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申请/专利权人：国家电网有限公司华中分部;华中科技大学
摘要：本发明属于用户基线负荷估计技术领域，公开了一种基于时序截断的用户基线负荷估计方法及系统，包括：收集待估计基线负荷用户及同区域内其他用户的多日用电负荷序列，经平滑和归一化后形成数据集；采用时序截断的方法对数据集中每个样本进行时序截断，生成典型日向量集；将典型日向量集作为样本集训练聚类模型，得到最优聚类下各簇的质心及各簇所包含的典型日样本；基于各簇的质心，确定与待估计基线负荷用户在响应日非响应时段用电习惯相似度最高的簇C*；对簇C*内典型日样本加权平均后再去归一化，得到该用户的负荷基线估计值。其中，加权平均的权重由组合优化方法获得。本发明能够提升用户基线负荷估计的准确度，在用户量少的情况下同样适用。
主权项：1.一种基于时序截断的用户基线负荷估计方法，其特征在于，包括：步骤S1：收集待估计基线负荷用户及同一区域内N-1个其他用户在D天不同时刻内的用电负荷序列，并经平滑和归一化后，形成数据集；步骤S2：计算数据集中每个用户的用电负荷序列在相邻两天同一时刻的用电负荷之差的绝对值之和，将其作为该相邻两天的差异值，得到各用户对应的差异值集合；将所述差异值集合中的每个差异值与确定的差异值最大容忍度toleranceθ比较，在时，在用户n的用电负荷序列相邻的第dbefore和第dafter两天处进行序列截断，得到各用户的用电负荷序列对应的截断后的子序列，n＝1,2,…,N；并生成每个子序列对应的典型日，构成各用户对应的典型日集合；其中，各用户对应的典型日集合共同构成所需的典型日向量集；步骤S3：将所述典型日向量集作为样本集训练聚类模型，得到最优聚类下各簇的质心及各簇所包含的典型日样本；步骤S4：基于各簇的质心，确定与待估计基线负荷用户在响应日非响应时段用电习惯相似度最高的簇C*；对簇C*内所有典型日样本进行加权平均后，再去归一化，得到该用户的负荷基线估计值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家电网有限公司华中分部 华中科技大学 一种基于时序截断的用户基线负荷估计方法及系统
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