基于预测可信度评估的综合子网累加的短期负荷预测方法技术
Short term load forecasting method based on prediction reliability evaluation for integrated subnet accumulation
The invention discloses a short-term load forecasting method of comprehensive prediction reliability evaluation based on cumulative net, including the historical forecast error statistics and analysis, time error rating and rating according to the comprehensive credibility of sub city net addition of load forecasting in three steps. The invention makes full use of the prediction results of load around the city, there are characteristics conducive to the dispatch department of deep and fine grasp of regional power networks load components, strengthen load forecasting classification management, improve the forecast level of scientific and precise.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统短期负荷预测
，具体是一种。
技术介绍
现有的大电网负荷预测都是基于本身的负荷总量规律性外推进行预测，总体存在如下缺点:1.供电区域大，负荷结构复杂，影响负荷大小及分布的因素较多，对于众多影响因素无法--考虑；2.大电网由多个地市级或区县级子网组成，各个子网具有不同的负荷特点，因此统计大电网的整体负荷信息较为困难；3.组成大电网的子网分布区域较广，气象差别较大，且气象台的天气预报只针对小区域，因此统一大地区的整体气象情况或提前获得大地区的气象预报是不可能的。相对于大电网而言，组成大电网的子网，例如地市级或区县级电网，其特点如下:1.供电区域小，负荷结构清晰，影响负荷大小及分布的因素较易统计；2.子网供电公司容易掌握自身管辖电网的详细用电负荷信息；3.各个子网供电区域内的天气情况变化很小，且有详细的预报，获知气象信息较容易。在这种情况下，由于大电网在负荷预测时遇到的困难很容易在子网预测中解决，如果考虑充分利用子网供电公司提供的预测结果来形成对大电网的负荷预测，对于提高省级电网的预测精度有一定积极的意义。我们知道在进行负荷预测时，充分了解影响负荷结构及负荷大小的因素，掌握居民负荷、商业负荷与工业负荷在总负荷中所占的比例，以及三种负荷在时间上的分布情况，对于负荷预测来说是十分关键的，而基于以上前两个大电网的特点我们可以看出，由于供电区域较大，大电网不易获得此方面的精确信息，给负荷预测造成了一定的困难。另外，在夏季或是其它天气情况波动较大的特殊时期，气象信息在短期负荷预测中起到了至关重要的作用，因此从第三个特点可以看出，由...
【技术保护点】
基于预测可信度评估的综合子网累加的短期负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）、历史预测误差统计与分析：计算每日所有日负荷点的负荷预测偏差率：Ei=|pi,f-pi|pi×100%---(1),上式中，Ei为时刻i的负荷预测偏差率，单位为%；pi，f为时刻i的负荷预测值，单位为MW；pi为时刻i的负荷实际值，单位为MW；统计预测基准日前7天的时段的预测误差分布，即7天中时段第m点?第n点预测偏差率的平均值：E‾=Σd=1IΣt=mnEdt/[I×(n-m+1)]---(2),上式中，Edt为第d天t时刻点的预测偏差率，具体计算见公式（1）；t为每日的日负荷点数；d为需要统计精度的天数；I=7；进一步统计各时段的预测偏差率的最大值和最小值：Emax=max{E1m，E1(m+1)，...，E7，n}，Emin=min{E1m，...，E1n，...E7m，...，E7，n}，（2）、分时段误差可信度评级：将步骤（1）中计算的预测偏差率的平均值E、预测偏差率的最大值Emax和最小值Emin代入表1中进行可信度评级；表1（...
【技术特征摘要】
1.基于预测可信度评估的综合子网累加的短期负荷预测方法，其特征在于:包括以下步骤: (1)、历史预测误差统计与分析: 计算每日所有日负荷点的负荷预测偏差率: I/?, f -ρ\ E1 = lJ iX 100%(I), Pi 上式中，Ei为时刻i的负荷预测偏差率，单位为％ ；pijf为时刻i的负荷预测值，单位为綱;Pi为时刻i的负荷实际值，单位为綱; 统计预测基准日前7天的时段的预测误差分布，即7天中时段第m点-第η点预测偏差率的平均值: Ε = ΣΣΕ?/[Ιχ(η-πι + 1)] rf=l t=m( 2 )， 上式中，Edt为第d天t时刻点的预测偏差率，具体计算见公式(I) ;t为每日的日负荷点数；d为需要统计精度的天数；1=7 ； 进一步统计各时段的预测偏差率的最大值和最小值: ...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈实，王正风，戴长春，谢大为，朱友良，朱刚刚，朱六璋，刘梅，赵燃，
申请(专利权)人：国网安徽省电力公司，安徽南瑞继远软件有限公司，北京清软创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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0来自[北京市联通] 2015年03月30日 11:31累加效应：additiveeffect，累加效应：等位基因无显隐性关系，所有的表型值是在隐性纯合体表型值的基础上每增加一个大写基因即增加一个常数值（效应值）。市场是有累加效应之特征的，某一个经济指标在外界作用的影响下，积累到一定程度后都会集中爆发。