一种电力系统负荷均衡控制方法及电力系统

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1.一种电力系统负荷均衡控制方法，其特征在于，包括如下步骤：获取当前时刻下对电力系统的负荷造成影响的相关参数，对所述相关参数进行指标化处理，得到负荷影响特征；获取用户的历史用电数据，对所述历史用电数据进行分解处理，得到历史用电季节性指数、历史用电波动率和历史用电周期性特征；利用所述负荷影响特征和所述历史用电季节性指数，结合支持向量回归模型，预测得到未来时刻下的用电季节性指数，利用所述历史用电周期性特征，结合长短期记忆神经网络模型，预测得到未来时刻下的用电周期性特征，计算未来时刻下的用电季节性指数和未来时刻下的用电周期性特征的乘积作为未来时刻下用户的负荷预测值；根据所述历史用电波动率，结合隶属度函数，计算得到未来时刻下用户的电力调控值；获取用户的用电目标值，当所述用电目标值大于所述负荷预测值与所述电力调控值之和时，对所述用电目标值进行电荷增量调节；其中，所述获取当前时刻下对电力系统的负荷造成影响的相关参数，对所述相关参数进行指标化处理，得到负荷影响特征，包括：获取当前时刻下对电力系统的负荷造成影响的相关参数并进行数据清洗处理；其中，所述相关参数包括：当前时刻下电力系统所处环境的气温信息、风速信息、湿度信息、云量信息、气压信息和极端天气事件信息、当前时刻所属的日期类型信息、星期信息和季节信息、当前时刻下使用电力系统的用户类型信息和用户发展状况信息；其中，所述日期类型信息用于表征当前时刻所属的日期的假期类型或者工作日类型，所述用户类型信息用于表征当前时刻下使用电力系统的用户的行业类型；对所述气温信息、所述风速信息和所述湿度信息进行指标化处理，得到第一负荷影响特征，所述第一负荷影响特征满足如下公式：
；其中，为第一负荷影响特征，其用于表征气温信息、风速信息和湿度信息对电力系统的负荷的影响程度；t为气温信息，v为风速信息，h为湿度信息；/>、/>和/>分别为气温信息、风速信息和湿度信息的权重，k为湿度影响因子，/>；b表示调节常数；对所述云量信息和所述气压信息进行指标化处理，得到第二负荷影响特征，所述第二负荷影响特征满足如下公式：
；其中，为第二负荷影响特征，其用于表征云量信息和气压信息对电力系统的负荷的影响程度，/>为云量信息，P为气压信息；/>、/>、/>和/>分别为晴天、少云、多云和阴天对电力系统的负荷的影响因子；/>、/>、/>、/>分别为晴天、少云、多云和阴天转换为雨的概率与雨对电力系统的负荷的影响因子的乘积；对所述极端天气事件信息进行指标化处理，得到第三负荷影响特征，所述第三负荷影响特征满足如下公式：
；其中，为第三负荷影响特征，其用于表征极端天气事件信息对电力系统的负荷的影响程度；/>为极端天气事件信息，/>为正常天气情况，/>，/>为其他极端天气情况，/>分别为其他极端天气情况/>对电力系统的负荷的影响因子；对所述日期类型信息、所述星期信息和所述季节信息进行指标化处理，得到第四负荷影响特征，所述第四负荷影响特征满足如下公式：
；其中，是第四负荷影响特征，其用于表征星期信息、日期类型信息和季节信息对电力系统的负荷的影响程度；w为星期信息对电力系统的负荷的影响因子，R为日期类型信息对电力系统的负荷的影响因子，Q为季节信息对电力系统的负荷的影响因子，/>为电力系统所处地区对日期类型信息、星期信息和季节信息的影响常数；对所述用户类型信息和所述用户发展状况信息进行指标化处理，得到第五负荷影响特征，所述第五负荷影响特征满足如下公式：
<其中，为第五负荷影响特征，其用于表征用户类型信息和用户发展状况信息对电力系统的负荷的影响程度；c为用户类型信息，d为用户发展状况信息，/>为电力系统所处地区对用户类型信息的影响常数；将所述第一负荷影响特征、所述第二负荷影响特征、所述第三负荷影响特征、所述第四负荷影响特征和所述第五负荷影响特征作为负荷影响特征。