[发明专利]一种基于分支界定算法的配电网指标评价方法

权利要求书

1.一种基于分支界定算法的配电网指标评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：建立电网评价指标体系，对配电网指标归集以获得每种类别的指标总数；

S2：利用分支界定算法从每个类别的指标总数中筛选出前K个重要指标；

S3：从每个类别的前K个重要指标中筛选出的最重要指标作因变量，前K个重要指标中的其他重要指标作自变量，并利用训练好的随机森林模型得到各个自变量对因变量的重要度；

S4：根据重要度对自变量进行排序以对配电网每种类别的重要指标进行评价。

2.根据权利要求1所述的一种基于分支界定算法的配电网指标评价方法，其特征在于，所述对配电网指标归集包括：

从电网规模归集或从供电质量归集或从电网结构归集或从装备水平归集或从配电能力归集。

3.根据权利要求1所述的一种基于分支界定算法的配电网指标评价方法，其特征在于，所述利用分支界定算法从每个类别中筛选出前K个重要指标包括以下步骤：

S201：针对任一类别的指标，分别提取一个特征得到有特征组成的集合X_D，设定总的特征维数为D；预期选定的特征子集X_g的维数为d；X为当前要展开以扩展搜索树的节点；Num_features是节点X中的特征数目；X→q为节点X在搜索树中的子节点个数；X^*是当前最优节点；bound是当前最优节点X^*的评价函数值；J(X)为评价函数；

S202：令X＝X_D，X→q＝d+1,即让节点X指向根节点，并设置根节点的子节点数为d+1；bound＝0；

S203：展开节点X：调用函数ExpandNode(X)；

S204：输出全局最优节点X^*，得到最重要指标；

S205：剔除最重要指标，并重复步骤S202～S204，依次得到前K个重要指标。

4.根据权利要求3所述的一种基于分支界定算法的配电网指标评价方法，其特征在于，所述展开节点X：调用函数ExpandNode(X)包括以下步骤：

S2041：如果X是终止节点，额转到步骤S2045，否则，如果J(X)≥bound，则继续执行，如果J(X)bound，则结束；

S2042：令n＝Num_features(X)，在节点X中依次去掉一个特征，产生子节点，共n个，记为X₁，X₂，…，X_n；

S2043：计算这n个子节点的评价函数值J(X_i),i＝1,2，...n，按升序排列：

S2044：令p＝X→q；取上式中的前p个节点，作为搜索树中节点X的后继节点，对于这p个节点中的每个节点令依次执行执行完p个节点的后续展开后结束；

S2045：若节点X优于当前最优于当前最优节点,令bound＝J(X),X^*＝X。

5.根据权利要求1所述的一种基于分支界定算法的配电网指标评价方法，其特征在于，所述随机森林模型的训练包括以下步骤：

S301：从样本数据集中选出n个样本数据；

S302：从所有属性中随机选取k个属性，选择最佳分割属性作为节点建立CART决策树；

S303：重复以上步骤m次，得到m颗决策树；

S304：m颗决策树形成随机森林。

6.根据权利要求5所述的一种基于分支界定算法的配电网指标评价方法，其特征在于，采用ID3决策树算法得到m颗决策树。

7.根据权利要求5所述的一种基于分支界定算法的配电网指标评价方法，其特征在于，采用C4.5决策树算法得到m颗决策树。

8.根据权利要求5所述的一种基于分支界定算法的配电网指标评价方法，其特征在于，采用CART决策树算法得到m颗决策树。