[發明專利]一種基于高斯混合算法的配電網用電時序解構方法

有效

• 申請號: 201910472368.0
• 申請日: 2019-05-31
• 公開（公告）號: CN110287544B
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發明（設計）人: 田英杰;吳力波;周陽;馬戎;施政昱;陳偉;蘇運;郭乃網;瞿海妮;張琪祁;時志雄;宋巖;龐天宇;沈泉江
• 申請（專利權）人: 國網上海市電力公司;復旦大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F17/15;G06F17/16;G06Q50/06;G06F119/12;G06F113/04
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 趙繼明

本發明涉及一種基于高斯混合算法的配電網用電時序解構方法，該解構方法包括以下分步驟：步驟1：將配電網中每個用電器的分項電量數據分為訓練集和測試集；步驟2：針對訓練集應用隱馬爾科夫模型進行訓練，獲取最優參數解；步驟3：結合最優參數解和總用電量數據構建總模型，利用總模型求出測試集上每個時刻總電量觀測數據對應的狀態，并將總狀態分解到各個分項用電器所對應的狀態上；步驟4：根據步驟2中訓練得到的每個用電器的分項模型預測每個用電器在測試時間內的先驗期望值；步驟5：利用先驗期望值對總電量觀測數據進行對比修訂并得出最終解構結果。與現有技術相比，本發明具有解構速度快，精確度高等優點。

技術領域

本發明涉及配電網用戶用電時序解構技術領域，尤其是涉及一種基于高斯混合算法的配電網用電時序解構方法。

背景技術

用戶用電行為在時間上和空間上存在多種差異，這種差異對于精確的用電調度存在顯著的影響。如在時間上，用戶構成的變化、用戶用電負荷峰值的變化等，都會造成調度成本的提高。對總能量消耗進行分解并將單個用電器用電量反饋到用戶可以帶來用戶的自發節電行為，同時供電公司獲取用戶的微觀用電數據，對需求響應、節電研究、政策制定都有很多的好處。

在空間上，不同類型用戶的地理位置分布，不同區域各種用電類型用戶的比例分布等等，都可能給用電調度帶來巨大難題。不僅如此，在新型樓宇和電力設施建設過程中，對于設備規模的預期往往基于以往的經驗和對樓宇需求的估計，沒有考慮周邊不同用戶之間的影響已經經濟發展等因素，使得在長期可能出現供電設施不合適等問題。對用戶的地理分布以及空間上的關聯關系的深入了解，可以提高調度的效率、降低成本，還可以在用電設施建設、電網設計的過程中提供依據，使得電網架構更加的合理，電力調度更加的高效。舉例來說，新建大型商業建筑，本身會消耗大量的電力，還會在改變周邊人群密度的基礎上帶動周邊用戶的用電行為變化，如果在樓宇建設之初的電網設計中沒有考慮周邊的影響，可能會導致未來的用電緊張、網架不合理等各種問題，由此帶來的安全隱患、發展桎梏以及改造難度都是一大難題。

用電數據分解的研究已有很多，傳統的數據解構特點和缺陷如：

1)解構效果較好的分析都使用了超高頻的電力數據(1Hz)和非監督的算法，同時需要各種用電器類型、功率曲線。

2)超高頻數據分析，目前都只能在實驗室采集短時間內的數據，無法推廣到實際生活中的電力運營和監測中，更不可能反饋到消費者達到節能減排的效果。

3)利用低頻用電量數據進行解構的研究比較少，多使用如稀疏編碼、隱馬爾科夫等模型進行有監督的學習，但是解構的效果不太好，無法準確分解出各種用電器的用電量，解構的精度也很差。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基于高斯混合算法的配電網用電時序解構方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種基于高斯混合算法的配電網用電時序解構方法，該解構方法包括以下分步驟：

步驟1：將配電網中每個用電器的分項電量數據分為訓練集和測試集；

步驟2：針對訓練集應用隱馬爾科夫模型進行訓練，獲取最優參數解；

步驟3：結合最優參數解和總用電量數據構建總模型，利用總模型求出測試集上每個時刻總電量觀測數據對應的狀態，并將總狀態分解到各個分項用電器所對應的狀態上；

步驟4：根據步驟2中訓練得到的每個用電器的分項模型預測每個用電器在測試時間內的先驗期望值；

步驟5：利用先驗期望值對總電量觀測數據進行對比修訂并得出最終解構結果。

進一步地，所述的步驟2包括以下分步驟：

步驟21：采用EM迭代算法對針對訓練集應用隱馬爾科夫模型進行訓練的數學模型進行最優求解；