前言

隨著我國電力行業的快速發展，電力用戶負荷模式識別系統的研究和設計也成為了重點工作，所以，進一步研究電力用戶負荷模式識別系統的關鍵點也是極為重要的。

1、電力用戶負荷特性概述

1.1負荷特性

電力負荷從電力系統的電源吸取的有功功率和無功功率隨負荷端點的電壓及系統頻率變化而改變的規律。

電力負荷是電力系統的重要組成部分，它作為電能的消耗者對電力系統的分析、設計與控制有著重要影響幾十年來，人們提出了大量的負荷模型，包括靜態負荷模型、機理動態負荷模型、非機理動態負荷模型。同時，也不斷積累了不少實測參數。建立一個負荷特性數據庫，能夠很方便地對歷史數據進行各種查詢以及調用，便于從一個整體、長期的范圍來對負荷特性進行比較、分析、綜合和應用。

1.2特性分類

負荷功率隨負荷點端電壓變動而變化的規律，稱為負荷的電壓特性;負荷功率隨電力系統頻率改變而變化的規律，稱為負荷的頻率特性;負荷功率隨時間變化的規律，稱負荷的時間特性。但一般習慣上把負荷的時間特性稱為負荷曲線(有日負荷曲線、年負荷曲線等)而把負荷的電壓特性和負荷的頻率特性統稱為負荷特性。

1.3模擬方法

在電力系統的分析計算中，模擬負荷特性的方法一般有以下4種。

①用恒定阻抗(或恒定功率、恒定電流)模擬負荷。這是最粗略的模擬方法，因而只適合某些近似計算。但因為這種方法比較簡單，所以應用較為廣泛。

②用負荷的靜態特性模擬負荷。這種方法比用恒定阻抗(或恒定功率、恒定電流)模擬負荷要精確一些。它實質上是恒定阻抗、恒定電流、恒定功率3種簡單形態按一定比例的組合。一般在動態穩定和潮流計算中可以采用這種模擬方法。

③考慮感應電動機機械暫態過程的典型綜合負荷動態特性的負荷模型。因為感應電動機(見異步電動機)是電力系統負荷的主要成分，因此在暫態穩定計算中，往往采用這種負荷模型考慮感應電動機在暫態過程中其滑差變化對穩態等值電路阻抗值的影響。

④考慮感應電動機機電暫態過程的典型綜合負荷動態特性的負荷模型。這是比較精確的負荷模型。它既考慮感應電動機的機械暫態過程，又考慮電動機的電磁暫態過程。

2、負荷預測的基本原理

①可知性原理。即預測對象的發展趨勢和狀況可以被人們知道，客觀世界是可以被認知的，不但可以知道其過去和現在，而且可以通過總結它的過去和現在來推測未來。②可能性原理。由于事物的發展是多種因素導致的，所以事物發展會有多種可能。對某一指標進行預測，往往需要按照發展變化的規律，進行多方案預測。③連續性原理。強調事物總是從過去發展到現在，有現在發展到未來，而在這個發展過程中某些原有的特征或趨勢將會延續下去。④相似性原理。預測對象現在的發展過程和狀況可能和其它事物過去的某一階段類似，這時人們可以根據后一事物的已知狀況，來對預測對象未來發展進行預測。⑤反饋性原理。反饋就是把輸出返回到輸入端，在調節輸出結果。運用反饋性原理是為了提高預測的準確性。當預測結果就與實踐中實際值存在偏差時，首先分析偏差產生的原因，然后根據查明的原因適當改變輸入數據，是預測結果更好。⑥系統性原理。此原理認為預測對象是一個完整的系統，其本身有內在的系統，而它與外界聯系有形成了外在系統。系統性原理強調系統整體最佳，系統整體最佳才稱得上高水平的預測。

負荷預測可按周期、社會用電情況，負荷特性、地理位置等多種方式進行分類。其中按周期分類是最普遍的一種預測方式，預測的周期可以分為:長期預測。時間一般為一年以上，甚至幾十年，預測的基木單位是年，主要用于為電源電網規劃提供決策依據。中期預測。一月以上，預測的基本時間單位是月，主要為檢修，水庫調度、期貨交易，燃料計劃提供決策依據。節假日預測。一般情況下需要提前1-15天預測節假日期間的用電負荷負荷，需要根據節假日的特點以及國家相關政策進行。短期預測。預測時間為1天-1周，預測的基本時間單位是小時或半小時，主要為現貨交易(預調度計劃)提供決策依據。超短期預測。預測時間5分鐘-60分鐘，預測的基本時間單位是5分鐘，主要為實時調度、實時電價預測提供決策依據。

負荷預測對于電力系統的發展規劃，安全經濟調度，起到極為重要的作用。高質量的對于有利于合理安排發電計劃，機組檢修，減少熱備用，從而提高電力系統運行的經濟型，節約能源。要得到高質量的負荷預測結果需要按照正確的步驟，并根據預測負荷的特點采用合理的方法進行

3、電力用戶負荷模式識別系統設計

針對負蘅模式提取工作的步驟和流程，從以下四個方磁對電力黑戶負荷模式識別系統的功能結構進行分析。

3.1在負荷數據方面，系統應具備數據獲取、數據存儲和數據訪問的功能。系統可以獲取數據(讀入數據)可以保存已訓練好的樣本歷史負荷模式數據和規則，還可以存儲以沒有的新的負旖模式信息;使用人員通過該系統還可以查詢需要了解的用戶(或行業)的負荷模式信息。

3.2在數據預處理方面，由于通過自動抄表系統獲取的用戶負荷數據，在傳輸過程中難免會受網絡等問題的影#囊，使數據有遺失值秘異常點。因此，系統應具備數據清理功能，對失真數據進行辨別從而使提取的典型曲線更具代表性，更有說服力，使得挖掘信息更可信。由于用戶的原始負荷行業性質的不同，用電量數據值的大小可能相差懸殊，在聚類過程中負荷值較小的數據可能會受到數據較大值的影響甚至會被湮沒，從而使本身應有的作用得不到體現。為了保證各用戶的負荷數據在數據集中有相同的地位，就勢必要對用戶的負荷數據進行標準化處理，因此系統需要具備數據標準化的功能。

3.3從典型負荷模式的提取與存儲方蔥分析，系統利耀聚類算法提取電力用戶的負荷模式，得到用戶(或行業)的典型負荷代表曲線，為了使用戶充分了解負荷模式信息，系統可以讓用戶自行選擇聚類算法，設置聚類參數，通過比較各種方法所獲取的負荷模式，來選擇最典型、最具代表性的負荷模式，并且可以將提敬的負荷模式按照一定的順序保存起來，便于使用時隨時調用。

3.4從可視化方面分析，為了便于使用者對聚類結果一目了然，需要將負荷曲線的聚類結果顯示給使用人員，因此系統應具備良好的可視化功能。綜合以上罌個方蘧的分橇，將電力用戶負荷模式識別系統分為四個功能模塊，即負荷數據獲取模塊、負荷數據預處理模塊、負荷模式提取模塊、負荷模式存儲與識別模塊。

4、結束語

綜上所述，只有明確了電力用戶負荷模式識別系統的要求和設計的方法，才能夠提高設計的質量。本文總結電力用戶負荷模式識別系統的設計，明確了設計的要點，可供今后參考。

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