【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网调度，尤其是指基于多维因素的虚拟电厂基线负荷测算方法。
技术介绍
1、在虚拟电厂需求侧管理中，用户侧灵活性资源的响应潜力测算是实现高效调度与优化的关键组成部分。而需求响应作为除供给侧调度资源调节供需平衡外的重要调节手段，从需求侧入手，能够通过调整电价或者激励的形式促使用户改变或调整其用电模式，达到负荷的削减或转移的目的，从而促进电力系统的供需平衡。而基线负荷作为评估用户侧灵活性资源响应能力的基础，是保障需求响应参与双方的公平性，提升需求响应参与双方的满意度的重要支撑数据，基线负荷的测算准确性直接影响到需求响应的执行效果。
2、目前，主要采用平均法来估算基线负荷，但这种方法存在着精度较低的稳压，且往往仅考虑到负荷数据，忽略了实际过程中天气等气象因素对于负荷数据的影响，导致测算结果不准确，无法有效支撑虚拟电厂精细化调度和灵活性资源的优化利用。随着人工智能的发展，逐渐利用深度学习方法代替平均法，进行基线负荷的预测，相对于平均法，深度学习算法虽然能够有效提高基线负荷测算的准确性，但在应用过程中又面临着深度学习模型网...
【技术保护点】
1.基于多维因素的虚拟电厂基线负荷测算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多维因素的虚拟电厂基线负荷测算方法，其特征在于，所述基于历史需求响应信息筛选负荷预测关联因素，并确定每个负荷预测关联因素与负荷需求之间的关联程度，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多维因素的虚拟电厂基线负荷测算方法，其特征在于，所述基于关联程度设置每个负荷预测关联因素的权重系数，根据对应权重系数，构建预测训练数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的基于多维因素的虚拟电厂基线负荷测算方法，其特征在于，所述根据对应权重系数，构建预测训练数据集，
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【技术特征摘要】
1.基于多维因素的虚拟电厂基线负荷测算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多维因素的虚拟电厂基线负荷测算方法，其特征在于，所述基于历史需求响应信息筛选负荷预测关联因素，并确定每个负荷预测关联因素与负荷需求之间的关联程度，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多维因素的虚拟电厂基线负荷测算方法，其特征在于，所述基于关联程度设置每个负荷预测关联因素的权重系数，根据对应权重系数，构建预测训练数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的基于多维因素的虚拟电厂基线负荷测算方法，其特征在于，所述根据对应权重系数，构建预测训练数据集，包括：
5.根据权利要求1所述的基于多维因素的虚拟电厂基线负荷测算方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：公正，姚艳，许家玉，周盛，谢宇哲，李智，秦桑，陈思培，冯怿彬，贺艳华，王璐，杜璇，樊宇，于昕彤，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司宁波供电公司，
类型：发明
国别省市：
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