基于多尺度时序建模与估计的电力负荷数据恢复

作     者：张帅 杨晶显 刘继春 刘俊勇 林华珍 Zhang Shuai;Yang Jingxian;Liu Jichun;Liu Junyong;Lin Huazhen

作者机构：四川大学电气工程学院成都610065 西南财经大学统计学院统计研究中心成都611130 

出 版 物：《电工技术学报》 (Transactions of China Electrotechnical Society)

年 卷 期：2020年第35卷第13期

页      面：2736-2746页

核心收录：

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2018YFB0905200) 

主　　题：电力负荷恢复 负荷统计特性抽取 多尺度时序建模 样条次数 误差衡量指标 

摘      要：针对电力负荷数据缺损及失真问题,从时序数据特性分析及建模与估计的角度给出负荷数据补全与恢复的方法。运用马尔科夫链与序贯蒙特卡洛模拟联合法抽取负荷统计特性;基于电力负荷波动的年、月、周、日的多尺度时序特征分析,建立电力负荷的多尺度时序特征建模。引入B-spline基函数展开法解决负荷模型的非参、变系数问题,并给出负荷模型中关键参数的估计方法。采取误差多指标评判方法确定B-spline节点最优数量与样条最优次数。根据所得负荷恢复模型提出周尺度的电力负荷缺失数据恢复方法,并给出年度等长时段日负荷数据恢复思路。经实际算例验证,该文所提方法准确有效,具备工程应用价值。