[发明专利]一种优化预测电网典型日负荷的方法

权利要求书

1.一种优化预测电网典型日负荷的方法，其特征是包括步骤：

步骤一，利用分形插值法预测电网典型日负荷：

(1.1)负荷数据预处理，剔除或修补数据为零或尖刺的点；

(1.2)选取最近一年的典型日负荷曲线作为基准日负荷曲线，选取近2～3年的典型日作为预测日的相似日；

(1.3)分析基准日负荷曲线特性，找出基准日负荷曲线的特征点组成基准插值点集合，将基准插值点集合中元素的时间坐标作为基准X轴；

(1.4)利用分形插值法建立基准日负荷曲线的迭代函数系，计算迭代参数；

(1.5)利用分形插值法建立相似日负荷曲线的迭代函数系，计算迭代参数；

(1.6)对已求得的相似日的迭代参数进行加权求均，得到一个统计迭代函数系；

(1.7)由(1.6)中得到的统计迭代函数系通过任意初始点启动迭代得到吸引子，吸引子是由历史数据预测得到的典型日负荷曲线甲；

步骤二，利用双向夹逼法预测电网典型日负荷：

设定α、β两个大于0的标量，将根据历史负荷数据得到的基准负荷曲线与α、β分别相乘得到与基准负荷曲线形状一致的负荷曲线α、负荷曲线β，使待预测的典型日负荷曲线夹在负荷曲线α与负荷曲线β间，采用迭代逼近法缩小α与β的差值求得最接近于己知基准负荷曲线的待预测典型日负荷曲线乙；

步骤三，利用日负荷率搜库法预测电网典型日负荷：

(3.1)根据历史整点负荷数据整理计算得到每年四季的典型日负荷曲线、典型日负荷曲线的日负荷率γ和日最小负荷率β，建立四个季节的数据库系统；

(3.2)通过二次平滑预测待测典型日负荷曲线的用电量与最大负荷；

(3.3)根据预测的待测日用电量与以往的曲线典型日负荷γ、β数据，采用线性回归法预测待测典型日负荷曲线的γ、β；

(3.4)在数据库中搜索与预测得到的γ最接近的γ₂，以γ₂所在日的负荷曲线为基准曲线，利用日用电量与日最大负荷对曲线进行修正得到预测典型日负荷曲线丙；

步骤四，将典型日负荷曲线甲、典型日负荷曲线乙、典型日负荷曲线丙的同一时间点的负荷值求取平均数形成优化典型日负荷曲线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，典型日负荷曲线是典型日按时间顺序以小时为整点负荷表示的负荷曲线，典型日是最接近当月平均日负荷率的那一天，日负荷率是(日平均负荷÷日最大负荷)×100％。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一的⑷的分形插值法包括过程：

令数据集{(xi，yi)：i＝0，l，……，N}给定，考虑IFS{R²：w_n,n＝1,2，……，N}，其中w_n是具有如下形式的仿射变换：

每一个变换都满足下面的方程：

d_n是变换w_n的垂直比例因子，选择d_n作为自由变量，令|d_n|<1，解方程组，令L＝x_n-x₀，则：

计算得到迭代函数系第i个仿射变换的参数，通过随机型迭代算法或者确定型迭代算法计算得到迭代函数系的吸引子，增加迭代次数，提高预测曲线与采样曲线的拟合程度，通过多次迭代得到稳定的插值曲线。