[发明专利]一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法及系统有效
申请号: | 202010812811.7 | 申请日: | 2020-08-13 |
公开(公告)号: | CN112016816B | 公开(公告)日: | 2022-07-22 |
发明(设计)人: | 陈铭;董金哲;张宇;杨光中;严慧;刘志仁;白晨阳;於慧敏;胡晓青;李澄;其他发明人请求不公开姓名 | 申请(专利权)人: | 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06;G06F17/10 |
代理公司: | 无锡市大为专利商标事务所(普通合伙) 32104 | 代理人: | 殷红梅 |
地址: | 214061 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 考虑 时间 特性 数值 负荷 状态 评估 方法 系统 | ||
1.一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法,其特征在于,包括:
获取待分析电力负荷数据、基准电力负荷数据、待分析电力负荷数据中最大负荷出现的时刻、待分析电力负荷数据中最小负荷出现的时刻、基准电力负荷数据中最大负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最小负荷出现的时刻;
根据所述待分析电力负荷数据中最大负荷出现的时刻、待分析电力负荷数据中最小负荷出现的时刻、基准电力负荷数据中最大负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最小负荷出现的时刻,计算出时间差值参数;
根据所述待分析电力负荷数据中的最大功率值和所述基准电力负荷数据中的最大功率值,计算出极值差值参数;
根据所述待分析电力负荷数据和所述基准电力负荷数据,计算出整体差值参数;
根据所述时间差值参数、极值差值参数和整体差值参数,计算出电力负荷差异因子;
其中,所述整体差值参数D(P1,P0)的计算公式为:
其中,P1为待分析电力负荷数据;P0为基准电力负荷数据;P0i、P1i分别为两组电力负荷数据中的第i个数据;D′(P1,P0)为待分析电力负荷数据P1与基准电力负荷数据P0的欧氏距离;D′(0,P0)为0功率电力负荷与基准电力负荷数据P0的欧氏距离。
2.根据权利要求1所述的考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法,其特征在于,所述时间差值参数T(Δt)的计算公式为:
Δt=t1-t0
其中,t1为所述待分析电力负荷数据中最大或最小负荷出现的时刻,t0为所述基准电力负荷数据中最大或最小负荷出现的时刻,T(Δt)的值在[1/3,1]区间内;
当Δt小于0.5小时时,表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在0.5小时以内,即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻相同,即T′(Δt)值为0;
当Δt大于0.5小时,小于等于1小时时,表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在0.5小时到1小时之间,即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻不同,但差别较小,即T′(Δt)值为0.2;
当Δt大于1小时,小于等于3小时时,表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在1小时到3小时之间,即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻不同,差别较大,即T′(Δt)值为0.4;
当Δt大于3小时时,表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在3小时以外,即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻不同,而且差别巨大,即T′(Δt)值为1。
3.根据权利要求1所述的考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法,其特征在于,所述极值差值参数G(P1,P0)的计算公式为:
其中,P1max为所述待分析电力负荷数据中的最大功率值,P0max为所述基准电力负荷数据中的最大功率值,G(P1,P0)的值在[1/2,1]区间内。
4.根据权利要求1所述的考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法,其特征在于,所述电力负荷差异因子FLD的计算公式为:
FLD=T(Δt)·G(P1,P0)·D(P1,P0)
其中,T(Δt)为所述时间差值参数,G(P1,P0)为所述极值差值参数,D(P1,P0)为所述整体差值参数。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
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G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理