[发明专利]一种基于高斯混合算法的配电网用电时序解构方法有效

专利信息
申请号: 201910472368.0 申请日: 2019-05-31
公开(公告)号: CN110287544B 公开(公告)日: 2023-07-04
发明(设计)人: 田英杰;吴力波;周阳;马戎;施政昱;陈伟;苏运;郭乃网;瞿海妮;张琪祁;时志雄;宋岩;庞天宇;沈泉江 申请(专利权)人: 国网上海市电力公司;复旦大学
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06F17/15;G06F17/16;G06Q50/06;G06F119/12;G06F113/04
代理公司: 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 代理人: 赵继明
地址: 200002 上海市浦东新区*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明涉及一种基于高斯混合算法的配电网用电时序解构方法,该解构方法包括以下分步骤:步骤1:将配电网中每个用电器的分项电量数据分为训练集和测试集;步骤2:针对训练集应用隐马尔科夫模型进行训练,获取最优参数解;步骤3:结合最优参数解和总用电量数据构建总模型,利用总模型求出测试集上每个时刻总电量观测数据对应的状态,并将总状态分解到各个分项用电器所对应的状态上;步骤4:根据步骤2中训练得到的每个用电器的分项模型预测每个用电器在测试时间内的先验期望值;步骤5:利用先验期望值对总电量观测数据进行对比修订并得出最终解构结果。与现有技术相比,本发明具有解构速度快,精确度高等优点。
搜索关键词: 一种 基于 混合 算法 配电网 用电 时序 解构 方法
【主权项】:
1.一种基于高斯混合算法的配电网用电时序解构方法,其特征在于,该解构方法包括以下分步骤:步骤1:将配电网中每个用电器的分项电量数据分为训练集和测试集;步骤2:针对训练集应用隐马尔科夫模型进行训练,获取最优参数解;步骤3:结合最优参数解和总用电量数据构建总模型,利用总模型求出测试集上每个时刻总电量观测数据对应的状态,并将总状态分解到各个分项用电器所对应的状态上;步骤4:根据步骤2中训练得到的每个用电器的分项模型预测每个用电器在测试时间内的先验期望值;步骤5:利用先验期望值对总电量观测数据进行对比修订并得出最终解构结果。
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