[发明专利]一种电力系统预测类数据的趋势辨识方法

权利要求书

1.一种电力系统预测类数据的趋势辨识方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

(1)读取预测类数据；

(2)对预测类数据进行离散化处理，形成时间间隔均等的时间序列数据；

(3)确定时间序列数据的时间序列采样周期、时间序列数据的最小值及其时间点、时间序列数据的最大值及其时间点、以及时间序列数据的波动幅度；

(4)确定时段波动门槛；

(5)以时段波动门槛为基础，将时间序列数据分割为各个趋势时段；

(6)判断时间序列数据是否辨识完；

(7)对各个趋势时段进行判别，将趋势时段小于时段最小值的时段作为无效时段，与附相邻时段合并；

(8)形成电力系统优化控制采样周期内可用的趋势时段。

2.如权利要求1所述的趋势辨识方法，其特征在于，所述步骤(3)中，通过对时间序列数据进行扫描，获得时间序列数据中的时间序列采样周期、时间序列数据的最小值及其时间点、时间序列数据的最大值及其时间点、以及时间序列数据的波动幅度基本特征信息。

3.如权利要求1所述的趋势辨识方法，其特征在于，所述步骤(4)中，通过波动门槛，确定趋势是否转向的标识；所述波动门槛由电网控制的元件类型或控制系统特点决定。

4.如权利要求1所述的趋势辨识方法，其特征在于，所述步骤(5)中，趋势时段包括上升序列和下降序列；

从曲线波动最小值时间并以上升趋势为初始默认趋势开始分析时间数据，当波动趋势发生转向并低于此时段最大值的一个波动门槛值时的时间序列为一个上升序列；

从曲线波动最大值时间并以下降趋势为当前趋势分析数据，当波动趋势发生转向并高于此时段最小值的一个波动门槛值时的时间序列为一个下降序列。

5.如权利要求1所述的趋势辨识方法，其特征在于，所述步骤(6)中，当时间序列到达最后一个数据，查看分析数据是否达到时间序列数据最大量，如果没有，则转向时间序列数据的第一个数据开始分析，直到曲线的最小值处。

6.如权利要求1所述的趋势辨识方法，其特征在于，所述步骤(7)中，所述时段最小值默认为30分钟，由电网控制的元件类型或控制系统特点决定。