一种根据气象因素选取短期相似日的方法技术

本发明专利技术提供一种根据气象因素选取短期相似日的方法，包括，步骤S1，获取历史气象数据、气象预测数据和实际负荷数据，计算气象因素与日最大负荷的相关性，获取当地负荷特性；步骤S2，根据气象因素的分类情况计算气象因素的权重；步骤S3，根据气象因素的权重计算待选日期与历史日期之间的气象加权距离，按照加权距离从小到大进行排序，选取相似日。本发明专利技术克服了只以单一因素或者多因素平均式选取的弊端，使用综合因素加权使用，合理选择相似日。

【技术实现步骤摘要】
一种根据气象因素选取短期相似日的方法
本专利技术涉及电力系统检测
，特别是涉及一种根据气象因素选取短期相似日的方法。
技术介绍
随着社会经济和电力系统发展进程的不断加快，整个电力系统范围内对负荷预测精度的要求日益增高，精准的电力负荷预测直接关系到社会经济的良好稳定健康发展。电力系统负荷预测指的是根据电力负荷历史数据和相应时期的经济、气象、政治等影响因素，在满足一定精度要求下，估计电力负荷历史数据变化规律对未来某一时刻或某一段时期负荷数据的影响，寻求电力负荷变化与各种因素之间的联系，从而对未来电力负荷数据做出科学的预测。在当前，我国主要使用依赖人为经验的传统预测方法和新兴起的智能算法，由于影响电力负荷预测精度的影响因素众多，而且其中有难以人为气象因素，例如温度、降雨量、风速等因素，这些因素的突然变化或者持续偏高都会使最终预测结果发生偏差，无法达成人们需求，因此需要提高预测精度或对预测结果进行修正。
技术实现思路
本专利技术实施例所解决的技术问题是由于气象因素的突然变化或者持续偏高都会使最终预测结果发生偏差，无法准确预测相似日的问题。本专利技术的一方面，提供一种根据气象因素选取短期相似日的方法，包括：步骤S1，获取历史气象数据、气象预测数据和实际负荷数据，计算气象因素与日最大负荷的相关性，获取当地负荷特性；步骤S2，根据气象因素的分类情况计算气象因素的权重；步骤S3，根据气象因素的权重计算待选日期与历史日期之间的气象加权距离，按照加权距离从小到大进行排序，选取相似日。进一步，在步骤S1中，所述计算气象因素与日最大负荷的相关性，获取当地负荷特性的方式具体包括：对历史气象数据进行不良辨识和修正，分别统计历史气象数据和气象预测数据的变化趋势，根据历史气象数据和气象预测数据的变化趋势分别对全年数据进行分类，获取分类数据；根据所述分类数据计算气象指标，并计算所述气象指标与日最大负荷之间的相关性参数；根据所述相关性参数的大小值进行排序，获取序列数据。进一步，所述根据所述分类数据计算气象指标具体为根据以下类别计算所述气象指标：日最高温度Tmax用于记录当日最高的温度值；日最低温度Tmin用于记录当日最低的温度值；日平均温度Tave用于记录当日的平均温度值；累积日最高温度Tlmax用于记录到达当日最高温度后持续的时间；累积日最低温度Tlmin用于记录到达当日最低温度后持续的时间；累积日平均温度Tlave用于记录到达当日的平均温度后持续时间；相对湿度H用于记录空气中水汽压与相同温度下饱和水汽压的百分比；风速W用于记录空气相对于地球某一固定地点的运动速率；降雨量P用于记录从天空降落到地面上的雨水，未经蒸发、渗透、流失而在水面上积聚的水层深度；人体舒适日最高温度Tmax_S用于记录当日人体舒适的最高温度值；人体舒适日最低温度Tmin_S用于记录当日人体舒适的最低温度值；人体舒适日平均温度Tave_S用于记录当日人体舒适的平均温度值；累积人体舒适日最高温度Tlmax_S用于记录到达当日人体舒适的最高温度后持续的时间；累积人体舒适日最低温度Tlmin_S用于记录到达当日人体舒适的最低温度后持续的时间；累积人体舒适日平均温度Tlave_S用于记录到达当日人体舒适的日平均温度后持续的时间；日最高湿度Tmax_H用于记录当日最高的湿度值；日最低湿度Tmin_H用于记录当日最低的湿度值；日平均湿度Tave_H用于记录当日的平均湿度值；累积日最高湿度Tlmax_H用于记录到达当日最高湿度后持续的时间；累积日最低湿度Tlmin_H用于记录到达当日最低湿度后持续的时间；累积日平均湿度Tlave_H用于记录到达当日平均湿度后持续的时间；最高日实感温度Temax用于记录当日最高的实感温度值；最低日实感温度Temin用于记录当日最低的实感温度值；平均日实感温度Teave用于记录当日的平均实感温度值；最大日温度差Tmax_min用于记录当日最高温度与日最低温度的温度差；日最高温度与平均温度差Tmax_ave用于记录当日最高温度与日平均温度的温度差；日平均温度与最低温度差Tave_min用于记录当日平均温度与日最低温度的温度差。进一步，所述计算所述气象指标与日最大负荷之间的相关性参数具体根据以下公式进行计算：其中，Pi为为30天每天的日最大负荷，为30天日最大负荷的平均值，yi指的是每个气象指标30天内的数据，为每个气象指标30天内的平均值；其中，所述30天不包括节假日，单指工作日和正常的周六周日。进一步，所述根据所述相关性参数的大小值进行排序具体为：当相关系数rPy全部为正时，所述气象指标按相关系数rPy从大到小进行排列作为第一类；当相关系数rPy全部为负时，所述气象指标按相关系数rPy从小到大进行排列作为第二类；当相关系数rPy有正有负时，所述气象指标按相关系数rPy的绝对值从大到小进行排列作为第三类。进一步，在步骤S2中，所述根据气象因素的分类情况计算气象因素的权重具体包括：选取指定的气象指标个数，并根据所选的气象指标计算气象指标之间的权重；通过所述权重进行归一化，并根据相关系数最大的权重系数最大进行重新分配。进一步，所述根据所选的气象指标计算气象指标之间的权重具体根据以下公式进行计算：w1*Tlmax+w2*Tlmin+w3*Tlave+w4*Tmax_S+w5*Tmin_S+w6*Tave_S+b＝P其中，Tlmax为累积日最高温度；Tlmin为累积日最低温度；Tlave为累积日平均温度；Tmax_S为人体舒适日最高温度；Tmin_S为人体舒适日最低温度；Tave_S为人体舒适日平均温度。进一步，所述通过所述权重进行归一化具体根据以下公式进行：其中，w为气象指标之间的权重。进一步，在步骤S3中，所述根据气象因素的权重计算待选日期与历史日期之间的气象加权距离具体根据以下公式行计算：其中，Tlmax0为参考日的累积日最高温度；Tlmin0为参考日的累积日最低温度；Tlave0为参考日的累积日平均温度；Tmax0_S为参考日的人体舒适日最高温度；Tmin0_S为参考日的人体舒适日最低温度；Tave0_S为参考日的人体舒适日平均温度。进一步，所述选取相似日具体为，根据加权距离从小到大进行排序获得的排列数据，选取其中前三天作为相似日。综上，实施本专利技术的实施例，具有如下的有益效果：本专利技术提供的根据气象因素选取短期相似日的方法，确立与负荷相关性较大的气象因素，并对一年的气象数据和负荷数据进行分类，气温指标与日最大负荷的相关性进行计算分析，结合地区特点选用合理的气象指标，然后分析气象指标和负荷的变化规律，根据变化规本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种根据气象因素选取短期相似日的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1，获取历史气象数据、气象预测数据和实际负荷数据，计算气象因素与日最大负荷的相关性，获取当地负荷特性；/n步骤S2，根据气象因素的分类情况计算气象因素的权重；/n步骤S3，根据气象因素的权重计算待选日期与历史日期之间的气象加权距离，按照加权距离从小到大进行排序，选取相似日。/n

