本发明专利技术涉及一种含有多种不确定性因素影响的规划负荷预测方法，该方法将多种不确定性的影响因素对电力负荷变化的影响用经济变量数据的变化表示，采用各个因素影响作用互相比较的方式将不确定性因素定量化，再通过盲数理论建模将定量化的影响因素纳入负荷预测中。本发明专利技术的负荷预测方法包括盲数模型构建、区间灰数可信度确定、模糊综合评判模型预测三个步骤。通过模糊综合评判，将不确定性因素的影响转化为区间灰数及其可信度来反映，从而得到负荷预测的量化值。利用本发明专利技术提出的方法进行负荷预测丢失的信息较少，结果更加合理，为电网发展规划及调度工作提供依据。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术设及电力市场、电力负荷预测领域，特别设及一种含有多种不确定性因素 影响的规划负荷预测方法。
技术介绍
目前，为了满足不同类别负荷的需求，电网的发展、规划的合理性W及日常的电力 调度等工作的进行，都依赖于负荷预测，因此，电力负荷预测已发展成为一个工程学科中的 重要研究领域，并逐步承担了越来越重要的角色，然而，如何实现对电力负荷变化的准确预 测一直是一个重要的课题。 电力负荷预测是对现有系统运行的情况进行分析，考虑已有的系统运行的特征， 在理论的指导下，利用某种系统（数学模型）分析电力系统的历史负荷数据，探索用电负荷 与主要影响因素之间的内在联系和发展变化规律，预测负荷在未来的变化趋势。常用的预 测方法有：电力弹性系数法、负荷密度法、单耗法、增长曲线模型法和回归预测法等。运些 是基于过去的数据和资料研究建立起来的反映预测对象与其影响因素间数学关系的预测 方法，但是电力负荷受到多种因素的影响，比如经济、时间、气候和随机干扰等，在运种情况 下，W上运些方法难W包括影响预测的全部因素，加之随着国民经济和电力工业的发展，影 响电力负荷变化的因素也越来越多，例如国家政策调整、规划区域改变、产业结构调整、人 口变动及环境变化等。诸多影响因素都具有很强的不确定性，有偶然性、随机性，也有未确 知性。运些具有大量多重性质的不确定信息无法直接用数值定量化，所W，采用常规的预测 方法进行分析计算得到的结果不够科学合理，给电网发展规划及调度工作带来诸多不便。 在决策科学及工程应用等研究领域存在大量的不确定性，运些不确定的信息是指 客观事物在发展过程中具有随机性、偶然性及未确知性的信息，未确知的信息表现形式多 样化，如模糊信息、随机信息、粗糖信息、灰色信息等。针对运些不确定的信息的不同特点， 描述和处理方法主要有模糊集法、概率论法、粗糖集法及混浊理论等。运些方法的特点是能 够很好地处理具有单一性质的不确定信息，但在实际工程应用中不确定的信息往往具有多 重性，各种不确定的信息对工程影响的程度各有不同，W上解决单一特性不确定信息的方 法不能取得令人满意的效果。
技术实现思路
阳〇化]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种丢失信息少，结果更加合理的 含有多种不确定性因素影响的规划负荷预测方法。 为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下： ，其步骤如下： 步骤一构建盲数模型 (1)确定预测区域负荷的可能变化区间，设预测负荷变化因素集为：u=扣， U2,......，lU，满足i声j时，Ui声U.j，且〇:<化《1，其中：Ui(i= 1，2,......， m) ，U表示该区域未来负荷的可能变化区间； 似设不确定影响因素集为：S= {Si，S2,......，S。}，其中：Sj(j= 1，2,......， n) 表示影响负荷变化的某一因素，n为不确定影响因素的个数； 步骤二确定区间灰度可信度 (1)确定相对评价向量 阳013] 在影响因素集：S= (si，S2,......，sj中取一个s.j(j= 1，2,......，n)，考察预 测负荷变化因素集U= {Ui，U2,......，Uml中的各个区间因素在该影响因素下的相对评价 值，得到相对评价向量Y.j={yi.j，y2.j，......，= 1，2,......，n)，y。表示在同一个 影响因素Sj下第i个区间变化因素的相对评价值， 似构造判断矩阵 对于每个影响因素Sj(j= 1，2,......，n)均可得到一个相对评价向量Yj= {y。， y2，，......，ym，}，将所有的影响因素集形成的相对评价向量巧构成相对评价矩阵F，即： 上式中，F矩阵中的元素fii就表示第j个影响因素对第i个区间变化因素的影响 程度，即相对评价值； 利用相对评价矩阵F构造判断矩阵P，P由F和F转置矩阵的乘积构成，即：P=FFT 其中P矩阵中的元素P。表示在综合影响因素下第i个负荷区间变化因素和第j 个区间变化因素的相对比较值； (3)确定区间灰数可信度 阳02引求解构造的式似判断矩阵P的最大特征值Am。,，即求得满足特征方程：IP-入E=0的根的最大值；[002引将求得的最大特征根Am。,代入方程：(P-Am。瓜X= 0,得到对应最大特征根的一 个非零特征向量X(J=(X1，X2,......，Xm)T，对求得的非零特征向量进行归一化，得到X= (又1，而，......，Xm)T，令区间变化因素Ui的可信度ai=Xi(i= 1，2,......，m)，即可得到 对应区间变化因素U;(i= 1,2,......，m)的可f曰度a;; 步骤=模糊综合评判按照公式（3)，计算综合评判值； 1^为负荷区间变化因素的综合评判值，品为区间变化因素的白化值，曰1为区间灰 数的可信度值。 作为本专利技术进一步的改进，所述yi,的取值规则为：在同一个影响因素S,下设定不 同的数值表示相对评价等级，用较大的数值表示在同一影响因素下区间变化因素发生的可 能性较大，分别对S，做相对评价向量，得到所有区间变化因素在各个影响因素下的相对评 价值。 