[发明专利]一种基于日负荷曲线的变电站负荷模型参数预测方法

权利要求书

1.一种基于日负荷曲线的变电站负荷模型参数预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)利用配电网SCADA系统和负控系统分别提供的变电站和用户日负荷曲线数据进行负荷预测，得到待预测日的各类典型用户等效日负荷曲线和变电站日负荷曲线；

2)结合1)预测得到待预测日的各类典型用户日负荷曲线和变电站日负荷曲线进行典型用户构成比例辨识，得到待预测日变电站的各类典型用户构成比例；

3)将典型用电设备元件参数和典型用户的典型用电设备构成比例进行加权，综合得到典型用户的负荷模型参数；

4)结合2)得到的待预测日变电站的各类典型用户构成比例和3)得到的各类典型用户负荷模型参数，加权得到待预测日变电站综合负荷模型参数。

2.根据权利要求1所述的基于日负荷曲线的变电站负荷模型参数预测方法，其特征在于，所述步骤1)包括以下步骤：

1‐1)根据气象因素和日类型选定与待预测日用电规律类似的负荷日作为其相似日，若待预测日为节假日，则选定历史年度的相应日作为其相似日；

1‐2)选取待预测日相似日的变电站下属用户日负荷曲线为原始数据样本，进行标幺化处理；

1‐3)采用模糊C均值方法对标幺化处理后的数据样本进行典型用户分类，得到最优聚类中心矩阵即n类典型用户等效日负荷曲线，典型用户分类个数2≤n≤N；

1‐4)以待预测日相似日的变电站日负荷曲线和n类典型用户等效日负荷曲线为训练样本，采用支持向量机模型分别预测得到待预测日n类典型用户等效日负荷曲线和变电站日负荷曲线。

3.根据权利要求2所述的基于日负荷曲线的变电站负荷模型参数预测方法，其特征在于，所述步骤1‐1)中相似日选取方法具体为：根据气象因素和日类型，对负荷日进行模糊分类标记，抽取模糊分类标记与待预测日一致的历史负荷日作为其相似日。

4.根据权利要求3所述的基于日负荷曲线的变电站负荷模型参数预测方法，其特征在于，所述步骤1-2)中对原始数据样本进行标幺化处理，具体为：

记P_k＝[p_k1,p_k2,…,p_ki,…,p_km]∈R^1×m为变电站下属第k个用户的m点原始有功功率矩阵，其中k＝1,2,3,…,N，N为变电站下属用户总数，p_ki为变电站下属第k个用户的第i点原始有功功率，i＝1,2,…,m，m为负控系统采集的数据点数目；则P＝[P₁,P₂,…,P_k,…,P_N]^T∈R^N×m为变电站下属N个用户的m点原始有功功率矩阵；

取用户的功率最大值p_kgmax＝max{p_k1,p_k2,…,p_ki,…,p_km}为基准值，根据公式一对原始数据样本进行标幺化处理，

p'_ki＝p_ki/p_kgmax公式一

得到归一化的用户有功功率标幺值矩阵P'_k＝[p'_k1,p'_k2,…,p'_ki,…,p'_km]∈R^1×m和变电站下属所有用户的有功功率标幺值矩阵P'＝[P'₁,P'₂,…,P'_k,…,P'_N]^T∈R^N×m。