一种基于交互式多模型算法的电力负荷建模方法

摘要

本发明公开了一种基于交互式多模型算法的电力负荷建模方法，包括将第一级模型集中每个模型在k-1时刻的状态变量、状态协方差矩阵进行模型的状态变量与协方差矩阵交互，获得交互后的模型的状态变量以及模型的协方差矩阵；分别将各个模型对应的状态变量和协方差矩阵输入各自的扩展卡尔曼滤波器进行模型的状态估计，得到模型估计的k时刻的状态变量以及模型的协方差矩阵；利用模型状态估计过程的似然函数值及信息协方差矩阵计算模型的权重，对各个子模型的权重加权求和得到对应的模型的参数；模型的权重用于下一时刻的状态交互以及当前时刻的模型功率输出融合。负荷建模过程是递推实现的，协方差矩阵不需要存储，节省了存储空间。

主权项

一种基于交互式多模型算法的电力负荷建模方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一：确定电力负荷模型集中的模型的结构为SLM模型；步骤二：设定两级模型集，第一级模型集的模型所包含的模型数比较少用来表征负荷成分，每个模型分配一个权重，第一级模型集的每个模型对应于第二级模型集中的一个子模型集，第二级的模型集用来调整第一级的模型：设定一个阈值，如果第一级模型集的模型的误差小于阈值，则保持模型不变，如果模型的误差在一定时间内大于阈值，则利用第二级模型集中的子模型集对对应的第一级模型进行调整；步骤三：将第一级模型集中每个模型在k‑1时刻的状态变量、状态协方差矩阵进行交互运算，获得交互后的各个模型的状态变量以及模型的协方差矩阵；步骤四：分别将各个模型对应的状态变量和协方差矩阵输入各自的扩展卡尔曼滤波器进行模型的状态估计，得到模型估计的k时刻的状态变量以及模型的协方差矩阵；步骤五：利用步骤四中模型状态估计过程的似然函数值及信息协方差矩阵计算第一级模型集中的各个模型的权重；步骤六：用模型估计的状态变量计算模型的功率，并通过各个模型的权重值计算各个模型的功率加权的和作为模型集的综合输出，模型的权重用于下一时刻的状态交互以及当前时刻的模型功率输出融合。