[发明专利]一种气象敏感负荷功率估算方法及装置

权利要求书

1.一种气象敏感负荷功率估算方法，其特征在于，包括：

获取气象敏感负荷功率估算模型；

向所述气象敏感负荷功率估算模型输入待估算日的日负荷曲线，以提取待估算日的日负荷曲线降维特征；

根据所述待估算日的日负荷曲线降维特征，以及日负荷曲线的降维特征到气象敏感负荷功率间的映射，输出气象敏感负荷功率。

2.根据权利要求1所述的气象敏感负荷功率估算方法，其特征在于，所述获取气象敏感负荷功率估算模型包括：

训练获得所述气象敏感负荷功率估算模型，并对所述气象敏感负荷功率估算模型进行测试。

3.根据权利要求2所述的气象敏感负荷功率估算方法，其特征在于，所述气象敏感负荷功率估算模型包括堆栈自编码器SAE模型和全连接层；

所述训练获得所述气象敏感负荷功率估算模型包括：

训练所述SAE模型，以及训练全连接层；

所述向所述气象敏感负荷功率估算模型输入待估算日的日负荷曲线，以提取待估算日的日负荷曲线降维特征包括：

向所述SAE模型输入待估算日的日负荷曲线，以提取待估算日的日负荷曲线降维特征；

所述根据所述待估算日的日负荷曲线降维特征，以及日负荷曲线的降维特征到气象敏感负荷功率间的映射，输出气象敏感负荷功率包括：

所述全连接层根据所述SAE模型提取到的所述待估算日的日负荷曲线降维特征，以及日负荷曲线的降维特征到气象敏感负荷功率间的映射，输出气象敏感负荷功率。

4.根据权利要求3所述的气象敏感负荷功率估算方法，其特征在于，所述训练SAE模型包括：

以历史数据样本为所述SAE模型的输入及输出的标签，对所述SAE模型的第一个AE进行训练；

以所述第一个AE的编码层的输出为输入的标签，对所述SAE模型的下一个AE进行训练，直至所述SAE模型的所有AE训练完毕；

其中，训练的目标函数为所述SAE模型的输出与相应历史数据样本的日负荷曲线的相对百分误差绝对值的平均值MAPE最小，x_i为实际的日负荷功率，x_i′为所述SAE模型的输出，n为总的采样点数。

5.根据权利要求4所述的气象敏感负荷功率估算方法，其特征在于，所述对所述SAE模型的第一个AE进行训练满足如下公式：

h(1)ⁱ＝s_f(W₁xⁱ+b₁)；xⁱ为所述SAE模型的第一个AE的输入，h(1)ⁱ为第一个AE的编码层的输出，W₁、b₁分别为权值矩阵和偏置矩阵，s_f为激活函数；

为所述SAE模型的第一个AE的输出，W₁′、b₁′分别为重构时的权值矩阵和偏置矩阵，s_g为重构时的激活函数；

与xⁱ的均方误差最小，θ^*为第一个AE的编码层及解码层的最优全连接层参数，N为历史数据样本数。

6.根据权利要求3所述的气象敏感负荷功率估算方法，其特征在于，所述训练所述全连接层包括：

以历史数据样本的日负荷曲线降维特征为所述全连接层的输入的标签、气象敏感负荷功率曲线为所述全连接层的输出的标签，对所述全连接层进行训练，得到最优全连接层参数θ′^*，其中，所述历史数据样本的日负荷曲线降维特征与所述气象敏感负荷功率曲线的对应日期相同；

Oⁱ为第i个样本的最后一层全连接层的输出，P_Wⁱ为第i个样本的气象敏感负荷功率，N′为全连接层训练样本的日期数。