CN111784534B - 含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法、***、介质及设备，属于能源***运行状态预测技术领域，用于解决目前评价方法复杂、预测准确性不高的技术问题，此方法包括步骤：S1、获取综合能源计量***所含子***运行状态信息；S2、构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵；S3、基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数；S4、基于阈值差异性判决实现***健康状态预测。本发明具有降低综合能源计量***运行健康状态预测复杂性和提高运行健康状态预测准确性等优点。

Description

含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法及***
技术领域
本发明涉及能源***运行状态预测技术领域，具体涉及一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法、***、介质及设备。
背景技术
综合能源计量***是智能用电领域的重要技术支撑***。随着能源互联网的产业发展，综合能源计量***涵盖了水电气热等能源的计量，依托覆盖广泛的智能“多表合一”电能表(支持水电气热计量数据采集功能)和用电信息采集***，实现综合能源计量。综合能源计量***包含有多个子***(如多表合一智能表子***、本地通信子***、采集终端子***、远程通信子***和主站子***等)。其中***运行状态评价技术是实现综合能源计量管理***建设与运行的重要支撑技术之一。
综合能源计量***运行稳定性因涉及多个子***变为复杂，缺乏综合的方法加以评价；现有方法是分别对单一子***进行单一评价，缺乏综合评价，评价方法复杂，缺乏直观性和简便性。另一方面，***的运行稳定性通常和最近一段时间运行数据关联，现有方法通常只考虑当前***的当前状态，通过阈值判断，不足以刻画***运行的变化性，准确性不高。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种降低综合能源计量***运行健康状态预测复杂性和提高运行健康状态预测准确性的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法、***、介质及设备。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取综合能源计量***所含子***运行状态信息；
S2、构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵；
S3、基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数；
S4、基于阈值差异性判决实现***健康状态预测。
优选地，步骤S1的具体过程为：
设综合能源计量***共含有N个子***，设第No.i子***中一共含有qi个运行状态的健康指标，则综合能源计量***的健康指标总数
设第k日No.i子***中第j个健康指标值为xi,j(k)；按照采样间隔T，周期性的收集所有子***的运行健康指标值，统计获取***K日内的所有子***健康指标信息xi,j(k)。
优选地，步骤S2的具体过程为：
对于任意k日No.i子***中第j个运行状态的健康指标xi,j(k)，构建含K 日内的所有子***健康指标信息的指标信息矩阵
对于任意No.i子***的任意第j个指标，根据公式计算指标值xi,j(k)(k＝1,...,K)的数据映射量 Xi,j(s)(s＝1,...,K)；重复信息矩阵A的数据映射操作，计算所有指标的数据映射量得到***状态的数据映射矩阵：
优选地，步骤S3的具体过程为：
设对于任意No.i子***第j个指标的健康状态的权重系数为ψi,j，按照公式H＝BTB构建实对称矩阵H，其中BT为矩阵B的转置矩阵；基于线性最大特征值法计算矩阵H的最大特征值所对应的标准特征向量ψ，并选取ψ作为权重系数向量集，其中
优选地，步骤S4的具体过程为：
设No.i子***中第j个健康指标标准权重系数为wi,j，按照S2和S3中步骤计算***标准运行状态下的指标标准权重系数向量集
设***标准运行状态下的标准阈值为α，根据公式 和/>分别计算/>Sw和Sψ，然后根据公式/>计算所统计运行状态的差异性阈值β；当β≤α时，输出预测结果：当前***处于不健康状态；否则输出：当前***处于健康状态。
优选地，N的取值范围为3～10。
优选地，K的取值范围为4～7。
本发明还公开了一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测***，包括：
获取模块，用于获取综合能源计量***所含子***运行状态信息；
构建模块，用于构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵；
计算模块，用于基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数；
预测模块，用于基于阈值差异性判决实现***健康状态预测。
本发明进一步公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法的步骤。
