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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利基于改进粗糙集优化烟花算法的配网设备状态评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114462880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210189935.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于改进粗糙集优化烟花算法的配网设备状态评价方法是由曹晖;解明辉;王杨杨;关庆澍;王玉;熊楚奇;赖轩达;夏天;鲍涛设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进粗糙集优化烟花算法的配网设备状态评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进粗糙集优化烟花算法的配网设备状态评价方法，首先，结合历史台账数据、状态监测记录以及故障条目数据，针对配网设备状态评价中的数据集不平衡问题，利用基于K‑means聚类的欠采样方法得到平衡数据集；之后，利用粗糙集理论实现对配网设备状态评价中的众多连续评价指标的属性值进行离散化约简，并采用基于属性重要性的约简方法对评价指标决策表进行属性约简；然后，引入改进的烟花算法在数量众多的属性约简结果中寻找全局最优解，最终得到一组简化的评价指标决策表用于配网设备的状态评价。该方法有效提高了配网设备状态评价结果的准确性和可靠性，能够有效减少并避免配网设备故障事故的发生，保证供电可靠性和客户满意度。

本发明授权基于改进粗糙集优化烟花算法的配网设备状态评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进粗糙集优化烟花算法的配网设备状态评价方法，其特征在于：步骤如下：步骤1：原始数据获取：首先结合所评价设备的历史台账数据、状态监测记录以及故障条目数据，利用基于K-means聚类的欠采样方法得到平衡数据集，生成原始数据条目；步骤2：数据清洗：数据清洗包括缺失值处理和异常值处理，由于缺失数据占少部分，采用删除法直接舍弃缺失数据；对于异常数据，采用相同性质的负荷数据的平均值插补替换异常数据；步骤3：根据数据中对于设备运行状态的记录，对所获取的原始数据条目生成带有设备状态异常即y＝1和设备状态良好即y＝0的标签，从而获得带有所有评价属性指标的原始数据集D；D＝{x1,y1,x2,y2,…,xn,yn},xi∈R,yi∈{0,1}步骤4：将带有所有评价属性指标的原始数据集D进行切分，选取其中的80％为训练数据集D1，20％为测试数据集D2；步骤5：对训练数据集D1中的标签为设备状态良好的数据集T0进行聚类，随机选取k个聚类质心点为μ1，μ2，…,μk∈Rn；步骤6：对于xi,yi∈T0，计算所属簇， 其中，是数据xi,yi所属的簇；步骤7：对于每一个簇j，重新计算该簇的质心； 步骤8：计算簇心最大移动距离d＝max||μ′j-μj||2；若dε，更新μj＝μ′j，跳到步骤7执行；步骤9：对步骤7所得的聚类结果的每一簇按照比例α进行随机欠采样，最终得到平衡训练数据集D′0；步骤10：利用粗糙集理论对平衡训练数据集D′0中的评价指标属性值进行离散化约简，首先根据平衡训练数据集中的所有内容生成知识表达系统：S＝U,R,V,f；其中U为对象z的非空集合，称为论域，即z为集合U的元素；R＝C∪D为属性集合，C为条件属性集合，D为决策属性d的集合，即d为集合D的元素；V＝∪a∈RVa为属性值的集合，Va为属性a的值域；f为U×R→V的映射，它指定了U中每一个对象z的属性值；步骤11：记录知识表达系统中属性a的值域Va上的断点，其中每一个断点记为a,c，其中a∈R,c∈Va；步骤12：在值域Va＝[la,ra]上的任意一个断点集合{a,c1,a,c2,…,a,ck}上定义Va上的一个分类Pa，其表达式为： 