[发明专利]基于用户行为学的家庭日负荷曲线精细预测方法

摘要

本发明涉及一种基于用户行为学的家庭日负荷曲线精细预测方法，包括：1、根据居民时间使用调查报告，计算得到居民状态转移概率矩阵以及不同家庭活动开始和其持续时长的概率矩阵；2、通过蒙特卡罗法和居民状态转移概率矩阵得到第k个单位时间步长内家庭总成员的状态；3、根据第k个单位时间步长内家庭总成员的状态，通过联合分布的序贯抽样方法计算电器的负荷曲线；4、按照单位时间步长递增循环步骤2、3，直到得到一日内的所有被动电器、空调和电灯的负荷曲线；5、将一日内的所有电器的日负荷曲线叠加，得到单户家庭的日负荷曲线。与现有技术相比，本发明实现了对不同条件下的居民日负荷曲线的精细预测，具有结果准确、可靠等优点。

主权项

一种基于用户行为学的家庭日负荷曲线精细预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据居民时间使用调查报告，计算得到每个单位时间步长的居民状态转移概率矩阵以及不同家庭活动开始和其持续时长的概率矩阵；S2、通过蒙特卡罗法和居民状态转移概率矩阵得到第k个单位时间步长内家庭总成员的状态；S3、根据第k个单位时间步长内家庭总成员的状态计算电器的负荷曲线，若在家的成员都为睡觉状态，则计算空调在第k个单位时间步长的负荷曲线；若至少有一个成员处于在家活跃状态，则通过联合分布的序贯抽样方法分别确定第k个单位时间步长开始的家庭活动和其持续时长，计算电灯、空调和该家庭活动对应的被动电器的负荷曲线；S4、按照单位时间步长递增循环步骤S2、S3，直到得到一日内的所有被动电器、空调和电灯的负荷曲线；S5、将一日内的所有被动电器、空调、电灯的负荷曲线叠加后，再叠加制冷设备功率、热水器保温功率、附加功率的日负荷曲线，得到单户家庭的日负荷曲线。