一种基于天气预报信息的母线负荷预测方法技术

本发明专利技术提供一种基于天气预报信息的母线负荷预测方法，包括以下步骤，步骤1：根据母线负荷所属辖区的地理坐标，提取与母线负荷地理位置紧密对应的天气预报信息；步骤2：分析确定不同母线负荷与气象因子相关性，对母线负荷进行分类；步骤3：将与母线负荷匹配的天气预报信息按发生时间分别归类，提取短期、超短期母线负荷的历史数据与对应时间的天气预报信息；步骤4：根据历史负荷数据、天气预报信息与日期类型，进行相似日的选取；步骤5：对母线负荷进行分类预测。本发明专利技术通过提取与母线地理位置紧密对应的天气预报信息，构建了基于天气预报和负荷分类预测的母线负荷预测模型，有效提高母线负荷预测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种电力系统调度自动化的方法，具体涉及一种基于天气预报信息的 母线负荷预测方法。
技术介绍
目前，天气预报已广泛应用于新能源预测，以风功率预测为例，风场选址建立之初 就已确定其地理位置信息，其中包括精确的经炜度。风场进行风功率预测时可通过经炜度 直接从气象中心获取该风场的气象预报数据。而母线负荷是一个相对较小区域的终端负荷 的总和，一般无法确定其供电范围内终端负荷的经炜度。 传统的母线负荷预测通常选取地级市的气象信息作为参考进行母线负荷预测，地 级市范围较大，而单个母线负荷供电范围通常为区级或县级，不同区、县实际天气情况可能 不同，因此地区内所有母线负荷选取相同气象预报信息作为参考并不合理。
技术实现思路
为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供一种基于天气预报的母线负荷预测方 法，通过获取母线负荷所属行政区域，如县、乡或市辖区的地理位置，提取与母线地理位置 紧密对应的高精度天气预报信息，通过研究母线负荷与气象因素的相关特性，构建了基于 天气预报和负荷分类预测的母线负荷预测模型，有效提高母线负荷预测精度。 实现上述目的所采用的解决方案为： 一种基于天气预报的母线负荷预测方法，该方法包括如下步骤： 步骤1 :根据母线负荷所属辖区的地理坐标，提取与母线负荷地理位置紧密对应 的高精度天气预报信息；获取与其匹配的气温、气压、湿度、降雨量等天气预报信息； 步骤2 :分析确定不同母线负荷与天气预报信息相关性，对母线负荷进行分类； 步骤3 :将与母线负荷匹配的天气预报信息按发生时间分别归类，提取短期、超短 期母线负荷的历史数据与对应时间的天气预报信息； 步骤4 :根据历史负荷数据、天气预报信息与日期类型，进行相似日的选取； 步骤5 :对母线负荷进行分类预测。 优选的，根据母线负荷供电范围可涵盖的最大行政划区，如县、乡或市辖区的地理 经炜度坐标，提取该行政划区内的天气预报信息。 优选的，分析各母线负荷与气象因素的相关性，从而确定母线负荷的类型，其计算 公式如下： 式中：X为母线负荷历史负荷，Y为天气预报信息，R为相关系数，COV (X，Y)为X和 Y的协方差；，D(X)、D(Y)分别为X和Y的均方差。通过分析母线负荷与温度、降雨等气象 因素的相关性，将负荷分为温度敏感型负荷、降雨敏感型负荷、气象不相关型负荷等不同类 型负荷。 优选的，所述步骤3中，短期母线负荷预测提取以日为单位的历史负荷，超短期母 线负荷预测提取当日及与预测时段相对应的历史负荷，并滚动刷新。 优选的，所述步骤4中，将历史负荷数据、天气预报信息和日期类型组合形成日样 本数据，通过聚类分析的方法选取相似日，充分考虑预测日与相似日的气象要素，分析时针 对母线负荷的特性与预测日的气象信息选取输入的样本数据，其具体步骤如下： 定义参考样本、比较样本及样本之间的距离 其中i、j表示样本号，η为所选样本天数，xlk、x]k为样本数据；类的重心其中m为该类中样本的个数，Xi为该类中第i个样本。以每个母线负荷为分析对象。 