[发明专利]一种空调负荷提取的方法

权利要求书

1.一种空调负荷提取的方法，其特征在于包括以下步骤：

1)数据抽取与存储的方式：数据通过一套自开发的Java接口，接口中整合了指定的抽取逻辑，可以从大批量的电网系统数据中抽取出特定数据，即空调类负荷数据，再将数据进行转化，形成可读性较高的表格文件(.xls)，对文件中的每行的规定为：测点名、数据时间、数据值(共96个)、关联度；

测点名：“数据采集设备的编号.数据来源地市.数据类型”组合而成的一个字串，如“12345.SY.P”，代表沈阳地市12345号设备产生的有功功率数据；

数据时间：数据的采集时间，如2017-08-13；

数据值：数据的实际值，如956.7；

2)数据抽取的逻辑：程序中整合了调整后的灰色关联度分析法，将符合要求的空调负荷数据从整体的数据中抽取出来，其具体操作内容如下：选定确定的某一天的空调设备产生的负荷数据作为参考数据行；本方案中选定的数据为：8月19日省电力公司中央空调的当天负荷曲线数据作为制冷负荷参照，11月22日作为制热参照，由于这两天的气温较为稳定且能够体现符合季节的温度特点，因此当天空调产生的负荷数据就较有特征性，故选取这两天作为参照；

(1)对比较数列进行初始化处理；在电网系统中的某个时段的负荷数据可能不存在，即无数据，但对于比较数据列而言，需要保证每行数据的个数是相等的，因此将数据进行填充，本方案中将不存在的数据均填充为0；同时由于本方案中提取的数据均为同样单位的负荷数据，其量纲一致，因此不需要对比较数列进行无量纲化处理；

(2)计算关联系数，对于一个参考数列X0有若干个比较数列X1,X2,…,Xn，各比较数列与参考数列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联系数ξ(Xi)可由下列过程算出：其中Δoi(k)为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值，即用初始化后的比较数列与参考数列中的每个时刻的对应值相减，并对差值取绝对值；Δmin是每行Δoi(k)的最小值，同理，Δmax为每行Δoi(k)的最大值，将最大值大于1000千瓦，最小值小于0的数据行去掉(与空调产生的实际负荷不相符)；进而计算每行的关联系数ξ(Xi)，其计算方法如下列公式：

此公式体现的是每行比较数列中的每个数据相对于参考数列的变化情况；依据此公式，将原来的比较数列转化为由关联系数组成的数据行；

(3)计算比较数列的关联度，将新生成的数据行求出每行平均值作为该比较数列的关联值；关联度的最大值为1，即越接近1，比较数与参考数的数值大小越接近；再对每行的关联数取平均值，就可以得出该比较行与参照行的数据变化上的相似程度；本方案中由于需要较大基数的负荷数据，因此关联度大于0.7即为空调负荷数据；

(4)对抽取出的数据进行求和计算，将每一个时刻的数据进行相加，最终得到符合方案制定的空调负荷的总量曲线数据，再将这批数据除以负荷数据总量进行比较，确定空调负荷占总体负荷的权重；

(5)确定了空调负荷的影响范围，便可对产生空调负荷的电表的用电价格进行调整，提高空调制冷电器的单位电价，反向控制用电量，来对空调负荷进行降低，总体的负荷因而随之降低，总用电能的需求也便缩减；总用电量削减后，所需的发电量也就随之减少，便可减少发电所需的成本，实现电能资源的合理分配使用。