【技术实现步骤摘要】
一种自适应权重的综合短期用电负荷预测方法
本专利技术涉及电力领域，具体涉及一种自适应权重的综合短期用电负荷预测方法。
技术介绍
短期用电负荷预测是智慧安全用电监控系统的重要组成功能，负荷预测是电力系统安全运行的基础,由于居民用电负荷的随机性和波动性,可能会影响电力系统的正常运行与维护,因此准确预测居民用电负荷为电网的实时调度提供了有利指导。短期用电负荷预测与用电趋势分析、经济调度运行、用户需求侧管理、电力交易等密切相关。影响电力短期负荷变化的因素很多，诸如气象因素，节假日信息等。传统的预测方法大多采用单一方面预测的方式，短期用电负荷预测的变量因素单一。基于多个单一预测方法，建立综合预测模型，能够显著提高负荷预测的准确率。
技术实现思路
为了克服现有技术中的不足，本专利技术提出一种自适应权重的综合短期用电负荷预测方法，其能综合电力负荷多方面的特征因素，提高短期用电负荷预测的准确率。为了实现上述目的，本专利技术的一种自适应权重的综合短期用电负荷预测方法，包括以下步骤，S1：定义综合预测...
【技术保护点】
1.一种自适应权重的综合短期用电负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：定义综合预测模型对应的特征因素和单一预测方法；/nS2：针对不同特征因素，通过不同的单一预测方法进行负荷预测得到负荷预测结果；/nS3：采用BP神经网络算法对不同特征因素的负荷预测结果综合预测。/n
【技术特征摘要】
1.一种自适应权重的综合短期用电负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：定义综合预测模型对应的特征因素和单一预测方法；
S2：针对不同特征因素，通过不同的单一预测方法进行负荷预测得到负荷预测结果；
S3：采用BP神经网络算法对不同特征因素的负荷预测结果综合预测。
2.根据权利要求1所述的一种自适应权重的综合短期用电负荷预测方法，其特征在于，所述S1中对应的特征因素包括节假日类型、星期类型和温度。
3.根据权利要求2所述的一种自适应权重的综合短期用电负荷预测方法，其特征在于，针对所述节假日类型的特征因素采用逐点增长法，具体的计算步骤为：
S11：计算各年相关日t时刻的负荷平均值，公式为：
其中，1≤y≤Y，y为正整数，Y为拥有的相关历史数据的年数量，1≤t≤T≤24,t为正整数，1≤n，n为正整数，n为相关日的数量，
其中Pyit为已知的第y年的第i相关日的t时刻的负荷，
所述相关日为节假日前d天，d≥7，且d为正整数，
S12:计算比值系数，公式为其中Py0t为第y年与相关日对应的节假日t时刻的负荷，qyt为比值系数，
S13:将各年比值系数以及对应的年份按顺序列举形成数列，一个数列为：q1t、q2t、.......qyt，另一个数列为q1t、q2t、.......qyt所对应的年份，将所述对应的年份作为自变量，q1t、q2t、.......qyt作为因变量并做一元线性回归，将预测年的第m年的年份带入到一元线性回归方程中计算出预测的第m年的比例系数为qmt，
S14:依据公式获得第m年t时刻已知的相关日的平均负荷，根据公式变形推导，其中是第m年相关日t时刻的日平均负荷，qmt是S13中计算获得的预测的第m年的比例系数，Pmt是预估节假日将产生的负荷。
4.根据权利要求2所述的一种自适应权重的综合短期用电...
【专利技术属性】
技术研发人员：王祥浩，宣筱青，夏东风，
申请(专利权)人：南京中电科能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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