一种考虑非常态气象条件的负荷需求区间概率预测方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑非常态气象条件的负荷需求区间概率预测方法，涉及电力负荷预测领域。获取多维度数据并进行数据融合处理得到多维度特征集；利用主成分分析法对多维度特征集进行降维提取历史气象数据中在非常态气象条件下影响负荷需求变化的所有气象因子；对所有气象因子的组合特征进行分析得到非常态气象条件下的所有极端气象场景；对所有极端气象场景进行聚类得到不同类型的极端气象场景，识别出在不同类型极端气象场景下影响负荷需求变化的关键因子；基于关键因子构建不同类型极端气象场景对应的时间序列模型；采用分位数回归与时间序列模型相结合构建区间负荷预测模型。本发明专利技术提高非常态条件下负荷需求的预测精度和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力负荷预测领域，具体而言，涉及一种考虑非常态气象条件的负荷需求区间概率预测方法。

技术介绍

1、现有负荷需求预测方法大多基于确定性模型，难以有效刻画非常态条件下的负荷需求不确定性，导致预测偏差较大。同时，现有方法往往依赖历史数据进行负荷预测，但在极端天气、突发事故等非常态情况下，历史数据的适用性受限，无法准确反映负荷需求变化。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本专利技术提出了一种考虑非常态气象条件的负荷需求区间概率预测方法，以克服现有技术的不足。

2、本专利技术实施例提供了一种考虑非常态气象条件的负荷需求区间概率预测方法，所述负荷需求区间概率预测方法包括：

3、获取多维度数据并进行数据融合处理，得到多维度特征集，所述多维度数据包括：历史气象数据；

4、利用主成分分析法对所述多维度特征集进行降维，提取所述历史气象数据中在非常态气象条件下影响负荷需求变化的所有气象因子；

5、对所有气象因子的组合特征进行分析，得到非常态气象条件下的所有极端气象场景；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种考虑非常态气象条件的负荷需求区间概率预测方法，其特征在于，所述负荷需求区间概率预测方法包括：

2.根据权利要求1所述的负荷需求区间概率预测方法，其特征在于，所述多维度数据还包括：历史负荷数据、历史电网运行状态数据；所述历史气象数据包括：非常态气象数据和常态气象数据；

3.根据权利要求1所述的负荷需求区间概率预测方法，其特征在于，利用主成分分析法对所述多维度特征集进行降维，提取所述历史气象数据中在非常态气象条件下影响负荷需求变化的所有气象因子，包括：

4.根据权利要求3所述的负荷需求区间概率预测方法，其特征在于，基于所述低维特征集，计算所述负荷需...

【技术特征摘要】

1.一种考虑非常态气象条件的负荷需求区间概率预测方法，其特征在于，所述负荷需求区间概率预测方法包括：

2.根据权利要求1所述的负荷需求区间概率预测方法，其特征在于，所述多维度数据还包括：历史负荷数据、历史电网运行状态数据；所述历史气象数据包括：非常态气象数据和常态气象数据；

3.根据权利要求1所述的负荷需求区间概率预测方法，其特征在于，利用主成分分析法对所述多维度特征集进行降维，提取所述历史气象数据中在非常态气象条件下影响负荷需求变化的所有气象因子，包括：

4.根据权利要求3所述的负荷需求区间概率预测方法，其特征在于，基于所述低维特征集，计算所述负荷需求变化与所述历史气象数据之间的非线性相关性，得到所述所有气象因子，包括：

5.根据权利要求1所述的负荷需求区间概率预测方法，其特征在于，对所有气...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛茵茵，彭恒溢，叶洪兴，魏楠，王浩翔，黄怡，徐尧宇，拾扬，关洪浩，王东淼，
申请(专利权)人：国网经济技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：