考虑负荷跃变的全周期负荷预测方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑负荷跃变的全周期负荷预测方法，首先获取用户历史年度日极值负荷数据，并根据用户的运行时间构建负荷预测模型，然后根据设置预测年每一天的外部因素数值，得出预测年每一天的负荷理论预测值，最后通过设定的负荷成熟判定阈值对负荷理论预测值进行分析，最终生成负荷预测结果；本发明专利技术在现有对配电网负荷数据研究的基础上，根据在配电网考虑负荷跃变的全周期负荷预测流程方法进行具体应用研究，提升在线实时负荷数据的质量，从海量时序样本中快速排除干扰点，提高数据抽取和采集的精确度。

【技术实现步骤摘要】
考虑负荷跃变的全周期负荷预测方法
：本专利技术涉及电力行业负荷预测分析咨询规划
，特别是涉及一种考虑负荷跃变的全周期负荷预测方法。
技术介绍
：负荷预测是配电网规划的重要组成部分，也是配电网规划的前提和基础，它能给电压等级的选择、变电站位置和网架结构的确立提供有利的信息指导。负荷预测的准确性直接决定着规划方案的优劣，若负荷预测过高，将导致配网建设过度投资，一些设备不能充分利用，引起资源浪费，这与当前我国建设节约型社会是背道而驰的；若负荷预测不足，将导致配网建设规模不够，使得规划区最大用户负荷高峰时段负载率偏高、满载或过载，甚至电能卡脖子输送不出，从而无法满足用户正常用电需求。所以负荷预测的准确性是保证配网系统可靠供电与经济运行的前提，直接影响到投资、网络布局和运行的合理性。电力负荷预测按照其研究对象的不同，可分为区域总负荷预测和空间负荷预测：负荷总量预测是根据预测区域的历史电量或负荷、影响因素来预测规划区域的未来电力需求量或电网的供电容量。它是以整个规划地区的电量或负荷总量作为预测对象，属于战略预测，对高压配电网规划和电源本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑负荷跃变的全周期负荷预测方法，首先获取用户历史年度日极值负荷数据，并根据用户的运行时间构建负荷预测模型，然后根据设置预测年每一天的外部因素数值，得出预测年每一天的负荷理论预测值，最后通过设定的负荷成熟判定阈值对负荷理论预测值进行分析，最终生成负荷预测结果，其具体步骤是：/nS1：从用电信息采集系统、营销系统、统计局、气象网站等平台获取负荷数据、用户属性数据和外部相关因素数据，对数据进行预处理，形成以“日”为单位的样本数据；/nS2：剔除用户投运时刻之后连续4个月的负荷数据，然后判断用户运行时间是否满N年，若是，执行第三步S3；若否，跳转执行第六步S6；/nS3：设定相关系数阈值，采...

【技术特征摘要】
1.一种考虑负荷跃变的全周期负荷预测方法，首先获取用户历史年度日极值负荷数据，并根据用户的运行时间构建负荷预测模型，然后根据设置预测年每一天的外部因素数值，得出预测年每一天的负荷理论预测值，最后通过设定的负荷成熟判定阈值对负荷理论预测值进行分析，最终生成负荷预测结果，其具体步骤是：
S1：从用电信息采集系统、营销系统、统计局、气象网站等平台获取负荷数据、用户属性数据和外部相关因素数据，对数据进行预处理，形成以“日”为单位的样本数据；
S2：剔除用户投运时刻之后连续4个月的负荷数据，然后判断用户运行时间是否满N年，若是，执行第三步S3；若否，跳转执行第六步S6；
S3：设定相关系数阈值，采用相关性分析方法确定各用户的强相关因素，执行第四步S4；若无强相关因素，跳转执行第七步S7；
S4：综合采用基于动态规划算法的线性回归方法、判定系数法、平均值同期比较法、动态特征的起始值与末端值比较方法判别用户负荷在历史年中是否发生跃变，标记负荷跃变时间点；采用比例缩放和坐标变换方法对跃变时间点之前的负荷进行前复权操作；
S5：采用分段非线性回归方法，对用户历史负荷数据进行拟合，计算各变量系数，形成负荷预测模型，跳转执行第八步S8；
S6：综合采用KNN算法和基于赋权的组合方法，利用投运时间满N年的负荷数据，构建负荷预测模型，跳转执行第八步S8；
S7：采用时间序列法，形成负荷预测模型；
S8：设置预测年每一天的外部因素数值，根据负荷预测模型，生成预测年每一天的负荷理论预测值；
S9：根据用户的负荷成熟度特征，采用随机森林算法判定用户在规划年的负荷理论预测过饱和的状态，以“年”为单位，对负荷理论预测值进行后复权，并输出复权结果，作为负荷预测结果。


2.根据权利要求1所述的考虑负荷跃变的全周期负荷预测方法，其特征是：所述S1中，以“日”为数据的最小分析单位。对于统计单位为“小时”及以下的指标数据，采用日最大值数据；对于统计单位为“月”及以上的指标数据，根据数据统计周期，采用日平均值数据。


3.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷才嘉，罗少威，贾巍，方兵华，黄裕春，高慧，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司广州供电局，
类型：发明
国别省市：广东;44