于基于熵权法，根据各个所述待评价的水电站对应的各个所述参考指标值，确定每个所述参考指标值对应的评价权重；

第三确定单元，用于根据所述参考评价区间以及每个所述待评价的水电站对应的各个所述参考指标值，确定每个所述参考指标值与各个参考评价区间的关联度，以及每个所述参考指标值所属的目标参考评价区间；

第四确定单元，用于根据每个所述参考指标值对应的评价权重以及与各个所述参考评价区间的关联度，确定每个所述待评价的水电站的运行状态。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第四确定单元，还用于：

根据每个所述待评价的水电站的每个所述参考指标值所属的目标参考评价区间，确定每个所述参考指标值隶属的等级；

根据每个所述参考指标值隶属的等级以及所述参考指标值对应的评价权重，确定每个所述待评价的水电站的指导运行状态。

13.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够实现如权利要求1至6中任一项所述的水电站运行状态的确定方法。

14.一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行如权利要求1至6中任一项所述的水电站运行状态的确定方法。

15.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的水电站运行状态的确定方法。

Images