短期负荷预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术适用于电力系统技术领域，提供了一种短期负荷预测方法及装置，该方法包括：获取预测日的相似日的负荷曲线集合；根据负荷曲线集合，分别确定预测基本负荷和预测浮动负荷；根据预测基本负荷和预测浮动负荷，计算得到预测负荷；根据预测负荷和相似日的实际负荷，计算误差值；当误差值不在预设误差范围内时，对预测浮动负荷进行修正，并重新计算误差值；当误差值在预设误差范围内时，确定预测负荷为预测日的负荷值。由于本实施例中根据相似日的负荷曲线得到预测日的预测负荷，采用简单的计算即可得到准确的预测值，并且当误差值不在预设误差范围内时，重新对误差值进行修正，提高预测负荷的准确度。测负荷的准确度。测负荷的准确度。

【技术实现步骤摘要】
短期负荷预测方法及装置


[0001]本专利技术属于电力系统
，尤其涉及一种短期负荷预测方法及装置。

技术介绍

[0002]短期电力负荷预测主要是指预报未来几小时、一天至几天的电力负荷。电力负荷预测是能量管理系统的重要组成部分，短期负荷预测不但为电力系统的安全、经济运行提供保障，也是市场环境下编排调度计划、供电计划、交易计划的基础。短期负荷预测作用的大小主要取决于预测精度，因此如何提高预测精度是目前研究短期负荷预测理论和方法的重点。
[0003]目前常用的短期负荷预测方法包括回归分析法、相似日法及智能预测法等。然而，由于短期负荷预测受天气、设备状况、重大社会活动等因素的影响较大，如果将这些因素全部作为输入特征，将会使负荷预测的复杂度增加。如果只考虑某一方面的因素，由于每种因素的基础数据场景多样且规律性较弱，则会导致基于数据驱动方法的短期负荷预测的预测精度太低。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种短期负荷预测方法及装置，旨在解决现有技术中短期负荷预测方法的复杂度和预测精度不能兼顾的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术实施例的第一方面提供了一种短期负荷预测方法，包括：
[0006]获取预测日的相似日的负荷曲线集合；
[0007]根据所述负荷曲线集合，分别确定预测基本负荷和预测浮动负荷；
[0008]根据所述预测基本负荷和所述预测浮动负荷，计算得到预测负荷；
[0009]根据所述预测负荷和相似日的实际负荷，计算误差值；
[0010]当所述误差值不在预设误差范围内时，对所述预测浮动负荷进行修正，并重新计算误差值；当所述误差值在预设误差范围内时，确定所述预测负荷为所述预测日的负荷值。
[0011]作为本申请另一实施例，所述获取预测日的相似日的负荷曲线集合，包括：
[0012]选择相似日；
[0013]获取所有所述相似日的各个时刻的历史用电负荷数据；
[0014]将每一相似日的各个时刻的历史用电负荷数据绘制成对应的负荷曲线，得到所有所述相似日的负荷曲线集合。
[0015]作为本申请另一实施例，所述选择相似日，包括：
[0016]获取预设时间段内的历史用电负荷数据，确定影响所述历史用电负荷数据的各个影响因素；
[0017]将所述各个影响因素作为所述历史用电负荷数据的日特征向量，通过模糊化规则将所述各个因素转换为数值，根据所述数值确定相似日。
[0018]作为本申请另一实施例，所述根据所述负荷曲线集合，分别确定预测基本负荷和
预测浮动负荷，包括：
[0019]根据所有所述负荷曲线集合中所有相同时刻、与所述相同时刻相邻的预设数量的时刻对应的负荷，计算得到所述相同时刻的预测基本负荷；根据确定相同时刻的预测基本负荷的方法确定预设所有时刻的预测基本负荷；
[0020]确定每一所述负荷曲线集合中最大负荷对应时刻的温度值，以及计算每一所述负荷曲线集合中与所述最大负荷差值在预设负荷范围内的负荷对应时刻的平均温度值，并根据每一所述负荷曲线集合中所述最大负荷、所述温度值、所述平均温度值以及所述平均温度值对应的平均负荷值，计算由于温度导致的初始预测浮动负荷；
[0021]计算所有初始预测浮动负荷的平均值，得到预测浮动负荷。
[0022]作为本申请另一实施例，所述根据所有所述负荷曲线集合中所有相同时刻、与所述相同时刻相邻的预设数量的时刻对应的负荷，计算得到所述相同时刻的预测基本负荷，包括：
[0023]根据计算得到第t时刻的预测基本负荷；
[0024]其中，P'(t)表示第t时刻的预测基本负荷，P(t)表示任一相似日第t时刻的负荷，P(t
‑
1)表示所述任一相似日第(t
‑
1)时刻的负荷，P(t+1)表示所述任一相似日第(t+1)时刻的负荷。
[0025]作为本申请另一实施例，所述根据所述预测负荷和相似日的实际负荷，计算误差值，包括：
[0026]分别计算所述预测负荷和每一相似日的实际符合的差值，将得到的差值作为对应相似日的误差值；
[0027]所述当所述误差值不在预设误差范围内时，对所述预测浮动负荷进行修正，并重新计算误差值，包括：
