空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的主成分分析法制造技术

本发明专利技术公开了一种空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的主成分分析法，1）在电力地理信息系统中生成元胞；2）进行元胞负荷的主成分分析；3）通过主成分分析反演对主成分分量和非主成分分量进行处理，剔除随机波动；4）将主成分分量经主成分分析反演后所得数据中的最大值作为元胞负荷最大值。本发明专利技术通过主成分分析反演技术剔除非主成分分量，来抑制随机波动对预测结果精度带来的不利影响，尽量避免随机波动影响到负荷发展的总体趋势，提取表征元胞负荷总体信息的主成分分量的最大幅值作为元胞负荷合理最大值，具有方法科学、合理，简单、实用等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及城市配电网规划中的空间负荷预测领域，具体涉及一种空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的主成分分析法。
技术介绍
空间负荷预测(SpatialLoadForecasting，SLF)是对待测区域内负荷时空特性的预测，是城市电网规划设计的基础，也是一个涉及面广、不确定性因素多的复杂问题。SLF结果的准确性将直接影响到城市电网的电源布点、供电路径选择、设备投运等技术是否可行且经济合理。与负荷预测的区别在于，SLF不仅要预测负荷的值，而且还要预测负荷增长的地理情况。由于SLF在预测负荷的值时，所需负荷数据一般是元胞负荷每年的最大值，即只使用各元胞每年众多历史负荷数据中的一个值。可见，若选用的元胞历史负荷数据不考虑由于负荷数据在测量、通信等误差造成的随机波动而建立负荷预测模型，就难以有效地模拟负荷发展变化规律，模型的预测精度也同样不能得到保证。因此，为确保在建模和预测过程中所使用的元胞历史负荷数据能合理地反映元胞发展的趋势和规律，从而提高SLF质量，需进行数据预处理方法的研究。CN105654208的专利技术专利公开了一种空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的经验模态分解方法，利用经验模态分解技术将各元胞负荷进行分解、对分解得到的一系列本征模态函数建立滤取机制、重构出元胞负荷的主体分量并确定其中的最大值等步骤。通过分析元胞历史负荷数据，利用经验模态分解技术将各元胞负荷进行分解；对分解得到的一系列本征模态函数建立滤取机制；把能表征元胞负荷基本信息规律性与趋势性的部分本征模态函数重构为主体分量，把能刻画元胞负荷随机波动性的部分本征模态函数重构为高频分量；将主体分量中的最大值作为元胞负荷最大值。该方法采用经验模态分解方法确定元胞负荷最大值，可应用于城市空间负荷预测，提高了预测精度，但利用经验模态分解技术得到的元胞最大负荷与实测的元胞最大负荷仍有较大差距。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提供一种空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的主成分分析法，用以提高城市空间预测的预测精度。为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案如下：一种空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的主成分分析法，包括以下步骤：1)在电力地理信息系统中生成元胞；将待测区域划分成多个形状规则或不规则的小区，每个小区作为一个元胞，小区负荷为元胞负荷；2)进行元胞负荷的主成分分析；3)通过主成分分析反演对主成分分量和非主成分分量进行处理，剔除随机波动；4)将主成分分量经主成分分析反演后所得数据中的最大值作为元胞负荷最大值。优选的，所述步骤1)中按照城市电网中每条10kV馈线的供电区域作为待测区域来生成元胞。优选的，所述步骤2)进行元胞负荷的主成分分析，包括：用表示各元胞的历史负荷样本数据矩阵，其中n是样本个数；p是样本的维数；xij为第i个样本中第j维数据；①将X简化为X＝(x1,…,xj,…,xp)，依式(1)对X标准化处理；xj*=xj-E(xj)Var(xj)---(1)]]>式中：为标准化的数据，E(xj)和Var(xj)分别为xj的平均值和方差，j＝1，2，…，p；②按照式(2)求取样本数据的相关矩阵R＝(rij)p×p；rij=Cov(xi,xj)Var(xi)Var(xj),(i,j=1,2,...,p)---(2)]]>式中：Cov(xi,xj)为样本数据矩阵第i列与第j列间的协方差，i＝1，2，…，p；③依式(3)和(4)计算相关矩阵R的特征值和特征向量，并将特征值从大到小排列，即λ1≥λ2≥…≥λp，相应调整特征向量的对应位置P＝(p1,p2,…,pp)；|λE-R|＝0(3)Rλi＝Rpi(4)式中：λi为特征值，pi为特征向量；④依公式(5)求取主成分矩阵；Y＝X*P(5)将主成分矩阵Y简化为Y＝(y1,y2,…,yp)，其中y1,y2,…,yp分别为第1,2,…,p主成分，各个成分间互不相关且所含信息量依次减少；⑤计算各个主成分的贡献率，其中第k个主成分的贡献率的计算公式如下；αk=λkλ1+λ2+...