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申请/专利权人：山东大学

摘要：本发明提供了一种园区综合能源系统非侵入式负荷分解方法及系统，获取园区综合能源系统的总多能负荷数据以及各用户的用能数据；根据用能数据进行用户集群划分，得到不同用能类型的用户集群；对每个用户集群的多个负荷分别与影响因素进行相关性分析，得到每个用户集群对应的相关性大于预设量的影响因素；针对某个用户集群，根据总多能负荷数据、影响因素数据以及此用户集群对应的负荷分解模型，得到此用户集群对应的多能负荷分解结果；依次进行各个用户集群的多能负荷分解，得到最终的多能负荷分解结果；提高了园区综合能源系统非侵入式负荷分解的精度。

主权项：1.一种园区综合能源系统非侵入式负荷分解方法，其特征在于：包括以下过程：获取园区综合能源系统的总多能负荷数据以及各用户的用能数据，其中，总多能负荷数据为电、气、热、冷多能负荷数据；根据用能数据进行用户集群划分，得到不同用能类型的用户集群；所述用户集群划分，包括：按照用户的用能类型进行划分，将用户划分为电、电热、电热冷、电气热以及电气热冷类型的用户，然后在各个用能类型内对具有相似用能特征的用户进行聚类；在各个用能类型内对具有相似用能特征的用户进行聚类，包括：对不同用户的日负荷曲线进行聚类完成集群划分，最优聚类数目根据肘部法则确定；采用动态时间规整来衡量两个序列之间的相似性，对于两个负荷序列，，定义距离累计矩阵，两个序列中各样本点和之间的距离： ；距离累计矩阵各元素值可按如下公式计算： ； ；则为两负荷序列最佳匹配下的距离，用来衡量两条负荷曲线的相似度，由于多能负荷是多变量时间序列，通过取均值的方式衡量其相似性，公式如下： ；式中：表示两个多能用户的相似度；为用户用能种类数；表示两个多能用户第种负荷曲线的相似度；；对每个用户集群的多能负荷分别与影响因素进行相关性分析，得到每个用户集群对应的相关性大于预设量的影响因素，具体的，采用Spearman相关系数进行每个用户集群的多能负荷间的相关性分析以及影响因素与负荷间的相关性分析，选取多能负荷对应的强相关因素构建模型输入特征；针对每个用户集群，根据此用户集群的用能类型对应的多能负荷数据、多能负荷对应的强相关因素以及此用户集群对应的负荷分解模型，得到此用户集群对应的多能负荷分解结果；依次进行各个用户集群的多能负荷分解，得到最终的多能负荷分解结果；每个用户集群对应一个负荷分解模型，负荷分解模型采用多任务学习MTL结构，每种负荷构成一个子任务，子任务的数量根据用户集群的用能类型确定，其中，多任务学习MTL结构利用软参数共享的方式利用隐含在多个相关任务之间的共性特征；采用卷积神经网络CNN从总多能负荷数据中提取特征信息，采用并行卷积神经网络CNN结构来提取特征，利用三个具有不同尺寸卷积核的卷积层提取不同尺度的特征；将每个卷积层生成的特征张量合并，输入双向门控神经网络BiGRU层学习负荷数据的时序规律，并采用注意力机制模块对负荷分解模型的输入特征赋予不同权重，通过全连接层输出用户集群的多能数据。

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