基于多源数据的电网投资效益评估系统及评估方法与流程

1.本发明属于电网公司投资决策领域，涉及多源数据的处理融合技术，具体是基于多源数据的电网投资效益评估系统及评估方法。


背景技术：

2.公司在对电网项目进行审批时，缺少量化评判标准，过于依赖个人经验，筛选过程简单粗暴，容易造成投资分配与实际需求的偏差；且电网公司对电网投资从规划、计划、建设、转资分属不同部门分割管理，在整个过程中会受到各种各样的约束，导致电网项目实施困难和投资回报收益不佳；因此，亟需一种能够综合考虑多方面因素为电网投资提供参考指标的电网投资效益评估系统。


技术实现要素：

3.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了基于多源数据的电网投资效益评估系统及评估方法，用于解决现有方案依赖个人经验，且在实施过程中各部门协调困难，导致电网项目投资评估不合理和投资回报收益不佳的技术问题，本发明通过对电网项目投资全流程进行整合，结合多源数据对电网项目总体收益以及单体项目收益进行评价解决了上述问题。
4.为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出基于多源数据的电网投资效益评估系统，包括：
5.指标体系模块：用于采集多源数据，并根据多源数据构建成效评价指标体系；其中，成效评价指标体系由两个层级构成；
6.数据处理模块：用于获取指标历史数据，建立项目属性和成效评价指标体系之间关联识别关系；用于建立项目储备库；还用于进行投资需求预测和投资能力测算；
7.收益评价模块：用于评价电网项目总体收益和单体项目收益。
8.优选的，通过所述指标体系模块根据多源数据建立成效评价指标体系，包括：
9.采集多源数据作为指标源，对所述指标源进行梳理获取评价指标；
10.层次分析法结合评价指标构建初步评价指标体系；
11.初步评价指标体系结合主动评价方法建立成效评价指标体系；其中，主动评价方法包括关联性分析和专家打分。
12.优选的，在构建所述成效评价指标体系之前，对所述评价指标进行分类，包括：
13.将评价指标划分成正向指标、逆向指标和适度指标；
14.通过梯形模糊隶属度函数对各指标进行拟合，获取归一化系数，利用对应的归一化系数对各指标进行无量纲化处理。
15.优选的，对各指标进行拟合，包括：
16.针对正向指标，通过升半梯形分布函数进行拟合；
17.针对逆向指标，通过降半梯形分布函数进行拟合；
18.针对适度指标，通过梯形分布函数进行拟合。
19.优选的，所述数据处理模块建立项目属性和成效评价指标体系之间关联识别关系，包括：
20.结合所述成效评价指标体系获取现状年之前测算地区配电网历年的指标历史数据；
21.根据所述项目属性对电网项目进行分类，并获取现状年之前各类电网项目的投资总额；
22.结合指标历史数据建立项目属性与成效评价指标体系之间的关联识别关系。
23.优选的，所述数据处理模块对电网项目进行筛选获取待评价的电网项目，将待评价的电网项目整合生成项目储备库。
24.优选的，所述项目储备库中的电网项目均设置对应的基本信息；所述基本信息包括项目名称、项目编号、电压等级和意义标签。
25.优选的，所述意义标签用来表示对应电网项目是否具有重大意义；其中，当意义标签为1时，表示对应电网项目具有重大意义，当意义标签为0时，表示对应电网项目不具有重大意义。
26.优选的，通过所述数据处理模块获取拟投入资金，包括：
27.对测算地区进行负荷预测，根据负荷预测结果获取投资规模；
28.通过单位投资和投资规模相乘获取拟投入资金。
29.优选的，对测算地区进行负荷预测，包括：
30.获取测算地区当前的负荷影响因子，将负荷影响因子带入到负荷预测模型中获取对应的负荷。
31.优选的，所述负荷预测模型的获取包括：
32.获取测算地区的历史负荷影响因子以及对应的负荷；其中，所述历史负荷影响因子包括经济规模、电量水平和人口规模；
33.对历史负荷影响因子进行主成分分析获取对应权重因子；
34.建立负荷与历史负荷影响因子、对应权重因子之间的映射关系，并标记为负荷预测模型。
35.优选的，所述负荷预测模型的获取包括：
36.获取测算地区的历史负荷影响因子以及对应的负荷；
