[發明專利]一種電力負荷預測方法及系統

在審

• 申請號: 202011344929.8
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112365083A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發明（設計）人: 何曉峰;劉金生;陳擇棲;程維杰;馬偉哲;程韌俐;鄭曉輝;吳新;林子釗;翁毅選;史軍;周招鶴;劉振興;龔晨;林小朗;張煬
• 申請（專利權）人: 深圳供電局有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F16/2458
• 代理公司: 深圳匯智容達專利商標事務所(普通合伙) 44238
• 代理人: 劉波

本發明提供一種電力負荷預測方法及系統，所述方法包括周期性地獲取歷史電力負荷數據、歷史氣象數據和氣象預測數據；根據獲取當日的實時電力負荷數據和歷史電力負荷數據，預測當日剩余時間的電力負荷數據；建立多種電力負荷預測模型，并根據歷史電力負荷數據訓練多種電力負荷預測模型；為每一符合預測誤差范圍的電力負荷預測模型賦予相同的權重，將歷史電力負荷數據、當日剩余時間的電力負荷數據、歷史氣象數據和氣象預測數據輸入到各個符合所述預設誤差范圍的電力負荷預測模型，將各個符合預設誤差范圍的電力負荷預測模型計算結果分別乘以權重后進行加和，得到未來日期的電力負荷預測數據。通過本發明，解決了現有預測結果未達到最精確的問題。

技術領域

本發明涉及電力預測技術領域，尤其涉及一種一種電力負荷預測方法及系統。

背景技術

隨著我國市場經濟及電力工業的快速發展，電力負荷所受的影響因素大大增加，并日趨呈現社會化、復雜化。面對更趨復雜的電力負荷變化規律，傳統的以人為主的負荷預測方式難以適應需求。

常規的短期負荷預測的做法是：每天某時刻，如上午11點，預測第2日或以后連續多日全天24h的負荷值。通常只使用昨天及以前的負荷數據，當天11點前的電力負荷數據并不使用。這樣的預測方式舍棄了最近時間段的電力負荷數據，使得預測結果沒有達到最精確的程度。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于，提供一種電力負荷預測方法及系統，用于解決現有的預測方式舍棄了最近時間段的電力負荷數據，使得預測結果沒有達到最精確程度的問題。

本發明提供的一種電力負荷預測方法，所述方法包括：

步驟S11、周期性地獲取歷史電力負荷數據、歷史氣象數據和氣象預測數據，所述歷史電力負荷數據包括獲取當日的實時電力負荷數據；

步驟S12、根據所述獲取當日的實時電力負荷數據和歷史電力負荷數據，預測所述當日剩余時間的電力負荷數據；

步驟S13、建立多種電力負荷預測模型，并根據所述歷史電力負荷數據訓練所述多種電力負荷預測模型；

步驟S14、根據預設誤差范圍，在已訓練的所述多種電力負荷預測模型中挑選符合所述預設誤差范圍的電力負荷預測模型；

步驟S15、為每一符合所述預測誤差范圍的電力負荷預測模型賦予相同的權重，將所述歷史電力負荷數據、所述當日剩余時間的電力負荷數據、歷史氣象數據和氣象預測數據輸入到各個所述符合所述預設誤差范圍的電力負荷預測模型，將各個所述符合所述預設誤差范圍的電力負荷預測模型計算結果分別乘以所述權重后進行加和，得到未來日期的電力負荷預測數據。

進一步地，所述步驟S12具體包括：

在歷史電力負荷數據中，找到當日的所有相似日；

在所有相似日中搜索與當日的實時電力負荷數據相同時間內的歷史電力負荷數據，比較當日的實時電力負荷數據以及與當日的實時電力負荷數據相同時間內的歷史電力負荷數據，選擇與當日的實時電力負荷數據最接近的一個相似日的歷史電力負荷數據作為所述當日剩余時間的電力負荷數據。

進一步地，所述電力負荷預測模型包括灰色模型、小波神經網絡、隨機森林模型和基于最小二乘組合灰色模型。

本發明提供的一種電力負荷預測系統，所述系統包括：

獲取單元，用于周期性地獲取歷史電力負荷數據、歷史氣象數據和氣象預測數據，所述歷史電力負荷數據包括獲取當日的實時電力負荷數據；

第一預測單元，用于根據所述獲取當日的實時電力負荷數據和歷史電力負荷數據，預測所述當日剩余時間的電力負荷數據；

訓練單元，用于建立多種電力負荷預測模型，并根據所述歷史電力負荷數據訓練所述多種電力負荷預測模型；