供电分区场景下基于数据驱动的负荷密度综合评估及预测方法

为满足配电网供电分区和网格化规划需求,提出一种基于数据驱动的负荷密度综合评估及中长期精细化预测方法,通过改进Agglomerative算法,实现了相似单元的聚类.所提方法可有效提取出各类负荷密度的典型特征,进而降低系统对数据样本的要求,为后续各类负荷的分类精细化预测提供支持.首先,基于数据思维,通过核密度估计方法对网格内地块样本进行负荷密度特征提取;其次,采用(E)熵权法对各类负荷密度的特征值进行赋权,实现各供电单元不同类型负荷密度的评估,并进一步对供电单元和供电网格的综合负荷密度水平进行计算;最后,通过供电单元聚类,采用最小二乘法对负荷密度S型增长曲线的参数进行分类求解,实现供电单元各类负荷密度的中长期预测.在算例部分,进行了详细分析,结合工程实例验证了该方法的可行性.