发明名称 基于用户用电数据的能效分析方法
摘要 基于用户用电数据的能效分析方法属于电气工程技术领域,特别涉及基于用户用电数据的能效分析方法与实验检测平台装置。本发明提供一个计量电能装置的综合检测系统,从而减轻计量装置的工作量,提高工作效率,改善对电能计量装置的管理。通过对比系统采集到的电能表的数据来验证电能表的准确度,提高对待机能耗检测的能力,对提高电力管理单位的劳动生产率和企业的经济效益具有现实的意义。本发明包括以下步骤:1)设置决策表S=<U,R,V,f>,其中R=C∪{d}是属性集合,子集C和{d}分别为条件属性和决策属性集,U={x<sub>1</sub>,...,x<sub>n</sub>,}是有限的对象集合;设置决策种类的个数为r(d);属性a的值域V<sub>a</sub>上的一个断点记为(a,c),其中a∈R,c为实数值;选用中值序列<img file="DDA0000619180820000011.GIF" wi="512" he="120" />作为候选典型分割点。
申请公布号 CN105701716A 申请公布日期 2016.06.22
申请号 CN201410709511.0 申请日期 2014.11.28
申请人 国家电网公司;国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司;东北大学 发明人 王义贺;张化光;杨东升;王占山;郭昆亚;单美岩;宋德宇;赵钢;李冰清;梁雪
分类号 G06Q50/06(2012.01)I;G01R35/04(2006.01)I 主分类号 G06Q50/06(2012.01)I
代理机构 沈阳亚泰专利商标代理有限公司 21107 代理人 许宇来
主权项 基于用户用电数据的能效分析方法,其特征在于包括以下步骤: 1)设置决策表S=&lt;U<sub>r</sub>R<sub>r</sub>V<sub>r</sub>f&gt;,其中R=C∪{d}是属性集合,子集C和{d}分别为条件属性和决策属性集,U={x<sub>1</sub>,…,x<sub>r</sub>,}是有限的对象集合;设置决策种类的个数为r(d);属性a的值域V<sub>a</sub>上的一个断点记为(a,c),其中a∈R,c为实数值;选用中值序列<img file="FDA0000619180790000011.GIF" wi="519" he="135" />作为候选典型分割点;在值域V<sub>a</sub>=[s<sub>a</sub>,g<sub>a</sub>]上的任意一个断点集合<img file="FDA0000619180790000012.GIF" wi="590" he="92" />设置了V<sub>a</sub>上的一个分类P<sub>a</sub>,<img file="FDA0000619180790000013.GIF" wi="937" he="123" />其中,<img file="FDA0000619180790000014.GIF" wi="971" he="114" />并且<img file="FDA0000619180790000015.GIF" wi="1001" he="123" />任意的P=∪<sub>a</sub><sub>∈</sub><sub>R</sub>P<sub>a</sub>定义一个新的决策表S<sup>p</sup>=&lt;U<sup>p</sup>,R<sup>p</sup>,V<sup>p</sup>,f<sup>p</sup>&gt;;当新的信息系统有r(d)个决策属性,任一条件属性x离散成r(x)个区间<img file="FDA0000619180790000016.GIF" wi="388" he="72" />时,有样本数:<img file="FDA0000619180790000017.GIF" wi="531" he="132" />其中,N<sub>ij</sub>是区间<img file="FDA0000619180790000018.GIF" wi="54" he="80" />中属于分类d<sub>i</sub>的样本数目;N<sub>j</sub>是区间<img file="FDA0000619180790000019.GIF" wi="62" he="80" />中的样本数目,且有<img file="FDA00006191807900000110.GIF" wi="327" he="133" />N<sub>i</sub>是分类d<sub>i</sub>中的样本数目,且有<img file="FDA00006191807900000111.GIF" wi="324" he="133" />对于N条记录的原始知识库,在决策属性值为j(j=1,…,n,n为决策的种类数)的实例中,属于集合X且属性a的值小于断点<img file="FDA00006191807900000112.GIF" wi="68" he="71" />值的实例的个数记为:<img file="FDA00006191807900000113.GIF" wi="1093" he="95" />属于集合X且属性a的值大于断点<img file="FDA00006191807900000114.GIF" wi="68" he="75" />值的实例的个数记为:<img file="FDA0000619180790000021.GIF" wi="1089" he="91" />其中,<img file="FDA0000619180790000022.GIF" wi="72" he="74" />为属性a上的第m个断点,1≤m≤n<sub>a</sub>,n<sub>a</sub>为属性a的断点总数,<img file="FDA00006191807900000213.GIF" wi="121" he="63" />是由断点<img file="FDA0000619180790000023.GIF" wi="62" he="74" />可以分开的实例的集合,U为实例全集;则所有属于集合X且小于<img file="FDA0000619180790000024.GIF" wi="70" he="75" />的实例个数<img file="FDA0000619180790000025.GIF" wi="166" he="80" />和所有属于集合X且大于<img file="FDA0000619180790000026.GIF" wi="68" he="72" />的实例个数<img file="FDA0000619180790000027.GIF" wi="176" he="84" />分别记为:<img file="FDA0000619180790000028.GIF" wi="997" he="143" /><img file="FDA0000619180790000029.GIF" wi="1060" he="144" />根据上面离散化以后的结果形成可辨识矩阵: <img file="FDA00006191807900000210.GIF" wi="1357" he="299" />2)对于约简以后得到的规则库,依次检查所有决策不同的规则,在以信息系统形式表示的规则中,如果两条规则的决策不同,而且条件属性之间对应相等或其中一条记录在值不相同的属性上被标为“*”,设置系统中全部条件属性数为m,其中规则A包含r<sub>0</sub>个条件属性,规则B包含r<sub>i</sub>个条件属性,则A规则相对于B规则的可信度ρ为: <img file="FDA00006191807900000211.GIF" wi="493" he="126" />如果不存在规则B,则设置r<sub>1</sub>=0; 当某规则与n条决策不同的规则之间满足上述关系,可信度ρ取它们的算术平均值: <img file="FDA00006191807900000212.GIF" wi="655" he="167" />然后,将得到的各个规则置信度写入对应规则的相关字段,得到最后的诊断知识库。 
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