[發(fā)明專利]一種基于非線性關聯(lián)模型的氣象敏感負荷功率估算方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810607600.2
• 申請日: 2018-06-13
• 公開（公告）號: CN108830415A
• 公開（公告）日: 2018-11-16
• 發(fā)明（設計）人: 趙靜波;鞠平;陳彥翔;秦川;施佳君;朱鑫要;王大江;廖詩武
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學研究院;國家電網(wǎng)有限公司;河海大學;江蘇省電力試驗研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 南京縱橫知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32224
• 代理人: 耿英;董建林

1.一種基于非線性關聯(lián)模型的氣象敏感負荷功率估算方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：對某一地區(qū)或某一變電站的總負荷功率及氣象數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，并重新排序，獲得由不同月的相同日相同時刻的總負荷功率、氣象數(shù)據(jù)組成“縱向”數(shù)據(jù)樣本；

步驟2：建立總負荷功率、氣象敏感負荷功率及各類氣象信息之間的負荷-氣象非線性關聯(lián)模型，并利用梯度法辨識模型參數(shù)；

步驟3：將所辨識的模型參數(shù)、“縱向”的歷史氣象數(shù)據(jù)及總負荷功率數(shù)據(jù)代入關聯(lián)模型，計算“縱向”氣象敏感負荷功率曲線，并按正常時序排列得到歷史每日的氣象敏感負荷功率曲線。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于非線性關聯(lián)模型的氣象敏感負荷功率估算方法，其特征在于，步驟1中對總負荷功率及氣象數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理的步驟，包括數(shù)據(jù)清洗、去除基礎負荷功率的長期增長量、考慮溫度積累、遲滯效應和體感溫濕度的各類氣象因子修正計算。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于非線性關聯(lián)模型的氣象敏感負荷功率估算方法，其特征在于，對溫度氣象因子進行修正的步驟為：

基于溫度的累積、遲滯效應對原始溫度進行修正，修正公式為：

T_DayMod＝(T_day1λ_day1+T_day2λ_day2)/(λ_day1+λ_day2)

λ_day1＝1-exp[-exp(T_day1-26/6)]

λ_day2＝1-exp[-exp(T_day2-26/6)]

其中，T_DayMod為考慮溫度積累效應后的修正溫度；T_day1為當天的原始溫度；T_day2為前一天的修正溫度；λ_day1為當天的修正系數(shù)、λ_day2為前一天的修正系數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或3所述的一種基于非線性關聯(lián)模型的氣象敏感負荷功率估算方法，其特征在于，對體感濕度氣象因子進行修正的公式為：

H_T＝T_DayModH

其中，T_DayMod為考慮溫度積累效應后的修正溫度；H為相對濕度；H_T為濕度因子的修正值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于非線性關聯(lián)模型的氣象敏感負荷功率估算方法，其特征在于，步驟2中，所述的負荷-氣象非線性關聯(lián)模型為：

其中，r_XY為總負荷功率與氣象敏感負荷之間的相關系數(shù)；X為歸一化后的總負荷功率；Y為氣象敏感負荷，為某一樣本的X、Y曲線均值；X_i、Y_i為某樣本第i個采樣點歸一化后的總負荷功率和氣象敏感負荷；n為單個樣本的采樣點個數(shù)；a₁,a₂,b₁,b₂,w₁,w₂為負荷-氣象關聯(lián)模型的待辨識參數(shù)。T_DayMod為考慮溫度積累效應后的修正溫度，H_T為相對濕度的修正值；氣象敏感負荷Y與修正溫度T_DayMod及修正濕度之間的關系為擴展的Sigmod函數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于非線性關聯(lián)模型的氣象敏感負荷功率估算方法，其特征在于，步驟2中，采用梯度法辨識負荷-氣象非線性關聯(lián)模型中的參數(shù)時，建立目標函數(shù)為相關系數(shù)最大值，即：

式中，m表示總樣本個數(shù)，i表示第i號樣本，表示第i號樣本總負荷功率與氣象敏感負荷之間的相關系數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于非線性關聯(lián)模型的氣象敏感負荷功率估算方法，其特征在于，步驟3中，將所辨識的模型參數(shù)、“縱向”的修正氣象數(shù)據(jù)及功率數(shù)據(jù)代入關聯(lián)模型，計算該“縱向”樣本對應時間下的氣象敏感負荷曲線Y；對氣象敏感負荷曲線Y進行最大最小值歸一化，獲得氣象敏感負荷功率在總負荷功率中的占比：

式中，為某一樣本中第j個數(shù)據(jù)的氣象敏感負荷功率占比，Y^(j)為某一樣本的第j個氣象敏感負荷功率估計值Y，Y_max、Y_min分別為氣象敏感負荷的最大、最小值；

則實際的氣象敏感負荷功率估算值為：

P_weather＝ρ_weather·(P_max-P_min)

其中，P_max、P_min為該樣本的總負荷功率最大、最小值，ρ_weather為該樣本某采樣時刻的氣象敏感負荷功率占比；

將關聯(lián)模型計算獲得的“縱向”氣象敏感負荷功率按照正常時序排列，獲得“橫向”排列的日氣象敏感負荷功率曲線。