电力负荷预测精度的检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电力负荷预测精度的检测方法及装置，该方法包括：获取历史负荷时间序列；对时间序列中的数据进行时频变换以获取频域分解结果；对频域分解结果按照周期性进行合并以获得低频分量和高频分量；根据历史负荷时间序列、低频分量和高频分量确定历史负荷稳定度；以及根据历史负荷稳定度判断电力负荷预测精度是否满足预设条件。通过本发明专利技术，对历史数据进行时频变换，得到了低频分量和高频分量，并进一步得到历史负荷稳定度，由于历史负荷稳定度一定程度上反映了该地区负荷变化的规律性，从而可以作为电力负荷预测精度的评估标准，进而可以根据不同地区的情况确定对应的电力负荷预测精度。

【技术实现步骤摘要】
电力负荷预测精度的检测方法及装置
本专利技术涉及电力领域，具体而言，涉及一种电力负荷预测精度的检测方法及装置。
技术介绍
在电力系统的短期负荷预测的工作中，负荷预测的准确率的高低，对于电网企业实现电力系统的实时平衡性、节约能源以及提高经济效益等方面具有决定性的作用。但是负荷本身具有一定的随机性，各地区的电网分布情况以及气候状况等因素都会直接影响负荷变化，这样各个地区对于负荷规律性的把握的难易程度是不同的，目前，对负荷预测所能达到的精率考核要求就采用“一刀切”的方式，例如，对北京市的海淀地区和房山地区要求达到同样的预测精度，但是，往往对海淀地区的负荷预测更容易达到较高的精度。针对现有技术中无法根据当地负荷规律性条件来判断电力负荷预测精度是否满足预设条件的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术提供了一种电力负荷预测精度的检测方法及装置，以至少解决现有技术中无法根据当地负荷规律性条件来判断电力负荷预测精度是否满足预设条件的问题。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种电力负荷预测精度的检测方法。根据本专利技术的电力负荷预测精度的检测方法包括：获取历史负荷时间序列，其中，时间序列为连续时间序列的负荷数据；对时间序列中的数据进行时频变换以获取频域分解结果；对频域分解结果按照周期性进行合并以获得低频分量和高频分量，其中，低频分量与气象因素相关，高频分量由负荷的随机波动性造成；根据历史负荷时间序列、低频分量和高频分量确定历史负荷稳定度；以及根据历史负荷稳定度判断电力负荷预测精度是否满足预设条件。进一步地，获取历史负荷时间序列包括获取多个历史负荷时间序列，其中，多个历史负荷时间序列为对应于多个不同地区的历史负荷时间序列，对时间序列中的数据进行时频变换以获取多个频率分量包括：对预设建模时域中的历史负荷时间序列进行如下傅里叶分解：以及对P(t)进行组合以获取下式：P(t)=a0+D(t)+W(t)+L(t)+H(t)，其中，P(t)表示历史负荷时间序列，t为时间，不同地区的a0、ai和bi不同，a0+D(t)表示以日为周期变化的日周期负荷分量，W(t)表示以周为周期变化的周周期负荷分量，L(t)表示低频分量，H(t)表示高频分量。进一步地，根据历史负荷时间序列、低频分量和高频分量确定历史负荷稳定度包括：根据历史负荷时间序列和高频分量确定历史负荷稳定度确定历史负荷稳定度的上限；以及根据历史负荷时间序列、低频分量和高频分量确定历史负荷稳定度确定历史负荷稳定度的下限，其中，历史负荷稳定度为上限和下限之间的数值范围。进一步地，根据历史负荷时间序列和高频分量确定历史负荷稳定度的上限包括：根据历史负荷时间序列、低频分量和高频分量确定历史负荷稳定度的下限包括：其中，Lupper为历史负荷稳定度的上限，Llower为历史负荷稳定度的下限。进一步地，根据历史负荷稳定度判断电力负荷预测精度是否满足预设条件包括：计算电力负荷预测精度；判断电力负荷预测精度是否在上限和下限之间，其中，当电力负荷预测精度在上限和下限之间时，确定电力负荷预测精度满足预设条件，当电力负荷预测精度在下限以下时，确定电力负荷预测精度不满足预设条件。为了实现上述目的，根据本专利技术的另一个方面，提供了一种电力负荷预测精度的检测装置，该装置用于执行本专利技术提供的任意一种电力负荷预测精度的检测方法。根据本专利技术的另一方面，提供了一种电力负荷预测精度的检测装置。该电力负荷预测精度的检测装置包括：第一获取单元，用于获取历史负荷时间序列，其中，时间序列中为连续时间序列的负荷数据；第二获取单元，用于对时间序列中的数据进行时频变换以获取多个频率分量；第三获取单元，用于对多个频率分量进行合并以获得低频分量和高频分量，其中，低频分量与气象因素相关，高频分量由负荷的随机波动性造成；确定单元，用于根据历史负荷时间序列、低频分量和高频分量确定历史负荷稳定度；以及判断单元，用于根据历史负荷稳定度判断电力负荷预测精度是否满足预设条件。进一步地，获取历史负荷时间序列包括获取多个历史负荷时间序列，其中，多个历史负荷时间序列为对应于多个不同地区的历史负荷时间序列，第二获取单元包括：分解子单元，用于对预设建模时域中的历史负荷时间序列进行如下傅里叶分解：以及获取子单元，用于对P(t)进行组合以获取下式：P(t)=a0+D(t)+W(t)+L(t)+H(t)，其中，P(t)表示历史负荷时间序列，t为时间，不同地区的a0、ai和bi不同，a0+D(t)表示以日为周期变化的日周期负荷分量，W(t)表示以周为周期变化的周周期负荷分量，L(t)表示低频分量，H(t)表示高频分量。进一步地，确定单元包括：第一确定子单元，用于根据历史负荷时间序列和高频分量确定历史负荷稳定度的上限；以及第二确定子单元，用于根据历史负荷时间序列、低频分量和高频分量确定历史负荷稳定度的下限，其中，历史负荷稳定度为上限和下限之间的数值范围。