能源电力产业链风险预警方法、装置、终端设备及介质与流程

1.本发明涉及能源电力产业链技术领域，尤其涉及一种能源电力产业链风险预警方法、装置、终端设备及介质。


背景技术：

2.能源电力产业链是以电力行业为核心环节的，涵盖一次能源供应、电能生产、传输、交易和消费的全环节链条。当前的能源电力产业协调链条长、横纵向信息融合度差且环环相扣，因此能源电力产业链的预警工作愈发迫切。其中，风险监测与预警指标法是风险预警最常用的方法之一。由于当前能源电力产业链链条长、风险点多且信息量大，现有的预警方法在选择预警指标时往往较为主观，缺乏统一的标准和方法，通常会出现预警指标选择数量繁多、预警指标间的相关度过高、敏感度差的问题，进而造成通过这些风险指标得到的预警结果无法准确反映实际风险情况；同时，现有的方法在应用时其风险预警阈值也存在设置难度大，主观性较强的问题，同样会造成预警效果不理想，无法为能源电力产业链的运维工作提供有效帮助的问题。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种能源电力产业链风险预警方法、装置、终端设备及介质，以解决现有的预警方法在指标选择上缺乏统一指导，进而导致根据风险指标得到的预警结果无法准确反映实际风险情况的问题。
4.为实现上述目的，本发明提供一种能源电力产业链风险预警方法，包括：
5.基于待测能源电力产业链的各个节点，构建风险预警指标体系；
6.根据所述风险预警指标体系，计算风险预警指标的相关性和敏感性，按照预设条件对所述风险预警指标进行筛选；
7.划分待测能源电力产业链的各个节点的风险等级，并设置所述风险等级的风险预警阈值；
8.利用筛选后的风险预警指标和所述风险预警阈值，对所述待测能源电力产业链进行风险预警。
9.进一步，作为优选地，所述计算风险预警指标的相关性和敏感性，包括：
10.利用皮尔森相关系数计算风险预警指标间的相关度；
11.利用变差系数计算风险预警指标间的敏感度。
12.进一步，作为优选地，所述按照预设条件对所述风险预警指标进行筛选，包括：
13.当两两风险预警指标间的相关皮尔森相关系数大于或等于0.6时，剔除其中任意一个风险预警指标；
14.当两两风险预警指标间的变差系数小于0.1时，剔除其中任意一个风险预警指标。
15.进一步，作为优选地，所述划分待测能源电力产业链的各个节点的风险等级，并设置所述风险等级的风险预警阈值，包括：
16.将测能源电力产业链的各个节点的风险等级划分为3个等级，每个等级的风险预警阈值为：
[0017][0018]
式中，为预警指标x的平均值，x
min
为所有样本中预警指标x的最小值，x
max
为所有样本中预警指标x的最大值。
[0019]
本发明还提供一种能源电力产业链风险预警装置，包括：
[0020]
体系构建单元，用于基于待测能源电力产业链的各个节点，构建风险预警指标体系；
[0021]
指标筛选单元，用于根据所述风险预警指标体系，计算风险预警指标的相关性和敏感性，按照预设条件对所述风险预警指标进行筛选；
[0022]
阈值设置单元，用于划分待测能源电力产业链的各个节点的风险等级，并设置所述风险等级的风险预警阈值；
[0023]
风险预警单元，用于利用筛选后的风险预警指标和所述风险预警阈值，对所述待测能源电力产业链进行风险预警。
[0024]
进一步，作为优选地，所述指标筛选单元，还用于：
[0025]
利用皮尔森相关系数计算风险预警指标间的相关度；
[0026]
利用变差系数计算风险预警指标间的敏感度。
[0027]
进一步，作为优选地，所述指标筛选单元，还用于：
[0028]
当两两风险预警指标间的相关皮尔森相关系数大于或等于0.6时，剔除其中任意一个风险预警指标；
[0029]
当两两风险预警指标间的变差系数小于0.1时，剔除其中任意一个风险预警指标。
[0030]
进一步，作为优选地，所述阈值设置单元，还用于：
[0031]
将测能源电力产业链的各个节点的风险等级划分为3个等级，每个等级的风险预警阈值为：
[0032][0033]
式中，为预警指标x的平均值，x
min
为所有样本中预警指标x的最小值，x
max
为所有样本中预警指标x的最大值。
[0034]
本发明还提供一种终端设备，包括：
[0035]
一个或多个处理器；
[0036]
存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
[0037]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上任一项所述的能源电力产业链风险预警方法。
[0038]
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的能源电力产业链风险预警方法。
[0039]
相对于现有技术，本发明的有益效果在于：
[0040]
本发明公开了一种能源电力产业链风险预警方法、装置、终端设备及介质，该方法包括：基于待测能源电力产业链的各个节点，构建风险预警指标体系；根据风险预警指标体系，计算风险预警指标的相关性和敏感性，按照预设条件对风险预警指标进行筛选；划分待测能源电力产业链的各个节点的风险等级，并设置风险等级的风险预警阈值；利用筛选后的风险预警指标和风险预警阈值，对待测能源电力产业链进行风险预警。本发明通过对风险预警指标进行相关性和敏感性分析，剔除了重复指标，大大减少了计算量；通过在划分风险等级的基础上设置阈值，避免了人为主观操作，提高了风险预警结果反映实际风险情况的准确性，有利于维护能源电力产业链的稳定性。
附图说明
[0041]
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]
