[发明专利]一种基于气温置信区间的负荷预测方法

说明书

本发明提出了一种基于气温置信区间的负荷预测方法。首先收集区域内过去5‑10年的气候气温数据，然后引入了置信区间，分别对置信区间为10%平均气温概率（10POE）和50%平均气温概率（50POE）两种情况获取气温概率置信水平，得出10POE和50POE情况下对应的平均气温，根据平均气温和负荷数据拟合负荷温度曲线，得出模型参数。其次，将平均温度、模型参数等数据，带入计算公式得到对应10POE和50POE的最大负荷值。根据得到的最大负荷数据和相应线路年限的自然增长率、新增负荷需求、计划负荷转移数据得出各相应线路年限的负荷预测，基于历史数据的同时率和上述步骤中预测的最大负荷需求，确定同时负荷需求预测，并对同时负荷需求预测进行修正。最后，对不同线路年限的校正负荷预测赋予不同的权重，加权求和得到总负荷需求预测。

技术领域

本发明涉及一种基于气温置信区间的负荷预测方法，属于电力行业电网配电规划技术领域。。

背景技术

准确的负荷预测有助于提高系统运行的安全性和稳定性，本发明考虑气温因素对负荷的影响，引入气温概率置信区间，运用数学方法进行统计分析，对10%平均气温概率（10POE）和50%平均气温概率（50POE）下的两种情况分别开展负荷预测工作，得到不同线路不同年限的同时负荷预测，对负荷预测进行修正，并赋予不同权重，加权求和得到总负荷需求预测。

发明内容

本发明提出了一种基于气温置信区间的负荷预测方法。首先收集区域内过去5-10年的气候气温数据，然后引入了置信区间，分别对置信区间为10%平均气温概率（10POE）和50%平均气温概率（50POE）两种情况获取气温概率置信水平，得出10POE和50POE情况下对应的平均气温，根据平均气温和负荷数据拟合负荷温度曲线，得出模型参数。其次，将平均温度、模型参数等数据带入计算公式得到对应10POE和50POE的最大负荷值。根据得到的最大负荷数据和相应线路年限的自然增长率、新增负荷需求、计划负荷转移数据得出各相应线路年限的负荷预测，基于历史数据的同时率和上述步骤中预测的最大负荷需求，确定同时负荷需求预测，并对同时负荷需求预测进行修正。最后，对得到的不同线路年限校正负荷预测赋予不同的权重，加权求和得到总负荷需求预测。

附图说明

图1为本发明同时负荷需求预测结构图。

图 2为本发明总负荷预测结构图。

具体实施方式

1、根据历史数据，拟合出每条线路的负荷-气温敏感曲线，得到数字公式y=aX²+bX+C。

2、根据负荷-气温敏感曲线，将历史数据实际最大负荷日的温度对应10POE和50POE的温度，归算得到对应10POE和50POE的最大负荷值。

具体计算式如下：

：10POE/50POE情况下，上一年修正最大负荷值；

：上一年剔除极端绝对值的最大负荷；

：10POE/50POE情况下对应的平均气温；

：日对应的平均气温；

a/b/c：通过历史数据回归所得负荷和气温变动的二元二次方程的参数；

3、5年期馈线负荷预测。首先，确定馈线初始最大负荷值。先确定上一年度的最大负荷值，然后通过纠正异常值进行校正。其次，根据过去负荷需求趋势以及未来经济发展情况，判断负荷的自然增长率。最后确定增量负荷需求。包括新接入负荷需求和未来已知新接入用户、大型工商业用户的负荷需求变化、本地商业发展带来的负荷需求变化。整体的计算过程及各参数取值标准如下：

g：自然增长率；

:新增负荷需求；