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申请/专利权人：镇江太谷电力有限公司

摘要：本发明涉及一种灵活调度负荷的管理系统，包含空调负荷预测模块、基线计算预测模块以及相似日负荷预测模块，这些模块利用数据分析和预测技术来提高负荷预测的精确度，空调负荷预测模块能够实现批量空调负荷的日前置信预测与日内滚动预测，基线计算预测模块简化了大批量无规则负荷的预测流程，提高了其计算准确性，而相似日负荷预测模块则有效应对了与气候和日类型强相关的规律性负荷预测需求，这三个模块的联合应用，使得平均绝对百分误差显著降低，不仅促进了能源的灵活调度和管理的准确性，还提高了电力系统运行的效率和可靠性。

主权项：1.一种灵活调度负荷的管理系统，其特征在于，包括预测模块，所述预测模块包括空调负荷预测模块、基线计算预测模块和相似日负荷预测模块，还包括以下步骤：步骤A：空调负荷预测模块获取用户历史量测信息，并且从用户历史量测信息中获取气象历史数据，空调负荷预测模块根据气象历史数据训练SARIMAX模型，空调负荷预测模块通过聚类算法找出相似日，空调负荷预测模块根据SARIMAX模型和相似日的数据，对空调负荷进行预测。步骤B：基线计算预测模块选择一个响应日，若响应日为工作日，则选择邀约日之前的连续5个工作日且排除有序用电执行日和需求响应日的日期作为基线参考日集合，基线计算预测模块计算基线参考日集合中的每一个基线参考日的日平均负荷Pavi，并计算8点到22点时段每一个基线参考日的平均负荷Pav，如果任一Pavi小于0.75Pav，则从基线参考日集合中剔除所述基线参考日，并向前递推不超过45天以选取新的基线参考日，当所述基线参考日总数少于5天时，选择最近假日或响应日作为基线参考日，在剩余的基线参考日集合中剔除8点到22点时段内平均负荷最低的基线参考日，进一步将剩余基线参考日的负荷平均值确定为基线负荷。步骤C：相似日负荷预测模块输入用户历史量测信息和气象历史数据，进行数据清洗、转换和预处理，利用聚类算法将日期分组为具有相似负荷特征的相似日簇群，使用相似度度量方法进行日常电力负荷特征的比较，基于所述相似日簇群的训练数据建立负荷模式，识别各相似日簇群中典型负荷曲线，在每个已识别的相似日簇群中应用平均值算法，选择一个日期作为该簇群的参照标准，根据参考日的负荷模式和典型负荷曲线生成负荷预测。

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