本发明还公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明针对现有评价方法的复杂性和缺乏动态变化性影响准确性不足问题，在充分考虑综合***多子***组成特征和数据动态关联性的基础上，通过统计获取综合能源计量管理***所含子***运行状态信息，构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵，基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数，基于阈值差异性判决实现***健康状态预测，有效降低综合能源计量***运行健康状态预测复杂性和提高运行健康状态预测准确性。
附图说明
图1为本发明的方法在实施例的流程图。
图2为本发明在具体实施例的应用场景图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
如图1所示，本实施例的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法，包括以下步骤：
S1、获取综合能源计量***所含子***运行状态信息；
S2、构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵；
S3、基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数；
S4、基于阈值差异性判决实现***健康状态预测。
本发明针对现有评价方法的复杂性和缺乏动态变化性影响准确性不足的问题，在充分考虑综合***多子***组成特征和数据动态关联性的基础上，通过统计获取综合能源计量管理***所含子***运行状态信息，构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵，基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数，基于阈值差异性判决实现***健康状态预测，有效降低综合能源计量***运行健康状态预测复杂性和提高运行健康状态预测准确性。
本实施例中，在步骤S1中，获取综合能源计量***所含子***运行状态信息的具体过程为：
设综合能源计量***共含有N(取值范围为3～10)个子***，设第No.i (1≤i≤N)子***中一共含有qi个运行状态的健康指标，则综合能源计量***的健康指标总数设第k(1≤k≤K)日No.i子***中第j(0≤j≤mi) 个健康指标值为xi,j(k)；按照采样间隔T(单位为天)，周期性的收集所有子***的运行健康指标值，统计获取***K(取值范围为4～7)日内的所有子***健康指标信息xi,j(k)。
在一具体实施例中：综合能源计量***共含有N＝5个子***，设第No.i (1≤i≤N)子***中均只有1个运行状态的健康指标，则综合能源计量***的健康指标总数设第k(1≤k≤K)日No.i子***中第j(0≤j≤mi) 个健康指标值为xi,j(k)；按照采样间隔T(单位为天)，周期性的收集所有子***的运行健康指标值，统计获取***K(取值范围为4～7)日内的所有子***健康指标信息xi,j(k)。具体健康指标信息如表1所示。
表1：
本实施例中，在步骤S2中，构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵的具体过程为：
对于任意k日No.i子***中第j个运行状态的健康指标xi,j(k)，构建含K 日内的所有子***健康指标信息的指标信息矩阵
对于任意No.i子***的任意第j个指标，根据公式计算指标值xi,j(k)(k＝1,...,K)的数据映射量 Xi,j(s)(s＝1,...,K)；重复信息矩阵A的数据映射操作，计算所有指标的数据映射量得到***状态的数据映射矩阵：
在一具体实施例中，对于任意k日No.i子***中第j个运行状态的健康指标xi,j(k)，构建含K＝4日内的所有子***健康指标信息的指标信息矩阵
对于任意No.i子***的任意第j个指标，根据公式计算指标值xi,j(k)(k＝1,...,K)的数据映射量Xi,j(s)(s＝1,...,K)；重复信息矩阵A的数据映射操作，计算所有指标的数据映射量得到***状态的数据映射矩阵：
本实施例中，在步骤S3中，基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数的具体过程为：
设对于任意No.i子***第j个指标的健康状态的权重系数为ψi,j，按照公式H＝BTB构建实对称矩阵H(式中BT为矩阵B的转置矩阵)，基于线性最大特征值法计算矩阵H的最大特征值所对应的标准特征向量ψ，并选取ψ作为权重系数向量集，其中
在一具体实施例中：设对于任意No.i子***第j个指标的健康状态的权重系数为ψi,j，按照公式H＝BTB构建实对称矩阵H(式中BT为矩阵B的转置矩阵)，基于线性最大特征值法计算矩阵H的最大特征值所对应的标准特征向量ψ，并选取ψ作为权重系数向量集，其中
ψB＝{0.1998,0.1998,0.1999,0.2002,0.2003}。
本实施例中，在步骤S4中，基于阈值差异性判决实现***健康状态预测的具体过程为：
设No.i子***中第j(0≤j≤mi)个健康指标标准权重系数为wi,j，按照 S2和S3中步骤计算***标准运行状态下的指标标准权重系数向量集
设***标准运行状态下的标准阈值为α(取值范围为0～1)，根据公式
和分别计算/>Sw和Sψ，然后根据公式计算所统计运行状态的差异性阈值β；当β≤α时，输出预测结果：当前***处于不健康状态；否则输出：当前***处于健康状态。
