买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：衢州光明电力设计有限公司

摘要：本发明公开了基于大数据的电网设计质量智能评审系统及方法，涉及电网设计质量评审领域，本发明通过对多种影响因素进行考虑，可以对电网设计质量有一个全面的评估方向，也为后续采集电网的相关数据时提供了依据；根据上述影响因素采集相应的数据，再利用这些数据对初始SVM模型进行训练以及测试，得到最终SVM模型；使得最终SVM模型具有较好的对这些数据进行准确分类的能力，再利用最终SVM模型对待评审的电网的上述数据进行分类，从而可以得到待评审电网的类别；另外，本发明中还提供对电网中的每个网段进行电流耗损量测试和计算，从电流耗损量的方面再一次对待评审电网的设计质量等级进行评估，使得评估的标准更加全面和完善。

主权项：1.基于大数据的电网设计质量智能评审方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建电网设计质量自身影响因素集；对所述电网设计质量自身影响因素集中的各个影响因素进行打分，得到电网设计质量影响因素打分矩阵；根据所述电网设计质量影响因素打分矩阵计算得到电网设计质量影响因素平均打分集；根据所述电网设计质量影响因素平均打分集计算得到电网设计质量影响因素权重集；S2、设定待采集电网训练样本集和待采集电网测试样本集并采集数据得到电网影响因素最终训练数据矩阵、电网影响因素最终测试数据矩阵、电网训练样本标签集和电网测试样本标签集；再构建初始SVM模型，对初始SVM模型进行训练、测试以及优化操作，得到最终SVM模型；S3、采集待评审电网的对应的影响因素数据，计算得到电网设计质量自身影响因素最终数据集；采用所述最终SVM模型对电网设计质量自身影响因素最终数据集进行分类；设定第一电网设计质量等级集；根据所述分类结果判定出第一待评审电网设计质量等级；S4、设定电网电流采集点集；测量所述电网电流采集点集中的各个电流采集点上的电流数据，得到电流损耗量数据集；再设定电流损耗量阈值集；设定第一电网设计质量判定规则；根据所述第一电网设计质量判定规则得到第二待评审电网设计质量等级；S5、根据第一待评审电网设计质量等级和第二待评审电网设计质量等级判定最终电网设计质量等级；所述S1包括以下步骤：S11、构建电网设计质量自身影响因素集，表示电网设计质量自身影响因素集中第i个影响因素，表示电网设计质量自身影响因素集中影响因素的总个数；S12、对所述电网设计质量自身影响因素集中的各个影响因素进行打分，得到电网设计质量影响因素打分矩阵，如下， ；其中，表示对电网设计质量自身影响因素集中第i个影响因素的第j个打分数据，表示对单个电网设计质量自身影响因素进行打分得到的分数的总个数；S13、根据所述电网设计质量影响因素打分矩阵计算得到电网设计质量影响因素平均打分集，表示电网设计质量自身影响因素集中第i个影响因素的平均打分值；计算公式如下， ；S14、根据所述电网设计质量影响因素平均打分集计算得到电网设计质量影响因素权重集，表示电网设计质量自身影响因素集中第i个影响因素的权重值；的计算公式如下， ；所述S2包括以下步骤：S21、设定待采集电网训练样本集，表示待采集电网训练样本集中第i个电网训练样本，c表示待采集电网训练样本集中电网训练样本的总个数；根据所述电网设计质量自身影响因素集以及待采集电网训练样本集采集对应的电网影响因素数据，得到电网影响因素原始训练数据矩阵；如下， ；其中，表示待采集电网训练样本集中第i个电网训练样本的中第i个影响因素训练数据；设定待采集电网测试样本集，表示待采集电网测试样本集中第i个电网测试样本，表示待采集电网测试样本集中电网测试样本的总个数；根据所述电网设计质量自身影响因素集以及待采集电网测试样本集采集对应的电网影响因素数据，得到电网影响因素原始测试数据矩阵d；如下， ；其中，表示待采集电网测试样本集中第i个电网测试样本的第i个影响因素测试数据；S22、根据所述待采集电网训练样本集设定对应的电网样本设计质量等级类别标签，得到电网训练样本标签集，表示待采集电网训练样本集中第i个电网训练样本的标签；再根据所述待采集电网测试样本集设定对应的电网样本设计质量等级类别标签，得到电网测试样本标签集，表示待采集电网测试样本集中第i个电网测试样本的标签；S23、根据所述电网影响因素原始训练数据矩阵以及电网设计质量影响因素权重集计算得到电网影响因素最终训练数据矩阵，如下， ；其中，表示根据以及电网设计质量影响因素权重集计算之后的中第i个电网训练样本的第i个影响因素最终训练数据；；再根据所述电网影响因素原始测试数据矩阵d以及电网设计质量影响因素权重集计算得到电网影响因素最终测试数据矩阵m，