[發明專利]大波動電網負荷短期預測方法

無效

• 申請號: 201210166702.8
• 申請日: 2012-05-25
• 公開（公告）號: CN102722642A
• 公開（公告）日: 2012-10-10
• 發明（設計）人: 殷家敏;歐勇;羅建;何茜;任成君
• 申請（專利權）人: 重慶市電力公司長壽供電局
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

技術領域

本發明涉及一種電網負荷預測方法，特別涉及一種大波動電網負荷短期預測方法。

背景技術

由于大波動性負荷的無規律性，負荷短期預測中最困難就是對波動性負荷的預測，國內外尚未有一個有效的短期負荷預測法來解決這一問題。大波動負荷是指相對于系統負荷而言，突然間變化很大的負荷。當負荷變化幅度相對于系統容量較大時，便有可能引起系統頻率的連續振蕩以及電壓擺動，對電力系統影響很大。因此，對大波動負荷的事先有效估計，是對電力系統進行合理經濟調度、降低生產成本、防止電網大面積停電或者電網崩潰的有力保障。例如，針對重慶市長壽區，引起負荷波動和影響負荷預測精度的原因為：煉鋼、軋鋼、電鐵牽引負荷等沖擊負荷(重鋼和永航等大型煉鋼企業處于該地區)；許多大型企業擁有自備電廠；徑流式小水電群豐富。對小水電負荷的短期預測法通常運用的是多元線性回歸模，對沖擊負荷的預測運用的是基于修正的時間序列模型。但是現有技術中并未給出用以預測此類波動大的負荷的樣本選取方法。

因為歷史數據的篩選是選用模型準確地對大波動負荷進行預測的保障，是一項必不可少的環節，因此急需一種針對沖擊負荷的樣本選取并對大波動電網負荷短期預測的方法。

發明內容

有鑒于此，本發明所要解決的技術問題是提供一種針對沖擊負荷的樣本選取并對大波動電網負荷短期預測的方法。全面地考慮相似時刻的各種影響因素，準確地對歷史數據進行篩選的方法。

本發明的目的是這樣實現的：

本發明提供的大波動電網負荷短期預測方法，包括以下步驟：

S1：通過形數法篩選歷史數據樣本；

S2：運用譜系聚類法對歷史數據樣本進行分類；

S3：確定歷史數據樣本各時刻負荷值所處的狀態；

S4：計算歷史數據樣本的狀態概率確定預測期負荷區間；

S5：判斷隨機過程是否具有馬爾科夫性質，若是，繼續步驟S6，若否，重新選取加權形狀系數閥值，再進行S1至S4的步驟，直至該隨機過程具有馬爾科夫性質；

S6：所對應的i為預測期負荷所處的狀態，狀態i的區間中值為隨機項在預測點的預測值。

進一步，所述步驟S1的歷史數據樣本根據以下步驟來進行篩選：

S11：每日同時段的影響因素構成同時段向量取待測時段的影響因素組成待測向量PTp:]]>Pip={pi1,Pi2,...Pim},]]>PTp={PT1,PT2,...,PTm};]]>

S12：根據以下公式來計算同時段向量和待測向量的形系數：