+λp,(k=1,2,...,p)---(6)]]>⑥按照各成分的贡献率由大到小的顺序排列，并按照式(3)～(7)求取累计贡献率M；M=Σi=1mλiΣi=1pλi---(7)]]>优选的，所述步骤3)包括：对样本数据X进行主成分分析，得到主成分y1,y2,…,ym以及非主成分ym+1,ym+2,…,yp，将非主成分分量设为0，依式(8)完成反演；X~=Y~*inv(P)---(8)]]>式中：为剔除非主成分分量后的数据；为非主成分分量设为0的主成分矩阵；inv(P)为特征向量矩阵的逆矩阵；优选的，所述累计贡献率M设定为99.8％。本专利技术的有益效果是：主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)的目的是在保证基本信息不变的前提下，减少数据量，从而简化数据分析问题。本专利技术采用空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的主成分分析法，以元胞历史负荷数据分析为基础，通过主成分分析技术将得到的各元胞负荷分解出表征各元胞负荷数据总体信息的主成分分量和刻画随机波动的非主成分分量。本专利技术利用提出的主成分分析反演方法对主成分分量和非主成分分量进行处理；处理后的结果不仅剔除了随机波动带来的不利影响，同时解决了经PCA计算得到的主成分分量不能直接应用于SLF的问题。通过主成分分析反演技术剔除非主成分分量，来抑制随机波动对预测结果精度带来的不利影响，尽量避免随机波动影响到负荷发展的总体趋势，提取表征元胞负荷总体信息的主成分分量的最大幅值作为元胞负荷合理最大值，具有方法科学、合理，简单、实用等优点。附图说明图1为待测区域内的元胞示意图。图2为图1中所示某个元胞连续14天的历史负荷数据的时间序列曲线。图3为对应图2所示时间序列的非主成分分量时间序列曲线。图4为对应图2时间序列的主成分分量时间序列曲线。图5为本专利技术空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的主成分分析法的方法流程图。具体实施方式下面结合附图对专利技术技术方案进一步说明：参照图1至图4，图1中显示了在待进行空间负荷预测的区域内，根据10kV馈线供电范围生成的元胞示意图；图2为图1中所示某个元胞连续14天的历史负荷数据的时间序列曲线；图3为对应图2所示时间序列的非主成分分量时间序列曲线；图4为对应图2时间序列的主成分分量时间序列曲线。如图5所示，本专利技术的空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的主成分分析法，包括以下步骤：1)在电力地理信息系统中生成元胞；按照城市电网中每条10kV馈线的供电区域来生成元胞，见图1；2)进行元胞负荷的主成分分析。可将PCA中的累计贡献率设定为99.8％；3)通过主成分分析反演对主成分分量和非主成分分量进行处理，剔除随机波动。通过主成分分析及其反演技术求取主成分分量和非主成分分量；以图1中所示某个元胞连续14天的历史负荷数据为例进行说明，该元胞负荷的时间序列如图2所示；该元胞负荷的非主成分分量时间序列曲线如图3所示；该元胞负荷的主成分分量时间序列曲线如图4所示。4)将图4所示的元胞负荷主成分分量时间序列曲线中的最大值作为元胞本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的主成分分析法，其特征在于，包括以下步骤：1)在电力地理信息系统中生成元胞；将待测区域划分成多个形状规则或不规则的小区，每个小区作为一个元胞，小区负荷为元胞负荷；2)进行元胞负荷的主成分分析；3)通过主成分分析反演对主成分分量和非主成分分量进行处理，剔除随机波动；4)将主成分分量经主成分分析反演后所得数据中的最大值作为元胞负荷最大值。

【技术特征摘要】
1.一种空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的主成分分析法，其特征在于，包括以下步骤：1)在电力地理信息系统中生成元胞；将待测区域划分成多个形状规则或不规则的小区，每个小区作为一个元胞，小区负荷为元胞负荷；2)进行元胞负荷的主成分分析；3)通过主成分分析反演对主成分分量和非主成分分量进行处理，剔除随机波动；4)将主成分分量经主成分分析反演后所得数据中的最大值作为元胞负荷最大值。2.根据权利要求1所述的一种空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的主成分分析法，其特征在于：所述步骤1)中按照城市电网中每条10kV馈线的供电区域作为待测区域来生成元胞。3.根据权利要求1所述的一种空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的主成分分析法，其特征在于：所述步骤2)进行元胞负荷的主成分分析，包括：用表示各元胞的历史负荷样本数据矩阵，其中n是样本个数；p是样本的维数；xij为第i个样本中第j维数据；①将X简化为X＝(x1,…,xj,…,xp)，依式(1)对X标准化处理；式中：为标准化的数据，E(xj)和Var(xj)分别为xj的平均值和方差，j＝1，2，…，p；②按照式(2)求取样本数据的相关矩阵R＝(rij)p×p；式中：Cov(xi,xj)为样本数据矩阵第i列与第j列间的协方差，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李科，肖白，何茜，张凯，张博，于春雷，田春筝，王利利，李锰，郭璞，关朝杰，全少理，丁岩，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网河南省电力公司经济技术研究院，东北电力大学，国网河南省电力公司郑州供电公司，
类型：发明
国别省市：北京;11