[發(fā)明專利]基于分配因子和信息熵的母線負(fù)荷組合預(yù)測方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011262956.0
• 申請日: 2020-11-12
• 公開（公告）號: CN112487612B
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蔣燕;何金定;李秀峰;高道春;段睿欽;吳洋;趙珍玉;周彬彬;陳凱;王有香;周涵;張聰通;欒毅;尹成全;吳東平
• 申請（專利權(quán)）人: 云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06F113/04;G06F119/12
• 代理公司: 北京輕創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11212
• 代理人: 陳熙

1.一種基于分配因子和信息熵的母線負(fù)荷組合預(yù)測方法，其特征在于，包括：

確定預(yù)測日，根據(jù)電網(wǎng)中的負(fù)荷確定所述預(yù)測日的相似日；

根據(jù)所述相似日的各類型負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)確定分配因子；

確定至少兩個預(yù)測模型，以預(yù)測精度為目標(biāo)屬性，通過信息熵確定每個預(yù)測模型的權(quán)重向量，根據(jù)所述權(quán)重向量對每個所述預(yù)測模型進(jìn)行加權(quán)，得到組合預(yù)測模型；

根據(jù)所述分配因子對所述歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，輸入到所述組合預(yù)測模型中，得到所述預(yù)測日的母線負(fù)荷預(yù)測結(jié)果；

以預(yù)測精度為目標(biāo)屬性，通過信息熵確定每個預(yù)測模型的權(quán)重向量，根據(jù)所述權(quán)重向量對每個所述預(yù)測模型進(jìn)行加權(quán)，得到組合預(yù)測模型，具體包括：

構(gòu)造決策矩陣，計算所述決策矩陣的特征值，得到特征值矩陣；

對所述特征值矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理和歸一化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)矩陣；

根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)矩陣計算目標(biāo)屬性的信息熵，通過所述信息熵確定每個所述預(yù)測模型的權(quán)重向量；

根據(jù)以下公式計算權(quán)重向量：

R＝(r_pq)_m×s

其中，ω_pt表示第p個預(yù)測模型在t時刻的權(quán)重向量，E_p表示第p個預(yù)測模型的信息熵，R表示標(biāo)準(zhǔn)矩陣，m表示預(yù)測模型的數(shù)量，s表示相似日的總天數(shù)，r_pq表示規(guī)范化處理和歸一化處理后的第p個預(yù)測模型在第q相似日的特征向量，r′_pq表示中間變量；

設(shè)P_A，k，i(t)為第i天k類型在t時刻的類型負(fù)荷，利用最小二乘模型中的一次曲線y＝p+q·i，對前n天的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，由最小乘法的相關(guān)公式，可得：

其中，k和t在每次計算中都是定值，

得到一次曲線y＝p+q·i，這條曲線能夠度量前n天負(fù)荷的變化趨勢，利用這個變化趨勢來預(yù)測n+1天的值，得到n+1天的初步母線負(fù)荷為：

P_A，k，i(t)＝p+q(n+1)

通過改變t的取值，重復(fù)應(yīng)用上述過程，確定n+1天的類型負(fù)荷數(shù)據(jù)，計算出n+1天k類型t時刻的類型負(fù)荷分配系數(shù)K_A，k，n+1(t)：

式中C表示預(yù)測系統(tǒng)中劃分類型的類型總數(shù)，c為計數(shù)變量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于分配因子和信息熵的母線負(fù)荷組合預(yù)測方法，其特征在于，根據(jù)電網(wǎng)中的負(fù)荷確定所述預(yù)測日的相似日，具體包括：

確定至少兩個負(fù)荷相關(guān)因素，根據(jù)全部所述負(fù)荷相關(guān)因素確定每個歷史日和所述預(yù)測日的特征向量，根據(jù)特征向量之間的幾何空間距離確定每個歷史日與所述預(yù)測日的日特征相似度；

確定預(yù)設(shè)日周期，根據(jù)所述預(yù)設(shè)日周期確定每個歷史日和所述預(yù)測日的平均負(fù)荷序列，根據(jù)所述平均負(fù)荷序列確定每個歷史日與所述預(yù)測日的趨勢相似度；

根據(jù)所述日特征相似度和所述趨勢相似度確定總相似度，根據(jù)所述總相似度從全部歷史日中選擇所述預(yù)測日的相似日。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于分配因子和信息熵的母線負(fù)荷組合預(yù)測方法，其特征在于，根據(jù)以下公式計算所述總相似度：

T_ij＝βF_ij+λO_ij

λ+β＝1

其中，T_ij表示第i日和第j日的總相似度，O_ij表示第i日和第j日的日特征相似度，F(xiàn)_ij表示第i日和第j日的趨勢相似度，λ和β為已知參數(shù)，H表示負(fù)荷相關(guān)因素的數(shù)量，第i日的日特征向量為(u_i1，u_i2，…，u_iH)^T，第j日的日特征向量為(u_j1，u_j2，…，u_jH)^T，u表示負(fù)荷相關(guān)因素，表示第i日的預(yù)設(shè)日周期的平均負(fù)荷序列，表示第j日的預(yù)設(shè)日周期的平均負(fù)荷序列，表示第i日負(fù)荷序列的平均負(fù)荷，為第j日負(fù)荷序列的平均負(fù)荷，K為預(yù)設(shè)日周期的天數(shù)，E()表示數(shù)學(xué)期望，D()表示方差。