羅 婷，劉瑩瑩

（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司東莞供電局，廣東東莞 523000）

0 引言

目前，電、水、熱、氣等能源供應(yīng)企業(yè)在進(jìn)行能源供應(yīng)的過程中皆實行“一戶一表”政策。然而，其在能源信息的收集和業(yè)務(wù)處理方面卻是彼此獨(dú)立的[1]，相關(guān)的公用基礎(chǔ)設(shè)施沒有進(jìn)行資源重用和共享，從而導(dǎo)致資源被重復(fù)投資和運(yùn)用，同時還存在著維護(hù)管理效率低、智能業(yè)務(wù)發(fā)展水平不夠的問題[2]。基于這種情況，開發(fā)一個不僅可以實現(xiàn)多個能源供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)、協(xié)調(diào)和運(yùn)行，同時還可以進(jìn)行能源計量、收集、監(jiān)測和分析的綜合能源系統(tǒng)是非常有必要的，因為其可以有效地降低全社會的能源消耗以及提高能源的利用效率。

綜合能源系統(tǒng)的作用是在降低能源消耗和排放的同時可以有效提高能源利用效率，其應(yīng)用的關(guān)鍵是建立一個功能齊全的綜合能源系統(tǒng)信息采集、監(jiān)測和能耗分析平臺[3]，而此平臺的運(yùn)行對于相關(guān)數(shù)據(jù)信息的分類精度有著很高的要求。因此本文提出了一項基于粗糙集貝葉斯分類算法的綜合能耗特征識別研究，該研究旨在提供一種可以滿足高精度需求的綜合能耗特征識別方法，從而保證通過較高的分類精度來對各類能源消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以此找到影響用戶能源消耗的相關(guān)因素，進(jìn)而提出與其相適應(yīng)的能耗優(yōu)化策略，為綜合能源系統(tǒng)能源監(jiān)測與分析功能的實現(xiàn)提供理論支撐。

1 能源消耗系統(tǒng)

智能電網(wǎng)的出現(xiàn)將電力系統(tǒng)從傳統(tǒng)的供電側(cè)、單向供電、基本依靠人工管理的運(yùn)行模式轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩羧珕T參與、雙向流動以及高度自動化的新型模式[4]。該模式下的電網(wǎng)公司可以通過對電能服務(wù)管理平臺的統(tǒng)一部署來獲得豐富的用戶端信息，而且可以對各類用戶能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行實時掌握，從而實現(xiàn)對典型場景下的用戶能耗行為進(jìn)行更細(xì)致地分析，為針對能源消耗的研究提供了理論和數(shù)據(jù)支持。

電能服務(wù)管理平臺的正常運(yùn)行需要以合理的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)作為支撐[5]。目前，全國大部分地區(qū)已基本覆蓋智能電能表，電力信息采集系統(tǒng)的建設(shè)也已具有一定規(guī)模。相比之下，雖然中國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部發(fā)布了“家庭數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)條件”，但是水、氣、熱等行業(yè)仍還沒有形成一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，其相關(guān)制造商只能按照自己行業(yè)內(nèi)的要求進(jìn)行遠(yuǎn)程抄表。也就是說，傳統(tǒng)的“一戶一表”已經(jīng)不能滿足使用要求，需要對電、水、熱、氣等能耗進(jìn)行綜合性的用戶能耗監(jiān)測。

在進(jìn)行綜合性的用戶能耗監(jiān)測過程中，需要對用戶能耗行為特征進(jìn)行分析。在對用電客戶綜合能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取的基礎(chǔ)上研究水、熱、氣的變化規(guī)律，從而提取出相似的能耗行為特征是分析用戶能耗行為特征的一種便捷的方法[6]。通過對這些特征進(jìn)行有目的地篩選對比，能夠充分反映出不同類型用戶能耗行為之間的差異[7]。但是由于目前缺乏對于客戶用能行為的準(zhǔn)確定義，導(dǎo)致缺乏與客戶[8]用能行為相關(guān)的理論研究和技術(shù)手段。研究客戶能源消耗行為，可以合理引導(dǎo)用戶對供能網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有層次地調(diào)用，有效提高不同區(qū)域供能網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率和經(jīng)濟(jì)性，從而實現(xiàn)用戶側(cè)和供能側(cè)的節(jié)能減排。

