申请/专利权人：山东大学;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;中国电力科学研究院有限公司

申请日：2022-03-30

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114677019B

主分类号：G06Q10/063

分类号：G06Q10/063;G06F17/18;G06F17/16;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.07.15#实质审查的生效;2022.06.28#公开

摘要：本发明提供了一种基于随机源矩阵和层次分析的用电特征辨识方法及系统，根据获取的有功负荷数据和气象因素数据，得到增广数据源矩阵；通过移动窗口，从增广数据源矩阵中选取子矩阵；根据子矩阵，得到第一目标层的因素，以第一目标层因素为准侧，得到第二目标层的各个因素的两两比较判断矩阵；根据两两比较判断矩阵，得到第二目标层的各个因素相对于总目标的权重，根据第二目标层的各个因素作为准则时的第三目标层的排序权向量，构建排序权矩阵，根据排序权矩阵，得到第三目标层各个因素相对于总目标的权重；根据第三目标层各个因素对于总目标的权重，得到有功负荷数据的分析结果；本发明实现了基于多个气象因素的更准确用电行为分析。

主权项：1.一种基于随机源矩阵和层次分析的用电特征辨识方法，其特征在于：包括以下过程：获取待分析地区的有功负荷数据和气象因素数据；根据有功负荷数据构建基本状态矩阵，根据气象因素数据构建影响因素矩阵，根据基本状态矩阵和影响因素矩阵，得到增广数据源矩阵；根据多个单一气象因素计算出耦合气象指标，利用有功负荷数据作为基本状态矩阵数据，利用单一气象指标和耦合气象指标数据作为影响因素矩阵数据，形成增广数据源矩阵；按照相同的采样时间节点，将有功负荷数据和温度、湿度基本气象因素数据计算得来的单一气象指标和耦合气象指标数据纵向罗列得到增广数据源矩阵；增广数据源矩阵分为两大部分：基本状态矩阵以及影响因素矩阵；基本状态矩阵由电网量测端得到，影响因素矩阵根据多个单一气象因素指标以及计算得到的耦合因素指标数据得到；影响因素矩阵同样是以时间点为列数，以单一气象因素指标和耦合气象指标数据代表行数；通过移动窗口，从增广数据源矩阵中选取子矩阵；根据子矩阵，通过对子矩阵进行平均谱半径或气象因素与电力有功负荷量之间的皮尔森相关系数求解，得到第一目标层的因素，以第一目标层因素为准则，得到第二目标层的各个因素的两两比较判断矩阵；第二目标层的因素为单一气象指标和耦合气象指标；耦合气象指标包括：舒适度指数、实感温度和温湿指数；结合随机矩阵理论和皮尔森系数理论，改善层次分析法中主观性较强的局限，建立气象因素指标的递阶层次结构，确定上下层次之间元素的隶属关系，假定上一层次在元素C作为准则，对下一层次的多个元素有支配关系，在准则之下按照他们相对重要性赋予多个相应权重；根据平均谱半径及皮尔森系数的大小给定两两元素比较时重要性的相对大小，并采用1-9的比例进行标度给定，构成两两判断比较矩阵；根据两两比较判断矩阵，得到第二目标层的各个因素相对于总目标的权重，根据第二目标层的各个因素作为准则时的第三目标层的排序权向量，构建排序权矩阵，根据排序权矩阵，得到第三目标层各个因素相对于总目标的权重；根据第三目标层各个因素对于总目标的权重，得到有功负荷数据的分析结果；第一目标层的因素包括子矩阵的特征值状态或子矩阵中气象因素与有功数据量的相关程度，即平均谱半径和皮尔森相关系数；第二目标层的因素在第一目标层中因素的基础上分别按照单一气象因素和耦合气象因素细化，包括单一气象指标矩阵特征值分布和耦合气象指标矩阵特征值分布或单一气象指标矩阵相关程度和耦合气象指标矩阵相关程度；第三目标层的因素在第二目标层中因素的基础上，对单一气象因素分别按照温度、光照、湿度、风速细化，对耦合气象因素分别按照人体舒适度、实感温度、温湿指数细化；所述以第一目标层因素为准则，得到第二目标层的各个因素的两两比较判断矩阵，包括：第一目标层的因素为平均谱半径时，计算子矩阵中单一气象指标矩阵和耦合气象指标矩阵的平均谱半径，根据平均谱半径的大小，构建两两判断比较矩阵；第一目标层的因素为皮尔森相关系数时，计算子矩阵内单一气象数据与电力有功负荷量数据的皮尔森相关系数以及子矩阵内耦合气象数据与电力有功负荷量数据的皮尔森相关系数，根据皮尔森相关系数构建两两比较判断矩阵。

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