一种基于稀疏字典学习的电力系统负荷成分辨识方法

本发明公开了一种基于稀疏字典学习的电力系统负荷成分辨识方法。包括：获取各类负荷的标准化历史负荷数据和标准化历史气象数据，建立综合历史负荷数据字典和综合历史气象数据字典；获取待辨识日负荷数据以及各类负荷的待辨识日气象数据，根据综合历史负荷数据字典和综合历史气象数据字典，利用结合气象因素的正交匹配追踪算法对待辨识日负荷数据进行负荷成分辨识，得到负荷成分辨识结果，所述负荷成分辨识结果用于电力系统的负荷预测或者调度。本方法能够将待辨识日的负荷曲线分解为各成分负荷曲线，并计算其各成分占比，对广义负荷成分占比的辨识有重要的价值和意义。