[发明专利]一种划分季节属性的电力负荷拆分方法

摘要

本发明涉及一种划分季节属性的电力负荷拆分方法，其特征在于，以逐时气象数据为季节划分依据，确定一套直观的季节属性判定规则对采暖季，过渡季和制冷季进行重新划分，全面地考虑气象参数对负荷的影响，包括温度、相对湿度、风速，以及空气焓值。本发明的优点和积极效果是：避免了传统的度日数法对季节属性的笼统划分，采用了加权的季节属性方法，使得供热、制冷和过渡季的划分更为合理和明确，之后进行负荷拆分的基准更准确；将负荷拆分成基于过渡季平均的基础负荷和由于供热或制冷产生的气象敏感负荷，再分别进行处理和预测，更突出了负荷的不同特性的关系，也容易从复杂的负荷曲线包含成分中找到规律，得到更精确的预测结果。

主权项

1.一种划分季节属性的电力负荷拆分方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、按照目标区域一年内的温度变化，将一年的月份划分为采暖季、制冷季及过渡季，依据人体热舒适指标确认过渡季中有效温度符合人体热舒适指标的时间段，将该时间段定义为完全过渡季，过渡季中除完全过渡季外的时间段为不完全过渡季，为采暖季、制冷季及完全过渡季分别赋予不同的季节属性值，其中：在采暖季，目标区域的空调系统供暖；在制冷季，目标区域的空调系统制冷；第二步、收集历史的采暖季、制冷季及完全过渡季的逐时数据形成训练数据集，逐时数据包括有效温度、空气焓值，含湿量和露点温度，有效温度、空气焓值，含湿量和露点温度为4个输入变量；第三步、拟合决策树，将训练数据集输入拟合后的决策树，训练数据集的4个输入变量作为4个属性值对决策树进行训练；第四步、将不完全过渡季的逐时有效温度、空气焓值，含湿量和露点温度输入第三步训练后的决策树，得到不完全过渡季的逐时供热制冷属性；第五步、将不完全过渡季内每一天的逐时供热制冷属性进行加权平均得到不完全过渡季内每一天的季节属性，将计算得到的季节属性与第一步设置的季节属性值相比较，将不完全过渡季内每一天判断为采暖季或制冷季；第六步、将目标区域的负荷拆分为基础负荷和气象敏感负荷，其中，供暖季和制冷季的基础负荷由已发生的临近的完全过渡季逐时负荷加权平均得到，对于气象敏感负荷，则判断当日季节属性，若为采暖季或制冷季，即用当日负荷减去基础负荷部分，多出部分即为气象敏感负荷。