[发明专利]一种基于负荷分解的最大负荷预测方法

权利要求书

1.一种基于负荷分解的最大负荷预测方法，其特征在于：其包括按顺序执行的下列步骤：

步骤1)获取历史样本区间内各年度4月份和9月份工作日和休息日整点负荷数据，计算各年夏季工作日和休息日基础负荷曲线；

步骤2)获取历史样本区间内各年度5至8月份工作日和休息日整点负荷及对应的温度、相对湿度和高温持续天数数据，从中选取合适的点作为样本；

步骤3)利用步骤2)中选取的样本整点负荷减去步骤1)中本年度该整点的基础负荷，得到该整点的空调负荷，形成包含空调负荷及对应温度、相对湿度和高温持续天数的新样本；

步骤4)建立空调负荷与温度、相对湿度及高温持续天数的数学模型；

步骤5)利用步骤3)中得到的新样本，通过粒子群算法对步骤4)中建立的数学模型进行拟合求解，得到空调负荷预测模型；

步骤6)根据步骤1)中各年的基础负荷曲线，综合考虑当前经济发展形势，对目标年基础负荷曲线进行预测；

步骤7)根据步骤5)中空调负荷预测模型，综合考虑人口及空调保有量的增长，对目标年空调负荷进行预测；

步骤8)根据步骤6)和步骤7)的预测结果，对目标年最大负荷进行预测。

2.根据权利要求1所述的基于负荷分解的最大负荷预测方法，其特征在于：在步骤1)、步骤2)中，所述的历史样本根据工作及生活方式的不同分为工作日和休息日两种，所述基础负荷和空调负荷的预测也分工作日和休息日两种，最大负荷取两种情况预测出的较大值。

3.根据权利要求1所述的基于负荷分解的最大负荷预测方法，其特征在于：在步骤1)中，所述的各年夏季工作日和休息日基础负荷曲线分别用y_i和y_i'表示，y_i＝(y_i4+y_i9)/2，y_i'＝(y'_i4+y'_i9)/2；

其中，y_i4和y'_i4分别表示各年度4月份工作日和休息日的平均负荷曲线，y_i9和y'_i9分别表示各年度9月份工作日和休息日的平均负荷曲线。