图1是本发明某一实施例提供的能源电力产业链风险预警方法的流程示意图；
[0043]
图2是图1中步骤s20的子步骤的流程示意图；
[0044]
图3是本发明某一实施例提供的能源电力产业链风险预警装置的结构示意图；
[0045]
图4是本发明某一实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0046]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0047]
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
[0048]
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0049]
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0050]
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0051]
请参阅图1，本发明某一实施例提供一种能源电力产业链风险预警方法。如图1所示，该能源电力产业链风险预警方法包括步骤s10至步骤s40。各步骤具体如下：
[0052]
s10、基于待测能源电力产业链的各个节点，构建风险预警指标体系。
[0053]
需要说明的是，能源电力产业链的风险存在于链条的各个节点，包括一次能源价格波动、发电厂燃料管理问题、机组检修和故障问题、极端气候造成清洁能源发不出电、输电线路运行问题及负荷急剧变化问题等，这些风险最终造成电力供需难以平衡导致失负荷
或电力市场价格异常等风险。因此风险预警指标的构建可从能源电力产业链的各节点出发，构建针对不同节点风险预警的指标，监测不同环节的风险，尽早发现能源产业链链条前端的风险，以争取更多的风险降低和规避的时间。
[0054]
s20、根据所述风险预警指标体系，计算风险预警指标的相关性和敏感性，按照预设条件对所述风险预警指标进行筛选。
[0055]
进一步，步骤s20又包括以下子步骤，如图2所示，具体包括：
[0056]
s201、利用皮尔森相关系数计算风险预警指标间的相关度。
[0057]
在执行步骤s201之前，首先将步骤s10中创建的指标体系运行于不同的时间或主体样本，得到各类风险预警指标的样本值，然后以样本值为基础计算相关性和敏感性。
[0058]
具体地，风险预警指标的相关度是指两个变量的关联程度，本步骤s201中采用皮尔森(pearson)相关系数r来判断两两风险预警指标的相关度：
[0059][0060]
式中，r为pearson相关系数；xi和yi是指标x和指标y的第i个样本值，n为样本数量。
[0061]
s202、利用变差系数计算风险预警指标间的敏感度。
[0062]
进一步地，风险预警指标间的敏感度是指反映风险时间的迟早和程度的强弱程度，表现为评价风险特征差异的能力，本步骤中采用变差系数cv来表示：
[0063][0064][0065]
式中，cv是指标的变差系数，σ是指标的标准差，是指标x的平均值，n为指标样本的数量。
[0066]
在某一具体实施方式中，所述按照预设条件对所述风险预警指标进行筛选，包括：
[0067]
当两两风险预警指标间的相关皮尔森相关系数大于或等于0.6时，剔除其中任意一个风险预警指标；
[0068]
当两两风险预警指标间的变差系数小于0.1时，剔除其中任意一个风险预警指标。
[0069]
需要说明的是，通常情况下，当pearson相关系数r在0.8-1.0范围时，两个指标极强相关；r在0.6-0.8范围时，两个指数强相关。在风险预警系统中，为反映指标反映风险情况的准确性，任意两个指数的pearson相关系数r大于或等于0.6，即认为这两个指数反映的风险信息有重复，则剔除其中一个指标。
[0070]
进一步地，基于敏感度进行风险预警指标的筛选时，将各指标的变差系数由大至小进行排序，根据构建指标的数量及系统需要，删除排在最后的几个变差系数较小的指标。本实施例优选选择剔除变差系数小于0.1的指标。
[0071]
s30、划分待测能源电力产业链的各个节点的风险等级，并设置所述风险等级的风险预警阈值。
[0072]
具体地，在进行风险评估时，首先确定所需划分的风险等级，这里能源电力产业链
的风险设置为3级，即白色预警、橙色预警和红色预警。每个等级风险阈值的计算如下：
[0073][0074]
式中，为预警指标x的平均值，x
min
为所有样本中预警指标x的最小值，x
max
为所有样本中预警指标x的最大值。
[0075]
需要说明的是，此处的风险预警指标类型通常包括极大型和极小型。其中，当指标类型为极大型(数值越大越好)时，预警逻辑如表1所示：
[0076]
表1极大型指标预警逻辑
[0077]
风险等级正常白色预警橙色预警红色预警指标x数值x≥d1d1》x≥d2d2》x≥d3x《d3
[0078]
相反地，当指标类型为极小型(数值越小越好)指标时，预警逻辑如表2所示：
[0079]
表2极小型指标预警逻辑
[0080]
风险等级正常白色预警橙色预警红色预警指标x数值x《d3d2》x≥d3d1》x≥d2x≥d1
[0081]
s40、利用筛选后的风险预警指标和所述风险预警阈值，对所述待测能源电力产业链进行风险预警。
[0082]
本步骤中主要将风险预警阈值以及筛选后的风险预警指标用于风险预警。其中，对于经过指标相关性和敏感性分析和验证的指标，使用决策树、神经网络、支持向量机等机器学习方法，通过对已经被打分的先验知识进行学习，进行系统总体风险预警和分类风险预警模型的训练，然后根据选定的风险阈值进行风险计算，得到风险预警结果。