37.建立人工智能模型；其中，人工智能模型包括深度卷积神经网络和rbf神经网络；
38.通过历史负荷影响因子以及对应的负荷对人工智能模型进行训练，将完成训练的人工智能模型标记为负荷预测模型。
39.优选的，通过所述数据处理模块进行投资能力测算，包括：
40.获取电网公司利润总额，以及辅助金额；其中，所述辅助金额包括银行贷款；
41.根据利润总额和辅助金额获取电网公司的投资能力。
42.优选的，所述数据处理模块分别与指标体系模块、收益评价模块通信和/或电气连接；所述收益评价模块和智能终端通信连接；其中，所述智能终端包括智能手机、平板电脑和笔记本电脑。
43.基于多源数据的电网投资效益评估方法，包括：
44.通过数据采集模块采集多源数据，对多源数据进行梳理获取评价指标，对评价指标进行无量纲化处理；
45.根据评价指标构建初步评价指标体系，再结合主动评价方法建立成效评价指标体系；
46.通过数据处理模块建立项目属性和成效评价指标体系之间的关联识别关系；建立项目储备库以及进行电网公司的投资需求预测和投资能力测算；
47.通过收益评价模块对项目储备库中的待评价电网项目进行总体收益和单体收益评价。
48.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
49.1、本发明设置了指标体系模块和数据处理模块，对多源数据进行采集梳理获取评价指标，根据评价指标建立成效评价指标体系，再结合关联识别关系对项目储备库中的待评价项目进行收益评价；本发明对电网项目投资进行合理评估，能够精确反馈电网项目的收益状态，为电网投资提供数据支撑，提高投资回报。
50.2、本发明将评价指标分为正向指标、逆向指标和适度指标，并通过梯形模糊隶属度函数进行拟合获取归一化系数，再通过归一化系数对各指标进行无量纲化处理；将所有评价指标的量纲统一，便于评价，具有可比性。
51.3、本发明通过负荷预测模型对测算地区的负荷进行预测，负荷预测模型基于拟合函数或者人工智能模型，能够减少计算量，提高负荷预测精度，进一步提高了本发明对电网投资效益评估的准确性。
附图说明
52.图1为本发明的工作步骤示意图。
具体实施方式
53.下面将结合实施例对本发明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做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。
54.随着配电网规模庞大，设备众多，网络结构复杂，受历史发展的影响，针对配电网建设与改造项目的评价工作推广应用的时间比较短，评价体系尚不完善；电网公司对规划项目审批时，缺少量化评判标准，管理上过于依赖个人经验，筛选过程简单粗暴，容易造成投资分配与实际需求出现偏差。
55.电网公司对开发区的电网投资从规划、计划、建设、转资分属不同部门分割管理，投资规模还受到电网公司财务影响，不同节点的投资决策重点的依据不同，一定程度上影响了电网公司统一发展战略的有效落地；在规划环节，项目发起的源头只是基于电网规划技术原则，缺少引领；在计划环节，由于缺乏全过程统筹的投资策略，管理重点往往集中于整合各专业意见后的投资规模博弈；在计划执行的调整中，由于缺少明确的策略执行和目标约束，投资的调整也仅仅基于规模的约束和限制，随意性大；在后评价阶段，也缺乏明确的投入目标对比分析投资的综合效益。
56.请参阅图1，本发明提供了基于多源数据的电网投资效益评估系统，包括指标体系模块、数据处理模块和收益评价模块；
57.指标体系模块：用于采集多源数据，并根据多源数据构建成效评价指标体系；
58.数据处理模块：用于获取指标历史数据，建立项目属性和成效评价指标体系之间关联识别关系；用于建立项目储备库；还用于进行投资需求预测和投资能力测算；
59.收益评价模块：用于评价电网项目总体收益和单体项目收益。
60.在一个实施例中，通过指标体系模块根据多源数据建立成效评价指标体系，在构建指标体系时按照系统、科学和实用的原则选择考核指标，紧紧围绕电网投资效益这一核心评价目标，多方面收集资料作为指标源，并梳理出相应的评价指标，参照层次分析法建立初步的评价指标体系，通过电网项目关联性分析、专家打分等方式构建出成效评价指标体系，以全面、准确、有效地反映电网运行的主要状态和实际情况。
