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申请/专利权人：大连东启智能科技有限公司

摘要：本发明提供了基于最优化分析的电网负荷调度方法，具体涉及数据预测技术领域，包括获取第一信息；根据第一信息计算得到天气影响下的静态动态影响权重；根据历史时间段内的电网负荷数据计算得到季节性规律表现程度；通过预设的预测模型进行预测，得到小时预测值和周预测值；根据小时预测值、周预测值、静态影响权重和季节性规律表现程度计算得到预测值；基于预测值对电网系统进行调度调整优化。本申请通过分析天气对电网负荷数据的影响，进而推断出数据自身的原始波动特征，并以该特征作为静态影响权重，结合后续操作进行预测，避免了电网负荷变化与之前的历史电网负荷变化存在不同程度的差异所导致的预测数据准确度较低的问题。

主权项：1.一种基于最优化分析的电网负荷调度方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一信息，所述第一信息包括历史时间段内每小时的电网负荷数据和气象状态，所述历史时间段的截至时刻为当前时刻；根据所述第一信息计算得到天气影响下每个小时所对应的静态影响权重和动态影响权重；根据所述历史时间段内的电网负荷数据计算得到所述历史时间段内每周的季节性规律表现程度；通过预设的预测模型对所述历史时间段内的电网负荷数据进行预测，得到小时预测值和周预测值，所述小时预测值为基于第一时间周期对应的数据得到的预测值，所述周预测值为基于第二时间周期对应的数据得到的预测值，所述第一时间周期的时长小于所述第二时间周期；根据所述小时预测值、所述周预测值、第三时间周期内对应的所有静态影响权重和所述历史时间段内每周的季节性规律表现程度计算得到预测值，所述第三时间周期的时间时长为一天，所述第一时间周期、所述第二时间周期和第三时间周期均包括当前时刻；基于预测值对电网系统进行调度调整优化；根据所述第一信息计算得到天气影响下每个小时所对应的静态影响权重和动态影响权重，包括：根据所述历史时间段内的气象状态进行评分，得到历史时间段内每个小时所对应的气象数值得分；基于所述历史时间段内每个小时所对应的气象数值得分和电网负荷数据计算，得到历史时间段内每个小时所对应的静态影响权重和动态影响权重；根据所述历史时间段内的气象状态进行评分，得到历史时间段内每个小时所对应的气象数值得分，包括：获取预设的天气评分神经网络模型；历史时间段内每小时的气象状态分别输入至所述天气评分神经网络模型内进行评分，得到历史时间段内每小时对应的气象数值得分；基于所述历史时间段内每个小时所对应的气象数值得分和电网负荷数据计算，得到历史时间段内每个小时所对应的静态影响权重和动态影响权重，包括：基于历史时间段内每小时的电网负荷数据计算得到历史时间段内每小时对应电网负荷变化量；基于历史时间段内每小时对应电网负荷变化量和气象数值得分进行计算得到历史时间段内每小时对应皮尔逊相关系数；将所述历史时间段内每小时对应皮尔逊相关系数的绝对值作为历史时间段内每个小时所对应的动态影响权重；基于历史时间段内每个小时所对应的动态影响权重、电网负荷变化量和气象数值得分计算得到历史时间段内每个小时所对应的静态影响权重，计算模型为： 其中，表示任意一个历史时刻；表示以小时为单位时；为历史时间段内，第z小时的静态影响权重；表示历史时间段内，第z小时对应未被总和归一化的静态影响权重；表示归一化函数；表示历史统计的以小时为单位统计的所有时刻总个数；表示对于第i时刻所在窗口所计算的电网负荷变化量的方差；表示对于第i时刻所在窗口所计算的气象得分差值的方差；表示动态影响权重；根据所述历史时间段内的电网负荷数据计算得到所述历史时间段内每周的季节性规律表现程度，包括：以周为单位对历史时间段内的电网负荷数据进行划分得到每周对应的电网负荷数据；基于历史时间段内每个小时所对应的静态影响权重和每周对应的电网负荷数据计算得到每个周对应的负荷特征表现因子，计算式为： 上式中：表示以小时为单位时任意一个时刻的静态影响权重；表示时刻的实际负荷数值；表示周为单位的第j周时间分段内包含的时刻总个数；表示以周进行分段时第x年第周的负荷特征表现因子；基于每个周对应的负荷特征表现因子和电网负荷数据计算得到每周对应的季节性规律表现程度，计算式为： 式中：r表示第r年，即表示任意一年即第x年与其相邻的下一年即第x+1年之间的电网负荷数据差分结果的最小方差；H表示总年数，H=5；、分别表示第r年和第r+1年对应的滞后参数；为常数0.1；norm表示归一化函数；表示以年进行分段时第x年第周的负荷特征表现因子；表示x年中第j周对应的季节性规律表现程度。

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