[发明专利]一种中长期负荷预测曲线筛选算法

权利要求书

1.一种中长期负荷预测曲线筛选算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：利用改进的灰色关联分析方法评价各单一预测曲线与实际负荷曲线的拟合程度；

S2：分析预测曲线与实际曲线的趋势拟合程度，从多种预测模型中选择出若干个优越模型；

S3：用方差—协方差方法优化组合筛选出优越模型，从而计算得到最终的预测结果。

2.根据权利要求1所述的中长期负荷预测曲线筛选算法，其特征在于，所述步骤S1中改进的灰色关联分析方法的过程是：

S11：构造序列矩阵；

S12：对构造的序列矩阵进行无量纲化处理；

S13：对无量纲化处理后的序列计算关联系数；

S14：对无量纲化处理后的序列计算关联度。

3.根据权利要求2所述的中长期负荷预测曲线筛选算法，其特征在于，所述步骤S1中的改进的灰色关联分析方法中，由于相邻两个时点的负荷变化率更能反映负荷的趋势变化情况，选择采用变化率序列作为负荷序列的生成序列,通过计算预测变化率序列和实际变化率序列之间的关联度来分析预测曲线和实际曲线的趋势接近程度。

4.根据权利要求3所述的中长期负荷预测曲线筛选算法，其特征在于，所述步骤S1中的改进的灰色关联分析方法中，通过预测序列与实际序列的关联度评判两者之间的关联程度，关联度越大，则对应的预测模型正确描述负荷发展趋势的能力越强，预测效果也就越好。

5.根据权利要求3所述的中长期负荷预测曲线筛选算法，其特征在于，在得到各预测序列与实际序列的关联度的基础上,从多个备选预测模型中挑选出较优，挑选方法包括以下两种：

第一种：计算所有关联度的均值，并选择关联度大于该均值的模型作为优选模型；

第二种：预设阈值,选择关联度大于该阈值的模型作为优选模型。