[發明專利]一種家庭用電設備負荷預測方法

有效

• 申請號: 201710451780.5
• 申請日: 2017-06-15
• 公開（公告）號: CN107248740B
• 公開（公告）日: 2020-03-24
• 發明（設計）人: 談竹奎;徐長寶;劉斌;王冕
• 申請（專利權）人: 貴州電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00
• 代理公司: 貴陽中新專利商標事務所 52100
• 代理人: 商小川

1.一種家庭用電設備負荷預測方法，它包括：

步驟1、收集表征家庭用電設備所處各種環境狀態的環境數據；

步驟1所述收集表征家庭用電設備所處各種環境狀態的環境數據它包括光照強度、溫度、濕度以及PM2.5顆粒物數據；用公式：

S＝{S₁,S₂,S₃,S₄}表示；

式中：S表示環境數據集，一個數據集中四種數據的組合表示一種環境狀態；S₁表示光照強度數據；S₂表示溫度數據；S₃表示濕度數據；S₄表示PM2.5顆粒物數據；

步驟2、收集家庭用電設備在各種環境狀態下的用電負荷數據；步驟2所述的用電負荷數據包括有功負荷數據和無功負荷數據；表述如下：

L＝{L₁,L₂,L₃,L₄,L₅,L₆,L₇,L₈,L₉,L₁₀}＝{冰箱，空調，洗衣機，電視機，電腦、日光燈，電風扇，熱水器，飲水機，電飯鍋}

用電負荷數據：D＝{D₁,D₂,D₃,D₄,D₅,D₆,D₇,D₈,D₉,D₁₀}

D_i＝[P_i,Q_i]′,(i＝1,2,...10)

式中：L表示由10臺典型家庭用電設備組成的設備集合；L_i表示L中第i臺家庭用電設備，i＝1,2,...,10；D表示10臺典型家庭用電設備在各種環境狀態下的用電負荷數據集合；D_i表示L中第i個家庭用電設備L_i在各種環境狀態下的用電負荷數據，包括有功用電負荷數據P_i和無功用電負荷數據Q_i，i＝1,2,...,10；D_i由用電設備連續一年365天的日用電負荷數據組成；

步驟3、對收集的用電負荷數據進行數據清洗；

步驟4、對經過數據清洗后的用電負荷數據進行屬性值編碼處理，形成帶屬性值編碼的用電負荷數據和不帶屬性值編碼的用電負荷數據；

步驟5、構建一個以上自編碼器模型，依次初始化自編碼器模型參數；

步驟6、利用不帶屬性值編碼的用電負荷數據作為各個自編碼器模型的訓練數據，依次訓練每個自編碼器模型；

步驟7、將經過訓練后的所有自編碼器模型依次首尾級聯堆疊，并采用多元分類器作為輸出層，搭建出深度堆疊自編碼器模型；

步驟8、對深度堆疊自編碼器模型進行初始化參數設置；

步驟9、利用帶屬性值編碼的用電負荷數據作為深度堆疊自編碼器模型的訓練數據，對深度堆疊自編碼器模型進行深度訓練；

步驟10、利用訓練好的深度堆疊自編碼模型，輸入家庭用電設備所處環境狀態的環境數據，通過深度堆疊自編碼器模型實現家庭用電設備的用電負荷預測。