[发明专利]一种电力系统预测类数据的趋势辨识方法

摘要

本发明涉及一种电力系统预测类数据的趋势辨识方法，包括下述步骤：读取预测类数据；对预测类数据进行离散化处理，形成时间间隔均等的时间序列数据；确定时间序列数据的时间序列采样周期、最小值及其时间点、最大值及其时间点、以及时间序列数据的波动幅度；确定时段波动门槛；以时段波动门槛为基础，将时间序列数据分割为各个趋势时段；判断时间序列数据是否辨识完；对各个趋势时段进行判别，将趋势时段小于时段最小值的时段作为无效时段，与附相邻时段合并；形成电力系统优化控制采样周期内可用的趋势时段。本发明提供的方法对电力系统预测类数据的结果进行分析，进行负荷或发电增长趋势和降低趋势的辨识，形成满足优化控制所需的趋势辨识信息。

主权项

一种电力系统预测类数据的趋势辨识方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：(1)读取预测类数据；(2)对预测类数据进行离散化处理，形成时间间隔均等的时间序列数据；(3)确定时间序列数据的时间序列采样周期、时间序列数据的最小值及其时间点、时间序列数据的最大值及其时间点、以及时间序列数据的波动幅度；(4)确定时段波动门槛；(5)以时段波动门槛为基础，将时间序列数据分割为各个趋势时段；(6)判断时间序列数据是否辨识完；(7)对各个趋势时段进行判别，将趋势时段小于时段最小值的时段作为无效时段，与附相邻时段合并；(8)形成电力系统优化控制采样周期内可用的趋势时段。