(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210976021.1 (22)申请日 2022.08.15 (71)申请人 华北电力大 学 地址 102206 北京市昌平区朱辛庄北农路2 号 申请人 国家电网有限公司 　 国网经济技 术研究院有限公司 　 国网吉林省电力有限公司 　 国网吉林省电力有限公司经济技 术 研究院 (72)发明人 李金超　鹿世强　陈之怡　耿鑫州　 潘建宏　董爱迪　樊家树　赵博　 吕长会　兰心怡　朱烨　于杰　 (74)专利代理 机构 北京纪凯知识产权代理有限 公司 11245 专利代理师 孙楠(51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/12(2006.01) (54)发明名称 一种电网数字化项目帕累托优选方法及系 统 (57)摘要 本发明涉及一种电网数字化项目帕累托优 选方法及系统， 其包括： 根据电网数字化项目量 化评价相关信息、 电网数字化项目的技术特点和 电网公司的发展战略信息， 建立电网数字化项目 的评价指标体系和项目间共用网络； 根据评价指 标体系和项目间共用网络， 建立数字化项目群多 目标优化模型， 求解得到帕累托最优解集； 根据 所述帕累托最优解集进行关联规则的挖掘， 以支 持度、 置信度、 提升度作为指标， 进行关联规则的 排序； 依据关联规则的排序对预先得到的非支配 解集进行筛选， 每次筛选去除最差解直到最后剩 下一个最优 数字化项目组合解， 完成数字化项目 的优选。 本发 明解决了考虑 项目交互的项目组合 优化问题。 权利要求书2页 说明书20页 附图7页 CN 115330201 A 2022.11.11 CN 115330201 A 1.一种电网数字化项目帕累托优选方法， 其特 征在于， 包括： 根据电网数字化项目量化评价相关信 息、 电网数字化项目的技术特点和电网公司的发 展战略信息， 建立电网数字化项目的评价指标体系和项目问共用网络； 根据评价指标体系和项目间共用网络， 建立数字化项目群多目标优化模型， 求解得到 帕累托最优解集； 根据所述帕累托最优解集进行关联规则的挖掘， 以支持度、 置信度、 提升度作为指标， 进行关联规则的排序； 依据关联规则的排序对预先得到的非支配解集进行筛选， 每次筛选去除最差解直到最 后剩下一个最优数字化项目组合 解， 完成数字化项目的优选 。 2.如权利要求1所述电网数字化项目帕累托优选方法， 其特征在于， 建立项目间共用网 络， 包括： 通过映射对项目共同利用网络的两个项目进行处理， 确定两个项目是否有共同利用关 系； 具有共同利用关系的两个项目， 同时使用的技术的数量被设置为项目之间的协同利用 优势的权重， 构建项目共用网络PU＝[puxy]n×n， 其中puxy表示项目x和项目y同时需要的技 术， n表示所有 项目用到的技 术的数量。 3.如权利要求1所述电网数字化项目帕累托优选方法， 其特征在于， 所述建立数字化项 目群多目标优化模型， 求 解得到帕累托 最优解集， 包括： 以项目群方案xi作为种群的每 个个体的染色体， 以此产生初始种群； 建立并计算 适应度模型和惩罚函数， 确定解 集合中的Pareto 等级； 对初始种群进行非支配排序， 将Pareto 等级全部划分； 在对初始种群进行非支配排序完成后进行遗传算法的交叉、 变异和选择操作， 生成新 的个体加入到种群中； 从全部种群的N个个体中选择k个个体构成组， 根据每个个体的适应度， 选择其中适应 度值最好的个体进入子代种群， 重复直到 子代种群 个体个数达到N， N为种群规模； 计算所有个 体的拥挤度， 使得到的解在目标空间中更加均匀； 根据Pareto等级和拥挤度， 将父代种群和子代种群合成一个新的种群， 按照预先设定 的规则从新的种群生成新的父代种群， 重复至满足设定的终止条件为止 。 4.如权利要求3所述电网数字化项目帕累托优选方法， 其特征在于， 所述对初始种群进 行非支配排序， 将种群等级全部划分， 包括： 计算每个个体p的被支配个数np和该个体支配的解的集合Sp， 遍历整个种群， 种群规模 为N， 该参数的计算复杂度为O(mN2)； 将种群中参数np＝0的个体放入第一种群集合Rank1中， 删除集和Rank1中的个体后， 重 新计算剩下所有个体的被支配个数np， 然后将np＝0的个体放入第二种群集和R ank2中， 重复 直到种群等级被全部划分。 5.如权利要求3所述电网数字化项目帕累托优选方法， 其特征在于， 所述预先设定的规 则包括： 根据Pareto等级从低到高的顺序， 将整层种群放入父代种群Ci+1， 直到某一层个体不能 全部放入父代种群Ci+1；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115330201 A 2将该层个体根据拥挤度从大到小排列， 依次放入父代种群Ci+1中， 直到父代种群Ci+1填 满。 6.如权利要求1所述电网数字化项目帕累托优选方法， 其特征在于， 所述关联规则的排 序采用TOP SIS法， 包括： 对由支持度、 置信度和提升度构成的标准矩阵进行规范化得到决策矩阵； 根据决策矩阵计算 正理想解pip和负理想解 nip； 根据正理想解pip和负理想解 nip计算频繁集mi的标准点与理想点之间的距离； 由标准点与 理想点之间的距离得到各标准点到达负理想解的相对距离 描述了 相对频繁项目的重要程度， 基于相对距离 获得最频繁的关联规则。 7.如权利要求1所述电网数字化项目帕累托优选方法， 其特征在于， 所述依据关联规则 的排列顺序对预先得到的非支配解集进行筛选， 每次筛选去除最差解直到最后剩下一个最 优数字化项目组合 解， 包括： 分析第t个关联规则， 在关联规则相关集 合Ut中储存出现该关联规则的项目群方案； 筛选非支配项目群 方案集合 从 中删除不包含在集和Ut中的元素， 并且更新空集U ＝U+Ut； 检查从 筛选剩下的项目群 方案集合 如果 中只剩下一个项目群 方案存在， 则停 止并输出 否则， 令t＝t+1， 重复筛 选。 8.一种电网数字化项目帕累托优选系统， 其特 征在于， 包括： 第一处理模块， 根据电网数字化项目量化评价相关信息、 电网数字化项目的技术特点 和电网公司的发展战略信息， 建立电网数字化项目的评价指标体系和项目间共用网络； 第二处理模块， 根据评价指标体系和项目间共用网络， 建立数字化项目群多目标优化 模型， 求解得到帕累托 最优解集； 第三处理模块， 根据所述帕累托最优解集进行关联规则的挖掘， 以支持度、 置信度、 提 升度作为指标， 进行关联规则的排序； 筛选模块， 依据关联规则的排序对预先得到的非支配解集进行筛选， 每次筛选去 除最 差解直到最后剩下一个最优数字化项目组合 解， 完成数字化项目的优选 。 9.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述一个或多个程 序包括指令， 所述指令当由计算设备执行时， 使得所述计算设备执行如权利要求1至7所述 方法中的任一方法。 10.一种计算设备， 其特征在于， 包括： 一个或多个处理器、 存储器及一个或多个程序， 其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为所述一个或多个处理器执行， 所述一 个或多个程序包括用于执 行如权利要求1至7 所述方法中的任一方法的指令 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115330201 A 3