[发明专利]一种基于负荷分解的最大负荷预测方法

摘要

一种基于负荷分解的最大负荷预测方法。其包括计算各年夏季工作和休息日基础负荷曲线；获取历史样本区间内各年度5至8月工作和休息日整点负荷及对应的温度、相对湿度和高温持续天数数据；利用样本整点负荷减去中本年度该整点的基础负荷，得到该整点的空调负荷，形成包含空调负荷及对应温度、相对湿度和高温持续天数的新样本；建立空调负荷与温度、相对湿度及高温持续天数的数学模型；利用新样本，通过粒子群算法对数学模型进行拟合求解，得到空调负荷预测模型；根据基础负荷曲线对目标年基础负荷曲线进行预测；根据空调负荷预测模型对目标年空调负荷进行预测；对目标年最大负荷进行预测。本发明能为制定年度电网发展计划和安排运行方式提供很好的指导。

主权项

一种基于负荷分解的最大负荷预测方法，其特征在于：其包括按顺序执行的下列步骤：步骤1)获取历史样本区间内各年度4月份和9月份工作日和休息日整点负荷数据，计算各年夏季工作日和休息日基础负荷曲线；步骤2)获取历史样本区间内各年度5至8月份工作日和休息日整点负荷及对应的温度、相对湿度和高温持续天数数据，从中选取合适的点作为样本；步骤3)利用步骤2)中选取的样本整点负荷减去步骤1)中本年度该整点的基础负荷，得到该整点的空调负荷，形成包含空调负荷及对应温度、相对湿度和高温持续天数的新样本；步骤4)建立空调负荷与温度、相对湿度及高温持续天数的数学模型；步骤5)利用步骤3)中得到的新样本，通过粒子群算法对步骤4)中建立的数学模型进行拟合求解，得到空调负荷预测模型；步骤6)根据步骤1)中各年的基础负荷曲线，综合考虑当前经济发展形势，对目标年基础负荷曲线进行预测；步骤7)根据步骤5)中空调负荷预测模型，综合考虑人口及空调保有量的增长，对目标年空调负荷进行预测；步骤8)根据步骤6)和步骤7)的预测结果，对目标年最大负荷进行预测。