[發明專利]一種基于數據聚類理論的中期地區電力負荷預測方法

在審

• 申請號: 201810430741.1
• 申請日: 2018-05-08
• 公開（公告）號: CN108304978A
• 公開（公告）日: 2018-07-20
• 發明（設計）人: 王潔;鄒知斌;熊寧;陳會員;鄭春;王敏;聶更生;洪紹云;舒嬌;李映雪
• 申請（專利權）人: 國網江西省電力有限公司經濟技術研究院;國家電網公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 南昌市平凡知識產權代理事務所 36122
• 代理人: 姚伯川

1.一種基于數據聚類理論的中期地區電力負荷預測方法，其特征在于，所述方法包括：區域劃分、影響因素關聯分析和負荷空間分布預測；

所述區域劃分，根據地區社會經濟水平和土地性質方面指標和聚類方法分析結果，將一個大區域劃分為若干個具有相似特征的區域塊，以作為本預測方法的最小地理單位；

所述影響因素關聯分析，用于針對每一種影響因素，分析其與區域塊的負荷密度、同時率進行相關性分析，得出各影響因素對地區負荷密度、同時率影響的權重；

所述負荷空間分布預測，用于采用負荷空間預測法對該地區的中期負荷進行預測。

2.根據權利要求1所述的一種基于數據聚類理論的中期地區電力負荷預測方法，其特征在于，所述區域劃分，收集的數據包括但不限于：政治政策指標、產業結構調整指標、宏觀經濟指標、常住人口、居民消費水平、電力電量消費習慣指標、電價、重大活動指標、歷史負荷特性指標、時間因素指標；基于聚類理論，將這些海量數據進行處理篩選、剔除異常數據，再將其按照宏觀用電和局部用電兩大方面進行分類，算出指標之間的空間距離；考慮區域中土地在政府控制性詳規文件中的定位，據此將一個大區域劃分為若干個具有相似特征的區域塊，以作為所述預測方法的最小地理單位。

3.根據權利要求1所述的一種基于數據聚類理論的中期地區電力負荷預測方法，其特征在于，所述聚類方法，假定政治政策指標、產業結構調整指標、宏觀經濟指標、常住人口、居民消費水平、電力電量消費習慣指標、電價、重大活動指標、歷史負荷特性指標、時間因素指標構成指標矩陣H，則指標矩陣H為：

其中，H_nm是第m個指標在第n個指標為基準值時的相應值；第n個指標的基準值b可根據第n個指標的歷史值估算；

假設H矩陣的特征值分別為γ₁,γ₂,…,γ_m，特征影響因素

得出第i個指標與第j個指標之間的距離d_ij為：

其中，H_ik為第i個指標在第k個指標為基準值時的相應值；H_kj為第k個指標在第j個指標為基準值時的相應值；λ_k為第k個指標對應H矩陣下的特征值；λ_l為第l個指標對應H矩陣下的特征值。

4.根據權利要求1所述的一種基于數據聚類理論的中期地區電力負荷預測方法，其特征在于，所述影響因素關聯分析，選取區域塊的負荷為研究對象，通過相關性分析，分析區域塊負荷與經濟發展水平、區域塊用地類別、人口、居民消費水平、電價、以及時間因素影響因素的關聯規則；進而得出各區域塊的負荷密度與影響因素之間的關聯度的集合；接著對整個地區的歷史負荷數據和各個區域塊歷史負荷數據之間進行比較，得出歷史年的同時率數據，通過相關性分析，分析同時率與用地性質種類、人口、電價、時間因素影響因素的關聯度的集合。

5.根據權利要求1所述的一種基于數據聚類理論的中期地區電力負荷預測方法，其特征在于，所述負荷空間分布預測，采用人工神經網絡算法，以影響因素關聯分析對每一個區域塊進行負荷密度預測和整個地區的負荷同時率進行預測，從而得到整個地區的中期負荷預測結果。