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龍圖騰網(wǎng)恭喜西安交通大學(xué)申請(qǐng)的專利基于改進(jìn)粗糙集優(yōu)化煙花算法的配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114462880B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210189935.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/063；該發(fā)明授權(quán)基于改進(jìn)粗糙集優(yōu)化煙花算法的配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)方法是由曹暉;解明輝;王楊楊;關(guān)慶澍;王玉;熊楚奇;賴軒達(dá);夏天;鮑濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于改進(jìn)粗糙集優(yōu)化煙花算法的配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于改進(jìn)粗糙集優(yōu)化煙花算法的配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)方法，首先，結(jié)合歷史臺(tái)賬數(shù)據(jù)、狀態(tài)監(jiān)測(cè)記錄以及故障條目數(shù)據(jù)，針對(duì)配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)中的數(shù)據(jù)集不平衡問(wèn)題，利用基于K?means聚類的欠采樣方法得到平衡數(shù)據(jù)集；之后，利用粗糙集理論實(shí)現(xiàn)對(duì)配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)中的眾多連續(xù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的屬性值進(jìn)行離散化約簡(jiǎn)，并采用基于屬性重要性的約簡(jiǎn)方法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)決策表進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)；然后，引入改進(jìn)的煙花算法在數(shù)量眾多的屬性約簡(jiǎn)結(jié)果中尋找全局最優(yōu)解，最終得到一組簡(jiǎn)化的評(píng)價(jià)指標(biāo)決策表用于配網(wǎng)設(shè)備的狀態(tài)評(píng)價(jià)。該方法有效提高了配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，能夠有效減少并避免配網(wǎng)設(shè)備故障事故的發(fā)生，保證供電可靠性和客戶滿意度。

本發(fā)明授權(quán)基于改進(jìn)粗糙集優(yōu)化煙花算法的配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進(jìn)粗糙集優(yōu)化煙花算法的配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)方法，其特征在于：步驟如下：步驟1：原始數(shù)據(jù)獲取：首先結(jié)合所評(píng)價(jià)設(shè)備的歷史臺(tái)賬數(shù)據(jù)、狀態(tài)監(jiān)測(cè)記錄以及故障條目數(shù)據(jù)，利用基于K-means聚類的欠采樣方法得到平衡數(shù)據(jù)集，生成原始數(shù)據(jù)條目；步驟2：數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)清洗包括缺失值處理和異常值處理，由于缺失數(shù)據(jù)占少部分，采用刪除法直接舍棄缺失數(shù)據(jù)；對(duì)于異常數(shù)據(jù)，采用相同性質(zhì)的負(fù)荷數(shù)據(jù)的平均值插補(bǔ)替換異常數(shù)據(jù)；步驟3：根據(jù)數(shù)據(jù)中對(duì)于設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的記錄，對(duì)所獲取的原始數(shù)據(jù)條目生成帶有設(shè)備狀態(tài)異常即y＝1和設(shè)備狀態(tài)良好即y＝0的標(biāo)簽，從而獲得帶有所有評(píng)價(jià)屬性指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)集D；D＝{x1,y1,x2,y2,…,xn,yn},xi∈R,yi∈{0,1}步驟4：將帶有所有評(píng)價(jià)屬性指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)集D進(jìn)行切分，選取其中的80％為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D1，20％為測(cè)試數(shù)據(jù)集D2；步驟5：對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D1中的標(biāo)簽為設(shè)備狀態(tài)良好的數(shù)據(jù)集T0進(jìn)行聚類，隨機(jī)選取k個(gè)聚類質(zhì)心點(diǎn)為μ1，μ2，…,μk∈Rn；步驟6：對(duì)于xi,yi∈T0，計(jì)算所屬簇， 