[发明专利]一种考虑气象因素的电网负荷预测方法、装置和电力系统

权利要求书

1.一种考虑气象因素的电网负荷预测方法，其特征在于，包括：

根据待预测日和历史日的相关因素特征，确定待预测日的负荷初步预测结果；

确定待预测日和相似日的负荷偏差预测结果；

将所述负荷初步预测结果与所述负荷偏差预测结果进行叠加，计算得到待预测日的负荷最终预测结果；

其中，所述相似日是指历史日中与待预测日的负荷最可能相近的一天。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待预测日和历史日的相关因素特征，确定待预测日的负荷初步预测结果，具体包括：

通过比较挖掘待预测日与历史日的相关因素特征，从历史日中找出待预测日的相似日；

将相似日的负荷曲线作为待预测日的负荷初步预测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过比较挖掘待预测日与历史日的相关因素特征，从历史日中找出待预测日的相似日，具体包括：

获取一段时间内多个历史日的负荷和相关因素数据；

对各相关因素的相似度权重进行训练；

选取相似度控制参数；

根据相似度权重和相似度控制参数分别计算出多个历史日与待预测日的相似度；

根据相似度筛选出所述待预测日的相似日。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相关因素特征包括：日类型、日期距离以及气象因素；所述气象因素至少包括：温度，和/或，湿度。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定待预测日和相似日的负荷偏差预测结果，具体包括：

通过机器学习的方法，从历史训练数据中建立负荷偏差与相关因素偏差的模型；

根据所述负荷偏差与相关因素偏差的模型，对因相关因素偏差引起的负荷偏差做出预测。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从历史训练数据中建立负荷偏差与相关因素偏差的模型，具体包括：

从历史训练数据中选取若干天的数据形成训练集；

确定训练集的相似日；

计算训练集与其相似日的负荷偏差和相关因素偏差；

对负荷偏差和相关因素偏差的关系进行拟合，以获得负荷偏差与相关因素偏差的模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对负荷偏差和相关因素偏差的关系进行拟合，以获得负荷偏差与相关因素偏差的模型，具体包括：

采用SVM方法对负荷偏差和相关因素偏差的关系进行拟合；

进行SVM超参数寻优。

8.一种控制器，其特征在于，用于执行权利要求1-7中任一项所述的电网负荷预测方法。

9.一种考虑气象因素的电网负荷预测装置，其特征在于，包括：

初步预测模块，用于根据待预测日和历史日的相关因素特征，确定待预测日的负荷初步预测结果；

偏差预测模块，用于确定待预测日和相似日的负荷偏差预测结果；

计算模块，用于将所述负荷初步预测结果与所述负荷偏差预测结果进行叠加，计算得到待预测日的负荷最终预测结果；

其中，所述相似日是指历史日中与待预测日的负荷最可能相近的一天。

10.一种电力系统，其特征在于，包括：如权利要求9所述的电网负荷预测装置。