[发明专利]一种基于用电行为影响因素的日负荷曲线获取方法

权利要求书

1.一种基于用电行为影响因素的日负荷曲线获取方法，其特征在于，包括步骤：

S1、采集电力用户的用电量及用电行为的潜在关联因素；

S2、基于S1利用关联性互信息分析模型进行分析得到用电行为的关联因素列表；

S3、选择关联因素列表中的最强关联因素输入已构建好的相关性非参数回归模型中对用户用电行为进行预测，得到用户日负荷曲线；

S4、基于用户日负荷曲线对各最强关联因素进行敏感强度分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于用电行为影响因素的日负荷曲线获取方法，其特征在于，所述用电行为的潜在关联因素包括：气象因素、经济发展水平因素、产业结构调整因素、能源技术因素和需求侧管理因素；

经济发展水平因素至少包括电价因素；

气象因素至少包括：温度因素、湿度因素、降雨量因素、日照强度因素、天气情况；

能源技术因素至少包括：绿色照明技术、交流电动机调速运行技术、变压器经济运行技术、高效电加热技术、无功补偿技术、热电冷联产技术。

3.根据权利要求1所述的一种基于用电行为影响因素的日负荷曲线获取方法，其特征在于，步骤S2包括以下子步骤：

S21、将各电力用户的时序用电量序列作为解释变量X，各潜在关联因素序列作为条件变量Y；

S22、将解释变量X和条件变量Y进行变量域离散化处理得到二者之间的互信息；

S23、根据解释变量X和各条件变量Y之间的互信息得到关联因素列表。

4.根据权利要求3所述的一种基于用电行为影响因素的日负荷曲线获取方法，其特征在于，解释变量X和条件变量Y的互信息表示为：

式中：M为解释变量X和条件变量Y所有取值的个数和；N_i为解释变量X的区间数量；M_i为解释变量X落在第i个区间的数值个数；N_j为条件变量Y的区间数量；P(y_u)为条件变量Y落在第u个区间的概率；M_uv为当条件变量Y落在第u个区间时，解释变量X恰好落在第v个区间的数值个数。

5.根据权利要求1所述的一种基于用电行为影响因素的日负荷曲线获取方法，其特征在于，步骤S3包括以下子步骤：

S31、获取包含最强关联因素的历史数据和对应的日负荷曲线时序数据构建历史数据库；

S33、基于状态向量模型在历史数据库中查找与当前最强关联因素匹配的K个近邻状态；

S34、采用权重预测算法计算出各最强关联因素与用户用电行为的相关性量化结果；

S35、基于各最强关联因素与用户用电行为的相关性量化结果得到用户日负荷曲线。

6.根据权利要求5所述的一种基于用电行为影响因素的日负荷曲线获取方法，其特征在于，S34中权重预测算法计算公式为：

其中表示与当前最强关联因素匹配的K个近邻状态对应的日负荷时序数据，d_i表示当前最强关联因素和K个近邻状态间的距离。

7.根据权利要求2所述的一种基于用电行为影响因素的日负荷曲线获取方法，其特征在于，当最强关联因素为电价因素时，对电价因素敏感强度分析方法为：

T1、根据电量电价典型需求曲线获得电量电价弹性系数；

T2、根据电量电价弹性系数推出电量电价自弹性系数和电量电价交叉弹性系数；

T3、根据电量电价自弹性系数和电量电价交叉弹性系数及电价模式获得电量电价弹性矩阵进而得到敏感强度分析结果。

8.根据权利要求7所述的一种基于用电行为影响因素的日负荷曲线获取方法，其特征在于，将电量电价典型需求曲线进行线性化处理得到电量电价弹性系数：

式中：Δq和Δp分别表示电量q和电价p的相对增量。