一种高弹性电网指标评价体系管理系统的制作方法

1.本发明涉及电力领域，尤其是一种高弹性电网指标评价体系管理系统。


背景技术：

2.依托基于“网上电网”的电网资源管理平台，在效能提升上取得突破，有必要建立高弹性电网指标评价体系管理系统，进行对高弹性电网指标的全景展示，能够推动高弹性电网发展，形成可量化、可分解、可比较、可评价的高弹性电网建设标准，提升互动调节性能，指导电网高质量、高弹性发展。


技术实现要素：

3.本发明的目的是通过提出一种高弹性电网指标评价体系管理系统，以解决上述背景技术中提出的缺陷。
4.本发明采用的技术方案如下：
5.提供一种高弹性电网指标评价体系管理系统，包括：
6.全景展示模块：用于对高弹性电网指标进行全景展示；
7.分析管理模块：用于对电网指标进行查看、分析和管理；
8.差异化管理模块：用于对电网指标进行差异化管理；
9.问题诊断模块：用于对出现的问题进行诊断，对数据进行定位，对薄弱环节进行管理；
10.数据库管理模块：用于对高弹性电网指标数据进行输入、导出和维护。
11.作为本发明的一种优选技术方案：所述全景展示模块用于对弹性指数、效能指数、互联指数三大指数进行展示及查看详情。
12.作为本发明的一种优选技术方案：所述差异化管理模块用于对弹性指数、效能指数、互联指数三大指数的计算方式进行展示，对计算因子详细信息进行展示，对各地市动态排名数值进行对比。
13.作为本发明的一种优选技术方案：所述问题诊断模块基于大数据em算法对问题进行诊断，对数据进行定位，对薄弱环节进行管理，并建立高斯混合模型。
14.作为本发明的一种优选技术方案：所述混合模型是指随机变量x的概率密度函数，为如下形式：
15.且
16.此处的θ＝(α1，
…
，αm，θ1，
…
，θm)，即混合模型有m个分支组成，每个分支的权值为；当每个分支服从的分布都是高斯分布时，则称混合分布为具有多个分支的高斯混合分布。
17.作为本发明的一种优选技术方案：所述高斯混合模型中，样本观测值为x＝{x1，x2，
…
，xn}，高斯混合分布的对数似然函数为：
[0018][0019]
设定每一个分支的分布为：
[0020][0021]
引进隐含变量y，设y＝{y1，y2，
…
，yn}，且yi∈{1，2，
…
，m}，i＝1，2，
…
，n，则当yi＝k时，表示第i个样本观测值xi是由高斯混合分布的第k个分支产生的；引入变量后，对数似然函数为：
[0022][0023]
作为本发明的一种优选技术方案：在em算法的e步中，求解完全数据的对数似然函数的期望：假设在第t-1次迭代开始，已有θ的估计x已知，y为变量，对y的积分有：
[0024][0025]
已知第i个样本观测值xi来自第k个分支的概率为p(yi＝k|xi，θ
(t-1)
)，可得：
[0026][0027]
由贝叶斯公式知：
[0028][0029]
作为本发明的一种优选技术方案：在em算法m步中，通过θ
(t)
来极大化函数q(θ|θ
(t-1)
)；首先，求解μk，将q(θ|θ
(t-1
))对μk进行求偏导并令其为零，即有：
[0030][0031]
可得：
[0032][0033]
同理，求解将q(θ|θ
(t-1)
)对进行求偏导并令其为零，得：
[0034][0035]
求解αk，引入结合拉格朗日乘子，又有：
[0036][0037]
有：
[0038][0039]
其中k＝1，2，
…
，m，将m个式子求和得：
[0040][0041]
又得λ＝-n；得：
[0042][0043]
至此，em步骤完成，得到所有参数更新公式，通过公式代码编程实现迭代得到参数估计。
[0044]
作为本发明的一种优选技术方案：所述问题诊断模块用于对问题进行诊断，对数据进行定位，对指标薄弱环节进行管理，对指标进行对比分析。
[0045]
作为本发明的一种优选技术方案：所述数据库管理模块用于对数据库表进行管理，对数据进行导入，对指标数据进行维护。
[0046]
本发明提供的高弹性电网指标评价体系管理系统，与现有技术相比，其有益效果有：
[0047]
本发明对高弹性电网指标进行系统的评价管理，并且基于大数据em算法进行问题诊断分析，准确进行数据定位，对薄弱环节进行分析管理。实现承载能力、自愈能力、互动能力、效能水平直观速览，安全、效率、效益短板精准定位，强化指标动态跟踪滚动及闭环管控。衔接“国际领先”指标体系，实现电网“高弹性电网发展指数”及弹性指数、能效指数、互联指数“三大指数”的自动计算，形成可量化、可分解、可比较、可评价的高弹性电网建设标准，提升互动调节性能，指导电网高质量、高弹性发展。
附图说明
[0048]
图1为本发明优选实施例的系统框图。
[0049]
图中各个标记的意义为：100、全景展示模块；110、分析管理模块；120、差异化管理模块；130、问题诊断模块；140、数据库管理模块。
具体实施方式
[0050]
需要说明的是，在不冲突的情况下，本实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，下面将结合本发明实施例中的附图，对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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0051]
参照图1，本发明优选实施例提供了一种高弹性电网指标评价体系管理系统，包括：
[0052]
全景展示模块100：用于对高弹性电网指标进行全景展示；
