[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410851910.0
• 申請日: 2014-12-31
• 公開（公告）號: CN104881706B
• 公開（公告）日: 2018-05-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張沛
• 申請（專利權(quán)）人: 天津弘源慧能科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 天津濱?？凭曋R產(chǎn)權(quán)代理有限公司 12211
• 代理人: 楊慧玲

1.一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測方法，包括如下步驟：

(1)負荷曲線聚類分析：對待預(yù)測日前一年的歷史負荷數(shù)據(jù)進行以天為單位的凝聚層次聚類分析，將形狀特征相似的負荷曲線歸為一類；

(2)確立關(guān)鍵影響因素：結(jié)合歷史負荷及天氣數(shù)據(jù)計算灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果，并對結(jié)果排序得出影響負荷的關(guān)鍵影響因素；

(3)建立分類規(guī)則，以層次聚類分析結(jié)果及關(guān)鍵影響因素為輸入，采用CART算法建立決策樹，得到凝聚層次聚類分析結(jié)果；

(4)將待預(yù)測日分類：將待預(yù)測日的關(guān)鍵因素日特征向量數(shù)據(jù)輸入決策樹，得到待預(yù)測日的分類結(jié)果；

(5)訓(xùn)練預(yù)測模型并預(yù)測：選取相應(yīng)類中的歷史負荷數(shù)據(jù)訓(xùn)練支持向量機模型，根據(jù)步驟4中得出的待預(yù)測日的分類結(jié)果，選用對應(yīng)的支持向量機模型完成預(yù)測；

(6)計算系統(tǒng)負荷：針對預(yù)測目標(biāo)電網(wǎng)中的所有用戶，重復(fù)以上步驟，累加所有用戶負荷并疊加網(wǎng)損負荷得到整個電網(wǎng)的系統(tǒng)級負荷。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測方法，其特征在于：所述步驟(1)具體包括如下步驟：

采用的聚類分析算法為改進的凝聚層次聚類算法，本發(fā)明將歐式距離中每一個維度的差值進行最大值歸一化，如下式所示：

d 12 = Σ k = 1 n ( x 1 k - x 2 k x m a x ) 2 ]]>

其中，每一天為一個負荷序列，n代表該負荷序列為一個n維向量，通常為96維；d12代表負荷序列1和負荷序列2的空間距離；該距離中的x1k代表第一個負荷序列中的第k維數(shù)據(jù)，x2k代表第二個負荷序列中的第k維數(shù)據(jù)；xmax代表所有負荷序列第k維中的最大值；

將待預(yù)測日前一年的歷史負荷數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)集，采用上述對歐式距離改進的層次聚類算法，以每天n點的負荷數(shù)據(jù)形成一個向量，通過計算各個向量之間的標(biāo)準(zhǔn)化歐式距離，將其由零散分布的獨立樣本逐漸歸為趨勢相近的若干類。