本发明专利技术公开了一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，具体包括如下步骤：步骤一：分析煤改电负荷的历史数据，确定与负荷变化相关的输入参数；步骤二：使用改进的模糊聚类算法对输入参数进行聚类，以识别不同的负荷模式；步骤三：基于聚类结果，构建一个动态负荷预测模型，该模型能够自适应调整参数和权重，以适应负荷变化的不确定性；步骤四：使用动态负荷预测模型对未来的煤改电负荷进行预测，并提供相应的置信度或可信区间；提高预测准确性：通过引入改进的模糊聚类算法和动态负荷预测模型，可以更准确地捕捉煤改电负荷的变化模式和趋势，有助于提高预测的准确性，使决策者能够更好地规划和管理电力供应。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电网规划，具体涉及一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法。
技术介绍
1、煤改电的方式能够实现资源节能化，是实现碳中和目标的主要方式之一，在进行煤改电期间，煤改电负荷的接入会对电网带来负荷大幅且不均衡增长、电网峰谷差加大等影响，因此对未来电网调度运行与规划至关重要。
2、目前预测方法存在如下缺陷：
3、1、传统的负荷预测方法可能无法准确捕捉煤改电负荷的变化模式和趋势，导致预测结果与实际负荷存在较大偏差，给电力供应和能源规划带来不确定性；
4、2、传统方法通常假设负荷变化是确定性的，而实际情况中负荷变化往往存在不确定性，预测结果可能无法反映实际情况，导致决策者做出错误的决策；
5、3、传统方法可能无法充分考虑负荷的时序特性和趋势，如周期性变化、季节性变化和长期趋势，从而导致预测结果缺乏全面性，无法准确反映负荷的变化规律；
6、4、传统方法可能缺乏自适应学习和更新的能力，无法及时适应负荷变化的动态性和不确定性，导致预测模型过时，无法提供准确和可靠的预测结果。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，以解决上述
技术介绍
中提出的预测准确性下降、忽略负荷变化的不确定性、忽略负荷的时序特性和趋势，以及还存在缺乏自适应性和更新能力的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，具体包括如下步骤：
3、步骤一：分析煤改电负荷的历史数据，确定与负荷变化相关的输入参数；
4、步骤二：使用改进的模糊聚类算法对输入参数进行聚类，以识别不同的负荷模式；
5、步骤三：基于聚类结果，构建一个动态负荷预测模型，该模型能够自适应调整参数和权重，以适应负荷变化的不确定性；
6、步骤四：使用动态负荷预测模型对未来的煤改电负荷进行预测，并提供相应的置信度或可信区间。
7、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述步骤一中，分析煤改电负荷历史数据具体包括负荷量、时间特征、天气数据、经济指标，以及煤改电政策与措施。
8、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述步骤二中的改进模糊聚类算法包括以下步骤：
9、s1、引入模糊权重因子，用于调整不同输入参数在聚类过程中的权重，以更准确地反映其对负荷模式的影响；
10、s2、使用深度学习模型，对数据进行自动特征学习，模型可以通过多层非线性变换，从原始数据中提取更高级别的特征表示；
11、s3、使用训练好的深度学习模型，将数据映射到学习到的特征空间，捕捉数据的内在模式和结构；
12、s4、结合模糊聚类和时间序列分析的方法，以考虑负荷的时序特性和趋势。
13、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述s2中，深度学习模型包括卷积神经网络和自编码器。
14、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述动态负荷预测模型的构建方法如下：
15、a、定义负荷预测的状态表示，具体包括历史负荷数据、天气数据、经济指标；
16、b、动作空间定义：定义负荷预测的动作空间，即可以采取的决策或操作；
17、c、奖励函数设计：设计奖励函数来评估每个决策的好坏，其中奖励函数根据负荷预测的准确性、成本效益、能源利用率因素进行定义；
18、d、深度强化学习模型训练：使用强化学习算法，对模型进行训练，模型将通过与环境的交互学习最优的决策策略，以最大化累积奖励；
19、e、模型评估和优化：使用测试数据集对训练好的模型进行评估和优化。
20、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述奖励函数公式为预测误差的加权和，其中权重可以根据具体需求进行调整，具体的奖励函数公式如下所示：
21、r＝-w1*|y(t)-y_pred(t)|-w2*|y(t-1)-y_pred(t-1)|+w3*...+wn*...；
22、其中，r表示奖励值，y(t)表示实际负荷值，y_pred(t)表示负荷预测值，w1、w2、...、wn表示相应的权重，权重用于调整不同部分的贡献度。
23、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述强化算法算法步骤如下：
