基于樣條與核密度函數(shù)的不良負(fù)荷數(shù)據(jù)辨識(shí)方法研究.pdf

1、負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)指的是測(cè)量?jī)x表在一定的時(shí)間間隔內(nèi)在電能發(fā)送端和用戶終端所記錄的電能損耗。負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)是電力系統(tǒng)的“心跳圖”，是進(jìn)行電力系統(tǒng)各種分析與應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。智能電網(wǎng)的兩個(gè)重要特征--在干擾事件下的系統(tǒng)自愈性與用戶側(cè)需求管理的交互性都需要負(fù)荷數(shù)據(jù)，有效的負(fù)荷數(shù)據(jù)對(duì)于智能電網(wǎng)的運(yùn)行與管理具有關(guān)鍵性的支持作用。因此，對(duì)負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)的分析將極大地改善電力系統(tǒng)的日常經(jīng)營管理、系統(tǒng)分析、系統(tǒng)可視化、系統(tǒng)可靠性、電網(wǎng)節(jié)能和規(guī)劃的適用水平。

2、　　 在本文中，運(yùn)用非參數(shù)回歸方法來檢測(cè)不良負(fù)荷數(shù)據(jù)，采用逐點(diǎn)的置信區(qū)間作為不良數(shù)據(jù)的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，并基于相似日負(fù)荷曲線聚類對(duì)不良數(shù)據(jù)進(jìn)行矯正。本文的主要內(nèi)容如下：
　　 針對(duì)文獻(xiàn)B樣條辨識(shí)方法在處理大規(guī)模負(fù)荷數(shù)據(jù)時(shí)效率低的現(xiàn)象，提出了基于端點(diǎn)和局部極值點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)向量形成策略，以一部分特征點(diǎn)代替整體的負(fù)荷數(shù)據(jù)點(diǎn)來構(gòu)造節(jié)點(diǎn)向量，在不影響辨識(shí)效果的前提下降低數(shù)據(jù)的規(guī)模。同時(shí)，在樣條辨識(shí)方法中引入了多平滑參數(shù)，通過權(quán)衡擬合度與平滑度的關(guān)系

3、，提高樣條函數(shù)對(duì)于波動(dòng)幅度較小的不良數(shù)據(jù)的靈敏度。
　　 針對(duì)目前核密度辨識(shí)方法在曲線首端出現(xiàn)的擾動(dòng)現(xiàn)象，基于自適應(yīng)原理提出了改進(jìn)的非參數(shù)核回歸辨識(shí)方法。即在固定窗寬的基礎(chǔ)上引入局部窗寬參數(shù)，通過局部窗寬的控制作用，改善在負(fù)荷曲線首端出現(xiàn)的誤辨識(shí)現(xiàn)象。
　　 上述改進(jìn)方法的自適應(yīng)性強(qiáng)、穩(wěn)定性好、受誤差要求及數(shù)據(jù)分布的影響較低，可以通過改變相應(yīng)參數(shù)對(duì)不良負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地檢測(cè)和定位。實(shí)際算例表明，計(jì)算的速度和精度得到了有效