[发明专利]基于电力大脑中枢的电网负荷调整方法及装置

权利要求书

1.基于电力大脑中枢的电网负荷调整方法，其特征在于，所述电网负荷调整方法包括：

构建包含电网负荷指标和经济指标的指标体系；

通过预先构建的电力驾驶舱基于指标体系获取各个地区的实时指标数据，构成实时指标矩阵；

根据实时指标矩阵获取正理想解和负理想解，分别计算第i个地区的实时指标数据与正理想解的KL距离以及与负理想解的KL距离通过计算建立第i个地区的虚拟负理想解的KL距离S'_i；

结合虚拟负理想解的KL距离S'_i计算各个地区与负理想解的相对接近度；

分析相对接近度的准确概率，当准确概率低于预设概率阈值时通过优化矩阵对相对接近度进行调整，得到反馈相对接近度，具体包括：

步骤一：将各个地区的相对接近度组成列向量，与实时指标矩阵拼接成维度为m×(n+1)的拼接矩阵，m为地区总数，n为电网负荷指标和经济指标的总数，m、n的取值范围均为正整数；

步骤二：将拼接矩阵输入预先训练好的概率预测模型，通过概率预测模型输出当前相对接近度的准确概率；

步骤三：当准确概率低于预设概率阈值时，获取包含优化权值的优化矩阵，将相对接近度的列向量与优化矩阵相乘，得到调整后的列向量；

步骤四：将调整后的列向量重新与实时指标矩阵拼接成维度为m×(n+1)的拼接矩阵，基于梯度下降法对优化权值进行更新，重复步骤二至步骤三进行迭代计算，直至相邻两次列向量的差值小于预设阈值时停止迭代；

步骤五：将最后一次迭代计算得到的列向量作为反馈相对接近度输出；

根据反馈相对接近度调整地区的电网负荷；

所述指标体系中的电网负荷指标包括日间负荷密度与夜间负荷密度，所述指标体系中的经济指标包括电力企业平均售电量增长率、度电产值、用电户数增长率以及电力消费弹性系数。

2.根据权利要求1所述的基于电力大脑中枢的电网负荷调整方法，其特征在于，所述通过预先构建的电力驾驶舱基于指标体系获取各个地区的实时指标数据，构成实时指标矩阵，包括：

通过电力驾驶舱分别获取各个地区电网负荷指标以及经济指标的实时指标数据；

根据获取到的实时指标数据，构建原始数据矩阵X＝[x_ij]，x_ij为第i个地区的第j个实时指标数据，x_ij的取值范围为实数，i、j的取值范围为正整数；

基于公式一对原始数据矩阵X进行标准化处理，得到标准化处理后的实时指标矩阵V＝[v_ij]；

其中，v_ij为标准化处理后的第i个地区的第j个指标值，m为地区总数，v_ij的取值范围为实数，m的取值范围为正整数。

3.根据权利要求2所述的基于电力大脑中枢的电网负荷调整方法，其特征在于，所述根据实时指标矩阵获取正理想解和负理想解，分别计算第i个地区的实时指标数据与正理想解的KL距离以及与负理想解的KL距离通过计算建立第i个地区的虚拟负理想解的KL距离S'_i，包括：

根据实时指标矩阵中的指标值，获取正理想解V⁺＝{maxv_ij|i＝1,2,…,m}以及负理想解V^-＝{minv_ij|i＝1,2,…,m}，其中正理想解V⁺由实时指标矩阵V中每一列的最大值组成，负理想解V^-由实时指标矩阵V中每一列的最小值组成；

基于公式二计算各个地区的实时指标数据与正理想解的KL距离

为正理想解V⁺中的第j个数值，n为电网负荷指标和经济指标的总数，的取值范围为正数，的取值范围为实数，n的取值范围为正整数；

基于公式三计算各个地区的实时指标数据与负理想解的KL距离

为负理想解V^-中的第j个数值，的取值范围为正数，的取值范围为实数。