[發明專利]一種基于時間序列和卡爾曼濾波的負荷預測方法在審
| 申請號： | 201711064383.9 | 申請日： | 2017-11-02 |
| 公開（公告）號： | CN107832259A | 公開（公告）日： | 2018-03-23 |
| 發明（設計）人： | 田云翔;柳強;趙君偉 | 申請（專利權）人： | 國網四川雅安電力（集團）股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F17/11 | 分類號： | G06F17/11;G06F17/18;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 成都行之專利代理事務所(普通合伙)51220 | 代理人： | 梁田 |
| 地址： | 625000 四*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 時間 序列 卡爾 濾波 負荷 預測 方法 | ||
1.一種基于時間序列和卡爾曼濾波的負荷預測方法，其特征在于，所述方法包括：
通過一階差分法將電力負荷數據進行平穩化處理；
根據AIC準則，選取時間序列模型；
將平穩化處理后的數據代入選擇的時間序列模型，獲得時間序列預測方程；
建立卡爾曼濾波方程，對建立的卡爾曼濾波方程進行改進，得到自適應卡爾曼濾波方程；
將得到的時間序列預測方程代入自適應卡爾曼濾波方程，得到基于時間序列-自適應卡爾曼濾波的電力負荷預測模型；將已知電力負荷數據代入電力負荷預測模型，獲得下一時刻的電力負荷預測數據。
2.根據權利要求1所述的基于時間序列和卡爾曼濾波的負荷預測方法，其特征在于，電力負荷數據為過去某個時段的電力負荷數據。
3.根據權利要求1所述的基于時間序列和卡爾曼濾波的負荷預測方法，其特征在于，用差分算子▽＝1-B進行平穩化處理，用一階差分變換對{Yt}處理后獲得：
▽yt＝(1-B)yt＝yt-yt-1 (1)
{Yt}為隨時間變化的量y(t)的集合所組成的離散數列,又被稱為離散時間序列，B為延遲算子，yt為t時刻的數據集合，▽yt為對t時刻的數據集合進行差分后的結果；
對式子(1)進行d階差分之后，獲得：
▽dyt＝(1-B)dyt(2)
式子(2)記做ARIMA(p,d,q)，其中,p是ARIMA的自回歸階數；d是其差分次數；q是其滑動平均階數。
4.根據權利要求3所述的基于時間序列和卡爾曼濾波的負荷預測方法，其特征在于，根據AIC準則，選取時間序列模型具體包括：求取不同p和q時AIC的值，當AIC的值為最小時，則此時所得的p和q的值為最佳模型階數。
5.根據權利要求4所述的基于時間序列和卡爾曼濾波的負荷預測方法，其特征在于，將平穩化處理的數據代入所選擇的模型，得到基于時間序列的電力負荷預測方程為ARIMA(p,d,q)。
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