[發明專利]基于自適應增強算法的短期電力負荷在線預測方法

有效

• 申請號: 201410053462.X
• 申請日: 2014-02-17
• 公開（公告）號: CN103793887A
• 公開（公告）日: 2014-05-14
• 發明（設計）人: 許剛;談元鵬;馬爽
• 申請（專利權）人: 華北電力大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/12
• 代理公司: 北京麟保德和知識產權代理事務所(普通合伙) 11428
• 代理人: 周愷豐

1.一種基于自適應增強算法的短期電力負荷在線預測方法，其特征是所述方法包括：

步驟1：選取影響氣象數據的M個因素，并提取過去L天每個影響氣象數據的因素的實測值，形成氣象數據矩陣S_L×M；其中，M和L為設定值；

步驟2：提取過去L天中每天n個時刻的電力負荷數據，形成電力負荷數據矩陣D_L×n；其中，n為設定值；

步驟3：在影響氣象數據的因素中，選取與電力負荷數據關聯度最大的m個因素，將所述m個因素作為有效成分，根據過去L天有效成分的實測值，形成有效氣象數據矩陣T_L×m；其中，m為設定值；

步驟4：利用有效氣象數據矩陣T_L×m和電力負荷數據矩陣D_L×n求解短期電力負荷預測模型；

步驟5：利用短期電力負荷預測模型進行電力負荷預測。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征是所述選取與電力負荷數據關聯度最大的m個因素采用灰色關聯分析法，包括：

子步驟A1：采用公式計算電力負荷數據矩陣第i列與氣象數據矩陣第j列的關聯度；

其中，ξji(k)=minji(Δj(min))+ζmaxji(Δj(max))|Dk,i-Sk,j|+ζmaxji(Δj(max));]]>

為兩級最大差，且maxji(Δj(max))=maxj(maxk|Dk,i-Sk,j|);]]>

為兩級最小差，且minji(Δj(min))=minj(mink|Dk,i-Sk,j|);]]>

D_k,i為第k天第i個時刻的電力負荷數據；

S_k,j為第k天第j個影響氣象數據的因素的實測值；

i=1,2,...n，n為電力負荷數據矩陣的列數；

j=1,2,...,M，M為氣象數據矩陣的列數；

k=1,2,...L，L為電力負荷數據矩陣D_L×n和氣象數據矩陣S_L×M的行數；

ζ為分辨參數；

子步驟A2：針對氣象數據矩陣的每一列，計算其與電力負荷數據矩陣各列的關聯度的均值，計算公式為

子步驟A3：選取R_j中值最大的m個數據，將所述m個數據對應的氣象數據矩陣的列所反映的影響氣象數據的因素，作為與電力負荷數據關聯度最大的m個因素。