[发明专利]一种基于非需求响应因素的基线预测和优化方法

摘要

本发明公开了一种基于非需求响应因素的基线预测和优化方法，其特征是，包括如下步骤：1)确定备选非需求响应因素；2)计算各备选非需求响应因素与负荷的关联度；3)构建特征量矩阵，根据需求相应日构建特征量矩阵；4)计算关联度并确定相似日；5)分别采用相似日加权法、多元线性回归法和RBF神经网络法对基线进行计算；6)采用组合计算模型进行计算得到最终的基线预测值。本发明所达到的有益效果：充分考虑了非需求响应因素对用户负荷特性和基线预测的影响，并通过非需求响应因素挖掘、相似日选择和基线计算等步骤，采用组合计算模型综合加权法、多元线性回归法、RBF神经网络法等负荷预测方法的优点，极大地提高了需求响应基线预测的准确性。

主权项

一种基于非需求响应因素的基线预测和优化方法，其特征是，包括如下步骤：1)确定所需要用的备选非需求响应因素；2)采用灰色关联分析法计算各备选非需求响应因素与负荷的关联度，根据结果选择所需要用的非需求响应因素；3)根据步骤2)得到的非需求响应因素和备选相似日构建特征量矩阵；根据需求响应日构建特征量矩阵；4)计算关联度并确定相似日；5)根据步骤4)中的结果分别采用相似日加权法、多元线性回归法和RBF神经网络法对基线进行计算；6)对步骤5)的结果采用组合计算模型进行计算，得到最终的基线预测值。