[发明专利]一种基于电力经济大数据的绿电指数生成方法

权利要求书

1.一种基于电力经济大数据的绿电指数生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、采集数据：采集统计时间段内的电力数据；

S2、数据预处理：对采集到的电力数据进行数据预处理；

S3、确定综合权重：采用主客观赋权法相结合的综合赋权法计算出综合权重，具体步骤如下：

S31、采用主观赋权法计算获得主观权重；

S32、采用熵权法计算得到客观权重；

S33、将得到的主观权重和客观权重进行组合，得到绿电指数各项指标的综合权重；

S4、计算绿电指数：采用线性加权和法，得出统计时间段内的绿电指数，具体计算公式如下：

其中，GPI_j为第j期的绿电指数，w_i为各指标的综合权重值。

2.如权利要求1所述的一种基于电力经济大数据的绿电指数生成方法，其特征在于，所述电力数据包括10个数据指标，具体包括清洁能源发电装机容量占比、火电机组中规模以上装机容量占比、火电机组中三联供装机容量占比、火电机组中烟气脱硫脱硝机组容量占比、综合线损率、单位GDP生产用电量、单位可支配收入的生活用电量、负荷峰谷比、电能替代容量的负荷占比和单位面积可用充换电设施容量。

3.如权利要求1所述的一种基于电力经济大数据的绿电指数生成方法，其特征在于，所述数据预处理的具体步骤如下：

S21、人工去除电力数据的唯一属性，然后处理数据缺失值；

S22、为消除具有不同属性的样本数据的量级影响，采用极差法进行数据归一化处理，将数据映射到[0，1]区间，然后按照数据特征将其划分为正向指标数据和负向指标数据，且所述正向指标数据的大小对绿电指数有正向影响，所述负向指标数据对绿电指数有负向影响；具体处理公式如下：

对于正向指标：

对于负向指标：

x′为原始数据归一化处理后的标准值；x_min为样本数据中的最小值；x_max为样本数据中的最大值。

4.如权利要求3所述的一种基于电力经济大数据的绿电指数生成方法，其特征在于，所述处理数据缺失值采用以下3种方法中的任意一种方法：

方法一：直接使用含有缺失值的特征；

方法二：删除含有大量缺失值的数据；

方法三：补全含有缺失值的数据。

5.如权利要求1所述的一种基于电力经济大数据的绿电指数生成方法，其特征在于，所述主观权重的具体计算方法如下：

S311、采用萨蒂提出的1-9标度法构建两两判断矩阵；

S312、向若干名专家发放调查问卷，经相关领域专家依据其专业经验的判断，得到各层指标的相对重要程度打分；

S313、将收集到的数据利用层次分析法计算，进而确定相应的指标权重；

S314、取各专家打分形成的主观权重的算数平均值，得到主观权重。

6.如权利要求1所述的一种基于电力经济大数据的绿电指数生成方法，其特征在于，所述客观权重的具体计算方法如下：

S321、先构建10个指标48个样本周期的归一化数据指标10×48矩阵，

X＝{x_ij′}，(i＝1,2,…,n,…,10；j＝1,2,…,m,…,48)，

x_ij′为第i个指标第j期的原始数据归一化处理后的标准值；

S322、确定第i项指标的客观权重v_i，具体计算公式如下：

7.如权利要求1所述的一种基于电力经济大数据的绿电指数生成方法，其特征在于，所述综合权重的具体计算公式如下：

w_i＝a×v_i+b×r_i

其中，w_i为第i项指标的综合权重，a、b分别为指标的主、客观权重的重要度，且a+b＝1。

8.如权利要求7所述的一种基于电力经济大数据的绿电指数生成方法，其特征在于，所述综合权重的计算过程中，取a＝0.4，b＝0.6。