如下， ；其中，表示根据以及电网设计质量影响因素权重集计算之后的第i个电网训练样本的第i个影响因素最终测试数据；；S24、构建初始SVM模型，所述初始SVM模型采用的核函数为RBF函数，所述RBF函数的公式如下， ；式中，表示RBF函数；和分别表示所述电网影响因素原始训练数据矩阵中的任意两个不同的数据；表示超参数；S25、设定训练误差阈值为；将所述电网影响因素最终训练数据矩阵以及电网训练样本标签集输入至初始SVM模型进行训练，当训练误差值小于时，停止训练，得到训练好的SVM模型；S26、设定测试准确率阈值；将所述电网影响因素最终测试数据矩阵m输入至训练好的SVM模型中进行分类，得到第一分类结果集；将所述第一分类结果集与电网测试样本标签集之间进行对比计算，得到测试准确率；当时，将所述训练好的SVM模型作为最终SVM模型；S27、当时，将所述训练好的SVM模型进行优化，得到优化的SVM模型，再将优化的SVM模型作为最终SVM模型；所述S27包括以下步骤：S271、构建初始混沌猴群，设定所述初始混沌猴群的大小为，所述初始混沌猴群表示为，表示初始混沌猴群中的第i只猴子；设定最大迭代次数为，爬步长值为，爬次数值为，视野程度值为，望次数值为；S272、设定所述训练好的SVM模型的RBF函数中的取值范围为以及训练好的SVM模型中惩罚系数的取值范围为；S273、设定所述初始混沌猴群中各只猴子的初始位置，得到猴群初始位置集；表示所述初始混沌猴群中第i只猴子的初始位置，，和分别表示初始混沌猴群中第i只猴子的初始位置的两个维度；S274、设定所述初始混沌猴群的目标函数，函数表达式如下， ；式中，表示偏置量；S275、开始迭代，设定当前种群循环次数为；根据所述猴群初始位置集、爬步长值、爬次数值、视野程度值以及望次数值对所述初始混沌猴群中各只猴子进行爬动作、望动作以及跳动作；当时，停止迭代，输出最优超参数值以及最优惩罚系数值；S276、将所述最优超参数值以及最优惩罚系数值代入训练好的SVM模型中，得到优化的SVM模型；S277、将所述优化的SVM模型作为最终SVM模型；所述S273包括以下步骤：S2731、采用混沌算法随机生成个在范围内的随机数，得到第一随机数集，将所述第一随机数集中的各个随机数分别作为初始混沌猴群中各只猴子初始位置的第一个维度值；S2732、再采用混沌算法随机生成个在范围内的随机数，得到第二随机数集，将所述第二随机数集中的各个随机数分别作为初始混沌猴群中各只猴子初始位置的第二个维度值；S2733、根据S2731和S2732得到所述猴群初始位置集；所述S3包括以下步骤：S31、根据所述电网设计质量自身影响因素集采集待评审电网的对应的影响因素数据，得到电网设计质量自身影响因素原始数据集；表示电网设计质量自身影响因素集中第i个影响因素对应的影响因素数据；S32、根据所述电网设计质量自身影响因素原始数据集以及电网设计质量影响因素权重集计算得到电网设计质量自身影响因素最终数据集；S33、采用所述最终SVM模型对电网设计质量自身影响因素最终数据集进行分类，得到第二分类结果；S34、根据所述电网训练样本标签集以及电网测试样本标签集设定第一电网设计质量等级集；S35、根据所述第二分类结果以及第一电网设计质量等级集得到第一待评审电网设计质量等级；、、、和分别为电网设计质量第一等级、电网设计质量第二等级、电网设计质量第三等级、电网设计质量第四等级和电网设计质量第五等级；；所述S4包括以下步骤：S41、设定电网电流采集点集，表示电网上第i个电流采集点，表示电网上电流采集点的总个数；S42、采用电流表测量所述电网电流采集点集中的各个电流采集点上的电流数据，得到电网电流数据集；根据所述电网电流数据集得到电流损耗量数据集；表示电网电流采集点集中第i+1电流采集点处电流与第i个电流采集点处电流之间的差值，；S43、设定电流损耗量阈值集，、、和分别为电流损耗量第一阈值、电流损耗量第二阈值、电流损耗量第三阈值和电流损耗量第四阈值；S44、取；设定第一电网设计质量判定规则，如下，当时，将该电网设计质量等级定为；当时，将该电网设计质量等级定为；当时，将该电网设计质量等级定为；当时，将该电网设计质量等级定为；当时，将该电网设计质量等级定为；根据所述第一电网设计质量判定规则得到第二待评审电网设计质量等级；所述S5的具体过程如下：设定按照、、、和等级顺序，电网设计质量是递减的；当的等级数小于或者等于的等级数时，将作为待评审电网的最终电网设计质量等级；当的等级数大于的等级数时，将作为待评审电网的最终电网设计质量等级。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 衢州光明电力设计有限公司 基于大数据的电网设计质量智能评审系统及方法