[发明专利]一种可调节分布式资源识别方法

权利要求书

1.一种可调节分布式资源识别方法，其特征在于，包括：

步骤S1：构建完整的标签体系，根据属性，给企业打上对应标签；

步骤S2：根据历史负荷数据，计算得出企业负荷曲线侧进行辅助服务市场调节潜力推荐评分；

步骤S3：根据标签目录分类以及权重，计算出企业标签目录分类侧参与辅助服务市场调节潜力推荐评分；

步骤S4：根据负荷曲线潜力推荐评分和标签目录分类侧潜力推荐评分一同计算得出，企业参与辅助服务市场调节潜力推荐总评分。

2.根据权利要求1所述的可调节分布式资源识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，构建完整的标签体系以及企业用电客户标签赋予规则P，根据企业用电客户属性，按照标签赋予规则给企业用电客户及其可调响应负荷打上对应标签。

3.根据权利要求1所述的可调节分布式资源识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，根据企业历史负荷数据，构建负荷曲线T-F二维坐标系，根据公式：

其中F为企业负荷数，T为对应负荷时间，i为企业历史负荷点数,C为律定系数由企业标签规则进行参数训练赋予，计算出企业用电客户负荷曲线进行辅助服务市场调节潜力推荐评分Sp。

4.根据权利要求1所述的可调节分布式资源识别方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据给参与辅助服务市场企业的标签目录分类，设定各个目录下分类得分权重；首先计算根据公式计算出峰谷特性评分值Sq，然后根据峰谷特性评分值Sq计算获取参与辅助服务市场调节企业潜力资源推荐目录分类推荐评分Sr。

5.根据权利要求4所述的可调节分布式资源识别方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据公式计算出峰谷特性评分值Sq：

其中d为低谷用电平均负荷，h为高峰用电平均负荷。

6.根据权利要求5所述的可调节分布式资源识别方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据给定目录分类得分权重，将Sq代入公式获取参与辅助服务市场调节企业潜力资源推荐目录分类推荐评分Sr：

Sr＝Gene(y₁p₁，y₂p₂，y₃p₃......s_qp_q)

Gene函数为标签值转换辅助服务潜力资源推荐目录分类评分律定函数，其中y表示各目录分类满分值，p表示各分类所占权重。

7.根据权利要求1-6中任意一项所述的可调节分布式资源识别方法，其特征在于，所述步骤S4中，根据标签目录分类推荐评分Sr和企业负荷曲线潜力资源推荐评分Sp，采用数据驱动的机器学习法建立线性回归算法模型，计算出可参与辅助服务市场调节企业潜力推荐总评分S。

8.根据权利要求7所述的可调节分布式资源识别方法，其特征在于，所述步骤S4中，采用的计算公式如下：

S＝∑_iC_i*(S_pi+S_ri)

其中，C_i为律定系数，通过参数训练得到，参数训练在初期，根据用户反馈调查问卷中响应意愿一列作为得分n，构建训练样本集，通过梯度下降法训练模型参数，后期根据系统中各个企业的真实参与辅助服务市场情况作为得分n，构建样本集进行模型训练优化，根据参与辅助服务市场调节企业潜力总评分为聚合商推荐适合的企业。