[发明专利]一种电力区域负荷的短期预测方法及装置

说明书

本发明提出了一种电力区域负荷的短期预测方法及装置。包括：获取历史电力负荷需求值，根据该历史电力负荷需求值获取负荷特征信息；根据电力负荷需求值构建电力负荷增长率因子数据表，根据该电力负荷增长率因子数据表建立线性回归模型，并从该线性回归模型中提取增长率函数；根据负荷特征信息以及增长率函数生成负荷短期预测模型，并根据该负荷短期预测模型对短期负荷进行预测。本发明通过构建增长率因子，其因子数据特征与日负荷数据特征高度一致，所以增长率因子不改变原有负荷数据特性，能够在预测多节点负荷时大大降低节点负荷预测的误差率，提高预测精确度。

技术领域

本发明涉及计算机软件技术领域，尤其涉及一种电力区域负荷的短期预测方法及装置。

背景技术

一般来说，电力负荷是指电网或电厂在某一瞬间所承担的全部负荷，也指所有连接到电网的用电设备瞬时消耗功率之和。电力负荷预测是在考虑当地电力运行实际情况结合当地区的一些现实情况和历史负荷变化趋势，基于数学方法或模型，在一定预测精度的要求下确定未来某段时期或某个时刻的电力负荷值。

近些年来，智能技术开始兴起并在负荷预测中得到广泛应用，较有代表性的技术有神经网络、模糊系统、遗传算法、支持向量机等。这些智能技术的应用，使得长期、中期、短期和超短期负荷预测的精度与可靠性明显提高，负荷预测研究和应用达到一个相对较高的水平，为电网规划和建设、调度和运行提供了有力的决策支撑。但是由于实际负荷数据，现有技术对负荷预测精确度较低，无法满足实际负荷预测需求，所以亟需一种电力区域负荷的短期预测方法及装置。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种电力区域负荷的短期预测方法及装置，旨在解决现有技术无法通过根据构建增长率因子预测模型来提高短期实际负荷预测精确度的技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明提供了一种电力区域负荷的短期预测方法，所述电力区域负荷的短期预测方法包括以下步骤：

S1，获取历史电力负荷需求值，根据该历史电力负荷需求值获取负荷特征信息；

S2，根据电力负荷需求值构建电力负荷增长率因子数据表，根据该电力负荷增长率因子数据表建立线性回归模型，并从该线性回归模型中提取增长率函数；

S3，根据负荷特征信息以及增长率函数生成负荷短期预测模型，并根据该负荷短期预测模型对短期负荷进行预测。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S1中，获取历史电力负荷需求值，根据该历史电力负荷需求值获取负荷特征信息之前，还包括以下步骤，设定时间间隔，所述时间间隔为15分钟，根据该时间间隔从零时开始记录每天的电力负荷需求值，并根据对应的日期进行汇总整理，生成历史电力负荷需求值日期表进行存储。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S1，获取历史电力负荷需求值，根据该历史电力负荷需求值获取负荷特征信息，还包括以下步骤，从历史电力负荷需求值日期表获取历史电力负荷需求值，将该历史电力负荷需求值分为第一、第二以及第三历史电力负荷需求值，根据该第一、第二以及第三历史电力负荷需求值构建斜率转换公式，根据该斜率转换公式以及第一、第二以及第三历史电力负荷需求值获取负荷特征信息。

在以上技术方案的基础上，优选的，根据该斜率转换公式以及第一、第二以及第三历史电力负荷需求值获取负荷特征信息，还包括以下步骤，根据该斜率转换公式通过第一以及第二历史电力负荷需求值计算出待比较第三历史电力负荷需求值，根据第三历史电力负荷需求值以及待比较第三历史电力负荷需求值获取历史电力负荷误差因子，根据斜率转换公式以及历史电力负荷误差因子建立原始负荷预测公式作为负荷特征信息。