[发明专利]一种用户侧可调负荷紧急控制潜力评估方法及系统

权利要求书

1.一种用户侧可调负荷紧急控制潜力评估方法，其特征在于，包括：

获取输入的指定区域的负荷运行数据；

根据所述负荷运行数据获得特征融合的运行数据；

利用所述运行数据计算负荷紧急控制潜力评价指标，其中所述负荷控制潜力评价指标包括：负荷切除时间、负荷切除代价、负荷重要度、负荷切除精确度；

对负荷切除时间、负荷切除代价、负荷重要度、负荷切除精确度分别进行加权处理，计算并输出所有采集到的负荷和所述指定区域的负荷控制潜力评估结果。

2.根据权利要求1所述的用户侧可调负荷紧急控制潜力评估方法，其特征在于，根据所述负荷运行数据，获得特征融合的运行数据，包括：

对输入的指定区域的负荷运行数据进行过滤，过滤得到原始时间序列集，而后利用基于近似符号聚合的数据清洗方法对原始时间序列集进行数据清洗；

对数据清洗后的时间序列集进行数据融合，获得特征融合的运行数据。

3.根据权利要求2所述的用户侧可调负荷紧急控制潜力评估方法，其特征在于，所述利用基于近似符号聚合的数据清洗方法对原始时间序列集合进行数据清洗，包括：

对原始时间序列集X进行归一化处理，得到归一化时间序列集C；

对归一化时间序列集C降维处理，得到降维时间序列集

将降维时间序列集转化为离散字符串集计算不同字符串间的欧氏距离，找出与原始时间序列集X相似的时间序列，得到参考时间序列集

根据参考时间序列集确定数据波动的正常上下限，识别原始时间序列集X中的异常数据；

根据参考时间序列集对原始时间序列集X中的异常数据和空缺数据进行替换和填充，得到清洗后的时间序列集D。

4.根据权利要求2所述的用户侧可调负荷紧急控制潜力评估方法，其特征在于，所述对数据清洗后的时间序列集进行数据融合，获得特征融合的运行数据，包括：

构建分布式卡尔曼算法所需的信息向量和信息矩阵；

利用构建的信息向量和信息矩阵，结合分布式卡尔曼算法的递推公式，将清洗后的时间序列集中的每个元素和相邻元素进行数据融合，得到特征融合的时间序列。

5.根据权利要求1所述的用户侧可调负荷紧急控制潜力评估方法，其特征在于，所述对负荷切除时间、负荷切除代价、负荷重要度、负荷切除精确度分别进行加权处理，接着计算并输出所有采集到的负荷和这一区域的负荷控制潜力评估结果，包括：

根据所述特征融合的时间序列计算负荷切除时间、负荷切除代价、负荷重要度、负荷切除精确度；

对计算得到的负荷切除时间、负荷切除代价、负荷重要度、负荷切除精确度分别进行归一化和正向化处理；

利用CRITIC法和AHP法分别计算负荷切除时间、负荷切除代价、负荷重要度、负荷切除精确度的客观权重和主观权重，得到每个指标的综合权重；

根据每个指标的综合权重计算并输出所有采集到的负荷和这一区域的负荷控制潜力评估结果。

6.一种用户侧可调负荷紧急控制潜力评估系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取输入的指定区域的负荷运行数据；

融合模块，用于根据所述负荷运行数据获得特征融合的运行数据；

第一计算模块，用于利用所述运行数据计算负荷紧急控制潜力评价指标，所述负荷控制潜力评价指标包括：负荷切除时间、负荷切除代价、负荷重要度、负荷切除精确度；

第二计算模块，用于对负荷切除时间、负荷切除代价、负荷重要度、负荷切除精确度分别进行加权处理，接着计算并输出所有采集到的负荷和这一区域的负荷控制潜力评估结果。

7.根据权利要求6所述的用户侧可调负荷紧急控制潜力评估系统，其特征在于，所述融合模块，包括：

数据清洗单元，用于对输入的指定区域的负荷运行数据进行过滤，过滤得到原始时间序列集，而后利用基于近似符号聚合的数据清洗方法对原始时间序列集进行数据清洗；

数据融合单元，用于对数据清洗后的时间序列集进行数据融合，获得特征融合的运行数据。