[发明专利]基于用户实测数据修正的负荷基线预测方法

权利要求书

1.基于用户实测数据修正的负荷基线预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

根据需求响应事件发生时段，选取需求响应事件发生前的历史负荷数据，结合所选取的历史负荷数据拟合初始负荷基线；

根据需求响应事件发生前第M个时段的实际负荷数据和初始负荷基线中所对应时段的基线负荷数据，计算需求响应事件发生前第M个时段的调整因子，对初始负荷基线进行第一次修正；

根据需求响应事件发生前第J个时段的实际负荷数据和第一次修正后负荷基线中对应时段的基线负荷数据，计算需求响应事件发生前第J个时段的调整因子，对初始负荷基线进行第二次修正；其中：M＞J；

根据二次修正后的负荷基线结合需求响应事件的实际数据，进行负荷基线预测；

所述对初始负荷基线进行两次调整的具体方法如下：

计算需求响应事件发生前第3和第4小时的实际负荷的平均值和初始负荷基线中所对应时段的平均用电量的比值，即为第一段调整因子；计算初始负荷基线中需求响应事件前2个小时的平均负荷值，乘以第一段调整因子，得到修正后需求响应事件发生前2个小时的基线负荷值，对初始负荷基线进行第一次调整；

计算需求响应事件发生前2个小时的实际负荷的平均值和第一次调整后的负荷基线中对应时段的平均用电量的比值，即为第二段调整因子；计算初始负荷基线中需求响应事件发生时间段的平均负荷值，乘以第二段调整因子，得到修正后需求响应事件发生时段的基线负荷值，对初始负荷基线进行第二次调整。

2.根据权利要求1所述的基于用户实测数据修正的负荷基线预测方法，其特征在，所述历史负荷数据根据需求响应事件发生时段为工作日和需求响应事件发生时段为周末两种情况分别进行选取。

3.根据权利要求2所述的基于用户实测数据修正的负荷基线预测方法，其特征在，当需求响应事件发生时段为工作日时，排除节假日，从需求响应事件发生前第2日起向前选取10个工作日的负荷数据作为历史负荷数据。

4.根据权利要求3所述的基于用户实测数据修正的负荷基线预测方法，其特征在，当需求响应事件发生时段为周末时，不排除节假日，选取与需求响应事件发生时段最近的5个周末日的负荷数据作为历史负荷数据。

5.根据权利要求4所述的基于用户实测数据修正的负荷基线预测方法，其特征在于，拟合初始负荷基线的方法如下：

对于工作日，利用前10个工作日的历史负荷数据，计算每日每小时平均负荷值，由每日每小时平均负荷值，再计算出10天历史负荷数据对应时间段每小时的负荷平均值，作为工作日的初始基线负荷值，拟合出工作日所对应的初始负荷基线；

对于周末，利用前5个周末日的历史负荷数据，计算出每日每小时平均负荷值，由每日每小时平均负荷值，再计算出5日历史负荷数据对应时间段每小时的负荷平均值，作为周末的初始基线负荷值，拟合出周末所对应的周末初始负荷基线。