[发明专利]基于最大信息熵的协同负荷预测方法

权利要求书

1.一种基于最大信息熵的协同负荷预测方法，用于配电系统的规划或运行，包括下列 步骤：

第一步 首先采集上级部门预测方案与汇总后的下级部门预测方案，定义 式中， 为第t年上级预测方案的平均值，m_tu2为第t年上级预测方案的二阶中心矩；为第t 年下级预测方案的平均值，m_td2为第t年下级预测方案的二阶中心矩；其次计算上下级预 测方案的统计特征：平均值二阶中心矩(m_tu2，m_td2)，并依据m_tu2、 m_td2确定g_u(x)、g_d(x)的表达式与E[g_u(x)]、E[g_d(x)]；

第二步 单独将上、下级预测方案的统计特征作为约束信息，基于下述的负荷预测 公式得到上、下级预测方案对应的概率分布函数，进而得到原始预测方案置信水平：

        max  h(X)＝-∫p_i(x)ln p_i(x)dx            (1)

         st ∫p_i(x)g_i(x)dx＝E[g_i(x)]  i＝u，d    (2)

            ∫p_i(x)dx＝1  i＝u，d                (3)

式(1)为目标函数，其中h(X)为随机变量X的熵，p(x)为X取值为x的概率密度； 式(2)中，当i＝u表示待求概率分布函数应满足上级部门预测的统计特征对应的约束； 当i＝d时表示待求概率分布函数应满足汇总后的下级部门预测方案的统计特征对应的约 束；式(3)为上下级预测方案对应的概率分布函数自身的约束；

第三步 同时将上、下级预测方案的统计特征作为约束信息，基于下述的最大信息 熵的协同负荷预测公式，得到协同概率分布函数：

        max h(X)＝-∫p(x)ln p(x)dx            (4)

         st ∫p(x)g_u(x)dx＝E[g_u(x)]           (5)

            ∫p(x)g_d(x)dx＝E[g_d(x)            (6)

            ∫p(x)dx＝1                       (7)

式(4)为目标函数，其中h(X)为随机变量X的熵，p(x)为X取值为x的概率密度； 式(5)表示待求概率分布函数应满足上级部门预测方案的统计特征对应的约束；式(6) 表示待求概率分布函数应满足汇总后的下级预测方案的统计特征对应的约束；式(7)为 概率分布函数自身的约束；

第四步 基于第三步中得到的协同概率分布函数，计算其数学期望及最大概率，基 于概率论区间估计的相关理论，最终确定协同负荷预测的高、中、低方案。

2.根据权利要求1所述的基于最大信息熵的协同负荷预测方法，其特征在于，令 F＝h(X)-(λ₀+1)(∫p(x)dx-1)-λ_i(∫p_i(x)g_i(x)dx-E[g_i(x)])，i＝u，d；并令可得上、 下级概率分布函数p_u(x)、p_d(x)：

                p_u(x)＝exp(-λ₀-λ_ug_u(x))

                p_d(x)＝exp(-λ₀-λ_dg_d(x))

p_u(x)与p_d(x)分别为上级和下级预测方案满足的概率分布函数。