一种基于轨迹跟踪控制的负荷预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于轨迹跟踪控制的负荷预测方法，该方法包括：根据电力部门提供的原始数据源，确定各变量的初始值；计算当前时刻和上一时刻负荷真实值的轨迹方向角θa；求取负荷真实值的轨迹线速度va；计算当前时刻的负荷预测误差δy；根据轨迹跟踪控制器，计算得到负荷预测值的轨迹线速度v和轨迹方向角θ；由y(t+1)＝y(t)+vsinθ得到下一时刻的负荷预测值。本发明专利技术在轨迹跟踪稳定性理论的基础上，提出了一种通过控制器来进行负荷预测的新方法。与现有技术不同，本发明专利技术不是在某一现有预测模型的基础上对预测值轨迹进行启发式修正，而是一种与现有预测模型无关的完全自治的预测方法，从而避免了对预测模型的依赖。

【技术实现步骤摘要】
一种基于轨迹跟踪控制的负荷预测方法
本专利技术属于电力系统负荷预测
，尤其涉及一种基于轨迹跟踪控制的负荷预测方法。
技术介绍
随着电力系统的稳定发展和可再生能源的持续渗透，电力负载预测和可再生能源预测过程变得更加复杂，要求对于负荷预测要有更有效的方法，由此来更好地完成对电力系统的规划，管理和运行。根据预测间隔时间长短，负荷预测大致可分为短期、中期和长期预测。中/长期负荷预测提供对未来几周到几年的负荷需求预测，其中，长期预测主要用于电力系统容量规划、资金投入和公司预算，中期预测主要针对于维修规划、燃料调度和运营管理；而短期负荷预测所涵盖的时间则是从几分钟到几天，电力系统每天必须规划次日发电量，因此短期负荷预测对发电容量的经济调度是非常必要的。过去的几十年里，已经发展出了很多负荷预测方法。大体上，这些方法以两种不同的形式出现：经典统计技术和计算智能技术。前者主要包括回归法、时间序列法、卡尔曼滤波法等，而后者主要是模糊逻辑、支持向量机(SVM)，人工神经网络(ANN)和组合预测等方法。现存预测方法各有优劣，但几乎所有现存方法，其预测性能都依赖于所选用的预测模型和样本数据，并只能通过仿本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于轨迹跟踪控制的负荷预测方法，该方法包括如下步骤：1)确定各变量的初始值：读取电力部门提供的预测时刻之前的三个历史负荷数据，令初始时负荷预测值与负荷真实值相等，即y(1)＝ya(1)、y(2)＝ya(2)、y(3)＝ya(3)，得到负荷预测值和负荷真实值的几个历史轨迹方向角为：θ(1)＝0、θ(2)＝0、θ(3)＝arctan[y(3)‑y(2)]、θa(1)＝0；2)求取负荷真实值的轨迹方向角θa：由t时刻的负荷真实值ya(t)、t‑1时刻的负荷真实值ya(t‑1)、以及t‑2时刻的负荷真实值ya(t‑2)，分别计算点(t‑1,ya(t‑1))到点(t,ya(t))的射线、以及点(t‑...

【技术特征摘要】
1.一种基于轨迹跟踪控制的负荷预测方法，该方法包括如下步骤：1)确定各变量的初始值：读取电力部门提供的预测时刻之前的三个历史负荷数据，令初始时负荷预测值与负荷真实值相等，即y(1)＝ya(1)、y(2)＝ya(2)、y(3)＝ya(3)，得到负荷预测值和负荷真实值的几个历史轨迹方向角为：θ(1)＝0、θ(2)＝0、θ(3)＝arctan[y(3)-y(2)]、θa(1)＝0；2)求取负荷真实值的轨迹方向角θa：由t时刻的负荷真实值ya(t)、t-1时刻的负荷真实值ya(t-1)、以及t-2时刻的负荷真实值ya(t-2)，分别计算点(t-1,ya(t-1))到点(t,ya(t))的射线、以及点(t-2,ya(t-2))到点(t-1,ya(t-1))的射线与横轴即时间轴t轴正方向的夹角θa(t)和θa(t-1)为：θa(t)＝arctan[ya(t)-ya(t-1)]θa(t-1)＝arctan[ya(t-1)-ya(t-2)]；3)求取负荷真实值的轨迹线速度va：负荷真实值在某一时刻的轨迹线速度，方向始终指向横轴正方向，并根据负荷真实值的轨迹方向角θa不同，按下式分别计算得到：

【专利技术属性】
技术研发人员：沈志熙，宋永端，吴小琴，马冬雪，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆;85