申请/专利权人：国网上海市电力公司;南京工程学院

申请日：2020-11-23

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN112257964B

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06F16/215;G06F16/28;G06Q50/06;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.02.09#实质审查的生效;2021.01.22#公开

摘要：本发明公开了一种负荷密集型城市智慧园区需求聚合建模方法，通过对智慧园区内能源管理平台的数据库结构和数据来源形式入手，提出了原始数据的集成和选择方法，提取了需要挖掘和处理的用能数据集合；在此基础上，提出了负荷密集型城市智慧园区需求聚合原始数据处理方法，对负荷密集型城市智慧园区用能数据进行处理，通过对不良来源数据进行处理、辨识和修正，提高了数据的利用效率；然后运用模糊聚类技术挖掘负荷密集型城市智慧园区需求数据的用能特征，建立起负荷密集型城市智慧园区需求聚合模型。通过将需求聚合建模的结果运用于园区能源优化调度，能够实现负荷密集型城市智慧园区多类用户的负荷优化运行，进而提升智慧园区整体能效。

主权项：1.一种负荷密集型城市智慧园区需求聚合建模方法，其特征在于：所述建模方法的步骤如下：1输入样本数据矩阵X，设负荷分析日的n个样本集为：X＝[X1,X2,···,Xn]，每个样本Xj有m个特性指标，即样本Xj可以表示为Xj＝[Xj1,Xj2,···,Xjm],j＝1,2,···,n；样本数据矩阵X采用的源数据包括园区内的用能信息数据、用户详情以及与之相关的业务数据；2数据的规格化，对样本数据的处理采用下式进行：x'jk＝xjk-xkminxkmax-xkmin1式4中，xjk为第j个样本的第k数据；xkmax与xkmin分别为相应分量的最大与最小值；x'jk为规格化后的数据；3建立模糊相似关系矩阵R，模糊相似关系矩阵R＝{rij}，并采用绝对值指数法确定rij，公式为： 式5中，x′ik为第i个样本规格化后的数据；x'jk为第j个样本规格化后的数据；4建立模糊等价距阵R′，得到模糊相似关系矩阵R之后，用平方自合成法来构造R的传递闭包R*R，将模糊相似关系矩阵R改造为模糊等价矩阵R′；当R′＝R时，进入步骤5；当R′≠R时，在步骤4内循环建立模糊等价矩阵R′，直至R′＝R后进入步骤5；5动态聚类求截距阵，选取适当的阈值λ，对模糊等价矩阵R′进行截割；阈值λ的大小直接影响聚类结果，当λ从1降到0时，分类由粗变细逐渐归并，形成一个动态聚类图；最佳λ值的选取，由λ的变化率Ci确定： 式6中，i为λ从高到低的聚合序次数；ni与ni-1分别为第i次和第i-1次聚类的元素个数；λi与λi-1别为i次和i-1次聚类时的置信水平；若Ci＝maxCj，则认为第i次聚类的置信水平λi为最佳阈值。

全文数据：

权利要求：

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