[发明专利]一种基于非参数模型对地区饱和电量进行预测的方法

说明书

本发明公开了一种基于非参数模型对地区饱和电量进行预测的方法，它包括以下步骤：步骤1：建立非参数回归模型，引入Gaussian核权函数，采用局部多项式估计法进行估计，确定电力需求与影响因素的映射关系；步骤2：建立非参数累加模型，引入二次规划的问题，在非参数回归模型的基础上确认累加系数；步骤3：选择影响因子；步骤4：根据收集的数据量进行选择阶次和带宽；步骤5：结合数据，代入非参数回归模型和非参数累加模型进行用电量及饱和电量预测。本发明建立的非参数累加模型，从很大程度上提高了地区饱和电量预测的精度，降低了计算复杂度，能快速较精准的预测地区饱和电量，提高地区远景电力系统规划工作的合理性。

技术领域

本发明涉及一种地区饱和电量预测的方法，具体涉及一种基于非参数模型对地区饱和电量进行预测的方法，属于电力负荷预测技术领域领域。

背景技术

饱和电量预测是指在区域电力需求进入饱和阶段后对全社会用电量规模的预测。饱和电量预测有利于制定当地电网的远景规划、实现环境资源的高效利用、促进智能电网的可持续发展及中长期电力市场交易的顺利开展。

与传统的中长期电量预测相比较，饱和电量预测的时间跨度较大，且涉及的影响因素多且复杂，因此其预测的难度也较大。饱和电量预测通常采用S型曲线法、人均电量法及空间负荷预测法等。S型曲线法所需数据少，以负荷自身发展规律趋势外推得到饱和电量，并没充分考虑影响因素的作用；人均电量法及空间负荷预测法所需要的数据量大，数据收集工作开展难度大，并且数据缺失会严重影响预测精度。

综上，饱和电量预测的方法不仅数量上较少，而且研究理论体系不够成熟。同时，饱和电量预测时间跨度大，普遍在10年以上，且与不同区域、城市甚至国家的发展规划、自身定位及社会结构密切相关，因此针对不同的区域或城市，在进行饱和负荷预测时，采用的建模方法应该因地制宜，参考社会经济结构相似且发展程度较高的国家或地区，选择合适的饱和电量预测方法。

电力需求是一个复杂的动力学系统，外在因素对电力需求的影响可能是线性或非线性的。这时基于线性协整理论、误差纠正模型及简单的时间序列回归不能反映电力需求与外在因素的动态调整关系，可能使得预测结果产生较大的偏差。由于饱和电力市场需求的变化规律复杂，而且受到多种因素的影响，参数模型由于建立的模型所考虑的因素比较单一，预测的精度难以保证。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题在于提供了一种基于非参数模型对地区饱和电量进行预测的方法，其通过建立非参数模型来考察各个因素与电力需求之间的关系，并进行饱和电量预测。

本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：一种基于非参数模型对地区饱和电量进行预测的方法，其特征是：包括以下步骤：

步骤1：建立非参数回归模型，引入Gaussian核权函数，采用局部多项式估计法进行估计，确定电力需求与影响因素的映射关系；

步骤2：建立非参数累加模型，引入二次规划的问题，在非参数回归模型的基础上确认累加系数；

步骤3：选择影响因子；

步骤4：根据收集的数据量进行选择阶次和带宽；

步骤5：结合数据，代入非参数回归模型和非参数累加模型进行用电量及饱和电量预测。

作为进一步的技术方案，所述步骤1具体包括以下步骤：

步骤1.1：建立非参数回归模型，

设X＝{x₁,x₂,...,x_n}为自变量，Y＝{y₁,y₂,...,y_n}为因变量，其中变量X为变量Y的一个影响因素；且序列相互独立同分布，建立如下非参数回归模型：