进一步地，第一确定子单元还用于根据以下公式确定历史负荷稳定度的上限：第二确定子单元还用于根据以下公式确定历史负荷稳定度的下限包括：其中，Lupper为历史负荷稳定度的上限，Llower为历史负荷稳定度的下限。进一步地，判断单元包括：计算子单元，用于计算电力负荷预测精度；判断子单元，用于判断电力负荷预测精度是否在上限和下限之间，其中，当电力负荷预测精度在上限和下限之间时，确定电力负荷预测精度满足预设条件，当电力负荷预测精度在下限之下时，确定电力负荷预测精度不满足预设条件。通过本专利技术，对历史数据进行时频变换，得到了低频分量和高频分量，并进一步得到历史负荷稳定度，由于历史负荷稳定度一定程度上反映了该地区负荷变化的规律性，从而可以作为电力负荷预测精度的评估标准，因此解决了现有技术中无法根据当地负荷规律性条件来判断电力负荷预测精度是否满足预设条件的问题，进而可以根据不同地区的情况确定对应的电力负荷预测精度。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的电力负荷预测精度的检测装置的结构框图；以及图2是根据本专利技术实施例的电力负荷预测精度的检测方法的流程图。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。本专利技术实施例提供了一种电力负荷预测精度的检测装置，以下对本专利技术实施例所提供的电力负荷预测精度的检测装置进行介绍。图1是根据本专利技术实施例的电力负荷预测精度的检测装置的结构框图。如图1所示，该电力负荷预测精度的检测装置包括第一获取单元11、第二获取单元12、第三获取单元13、确定单元14和判断单元15。第一获取单元11用于获取历史负荷时间序列，其中，时间序列中为连续时间序列的负荷数据。第二获取单元12用于对时间序列中的数据进行时频变换以获取多个频率分量。第三获取单元13用于对多个频率分量进行合并以获得低频分量和高频分量，其中，低频分量与气象因素相关，即温度和湿度等气象因素均会对低频分量产生影像，高频分量由负荷的随机波动性造成。确定单元14用于根据历史负荷时间序列、低频分量和高频分量确定历史负荷稳定度。判断单本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电力负荷预测精度的检测方法，其特征在于，包括：获取历史负荷时间序列，其中，所述时间序列为连续时间序列的负荷数据；对所述时间序列中的数据进行时频变换以获取频域分解结果；对所述频域分解结果按照周期性进行合并以获得低频分量和高频分量，其中，所述低频分量与气象因素相关，所述高频分量由负荷的随机波动性造成；根据所述历史负荷时间序列、所述低频分量和所述高频分量确定历史负荷稳定度；以及根据所述历史负荷稳定度判断电力负荷预测精度是否满足预设条件。

【技术特征摘要】
1.一种电力负荷预测精度的检测方法，其特征在于，包括：获取历史负荷时间序列，其中，所述时间序列为连续时间序列的负荷数据；对所述时间序列中的数据进行时频变换以获取频域分解结果；对所述频域分解结果按照周期性进行合并以获得低频分量和高频分量，其中，所述低频分量与气象因素相关，所述高频分量由负荷的随机波动性造成；根据所述历史负荷时间序列、所述低频分量和所述高频分量确定历史负荷稳定度；以及根据所述历史负荷稳定度判断电力负荷预测精度是否满足预设条件；其中，根据所述历史负荷时间序列、所述低频分量和所述高频分量确定历史负荷稳定度包括：根据所述历史负荷时间序列和所述高频分量确定历史负荷稳定度确定历史负荷稳定度的上限；以及根据所述历史负荷时间序列、所述低频分量和所述高频分量确定历史负荷稳定度确定历史负荷稳定度的下限，其中，所述历史负荷稳定度为所述上限和所述下限之间的数值范围；其中，根据所述历史负荷稳定度判断电力负荷预测精度是否满足预设条件包括：计算所述电力负荷预测精度；判断所述电力负荷预测精度是否在所述上限和所述下限之间，其中，当所述电力负荷预测精度在所述上限和所述下限之间时，确定所述电力负荷预测精度满足所述预设条件，当所述电力负荷预测精度在所述下限以下时，确定所述电力负荷预测精度不满足所述预设条件。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取历史负荷时间序列包括获取多个历史负荷时间序列，其中，所述多个历史负荷时间序列为对应于多个不同地区的历史负荷时间序列，对所述时间序列中的数据进行时频变换以获取多个频率分量包括：对预设建模时域中的所述历史负荷时间序列进行如下傅里叶分解：以及对P(t)进行组合以获取下式：P(t)＝a0+D(t)+W(t)+L(t)+H(t)，其中，所述P(t)表示所述历史负荷时间序列，t为时间，不同地区的a0、ai和bi不同，a0+D(t)表示以日为周期变化的日周期负荷分量，所述W(t)表示以周为周期变化的周周期负荷分量，所述L(t)表示所述低频分量，所述H(t)表示所述高频分量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述历史负荷时间序列和所述高频分量确定历史负荷稳定度的上限包括：根据所述历史负荷时间序列、所述低频分量和所述高频分量确定历史负荷稳定度的下限包括：其中，所述Lupper为所述历史负荷稳定度的上限，所述Llower为所述历史负荷稳定度的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海云，王立永，李华春，周作春，孙健，杨楠，高明伟，袁清芳，
申请(专利权)人：国家电网公司，北京市电力公司，
类型：发明
国别省市：北京;11