[0083]
本发明实施例提供的能源电力产业链风险预警方法，通过对风险预警指标进行相关性和敏感性分析，剔除了重复指标，大大减少了计算量；通过在划分风险等级的基础上设置阈值，避免了人为主观操作，提高了风险预警结果反映实际风险情况的准确性，有利于维护能源电力产业链的稳定性。
[0084]
请参阅图3，本发明还提供一种能源电力产业链风险预警装置，包括：
[0085]
体系构建单01，用于基于待测能源电力产业链的各个节点，构建风险预警指标体系；
[0086]
指标筛选单元02，用于根据所述风险预警指标体系，计算风险预警指标的相关性和敏感性，按照预设条件对所述风险预警指标进行筛选；
[0087]
阈值设置单元03，用于划分待测能源电力产业链的各个节点的风险等级，并设置所述风险等级的风险预警阈值；
[0088]
风险预警单元04，用于利用筛选后的风险预警指标和所述风险预警阈值，对所述待测能源电力产业链进行风险预警。
[0089]
在某一具体实施例中，指标筛选单元02，还用于：利用皮尔森相关系数计算风险预警指标间的相关度；利用变差系数计算风险预警指标间的敏感度。
[0090]
在某一具体实施例中，指标筛选单元02，还用于：
[0091]
当两两风险预警指标间的相关皮尔森相关系数大于或等于0.6时，剔除其中任意
一个风险预警指标；
[0092]
当两两风险预警指标间的变差系数小于0.1时，剔除其中任意一个风险预警指标。
[0093]
在某一具体实施例中，阈值设置单元03，还用于：
[0094]
将测能源电力产业链的各个节点的风险等级划分为3个等级，每个等级的风险预警阈值为：
[0095][0096]
式中，为预警指标x的平均值，x
min
为所有样本中预警指标x的最小值，x
max
为所有样本中预警指标x的最大值。
[0097]
可以理解的是，本发明实施例提供的能源电力产业链风险预警装置用于执行如上述任意一项实施例所述的能源电力产业链风险预警方法。本实施例通过对风险预警指标进行相关性和敏感性分析，剔除了重复指标，大大减少了计算量；通过在划分风险等级的基础上设置阈值，避免了人为主观操作，提高了风险预警结果反映实际风险情况的准确性，有利于维护能源电力产业链的稳定性。
[0098]
请参阅图4，本发明某一实施例提供一种终端设备，包括：
[0099]
一个或多个处理器；
[0100]
存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
[0101]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的能源电力产业链风险预警方法。
[0102]
处理器用于控制该终端设备的整体操作，以完成上述的能源电力产业链风险预警方法的全部或部分步骤。存储器用于存储各种类型的数据以支持在该终端设备的操作，这些数据例如可以包括用于在该终端设备上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(static random access memory，简称sram)，电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，简称eeprom)，可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read-only memory，简称eprom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，简称prom)，只读存储器(read-only memory，简称rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
[0103]
在一示例性实施例中，终端设备可以被一个或多个应用专用集成电路(application specific 1ntegrated circuit，简称as1c)、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、数字信号处理设备(digital signal processing device,简称dspd)、可编程逻辑器件(programmable logic device，简称pld)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行如上述任一项实施例所述的能源电力产业链风险预警方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
[0104]
在另一示例性实施例中，还提供一种包括计算机程序的计算机可读存储介质，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项实施例所述的能源电力产业链风险预警方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括计算机程序的存储器，上述计算机
程序可由终端设备的处理器执行以完成如上述任一项实施例所述的能源电力产业链风险预警方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
[0105]
以上所述是本发明的优选实施方式，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的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。