发明名称 一种基于相关性分析和气象因子聚类的调温负荷定量方法
摘要 本发明公开了一种基于相关性分析和气象因子聚类的调温负荷定量方法,本发明通过日最大负荷与气象因子的相关性分析得到调温负荷的气象因子。得到气象因子后,基于气象因子聚类的日最大负荷数据子集的方差变化,确定调温负荷和基准负荷的气象因子区间。分别确定各调温负荷和基准负荷的气象因子区间后,得到对应的调温负荷日和基准负荷日,进一步得到其分别对应的负荷统计情况,通过基准负荷日中各负荷统计数值的平均得到基准日负荷曲线,调温负荷日的日负荷数据与基准日负荷曲线作差即得到当日的调温负荷曲线。在各日调温负荷曲线基础上,通过数据处理得到夏季降温负荷和冬季取暖负荷的日、周、月、季、年等时间区间上的数值情况。
申请公布号 CN105761163A 申请公布日期 2016.07.13
申请号 CN201610095077.0 申请日期 2016.02.22
申请人 国家电网公司;国网河北省电力公司邯郸供电分公司;华北电力大学(保定) 发明人 李振伟;赵树军;孟明;陈世超;单保涛;郝鹏飞
分类号 G06Q50/06(2012.01)I 主分类号 G06Q50/06(2012.01)I
代理机构 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 代理人 张明月
主权项 一种基于相关性分析和气象因子聚类的调温负荷定量方法,其特征在于:包括如下步骤:1)收集与整理计算过程中需要的各日负荷数据与气象数据,负荷数据是以一定的时间间隔统计得到的数值,气象数据包括下述各气象因子:日最高气温、日最低气温、日平均气温、日气温差、日风力大小、日降雨量、日湿度变化,并将周六、周日、节假日的负荷数据和气象数据与普通日期的负荷数据与气象数据分开;2)分别根据周六、周日、节假日的负荷数据和气象数据进行相关性分析,确定气象因子,以及根据普通日期的负荷数据和气象数据进行相关性分析,确定气象因子,均包括:(1)通过斯皮尔曼相关系数法或皮尔逊相关系数法或肯德尔相关系数法获得不同的相关系数;(2)对相关性分析得到的相关系数取绝对值,其中绝对值最大的相关系数所对应的每一天的气象数据中的一个因子即为气象因子;3)将负荷数据重新按照各气象因子进行聚类,即将相同数值的气象因子归为一类,得到各气象因子数值对应的日最大负荷数据子集,计算出每个日最大负荷数据子集的方差,日最大负荷数据子集的方差由小变大的两个过渡点对应为降温负荷和取暖负荷的临界气象因子;4)基于调温负荷的临界气象因子,确定降温负荷、取暖负荷和基准负荷的气象因子区间,降温负荷的临界气象因子和取暖负荷的临界气象因子之间的气象因子,即为基准负荷的气象因子区间,降温负荷的临界气象因子以上的气象因子,即为降温负荷的气象因子区间,取暖负荷的临界气象因子以下的气象因子,即为取暖负荷的气象因子区间;5)确定调温负荷曲线,在各气象因子区间上,得到对应的调温负荷日和基准负荷日,进一步得到调温负荷日和基准负荷日分别对应的日最大负荷数据,通过基准负荷日中每一日不同时间的负荷数据的平均值得到基准日负荷曲线,由调温负荷日的日负荷数据得到调温负荷日的日负荷曲线,将调温负荷日的日负荷曲线与基准日负荷曲线作差即得到当日的调温负荷曲线,通过各日的调温负荷曲线得到年或月最大调温负荷数据。
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