本专利技术所提供的含有多种不确定因素影响的规划负荷预测方法的实现流程图见 附图1所示，设计原理具体如下： 1、盲数模型构建 电力负荷预测中的不确定性信息是多方面的，并且受很多方面因素的共同影响， 因此在电力负荷预测中对不确定性信息进行描述和处理要兼顾多个方面，必须对多个相关 因素做出综合评判。影响负荷预测的因素主要有：负荷预测区域范围经济发展、经济结构调 整及政策的影响；需求侧管理措施的影响；地区居民收入水平和消费观念变化的影响；季 节和气候变化影响；电价的影响等。运些因素均是未确定因素，包含的信息各有不同，影响 因素具有模糊性、随机性W及未确知性等多种特性，处理运些影响因素用常规的方法丢失 信息较多，得到的结果不仅合理，考虑具有多重性质的不确定信息，及对负荷预测影响的不 相同程度，盲数理论将运些不确定的信息统一描述为盲信息，引入模糊集概念，将不确定的 盲信息划分成多个可能出现的区间及各区间的可信度来描述，可把不定量的信息定量化， 有助于工程实际应用中的综合评判。 (1)建立盲数模型，首先确定预测区域负荷的可能变化区间，设预测负荷变化因素 集为：U= {叫，％，......，山}，满足i声j时，Ui声U.j，且其中：Ui(i= 1，2,......，m)。U表示该区域未来负荷的可能变化区间，若g(I)为区间型灰数集，那么 UiGg(I)。U为预测区域负荷提供了区间灰数值，即：该地区负荷为m阶盲数模型，盲数模 型的阶数表示信息的不确定程度，不确定程度越高，阶数越大。 阳03引 似设不确定影响因素集为：S= {si，S2,......，S。}，其中：s.j(j= 1，2,......， n)表示影响负荷变化的某一因素，n为不确定影响因素的个数。要得到该盲数模型还需要 求得区间因素Ui的可信度a1，由于曰1是表示各个区间因素在综合影响因素下的可信度，从 模糊综合评判的角度出发，运是一个模糊择优的问题，即相当于要求出因素论域U上的模 糊子集A= {曰1，曰2,......，a。}，其中：ai(i= 1，2,......，m)是区间因素u;对A的隶属本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种含有多种不确定性因素影响的规划负荷预测方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一 构建盲数模型(1)确定预测区域负荷的可能变化区间，设预测负荷变化因素集为：U＝{u1，u2，......，um}，满足i≠j时，ui≠uj，且其中：ui(i＝1，2，......，m)，U表示该区域未来负荷的可能变化区间；(2)设不确定影响因素集为：S＝{s1，s2，......，sn}，其中：sj(j＝1，2，......，n)表示影响负荷变化的某一因素，n为不确定影响因素的个数；步骤二 确定区间灰度可信度(1)确定相对评价向量在影响因素集:S＝{s1，s2，......，sn}中取一个sj(j＝1，2，......，n)，考察预测负荷变化因素集U＝{u1，u2，......，um}中的各个区间因素在该影响因素下的相对评价值，得到相对评价向量Yj＝{y1j，y2j，......，ymj}(j＝1，2，......，n)，yij表示在同一个影响因素sj下第i个区间变化因素的相对评价值，(2)构造判断矩阵对于每个影响因素sj(j＝1，2，......，n)均可得到一个相对评价向量Yj＝{y1j，y2j，......，ymj}，将所有的影响因素集形成的相对评价向量构成相对评价矩阵F，即：F=f11f12...f1nf21f22...f2n............fm1fm2...fmn=Y1TY2T...YnT]]> 式(1)，上式中，F矩阵中的元素fij就表示第j个影响因素对第i个区间变化因素的影响程度，即相对评价值；利用相对评价矩阵F构造判断矩阵P，P由F和F转置矩阵的乘积构成，即：P＝FFTP=(pij)m×m=p11p12...p1mp21p22...p2m............pm1pm2...pmm]]> 式(2)，其中P矩阵中的元素pij表示在综合影响因素下第i个负荷区间变化因素和第j个区间变化因素的相对比较值；(3)确定区间灰数可信度求解构造的式(2)判断矩阵P的最大特征值λmax，即求得满足特征方程：|P‑λE|＝0的根的最大值；将求得的最大特征根λmax代入方程：(P‑λmaxE)x＝0，得到对应最大特征根的一个非零特征向量x0＝(x1，x2，......，xm)T，对求得的非零特征向量进行归一化，得到x＝(x1，x2，......，xm)T，令区间变化因素ui的可信度ai＝xi(i＝1，2，......，m)，即可得到对应区间变化因素ui(i＝1，2，......，m)的可信度ai；步骤三 模糊综合评判按照公式(3)，计算综合评判值；k=Σi=1maiui‾]]> 式(3)，式中：Σi=1mai=1,0<ai≤1,i=1,2,......,m]]>k为负荷区间变化因素的综合评判值，为区间变化因素的白化值，ai为区间灰数的可信度值。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓军，侯双林，王艳，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网河北省电力公司电力科学研究院，河北省电力建设调整试验所，
类型：发明
国别省市：北京;11
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