[发明专利]一种基线预测中相似日最优天数组合的选取方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基线预测中相似日最优天数组合的选取方法，属于电力系统及其 自动化技术领域。

背景技术

新世纪以来，电力需求迅猛增长，尽管电力建设高速发展，但是由于负荷需求的飞 速增长，能源危机和供需矛盾日益严峻，我国大部分地区出现区域性、季节性、时段性、结构 性的缺电和峰谷差扩大现象并将长期存在。需求响应是需求侧管理的重要技术手段，指用 户对价格或者激励信号做出响应，并改变正常电力消费模式，从而实现用电优化和系统资 源的综合优化配置。但是在我们具体的实践中，对于需求响应的基线预测一直是存在的一 大难题，常见的基线预测方法基于用户日类型、温度等因素选取相似日进行预测，但往往没 有具体量化历史日的相似度，也没有确定相似日的具体天数，导致无法合理和高效地利用 历史数据，对基线预测的准确性和经济性无法保证。如何通过数据挖掘得到的多个因素合 理进行历史日相似度的排序，并确定相似日的具体选取天数纳入到基线负荷的计算中，是 过去需求响应基线预测时没有考虑到的地方。

发明内容

目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基线预测中相似日最优 天数组合的选取方法。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基线预测中相似日最优天数组合的选取方法，包括如下步骤：

步骤一：相似日的预筛选和相似日天数组合选取；

1a：确定历史日选取范围为28天，通过需求响应时段前一时段的负荷曲线与需求 响应日同时段负荷曲线相关性，计算关联度γ_i，选择γ_i＞0.9的历史日为相似日；

1b：在样本容量s+28中，按步骤1a要求，选取相似日序列{d₁,d₂,……,d_s}，取序列 中的最小值记为d，作为相似日组合最大选取天数；

1c：对假设的s个需求响应日各对应的d个相似日进行综合相似度的排序，并根据 排序选取不同的相似日天数组合，每个假设的需求响应日得到d种方案，即形成一个s×d的 相似日组合矩阵A=a1(1)a2(1)...ad(1)a1(2)a2(2)...ad(2)............a1(s)a2(s)...ad(s);]]>