【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力，尤其涉及一种基于迁移学习的基线负荷估计方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、随着我国双碳目标的持续开展，新能源发电机组在电力系统电源侧的比例不断增加，在提升了电力系统经济效益和环境效益的同时，也显著增加了电力系统电源侧的不确定性。传统“源随荷动”的调度策略因此难以为继。为了解决这一问题，需要执行“源荷联动”的运行策略，在负荷侧开展需求响应计划，从源荷两方面着手，保证电力系统的功率平衡。在需求响应计划执行过程中，需要进行需求响应用户基线负荷估计。即估计用户在未参与需求响应时，其本应消耗的负荷。基线负荷是获取用户参与需求响应后获得的负荷削减量，进而对用户进行合理的经济补偿的基础。
2、相关技术中，通常基于已经执行需求响应计划的区域采集的温湿度数据和电价数据等，训练得到的基线负荷估计模型对开始执行需求响应计划的区域进行基线负荷估计。
3、但上述相关技术中，由于已经执行需求响应计划的区域和开始执行需求响应计划的区域的温湿度数据和电价数据存在差异，所以直接基于上述训练得到的基线负荷估计模型对开始执行需求...
【技术保护点】
1.一种基于迁移学习的基线负荷估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于迁移学习的基线负荷估计方法，其特征在于，所述第一训练基线负荷估计影响特征包括所述源区域在训练目标时段和所述训练目标时段的训练相邻时段内的训练基线负荷估计影响特征，所述训练目标时段为用户执行需求响应的时段，所述训练相邻时段为用户未执行需求响应的时段；
3.根据权利要求2所述的基于迁移学习的基线负荷估计方法，其特征在于，所述基于所述第一训练基线负荷估计数据和所述源区域在所述训练相邻时段内的负荷标记数据，确定所述第一基线负荷估计模型对应的第一权重，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于迁移学习的基线负荷估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于迁移学习的基线负荷估计方法，其特征在于，所述第一训练基线负荷估计影响特征包括所述源区域在训练目标时段和所述训练目标时段的训练相邻时段内的训练基线负荷估计影响特征，所述训练目标时段为用户执行需求响应的时段，所述训练相邻时段为用户未执行需求响应的时段；
3.根据权利要求2所述的基于迁移学习的基线负荷估计方法，其特征在于，所述基于所述第一训练基线负荷估计数据和所述源区域在所述训练相邻时段内的负荷标记数据，确定所述第一基线负荷估计模型对应的第一权重，包括：
4.根据权利要求1所述的基于迁移学习的基线负荷估计方法，其特征在于，所述第二训练基线负荷估计影响特征包括所述目标区域在训练目标时段和所述训练目标时段的训练相邻时段内的训练基线负荷估计影响特征；
5.根据权利要求4所述的基于迁移...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢旭，苑吉河，方钦，徐曦，周洪宇，王飞，马远啸，甄钊，王玉庆，
申请(专利权)人：国网重庆市电力公司市南供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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