其中，是數(shù)據(jù)xi,yi所屬的簇；步驟7：對(duì)于每一個(gè)簇j，重新計(jì)算該簇的質(zhì)心； 步驟8：計(jì)算簇心最大移動(dòng)距離d＝max||μ′j-μj||2；若dε，更新μj＝μ′j，跳到步驟7執(zhí)行；步驟9：對(duì)步驟7所得的聚類結(jié)果的每一簇按照比例α進(jìn)行隨機(jī)欠采樣，最終得到平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D′0；步驟10：利用粗糙集理論對(duì)平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D′0中的評(píng)價(jià)指標(biāo)屬性值進(jìn)行離散化約簡(jiǎn)，首先根據(jù)平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的所有內(nèi)容生成知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)：S＝U,R,V,f；其中U為對(duì)象z的非空集合，稱為論域，即z為集合U的元素；R＝C∪D為屬性集合，C為條件屬性集合，D為決策屬性d的集合，即d為集合D的元素；V＝∪a∈RVa為屬性值的集合，Va為屬性a的值域；f為U×R→V的映射，它指定了U中每一個(gè)對(duì)象z的屬性值；步驟11：記錄知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)中屬性a的值域Va上的斷點(diǎn)，其中每一個(gè)斷點(diǎn)記為a,c，其中a∈R,c∈Va；步驟12：在值域Va＝[la,ra]上的任意一個(gè)斷點(diǎn)集合{a,c1,a,c2,…,a,ck}上定義Va上的一個(gè)分類Pa，其表達(dá)式為： 步驟13：根據(jù)條件屬性的斷點(diǎn)集合P＝∪a∈RPa定義一個(gè)新的決策表即離散屬性值評(píng)價(jià)指標(biāo)系統(tǒng)SP＝U,R,VP,fP，其中對(duì)于任意的對(duì)象z∈U,i∈{0,1,2,…,k}均有其中za為對(duì)象z的a屬性；即經(jīng)過(guò)離散化之后，原來(lái)的連續(xù)屬性值評(píng)價(jià)指標(biāo)系統(tǒng)被一個(gè)新的離散屬性值評(píng)價(jià)指標(biāo)系統(tǒng)所代替；步驟14：利用基于屬性重要性的粗糙集屬性約簡(jiǎn)方法對(duì)離散屬性值評(píng)價(jià)指標(biāo)系統(tǒng)SP進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，首先，確定離散屬性值評(píng)價(jià)指標(biāo)系統(tǒng)中的等價(jià)關(guān)系：設(shè)A為論域U上一個(gè)由對(duì)象屬性集合R確定的等價(jià)關(guān)系，即A是U的一個(gè)劃分；對(duì)于任何且則∩M也是U上的一等價(jià)關(guān)系，得到∩M為M上的不可分辨關(guān)系，記為INDM；步驟15：利用不可分辨關(guān)系INDM構(gòu)成U的一個(gè)劃分，用UINDM表示，簡(jiǎn)記為UM；步驟16：判斷屬性集合R的依賴獨(dú)立關(guān)系：對(duì)于屬性r∈R，若INDR＝INDR-r，則稱屬性r為R中不必要的；否則稱r為R中必要的；若每一個(gè)屬性r∈R都為R中必要的，則稱R為獨(dú)立的；否則稱R為依賴的；步驟17：計(jì)算屬性重要性：計(jì)算條件屬性集集合C中每一個(gè)屬性x對(duì)整個(gè)條件屬性集合C的重要性SigC-xx；SigXx由下述方法計(jì)算：若的重要性計(jì)算為： 其中|X|＝|INDX|；假定UINDX＝UX＝{X1,X2…Xn}，那么步驟18：計(jì)算屬性核COREX：其中，X,若X,Q是獨(dú)立的，且INDQ＝INDX，則稱Q為X的一個(gè)約簡(jiǎn)，X的約簡(jiǎn)記為REDX；X中所有必要的屬性組成的集合稱為X的核，記為COREX；核與約簡(jiǎn)的關(guān)系如下：COREX＝∩REDX；根據(jù)步驟17中結(jié)果，SigC-xx中值大于0的屬性為核屬性；步驟19：令REDX＝COREX；步驟20：當(dāng)INDREDX＝INDX時(shí)，轉(zhuǎn)到步驟23，否則轉(zhuǎn)到步驟21；步驟21：計(jì)算SigREDXx，取x1使其滿足： 