[发明专利]一种短期负荷预测方法及装置

说明书

本申请公开了一种短期负荷预测方法及装置，用于解决现有的负荷预测技术选取的预测指标不具有代表性，预测手段缺乏针对性，导致预测结果偏差较大的技术问题。方法具体包括：获取短期日期属性，短期日期属性包括时间属性和周属性；若根据短期日期属性判断当前日为节假日，则基于节假前负荷相似性原则，根据历史关联日负荷数据、历史节假日负荷数据和当前节假关联日负荷数据预测当前节假日负荷数据；若根据短期日期属性判断当前日为非节假日，则采用预置步长预测模型，根据历史关联时刻点温度和历史关联时刻点负荷数据预测当前日负荷数据。

技术领域

本申请涉及负荷预测技术领域，尤其涉及一种短期负荷预测方法及装置。

背景技术

目前短期负荷预测方案多是将节假日和非节假日分开预测，其中节假日预测一般采用聚类等方式选取气象相似日，根据气象相似日的负荷预测未来负荷值，该方法基本假设是外界气象条件等影响因素比较相似的两天，其负荷特性和曲线形状上也大致相似，基于这一假设选取气象相似日作为参考得到节假日预测曲线。非节假日一般假设为负荷具有周期性变化规律且趋势较稳定，常采用支持向量机等预测方法进行预测。

但是，现有的短期负荷预测方案存在一些技术问题，例如，针对特定节假日，直接参考历史同类型节假日进行当前节假日预测，另外，负荷波动受多种因素影响，仅根据气象选取的相似日的负荷特征有时并不具备高相似性。这些技术问题会直接导致负荷预测偏差较大，使得预测结果准确性较低。

发明内容

本申请提供了一种短期负荷预测方法及装置，用于解决现有的负荷预测技术选取的预测指标不具有代表性，预测手段缺乏针对性，导致预测结果偏差较大的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种短期负荷预测方法，包括：

获取短期日期属性，所述短期日期属性包括时间属性和周属性；

若根据所述短期日期属性判断当前日为节假日，则基于节假前负荷相似性原则，根据历史关联日负荷数据、历史节假日负荷数据和当前节假关联日负荷数据预测当前节假日负荷数据；

若根据所述短期日期属性判断所述当前日为非节假日，则采用预置步长预测模型，根据历史关联时刻点温度和历史关联时刻点负荷数据预测当前日负荷数据。

优选地，所述若根据所述短期日期属性判断当前日为节假日，则基于节日关联性规则，根据历史关联日负荷数据、历史节假日负荷数据和当前节假关联日负荷数据预测当前节假日负荷数据，包括：

若根据所述短期日期属性判断当前日为节假日，则获取多个历史年份的与所述当前日类型相同的历史节假日对应的历史关联日负荷数据和历史节假日负荷数据，得到历史负荷数据集，所述历史关联日负荷数据为历史节假日前预置天不同时刻的负荷数据；

根据预置历史转供电信息表剔除包括转供电操作的历史年份对应的所述历史关联日负荷数据和所述历史节假日负荷数据，得到筛选历史负荷数据集；

若所述筛选历史负荷数据集为非空集，则根据所述历史关联日负荷数据和所述当前节假关联日负荷数据计算年度负荷相似度，并保留最大年度负荷相似度对应年份的所述历史关联日负荷数据和所述历史节假日负荷数据；

根据所述最大年度负荷相似度对应年份的所述历史关联日负荷数据和所述当前节假关联日负荷数据计算不同时刻对应的历史时刻平滑值和当前时刻平滑值；

通过所述历史时刻平滑值、所述历史节假日负荷数据和所述当前时刻平滑值预测当前节假日负荷数据。

优选地，所述若所述筛选历史负荷数据集为非空集，则根据所述历史关联日负荷数据和所述当前节假关联日负荷数据计算年度负荷相似度，并保留最大年度负荷相似度对应年份的所述历史关联日负荷数据和所述历史节假日负荷数据，还包括：