[发明专利]一种基于马尔科夫链的负荷可时移能力非入侵评估方法

权利要求书

1.一种基于马尔科夫链的负荷可时移能力非入侵评估方法，其特征在于，该方法包括：

基于用户智能电表的历史负荷数据，将每天同一时刻的负荷数据构成一维马尔科夫链，进而将每天所有时刻的负荷数据按照数值大小划分为M种状态，并构建相应的大小为M×M的状态转移矩阵Hr；

将所述状态转移矩阵中，对角线的转移概率置零，距离最大概率状态点超过M/3状态数的状态点、概率值小于阈值ε的状态点也置零；置零完成后使矩阵中每行元素之和为1，得到改进状态转移矩阵Hr′；

获取待评估的当日负荷数据，确定每一时刻负荷数据P₀(t)所对应的状态，并结合所述改进状态转移矩阵Hr′和波动功率，计算出对应的理论转移功率P_move(t)，用于评估负荷可时移能力。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述一维马尔科夫链表示为X_Dt＝{x_1t,x_2t,…,x_dt,…,x_Dt}，x_dt表示第d天的t时刻数据，D为总天数；划分状态时：

式中，Y_M(x_dt)为元素x_dt计算后的状态数序号；max{X_Dt}、min{X_Dt}分别为向量X_Dt中的最大和最小值；Δx_t为状态距离；ceil{}为向上取整。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下公式计算得到理论转移功率P_move(t)：

式中，λ(x)为波动功率，h′为改进状态转移矩阵Hr′的元素。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在正式使用所述历史负荷数据之前，还包括：

利用样条差值法补全超短期的缺失数据，若缺失数据连续超过10个采集时刻，则用相邻日的同时段数据进行补全。