在一具体实施例中：设No.i子***中第j(0≤j≤mi)个健康指标标准权重系数为wi,j，按照S2和S3中步骤计算***标准运行状态下的指标标准权重系数向量集w＝{0.1998,0.1920,0.1999,0.2000,0.2003}；设***标准运行状态下的标准阈值为α＝0.75，根据公式 和/>分别计算/>Sw和Sψ，然后根据公式/>计算所统计运行状态的差异性阈值β＝0.78；此时不满足β≤α时，故输出预测结果：当前***处于健康状态。
本发明还相应公开了一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测***，包括：
获取模块，用于获取综合能源计量***所含子***运行状态信息；
构建模块，用于构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵；
计算模块，用于基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数；
预测模块，用于基于阈值差异性判决实现***健康状态预测。
本发明的***，用于执行如上所述的方法，同样具有如上方法所述的优点。
本发明进一步公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法的步骤。本发明还公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法的步骤。本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一个计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现各种功能。存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其它易失性固态存储器件等。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取综合能源计量***所含子***运行状态信息；
S2、构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵；
S3、基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数；
S4、基于阈值差异性判决实现***健康状态预测；
步骤S1的具体过程为：
设综合能源计量***共含有N个子***，设第No.i子***中一共含有个运行状态的健康指标，则综合能源计量***的健康指标总数/>；
设第k日No.i子***中第j个健康指标值为；按照采样间隔T，周期性的收集所有子***的运行健康指标值，统计获取***K日内的所有子***健康指标信息/>；
步骤S2的具体过程为：
对于任意k日No.i子***中第j个运行状态的健康指标，构建含K日内的所有子***健康指标信息的指标信息矩阵
；
对于任意No.i子***的任意第j个指标，根据公式计算指标值/>的数据映射量/>，/>，/>；重复信息矩阵A的数据映射操作，计算所有指标的数据映射量得到***状态的数据映射矩阵：
；
步骤S3的具体过程为：
设对于任意No.i子***第j个指标的健康状态的权重系数为，按照公式/>构建实对称矩阵/>，其中/>为矩阵/>的转置矩阵；基于线性最大特征值法计算矩阵/>的最大特征值所对应的标准特征向量/>，并选取/>作为权重系数向量集，其中，/>；
步骤S4的具体过程为：
设No.i子***中第j个健康指标标准权重系数为，按照S2和S3中步骤计算***标准运行状态下的指标标准权重系数向量集/>；
设***标准运行状态下的标准阈值为，根据公式/>，、/>和/>分别计算/>，/>，和/>，然后根据公式/>计算所统计运行状态的差异性阈值/>；当/>时，输出预测结果：当前***处于不健康状态；否则输出：当前***处于健康状态。
2.根据权利要求1所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法，其特征在于，N的取值范围为3～10。
3.根据权利要求1所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法，其特征在于，K的取值范围为4～7。
4.一种含多子***的综合能源计量***运行状态预测***，用于执行如权利要求1-3中任意一项所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法的步骤，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取综合能源计量***所含子***运行状态信息；
构建模块，用于构建含子***运行状态信息的综合能源数据映射矩阵；
计算模块，用于基于线性最大特征值法计算各子***的权重系数；
预测模块，用于基于阈值差异性判决实现***健康状态预测。
5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1～3中任意一项所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法的步骤。
6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1～3中任意一项所述的含多子***的综合能源计量***运行状态预测方法的步骤。
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