[发明专利]一种电网负荷特征曲线分析方法

摘要

本发明涉及一种基于大数据的电网负荷特征曲线的分析方法，先通过对日均近80000条数据进行剔除、修复以及平滑处理，以公变数据为例，通过比对每天96个采集时点数据，构建函数模型来计算不同用户用电负荷的相关性，然后根据计算出来的相关系数来进行归类，通过预设的阈值，将相关度大于的用户归为一类，并对所得类别进行由大到小的排序，根据预设的阈值，将元素个数大于的类进行再归类，所用方法与上述一样，由此归纳出公变用户每日的特征曲线，再对这些特征曲线进行相关性度量，选取相关度大于的归为一类，最终得到公变用户全年的负荷特征曲线，同理，也可以得到专变用户以及专线（调度）用户全年的负荷特征曲线。

主权项

1.一种电网负荷特征曲线分析方法，其特征在于：所述的方法包括如下步骤：（1）收集电网用户用电信息采集系统及调度系统中监测用户的日负荷数据，按照用户类别将其划分为公变用户数据、专变用户数据、专线（调度）用户数据；（2）剔除异常数据；（3）采用数据修复技术将48个采集时点的负荷数据扩充为96个采集时点负荷数据；（4）采用数据平滑技术对数据进行平滑处理；（5）对公变用户数据通过比对每天96个采集时点数据，构建公变用户负荷曲线的相似性函数模型、统计检验以及相关系数判别；（6）选取其中一条为基准，计算余下的各条数据与它的相关系数并设定一个阈值，将相关系数大于阈值的归为一类；（7）采用类似的方法重复步骤（6），将全部数据进行归类；（8）对于所有的类，按照类的大小顺序进行排序，并设定类的阈值，选取高于阈值的类进行数据平滑处理；（9）对于高于类的阈值的类特征曲线，重复步骤（6）的方法进行归类，得到公变用户每日的特征曲线；（10）针对公变用户每日的特征曲线进行分析，选取某一天的特征曲线为基准，计算余下的特征曲线与它的相关系数，取相关系数大于阈值的归为一类，重复上述步骤直至归类结束；（11）剔除不符合日特征曲线的数据，得到公变用户全年的负荷特征曲线；（12）对于专变用户、专线（调度）用户采用同样的方法进行分析，重复步骤（5）~（11），得到专变用户、专线（调度）用户全年的负荷特征曲线；（13）建立数学模型，运用Fourier变换将满足一定条件的某个函数表示成三角函数或者它们的积分的线性组合，得到全年负荷特征曲线的函数表达式，表达用户用电的波动性。