[發明專利]一種分布式電力負荷組合預測方法、裝置、終端及存儲介質

在審

• 申請號: 202111263594.1
• 申請日: 2021-10-28
• 公開（公告）號: CN114021798A
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 陸瑾洋;吉書強;宋坤;鐘孝蛟;劉廣;徐颋;杜軍;趙金旺
• 申請（專利權）人: 國電南京自動化股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F9/50;G06F16/182;G06N20/20;G06N5/04
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 范青青

本發明公開了一種分布式電力負荷組合預測方法、裝置、終端及存儲介質，所述方法包括：采集電力負荷歷史數據；將所采集的電力負荷歷史數據和預確定的組合預測模型一同輸入至Hadoop框架，采用MapReduce方式進行分布式電力負荷進行預測計算，獲取分布式電力負荷預測結果；其中，所述組合預測模型由多個所選擇的單項電力負荷預測方法基于合作博弈的思想組合確定。本發明中組合預測模型由多個所選擇的單項電力負荷預測方法基于合作博弈的思想組合確定，將電力負荷歷史數據及組合預測模型作為樣本集輸入Hadoop框架中，進行分布式負荷預測計算，從而在保證計算機運行穩定性的情況下，提高預測結果的精度。

技術領域

本發明涉及一種分布式電力負荷組合預測方法、裝置、終端及存儲介質，屬于智能電網技術領域。

背景技術

就目前的短期負荷預測技術而言，運用較多的就一些典型的負荷預測算法，例如：支持向量機法、粒子群算法、神經網絡算法等。隨著傳統工業化電廠向數字化電廠的轉型，數據規模日益增大，傳統的預測計算方法已無法滿足數字化電廠數據計算需求。組合預測模型關鍵在確定加權系數上，大多基于加權平均系數、預設加權系數、智能動態加權系數等方法。此類方法組合預測中的預測方法個數或是加權系數都會進行一個預設，從而忽略了不同電廠場景下各類預測方案的誤差差異；另外，現有的電力負荷預測方法大多直接運所采集的歷史數據進行預測，并未考慮到數據在傳輸過程中出現異常的問題，進一步導致電力負荷預測結果精度偏低。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中的不足，提供一種一種分布式電力負荷組合預測方法、裝置、終端及存儲介質，解決現有技術中電力負荷預測精度偏低的技術問題。

為解決上述技術問題，本發明是采用下述技術方案實現的：

第一方面，本發明提供了一種分布式電力負荷組合預測方法，所述方法包括：

采集電力負荷歷史數據；

將所采集的電力負荷歷史數據和預確定的組合預測模型一同輸入至Hadoop框架，采用MapReduce方式進行分布式電力負荷進行預測計算，獲取分布式電力負荷預測結果；

其中，所述組合預測模型由多個所選擇的單項電力負荷預測方法基于合作博弈的思想組合確定。

進一步的，將所采集的電力負荷歷史數據輸入至Hadoop框架之前，對電力負荷歷史數據進行預處理，包括缺失數據補全處理。

進一步的，所述缺失數據補全處理包括：

對于單點缺失數據，選取該點相鄰前一時刻的電力負荷數據和后一時刻的電力負荷數據的加權平均值作為該點的電力負荷數據。

進一步的，所述單項電力負荷預測方法包括：回歸分析法、時間序列法、趨勢外推法、支持向量機法。

進一步的，所述組合預測模型的確定方法包括：

根據所選擇的單項電力負荷預測方法對組合預測方法的貢獻程度，采用夏普利值計算方法確定各單項電力負荷預測方法的加權系數；

根據各單項電力負荷預測方法的加權系數，確定如公式(1)所示的組合預測模型：

其中，表示組合預測方法的預測值；集合X＝{x₁,x₂,…,x_n}對應各單項電力負荷預測方法的加權系數，滿足x_i≥0，x_i表示單項電力負荷預測方法i的加權系數；m₁,m₂,…,m_n表示各單項電力負荷預測方式的預測值；n表示組合預測中采用的單項電力負荷預測方式的總數。

進一步的，采用夏普利值計算方法確定各單項電力負荷預測方法的加權系數的方法包括：