王彬　王瑩　魏聯(lián)濱　李楠　李朝陽

摘 要：配電網(wǎng)的效益具有差異性，為了提高配電網(wǎng)的效益預(yù)測水平，提出了基于大數(shù)據(jù)分析的差異化投資增量的配電網(wǎng)效益預(yù)測方法。建立了差異化投資增量配電網(wǎng)效益評價的指標分析模型，采用大數(shù)據(jù)分析方法進行差異化投資增量配電網(wǎng)效益分析。結(jié)合特征空間重構(gòu)技術(shù)進行差異化投資增量配電網(wǎng)效益的分布式特征序列重組，提取差異化投資增量配電網(wǎng)效益分布特征量。采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法對分布特征量進行效益優(yōu)先性評價，利用模糊相關(guān)檢測方法進行配電網(wǎng)效益分布大數(shù)據(jù)的抗干擾處理。對提取的差異化投資增量配電網(wǎng)效益分布特征量采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習方法進行配電網(wǎng)的效益預(yù)測，構(gòu)建效益分布的差異化因子，實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)分析的差異化投資增量配電網(wǎng)的效益預(yù)測。仿真測試結(jié)果表明，采用該方法進行差異化投資下的增量配電網(wǎng)效益預(yù)測準確性與靈敏度較高，可靠性較好。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析;差異化投資;增量配電網(wǎng);效益預(yù)測

中圖分類號：TM73;F272????? 文獻標識碼：A

Benefit Prediction of differential Investment Incremental

Distribution Network Based on Big Data Analysis

WANG Bin1， WANG Ying1，WEI Lian-bin1，LI Nan2，LI Zhao-yang1

（ 1. Development Planning Department，State Grid Tianjin Electric Power Company Limited，Tianjin 300000，China;

2. Chengnan Power Supply Branch， State Grid Tianjin Electric Power Company Limited，Tianjin 300000，China）

Abstract：In order to improve the efficiency prediction level of distribution network， this paper proposes a method of distribution network efficiency prediction based on big data analysis and differential investment increment， and establishes the index analysis model of the benefit evaluation of the differential investment incremental distribution network， analyzes the benefit of the differential investment incremental distribution network by using the big data analysis method， recombines the distributed characteristic sequence of the benefit of the differential investment incremental distribution network by combining the characteristic space reconstruction technology， extracts the distribution characteristic quantity of the benefit of the differential investment incremental distribution network， and uses the association rule mining method The distribution characteristic quantity is used for benefit priority evaluation， the fuzzy correlation detection method is used for anti-interference processing of big data of distribution network benefit distribution， the neural network learning method is used for benefit prediction of distribution network for the extracted differential investment increment distribution network benefit distribution characteristic quantity， the differential factor of benefit distribution is constructed， and the differential investment increment based on big data analysis is realized Benefit prediction of distribution network. The simulation test results show that the accuracy， sensitivity and reliability of the incremental distribution network benefit prediction based on this method are high.

Key words：big data analysis; differentiation investment; incremental distribution network; benefit prediction

隨著高壓輸電和配電網(wǎng)建設(shè)的不斷推進，對增量配電網(wǎng)的建設(shè)投資要求越來越大，在差異化投資規(guī)模下，需要進行增量配電網(wǎng)的投資效益分析和預(yù)測，建立增量配電網(wǎng)的投資效益預(yù)測模型，對差異化投資增量配電網(wǎng)的效益預(yù)測進行設(shè)計，結(jié)合差異化投資下增量配電網(wǎng)效益大數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計分析方法，進行差異化投資下的配電網(wǎng)輸出效益評價，采用統(tǒng)計分析方法進行配電網(wǎng)的輸出效益特征分析，研究差異化投資增量配電網(wǎng)效益的優(yōu)化預(yù)測方法，在提高增量配電網(wǎng)效益優(yōu)化能力方面具有重要意義[1]，通過構(gòu)建效益評價模型，調(diào)整投資結(jié)構(gòu)和規(guī)模，提高投資的效益。提出了基于大數(shù)據(jù)分析下差異化投資增量的配電網(wǎng)效益預(yù)測方法，首先建立差異化投資增量配電網(wǎng)效益評價的指標分析模型，然后在大數(shù)據(jù)分析模型下實現(xiàn)差異化投資增量配電網(wǎng)的效益預(yù)測，最后進行仿真測試分析。