基于以上介紹，本文將采用模糊集綜合評價法（AHP-FCE）對用戶能耗進(jìn)行評價，且結(jié)合此評價法對基于粗糙集的貝葉斯分類算法進(jìn)行概述。作為一種比較成熟的綜合評價方法，該方法在統(tǒng)計分析和各領(lǐng)域的綜合指標(biāo)體系評價中得到了廣泛的應(yīng)用。而且該方法綜合考慮了影響評價結(jié)果的各種因素，既減少了個人主觀假設(shè)帶來的弊端，又充分體現(xiàn)了評價因素和評價過程的模糊性，從而有效提高了評價的有效性和可靠性。

2 基于粗糙集的貝葉斯分類算法

為了有效滿足多因素狀態(tài)下相關(guān)能耗數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，需要研究典型能耗情景下的用戶綜合能耗模型，并且對典型用戶能耗影響分析模型進(jìn)行構(gòu)建。其中典型的能耗情景是指由綜合能耗構(gòu)成，并以季節(jié)、有序用電安排等能夠引發(fā)能耗變化的各種影響因素組成的能耗環(huán)境。由于不同用戶的綜合能耗具有不同的能耗模式特征，所以同一用戶在不同的能耗場景下也可能會產(chǎn)生不同的能耗行為。研究用戶綜合能耗行為的影響因素和影響機(jī)制，主要是挖掘這些綜合能耗行為之間的內(nèi)在聯(lián)系，在挖掘過程中通?？梢圆捎玫姆诸惙椒ㄓ胸惾~斯分類、決策樹分類以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。其中貝葉斯分類法可以提取用戶行為模式的主要影響因素，并分析其影響機(jī)制。其具體的提取分析步驟如下：

（1）建立待分析的n 個觀察樣本矩陣，對矩陣各變量的變換進(jìn)行規(guī)格化約束；

（2）找到相關(guān)矩陣來解決相關(guān)特征方程的特征根；

（3）對頂部q因素進(jìn)行分析，也就是說，首先需要對影響用戶綜合能耗行為的主要因素進(jìn)行提取，然后通過使用基于發(fā)散特征加權(quán)的簡單貝葉斯分類算法來選取一定數(shù)量的用戶綜合能耗特征量作為訓(xùn)練樣本，從而挖掘這些特征向量的內(nèi)部聯(lián)系，并對其用戶能耗行為的最近依賴關(guān)系進(jìn)行分析。

模糊集綜合評價法是對受多種因素影響的事物進(jìn)行綜合評價的一種有效且合理的多因素決策方法。在模糊集綜合決策中，需要令X={x1,x2,…,xn}為決策所考慮的n 種因子，且令Y={y1,y2,…,ym}為對應(yīng)存在的m 種判斷。由于各因素所對應(yīng)的結(jié)構(gòu)層次不同，因此其相關(guān)作用和權(quán)重也并不相同，故綜合判斷應(yīng)該為X的模糊子集。

式中：F(y)為定義域y 上所有模糊集子集的集合，Dj=（1,2,…,m）為yj對于模糊集D的隸屬度。D的綜合評價取決于各因素的權(quán)重，即權(quán)重是X的模糊子集。

由于模糊集綜合評價是在模糊數(shù)學(xué)隸屬度理論的基礎(chǔ)上將定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，即運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)對受各種因素制約的事物進(jìn)行綜合評價。因此可用下式來表示：