【技术特征摘要】
1.一种根据气象因素选取短期相似日的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，获取历史气象数据、气象预测数据和实际负荷数据，计算气象因素与日最大负荷的相关性，获取当地负荷特性；
步骤S2，根据气象因素的分类情况计算气象因素的权重；
步骤S3，根据气象因素的权重计算待选日期与历史日期之间的气象加权距离，按照加权距离从小到大进行排序，选取相似日。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S1中，所述计算气象因素与日最大负荷的相关性，获取当地负荷特性的方式具体包括：
对历史气象数据进行不良辨识和修正，分别统计历史气象数据和气象预测数据的变化趋势，根据历史气象数据和气象预测数据的变化趋势分别对全年数据进行分类，获取分类数据；
根据所述分类数据计算气象指标，并计算所述气象指标与日最大负荷之间的相关性参数；
根据所述相关性参数的大小值进行排序，获取序列数据。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述分类数据计算气象指标具体为根据以下类别计算所述气象指标：
日最高温度Tmax用于记录当日最高的温度值；
日最低温度Tmin用于记录当日最低的温度值；
日平均温度Tave用于记录当日的平均温度值；
累积日最高温度Tlmax用于记录到达当日最高温度后持续的时间；
累积日最低温度Tlmin用于记录到达当日最低温度后持续的时间；
累积日平均温度Tlave用于记录到达当日的平均温度后持续时间；
相对湿度H用于记录空气中水汽压与相同温度下饱和水汽压的百分比；
风速W用于记录空气相对于地球某一固定地点的运动速率；
降雨量P用于记录从天空降落到地面上的雨水，未经蒸发、渗透、流失而在水面上积聚的水层深度；
人体舒适日最高温度Tmax_S用于记录当日人体舒适的最高温度值；
人体舒适日最低温度Tmin_S用于记录当日人体舒适的最低温度值；
人体舒适日平均温度Tave_S用于记录当日人体舒适的平均温度值；
累积人体舒适日最高温度Tlmax_S用于记录到达当日人体舒适的最高温度后持续的时间；
累积人体舒适日最低温度Tlmin_S用于记录到达当日人体舒适的最低温度后持续的时间；
累积人体舒适日平均温度Tlave_S用于记录到达当日人体舒适的日平均温度后持续的时间；
日最高湿度Tmax_H用于记录当日最高的湿度值；
日最低湿度Tmin_H用于记录当日最低的湿度值；
日平均湿度Tave_H用于记录当日的平均湿度值；
累积日最高湿度Tlmax_H用于记录到达当日最高湿度后持续的时间；
累积日最低湿度Tlmin_H用于记录到达当日最低湿度后持续的时间；
累积日平均湿度Tlave_H用于记录到达当日平均湿度后持续的时间；
最高日实感温度Temax用于记录当日最高的实感温度值；
最低日实感温度Temin用于记录当日最低的实感温度值；
平均日实感温度Teave用于记录当日的平均实感温度值；
最大日温度差Tmax_min用于记录当日最高温度与日最低温度的温度差；
日最高温度与平均温度...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘振兴，江欣明，杨帆，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44