1 配電網(wǎng)效益預(yù)測的大數(shù)據(jù)分布和特征

分析

1.1 配電網(wǎng)效益評價的指標分析

為了實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)分析的差異化投資增量配電網(wǎng)的效益預(yù)測，需要首先建立差異化投資增量配電網(wǎng)效益評價的指標分析模型，采用大數(shù)據(jù)分析方法進行差異化投資增量配電網(wǎng)效益分析，增量配電網(wǎng)效益評價的組合結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

3 仿真測試分析

為了驗證所提方法在實現(xiàn)差異化投資下配電網(wǎng)效益預(yù)測中的應(yīng)用性能，結(jié)合Matlab進行仿真測試，在SPSS統(tǒng)計分析軟件下進行效益評價的統(tǒng)計分析，使用Simulink工具搭建處理平臺，處理器CPU為lntel（R） Core（TM）i7-7700 CPU@3.60 GHz，操作系統(tǒng)為CentOS6.6，內(nèi)存128 G。為了測試輸出量化特征效果，采集到電力物聯(lián)網(wǎng)（http：∥shupeidian.bjx.com.cn/）的相關(guān)數(shù)據(jù)，將上述數(shù)據(jù)進行差異化投資增量配電網(wǎng)效益分析，得到大數(shù)據(jù)樣本分布集如圖3所示。

以圖3的數(shù)據(jù)為輸入數(shù)據(jù)，提取差異化投資增量配電網(wǎng)效益分布特征量，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法進行效益優(yōu)先性評價，得到效益評價輸出特征集如圖4所示。

分析圖4得知，考慮到受配電網(wǎng)資產(chǎn)凈值與保底增量的影響，最終效益曲線波動較大，因此在差異化投資區(qū)間內(nèi)采用本研究所提方法能有效實現(xiàn)差異化投資增量的配電網(wǎng)效益預(yù)測，具體預(yù)測結(jié)果如圖5所示。

由圖5可知，配電網(wǎng)效益在排除配電網(wǎng)資產(chǎn)凈值與保底增量的影響后的最終效益符合差異量化特征投資區(qū)間限制，說明所提方法進行配電網(wǎng)投資效益預(yù)測的準確度較高。

為了分析差異化投資增量模型相關(guān)參數(shù)的靈敏度，對配電網(wǎng)投資總金額和基本配電價之間的關(guān)系電網(wǎng)公司增量配電網(wǎng)后的投資效益進行分析，將所提方法與文獻[4]與文獻[5]方法對比，在考慮輸配電價約束的情況下求取最優(yōu)累積收益值的變化曲線。如圖6所示。

配電網(wǎng)累計收益隨著輸配電價的增長而增長，當政府對輸配電價的管控放松時，電網(wǎng)的投資活動加大，累計收益也增加，相反的政府嚴格約束輸配電價時，則累計收益增速導致投資收益下降。由上圖所可知，所提方法配電網(wǎng)累計收益曲線基礎(chǔ)收益與上漲幅度皆高于文獻[4]與文獻[5]的收益曲線，說明所提方法可有效預(yù)測差異化投資增量配電網(wǎng)收益。

4 結(jié) 論

建立增量配電網(wǎng)的投資效益預(yù)測模型，進行對差異化投資增量配電網(wǎng)的效益預(yù)測。提出了基于大數(shù)據(jù)分析下差異化投資增量的配電網(wǎng)效益預(yù)測方法。采用統(tǒng)計回歸分析方法進行配電網(wǎng)投資效益的模糊度構(gòu)造，采用自適應(yīng)尋優(yōu)模式進行分布式特征序列重組，提取差異化投資增量配電網(wǎng)效益分

布特征量，對提取的差異化投資增量配電網(wǎng)效益分布特征量采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習方法進行配電網(wǎng)的效益預(yù)測，實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)分析的差異化投資增量配電網(wǎng)的效益預(yù)測。分析得知，本研究所提方法進行差異化投資增量配電網(wǎng)效益預(yù)測的準確度與靈敏度較高。

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