其中温度敏感型负荷将96点历史负荷数据、日期类型和温度信息组合形成日样 本（11，…Ii…196, d，tl. t2…….t24)，式中Ii是母线历史负荷数据，d为日期类型，ti为 温度。 降雨敏感型负荷将96点历史负荷数据、各时段降雨量组合成样本（11，…1L··· 196, rl. r2…...r24)，式中Ii是母线历史负荷数据，ri为降雨量。 气象不相关负荷选取96点历史负荷数据（11，…Ii…196)组合形成日样本，式中 Ii是母线历史负荷数据。 所述日期类型分为休息日和工作日。 选取η天数据作为比较样本，根据式（2)，计算比较样本和参考样本的聚类距离， 选取与参考样本距离最近的一类作为相似日。另外，选取相似日时应考虑下网负荷出线的 运行方式，选取具有相同运行方式的相似日。 优选的，步骤5中，综合考虑天气预报信息、母线负荷历史数据等相关信息，不同 母线负荷选取适合其负荷特性的预测算法，对母线负荷进行分类预测。 优选的，预测时不同类型负荷选取不同的相似日历史负荷与天气预报信息作为输 入变量。其中温度敏感型负荷选取历史负荷、温度与日期类型作为输入变量，降雨敏感型负 荷选取历史负荷、降雨与日期类型作为输入变量，气象不相关负荷则只选取历史负荷与日 期类型作为输入变量，各种类型负荷分别进行预测。 与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果： 本专利技术通过获取母线负荷所属行政区域，提取与母线地理位置紧密对应的高精度 天气预报信息，构建了基于高精度天气预报和负荷分类预测的母线负荷预测模型，有效提 高母线负荷预测精度。【附图说明】 图1为本专利技术的基于天气预报的母线负荷预测流程图；【具体实施方式】 下面结合附图对本专利技术的【具体实施方式】做进一步的详细说明。 基于天气预报的母线负荷预测方法，包括如下步骤： 步骤1 :根据母线负荷供电行政划区的经炜度信息，提取与母线负荷地理位置紧 密对应的天气预报。获取与其匹配的气温、气压、湿度、降雨量等天气预报信息； 根据母线负荷供电范围可涵盖的最大行政划区，如县、乡或市辖区的地理经炜度 坐标，提取该行政划区内的天气预报信息。 步骤2 :分析确定不同母线负荷与天气预报信息相关性，对母线负荷进行分类。 分析各母线负荷与气象因素的相关性，从而确定母线负荷的类型，其计算公式如 下： 式中：X为母线负荷历史负荷，Y为天气预报信息，R为相关系数，COV (X，Y)为X和 Y的协方差；，D(X)、D(Y)分别为X和Y的均方差。通过分析母线负荷与温度、降雨等气象 因素的相关性，将负荷分为温度敏当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于天气预报信息的母线负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：根据母线负荷所属辖区的地理坐标，提取与母线负荷地理位置紧密对应的天气预报信息；步骤2：分析确定不同母线负荷与天气预报信息相关性，对母线负荷进行分类；步骤3：将与母线负荷匹配的天气预报信息按发生时间分别归类，提取短期、超短期母线负荷的历史数据与对应时间的天气预报信息；步骤4：根据历史负荷数据、天气预报信息与日期类型，进行相似日的选取；步骤5：对母线负荷进行分类预测。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李博，程鑫，门德月，杨桂钟，戴赛，崔晖，丁强，黄金富，李伟刚，许丹，张传成，蔡帜，燕京华，韩彬，董伟，张加力，刘鹏，李培军，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，国网福建省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11