[发明专利]一种统调负荷曲线分解方法

权利要求书

1.一种统调负荷曲线分解方法,其特征在于，包括：

获取n个节点历史日96点运行数据，将所述节点历史日96点运行矩阵load_his中的每列数据求和形成的1行96列的矩阵得到统调负荷总出力数据矩阵Sum_{1_96}，将所述节点历史日96点运行矩阵load_his的第j列数据除以所述统调负荷总出力数据矩阵Sum_{1_96}的Sum_j得到节点负荷比例矩阵A_{n_96}，并根据历史日统计负荷数据得到星期日类型负荷比例矩阵B_{1_7},其中，n为正整数；

所述节点的负荷分布遵循正态分布，通过正态分布获取随机数形成正态分布因子矩阵C_{n_96}；

将所述load_his乘以分解日在所述B_{1_7}中对应的比例，再与所述C_{n_96}做哈达玛积运算，得到分解日负荷数据预测矩阵D_{n_96}和分解日负荷总出力数据预测矩阵E_{1_96}；

获取分解日前96点统调负荷数据矩阵F_{1_96}，将F_{1_96}与E_{1_96}相减，得到M_{1_96}，将A_{n_96}中的a_ij分别与M_{1_96}中的m_j相乘得到偏差校正数据矩阵G_{n_96}；

将所述G_{n_96}与D_{n_96}相加得到分解日96点负荷数据矩阵，以对分解日96点负荷数据矩阵进行校正：

2.如权利要求1所述的统调负荷曲线分解方法，其特征在于，所述哈达玛积运算即同阶矩阵之间均位于第i行第j列的数据相乘后置于得到的矩阵的第i行第j列。

3.如权利要求1所述的统调负荷曲线分解方法，其特征在于，所述节点历史日96点运行数据矩阵load_his中的数据，第i行代表了第i个节点，第j列代表了第j点的负荷数据，其中，i为不大于n的正整数，j为不大于96的正整数。

4.如权利要求1所述的统调负荷曲线分解方法，其特征在于，所述根据历史数据统计星期日类型负荷分解比例，即通过历史数据统计得到星期一到星期七负荷所占比例，设定星期X的比例为基础数据，所述星期一到星期七负荷所占比例均除以所述基础数据得到所述星期日类型负荷比例矩阵B_{1_7}，其中X为一到七任意数字。

5.如权利要求1所述的统调负荷曲线分解方法，其特征在于，所述正态分布因子矩阵包括由期望为1，标准差为0.05的正态分布抽取随机数形成的矩阵。