61.可以理解的是，项目属性包括项目名称、项目周期、项目规格等，不同类型的项目对应的项目属性不同，因此建立项目属性和成效评价指标之间的关联关系，有助于提高电网收益评估的准确率。
62.在一个具体的实施例中，根据评价指标分级原则，参照层次分析法的基本理论，成效评价指标体系由两个层级构成；评价指标的筛选要考虑同时考虑配电网整体投资成效、某类项目的投资成效和单个项目投资成效，如下表所示：
[0063][0064]
值得注意的是，成效评价指标体系包括一级指标和二级指标，一级指标用于评价电网总体投资效益，二级指标根据以及指标衍生而来，用于评价年度电网单体项目投资效
益。
[0065]
本技术为了使指标形成同一量纲以便于评价，将评价指标分为正向指标、逆向指标和适度指标，分别采用梯形模糊隶属度函数进行拟合，利用归一化系数对各指标进行无量纲化处理。
[0066]
具体来说，正向指标，例如10kv线路电缆化率和“n-1”通过率，可采用升半梯形分布函数；逆向指标，例如重载线路占比、高损配变占比等，可采用降半梯形分布函数；适度指标，指那些取值在一定范围内适度的指标，例如供电半径，可采用梯形分布函数拟合；通过三种方式的处理，所有评价指标对应的隶属度拥有统一量纲且都为正值，且都在[0，1]区间，具备可比性。
[0067]
在一个实施例中，数据处理模块建立项目属性和成效评价指标体系之间关联识别关系，包括：
[0068]
结合成效评价指标体系获取现状年之前测算地区配电网历年的指标历史数据；
[0069]
根据项目属性对电网项目进行分类，并获取现状年之前各类电网项目的投资总额；
[0070]
结合指标历史数据建立项目属性与成效评价指标体系之间的关联识别关系。
[0071]
在一个具体的实施例中，依据配电网规划成效评价指标体系，取得测算地区配电网现状年之前逐年的指标历史数据，根据项目属性归类配电网建设改造项目，并取得现状年之前逐年的各类属性项目投资总额，建立项目属性与规划成效评价指标间关联识别关系。
[0072]
在一个实施例中，数据处理模块对电网项目进行筛选获取待评价的电网项目，将待评价的电网项目整合生成项目储备库。
[0073]
在一个具体的实施例中，电网建设的各类项目经过筛选形成待评价排序的项目储备库，每个项目需要提供的基本信息主要包括：项目名称、编号、所属电压等级、项目类型以及项目的总投资额等方面，有特殊重大意义的项目需要标明。
[0074]
在一个实施例中，通过数据处理模块获取拟投入资金，包括：
[0075]
对测算地区进行负荷预测，根据负荷预测结果获取投资规模；
[0076]
通过单位投资和投资规模相乘获取拟投入资金。
[0077]
值得注意的是，在进行投资需求预测，即获取拟投入资金时，负荷预测是进行投资需求预测的基础性工作，需要考虑历史数据、地区的经济发展状况以及电量水平等方面，再通过单位投资乘以投资规模得到拟投入资金。
[0078]
在一个实施例中，对测算地区进行负荷预测，包括：
[0079]
获取测算地区当前的负荷影响因子，将负荷影响因子带入到负荷预测模型中获取对应的负荷。
[0080]
可以理解的是，负荷预测需要结合测算地区的相关历史数据进行。
[0081]
在一个具体的实施例中，所述负荷预测模型的获取包括：
[0082]
获取测算地区的历史负荷影响因子以及对应的负荷；
[0083]
对历史负荷影响因子进行主成分分析获取对应权重因子；
[0084]
建立负荷与历史负荷影响因子、对应权重因子之间的映射关系，并标记为负荷预测模型。
[0085]
可以理解的是，负荷与历史负荷影响因子、对应权重因子之间的映射关系实质是根据权重因子拟合的函数曲线。
[0086]
至于历史负荷影响因子，应该包括测算地区的经济规模、电量水平等能够对负荷产生影响的因素。
[0087]
在一个具体的实施例中，获取测算地区的历史负荷影响因子以及对应的负荷；
[0088]
建立人工智能模型，通过历史负荷影响因子以及对应的负荷对人工智能模型进行训练，将完成训练的人工智能模型标记为负荷预测模型。
[0089]
