[發明專利]基于改進的灰色預測法的電力負荷預測方法

有效

• 申請號: 201210295811.X
• 申請日: 2012-08-17
• 公開（公告）號: CN102831488A
• 公開（公告）日: 2012-12-19
• 發明（設計）人: 焦潤海;蘇辰雋;莫瑞芳;林碧英
• 申請（專利權）人: 華北電力大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 朱琨

技術領域

本發明屬于短期電力系統負荷預測技術領域，尤其涉及一種基于改進的灰色預測法的電力負荷預測方法。

背景技術

灰色系統預測方法（簡稱灰色預測法）是一種對含有不確定因素的系統進行預測的方法。它在建模時不需要計算統計特征量，可以應用于任何非線性變化的數據指標預測，運算方便，適用于貧信息條件下的分析和預測。但灰色模型是一種單序列的時間序列模型，無法對負荷具有較大影響的氣象因素進行協同考慮，對由此造成的數據序列中存在震蕩或局部異常的現象無法有效處理，預測效果不理想，往往容易產生較大的誤差。

目前對應用于負荷預測的灰色系統法的改進研究主要可分為兩個方向：第一個方向為模型內部改進，即以通過優化模型內部機理或調整參數，從歷史數據中挖掘出更強的規律性；第二個方向為模型外部改進，即從歷史數據本身的特性入手，在不改變數據的前提下對其進行合理的組織，或者在合理的范圍內對數據做灰色模型的適應性改造。其中外部改進方法可以從數據來源處有效地改善GM模型產生預測異常的概率，利用氣象信息與負荷之間的關系對原始歷史負荷進行改造處理就屬于此類方法，它是改善GM(1,1)短期負荷預測模型精度的有效途徑。目前在考慮使用這種改進方式的方法較少，僅有單單考慮氣象在歷史相似日的選取中的作用的方法。這種方法容易破壞時間序列法所要求的時間連續性，無法保證樣本數量的大小。另外，氣象信息對每日具體負荷點的量化影響也是非常難解決的一個問題。

發明內容

本發明的目的在于，提出一種基于改進的灰色預測法的電力負荷預測方法，用于解決現有的灰色預測法對電力負荷預測時出現的問題。

為了實現上述目的，本發明提出的技術方案是，一種基于改進的灰色預測法的電力負荷預測方法，其特征是所述方法包括：

步驟1：選擇預測日之前的N個同類型日，提取所述N個同類型日的整日負荷曲線；所述同類型日型包括工作日、雙休日和節假日；

步驟2：對N個同類型日的整日負荷曲線進行預處理，從而得到N個同類型日的同一時刻的負荷組成歷史負荷序列；

步驟3：獲取每個時刻的歷史負荷序列的負荷對應的氣溫值，將其與預測日相同時刻的氣溫值一起組成該時刻的氣溫值序列，根據氣溫值序列修正歷史負荷序列；

步驟4：計算預測日的各個時刻的預測值，并組成預測日負荷曲線；

步驟5：對預測日負荷曲線進行修正得到最終的負荷預測曲線。

所述步驟2具體包括：

步驟101：令l＝0；

步驟102：任意選取一個同類型日的整日負荷曲線；

步驟103:使用灰色關聯度模型比較該任意選取的同類型日的整日負荷曲線與其他同類型日的整日負荷曲線的相關性，如果該任意選取的同類型日的整日負荷曲線與其他同類型日的整日負荷曲線的不相關，則執行104；否則，執行105；

步驟104：令l=l+1并剔除該任意選取的同類型日的整日負荷曲線及其對應的同類型日，選擇所述預測日之前的第N+l個同類型日并提取所述預測日之前的第N+l個同類型日的整日負荷曲線；

步驟105：任意選取一個未曾被選取過的同類型日的整日負荷曲線，重復步驟103-步驟105，直至每個同類型日的整日負荷曲線與其他同類型日的整日負荷曲線的都相關；

步驟106：從每個同類型日中選取m個時刻，獲取N個同類型日的每個時刻的負荷X(k,t)，k=1,2,...,N，t=1,2,...,m，X(k,t)是第k個同類型日第t個時刻的負荷；將N個同類型日的同一時刻的負荷組成一個歷史負荷序列{X(k,t)}。

所述步驟3包括：