[發明專利]一種基于SARIMA-GRNN-SVM的短期商業電力負荷預測方法

有效

• 申請號: 201910758297.0
• 申請日: 2019-08-16
• 公開（公告）號: CN110570023B
• 公開（公告）日: 2023-05-16
• 發明（設計）人: 李娟;葛磊蛟;張章;遲福建;徐晶;張梁;張雪菲;王世舉;李桂鑫;夏冬;崔榮靖;王哲;孫闊;羨一鳴
• 申請（專利權）人: 國網天津市電力公司;國家電網有限公司;天津大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/044;G06N3/08;G06N20/10;G06F18/27;G06F18/214;H02J3/00
• 代理公司: 天津才智專利商標代理有限公司 12108
• 代理人: 張文華

本發明涉及基于SARIMA?GRNN?SVM的短期商業電力負荷預測方法，包括如下步驟：通過對負荷曲線的分析得出商業電力負荷波動的影響因素；對商業電力負荷時間序列預測與多因素回歸預測構建單一預測模型；構建SVM模型，并利用訓練樣本對SVM模型進行參數優化與訓練，通過網格搜索與交叉驗證法進行SVM模型的參數優化；將SARIMA模型、GRNN模型得出的預測日的預測值輸入到訓練后的SVM模型中，即得到預測日的商業電力負荷預測值。本發明克服了單一預測模型無法綜合考慮商業負荷的周期性變化與影響因素導致預測結果易發生較大誤差的問題，提升了預測精確度與魯棒性。

技術領域

本發明屬于電動車零部件技術領域，尤其涉及一種基于SARIMA-GRNN-SVM的短期商業電力負荷預測方法。

背景技術

短期電力負荷預測是供電企業制定發電與調度計劃、保證電力系統平穩可靠運行的基礎。在電力現貨市場快速發展的背景下，短期電力負荷預測能夠使供電企業及時掌握用電情況，制定合理的電力價格，靈活調整售電策略，提高電力現貨市場的交易效率和經濟收益。

近年來，由于我國產業結構的調整與居民生活水平的提升，商業電力負荷具有明顯上升趨勢。相較于工業負荷與居民負荷，商業電力負荷具有更強的可控性，峰谷差也更加明顯，適合參與電力現貨市場的交易。可見，商業電力負荷的短期預測對電網安全經濟運行與電力現貨市場的順利開展具有重要意義。現階段關于商業電力負荷預測的研究較少，大多針對中長期商業電力負荷的預測，也未考慮如天氣、溫度等因素對商業電力負荷的影響，難以滿足電力現貨市場對短期商業電力負荷預測的要求。

因此，基于這些問題，提供一種克服單一預測模型無法綜合考慮商業負荷的周期性變化與影響因素導致預測結果易發生較大誤差的問題的基于SARIMA-GRNN-SVM的短期商業電力負荷預測方法，具有重要的現實意義。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種克服單一預測模型無法綜合考慮商業負荷的周期性變化與影響因素導致預測結果易發生較大誤差的問題的基于SARIMA-GRNN-SVM的短期商業電力負荷預測方法。

本發明解決其技術問題是采取以下技術方案實現的：

一種基于SARIMA-GRNN-SVM的短期商業電力負荷預測方法，包括如下步驟：

S1、采集近期當地商業電力負荷數據，并繪制該段時間內的平均負荷曲線或者/和該段時間內某段時間的負荷曲線，通過對負荷曲線的分析得出商業電力負荷波動的影響因素；

S2、對商業電力負荷時間序列預測與多因素回歸預測構建單一預測模型；

S201、建立SARIMA模型，實現對商業電力負荷時間序列的預測；

建立SARIMA模型，公式如下式所示：

其中：

θ(B)＝1-θ₁B-…-θ_qB^q

Φ(B^s)＝1-Φ₁B^S-…-Φ_PB^S

Θ(B^s)＝1-Θ₁B^S-…-Θ_QB^S