电网负荷预测方法技术

一种电网负荷预测方法，包括：获取历史数据，所述历史数据包括日最大负荷数据列和日平均气温数据列；对所述日最大负荷数据列中每一日期的最大负荷数据进行校正；构建GM(1,2)模型；计算以指数增加的所述日最大负荷数据与累加处理后的所述日最大负荷数据的比值得到第一校正系数，以及计算以指数增加的日平均气温数据与累加处理后的所述日平均气温数据的比值，得到第二校正系数；根据所述第一校正系数和所述第二校正系数分别对日最大负荷数据参数和日平均气温数据的参数进行校正，得到校正后的GM(1,2)模型；对校正后的GM(1,2)模型进行累减运算得到电网日负荷预测模型，并利用电网日负荷预测模型对下一日期的电网进行预测。

【技术实现步骤摘要】
电网负荷预测方法
本专利技术涉及电网
，特别是涉及一种电网负荷预测方法。
技术介绍
电力系统是集合发电、变电、输电、配电、用电功能的与国民经济紧密相关的系统，其不仅要确保供电的可靠性、运行的经济性，还要保障良好的电能质量，这些性能的高低也被作为评定一个国家综合国力的标准。电力负荷预测是提高系统可靠性、经济性与电能质量的重要环节之一。其主要是在未来近期或长期时段内对一个或多个地区负荷数据的变化进行预测，为该地区的电力系统的经济调度提供帮助，也为电网规划提供了重要依据，因此，负荷预测结果的准确性就显得格外重要。如何提高负荷预测结果的精度是电气领域学者们一直着重研究的问题之一。传统的负荷预测方法有回归分析法、线性外推法、时间序列法和最小二乘法等。但这些预测方法都没有考虑到电网负荷的波动性，而且又因为模型对原始数据的处理以及预测的过程太过于死板，使得结果往往存在比较大的误差，模型预测结果的精确度较低。
技术实现思路
鉴于上述状况，有必要针对现有技术中模型对电网预测的精确度低的问题，提供一种电网负荷预测方法。...

【技术保护点】
1.一种电网负荷预测方法，其特征在于，包括：/n获取历史数据，所述历史数据包括日最大负荷数据列和日平均气温数据列；/n对所述日最大负荷数据列中每一日期的最大负荷数据进行校正，以使所述日最大负荷数据的变化量控制在预设范围内；/n根据校正后的所述日最大负荷数据列以及所述日平均气温数据列进行累加处理，并根据累加处理后的数据列构建GM(1,2)模型；/n计算以指数增加的所述日最大负荷数据与累加处理后的所述日最大负荷数据的比值得到第一校正系数，以及计算以指数增加的日平均气温数据与累加处理后的所述日平均气温数据的比值，得到第二校正系数；/n根据所述第一校正系数和所述第二校正系数分别对所述GM(1,2)模型...

【技术特征摘要】
1.一种电网负荷预测方法，其特征在于，包括：
获取历史数据，所述历史数据包括日最大负荷数据列和日平均气温数据列；
对所述日最大负荷数据列中每一日期的最大负荷数据进行校正，以使所述日最大负荷数据的变化量控制在预设范围内；
根据校正后的所述日最大负荷数据列以及所述日平均气温数据列进行累加处理，并根据累加处理后的数据列构建GM(1,2)模型；
计算以指数增加的所述日最大负荷数据与累加处理后的所述日最大负荷数据的比值得到第一校正系数，以及计算以指数增加的日平均气温数据与累加处理后的所述日平均气温数据的比值，得到第二校正系数；
根据所述第一校正系数和所述第二校正系数分别对所述GM(1,2)模型中日最大负荷数据参数和日平均气温数据的参数进行校正，得到校正后的GM(1,2)模型；
对校正后的GM(1,2)模型进行累减运算得到电网日负荷预测模型，并利用电网日负荷预测模型对下一日期的电网进行预测；
所述对所述日最大负荷数据列中每一日期的最大负荷数据进行校正采用下述公式：
若，则令；
若，则令；
其中，,为日最大负荷数，e为常数，为所述日最大负荷数据列的平均值。


2.如权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：许惠君，王宗耀，陈敏，饶伟，
申请(专利权)人：南昌工程学院，江西倬云数字产业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：江西;36