為保證吊運(yùn)材料安全，需用鋼筋做1個籠子?；\子的底面制作為可拆裝式，便于裝卸材料。最大起吊質(zhì)量200 kg，卷揚(yáng)機(jī)選用3 t的，鋼絲繩選用左交互捻Ф 10(6×19)纖維芯，公稱抗拉強(qiáng)度1 570 MPa。

式中：wi為第i個因子的權(quán)值，其可以通過給定權(quán)重w來得到綜合評價。

基于以上介紹，可以通過結(jié)合現(xiàn)場實際研究和用戶能耗影響因素來建立用戶能耗影響因素分析系統(tǒng)。在這個過程中，需要對相關(guān)一級指標(biāo)進(jìn)行設(shè)置，如節(jié)能設(shè)備應(yīng)用X1、新技術(shù)應(yīng)用X2、智能家居系統(tǒng)X3以及新能源技術(shù)X4等能效因子。

基于此，便可得出關(guān)于模糊集的公式為：

然后，其相關(guān)的模糊集映射便可以導(dǎo)出一種模糊關(guān)系，該關(guān)系可用模糊矩陣表示為：

式中：rnm為第n個能效因子集對第m個評價集的隸屬度，其可以通過隸屬度函數(shù)來進(jìn)行確定。

式中：fnm為第n 個判斷因子un被評為第m 個判斷集vm的次數(shù)，即相關(guān)因子的階次關(guān)系。

在對階次關(guān)系進(jìn)行確定后，便可以得到能源效率因子濃度的重要度Sk，可用下式表示：

然后通過對用戶能耗特征進(jìn)行層次綜合評價，便可以得到各子集的綜合評價結(jié)果。

進(jìn)而可以得到關(guān)于用戶能耗估計子集的綜合評價體系：

由此可得，基于粗糙集貝葉斯分類算法的用戶綜合能耗影響分析具體步驟如下：

（1）準(zhǔn)備階段。通過使用相關(guān)分析來確定兩個給定的統(tǒng)計相關(guān)特征量的關(guān)系，在消除冗余信息的前提下，獲取相關(guān)預(yù)測用戶的特性測量值，從而形成訓(xùn)練集。

（2）訓(xùn)練階段。計算每個特征項的權(quán)重以及每個類別中相關(guān)特征量的概率密度P的先驗概率，并進(jìn)行訓(xùn)練；

（3）應(yīng)用階段。對實時采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速計算分析，從而確定相關(guān)概率密度值，并根據(jù)最大值確定用戶的綜合能耗影響。

3 實驗結(jié)果驗證

通過分析得出的實驗結(jié)果來對基于粗糙集貝葉斯分類算法的綜合能耗特征識別，可以有效提高分類精度進(jìn)行驗證。

在系統(tǒng)實驗中，通過一定的研究對比后可知相關(guān)的評價集適用于各個評價因子，其相關(guān)評價集的建立不會對用戶的能耗評價造成影響。將用戶能耗評價等級分為6個等級，具體如表1所示。

表1 能耗評價集

基于表1 所示的用戶能耗評價等級，通過識別用戶綜合能耗特征發(fā)現(xiàn)，其分類精度較以往而言有很大地提高，且對應(yīng)的能源綜合利用率可有效提高12%。

4 結(jié)束語

在對用戶綜合能耗進(jìn)行分析的過程中，為了準(zhǔn)確分析用戶的綜合能耗影響，不同類型的用戶在不同的時間節(jié)點內(nèi)應(yīng)該有不同的影響分析模型。但是由于傳統(tǒng)的貝葉斯分類算法沒有根據(jù)不同的特征項來對其相關(guān)重要性進(jìn)行劃分，因此其分類精度較低。為了解決這個問題，引入了粗糙集，且構(gòu)建提出了基于粗糙集貝葉斯分類算法的綜合能耗特征識別方法。同時本文通過直接的實驗結(jié)果說明驗證了基于粗糙集貝葉斯分類算法的綜合能耗特征識別可以在很大程度上提高分類精度。