[0028]当预设数量的误差值不在预设误差范围内时，对所述预测浮动负荷进行修正，并重新计算误差值；所述预设数量大于或等于80％。
[0029]作为本申请另一实施例，所述当所述误差值不在预设误差范围内时，对所述预测浮动负荷进行修正，包括：
[0030]当所述误差值不在预设误差范围内时，确定每一所述负荷曲线集合中的最大负荷中最大的负荷，根据除所述最大负荷中最大的负荷对应的负荷曲线之外的负荷曲线计算新的预测浮动负荷。
[0031]本专利技术实施例的第二方面提供了一种短期负荷预测装置，包括：
[0032]获取模块，用于获取预测日的相似日的负荷曲线集合；
[0033]计算模块，用于根据所述负荷曲线集合，分别确定预测基本负荷和预测浮动负荷；
[0034]所述计算模块，还用于根据所述预测基本负荷和所述预测浮动负荷，计算得到预测负荷；
[0035]所述计算模块，还用于根据所述预测负荷和相似日的实际负荷，计算误差值；
[0036]修正模块，用于当所述误差值不在预设误差范围内时，对所述预测浮动负荷进行修正，并重新计算误差值；
[0037]确定模块，用于当所述误差值在预设误差范围内时，确定所述预测负荷为所述预
测日的负荷值。
[0038]本专利技术实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一实施例所述的短期负荷预测方法所述的步骤。
[0039]本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，包括：所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的短期负荷预测方法所述的步骤。
[0040]本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：与现有技术相比，本专利技术通过获取预测日的相似日的负荷曲线集合；根据所述负荷曲线集合，计算得到预测负荷；并根据所述预测负荷和相似日的实际负荷，计算误差值；当所述误差值不在预设误差范围内时，对所述预测浮动负荷进行修正，并重新计算误差值；当所述误差值在预设误差范围内时，确定所述预测负荷为所述预测日的负荷值。由于本实施例中根据相似日的负荷曲线得到预测日的预测负荷，采用简单的计算即可得到准确的预测值，并且当误差值不在预设误差范围内时，重新对误差值进行修正，提高预测负荷的准确度。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种短期负荷预测方法，其特征在于，包括：获取预测日的相似日的负荷曲线集合；根据所述负荷曲线集合，分别确定预测基本负荷和预测浮动负荷；根据所述预测基本负荷和所述预测浮动负荷，计算得到预测负荷；根据所述预测负荷和相似日的实际负荷，计算误差值；当所述误差值不在预设误差范围内时，对所述预测浮动负荷进行修正，并重新计算误差值；当所述误差值在预设误差范围内时，确定所述预测负荷为所述预测日的负荷值。2.如权利要求1所述的短期负荷预测方法，其特征在于，所述获取预测日的相似日的负荷曲线集合，包括：选择相似日；获取所有所述相似日的各个时刻的历史用电负荷数据；将每一相似日的各个时刻的历史用电负荷数据绘制成对应的负荷曲线，得到所有所述相似日的负荷曲线集合。3.如权利要求2所述的短期负荷预测方法，其特征在于，所述选择相似日，包括：获取预设时间段内的历史用电负荷数据，确定影响所述历史用电负荷数据的各个影响因素；将所述各个影响因素作为所述历史用电负荷数据的日特征向量，通过模糊化规则将所述各个因素转换为数值，根据所述数值确定相似日。4.如权利要求1
‑
3中任一项所述的短期负荷预测方法，其特征在于，所述根据所述负荷曲线集合，分别确定预测基本负荷和预测浮动负荷，包括：根据所有所述负荷曲线集合中所有相同时刻、与所述相同时刻相邻的预设数量的时刻对应的负荷，计算得到所述相同时刻的预测基本负荷；根据确定相同时刻的预测基本负荷的方法确定预设所有时刻的预测基本负荷；确定每一所述负荷曲线集合中最大负荷对应时刻的温度值，以及计算每一所述负荷曲线集合中与所述最大负荷差值在预设负荷范围内的负荷对应时刻的平均温度值，并根据每一所述负荷曲线集合中所述最大负荷、所述温度值、所述平均温度值以及所述平均温度值对应的平均负荷值，计算由于温度导致的初始预测浮动负荷；计算所有初始预测浮动负荷的平均值，得到预测浮动负荷。5.如权利要求4所述的短期负荷预测方法，其特征在于，所述根据所有所述负荷曲线集合中所有相同时刻、与所述相同时刻相邻的预设数量的时刻对应的负荷，计算得到所述相同时刻的预测基本负荷，包括：根据计算得到第...

【专利技术属性】
技术研发人员：范曾，李征，石磊磊，贺新营，唐超，秦召磊，左玉军，岳宇飞，张龙，王珈璇，王曼然，徐华博，李倩，迟秀凯，王西更，杨博，宋慧敏，李振，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：