负荷持续时间曲线

负荷持续时间曲线表示在规定的时间间隔内，负荷等于或超过给定值的持续时间的曲线。

定义表示在规定的时间间隔内，负荷等于或超过给定值的持续时间的曲线。

负荷曲线负荷曲线是电力系统中各类电力负荷随时间变化的曲线。是调度电力系统的电力和进行电力系统规划的依据。

反映一段时间内负荷随时间而变化的规律用负荷曲线来描述；按负荷种类分，分有功功率负荷曲线和无功功率负荷曲线；按时间长短分，分为日负荷曲线和年负荷曲线；按计量地点分，分为个别用户、电力线路、变电所、发电厂乃至整个系统的负荷曲线；将上述三种特征相组合，就确定了某一种特定的负荷曲线；电力系统有功功率日负荷曲线是制订各发电厂负荷计划的依据，这对掌握电力系统运行很有用。

应用“负荷曲线”和“负荷持续时间曲线”的概念是对于公用事业已知的，例如用于输电和配电容量计划。负荷持续时间曲线（LDC）被用于图示发电容量要求和容量利用之间的关系。与典型的负荷曲线不相似，LDC中的需求数据以大小递减的顺序被排序，而非按顺序。LDC曲线显示出对于负荷的每个增量的容量利用要求。例如，LDC经常被用于通过强调线经受变化的负荷水平的时间的百分比来显示出传输线的容量，其中负荷可以被测量值例如kW需求代表。

LDC经常在几星期或几个月的时期内被生成，并且被用作静态视图以发现电气系统在某个容量处是怎样的时间百分比。此外，LDC通常不被配置为提供关于曲线的高负荷部分的细节，或被配置为允许实际的容量规划度量或测量值的相对于彼此的直接比较。此外，LDC典型地不允许用户在时间上和在地理上察看负荷的影响。因此，用户不知道峰值负荷可能在何处或在何时发生。当LDC在大跨度的时间段内被生成时，因此，峰值的影响可能难以观察到。为此，LDC典型地被公用事业使用，并且显示出需求超出某个负荷需求水平的小时或日的数量，并且指示在何处具有对于负荷控制的需要。因为这种信息经常是非常普通的，所以LDC难以在建筑和工业应用中使用，其中需要更细微的细节以帮助容量规划、减少峰值需求消费、以及其他的设施管理。1

负荷数据预处理负荷数据库极大，数据库极易受噪声、丢失数据和不一致数据的侵扰。低质量的负荷数据将导致低准确率的分类结果，所以数据预处理是负荷分类重要的第一步。数据预处理通常包括异常数据处理和负荷曲线归一化两方面。

异常数据异常数据的产生原因有很多，可能是数据产生机制内在特性决定的，也可能数据采集设备不完善；数据传输错误；数据丢失等人力可控因素造成的。异常数据主要包括缺失值、有较多 0值、负荷曲线为直线等特点。异常数据识别有物理识别法和统计识别法。

物理识别法是根据人们根据经验识别异常数据的方法。统计识别法是给定一个置信概率，并确定一个置信限，凡超过此限的误差，就认为它不属于随机误差范围，将其视为异常数据剔除的一种方法。负荷异常数据的识别通常采用物理识别法。

归一化归一化即将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。负荷曲线归一化，使负荷值处于0~1的范围内。对于涉及距离度量的分类方法，归一化可以帮助防止具有较大初始值域的指标与具有较小初始值域的指标相比权重过大。2

本词条内容贡献者为:

刘军 - 副研究员 - 中国科学院工程热物理研究所