[发明专利]一种使用电力数据评价能源发展水平的方法

权利要求书

1.一种使用电力数据评价能源发展水平的方法，其特征在于，它包括下列步骤：

S1：设计能源发展水平评价指标体系，评价指标体系包括目标层、准则层和指标层；

S2：对指标层各指标随机生成数据样本，采用专家打分的方法对数据样本进行打分；

S3：采用机器学习的方法确定指标层各指标对应准则层各指标的权重，计算准则层各指标得分；

S4：采用机器学习的方法确定准则层各指标对应目标层的权重，计算目标层得分；

S5：根据步骤2中生成的数据以及计算得到准则层各指标得分、目标层得分进行建模；

S6：对模型参数进行调整，确定最佳模型和最佳参数；

S7：将待测区域内指标层各指标数据代入模型中，得到准则层各指标分数和能源发展指数，并进行对比分析。

2.根据权利要求1所述的一种使用电力数据评价能源发展水平的方法，其特征在于，所述的步骤S1进一步表示为：

S1.1：将评价指标体系目标层设立为能源发展指数A；

S1.2：设立目标层下的准则层指标：包括现代产业效能B1、美丽乡村绿能B2、品质生活惠能B3以及融合发展优能B4四个准则层指标；

S1.3：确定各准则层对应的指标层各分指标项。

3.根据权利要求2所述的一种使用电力数据评价能源发展水平的方法，其特征在于，所述的步骤S1.3中，各准则层对应的指标层各分指标项为：

现代产业效能B1对应的指标包括乡村一二三产业电能替代折算电量增量C1、产业电量增量C2以及碳效码C3；美丽乡村绿能B2对应的指标包括碳排放强度C4以及清洁能源发电占比C5；品质生活惠能B3对应的指标包括区域供电可靠率C6、户均配变容量C7以及户均分布式电源容量C8；融合发展优能B4对应的指标包括乡村线上办电率C9、线下服务渠道到村率C10以及乡村台区网格营配融合率C11。

4.根据权利要求1所述的一种使用电力数据评价能源发展水平的方法，其特征在于，所述的步骤S2进一步表示为：

S2.1：对指标层各项指标，随机生成0-100分的实验数据样本供专家打分和机器学习计算使用；

S2.2：专家根据实验数据样本进行客观打分；

S2.3：搜集专家打分的结果，去除异常值再求平均，得到各项指标的得分。

5.根据权利要求1所述的一种使用电力数据评价能源发展水平的方法，其特征在于，所述的步骤S3中计算准则层各指标得分的计算公式为：

现代产业效能指标＝全社会乡村一二三产业月(年)电能替代折算电量同比增幅×10×权重+产业电量同比增幅×10×权重+(6-碳效码等级)×10×权重；

美丽乡村绿能指标＝(10-碳排放强度)×10×权重+清洁能源发电占比×50％权重，其中，碳排放强度＝碳排放总量/GDP；

品质生活惠能指数＝(区域供电可靠率-99.9)×1000×权重+户均配变容量×10×权重+户均分布式电源容量×10×权重；

融合发展优能指标＝乡村线上办电率×权重+下服务渠道到村率×10×权重+乡村台区网格营配融合率×10×权重。

6.根据权利要求1所述的一种使用电力数据评价能源发展水平的方法，其特征在于，所述的步骤S4进一步表示为：

S4.1：采用步骤S3中同样的方法确定准则层各指标对应目标层的权重；

S4.2：计算目标层得分，计算公式为：

能源发展指数＝现代产业效能指标×权重+美丽乡村绿能指标×权重+品质生活惠能指数×权重+融合发展优能指标×权重。

7.根据权利要求1所述的一种使用电力数据评价能源发展水平的方法，其特征在于，所述的步骤S5进一步表示为：

S5.1：以步骤S2中生成的数据作为输入值、计算得到准则层各指标得分和计算得到的目标层得分作为输出值，建立数据样本；

S5.2：用机器学习的方式，分别使用随机森林、线性回归和XGBoost对数据样本建立模型，求解模型系数。