[发明专利]一种基于二维曲线预测的谐波中长期预测方法

权利要求书

1.一种基于二维曲线预测的谐波中长期预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)获取预测区间内至少一个监测点在设定时间段内的历史电能质量指标数据，并进行数据预处理，获得历史数据序列；

2)判断待预测年是否有新息值，即判断待预测年是否有已知电能质量指标数据，若是，则执行步骤3)，若否，则对历史数据序列进行调整，并以调整后的历史数据序列执行步骤3)；

3)根据历史数据序列，对月度量的月度发展序列进行时序曲线预测，获得待预测年的横向预测序列

4)根据历史数据序列，对月度量的年度发展序列进行时序曲线预测，获得待预测年的纵向预测序列

5)对横向预测序列和纵向预测序列进行加权平均，获得待预测年的二维预测序列并添加到历史数据序列中：

ythv=w1ythor+w2ytver]]>

式中，w₁、w₂分别横、纵向预测值的权重。

2.根据权利要求1所述的一种基于二维曲线预测的谐波中长期预测方法，其特征在于，所述的设定时间段大于一年。

3.根据权利要求1所述的一种基于二维曲线预测的谐波中长期预测方法，其特征在于，所述的数据预处理具体为：

对各监测点获得的电能质量指标数据进行加权平均得到预测区间的综合历史数据序列，计算公式如下：

Y_region＝wy_point

w_i＝p_i/p_sum，i＝1，2，...，N

其中，w_i为权重向量w的第i个元素，表示第i个监测点的权重，p_i为第i个监测点的功率，p_sum为预测区间内各监测点的总功率，Y_Tegion为预测区间的综合历史数据序列，y_point为预测区间内各监测点的电能质量指标矩阵。

4.根据权利要求1所述的一种基于二维曲线预测的谐波中长期预测方法，其特征在于，所述的步骤3)具体为：

301)对待预测年的横向曲线的特征参数进行预测，所述的特征参数包括平均标幺值ρ和最小标幺值β；

302)以时间上最接近于待预测年的年份为基准年，根据基准年的月度标幺值序列和步骤301)预测得的特征参数获得待预测年的月度标幺值序列；

303)根据待预测年的月度标幺值序列及待预测年的新息值进行新息有名化处理，获得横向预测值。

5.根据权利要求4所述的一种基于二维曲线预测的谐波中长期预测方法，其特征在于，所述的步骤301)中，采用的特征参数预测方法包括动平均法、回归分析法或指数平滑法。