[0053]
分析管理模块110：用于对电网指标进行查看、分析和管理；
[0054]
差异化管理模块120：用于对电网指标进行差异化管理；
[0055]
问题诊断模块130：用于对出现的问题进行诊断，对数据进行定位，对薄弱环节进行管理；
[0056]
数据库管理模块140：用于对高弹性电网指标数据进行输入、导出和维护。
[0057]
所述全景展示模块100用于对弹性指数、效能指数、互联指数三大指数进行展示及查看详情。
[0058]
所述差异化管理模块120用于对弹性指数、效能指数、互联指数三大指数的计算方式进行展示，对计算因子详细信息进行展示，对各地市动态排名数值进行对比。
[0059]
所述问题诊断模块130基于大数据em算法对问题进行诊断，对数据进行定位，对薄弱环节进行管理，并建立高斯混合模型。
[0060]
所述混合模型是指随机变量x的概率密度函数，为如下形式：
[0061]
且
[0062]
此处的θ＝(α1，
…
，αm，θ1，
…
，θm)，即混合模型有m个分支组成，每个分支的权值为；
当每个分支服从的分布都是高斯分布时，则称混合分布为具有多个分支的高斯混合分布。
[0063]
所述高斯混合模型中，样本观测值为x＝{x1，x2，
…
，xn}，高斯混合分布的对数似然函数为：
[0064][0065]
设定每一个分支的分布为：
[0066][0067]
引进隐含变量y，设y＝{y1，y2，
…
，yn}，且yi∈{1，2，
…
，m}，i＝1，2，
…
，n，则当yi＝k时，表示第i个样本观测值xi是由高斯混合分布的第k个分支产生的；引入变量后，对数似然函数为：
[0068][0069]
在em算法的e步中，求解完全数据的对数似然函数的期望：假设在第t-1次迭代开始，已有θ的估计x已知，y为变量，对y的积分有：
[0070][0071]
已知第i个样本观测值xi来自第k个分支的概率为p(yi＝k|xi，θ
(t-1)
)，可得：
[0072][0073]
由贝叶斯公式知：
[0074][0075]
在em算法m步中，通过θ
(t)
来极大化函数q(θ|θ
(t-1)
)；
[0076]
首先，求解μk，将q(θ|θ
(t-1)
)对μk进行求偏导并令其为零，即有：
[0077][0078]
可得：
[0079][0080]
同理，求解将q(θ|θ
(t-1)
)对进行求偏导并令其为零，得：
[0081][0082]
求解αk，引入结合拉格朗日乘子，又有：
[0083][0084]
有：
[0085][0086]
其中k＝1，2，
…
，m，将m个式子求和得：
[0087][0088]
又得λ＝-n；得：
[0089][0090]
至此，em步骤完成，得到所有参数更新公式，通过公式代码编程实现迭代得到参数估计。
[0091]
所述问题诊断模块130用于对问题进行诊断，对数据进行定位，对指标薄弱环节进行管理，对指标进行对比分析。
[0092]
所述数据库管理模块140用于对数据库表进行管理，对数据进行导入，对指标数据
进行维护。
[0093]
本实施例中，所述全景展示模块100用于进行高弹性电网指标全景展示，有着对弹性指数、效能指数、互联指数三大指数进行展示及查看详情的功能。所述分析管理模块110用于对电网指标进行查看分析和管理，具有灵活互动资源占比分析、互动需求响应度、空充线路占比、综合供电电压合格率、全社会用电负荷峰谷差率、非石化能源装机及电量综合占比、清洁能源利用率等过程指标信息展示详情的功能。所述差异化管理模块120用于对电网指标进行差异化管理，具有对弹性指数、效能指数、互联指数三大指数的计算方式进行展示，对计算因子详细信息进行展示，对各地市动态排名数值进行对比等功能。所述问题诊断模块130用于进行问题诊断，对出现的问题进行诊断，对数据进行定位，对薄弱环节进行管理，对指标进行对比分析。所述问题诊断模块130基于大数据em算法进行问题诊断，对出现的问题进行诊断，对数据进行定位，对薄弱环节进行管理。为了更加准确的计算弹性指数等关键问题，建立了高斯混合模型，该模型在当前科学研究以及实际应用中有广泛使用，作为分析复杂现象的一个灵活有力的模型，随着数据量的不断增大，混合模型相比单一模型有着明显的优势。所述混合模型为随机变量x的概率密度函数：
[0094]
且
[0095]
此处的θ＝(α1，
…
，αm，θ1，
…
，θm)，由m个分支组成，当每个分支服从的分布都是高斯分布时，则为有多个分支的高斯混合分布。得出高斯混合分布的对数似然函数，
[0096][0097]
为了简化处理，设定每一个分支的分布：
[0098][0099]
根据高弹性电网指标计算的基础数据分支，已知每一个观测值具体是来自m个分支的哪一个分支，所以问题的计算得以顺利进行。引进变量，改写对数似然函数：
[0100][0101]
再进行em算法e步，求解完全数据的对数似然函数的期望。em算法m步中，求解各项参数，完成em步骤，能够得到所有参数的更新公式，通过代码编程可以实现迭代得到参数估计，从而实现指数的问题穿透分析，对比要达到目标值的还需要针对性的解决哪些问题。所述数据库管理模块140用于对高弹性电网指标数据进行输入导出和维护，具有对数据库表进行管理，对数据进行导入，对指标数据进行维护的功能。
[0102]
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0103]
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。