[发明专利]一种基于数据驱动的变电站综合能效评价方法

说明书

本发明涉及一种基于数据驱动的变电站综合能效评价方法，包括以下步骤：将变电站的能效指标进行划分并收集待评价变电站的各项能耗数据；建立待评价变电站的综合能效评价矩阵并得到同趋标准化后待评价变电站的能效评价指标矩阵；获得投影值评价向量并构建类间距离函数和类内密度函数；构建最大信息熵函数；建立基于最大信息熵与投影寻踪的变电站综合能效评价模型，并采用差分进化算法求解所建耦合模型，获得待评价变电站的综合能效评价值向量。本发明将采集的变电站能耗数据作为驱动，通过构建最大信息熵与投影寻踪耦合模型，并采用差分进化算法进行求解，降低了投影向量分布的不确定性，使所得变电站综合能效评价结果更加客观与可靠。

技术领域

本发明属于变电站技术领域，尤其是一种基于数据驱动的变电站综合能效评价方法。

背景技术

变电站是电力系统中转换和输送电能的关键节点，其数量众多。但在实际运行过程中，由于站内设施老旧、运行方式不合理等原因，导致变电站电能损耗较大、能效偏低。通过对变电站进行节能改造以提高其能效，对于降低网损建设绿色低碳电网具有重要作用。对变电站的综合能效进行客观可靠评价，能够为变电站节能改造提供科学指导。

变电站的能耗不仅与站内一次设备有关，还与大量站用电设备以及变电站所处环境有关，其能效评价体系复杂高维，不同指标在属性及数量级上存在较大差异。目前，常采用模糊综合评价方法、层次分析法等对变电站的能效进行评价，但现有方法均需要评价者对各类评价指标进行主观打分，带有主观色彩，客观性差。因此，如何提高评价方法的客观性与可靠性成为对变电站综合能效进行准确评价的关键。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于数据驱动的变电站综合能效评价方法，其将最大信息熵原理与投影寻踪方法相结合，能够依据采集到变电站各项能效指标数据对变电站的综合能效进行客观和准确地评价，无需评价人员的主观打分。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于数据驱动的变电站综合能效评价方法，包括以下步骤：

步骤1、将变电站的能效指标分为一次设备能效指标、二次设备能效指标和辅助设备能效指标，并收集待评价变电站的各项能耗数据；

步骤2、建立待评价变电站的综合能效评价矩阵，并对其进行同趋标准化处理得到同趋标准化后待评价变电站的能效评价指标矩阵；

步骤3、定义投影向量，将高维评价矩阵投影到一维空间，获得投影值评价向量，并构建类间距离函数和类内密度函数；

步骤4、采用最大信息熵方法构建最大信息熵函数；

步骤5、建立基于最大信息熵与投影寻踪的变电站综合能效评价模型，并采用差分进化算法求解所建耦合模型，进而得到待评价变电站综合能效评价矩阵的最优投影向量，并且根据最优投影向量对待评价变电站的综合能效评价矩阵进行投影，从而获得待评价变电站的综合能效评价值向量。

进一步，所述一次设备能效指标包括主变压器损耗、电容器损耗和电抗器损耗；所述二次设备能效指标包括互感器损耗、测量表计损耗和操作电器损耗，所述辅助设备能效指标包括空调损耗、采暖损耗和照明损耗。

进一步，所述步骤2建立待评价变电站的综合能效评价矩阵为：

X^*＝{x^*(i,j)|i＝1,2,K,m；j＝1,2,K,n}

其中，m为待评价变电站个数，n为每个变电站的评价指标个数，x^*(i,j)为待评价变电站i第j个评价指标同趋标准化之前的值。

进一步，所述步骤2同趋标准化处理的方法为：利用下式分别对正类指标和负类指标进行同趋化和标准化处理：