[發(fā)明專利]一種中長期電力負(fù)荷預(yù)測模型的構(gòu)建方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711218873.X
• 申請日: 2017-11-28
• 公開（公告）號: CN107977742B
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 崔瓊;舒杰;黃磊;吳志鋒;王浩;孔祥玥
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院廣州能源研究所
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 廣州科粵專利商標(biāo)代理有限公司 44001
• 代理人: 莫瑤江;黃李軍

1.一種中長期電力負(fù)荷預(yù)測模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述構(gòu)建方法包括：

S101、搭建基于GLRM的中長期負(fù)荷預(yù)測模型y(t)：

式中：為對序列進(jìn)行累減還原后得到的擬合預(yù)測值序列中，t＝1時的值，為序列中，t＝1時的值，為對新數(shù)列采用指數(shù)方程和線性回歸方程的和來擬合生成新的序列，為對中長期負(fù)荷原始數(shù)列累加生成的新數(shù)列，中長期負(fù)荷原始數(shù)列中t＝1，2，...，n；

S102、利用中長期負(fù)荷預(yù)測模型y(t)對進(jìn)行擬合預(yù)測，得到擬合值序列Q′_t，預(yù)測值序列Q_t；其中Q′_t＝y(tǒng)(t)，t＝1，2，...，n；Q_t＝y(tǒng)(t)，t＝n+1，n+2，...，n+m，m為所需預(yù)測值個數(shù)；

獲得擬合數(shù)據(jù)的誤差序列

S103、分析GLRM模型擬合數(shù)據(jù)的誤差序列D(t)的轉(zhuǎn)移規(guī)律，建立誤差的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P；

S104、提出基于MC的預(yù)測誤差定量估計方法，獲得預(yù)測誤差定量估計值

其中，Δh(E_k)和Δd(E_k)分別為負(fù)荷預(yù)測值誤差所在狀態(tài)E_k的上下限值；

S105、根據(jù)步驟S102得到的擬合值序列、預(yù)測值序列以及步驟S104的預(yù)測誤差定量值估計值來建立GLRM模型預(yù)測值的修正模型：

其中，Δh(E)、Δd(E)表示t時刻誤差最有可能所處狀態(tài)的上下限值；

S106、建立GLRM-MC模型y^*(t)：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的中長期電力負(fù)荷預(yù)測模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述新的序列模型

所述模型中的待定參數(shù)為L、V₁，V₂，V₃；

求解所述的待定參數(shù)L步驟包括：

令則可得：

L_k(t)＝ln(U_k+₁/U_k)，

計算的L值的個數(shù)為(n-2)(n-3)/2，參數(shù)L的估計值取所有值的算術(shù)平均值，即

求解所述的待定參數(shù)V₁，V₂，V₃步驟包括：

用最小二乘法求取參數(shù)V₁，V₂，V₃的估計值，其中

參數(shù)向量V的矩陣估計式為：

V＝(A^TA)^-1A^Tx⁽¹⁾。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的中長期電力負(fù)荷預(yù)測模型的構(gòu)建方法，其特征在于，

分析GLRM模型擬合誤差D(t)的轉(zhuǎn)移規(guī)律，建立誤差的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P的過程為：

根據(jù)預(yù)測所得的誤差大小，將其劃分為N個區(qū)間，并記為N(N≤n)個等級，|E₁，E₂，...，E_N|；

對于誤差數(shù)列D(t)，確定t∈[1，n]的范圍內(nèi)E_i發(fā)生的總次數(shù)S_i和從狀態(tài)E_i轉(zhuǎn)移到狀態(tài)E_j的轉(zhuǎn)移次數(shù)S_ij，得到灰色線性回歸中長期負(fù)荷預(yù)測模型從誤差狀態(tài)E_i轉(zhuǎn)移到狀態(tài)E_j的轉(zhuǎn)移概率P_ij，其中

建立誤差的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P：

。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的中長期電力負(fù)荷預(yù)測模型的構(gòu)建方法，其特征在于，

提出基于MC的預(yù)測誤差定量估計方法，獲得預(yù)測誤差定量估計值的過程為：

設(shè)D(n)所處的誤差狀態(tài)為E_i，E_i狀態(tài)的行向量A_i作為起始狀態(tài)概率行向量，與狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣相乘，得到新狀態(tài)矩陣：

A_n+1＝A_iP；

若A_n+1中最大值所在第k列，則可認(rèn)為在下一時刻，誤差狀態(tài)從E_i轉(zhuǎn)向狀態(tài)E_k的概率最大，即為下一時刻的誤差最有可能所在的區(qū)間，預(yù)測誤差定量估計值為