[发明专利]电网需求侧可调度容量预测方法及电力调度方法

摘要

本发明公开了一种电网需求侧可调度容量预测方法，属于智能电网与计算机数据挖掘相交叉的技术领域。本发明充分考虑了对需求侧可调度容量会产生影响的用户基本情况、用户中断能力、用户中断意愿这三方面信息，并进一步从中选出最重要的影响因素，对所选出的影响因素采用评分的方式进行量化，并结合神经网络构建需求侧可调度容量预测模型。本发明还公开了一种采用上述预测方法的电力调度方法。相比现有技术，本发明方法具有更高的预测精度和预测准确度，可为电网调度、电价设定、电网可靠性分析等应用提供强有力的数据支持。

主权项

一种电网需求侧可调度容量预测方法，其特征在于，包括训练阶段和预测阶段，所述训练阶段具体如下：选取一系列典型用户，以单个用户的影响因素信息量化数据和历史可调度容量的标幺值作为一个数据样本，得到训练样本集；以影响因素信息量化数据作为输入，以历史可调度容量的标幺值作为输出，利用所述训练样本集对神经网络进行训练，训练完成后即得到可调度容量预测模型；其中，用户的影响因素信息量化数据是通过对用户的影响因素信息进行量化处理得到，所述影响因素信息至少包括以下三方面信息：用户基本情况信息、用户中断能力信息、用户中断意愿信息；用户的历史可调度容量的标幺值按照下式得到：$k_i=\frac{P_{ik}}{P_i}$式中，k_i表示第i个用户的历史可调度容量的标幺值，P_ik表示i个用户的历史可调度容，量，P_i表示第i个用户的历史负荷最大容量，i＝1,2,…,N，N为训练阶段所选取典型用户的总数；所述预测阶段具体如下：以待预测用户的影响因素信息量化数据作为可调度容量预测模型的输入，得到可调度容量预测模型的输出；然后用可调度容量预测模型的输出乘以该用户的历史负荷最大容量，即得到该用户的可调度容量预测值。