【技术实现步骤摘要】
电采暖负荷预测方法、装置和终端设备
本专利技术属于配电网运行控制
，尤其涉及一种电采暖负荷预测方法、装置和终端设备。
技术介绍
为了改善空气环境，政府大力推进煤改电工程的落地实施，因此电采暖负荷被大量采用。目前北方城市燃煤取暖已经逐步采用电采暖替代，而南方地区未提供冬季供暖的地区，随着居民对屋内舒适程度要求不断提高，冬季电采暖使用也越来越频繁，冬季日最大负荷也在不断升高。电采暖负荷具有功率大、与季节和气象关系紧密、负荷密度集中的特征，对配电网规划运行产生较大影响，因此精确地对电采暖负荷进行预测具有较大的应用需求。但现有技术中的电采暖负荷存在预测不精准的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种电采暖负荷预测方法、装置和终端设备，以解决现有技术中的电采暖负荷预测不精准的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种电采暖负荷预测方法，包括：获取历史电采暖负荷样本数据和对应的多种影响因子样本数据，并根据所述历史电采暖负荷样本数据和对应的多种影响因子样本数据确定多种影响因子中满...
【技术保护点】
1.一种电采暖负荷预测方法，其特征在于，包括：/n获取历史电采暖负荷样本数据和对应的多种影响因子样本数据，并根据所述历史电采暖负荷样本数据和对应的多种影响因子样本数据确定多种影响因子中满足预设影响比重条件的第一因子，所述第一因子至少为两个；/n将每个所述第一因子的样本数据分别与所述历史电采暖负荷样本数据进行拟合获得与每个第一因子对应的拟合模型；/n根据基准日电采暖负荷和每个第一因子的拟合模型确定负荷预测值。/n
【技术特征摘要】
1.一种电采暖负荷预测方法，其特征在于，包括：
获取历史电采暖负荷样本数据和对应的多种影响因子样本数据，并根据所述历史电采暖负荷样本数据和对应的多种影响因子样本数据确定多种影响因子中满足预设影响比重条件的第一因子，所述第一因子至少为两个；
将每个所述第一因子的样本数据分别与所述历史电采暖负荷样本数据进行拟合获得与每个第一因子对应的拟合模型；
根据基准日电采暖负荷和每个第一因子的拟合模型确定负荷预测值。
2.如权利要求1所述的电采暖负荷预测方法，其特征在于，根据所述历史电采暖负荷样本数据和对应的多种影响因子样本数据确定多种影响因子中满足预设影响比重条件的第一因子，包括：
根据历史电采暖负荷样本数据和对应的多种影响因子样本数据建立每个影响因子的标准化向量；
计算每个标准化向量与右相邻标准化向量的差值得到与每个标准化向量对应的差值序列；
根据每个所述差值序列计算对应的序列最大极差，判断每个所述序列最大极差是否满足预设影响比重条件；
将满足所述预设影响比重条件的序列最大极差对应的影响因子确定为所述第一因子。
3.如权利要求2所述的电采暖负荷预测方法，其特征在于，判断每个序列最大极差是否满足预设影响比重条件，包括：通过
得要每个影响因子的比重系数γi，其中Hi为影响因子i的序列最大极差，Hj为影响因子j的序列最大极差，j＝1,2,...,m，m为影响因子的总个数；
判断所述每个影响因子的比重系数是否大于预设比重阈值。
4.如权利要求1所述的电采暖负荷预测方法，其特征在于，将每个所述第一因子的样本数据分别与所述历史电采暖负荷样本数据进行拟合获得与每个第一因子对应的拟合模型，包括：
采用多项式曲线回归方法将每个所述第一因子的样本数据分别与所述历史电采暖负荷样本数据进行拟合得到与每个第一因子对应的回归拟合曲线；
根据每个所述第一因子的样本数据和对应的回归拟合曲线建立与每个第一因子对应的拟合模型，每个拟合模型中影响因子数据、拟合度系数与负荷拟合值一一对应。
5.如权利要求4所述的电采暖负荷预测方法，其特征在于，所述多项式曲线回归方法进行拟合的限制条件为：使
最小，其中Q为各时段拟合残差的平方和，Δxk为所述第一因子的样本数据中第k个数据与在回归曲线中对应值的差值。
6.如权利要求4所述的电...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭占伍，安佳坤，胡诗尧，马国真，张泽亚，孙鹏飞，容春艳，贺春光，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司经济技术研究院，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：河北;13
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