[发明专利]大数据环境下的小水电清理整改评价指标筛选策略

说明书

本发明公开了一种大数据环境下的小水电清理整改评价指标筛选策略，其包括以下步骤：步骤1，多方法组合生成小水电清理整改评价指标库；步骤2，使用随机森林模型进行小水电清理整改评价指标筛选。本发明提出了通过随机森林学习以筛选评价指标，建立客观合理的评价指标体系。

技术领域

本发明的实施例涉及电力系统中评价管理领域，具体而言，涉及一种大数据环境下的小水电清理整改评价指标筛选策略。

背景技术

发展小水电是争取2060年前实现碳中和的有效手段之一。小水电分布在我国广大农村地区，具有建设规模适中、投资省、工期短、见效快等特点，而且其水库建设不会像大水电一样造成大量移民问题，适合农村和农民组织开发，有利于吸收农村剩余劳动就业和促进农村经济建设发展，是扶贫攻坚和乡村振兴的有力助手。其次，小水电服务于本地区，具有分散开发、就地成网、就近供电和发供电成本低等特点，弥补了大电网对偏远地区供电时线路损耗高等不足，是大电网的有益补充，具有不可替代的地缘优势。

但是，随着国家不断推进生态优先、绿色发展，小水电在发展过程中所存在的问题也逐渐显露，如：1)小水电数量众多，部分流域内电站建设密度大，河段存在断流现象，对生态环境造成破坏；2)电站管理水平落后且技术人员能力不强，运营安全防护措施不到位；3)电站建设初期功能性要求不高，综合自动化水平低，设备老旧，存在安全隐患。为切实纠正小水电的突出问题，国家开展了小水电清理整改工作，鼓励小水电进行绿色转型整改，推动创建绿色小水电。

现阶段小水电清理整改工作难点在于如何平衡生态需求与经济发展间的关系。在小水电清理整改中，若仅以生态环境作为小水电退出、整改、保留的分类依据，则是将生态环境保护和小水电经济发展割裂开来，忽视了“在发展中保护，在保护中发展”的小水电绿色可持续发展方式。因此，小水电清理整改需要统筹考虑经济社会发展、生态环境影响、电站布局优化、整改修复可行性等问题，从国家和企业的角度出发，构建多维度评价指标体系作为小水电清理整改依据，实现小水电汰劣存优、整改升级，推动绿色小水电建设，提升电站生产力水平。

目前，国内外已有许多机构及学者着手研究水电评价指标体系并制定相关认证规范，现有的评价指标筛选方法主要有主观筛选法和客观筛选法两类。

主观筛选法是通过专家集体智慧来进行评价指标筛选的方法，实现方式简单，无需复杂的计算。但主观筛选法具有较强的人为主观因素，缺少评价指标间的相关性分析，对评价结果有着较强的干扰性，降低了结果的可信度。

客观筛选法是通过具体的数据分析，使用定量方法科学客观地筛选出重要的评价指标，剔除冗余或无关的评价指标。但客观筛选法的计算结果无法告知评价者应保留多少个评价指标，需要评价者根据计算结果决定最终的评价指标体系。

上述两类筛选法互有优缺点，但在某些工况下可以实现两类方法优势互补，而如何综合两类方法的优良特性，以得到一种集大成者的评价指标筛选策略是一个值得研究的方向。

发明内容

本发明的目的是提供一种大数据环境下的小水电清理整改评价指标筛选策略。

为实现上述发明目的，本发明采用了如下技术方案：一种大数据环境下的小水电清理整改评价指标筛选策略，包括如下步骤，

步骤1，采用多方法组合生成小水电清理整改评价指标库，包括：

步骤1.1，使用频度分析法对大数据环境下的水电评价标准和相关规范的评价指标进行频度统计，从中选取使用频率较高的评价指标作为最原始的小水电清理整改评价指标库；

步骤1.2，使用德尔菲法对小水电清理整改评价指标库进行初步筛选；

步骤1.3，收集初步筛选出的小水电清理整改评价指标库的样本数据，包括：1)定量评价指标数据预处理：明确各定量评价指标的量纲和量级，以评价指标的物理量数值作为评分值，2)定性评价指标数据预处理：定性评价指标的评分值依据相关规范的评分细则或专家团确定；