[发明专利]一种基于时间序列的电力系统不平衡率预测方法

权利要求书

1.一种基于时间序列的电力系统不平衡率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：收集整理数据；

步骤二：根据已有不平衡率数据，通过AR法预测待预测日的不平衡率。

2.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的电力系统不平衡率预测方法，其特征在于，所述的步骤一：收集整理数据具体为：

收集该变电站待预测日前一周每日不平衡率数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的电力系统不平衡率预测方法，其特征在于，所述的AR法具体为AR时间序列法，即时间序列下一时刻t的未知值z_t是前p个时刻的已知值(z_t-1,z_t-2...,z_t-p)的线性组合。

4.根据权利要求3所述的一种基于时间序列的电力系统不平衡率预测方法，其特征在于，所述的AR法用到的AR模型具体为：

z_t＝φ₁z_t-1+φ₂z_t-2+...+φ_pz_t-p+ε_t(1)

其中ε_t为白噪声，p为阶数，φ₁,...,φ_p为系数。

5.根据权利要求4所述的一种基于时间序列的电力系统不平衡率预测方法，其特征在于，所述的ε_t用其均值0代替。

6.根据权利要求4所述的一种基于时间序列的电力系统不平衡率预测方法，其特征在于，所述的阶数p可根据偏相关函数截尾性初步判断，再计算模型残差方差，应用AIC准则确定模型的阶数p。

7.根据权利要求4所述的一种基于时间序列的电力系统不平衡率预测方法，其特征在于，根据所求特定阶数下的偏相关函数值得到相应系数φ₁,...,φ_p。

8.根据权利要求4所述的一种基于时间序列的电力系统不平衡率预测方法，其特征在于，在确定AR模型后，根据已有前p个不平衡率数值，通过公式(1)可以求得下一日的待预测不平衡率数值z_t。