[發(fā)明專利]一種專變用戶日電力負荷特征的分析方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911191506.4
• 申請日: 2019-11-28
• 公開（公告）號: CN111144440A
• 公開（公告）日: 2020-05-12
• 發(fā)明（設計）人: 易姝慧;殷小東;刁贏龍;汪根榮;姜春陽;周峰;雷民;王斌武;劉俊杰;熊博;劉浩;劉儉
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院有限公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京工信聯(lián)合知識產權代理有限公司 11266
• 代理人: 姜麗樓

本發(fā)明公開了一種專變用戶日電力負荷特征的分析方法，包括：對專變用戶日電力負荷異常數據進行消缺和修正；對消缺和修正后的專變用戶日電力負荷數據進行處理，獲得專變用戶日典型電力負荷序列；基于改進的核模糊聚類算法對專變用戶日典型電力負荷序列進行負荷特征模式分類，并基于聚類有效性評價指標自動確定模糊聚類的最佳聚類數，獲取專變用戶日電力負荷數據特征的典型模式，解決現有技術不能適應于高維特征的專變用戶日電力負荷分析的問題。

技術領域

本申請涉及專變用戶日電力負荷分析評估領域，具體涉及一種專變用戶日電力負荷特征的分析方法，同時涉及一種專變用戶日電力負荷特征的分析裝置。

背景技術

專變用戶(使用專業(yè)變壓器的電力用戶)作為電力用戶的重要組成部分，其用電負荷特征呈高占比、多樣化的發(fā)展趨勢，對電網源、網、荷、儲的升級、運行和維護都有著重要的影響。同時，隨著智能電網及泛在電力物聯(lián)網的快速發(fā)展，電網對用戶電力負荷的實時監(jiān)控與大數據采集手段日益豐富，為了滿足電網調度自動化、營銷專業(yè)化、檢修合理化的信息需求，專變用戶的日電力負荷特征分析是各項相關研究的基礎和核心。

日電力負荷特征分析包括負荷特征指標計算、典型類型劃分及模式識別。專變用戶日電力負荷復雜的非線性性使其時間序列集具有混沌、隨機與時變特性，難以確定完全精確的負荷模式類別。現有的日電力負荷特征分析方法大多基于特定行業(yè)，負荷特征類型比較固定，采用負荷平均法，K-means等方法進行分析，然而，隨著電網的發(fā)展，對于包含行業(yè)類型較多、負荷特征類型數量未知、日電力負荷特征序列集較長的專變用戶，傳統(tǒng)的分析方法效果不佳，需要在原有的分析方法基礎上進行改進，使其適應于高維特征的專變用戶日電力負荷分析。

發(fā)明內容

本申請?zhí)峁┮环N專變用戶日電力負荷特征的分析方法及裝置，用于解決現有技術不能適應于高維特征的專變用戶日電力負荷分析的問題。

本申請?zhí)峁┮环N專變用戶日電力負荷特征的分析方法，包括：

對專變用戶日電力負荷異常數據進行消缺和修正；

對消缺和修正后的專變用戶日電力負荷數據進行處理，獲得專變用戶日典型電力負荷序列；

基于改進的核模糊聚類算法對專變用戶日典型電力負荷序列進行負荷特征模式分類，并基于聚類有效性評價指標自動確定模糊聚類的最佳聚類數，獲取專變用戶日電力負荷數據特征的典型模式。

優(yōu)選的，在對專變用戶日電力負荷異常數據進行消缺和修正的步驟之前，還包括：

對專變用戶日電力負荷異常數據的序列集進行縱向和橫向異常數據判定；所述序列集縱向判定的依據為，

上式中，x_n,i為某專變用戶負荷異常數據的序列集中第n天第i點的數據，由于專變用戶負荷采集間隔為15min，則一天采集96個點，i＝1,2,…,96；

上式用于計算所述序列集的縱向方差；

根據上式進行異常數據的判定，ε為預設閾值，取1.0～1.2，如果滿足上式，則判定為縱向異常數據；

所述序列集橫向判定的依據為，

上式用于計算序列集的橫向平均值，

σ_n，i＝|x_n，i-x'_n，i|

上式用于計算序列集的橫向誤差，

σ_n,i＞λx′_n,i