[发明专利]一种主动配电网的负荷功率预测方法

权利要求书

1.一种主动配电网的负荷功率预测方法，其特征在于：包括步骤：

步骤1：提取主动配电网历史负荷功率序列，得到m组长度为n的原始样本序列X1～Xm；

步骤2：判断原始样本序列是否为准平滑序列，若满足准平滑条件，则为准平滑序列；

步骤3：若不满足准平滑条件则对每组原始样本序列进行平滑化，最终得到m组准平滑序列；

步骤4：利用m组准平滑序列或者满足准平滑条件的m组原始样本序列构建m个灰色模型，分别辨识m个灰色模型参数获得m个求解公式，利用求解公式得到m组原始样本序列的模拟负荷功率数据和预测日的负荷功率预测数据；

步骤5：建立三层BP神经网络模型，将m个灰色模型得到的m组原始样本序列的模拟负荷功率数据作为BP神经网络的训练样本，将m组准平滑序列或者满足准平滑条件的m组原始样本序列作为输出，对三层BP神经网络进行训练，得到训练好的BP神经网络；

步骤6：将灰色模型得到的预测日的负荷功率预测数据输入到训练好的BP神经网络中，得到的输出即为预测日的主动配电网的负荷功率预测值。

2.根据权利要求1所述的一种主动配电网的负荷功率预测方法，其特征是：所述步骤1具体为：

选取与预测时段日的季节特征相同、温度特征相似的负荷功率历史数据，以周为单位划分为m周，根据所需进行负荷功率预测的时间间隔，得到预测点个数n，提取负荷功率历史数据，得到m组长度为n的原始样本序列X1～Xm，每组原始样本序列是在时间跨度上与预测时段相同、处于预测时段之前的负荷功率历史数据。

3.根据权利要求1所述的一种主动配电网的负荷功率预测方法，其特征是：所述步骤2中，准平滑条件具体内容如下：

定义平滑比P_k衡量原始样本序列的平稳性：

若满足下面准平滑条件，则为准平滑序列：

其中，x_k表示分为m组后的原始样本序列中的第k个元素，k＝2～n，x_i是累加过程中原始样本序列的第i个元素，i＝1～k-1，δ是平滑率。

4.根据权利要求1所述的一种主动配电网的负荷功率预测方法，其特征是：所述步骤3中，对每组原始样本序列进行平滑化，具体为：

其中，x_sk为准平滑序列X_s的第k个元素，X_s为对每组原始样本序列进行平滑化得到准平滑序列，x_sn为准平滑序列X_s的第n个元素，x_s1为准平滑序列X_s的第1个元素，x₁为分为m组后的原始样本序列中的第1个元素，x_n为分为m组后的原始样本序列中的第n个元素。