步驟22：REDX＝REDX{x1}，轉(zhuǎn)到步驟20；步驟23：輸出約簡(jiǎn)結(jié)果REDX；步驟24：計(jì)算各個(gè)約簡(jiǎn)結(jié)果中條件屬性集合C'對(duì)決策屬性集合D'的依賴度： 式中，card·為集合的勢(shì)；POSC′D′為等價(jià)類UD′關(guān)于C′的正域；步驟25：定義約簡(jiǎn)結(jié)果的效力函數(shù)；效力函數(shù)為： 式中，m為條件屬性總數(shù)；l為個(gè)體評(píng)價(jià)對(duì)象包含的斷點(diǎn)數(shù)；rC′D'為條件屬性集合C′對(duì)決策屬性集合D'的依賴度；α為權(quán)重調(diào)節(jié)因子；步驟26：根據(jù)步驟25的約簡(jiǎn)結(jié)果的效力函數(shù)，利用改進(jìn)的煙花算法在所有屬性約簡(jiǎn)結(jié)果中尋求具有最小適應(yīng)度的全局最優(yōu)解：首先在可行解空間中隨機(jī)產(chǎn)生數(shù)量為N的煙花，每個(gè)煙花代表解空間中的一個(gè)可行解；步驟27：循環(huán)執(zhí)行下述27.1～27.6步驟，直到尋找到具有全局最小適應(yīng)度值的解，即目標(biāo)函數(shù)值連續(xù)多次保持最小值不變：步驟27.1：根據(jù)步驟25的效力函數(shù)計(jì)算每個(gè)煙花的適應(yīng)度值fqi，然后對(duì)每個(gè)煙花qi生成具有爆炸半徑和爆炸火花數(shù)目參數(shù)的爆炸火花，計(jì)算每個(gè)煙花的爆炸火花數(shù)目Si和爆炸火花半徑Ai： 式中:ymin＝minfqi，為當(dāng)前煙花種群中適應(yīng)度最小值，ymax＝maxfqi，是當(dāng)前煙花種群中適應(yīng)度最大值，其中i＝1,2,…,N是一常數(shù)，用來(lái)調(diào)整爆炸半徑大小，M是一常數(shù)，用來(lái)調(diào)整產(chǎn)生的爆炸火花數(shù)目大小，ε是一個(gè)機(jī)器最小量，用來(lái)避免除零操作；步驟27.2：對(duì)步驟27.1中的爆炸火花半徑進(jìn)行改進(jìn)，引入最小爆炸火花半徑檢測(cè)機(jī)制；如果煙花的爆炸半徑小于某一閾值，則將其置為該值，如下式所示： 對(duì)于如何確定Amin,k，引入了一種非線性遞減方式： 其中，t指當(dāng)前函數(shù)評(píng)估的次數(shù)，evals_max為最大函數(shù)評(píng)估次數(shù)；Ainit、Afinal表示迭代過(guò)程中的最初和最終爆炸半徑檢測(cè)值；步驟27.3：對(duì)于煙花算法的爆炸算子做出改進(jìn)，即對(duì)于產(chǎn)生的火花個(gè)數(shù)進(jìn)行如下的限制: 式中:a和b是兩個(gè)常數(shù)，round·是根據(jù)四舍五入原則的取整函數(shù)；步驟27.4：產(chǎn)生高斯變異火花：首先在煙花種群中隨機(jī)選擇一個(gè)煙花qi，然后對(duì)該煙花隨機(jī)選擇一定數(shù)量的維度進(jìn)行高斯變異操作；對(duì)于煙花qi的某一個(gè)選擇得到的維度k執(zhí)行高斯變異操作即為： 式中:e～N1,1，N1,1表示均值為1，方差為1的高斯分布；在爆炸算子和變異算子分別產(chǎn)生爆炸火花和高斯變異火花過(guò)程中，可能產(chǎn)生的火花會(huì)超出可行解空間的邊界范圍；當(dāng)火花qi在維度k上超出邊界，將通過(guò)下式的映射規(guī)則映射到一個(gè)新的位置： 式中:qUB，k、qLK，k為解空間在維度k上的上邊界和下邊界；步驟27.5：對(duì)高斯變異火花進(jìn)行改進(jìn)：當(dāng)某些火花超出邊界范圍時(shí)，引入下式作為映射規(guī)則來(lái)處理超出邊界的火花： 步驟27.6：從煙花、爆炸火花、高斯變異火花種群中選擇N個(gè)個(gè)體作為下一代迭代計(jì)算的煙花，其候選策略如下：假設(shè)候選者集合為K，煙花種群大小為N；候選者集合中適應(yīng)度值最小的個(gè)體會(huì)被確定性地選擇到下一代作為煙花，而對(duì)剩下的N－1個(gè)煙花的選擇使用輪盤賭的方法在候選者集合中進(jìn)行選擇；對(duì)于候選者煙花qi，其被選擇概率的計(jì)算公式為： 式中:Rqi為當(dāng)前個(gè)體到候選者集合K除qi所有的個(gè)體之間的距離之和；步驟28：返回最終的全局優(yōu)化結(jié)果，即一組簡(jiǎn)化的評(píng)價(jià)指標(biāo)決策表用于配網(wǎng)設(shè)備的狀態(tài)評(píng)價(jià)。

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