【关键词】配电网；可中断负荷；季节性气候因子；支持向量机；最优函数
引言
可中断负荷作为一种灵活的电力需求侧管理措施，可以在系统负荷高峰时段通过中断部分非关键负荷供电[1-2]，缓解电网供电压力，保障重要负荷的供电需求。因此，对配电网可中断负荷进行优化研究，能够为电力系统优化调度和能源管理提供支持。
刘佳等（2023）提出考虑停电损失及可中断负荷的有源配网鲁棒孤岛划分策略[3]，但是，该方法未考虑季节性气候因子对分布式能源出力的影响。赵智忠等（2022）提出考虑可中断负荷接入的主动配电网鲁棒优化模型[4]，但是，该方法模型求解过程中容易产生数据冗余。Sajjad等（2023）基于负荷控制需求响应的主动配电系统规划，构建主动配电系统规划模型，并采用多目标优化算法进行求解[5]。
季节性气候因子是指随着季节变化而变化的气候要素，如温度、湿度、日照时间等。不同季节的气候条件会直接影响用户用电行为，同时还会影响供电系统的稳定性，导致供电中断风险增加。因此，通过考虑季节性气候因子进行可中断负荷预测，能够有效保障供电系统稳定性。基于此，本文引入季节性气候因子，提出一种新的配电网可中断负荷预测方法。
一、配电网可中断负荷预测方法
（一）季节性气候因子数据收集与预处理
假设t时刻的历史配电网可中断负荷序列为Y（t），计算第p种日类型t时刻的平均负荷如式（1）所示：
式（1）中，m为第p种日类型的总数量，Yp（j，t）为第j日中t时刻的可中断负荷值。
将可中断负荷数据维度固定在［0，1］之间，设定归一化过程中原始可中断负荷数据为Ays，归一化处理如式（2）所示[6]：
式（2）中，Amin和Amax分别为原始可中断负荷数据最小值和最大值。
依据可中断负荷数据的归一化结果，建立可中断负荷特征向量集Bi，获取第i个可中断负荷数据的第j个季节性气候因子对应的灰色关联值，如式（3）所示：
式（3）中，Y为季节性气候因子的时间序列平均值，rj为第j个季节性气候因子的权重，Hpq负荷影响系数，n为季节性气候因子的总数。
