[发明专利]中长期负荷链式关联预测方法、装置及可读存储介质

说明书

本发明公开了中长期负荷链式关联预测方法、装置及可读存储介质。中长期负荷链式关联预测方法包括步骤：T1：统计某地区历史用电量指标数据，并将历史用电量指标数据划分为不同的阶段状态；T2：计算各阶段状态出现的初始概率；T3：利用链式关联方法计算各个阶段状态向其他状态转移的概率，生成中长期负荷预测一步转移矩阵；T4：根据中长期负荷预测转移矩阵的多步转移结果，对未来中长期多个时段的负荷情况进行预测。本发明能够为实现电网规划层面，为大方向的电网未来计划编制提供参考，为制定电力工业的战略目标提供技术支撑。

技术领域

本发明涉及电网中长期负荷预测，具体涉及中长期负荷链式关联预测方法、装置及存储介质。

背景技术

中长期电力负荷通常指1年及以上的负荷，其与用电结构、电力市场化程度等许多因素密切相关。对中长期电力负荷进行分析与预测是电力企业和电力管理部门在电力电量平衡、电力市场分析及系统规划改造等工作中的基础环节。中长期负荷预测，更多的运用到规划层面，为大方向的电网未来计划编制提供参考，帮助企业和政府制定电力工业的战略目标等。随着全社会对数字化治理的要求的日益提高，中长期电力负荷预测在电力部门的重要性已经变得也会继续变得越来越重要。

电力负荷预测是从已知的用电量出发，对未来的用电负荷做出预测，包括电力需求预测和电能需求预测两种。对系统规划而言，电力需求预测，即最大负荷的预测，为电网建设中的发电、输电、配电网络变压器等容量选择提供参考，电能预测，即用电量的预测，为发电设备的类型(如调峰机组、基荷机组等)提供参考；对系统运行而言，负荷预测用来合理编制调度计划，进行变电站建设规划，设备大修，以及确定发电厂的旋转备用容量等。电力负荷分析主要涵盖对负荷自身变化规律和对负荷相关影响因素的研究；电力负荷预测则是结合负荷分析得到的负荷变化规律特征，基于负荷自身，探求负荷和各种相关要素之间的量化关系，再进一步对未来的负荷做出科学的预测。在以往负荷增长规律明显、电力交易尚未市场化的时期，技术人员能够依靠经验分析估计电力负荷的规律特点，运用单耗法、趋势外推法等简单方法即可对未来的负荷做出预测。

但是目前，我国经济发展已进入新常态，电力体制改革也在深入推进，负荷特性与经济高速增长时期有了较多不同，与负荷相关的各个要素和彼此之间的关联程度也产生了新的变化。随着城镇化与城市化集群这一趋势越来越明显，社会用电量也会随着工业、服务业的发展而不断增长，而之前相对粗糙的经验型中长期负荷预测方法无法很好的满足越来越精确的负荷预测要求。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了中长期负荷链式关联预测方法，对影响中长期负荷的多指标的进行综合模拟分析，实现中长期负荷预测，能够为实现电网规划层面，为大方向的电网未来计划编制提供参考，为制定电力工业的战略目标提供技术支撑。

本发明通过下述算法步骤实现：

中长期负荷链式关联预测方法，包括以下步骤：

T1：统计某地区历史用电量指标数据，并将历史用电量指标数据划分为不同的阶段状态；T2：计算各阶段状态出现的初始概率；

T3：利用链式关联方法计算各个阶段状态向其他状态转移的概率，生成中长期负荷预测一步转移矩阵；

T4：根据中长期负荷预测转移矩阵的多步转移结果，对未来中长期多个时段的负荷情况进行预测。

在上述方案的基础上，为了提高负荷预测的准确性，进一步的有，通过智能电表采集生成历史指标数据表，对用电量预测指标对象进行全面调查和修订，从多个可能影响的指标层面对负荷预测分析，最后确定历史用电量指标数据对应的不同阶段状态。