步骤13：根据条件属性的断点集合P＝∪a∈RPa定义一个新的决策表即离散属性值评价指标系统SP＝U,R,VP,fP，其中对于任意的对象z∈U,i∈{0,1,2,…,k}均有其中za为对象z的a属性；即经过离散化之后，原来的连续属性值评价指标系统被一个新的离散属性值评价指标系统所代替；步骤14：利用基于属性重要性的粗糙集属性约简方法对离散属性值评价指标系统SP进行属性约简，首先，确定离散属性值评价指标系统中的等价关系：设A为论域U上一个由对象属性集合R确定的等价关系，即A是U的一个划分；对于任何且则∩M也是U上的一等价关系，得到∩M为M上的不可分辨关系，记为INDM；步骤15：利用不可分辨关系INDM构成U的一个划分，用UINDM表示，简记为UM；步骤16：判断属性集合R的依赖独立关系：对于属性r∈R，若INDR＝INDR-r，则称属性r为R中不必要的；否则称r为R中必要的；若每一个属性r∈R都为R中必要的，则称R为独立的；否则称R为依赖的；步骤17：计算属性重要性：计算条件属性集集合C中每一个属性x对整个条件属性集合C的重要性SigC-xx；SigXx由下述方法计算：若的重要性计算为： 其中|X|＝|INDX|；假定UINDX＝UX＝{X1,X2…Xn}，那么步骤18：计算属性核COREX：其中，X,若X,Q是独立的，且INDQ＝INDX，则称Q为X的一个约简，X的约简记为REDX；X中所有必要的属性组成的集合称为X的核，记为COREX；核与约简的关系如下：COREX＝∩REDX；根据步骤17中结果，SigC-xx中值大于0的属性为核属性；步骤19：令REDX＝COREX；步骤20：当INDREDX＝INDX时，转到步骤23，否则转到步骤21；步骤21：计算SigREDXx，取x1使其满足： 步骤22：REDX＝REDX{x1}，转到步骤20；步骤23：输出约简结果REDX；步骤24：计算各个约简结果中条件属性集合C'对决策属性集合D'的依赖度： 式中，card·为集合的势；POSC′D′为等价类UD′关于C′的正域；步骤25：定义约简结果的效力函数；效力函数为： 式中，m为条件属性总数；l为个体评价对象包含的断点数；rC′D'为条件属性集合C′对决策属性集合D'的依赖度；α为权重调节因子；步骤26：根据步骤25的约简结果的效力函数，利用改进的烟花算法在所有属性约简结果中寻求具有最小适应度的全局最优解：首先在可行解空间中随机产生数量为N的烟花，每个烟花代表解空间中的一个可行解；步骤27：循环执行下述27.1～27.6步骤，直到寻找到具有全局最小适应度值的解，即目标函数值连续多次保持最小值不变：步骤27.1：根据步骤25的效力函数计算每个烟花的适应度值fqi，然后对每个烟花qi生成具有爆炸半径和爆炸火花数目参数的爆炸火花，计算每个烟花的爆炸火花数目Si和爆炸火花半径Ai： 式中:ymin＝minfqi，为当前烟花种群中适应度最小值，ymax＝maxfqi，是当前烟花种群中适应度最大值，其中i＝1,2,…,N是一常数，用来调整爆炸半径大小，M是一常数，用来调整产生的爆炸火花数目大小，ε是一个机器最小量，用来避免除零操作；步骤27.2：对步骤27.1中的爆炸火花半径进行改进，引入最小爆炸火花半径检测机制；如果烟花的爆炸半径小于某一阈值，则将其置为该值，如下式所示： 对于如何确定Amin,k，引入了一种非线性递减方式： 其中，t指当前函数评估的次数，evals_max为最大函数评估次数；Ainit、Afinal表示迭代过程中的最初和最终爆炸半径检测值；步骤27.3：对于烟花算法的爆炸算子做出改进，即对于产生的火花个数进行如下的限制: 式中:a和b是两个常数，round·是根据四舍五入原则的取整函数；步骤27.4：产生高斯变异火花：首先在烟花种群中随机选择一个烟花qi，然后对该烟花随机选择一定数量的维度进行高斯变异操作；对于烟花qi的某一个选择得到的维度k执行高斯变异操作即为： 式中:e～N1,1，N1,1表示均值为1，方差为1的高斯分布；在爆炸算子和变异算子分别产生爆炸火花和高斯变异火花过程中，可能产生的火花会超出可行解空间的边界范围；当火花qi在维度k上超出边界，将通过下式的映射规则映射到一个新的位置： 式中:qUB，k、qLK，k为解空间在维度k上的上边界和下边界；步骤27.5：对高斯变异火花进行改进：当某些火花超出边界范围时，引入下式作为映射规则来处理超出边界的火花： 步骤27.6：从烟花、爆炸火花、高斯变异火花种群中选择N个个体作为下一代迭代计算的烟花，其候选策略如下：假设候选者集合为K，烟花种群大小为N；候选者集合中适应度值最小的个体会被确定性地选择到下一代作为烟花，而对剩下的N－1个烟花的选择使用轮盘赌的方法在候选者集合中进行选择；对于候选者烟花qi，其被选择概率的计算公式为： 式中:Rqi为当前个体到候选者集合K除qi所有的个体之间的距离之和；步骤28：返回最终的全局优化结果，即一组简化的评价指标决策表用于配网设备的状态评价。

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