[发明专利]遥测电力负荷特性的分类和预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及遥测电力负荷特性(load pattern)的分类和预测方法。

背景技术

根据电力产业的特性，电力设备和用户的度量仪表散布在全国，对 于设备的过负荷、低电压等电力品质的监视以及用于稳定供给电力的电 力设备的控制、用于获得电力使用量的远程查表等遥测是经由有/无线 通信网进行的。这种设备的遥测正在推广中，并且大力推进有关负荷分 布图(profile)的技术开发。特别是，为了通过远程查表数据的负荷分 析来改善收费制度、改革用户服务以及提供附加值、树立经营战略、满 足电力供需以及开发能源政策、树立设备投资计划等使用目的，正在尝 试各种研究。

然而，现有的负荷分布图分析技术仅能够区分平日与休息日，构成 以1日为单位的电力使用量矢量，并且仅限于通过按照季节、年度进行 分析把握整体上的负荷状态，此时，由于月初和月末的平日负荷以相同 方式生成，因此无法实现每日变化的负荷特性的分析以及连续的按照时 间带区别的负荷分析和预测。另外，大部分的负荷分析，仅限于进行群 集化并抽取代表性的负荷特性，并且在预测中以现有的被计测的负荷今 后将如何变化等为焦点的未来预测技术为主流。即，并未适用使用计测 设备的属性的分类和相对未计测设备的负荷特性的预测技术或方法论。

发明内容

本发明针对如上述的现有问题而提出，其目的在于，提供遥测的电 力负荷的按照时间带区别的连续的特性的群集化和分类、未计测设备的 预测方法。

另外，本发明涉及遥测电力负荷特性的分类和预测方法，特别是其 目的在于，如远程查表或变压器的无线负荷监视那样，对于进行遥测而 周期性地生成的电力设备的负荷特性的数据进行群集化和分类，并对负 荷特性进行分析而能够使其反映到针对电力的供给和需要的计划中，利 用被分类的代表负荷特性和设备属性对因用户的设置回避或计测装置 的设置困难、设置费用的负担等而未计测的电力设备的负荷特性进行预 测，并节省计测费用。

为了实现上述目的，本发明适用了大容量数据的收集和处理技术、 时间数据挖掘(Data Mining)技术、高性能统计处理技术、负荷模拟 技术和解析技术。通过按照时间带区别的连续的负荷特性的群集化，生 成按照群集区别的代表负荷特性，利用遥测而得的设备的属性信息和代 表负荷特性进行分类，能够将未计测设备的属性适用于分类模型来预测 负荷特性。

本发明的目的可通过遥测电力负荷特性的分类和预测方法来实现， 该遥测电力负荷特性的分类和预测方法包括：收集步骤，其收集遥测数 据；数据的前处理步骤，其包含从上述遥测数据抽取分层样本，并从样 本数据中对错误和异常值进行清除处理的过程；正规化步骤，其对上述 前处理后的数据按要分析的规定的期间单位来构成矢量，并以使遥测值 分布于特定范围内的方式进行正规化作业；群集化步骤，其对上述正规 化后的数据进行群集化而生成代表负荷特性；分类步骤，其基于计测设 备的属性信息来进行分类；预测步骤，其基于未计测设备的属性来分配 群集，并对未计测设备的负荷特性进行预测。

根据本发明的优选实施方式，上述群集化步骤中可以通过再现性评 价方法来进行群集分析处理，该评价方法中将正规化数据分割为训练数 据和试验数据，在输入作为群集的个数的k值后，适用群集化模型来生 成交叉分类表，从而确定最佳的k值。

根据本发明的优选实施方式，上述分类步骤可以包括：使用群集化 结果和计测设备信息来进行决策树结构的分类。

根据本发明的优选实施方式，对上述计测设备的属性而言，在远程 查表数据的情况下，作为用户特性信息，可以包括契约种类、契约电力、 电气使用的用途、产业分类、供电方式、地域区分、月查表量，在变压 器的无线负荷监视数据的情况下，作为变压器特性信息，可以包括容量、 电灯收容户数、动力收容户数、负荷地域特性和从该变压器供给的用户 的契约种类、契约电力、电气使用的用途、高压/低压的区分以及月使 用量。

根据本发明的优选实施方式，上述未计测设备的负荷特性的预测， 可以以与群集化结果和计测设备的属性相同的方式，将未计测设备的属 性按照作为分类模型的结果的决策树分配群集，并将所分配的群集的正 规化后的代表负荷特性复原为本来的负荷量来预测未计测设备的负荷 特性。