24、a、初始化q值表：对于每个状态-动作对(s，a)，初始化q值为q(s，a)＝0；
25、b、迭代更新q值：在每个时间步t，智能体根据当前状态s选择一个动作a，执行该动作并观察到奖励r和下一个状态s'，根据以下公式更新q值：
26、q(s，a)＝q(s，a)+α*(r+γ*max(q(s'，a'))-q(s，a))
27、其中，q(s，a)表示在状态s下采取动作a的q值，α是学习率(控制更新的步长)，r是奖励，γ是折扣因子(控制未来奖励的重要性)，max(q(s'，a'))表示在下一个状态s'下采取最优动作a'的最大q值；
28、c、重复步骤b直到达到停止条件，达到最大迭代次数或q值收敛。
29、作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述步骤四中，通过交叉验证、模型评估和误差分析的方法来确定适当的置信度或可信区间。
30、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
31、1、提高预测准确性：通过引入改进的模糊聚类算法和动态负荷预测模型，可以更准确地捕捉煤改电负荷的变化模式和趋势，有助于提高预测的准确性，使决策者能够更好地规划和管理电力供应；
32、2、考虑负荷变化的不确定性：改进的方法通过动态负荷预测模型的自适应性和置信度/可信区间的提供，能够更好地考虑负荷变化的不确定性，提供更可靠的预测结果；
33、3、考虑负荷的时序特性和趋势：改进的模糊聚类算法结合了时间序列分析的方法，能够更好地考虑负荷的时序特性和趋势，有助于更准确地捕捉负荷的周期性变化、季节性变化以及长期趋势，提高预测的精度和全面性；
34、4、自适应学习和更新：采用自动特征学习的放大，能够根据实时反馈和验证数据动态地更新聚类模型和预测模型，使得模型能够适应负荷变化的动态性和不确定性，提高预测的稳定性和可靠性。
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【技术保护点】
1.一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，其特征在于：具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，其特征在于：所述步骤一中，分析煤改电负荷历史数据具体包括负荷量、时间特征、天气数据、经济指标，以及煤改电政策与措施。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，其特征在于：所述步骤二中的改进模糊聚类算法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，其特征在于：所述S2中，深度学习模型包括卷积神经网络和自编码器。
5.根据权利要求1所述的一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，其特征在于：所述动态负荷预测模型的构建方法如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，其特征在于：所述奖励函数公式为预测误差的加权和，其中权重可以根据具体需求进行调整，具体的奖励函数公式如下所示：
7.根据权利要求5所述的一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，其特征在于：所述强化算法算法步骤如下：
8.根据权利要求1所述的一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，其特征在于：所述步骤四中，通过交叉验证、模型评估和误差分析的方法来确定适当的置信度或可信区间。
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【技术特征摘要】
1.一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，其特征在于：具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，其特征在于：所述步骤一中，分析煤改电负荷历史数据具体包括负荷量、时间特征、天气数据、经济指标，以及煤改电政策与措施。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，其特征在于：所述步骤二中的改进模糊聚类算法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于改进模糊聚类算法的煤改电负荷预测方法，其特征在于：所述s2中，深度学习模型包括卷积神经网络和自编码器。
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞伟林，关兆雄，皇甫汉聪，林浩，王永才，吴丽贤，李惠仪，吴昊，何德卫，陈健瑜，布力，陈菁，李沐栩，曹欣怡，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司佛山供电局，
类型：发明
国别省市：
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