本实施例通过具有强大非线性拟合能力的人工智能模型建立负荷与历史负荷影响因子之间的映射关系，能够降低计算量，提高准确度，避免了繁琐的计算流程。
[0090]
在一个实施例中，数据处理模块对电网公司的投资能力进行测算，通过核算公司的利润情况，确定利润总额；同时通过电网公司的年度财务计划来确定未来年度贷款额度以及其他资金来源，最终核定电网公司总的投资能力。
[0091]
值得注意的是，电网投资能力的约束为资产负债率，电网的年度投资能力可以通过这个约束计算得到，从而保证电网的投资规模在电网公司的经济能力范围内；电网公司偿还贷款的金额由公司的偿还计划来确定，资产负债率的约束可以定为每年增长1个百分点，且最大不超过80％。
[0092]
在一个实施例中，收益评价模块评价电网项目总体收益和单体项目收益，包括：
[0093]
(1)指标权重设定方法
[0094]
指标权重的设定是投资效益评价的重要环节，对指标权重的分析需借助统计学原理、运筹学原理及综合评价的理论方法，通过采用灰色关联度分析法、德尔菲法、层次分析法等主观赋权方法，与变异系数法、熵权法、人工神经网络等客观赋权方法相结合的综合权重赋值方法，既能够最小限度地减少人为因素的干预，也可以获得统一的权重标准，全面有效地实现对电网公司投资效益指标权重的确定。
[0095]
(2)评估电网公司投资需求现状与目标
[0096]
首先，依据电网公司整体的战略规划与投资目标，评估各项目电网投资现状并比较各项目投资现状与公司投资目标的差异，最终由综合权重法给出各项目在项目群投资需求指标(一级指标)上的权重。
[0097]
其次，基于各项目现状的实际数据，如售电量增长、客户发展、电网状况、可用资金、资产负债率等，评估其电网投资需求与投资能力程度。依据评估结果，对照电网公司投资规划总目标，由专家打分明确各待投项目在一级指标维度分别的满意度状态。
[0098]
(3)总投资效益权重设定
[0099]
在确定公司投资组合的多个目标的权重过程中，结合现有的多目标变权决策方法变权思想，着重考虑指标因素的权重向量随着指标因素的状态值的变化而变化，从而能够更好的体现相应的指标因素在决策过程中所起的作用。
[0100]
通过常权向量与因素状态向量的综合运算得到变权向量的概念，从而得到不同场景下的经济效益、可靠性以及发展指标等的总投资效益权重。
[0101]
(4)单体投资项目各评价指标权重设定
[0102]
按照项目建设规律和要求，在满足前期条件指标要求的项目中，应用项目实施后各指标的目标值与现状值的差异，通过比较项目实施后对电网经济、安全、战略及政策性效
益的贡献度，利用综合指标评价法来评价单体投资项目各评价指标权重与得分。电网项目初步筛选的原则是以安全性和政策性为主要指标，以项目经济性和战略性指标为参考指标。
[0103]
可以理解的是，根据各评价指标的权重以及评价指标的具体数值，可以分别获取电网项目整体收益和单体项目收益。
[0104]
在一个实施例中，本发明提供了基于多源数据的电网投资效益评估方法，包括：
[0105]
通过数据采集模块采集多源数据，对多源数据进行梳理获取评价指标，对评价指标进行无量纲化处理；
[0106]
根据评价指标构建初步评价指标体系，再结合主动评价方法建立成效评价指标体系；
[0107]
通过数据处理模块建立项目属性和成效评价指标体系之间的关联识别关系；建立项目储备库以及进行电网公司的投资需求预测和投资能力测算；
[0108]
通过收益评价模块对项目储备库中的待评价电网项目进行总体收益和单体收益评价。
[0109]
本发明的工作原理：
[0110]
通过数据采集模块采集多源数据，对多源数据进行梳理获取评价指标，对评价指标进行无量纲化处理.
[0111]
根据评价指标构建初步评价指标体系，再结合主动评价方法建立成效评价指标体系。
[0112]
通过数据处理模块建立项目属性和成效评价指标体系之间的关联识别关系；建立项目储备库以及进行电网公司的投资需求预测和投资能力测算。
[0113]
通过收益评价模块对项目储备库中的待评价电网项目进行总体收益和单体收益评价。
[0114]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。